Ce que la science sait du monde de demain by Al-Khalili Jim

Auteur:Al-Khalili, Jim [Al-Khalili, Jim]
La langue: fra
Format: epub
Éditeur: Quanto
Publié: 2018-03-19T23:00:00+00:00

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Intelligence artificielle

Margaret A. Boden

Il est impossible de dire où l’intelligence artificielle (IA) ira dans l’avenir. Mais il est facile de dire où elle n’ira pas : elle ne va pas rester dans son coin. Au contraire, elle sera omniprésente et incontournable.

L’IA est déjà une réalité dans de nombreux secteurs de la société. Elle est au cœur de chaque recherche sur internet et de chaque application. Elle se trouve dans chaque requête GPS, jeu vidéo ou animation d’Hollywood, dans chaque banque, compagnie d’assurances et hôpital – et bien sûr, elle se cache dans chaque montre intelligente et voiture sans chauffeur.

À l’avenir, elle sera partout : dans les tribunaux, les bureaux, les maisons de retraite… et même les conseils matrimoniaux. Les robots martiens auront d’innombrables cousins à l’œuvre dans les entrepôts. L’internet des objets connectera les ordinateurs wearable (qui contrôleront notre position géographique, nos niveaux d’activité, notre pression sanguine, etc.) à une foule de gadgets dans nos maisons, au bureau, dans la rue, au restaurant. Ce ne sera pas Big Brother is watching you, mais plutôt des milliards de petits frères qui vous surveilleront – et qui tous communiqueront sans discontinuer.

Ces développements sont imminents. En fait, la plupart d’entre eux ont déjà commencé. D’ici une vingtaine d’années, d’innombrables applications de ce genre vont façonner nos vies. Les sociétés industrielles deviendront dépendantes de ces technologies. Les pays en développement seront aussi concernés avec des conseils médicaux ou agronomiques issus de l’intelligence artificielle, disponibles pour ceux qui vivent à des kilomètres des hôpitaux modernes ou des experts agronomes.

C’est une récente avancée qui a rendu tout cela possible. Il s’agit de l’apprentissage machine basé sur les big data : d’immenses volumes d’informations qui peuvent être analysés pour y déceler des motifs récurrents ou des tendances de comportements humains. Appelée deep learning, cette technologie d’IA est connue sur le plan théorique depuis plus d’un quart de siècle. Mais elle ne pouvait pas être appliquée parce que les ordinateurs n’étaient pas assez puissants. Or au cours des dernières années, la puissance et la mémoire des ordinateurs ont suffisamment augmenté pour que les machines actuelles (capables d’exécuter un million de milliards d’opérations par seconde) puissent apprendre à partir d’énormes banques de données contenant des milliards d’informations.

Ce type d’apprentissage machine peut découvrir des motifs récurrents à différents niveaux de détail, dans de gigantesques collections d’information. Par exemple, ces volumes de données peuvent comprendre la vitesse et la position actuelle de toutes les voitures et de tous les camions sur le réseau routier d’une ville, avec l’état actuel de tous les feux de signalisation ; ils peuvent concerner les données médicales de tous les hôpitaux régionaux ou nationaux, détaillant pour chaque patient les symptômes, les dosages de médicaments prescrits et les résultats.

Ces systèmes d’IA ne sont pas programmés dans le sens traditionnel avec une suite d’instructions du genre « faire ceci, puis cela ». Ils consistent en des réseaux de neurones multicouches, la sortie d’une couche étant l’entrée de la suivante. Chaque couche contient plusieurs milliers d’unités. Elles communiquent entre

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