Intelligence Artificielle – topo

Visant à simuler l’intelligence humaine, l’intelligence artificielle émerge depuis le début des années 2010, portée par le deep learning, le big data et l’explosion de la puissance de calcul.

Quand l’IA tue : 2001, l’odyssée de l’espace

AI : Intelligence Artificielle – Bande Annonce Officielle

Test de Turing

C’est un test pour déterminer si une machine peut être définie comme « consciente ».

Définir l’intelligence est un défi et il n’est pas certain qu’on puisse y arriver un jour d’une façon satisfaisante. C’est cette remarque qui poussa le mathématicien britannique Alan Turing, en 1950, à proposer « le jeu de l’imitation » qui fixait un objectif précis à la science naissante des ordinateurs que l’on n’appelait pas encore informatique en francophonie. Ce « jeu de l’imitation » suggérait qu’un juge fictif puisse dialoguer d’une part avec une machine et d’autre part avec un humain, sans être capable de faire la différence.

Jusqu’à ce jour, aucun logiciel n’a encore réussi ce test, à savoir se comporter de façon à ne pas être discriminé d’un humain, malgré de nombreuses tentatives. Mais on s’en rapproche !

D’autres tests ont également été développés pour évaluer la performance d’une intelligence artificielle :

– Le test du café : imaginé par Steve Wozniak, le test consiste à placer un système intelligent dans un habitat américain moyen et lui demander de faire un café. La réussite du test implique donc plusieurs tâches comme l’orientation dans un environnement inconnu, déduire le fonctionnement d’une machine, trouver les ustensiles nécessaires…
– Le test de l’étudiant : proposé par Ben Goertzel, le test évalue la capacité d’un robot à s’inscrire dans un établissement d’enseignement supérieur, suivre les cours, passer les examens et obtenir le diplôme final.
– Le test de l’embauche : proposé par le chercheur Nils John Nilsson, le test consiste à faire postuler un système intelligent à un travail important, et travailler au moins aussi bien qu’un humain.

AlphaGo : IA ultra avancée

Programmer un joueur de go est considéré comme un problème bien plus difficile que pour d’autres jeux, comme les échecs, en raison d’un bien plus grand nombre de combinaisons possibles, mais aussi parce que la condition de victoire et les objectifs intermédiaires sont beaucoup moins clairs, ce qui rend extrêmement complexe l’utilisation de méthodes traditionnelles telles que la recherche exhaustive. Quand l’ordinateur d’IBM Deep Blue a battu le champion du monde d’échecs Garry Kasparov en 1997, les ordinateurs étaient alors limités au niveau des joueurs amateurs faibles au jeu de go.

AlphaGo est un programme informatique capable de jouer au jeu de go, développé par l’entreprise britannique Google DeepMind.

En octobre 2015, il devient le premier programme à battre un joueur professionnel (le français Fan Hui) sur un goban de taille normale (19×19) sans handicap. Il s’agit d’une étape symboliquement forte puisque le programme joueur de go est alors un défi complexe de l’intelligence artificielle. En mars 2016, il bat Lee Sedol, un des meilleurs joueurs mondiaux (9e dan professionnel). Le 27 mai 2017, il bat le champion du monde Ke Jie et la retraite du logiciel est annoncée.

L’algorithme d’AlphaGo combine des techniques d’apprentissage automatique et de parcours de graphe, associées à de nombreux entrainements avec des humains, d’autres ordinateurs, et surtout lui-même.

Cet algorithme sera encore amélioré dans les versions suivantes. AlphaGo Zero en octobre 2017 atteint un niveau supérieur en jouant uniquement contre lui-même. AlphaZero en décembre 2017 surpasse largement, toujours par auto-apprentissage, le niveau de tous les joueurs humains et logiciels, non seulement au go, mais aussi aux échecs et au shōgi.

Exemple d’application : business

Traiter un grand nombre de demandes de renseignements et de commentaires de la part des consommateurs via plusieurs canaux comme le téléphone, l’e-mail ou encore les médias sociaux, peut s’avérer fastidieux même pour les services les mieux équipés.

Sephora, la chaine de magasins de beauté de renommée mondiale, est devenu l’un des premiers dans le secteur du commerce à déployer non pas un, mais deux chatbots sur Messenger :

-*- Sephora Reservation Assistant : qui permet aux clients de prendre rendez-vous avec des spécialistes de la beauté, simplement en envoyant un message au chatbot.

-*- Sephora Color Match : en utilisant la réalité augmentée et un algorithme qui associe les traits du visage à la teinte appropriée, le chatbot aide les clients à sélectionner et à trouver les couleurs qui correspondent le mieux à chaque personne.

Exemple d’application : médecine


Aide à la décision

Savoir si un grain de beauté est un mélanome, interpréter un scanner cérébral ou une radiographie des poumons : l’IA est capable de poser un diagnostic fiable ou de lever des soupçons sur des pathologies. En injectant des milliards de données dans un programme d’apprentissage, l’algorithme  apprend à « reconnaître » les signes de la maladie. Google AI, la division de recherche d’Alphabet, a ainsi mis au point une IA qui prédit le cancer du poumon avec 94,4 % de réussite. Ces procédures permettent aussi d’éviter des tests invasifs comme des biopsies. L’IA apporte également une aide à la prescription, par exemple en détectant automatiquement un risque d’allergie ou d’interaction médicamenteuse.

Chirurgie assistée par ordinateur

Les robots chirurgiens se répandent de plus en plus dans les salles d’opération. Plus précis et fiables que la main humaine, ils réduisent les risques et limitent les complications et les cicatrices. Grâce à leurs bras articulés, ils peuvent pratiquer une chirurgie mini-invasive ou même relier des opérations à distance. En 2001, un chirurgien français à New York a ainsi ôté la vésicule biliaire d’une patiente hospitalisée à Strasbourg ! Au-delà de l’opération, la CAO (chirurgie assistée par ordinateur) permet aussi aux chirurgiens de se former et s’entraîner sur des patients virtuels.

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