Intelligence artificielle (IA) : où en sommes-nous ?

Avant toute chose, il faut savoir de quoi nous parlons exactement. Alors, comment définir l'intelligence artificielle, au juste ? L'IA est, en quelques mots, un regroupement de théories et de technologies conçues dans le but de simuler une intelligence semblable à celle d'un être humain.

Le Machine Learning, quant à lui, se rapproche de l'intelligence artificielle, mais ne doit pas y être confondue. Le ML - apprentissage automatique pour les francophones - est en effet un champ d'étude qui se situe dans la périphérie de l'intelligence artificielle, mais ne traite que d'une facette : l'apprentissage d'une machine à partir de données qui permettront ainsi à cette dernière de compléter diverses tâches sans être explicitement codé à cette fin. Il est important de noter que cette facette de l'intelligence artificielle est celle qui est la plus souvent utilisée dans les projets dits d'IA dans le monde du business, et que le terme d'intelligence artificielle est plutôt une stratégie marketing pour vendre le projet au consommateur qui a une vision relativement réduite de la définition réelle d'une intelligence artificielle.

Enfin, un troisième terme vient jouer les troubles-fêtes dans cette définition de l'intelligence artificielle : le Deep Learning. Tout comme le Machine Learning, le Deep Learning est en réalité une facette de l'IA ; nous pouvons même aller jusqu'à vous dire que c'est une sous-facette du Machine Learning. En quelques mots, le Deep Learning est simplement un ensemble de techniques de Machine Learning.

Pour résumer ? Le Deep Learning s'imbrique dans le Machine Learning, qui s'imbrique à son tour dans l'intelligence artificielle. Alors que les deux premiers concepts sont relativement précis dans leurs champs d'application, le troisième reste relativement nébuleux et sert malheureusement de fourre-tout marketing aujourd'hui dans le monde du business, comme nous l'évoquions plus haut.

Avant d'en venir au sujet de l'intelligence artificielle dans le cadre de l'entreprise, il nous paraît important donc de dissiper les idées reçues qu'il peut y avoir à propos de l'intelligence artificielle. Pour ce faire, nous allons définir plusieurs concepts spécifiques : l'intelligence artificielle forte, l'intelligence artificielle faible et enfin l'intelligence artificielle généralisée.

• Intelligence artificielle forte
• Nous commencerons par le concept de l'intelligence artificielle dite forte, car elle se rapproche le plus du concept popularisé de l'IA. L'intelligence artificielle forte est en effet une IA qui est non seulement aussi intelligente qu'un humain, capable de résoudre n'importe quelle problématique et avoir des idées abstraites, mais qui exprime également un simulacre de conscience, capable de donner une appréciation subjective à sa propre intelligence. Pour faire simple, un humain 2.0.

Rassurez-vous, nous sommes encore très, très loin pour qu'un pareil projet voit le jour, dans la simple mesure où nous ne possédons toujours pas la technologie nécessaire pour atteindre la puissance de calcul et de traitement du cerveau humain. Nous ne parlerons même pas du débat philosophique entourant la notion d'une intelligence artificielle forte (la conscience est-elle le propre d'un être biologique ?), car il faudra là plusieurs semaines pour vous détailler chaque argument à ce sujet.

• Intelligence artificielle généralisée
• L'intelligence artificielle généralisée est un concept se rapprochant de l'IA forte, mais qui passe outre la question de la conscience, et propose uniquement une intelligence artificielle capable de faire n'importe quelle tâche qu'un humain serait capable de faire. Certains associent automatiquement cette idée à l'IA forte, mais d'autres considèrent que l'IA généralisée est un concept qui mérite sa propre place.

Dans tous les cas, tout comme l'IA forte, nous sommes encore très loin de voir un pareil projet aboutir.

• Intelligence artificielle faible
• Vous l'aurez compris avec les deux premières définitions : l'intelligence artificielle dite faible est le seul projet qui, à l'heure actuelle, est viable. Pourquoi ?

L'IA faible se rapproche le plus de la majorité de pratiques que nous pouvons avoir de l'intelligence artificielle aujourd'hui ; elle définit notamment les pratiques d'ingénierie à créer des systèmes de plus en plus autonomes, permettant à ces derniers d'accomplir un certain nombre de tâches en utilisant par exemple des concepts liés au Machine Learning.