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Simon Légaré

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De l’intelligence partout

De la science-fiction à la réalité

J’ai souvent entendu des gens de mon entourage me dire qu’ils auraient aimé vivre à une autre époque. Pour ma part c’est simple : c’est tout le contraire. Je suis né à la bonne époque. Je savoure chaque journée passée dans ce début de millénaire. L’avalanche d’avancées technologiques qui nous bouscule et nous fait progresser chaque jour demeure l’une des raisons qui me rend heureux de vivre dans l’ère où nous sommes présentement. À toute heure, des pas de géants en frais de technologies sont faits et il n’y a pas un moment sans qu’on fasse une nouvelle découverte ou qu’on invente un nouveau gadget venant révolutionner notre quotidien. Indéniable de constater que tout ça ne tend pas à ralentir! Grâce à internet, les communications entre chaque humain – les échanges d’idées/d’inventions/de théories/de pratiques – sont plus prolifiques que jamais. La terre est plus petite parce que 7.5 milliards de personnes n’ont jamais été aussi proches l’une de l’autre.

Dans la foulée de cette mouvance technologique, quelques grandes tendances ressortent en ce moment plus que d’autres. Par exemple, des milliers de gens travaillent en collaboration sur des sujets comme la réalité augmentée/virtuelle ou encore l’internet des objets. Dans la publication d’aujourd’hui, je vous propose un topo sur l’une des tendances qui a fait couler beaucoup d’encre dernièrement et qui ne cesse de le faire : l’intelligence artificielle. L’impact de l’intelligence artificielle sur nos vies ne fait que commencer à se pointer le bout du nez et beaucoup de chercheurs s’attendent à ce que de grandes révolutions prennent place dans ce domaine.

On est loin des robots

Bon, on ne peut se le cacher, l’intelligence artificielle, ça rime BEAUCOUP avec “Robots”! C’est ce qui me vient toujours en tête quand je pense rapidement au concept. Par contre, bien que ce soit un rêve récurrent des créateurs de films et séries de science-fiction, nous sommes en ce moment loin des robots qui se confondent avec de vrais êtres humains.

Avant d’aller plus loin, voici une définition signée Légaré basée sur diverses sources sur le web : « La recherche dans le domaine de l’intelligence artificielle se définit comme l’étude d’entités autonomes (exemple : dispositif/appareil/machine) capables de percevoir leur environnement et prendre des décisions qui maximisent les chances de succès face à un but précis. »

En date d’aujourd’hui, et bien que ce soit un domaine qu’on étudie depuis longtemps, nous sommes aux premiers balbutiements concrets de l’intelligence artificielle. Toutefois, voici quelques exemples qui nous entourent déjà et qui représentent de petites (mais de très belles) avancées dans le domaine :

