Introduction à l’intelligence artificielle

Parlons sciences
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8.99

Apprenez ce qu'est l’intelligence artificielle, un domaine en rapide évolution et ce qu’il peut représenter pour les élèves.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

Pour comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle, ou IA, tu as besoin de comprendre ce que l’on entend par « intelligence ». Tu crois peut-être que l’intelligence veut simplement dire d’être futé, mais l’intelligence est bien plus que d’avoir de bonnes notes aux examens. 

L’intelligence est un concept complexe. Les scientifiques qui étudient l’intelligence cherchent encore la réponse à de nombreuses questions. Les animaux sont-ils intelligents? L’intelligence est-elle héritée de nos parents? La taille du cerveau a-t-elle un rapport quelconque avec l’intelligence?

Les scientifiques n’arrivent pas à s’entendre sur une définition de l’intelligence. Et ils ne s’accordent pas non plus sur la définition de l’intelligence artificielle. Certaines organisations scolaires ont cependant créé leurs propres définitions. L’organisme AI4All décrit l’IA comme « un domaine de l’informatique qui permet aux ordinateurs de faire des prédictions et de prendre des décisions pour résoudre des problèmes ». 

Ce document d’information t’aidera à mieux comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle.

Intelligence artificielle générale et intelligence artificielle étroite

Il y a deux principaux types d’intelligence artificielle : l’IA générale et l’IA étroite. Il est important de comprendre les différences qui existent entre ces deux types d’IA.

L’intelligence artificielle générale

Le but de l’intelligence artificielle générale (IAG), ou IA générale, est d’être égale à l’intelligence humaine. De nombreux ingénieurs de la robotique ont réussi à créer des robots qui ressemblent aux humains, mais ces robots ne sont pas encore dotés d’une intelligence égale à celle des humains, et les experts ne croient pas qu'ils le seront bientôt.

L’IA générale est ce que tu vois habituellement dans les livres et les films dont l’action se déroule dans un avenir dystopique, comme les films Terminator et La Matrice. Tu crois peut-être que c’est une idée très récente, mais cela fait longtemps que des artistes imaginent les bons et les mauvais usages possibles de l'IA. 

Mary Shelley figure parmi les premiers auteurs à avoir imaginé ce qui pourrait arriver si l’on donnait l’intelligence à un être non vivant. Son roman Frankenstein a été publié en 1818. Des personnes qui étudient ce roman sont d’avis que la créature du Dr Frankenstein était dotée d’une superintelligence. Le mot « superintelligence » désigne une IA qui est plus avancée que les plus intelligents des humains. 


Certains scientifiques s’efforcent de comprendre l’intelligence humaine afin de mieux développer l’IA générale. Ils utilisent des modèles numériques pour copier les comportements humains. Ils essaient de comprendre entre autres choses la façon dont les humains apprennent ou comment la créativité fonctionne. Récemment, les scientifiques qui étudient le cerveau humain et ceux qui étudient l’IA ont fait des progrès en échangeant des idées et en apprenant les uns des autres.

L’intelligence artificielle étroite

L’intelligence artificielle étroite (IA étroite), aussi appelée parfois « intelligence artificielle faible », est une IA dont nous pouvons faire l’expérience dès maintenant. Les machines dotées de ce type d’IA peuvent agir et prendre des décisions de façon automatique dans certaines situations. Les automobiles autonomes, les assistants virtuels et les recommandations audio et vidéo personnalisées sont quelques exemples d’IA étroite.

IA à l'épicerie
Personnes utilisant l’IA pour payer leurs achats ou pour obtenir des recommandations d’achat personnalisées. (Source: elenabs via iStockphoto).

Le savais-tu?

Dans le domaine de l’IA, le mot « machine » peut signifier bien des choses, allant d’un logiciel utilisé en ligne ou dans une application mobile à un robot humanoïde. Il n’y a pas beaucoup de robots humanoïdes, mais ils sont vraiment impressionnants!

