L’ABC de l’IA : l’intelligence artificielle, c’est de la dynamite!

Voici mon analogie préférée à propos de l’intelligence artificielle : Alfred Nobel a découvert comment utiliser la dynamite pour exploiter les mines, construire des routes et percer les montagnes. La dynamite nous a rendu la vie meilleure. Toutefois, elle a également été utilisée en tant qu’arme. C’est pourquoi nous devons agir de façon responsable en matière de l’IA. L’intelligence artificielle nous permettra de mener des vies meilleures, mais elle exige de la vigilance.

Qu’est-ce que l’IA?

Généralement, il s’agit de faire effectuer par des ordinateurs des actions qui seraient considérées comme intelligentes si elles étaient effectuées par une personne. Le terme « intelligence artificielle » a été forgé en 1956, lors d’un atelier d’été au Dartmouth College dans le New Hampshire, mais il est indéniable que nous avons fait beaucoup de chemin depuis lors, surtout ces dernières années.

Au cœur de l’IA, on trouve une combinaison de statistique (analyse des données), d’informatique, de génie logiciel et de recherche opérationnelle. Ce sont les données qui stimulent la croissance récente de l’intelligence artificielle.

Bien que les entreprises et les chercheurs aient toujours recueilli beaucoup de données, le concept de « données massives » est relativement nouveau. Les entreprises comme Facebook, Google et Amazon, entre autres, collectent d’énormes quantités de données. Les entreprises du secteur de la technologie financière ont été parmi les premières à utiliser l’IA avec succès, parce qu’elles avaient accès à des quantités de données phénoménales : les transactions, la fidélité et les habitudes des clients n’ont aucun secret pour elles.

Ces vastes quantités de données nous permettent ensuite de former les algorithmes et d’obtenir des modèles précis. Plus nous aurons accès aux données, plus nos algorithmes d’IA seront précis.

L’intelligence artificielle et l’éthique

La plupart de ces algorithmes utilisent des réseaux de neurones artificiels qui tentent d’imiter le cerveau humain. En utilisant ces réseaux, ce que l’on appelle l’apprentissage automatique, nous pouvons explorer des modèles et des problèmes de plus en plus complexes. Plus le réseau neural sera large et comportera différents niveaux (ce que l’on désigne par le terme « apprentissage profond »), plus les questions que nous pourrons explorer seront complexes, comme la parole et la compréhension naturelle des langues.

Néanmoins, la quantité de données que nous utilisons en IA apporte des enjeux éthiques. Toutes ces données sont à vous, mais aussi à moi, et à tout le monde. Nous autorisons beaucoup d’applications à accéder à nos données, comme par exemple, nos carnets d'adresses, les informations sur nos finances et nos emplois, et quasiment tous les aspects de nos vies. Il apparaît toutefois nécessaire de faire attention aux données que l’on partage. La dichotomie à laquelle nous faisons face est la suivante : si nous souhaitons avoir plus d’options et de meilleurs services, nous devons partager nos données; mais la façon dont ces données sont utilisées exige de la prudence. Tant l’industrie que les gouvernements prennent au sérieux les questions éthiques et élaborent des stratégies afin de traiter ces questions.

Prochain billet : Comment Montréal est devenue une plaque tournante de l’IA

À propos de l’auteur 

Wissem Maazoun est titulaire d’un baccalauréat en mathématiques et en informatique, ainsi que d’une maîtrise en statistique non supervisée et d’un doctorat en recherche opérationnelle. Il a pour mission de s’assurer que les entreprises canadiennes restent compétitives dans la course à l’IA. 

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