"L'IA peut menacer le contrat social" Michèle Sebag, CNRS
Propos recueillis par Sylvain Rolland et François Manens
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LA TRIBUNE - On entend souvent que l'intelligence artificielle (IA) va révolutionner tous les secteurs, ce qui engendre son lot de craintes dans la société. Qu'en est-il réellement aujourd'hui ?
MICHÈLE SEBAG - L'intelligence artificielle est déjà partout. De nombreux services utilisent des algorithmes de prédiction, de recommandation, brassent de grandes quantités de données et s'en servent pour fournir une réponse automatique à un problème. La réalité, c'est que les gens sont confrontés à l'IA tous les jours, sans forcément le savoir. Les modèles économiques des géants du Net comme Google, par exemple, accélèrent cette acculturation. Grâce à des interfaces pratiques et simples, qui cachent la complexité de la technologie qu'il y a derrière, Google a imposé des services très populaires, qui, en retour, lui offrent de grandes quantités de données pour enrichir ses algorithmes et créer de nouveaux services. De manière générale, le modèle du Web est assez vertueux pour l'innovation. En donnant accès gratuitement sur un site en ligne, par exemple, aux données sur les symptômes des maladies, celui qui peut analyser grâce à un algorithme les demandes faites sur ce site peut voir avant les autorités de santé qu'il y a une épidémie de grippe à tel endroit. C'est très utile pour la société, et on ne savait pas le faire avant.
Nous sommes donc plutôt confrontés à des IA dites « faibles », en opposition aux IA dites « générales », c'est-à-dire autonomes, capables d'apprendre par elles-mêmes et d'interagir avec leur environnement sans intervention de l'homme ?
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Le concept d'IA générale me paraît un peu fumeux, en tout cas il est clair que nous n'y sommes pas encore, loin de là. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle résout des problèmes très concrets, qui ont l'air parfois triviaux, qui ne demandent pas toujours de grandes capacités de calcul, mais qui seraient difficiles à résoudre sans elle. Une ferme au Japon, par exemple, utilise un outil de reconnaissance d'images pour trier les bons et les mauvais concombres. Comme l'algorithme a été nourri avec des milliers de photos de concombres, il sait les identifier très rapidement, alors que ce serait plus long et moins efficace à la main.
Propos recueillis par Sylvain Rolland et François Manens
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