Une petite histoire de l’intelligence artificielle

John McCarthy et Marvin Minsky sont les premiers à avoir utilisé l’expression « intelligence artificielle » en 1955. À cette époque, ils croyaient que l’IA générale allait être possible dans quelques années. Mais la technologie nécessaire pour faire des recherches sur l’IA coûtait très cher. La recherche en IA a évolué plus rapidement dernièrement parce que les scientifiques ont pu utiliser l’apprentissage machine. L’apprentissage machine est beaucoup plus rapide que la programmation informatique faite par les humains. 

L’apprentissage machine 

L’apprentissage machine, parfois appelé apprentissage automatique est une petite partie de l’IA qui comprend divers outils et méthodes permettant aux machines d’apprendre sans être programmées par des humains. Des humains entrent de grandes quantités de données dans un système d’apprentissage machine. Ils donnent ensuite au système un résultat souhaité. Le système d’apprentissage machine essaie de trouver la relation entre les deux, et la machine produit un algorithme spécifique dérivé des données et du résultat entrés dans le système.

Par exemple, les plateformes de médias sociaux utilisent des systèmes de recommandation. Ces systèmes choisissent le contenu qu’ils vont te montrer. Les données d’entrée comprennent ton historique de navigation, tes « j’aime » et ceux de tes amis, ainsi que tes renseignements personnels comme ton âge et ton sexe. Le résultat souhaité est le temps que tu passes sur cette plateforme. Plus tu y restes longtemps, plus l’entreprise de média social peut gagner de l’argent en t’envoyant des annonces publicitaires. Le but de la machine est donc de trouver le contenu qui t’amènera à passer le plus de temps possible sur une plateforme donnée. 

Le savais-tu?
Un algorithme est une série de règles ou d’instructions ordonnées, logiques et claires nécessaires pour résoudre un problème ou atteindre un but.

Voici quelques-uns des principaux jalons qui ont marqué le développement de l’intelligence artificielle :

Frise chronologique de l’IA
Frise chronologique de l’IA (Parlons sciences utilisant une image de Visual Generation via iStockphoto).
Petite histoire de l’intelligence artificielle

1943

Warren S. McCulloch et Walter Pitts créent un modèle de neurone artificiel en s’inspirant des neurones humains.

1950

L’informaticien Alan Turing crée un test pour évaluer l’intelligence des machines. Il donne à son test le nom de « jeu de l’imitation », mais ce test est maintenant connu sous le nom de « test de Turing ».

1956

Les informaticiens John McCarthy et Marvin Minsky sont les premiers à utiliser l’expression « intelligence artificielle » dans un document publié.

1957

Frank Rosenblatt invente le perceptron. Le perceptron est le premier réseau de neurones artificiels inspiré du cerveau humain. 

1964

Le premier « chatbot », nommé Eliza, est le premier robot capable de tenir une conversation avec des humains. 

Années 1970 à 1990

Le pessimisme à propos de l’apprentissage machine et du manque de financement est à l’origine de ce que les historiens ont appelé « l'hiver de l'intelligence artificielle ».

1973 

Des chercheurs canadiens fondent la Société canadienne pour l’étude de l’intelligence par ordinateur, qui est devenue depuis l’Association canadienne d’intelligence artificielle. Elle est située à l’Université Western.

1995

AltaVista est le premier moteur de recherche à utiliser le traitement des langues naturelles.

1997

Mis au point par IBM, l’ordinateur Deep Blue est le premier à battre un champion du monde des échecs, le grand maître russe Garry Kasparov.

1999

Sony lance son chien robot AiBO. Les habiletés et la personnalité d’AiBO vont évoluer avec les années.

2002

La compagnie iRobot lance RoombaMC, un aspirateur robot.

2011

Apple intègre Siri, un assistant virtuel intelligent, dans son iPhone 4S

2011

L’ordinateur Watson d’IBM gagne au jeu télévisé Jeopardy. Cette victoire prouve que cet ordinateur était capable de comprendre les complexités du langage humain, car les questions comportaient des jeux de mots.

2012

L'automobile autonome de Google passe avec succès le test de fiabilité de l’État du Nevada pour les véhicules autonomes.

2014

Des experts croient que le « chatbot » Eugene Goostman a réussi le test de Turing.