Assistants personnels/virtuels La majeure partie des assistants actuels (ex.: Apple Siri/Amazon Alexa/Google Now/Microsoft Cortana) sont là pour nous aider à acquitter des tâches simples comme trouver une destination, effectuer une recherche en ligne ou ouvrir une application par exemple. Le tout se base sur le fait qu’il est plus simple et naturel pour nous d’utiliser notre voix plutôt qu’un clavier. Le langage devient donc l’interface entre l’ordinateur et nous. Cela change complètement la manière dont nous étions habitués d’interagir avec les machines. Ce qui est vraiment bien c’est qu’après 20-25 ans à essayer de parler avec nos gadgets, ce n’est que tout dernièrement que ça commence à fonctionner pour vrai!
Reconnaissance faciale Tant Google que Facebook et Apple détiennent maintenant des technologies permettant de reconnaître un visage. Dans le cas de Facebook, ça permet de “tagger” rapidement des amis sur une photo. Du côté de Google, il s’agit d’un algorithme permettant de connaître qui est sur une photo, et ce même si cette personne a 5 ans ou 55 ans. J’ai par exemple téléversé mes 26000+ photos sur Google Photos et il me reconnaît maintenant facilement parmi mes photos d’enfance et celle d’aujourd’hui. Cette fonctionnalité accélère incroyablement la recherche par personne dans une grosse collection de photos.
Agents conversationnels (Chatbot) Ce qui était jadis un poste occupé par des humains au service à la clientèle représente maintenant un travail qui peut être automatisé en partie par une machine. Il existe dorénavant des “chatbots” pour tout (« Robots de clavardage »). Le meilleur exemple : effectuer une commande de fleurs en ligne via le service 1800flowers.com. Grâce à un concierge virtuel propulsé par Watson d’IBM, la compagnie de fleurs américaine accélère le travail pour vous afin de trouver exactement les fleurs qu’il vous faut. Hey oui, nous sommes rendu là! Par contre, dans la grande majorité des cas, et ce peu importe la compagnie, plus les demandes sont poussées, plus les limites d’un chatbot peuvent être atteintes. C’est là que nous voyons de plus en plus de dessiner des chabots hybrides où l’humain reprend la discussion là où le chatbot ne peut plus répondre. Mais même avec ce concept hybride, l’économie de temps pour les compagnies l’utilisant est énorme.
Recommandations personnalisées Plusieurs domaines en ligne nous proposent maintenant des produits/services extrêmement personnalisés. On n’a qu’à penser à Amazon par exemple, qui sait nous proposer des produits en fonction de nos goûts et achats antérieurs. Amazon se base aussi sur les goûts provenant d’autres utilisateurs similaires à nous. Il en va de même pour Netflix ou Spotify. Dans le cas de ce dernier, si vous saviez le nombre de groupes musicaux que j’ai découverts en écoutant simplement ce que l’algorithme me proposait, c’est ha-lu-ci-nant! Par contre, petit bémol que je découvrais récemment en lisant le livre The Inevitable (Kevin Kelly – cofondateur de Wired Magazine). À avoir des recommandations hyper personnalisées, il ne faut pas oublier qu’on passe peut-être à côté de quelque chose qui nous aurait plu, quelque chose de vraiment nouveau, mais auquel l’algorithme n’a pas été conçu pour nous le proposer. Si j’aime le rock et qu’on me fait toujours écouter ce style et ce qui gravite autour, on ne me suggérera jamais de la musique classique. Qui sait, j’aimerais peut-être ça!
Jeux vidéos Les premiers jeux vidéos auxquels j’ai joué étaient vraiment cool pour le temps (1992). Mais si j’avais seulement su à quel point nous serions rendus loin en 2017, j’aurais ca-po-té! Les jeux récents sont maintenant dotés d’histoires immersives, mais aussi d’intelligence artificielle permettant aux opposants non jouables (NPC – non playable character) d’analyser notre manière de jouer pour en tirer profit. Ils peuvent aussi maintenant analyser l’environnement qui les entoure pour trouver des objets ou actions à faire qui seraient bénéfiques à leur survie. Par exemple : être sur la défensive/offensive aux moments optimaux, investiguer le son que je fais quand je me déplace et même communiquer avec d’autres NPC pour être plus fort contre moi et ainsi accroître les chances de me vaincre. Comme le marché du jeu vidéo est un marché immense et en continuelle progression, des avancés incroyables se font afin d’améliorer la qualité de l’intelligence artificielle dans ceux-ci.

Avec ces exemples, bien que l’intelligence artificielle existe déjà dans notre quotidien, on peut se demander : est-ce que les différentes formes d’intelligence artificielle actuelles nous comprennent vraiment? La réponse : oui et non. Ce que nous voyons présentement n’est pas nécessairement de l’intelligence artificielle à 100%. Il s’agit la plupart du temps de systèmes/logiciels qui répondent avec des réponses prédéfinies à des requêtes d’humains. Nous sommes donc loin des robots qui se confondent avec les humains. Vous et moi, dès qu’on se parle, nous associons nos mots à des expériences et à des connaissances acquises dans le passé. On utilise notre connaissance du monde pour mieux comprendre ce à quoi on fait face. Les machines, elles, n’en sont pas là. Cependant, il n’est pas dit que ce fameux jour n’arrivera pas : celui où les machines nous comprendront vraiment comme nous le faisons entre humains.

Comment ça fonctionne?

En contexte d’enseignement, j’ai toujours dit à mes étudiants : les meilleurs sont ceux qui sont capables d’apprendre à apprendre. Ça donne généralement des étudiants qui entrent sur le marché du travail avec une longueur d’avance…des étudiants qui sont dégourdis cognitivement! Au niveau de l’intelligence artificielle, le but ultime est le même et plusieurs se penchent sur la question. Bien que nous commençons à peine à créer ce qui s’apparente à de l’intelligence, nous sommes sur la bonne voie grâce à des techniques très prometteuses. Partons du principe que le concept d’intelligence artificielle représente la volonté de rendre un ordinateur capable de simuler ce qu’un humain peut faire (jouer aux échecs, conduire une voiture, etc). Suivant ce principe, plusieurs techniques ont été testés et explorés depuis quelques décennies déjà.

