Nos imaginaires sont remplis de représentations de robots humanoïdes dont l’intelligence et les capacités surpassent celles de l’être humain. La science-fiction, en littérature et au cinéma, a largement contribué à la construction de ces mythes, qui renvoient à l’IA forte, dite aussi complète ou générale.

Or, malgré les progrès fulgurants des technologies, cette forme d’IA dont les capacités seraient au moins égales à celles du cerveau humain n’existe pas encore, de l’aveu des experts eux-mêmes.

Aujourd’hui, nous assistons plutôt aux avancées de formes d’IA dites faibles ou étroites, extrêmement spécialisées, qui font la une des médias.

C’est le cas en particulier des IA génératives capables de créer du texte ou des images en réponse à des invites (ou prompts en anglais) formulées en langage naturel par des humains.

Même si ce concept ne peut être réduit à une définition simple tant il recouvre de réalités multiples, nous avons choisi de vous proposer celle qui figure dans le MOOC « L’Intelligence Artificielle... avec intelligence ! ».

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’expression « intelligence artificielle » (IA), créée dans les années 1950, désigne le domaine de recherche qui étudie les mécanismes de l’intelligence en les modélisant avec des algorithmes et en les expérimentant avec des machines.

Ces mécanismes incluent par exemple la faculté de trouver automatiquement des solutions à des problèmes, qui peut mettre en œuvre des capacités de planification, de prédiction, de contrôle, de mémorisation ou d’apprentissage.

Par extension, le terme « intelligence artificielle » est souvent utilisé pour désigner des algorithmes simulant ou ayant des points communs avec certaines des capacités d’intelligence des êtres vivant.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle complète ou forte ?

L’intelligence artificielle complète ou forte serait capable de copier les aptitudes humaines (apprendre, comprendre, appréhender, raisonner, prendre des décisions, avoir une conscience, des émotions, etc.).

À ce jour, l’intelligence artificielle forte n’existe pas, c’est une croyance véhiculée par l’imaginaire collectif.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle faible ?

L’intelligence artificielle faible, celle qui existe aujourd’hui, mobilise un algorithme « apprenant » non pourvu de capacités mentales et cognitives, mais elle est capable, en adaptant ses paramètres à des données d’apprentissage, d’effectuer avec beaucoup plus d’efficacité –- parfois plus que l’être humain.

Évolution ou révolution sociétale majeure, l’intelligence artificielle induit dès à présent des changements profonds le domaine de l’éducation. C’est pourquoi les enseignants ont à jouer un rôle essentiel, tant au niveau de l’exploitation des potentialités pédagogiques de l’IA, que de l’accompagnement de son usage éclairé par les élèves, au bénéfice de leurs apprentissages.

Afin de faire un usage efficient de l’IA dans le champ de la pédagogie, il est primordial de bien en comprendre le fonctionnement et d’exercer son esprit critique, dans un cadre résolument éthique.

L’IA est déjà massivement utilisée dans de nombreuses situations de notre vie quotidienne sans que nous nous en rendions forcément compte. Voici quelques exemples puisés de notre quotidien qui mobilisent dès à présent les potentialités de l’IA.

Smartphone

Les assistants vocaux intelligents pour smartphone tels que Siri, Alexa et Google assistant utilisent des IA pour interpréter nos demandes exprimées oralement afin de réaliser les actions souhaitées.

C’est également le cas lors de nos déplacements lorsque nous utilisons une application de navigation qui, à partir de notre géolocalisation GPS, nous propose un parcours optimisé en fonction des conditions de circulation en temps réel par exemple.

Maison intelligente

Optimiser automatiquement la température en fonction des conditions météorologiques, économiser l’énergie en allumant ou en éteignant automatiquement les lumières en fonction de la présence humaine, changer la couleur de la lumière en fonction de l’heure de la journée et de la nature de la pièce, sécuriser automatiquement un bâtiment... sont quelques-uns des usages de l’IA permettant de rendre les maisons plus intelligentes.

Transport

L’IA joue un rôle clé dans les voitures intelligentes en permettant la conduite assistée et à terme autonome. L’IA collecte et analyse des données provenant de différents capteurs pour prendre des décisions en temps réel, telles que le freinage d’urgence ou le changement de voie.

Elle permet d’améliorer l’expérience de conduite en offrant des fonctionnalités telles que la reconnaissance vocale, la navigation avancée, et l’assistance au stationnement. Elle contribue également à la gestion de la consommation d’énergie pour rendre les véhicules moins énergivores.

Enfin, l’IA permet la communication entre les véhicules et avec l’infrastructure routière pour améliorer la sécurité et l’efficacité du trafic.