2017

CIFAR dirige l’élaboration de la Stratégie pancanadienne en matière d'intelligence artificielle. Le Canada est ainsi le premier pays à se doter d’une stratégie nationale sur l’IA.

Le savais-tu?

L’ordinateur HAL 9000 qui apparaît dans le film 2001, Odyssée de l'espace a été créé en fonction des opinions qu’avaient en 1968 les experts en intelligence artificielle.

L’intelligence artificielle commence par les mathématiques

Les données ont une histoire à raconter. À condition de savoir comment chercher cette histoire! Dans le passé, les informaticiens cherchaient des régularités et des tendances dans les données. Quand le nombre de données est très grand, cette recherche peut être difficile, mais les ordinateurs accélèrent ce processus. 

Les ordinateurs peuvent faire les calculs nécessaires pour créer des modèles mathématiques. Ils peuvent aussi créer des visualisations de données. Les visualisations sont différentes façons, comme des tableaux et des graphiques, de représenter des données. Les visualisations permettent de repérer plus facilement les similitudes et les tendances. 

Pourquoi voulons-nous trouver des similitudes et des tendances dans les données? L’une des raisons est dans le but de faire des prévisions. Les modèles de prévision aident les humains à prendre des décisions dans des domaines comme la médecine et l’environnement.

Mégadonnées
Illustration montrant quelques exemples de visualisation de données et de mégadonnées (Source: Visual Generation via iStockphoto).

 

Combien y a-t-il de données dans le monde? La réponse courte est qu’il y en a beaucoup! Les gens recueillent de grandes quantités de données au moyen d’Internet et d’autres outils de communication. Ces données sont souvent appelées « mégadonnées » (Big Data en anglais). Les scientifiques ont dû inventer des systèmes informatiques toujours de plus en plus puissants pour traiter toutes ces données. L'infonuagique est un bon exemple. Ce système a été développé parce que les ordinateurs ordinaires ne pouvaient pas traiter l’énorme quantité de données qu’ils recevaient. Les systèmes d’apprentissage machine étaient également nécessaires pour nous permettre d’apprendre à partir des données.

Les grandes quantités de données ont eu pour conséquence de modifier la relation entre les humains et les ordinateurs. Dans le passé, les humains se servaient des ordinateurs pour organiser et représenter les données, mais c’était les humains qui donnaient un sens aux données. Aujourd’hui, les machines découvrent comment comprendre et expliquer de vastes quantités de données, et les humains les aident. Les ordinateurs ne sont pas capables de tout faire par eux-mêmes. Il leur manque de nombreuses compétences, comme la capacité de penser à l’avance et de combiner différentes idées.

Optimiser la relation entre l’humain et l’ordinateur

L’apprentissage machine « avec une intervention humaine » est un moyen de combiner les forces de la machine et de l’humain. La force de l’ordinateur est sa vitesse de calcul. Les humains ne seront jamais capables de calculer aussi vite que les ordinateurs. La créativité et la pensée critique font partie des forces de l’humain. Les humains ont la capacité d’examiner un problème sous différents angles. 


C’est pourquoi les humains ont de nombreux rôles importants à jouer en plus de créer des outils d’intelligence artificielle. Par exemple, un ingénieur humain peut participer à l’essai du dispositif de sécurité d'un avion. Les experts en ressources humaines peuvent examiner un outil d'embauche basé sur l'IA pour déceler d’éventuels préjugés, et les experts en médecine peuvent s’assurer qu’un outil d’IA est fiable pour tous les patients.

Le savais-tu?

Un biais discriminatoire peut se produire lorsque les données utilisées dans un outil d’IA ne reflètent pas la réalité. Par exemple, un ensemble de données médicales doit représenter les caractéristiques d’une population, notamment l’âge, le sexe et l’origine ethnique. Les données qui ne reflètent pas la réalité ne peuvent pas être utilisées pour faire des prévisions pour l’ensemble de la population.

Possibilités de l’intelligence artificielle

L’IA est un outil formidable. Elle peut nous aider à trouver des solutions à une foule de problèmes. Cela est vrai dans tous les domaines où des données sont utilisées, ce qui est le cas presque partout! Ce ne sont là que quelques façons dont l’IA peut nous aider à atteindre certains des objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies.

