Il a fait partie des pionniers dans le domaine de l’intelligence artificielle, avec l’invention du Deep Learning, une méthode d’apprentissage automatique pour l’IA. Yann le Cun partage sa vie entre la direction du laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Facebook et son poste de professeur à l’Université de New York, où il a créé le Center for Data Sciences. Il était l'invité de l’école d’été de l’INRIA Grenoble.
Pourquoi l'intelligence artificielle a le vent en poupe : est-ce réellement un sujet d'avenir ?
Yann Le Cun : Que ce soit la finance, les assurances, l'imagerie médicale... Il n'existe pas un secteur qui ne soit pas concerné par l'intelligence artificielle. Ces réflexions ont déjà un gros impact dans certains domaines comme l'assistance à la conduite de véhicules, ou les systèmes d'analyses médicales, même si cela va encore prendre du temps pour finir de se développer. Des compagnies comme Facebook sont déjà entièrement construites autour de l'IA.
Quels sont les défis en matière d'apprentissage de l'IA ?
Aujourd'hui, il existe un grand enjeu autour des méthodes d'apprentissage. Car l'apprentissage par renforcement, une méthode dans laquelle on dit à la machine quelles sont les bonnes réponses, n'est pas pratique à déployer au vu du temps que cela nécessite... L'enjeu serait de développer un apprentissage par observation ou transfert, où l'on entraîne le logiciel sur une tâche générique puis sur une tâche en particulier. Cela demanderait aussi certainement l'émergence d'une forme de "sens commun" chez les assistants virtuels, afin qu'ils n'aient pas une compréhension uniquement superficielle du sujet.
Vous évoquez aussi le rôle des émotions, qui reste encore à affiner mais qui pourrait être un véritable sujet pour le déploiement de l'IA ?
Un robot est aujourd'hui capable de détecter les émotions et d'adapter les bonnes émotions à utiliser dans le cadre d'un dialogue, mais la question sera ensuite de savoir comment l'on pourra motiver les robots à réaliser une tâche... Car pour le moment, un robot qui joue au go ne joue qu'au go. Si demain, plusieurs tâches lui sont possibles, cela veut dire qu'il faudra trouver une chose qui peut s'avérer similaire à une émotion pour lui donner la possibilité d'agir de telle ou telle manière. Ce n'est pas très différent des émotions, et c'est certainement inévitable si l'on veut arriver sur le terrain de l'autonomie.
Facebook a annoncé sa volonté de former 65 000 personnes en France d'ici 2019, pourquoi de grandes compagnies globales comme Facebook choisissent-elles d'installer des bureaux au sein de l'Hexagone ?
Nous sommes dans un contexte où l'ensemble des sociétés mondiales présentes sur ce secteur sont à la recherche de nouveaux talents. Or, il en existe un certain nombre en France, et même en Europe, qui ne souhaitent pas toujours aller s'expatrier aux Etats-Unis ou au Royaume-Uni pour travailler.
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La France, et notamment Paris, est donc une localisation de choix pour ces compagnies, grâce à l'enseignement de qualité qui est dispensé ici. Les laboratoires s'implantent souvent dans des régions où l'on constate un décollage de l'écosystème de l'intelligence artificielle, avec à la fois des laboratoires de recherche, des universités, des investisseurs, ainsi qu'une politique de soutien du gouvernement.
Qu'est-ce que les partenaires académiques comme l'INRIA peuvent apporter aux grandes entreprises des GAFA qui investissent massivement dans l'IA ?
Aujourd'hui, les sociétés privées ont besoin de la recherche académique pour certains aspects : l'une des idées révolutionnaires dans le milieu de la traduction est par exemple venue d'un laboratoire universitaire de Montréal. C'est pour cela que des acteurs comme Facebook publient leurs travaux en open source. Il existe un manque de jeunes talents dans ce domaine au niveau mondial, qui ont à la fois une solide formation ainsi que des expériences significatives. Tout l'enjeu est de voir comment il est possible de tisser des partenariats entre le monde académique et industriel. Facebook finance par exemple la recherche industrielle et accueille des étudiants en doctorat pour des thèses CIFRE, qui vont passer de 15 à 45 d'ici trois ans : c'est aussi une manière d'accompagner la formation des jeunes talents dont une partie se dissémine ensuite dans l'écosystème."
