Ces derniers temps, nous assistons à une augmentation quasi exponentielle des applications réelles ou légèrement fictives de ce qu’on a fini par appeler intelligence artificielle. Mais qu’est-ce que c’est vraiment ?
Si nous ouvrons l’un de ces salons de discussion « intelligents » à la mode et lui posons la même question, il répond : « L’intelligence artificielle (IA) est une discipline qui essaie de construire des systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches qui nécessitent actuellement l’intelligence humaine. Cela inclut la prise de décision intelligente, le traitement du langage naturel, l’analyse d’images et de vidéos, l’apprentissage automatique et la planification.
Mais si l’on va à l’actualité dont des centaines de médias nous bombardent, on peut tout lire : « Le remède contre la maladie d’Alzheimer grâce à l’IA », « la création des meilleurs poèmes grâce à l’IA », « un roman parfait entièrement écrit par une IA » et ainsi le filet d’inexactitudes se rapproche d’une infinité insupportable de malentendus scandaleux.
Il est vrai que le développement de l’IA a été spectaculaire. Comme me le dit le mathématicien et expert en cybersécurité Miguel Camacho, « nous verrons des choses incroyables dans les temps à venir ». Dans le même ordre d’idées, se manifeste un autre ami scientifique, l’astrophysicien David Barrados-Navascués, attaché à la créativité illimitée que peut avoir l’IA.
Je ne suis pas si optimiste.
Selon l’IA elle-même, son truc est d’accélérer les tâches, d’affiner le traitement pour atteindre une prise de décision plus optimale et, en cours de route, d’apprendre. La même chose qui s’est produite avec l’avènement des calculatrices, puis des ordinateurs, se produit maintenant à un niveau supérieur. C’est-à-dire, l’apprentissage s’ajoute à l’automatisme et à la rapidité.
Avec cela, nous assistons à une escalade intéressante, jusque-là seulement rêvée, de l’interaction et de l’analyse des données avec ses résultats ultérieurs. Mais, c’est cela : une analyse et une évolution massives des données pour arriver à des conclusions mathématiquement parfaites.
C’est alors que je demande : Qui génère les données ? Comment arrivez-vous à eux ?
Depuis le siècle dernier, nous accumulons des mesures diverses, des données expérimentales diverses, des milliards – et je suis en deçà – de nombres qui renvoient à des variables environnementales, énergie libérée ou absorbée, gènes exprimés ou réprimés, protéines activées ou inactivées, fréquences d’occurrence des événements atmosphériques et la liste pourrait être interminable. Ces données maintenant ils ont une seconde vie lorsqu’il est analysé avec la puissance de calcul du 21e siècle.
Apparaissent alors des corrélations insoupçonnées, des associations inattendues, des conclusions qui dépassent notre capacité de traitement limitée ; mais c’est toujours un outil pour accélérer l’analyse, une calculatrice évoluée capable de connecter des extrémités éloignées, quelque chose qui ressemble superficiellement à la pensée.
Je ne doute pas que le temps viendra où l’IA nous fera chercher des trous que nous n’avions pas remarqués. Mais rappelons-nous que quelqu’un doit générer les données que l’IA analysera, corrélera et stockera ensuite pour une utilisation future. Ce quelqu’un sera un être humain aidé par la technologie créée.
[« Ningún país puede lograr esto solo »: así es la red internacional que aplica la IA al desarrollo sostenible]
De la même manière que le microscope nous aidait à grossir le petit et le télescope à rapprocher le plus lointain, l’IA nous permet de corréler l’insoupçonné.
Il est inquiétant que chaque jour dans les laboratoires, lieux où les données sont générées, apparaissent des scientifiques potentiels qui ne demandent qu’à être devant l’ordinateur en train de créer ou de recréer des algorithmes pour effectuer des analyses massives de données. Quand quelqu’un, sans expérience scientifique, me dit que c’est son rêve, une grimace apparaît sur mon visage et une question jaillit de ma bouche : Avez-vous déjà envisagé de générer ces données puis de les analyser ?
Pour éliminer le cancer, et avec cela nous parlons de guérir environ 200 maladies qui partagent le même nom, mais pas de nom de famille, je suis sûr que l’IA nous ouvrira la voie. L’analyse évoluée de toutes les données patients disponibles ainsi que leurs particularités génétiques-épigénétiques et les mesures qui ont été faites nous conduiront à trouver de nouvelles corrélations et celles-ci ouvriront des voies imprévues à explorer. Mais, j’insiste, les mesures et pourquoi elles ont été faites sont guidées par cette capacité presque fantaisiste à raconter des choses impossibles que nous, les humains, avons.
Il sera intéressant, il l’est déjà, d’assister aux prolégomènes de cette création humaine qu’est l’IA. Je ne remets pas en cause les joies multiples que la rapidité du calcul et les recommandations venant d’une IA vont nous procurer. Cependant, seuls les humains sont encore capables de générer les données originelles, celles qui alimentent notre alliée : l’IA. L’expérience est toujours la nôtre, même si, pour la rendre parfaite, nous nous laissons aider par ce que nous avons créé.
Je vais plus loin, la génération de données s’appuie sur la conjecture et la création d’un concept, d’une idée novatrice. La théorie de la relativité d’Einstein a débuté en imaginant l’univers à partir d’un rayon de lumière. À un niveau inférieur : la fusion de deux cellules et leur rôle dans la métastase m’est venu à l’esprit lorsque j’ai vu l’étreinte de deux danseurs au Teatro Real. Puis vinrent les expériences et les mesures.
Quant à la création littéraire, elle laisse encore beaucoup à désirer. Malheureusement déjà des textes horriblement écrits apparaissent, à l’odeur de la mécanique informatique, qui ont sans doute été générées par l’IA et ensuite filmées par les nouveaux Lazarillos de Tormes qui inondent les réseaux. Il nous appartient de continuer à valoriser les métaphores, les comparaisons et les tournures de langage que l’homme est capable d’imprégner d’un texte.
Et en science, n’arrêtons pas de créer des concepts et de générer des données.
En fait, lorsqu’on interroge une IA sur son potentiel de guérison du cancer, elle répond : « L’intelligence artificielle est utilisée pour aider les médecins à diagnostiquer et à traiter le cancer. Cependant, l’intelligence artificielle ne peut pas guérir le cancer à elle seule. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour voir si l’intelligence artificielle peut aider les médecins à trouver un remède contre le cancer. » Une réponse claire pleine de répétitions et peu de style littéraire qui renforce tout ce que j’ai écrit aujourd’hui.
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