Possibilités de l’intelligence artificielle
L’IA offre de nombreuses possibilités, notamment pour les soins de santé, les secours en cas de catastrophe et l’aide aux réfugiés. (Source: Visual Generation via iStockphoto).

ODD 3 – Bonne santé et bien-être

Certaines des applications d’apprentissage machine et d’intelligence artificielle les plus réussies se trouvent dans le domaine de la médecine. L’intelligence artificielle et l’apprentissage machine sont utilisés en recherche, comme dans la lutte contre le cancer ou la recherche de vaccins. Certains médecins utilisent des outils de diagnostic basés sur l’IA pour identifier les maladies plus rapidement. Ils peuvent aussi utiliser des outils d’IA pour prendre des notes, analyser leurs discussions avec les patients et entrer des informations directement dans les systèmes de dossiers médicaux.


L’IA peut aider à améliorer la santé humaine dans une foule d’autres domaines. Elle peut analyser les messages publiés dans les médias sociaux pour déceler les signes de maladie mentale. Elle peut également réduire les accidents de travail sur les chantiers de construction et bien plus encore!

ODD 1 – Pas de pauvreté et ODD 2 – Faim zéro

Les outils d’IA peuvent être utilisés par les gouvernements dans le but de trouver des moyens de réduire la pauvreté et la faim dans le monde. Ces outils peuvent, par exemple, aider les agriculteurs à détecter les plantes qui sont parasitées, malades ou mal nourries. Ils peuvent aussi aider à réduire le gaspillage alimentaire. L’IA peut aussi aider à prévoir les catastrophes naturelles et à venir en aide aux victimes.

ODD 13 – Lutte contre les changements climatiques, ODD 14 – Vie aquatique et ODD 15 – Vie terrestre

L’IA peut fournir des outils indispensables pour nous aider à protéger l’environnement et à lutter contre les changements climatiques. L’IA peut utiliser les images satellites et l’analyse de données pour aider les scientifiques à repérer des tendances et à trouver des solutions. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour prévoir les endroits où des feux de forêt pourraient se produire. Elle peut aussi nous aider à comprendre et à protéger les espèces en voie de disparition. Les scientifiques peuvent même combiner la robotique et les systèmes de reconnaissance visuelle pour créer un robot qui aidera à protéger les écosystèmes contre les espèces envahissantes.

Le savais-tu?

L’Association for Computing Machinery remet chaque année le prix Turing, aussi connu sous le nom de « prix Nobel de l’informatique ». En 2018, ce prix a été décerné à trois chercheurs canadiens, dont les travaux novateurs sur les réseaux neuronaux permettront aux ordinateurs d’apprendre encore plus vite! Peu de temps après la remise de ce prix, le gouvernement canadien a accordé des fonds pour la création de nouveaux centres de développement de l’IA au Québec, en Ontario et en Alberta.

Préoccupations relatives à l’intelligence artificielle

Devrions-nous craindre que l’intelligence artificielle se développe au point de dépasser l’intelligence humaine? Ou qu’elle devienne une menace pour les humains? Les experts discutent de ces questions depuis longtemps. Certains ne voient que le potentiel d’innovation et de résolution de problèmes de l’IA. D’autres, comme Elon Musk et Bill Gates, croient que l’IA pourrait représenter un danger. Ils croient que les humains devraient faire très attention à la façon dont ils la développent et l’utilisent. C’est pourquoi les scientifiques et les gouvernements travaillent ensemble pour créer des règlements sur l’IA. Ces règlements garantiront que les applications d’IA seront développées en gardant à l’esprit les besoins et le bien-être des humains.

Superintelligence

Des scientifiques s’inquiètent au sujet de la rapidité de développement de l’IA. Les ordinateurs sont tellement rapides maintenant que la superintelligence est une possibilité bien réelle. On désigne par « superintelligence » l’idée que les « cerveaux » des machines pourraient un jour être plus performants que les cerveaux humains en ce qui a trait à l’intelligence générale. 

