Parce que l’informatique fait partie de notre quotidien, mais reste encore floue pour beaucoup.

L’informatique, ce n’est pas seulement une machine, c’est un écosystème complexe. Et comme on apprend à conduire avant de prendre la route, on pense qu’il est temps d’apprendre à naviguer dans le numérique.

L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres. Qu’il s’agisse de prédictions apocalyptiques ou de promesses de révolutions technologiques : l’IA fascine autant qu’elle inquiète. Les spéculations sur ces IA super-intelligentes, autonomes et capables de remplacer l’Humain sont au cœur de tous les talk-show, de tous les argumentaires journalistiques, de tous les débats en repas de famille.

On nous demande souvent de prendre position sur le sujet d’ailleurs, et on admet que l’exercice n’est pas facile pour nous. Vous commencez à nous connaître, chez Cool IT, c’est toujours « ni oui ni non ». On en a déjà parlé sous le prisme de la cybersécurité et de la vulgarisation de jargon.

Cependant, il semblerait que vous attendiez plus de ressources de notre part pour rassurer tonton José persuadé que « L’IA va nous détruire », ou contenir Sadia du marketing convaincu que « Si on s’y met pas, on est mort ! », sans trop savoir ce que votre entreprise pourrait faire avec.

Pour répondre à José comme à Sadia, nous souhaitons vous apporter un éclairage factuel au cours d’un voyage à travers l’histoire de l’IA, depuis ses origines mythologiques jusqu’à ses développements contemporains. Nous allons vous donner des bases de réflexion pour vous aider à comprendre ce qu’est l’IA, ce que vous pouvez en faire, ce que vous faites déjà !

L’émergence de l’IA telle que nous la connaissons aujourd’hui n’était pas prédestinée, mais résulte d’une série de découvertes fortuites.

On remonte le temps ! Nous voilà en 1940. Norbert Wiener, chercheur en mathématiques appliquées, travaille sur divers projets militaires en plein cœur de la Seconde Guerre mondiale. L’un de ses travaux porte sur la création d’un nouveau système de défense contre les aéronefs, système pouvant prévoir la trajectoire d’un avion pris pour cible, en modélisant le comportement du pilote. Ce travail révéla l’ignorance de l’époque sur le fonctionnement du cerveau humain et aboutit à la découverte révolutionnaire du neurone.

Simultanément, le mathématicien et cryptologue Alan Turing travaille secrètement avec son équipe sur l’opération Ultra. Projet qui visait à créer une machine permettant de décrypter les communications allemandes émises par les machines Enigma (d’ailleurs, on vous conseille fortement le film « The Imitation Game » qui retrace à merveille cette histoire incroyable). Cette machine appelée « Bombe » n’est rien d’autre que l’ancêtre de l’ordinateur.

Sans lien apparent, ces deux découvertes vont fusionner sous la houlette des neurologues Warren McCulloch et Walter Pitts. Ces derniers se lancent dans un projet de modélisation du neurone humain via des systèmes mathématiques. C’est la naissance du « neurone formel », embryon de l’IA.

Structure d’un neurone biologique vs artificiel

En 1951, Marvin Minsky créa le SNARC, un simulateur de réseau neuronal capable de reproduire le comportement d’un rat apprenant à se déplacer dans un labyrinthe. Cinq ans plus tard, le programme Perceptron fut mis au point, permettant à une machine d’apprendre à distinguer des éléments visuels. Il semble désormais possible d’éduquer la machine grâce à la programmation informatique.

Avancées technologiques de guerre, neuroscience et informatique nourrissent au fur et à mesure ce qui deviendra l’IA en tant que domaine scientifique à part entière. Ses fondements s’officialisent à Dartmouth en 1956, pas en tant qu’outil technologique, mais en tant que discipline scientifique.

Photo des pères fondateurs de l’IA, prise lors de la conférence de Dartmouth

L’IA devient alors une opportunité de rassembler chercheurs et chercheuses autour de la volonté de comprendre le fonctionnement de l’humain, par la copie de ses mécanismes, mais pas que, la discipline devient également une opportunité de faire accélérer la recherche de manière plus globale, en diversifiant ses sources de financement.

Les avancées scientifiques grâce à l’intelligence artificielle (IA) au cours des 50 dernières années sont vastes et couvrent de nombreux domaines qui vont plus loin que la simple génération d’images et de textes.

Biologie, astronomie, sociologie, linguistique, mathématique… Chacune de ces disciplines a contribué à développer la recherche autour de l’IA, et l’IA, en retour, a également permis des progrès dans ces mêmes domaines, sans pour autant remplacer ses expert•e•s.

Voici quelques exemples de ces progrès, qui ont probablement eu des impacts sur nos vies, bien avant ChatGPT :

Il serait réducteur de penser l’intelligence artificielle avec dualité. Elle n’est ni bonne ni mauvaise en soi. Elle est un miroir de nos propres comportements, valeurs, et préjugés. Elle reflète les complexités et les travers de notre propre nature.

Au-delà de tous les espoirs et inquiétude qu’on peut lui attribuer, l’IA n’est pas une révolution ni une menace, c’est surtout un super moyen de comprendre le fonctionnement humain, tout en faisant avancer d’autres disciplines de la Recherche.

Son impact dépendra de l’usage que nous en ferons : pour améliorer nos vies, ou pour créer de nouveaux dangers. Nous avons tous une certaine responsabilité en tant qu’utilisateur, de nous questionner et de nous informer sur les outils utilisant l’IA. Comment pouvons-nous, à notre échelle, améliorer l’entraînement des IA pour les rendre plus éthiques ? Quel comportement devons-nous adopter lors de l’utilisation de ces outils ? Comment pouvons-nous garantir les règles d’éthiques, tant dans notre consommation de la data que dans sa création, tout en sachant qu’elle finira par être ingérée par les IA ?