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Seulement 4 domaines ou l’IA atteint une certaine maturité

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J’ai décidé de lister les domaines dans lesquels l’IA peut se révéler pertinente et de dire où elle ne l’est pas du tout. Il y a 4 domaines qui peuvent réellement être considérés comme “animés par l’IA” avec des résultats qui sont intéressants et qui apportent une part de progrès : Le langage naturel, l’analyse massive de données, la vision par ordinateur et les jeux.

L’analyse massive de données (ou Massive data analytics) a été le premier sujet où les entreprises ont compris la valeur de l’utilisation des machines et du RPA (Robotic Process Automation : automatisation des processus par la robotique) pour identifier des “motifs ou patterns” dans de gigantesques ensemble de données (la fameuse aiguille dans la botte de foin) ou l’identification de corrélations qui ne pourrait pas être attendues par un quelconque raisonnement logique. Les experts pourraient penser qu’il s’agit là plus de traitement de données que d’IA mais vus de loin, ces opérations appartiennent assurément d’un groupe de technologies dans lesquelles la notion d’apprentissage est au cœur.

Le traitement du langage naturel (ou Natural Language Processing) est probablement le plus visible de ces 4 domaines, parce que nous sommes désormais entourés d’assistants, enceintes connectées, d’assistants conversationnels ou chatbots … que nous soyons en mesure ou non d’identifier que nous conversons avec des machines. Les progrès ont été extrêmement importants et même s’il est toujours très compliqué d’obtenir une expérience sans faille, nous commençons à gagner du temps dans de nombreuses tâches quotidiennes en utilisant la voix comme un outil de contrôle.

La vision par ordinateur (ou Computer Vision) est le domaine le plus prometteur avec des développements incroyables en médecine, dans l’automobile ou dans la sécurité… Les IA qui comparent la photo de notre carte d’identité avec les bases de données biométriques fait mieux que n’importe qu’elle être humain avec une marge de l’ordre de 30% au moins (et en atteignant presque le niveau de professionnels entrainés de la sécurité). En radiologie, il y a plusieurs cas d’usage pour la détection des cancers par exemple, avec des diagnostics assistés par l’IA grâce à la précision de l’analyse d’images et à la taille de la base de données utilisée pour entrainer le modèle. Dans l’automobile, les voitures autonomes avec leurs yeux bioniques, leur combinaison lidar+radar+gps, ont déjà conduit des millions de kilomètres presque sans accident, en prouvent que leur concentration pour regarder et décrypter le monde visible est supérieur à celle de n’importe quel chauffeur humain.

Pour finir les jeux, dans lesquels les règles sont clairement définies. Que nous parlions des échecs, du go, ou de Starcraft, les machines défient et battent les joueurs humains parce que c’est jeux sont basés sur des complexités liées aux puissances de 10, donc la puissance de calcul est cruciale et l’apprentissage profond produit ses effets. Non seulement tout champion comme Kasparov (Echecs) ou Lee-Seedol (Go) perdent à chaque reprise, mais ils n’ont plus la moindre d’idée du moment ou de la configuration dans laquelle ils ont perdu la partie parce le machine de “pense” pas comme un être humain.

En résumé, il y a seulement 4 domaines ou la suprématie de l’IA pourrait être affirmée à condition de continuer à consentir des efforts gigantesques … ce qui signifie que dans tous les autres domaines la suprématie de l’intelligence humaine ne connaitra pas de rival pendant un bon moment (on ne dit jamais jamais …).

Cela signifie que quiconque promet des résultats incroyables de l’IA dans la peinture à l’huile, la composition de musique classique, l’innovation, la littérature est, soit en train de mentir … soit en train d’essayer de vendre un remix d’œuvres déjà existantes qui n’apporte rien de très neuf par leur désordre plus ou moins aléatoire. Source et suite ICI