  « Limités par la lenteur de leur évolution biologique, les humains pourraient ne pas être en mesure de rivaliser avec les machines et être remplacés par l’intelligence artificielle. »

Professeur Stephen Hawking, lors d’une entrevue avec la BBC réalisée en 2014

Mais de nombreux autres scientifiques croient que l’intelligence artificielle générale ne sera pas développée de sitôt et qu’il y a beaucoup d’autres problèmes plus urgents. 

Déstabilisation du marché de l’emploi

L’IA est déjà en train de changer le marché du travail. Des robots contrôlés par l’IA font beaucoup de choses qui étaient faites avant par des humains. Les travailleuses et travailleurs craignent d’être remplacés par des machines. 

Pendant la révolution industrielle, les travailleurs avaient la même inquiétude. Les nouvelles usines ont rendu obsolètes de nombreuses tâches manuelles. Mais les usines ont aussi créé des millions de nouveaux emplois. 


Des experts prédisent que l’IA rendra obsolètes certains emplois, mais qu’elle créera aussi plus d'emplois. Certains d’entre eux disent que nous vivons actuellement la quatrième révolution industrielle. Ce changement aura une incidence sur les emplois comportant des tâches manuelles. Mais il fera aussi sentir ses effets sur les emplois de bureau comportant la prise de décisions routinières. Ces tâches peuvent être automatisées par des systèmes d’IA.

Systèmes robotiques
Des robots contrôlés par l’IA remplaceront les humains pour certaines tâches et travailleront avec les humains pour d’autres. (Source: Visual Generation via iStockphoto).

Considérations éthiques

Le nombre de nouvelles technologies d’intelligence artificielle a explosé ces dernières années. L’IA peut offrir de nombreux avantages, mais elle peut aussi créer des problèmes. Comme le développement de l’IA est très rapide, de nombreux problèmes ne sont découverts qu’après la mise en service d’une technologie. De plus, beaucoup de gouvernements n’ont pas encore adopté de règlements pour encadrer l’IA. 

C’est pourquoi l’Organisation des Nations unies pour l’éducation, la science et la culture (UNESCO) a lancé la Conférence mondiale pour la promotion d’une approche humaniste de l'intelligence artificielle. L’objectif de ce projet est d’examiner les nombreuses préoccupations éthiques relatives à l’IA et d’aider les gouvernements à faire en sorte que l’IA serve les gens d’une façon équitable et juste.

Équité, diversité et inclusion

Quand l’IA est appliquée à une population humaine, des questions d’équité, de diversité et d’inclusion peuvent se poser. Si l’ensemble de données utilisées ne représente pas la totalité de la population, les outils d’IA peuvent produire des résultats contestables. 

Par exemple, certaines organisations policières aux États-Unis utilisent des outils de reconnaissance faciale basés sur l’IA, ce qui a pour conséquence qu’un grand nombre de personnes issues des minorités visibles sont arrêtées par erreur. Cette situation persiste parce que les systèmes d’IA ont de la difficulté à identifier les personnes qui n’ont pas la peau blanche.

L'IA et ÉDI
L’équité, la diversité et l’inclusion peuvent être un sujet de préoccupation avec diverses technologies comme la reconnaissance faciale. (Source: Visual Generation via iStockphoto).

Il faut également se préoccuper des questions liées à l’équité, à la diversité et à l’inclusion lorsque nous examinons les possibilités créées par l’IA. Les gouvernements doivent s’assurer que tous leurs citoyens et citoyennes ont un accès égal aux possibilités d’emploi. Une façon d’y parvenir est d’aider tous les élèves à accroître leurs connaissances sur l’IA pendant leur parcours scolaire. L’IA joue déjà un rôle dans notre quotidien. Il est donc important que tous les élèves aient des notions sur l’IA afin de devenir des citoyennes et des citoyens informés. 

Transparence

Il est très important de comprendre comment fonctionnent les systèmes d’IA. C’est ce qu’on appelle l'explicabilité de l'IA, qui consiste à comprendre comment un système d’IA fonctionne pour aboutir à ses résultats. Les entreprises qui créent des systèmes d’IA veulent protéger leur propriété intellectuelle. Et les algorithmes d’IA sont parfois si complexes qu’il est presque impossible de comprendre les processus impliqués. C’est un problème quand les gens veulent comprendre le processus menant à la prise de décision ou la façon dont les discriminations apparaissent. C’est ce qu’on appelle l’« effet boîte noire ». Des scientifiques de partout dans le monde l'étudient pour trouver des solutions.