Santé

L’IA permet de diagnostiquer les maladies plus rapidement et avec une précision accrue en analysant des données médicales issues de l’imagerie ou de l’analyse génomique.

Elle aide les médecins à personnaliser les traitements en fonction des antécédents du patient et à prédire les risques de santé afin de les prévenir en amont.

Elle permet de concevoir les molécules des principes actifs de médicaments de nouvelle génération plus efficaces et causant moins d’effets secondaires indésirables.

L’apprentissage préalable, supervisé ou pas, s’effectue en entraînant les réseaux de neurones à fournir la réponse adaptée à l’objectif assigné à partir d’un très grand ensemble de données (textes, images, etc.) dont la taille peut dépasser plusieurs centaines de giga-octets.

Les IA dites génératives, telles que ChatGPT ou Midjourney, sont basées sur des réseaux de neurones artificiels, qui sont des modèles informatiques inspirés du cerveau humain. Ces réseaux de neurones sont entraînés à fournir, via une analyse prédictive, un résultat répondant à un objectif simple, par exemple déterminer quel sera le prochain mot le plus probable complétant le début d’une phrase.

Afin d’éviter les phénomènes de biais pouvant fausser la prédiction, les données doivent être préalablement soigneusement sélectionnées, organisées et nettoyées.

Les algorithmes d’apprentissage utilisés par les réseaux de neurones des IA prédictives reposent généralement sur les grands modèles de langage ou LLM (Large Language Model) qui font intervenir plusieurs centaines de milliards de paramètres. Ces derniers sont réglés progressivement durant la phase d’apprentissage afin de faire converger la réponse prédite par l’IA vers celle attendue.
Une fois la phase d’apprentissage achevée, les IA génératives peuvent créer des contenus similaires aux données utilisées lors de leur entraînement avec un certain niveau de nouveauté, donnant l’illusion d’un comportement humain.

Lors de l’été 2022, Blake Lemoine, employé chez Google, est licencié pour « relation inappropriée » avec… une IA !

En effet, il avait voulu engager des avocats pour protéger LaMDA (« Langage Model for Dialogue Applications »), un agent conversationnel, dont il pensait qu’il avait développé une conscience humaine.

Comment cet ingénieur talentueux a-t-il pu se laisser convaincre que LaMDA, une IA générative programmée pour tenir des conversations engageantes avec ses interlocuteurs, était consciente et avait une âme, à l’instar du film de science-fiction « Her » [1] ?

L’IA et l’ingénieur

Pour mieux comprendre, voici un extrait, datant du 15/06/2023, de quelques échanges écrits entre l’ingénieur et l’agent conversationnel que Blake Lemoine a publié intégralement sur internet cet été-là.

Distinguer l’humain de la machine

Il n’est pas forcément nécessaire d’avoir vu Blade Runner pour connaître le test de Turing, imaginé en 1950 aux balbutiements de la pensée algorithmique.

Dans le test de Turing, un humain dialogue avec deux interlocuteurs qu’il ne voit pas, un autre humain et une machine. S’il ne parvient pas à distinguer les deux, alors la machine a réussi le test avec succès. Il faut reconnaître que le test de Turing est un test désormais controversé. Les solutions d’IA génératives actuelles le réussissent car il s’agit d’un test d’intelligence, qui laisse de côté l’esprit ou la conscience trop complexes à évaluer.

Une image pour comprendre le fonctionnement des IA

Les progrès aujourd’hui sont tellement fulgurants qu’il est possible d’échanger à l’oral en langage naturel avec plusieurs solutions d’IA. Il est donc fondamental de conserver un recul critique et de bien comprendre le fonctionnement de ces machines qui tentent d’imiter l’intelligence humaine.

Le chambre chinoise de John Searle, concept imaginé en 1980 peut vous y aider.

Dans cette allégorie, un homme ne parlant pas le chinois reçoit un message rédigé en chinois. Il est enfermé dans une boîte dans laquelle il a accès à un énorme manuel d’instructions. Grâce à ce manuel, il parvient à rédiger une réponse appropriée en chinois qu’il transmet à un autre destinataire.

Il n’a rien compris à ce qu’il a transmis, il s’est contenté de suivre des instructions complexes.

Amusez-vous à demander combien d’œufs de vache il est nécessaire pour réaliser un vacherin par exemple.

L’exemple est mignon, mais il s’agit ici d’une hallucination de l’IA, c’est-à-dire une réponse fausse ou trompeuse présentée comme un fait certain. Sur d’autres sujets, une hallucination peut relever de la fausse information, d’où l’importance de prendre des précautions et de conserver un esprit critique.