Apprentissage automatique

Depuis les années 80, l’une de ces techniques est l’apprentissage automatique (“Machine learning”). Celle-ci permet à un ordinateur d’apprendre de son environnement tout en s’améliorant avec le temps. L’apprentissage automatique est de plus en plus populaire et efficace. Afin de réaliser cette technique, il suffit (même si ce n’est pas si simple) de créer des algorithmes ayant pour but d’analyser des données (beaucoup de données). Suite à cette analyse poussée, une prédiction avec un niveau de certitude sur celle-ci peut être faite. Autrement dit, au lieu de programmer à 100% un système qui acquitte une tâche bien définie, ce qui peut être très ardu, voire parfois impossible selon le scénario proposé, on décide plutôt d’entraîner la machine en l’exposant à beaucoup de données à analyser.

Apprentissage profond

Plusieurs branches découlent de l’apprentissage automatique. Cependant, la branche la plus travaillée et prometteuse en ce moment est l’apprentissage profond (“Deep learning”). Cette dernière est relativement nouvelle et tend à se baser sur des concepts près des réseaux de neurones du cerveau humain (“Neural network”). À quelque part, ce n’est pas fou! Pour créer une intelligence artificielle, pourquoi ne pas se baser sur notre propre cerveau à nous. L’apprentissage profond consiste à programmer plusieurs couches de ce qu’on appelle des “neurones” qui ont tous une tâche bien précise dans un problème à régler. Prenons pour exemple la reconnaissance d’un chien dans une image. Un neurone pourrait avoir à détecter la forme du nez d’un chien, l’autre le poil, l’autre les pattes, l’autre l’amalgame de plusieurs parties du corps d’un chien, etc. Chaque neurone effectue ses tâches respectives et assigne un poids face à sa certitude ou son incertitude sur la question. Dans le cas échéant : est-ce un chien ou pas?!

Bon. Détecter un chien c’est pas super excitant…mais acquérir la “vision” pour un ordinateur, ça peut être vraiment utile et important dans la vie de tous les jours. Pensez juste à remplacer l’exemple du chien pour de la détection du comportement d’un humain sur le trottoir. Implanter cette intelligence artificielle dans une voiture autonome et le tour est joué. L’automobile autonome a appris, en étudiant des milliers et des milliers de données relatives au comportement des humains sur un trottoir, à reconnaître un potentiel accident. Là on commence à jaser!

Tout ça c’est possible grâce à l’avènement de données massives que nous créons chaque jour, mêlé avec la puissance de calcul des processeurs (plus particulièrement des processeurs de cartes graphiques, qui peuvent calculer une quantité massive d’équations en simultanés). Il y a 10 ans à peine, tout ça n’était pas possible. Les chercheurs dans le domaine avaient des idées de comment procéder, mais pas les moyens de tester facilement leurs théories. C’est donc tout ça qui alimente l’explosion des innovations dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Pour un peu plus d’information, voici un petit résumé de la part de Nvidia Blog.

Ça ne fait que commencer

Pour conclure, voici les mots de Nicolas Chapados, cofondateur d’Imagia, une compagnie dans le domaine de l’intelligence clinique artificielle (médical) à Montréal :

« On développe des outils mathématiques qui exhibent les propriétés d’une intelligence dans un domaine très pointu. On ne parle pas d’intelligence générale, elle est artificielle et très étroite. Ce n’est pas une intelligence générale qui serait aussi à l’aise à examiner un scan en radiologie…à conduire une voiture…et à éduquer un enfant. On parle d’aspects très étroits d’une intelligence. Mais oui, on peut toutefois parler d’intelligence. »

Cela démontre bien où nous sommes rendus. Une intelligence, certes, mais qui n’effectue que des tâches très ciblées pour le moment. Par contre, le domaine ne cesse de prendre de l’ampleur et nos vies de demain seront inondées de moment l’intelligence artificielle nous assistera. En écrivant sur le sujet aujourd’hui, je réalise qu’il y a beaucoup de choses à couvrir. Je vous réserve donc une partie 2 dans les semaines à venir. Celle-ci explorera les métiers qui se verront transformés par l’intelligence artificielle, en plus de parler de Montréal qui se positionne désormais comme une plaque tournante dans le domaine!

TL;DR : L’intelligence artificielle c’est la révolution numérique des années à venir et ça va amener l’humain à être plus efficace que jamais. #notskynetyet

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