Les experts s’inquiètent également de savoir qui contrôle les travaux de recherche, leur financement et les découvertes en IA. À l’heure actuelle, quelques compagnies privées sont responsables de la plupart des recherches et des progrès en IA. Il y a des gens qui pensent que tout ce pouvoir devrait être réparti entre un plus grand nombre d’organisations.

Responsabilité

La responsabilité dont il est question ici concerne la responsabilité légale d’une personne ou d’une organisation quand il y a un conflit. Mais que se passe-t-il quand l’IA est en cause? Qui est responsable lorsqu’un véhicule autonome est impliqué dans un accident? Est-ce le conducteur, la compagnie qui a développé le logiciel ou l’ingénieur en intelligence artificielle?

Pour l'avenir...

Le domaine de l’IA est particulièrement important pour les jeunes. Son impact sur leur vie sera toujours de plus en plus grand. Heureusement, pour se familiariser avec l’IA, il n’est pas nécessaire de suivre des cours d’informatique. Il y a en effet bien des façons d’en apprendre davantage sur l’IA. 

Afin de se préparer à un avenir où l’IA tiendra une grande place, les jeunes sont encouragés à :

  • se sensibiliser à sa présence et à reconnaître ses utilisations;
  • comprendre le potentiel de l’IA afin de pouvoir l’utiliser pour résoudre des problèmes;
  • comprendre les limites et les implications de l’IA afin de veiller à ce que les futurs développements intègrent ces considérations dans sa conception et son suivi; 
  • réfléchir à l’impact que le développement de l’IA pourrait avoir sur leur propre agentivité et à se demander l’incidence qu’elle pourrait avoir sur leur cheminement scolaire et leurs choix de carrière;
  • devenir des citoyennes et des citoyens informés capables de participer à l’utilisation responsable de l’IA dans de nombreux domaines.


Nous ne savons pas avec certitude ce que l’avenir nous réserve, mais il n’y a pas de doute que l’IA jouera un rôle important. Au Canada, un grand nombre de scientifiques s'efforcent de comprendre comment les humains et les machines peuvent bâtir ensemble un monde meilleur. Te joindras-tu à eux?

 

En savoir plus

Intelligence artificielle (IA) au Canada
Cette page de l'Encyclopédie Canadienne présente l'historique de l'intelligence artificielle au Canada.

Tout comprendre à l'IA (2018)
Cette émission (41 min. 55 s.) de l'Esprit Sorcier explique ce qu'Est l'intelligence artificielle, comment elle fonctionne et ses différentes applications, et quel est ou sera leur impact sur notre société?

Le Hub IA 
Cette page du site du magazine Curium offre d'intéressantes entrevues vidéos avec des professionnels du milieu de l'intelligence artificielle et la possibilité de feuilleter le numéro spécial sur le sujet.

L'intelligence artificielle, c'est quoi ? (2017)
Ce vidéo (5 min. 7 s.) de String Theory explique ce qu'est l'intelligence artificielle et l'effet Eliza.

Connaissez-vous l’IA mieux qu’elle ne vous connait? Penser l’éthique de l’IA
Cette vidéo (18 min. 38 s.) de l'UNESCO présente les divers dilemmes éthiques que l'on doit considérer pour le développement d'applications en IA.

 

Références

Chui, M., Chung, R. and van Heteren A. (2019, January 21) Using AI to help achieve Sustainable Development Goals. United Nations Development Program.

Granville, V. (2017, January 2) Difference between Machine Learning, Data Science, AI, Deep Learning, and Statistics. Data Science Central.

Maini, V. (2017, August 19) Machine Learning for Humans. Medium.com

Stark, L. and Zenon W. Pylyshyn. (2020, March 10). Artificial Intelligence (AI) in Canada. The Canadian Encyclopedia.

Timelines Wiki. Timeline of machine learning. (2020).

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