Deuxième Partie 

II-1 Caractéristiques et fonctionnalités de l’I.A.

  Selon la littérature technoscienfique en ligne sur l’IA[1], il est reconnu que celle-ci n’est rien d’autre qu’un outil pratique ou utile au service de l’être humain. Aussi, c’est son ignorance qui conduit les admirateurs d’un tel instrument à le considérer comme une panacée au sens où l’IA serait capable de satisfaire tous les besoins du genre humain. Malheureusement, nous en sommes encore bien loin d’une telle rêverie. Car elle ne crée ni ne produit rien par elle-même. Sa performance est toujours liée à la qualité de ses algorithmes, de ses techniques d’apprentissage qui sont des données fournies par l’intelligence humaine dont elle dépendrait, sans doute, encore, voire toujours. En effet, l’IA produit d’excellents résultats dans l’exécution des tâches, des tâches prédéfinies, encore une fois, par l’intelligence humaine. D’où la nécessité de concevoir des quantités considérables de données pour activer son entraînement et même, par après, son fonctionnement. Sans ces fameux datas, elle est réduite à néant. Sa performance réside essentiellement dans le fait d’«apprendre», c’est-à-dire de s’entraîner à analyser de grandes quantités de ces données qu’un être humain conçoit et lui fournit.

   Donc, elle se contente de reconnaître des schémas pour formuler des productions en vue de « prendre » des décisions en fonction de ces datas préalablement déterminés par un être humain. C’est également à partir de ceux-ci qu’elle peut améliorer sa performance – et non pas son intelligence – à force d’entraînement et d’usage. C’est une démarche inverse chez le petit enfant : celui-ci imite ses parents tout en acquérant des données, des moyens intellectuels pour développer ses facultés propres et, pour ainsi dire, les acheminer vers son autonomie de fonctionnement. Chez les êtres humains, l’apprentissage est une modalité de dépassement. Quant à la machine « pensante », elle est tout à fait étrangère à l’imitation au sens du devenir humain par la prise de conscience de soi et des choses grâce à ces faits et à  ces talents. En effet, son procédé d’apprentissage s’opère comme un bourrage de crâne qui devient, certes, plus performant, mais qui reste dépendant de ce qui lui est fourni par l’intelligence du genre humain.

   Certes, depuis ces dernières années, grâce à l’intelligence inventive de l’être humain, ces artéfacts connaissent des innovations intéressantes et étonnantes. Par les données que le sujet humain lui fournit en permanence, on assiste au développement de machines capables d’« apprendre », de « raisonner », voire de résoudre des problèmes à sa manière, c’est-à-dire de façon plus rapide que l’intelligence humaine ne peut le faire. Tel est le sens, unique, de sa performance. C’est en ce sens que ce que l’on appelle l’« apprentissage machine » a gagné en compétence dans l’invention de contenus passant des codes logiciels aux images. Le fameux ChatGPT est, ainsi, capable de fabriquer des articles, des vidéos, voire de la musique. Ce sont, en réalité, – n’en déplaise aux admirateurs aveugles de ces outils technologiques ! – des combinaisons indéfinies et complexes de datas déjà existant et non pas de création au sens absolu du terme quand le cerveau humain fait jaillir de son sein quelque chose d’inouï, c’est-à-dire qui n’existait pas encore. C’est la création ex nihilo à la manière dont le Maître du Cosmos s’est auto-créé et a fait jaillir, par après, tout de ce qui est que son sein comprend ou contient. Toutefois, relativement à cette performance technologique, il s’agit, là, de l’IA générative, qui se distingue nettement de son modèle classique. Car elle offre plus de capacité de productions et d’applications à son utilisateur que n’importe quel sujet humain.

   Malheureusement, l’être humain, pendant ce temps, se prive du privilège d’user de sa propre intelligence pour réaliser des choses qu’il serait capable par soi-même d’accomplir. Certes, les systèmes de l’IA classique sont essentiellement utilisés pour analyser des données et formuler des prédictions. En revanche, l’IA générative s’apparente à un outil plus performant qui permet de créer de nouvelles données semblables à celles qui ont servi à son entrainement. Cependant, elle s’en tient à l’analyse des données fournies par un être humain pour extraire des schémas et formuler des prédictions. En d’autres termes, l’IA prédictive n’est rien d’autre qu’une méthode d’analyse de données, capable de prédire et d’anticiper les besoins ou les évènements futurs d’une entreprise. Cela permet, entre autres, de voir venir les tendances, ou de prévoir des risques et leurs solutions.

   Naturellement, le fonctionnement de l’intelligence artificielle prédictive repose sur les informations actuelles et passées récoltées au sein de l’entreprise. Sans ces données, il est bien sûr impossible de modéliser des prédictions utiles et efficaces. Il est, donc, clair qu’à cette fin, sa performance tient au fait, comme dit précédemment, qu’elle combine continûment de grands ensembles de données grâce aux algorithmes propres de ce genre d’IA générative. Elle peut même définir des règles pour permettre au logiciel d’apprendre des schémas tirés des datas en question. C’est grâce à un réseau de neurones – ils se composent de couches de nœuds interconnectés – qu’elle peut effectuer cette tâche. Ces neurones relaient l’information entre les différentes couches pour trouver des connexions et en tirer quelque sens à partir des données fournies.

  Au regard de ses performances, cette servante de l’intelligence humaine est analysée en fonction de ses diverses aptitudes qu’il est loisible de classer de la manière suivante.

Et l’Antropos créa le Robot/IAG à son image

A) La perception.

  L’IA, que nous appelons la servante de l’intelligence humaine et non pas sa maîtresse, est capable d’avoir une vue ample de son environnement à travers des capteurs, comme les sondes de température et les caméras. Ce domaine de l’IA, connu sous le nom de vision artificielle, permet aux machines d’interpréter et de comprendre les données visuelles. Ce genre d’IA sert aussi à la reconnaissance d’images telles que la reconnaissance faciale, voire à la détection d’objets.

A) Le traitement du langage

    L’IA se sert parfaitement du langage naturel que les Anglo-Saxons nomment LNP, soit « naturel language processus ». Il est couramment utilisé pour analyser les données relatives au langage humain afin de les rendre compréhensibles au langage de l’ordinateur. Car le LNP est considéré par les technologues comme la capacité des ordinateurs à comprendre le langage humain, à l’interpréter et à le générer grâce à l’analyse de corpus de textes, voire des sentiments humains.

A) L’apprentissage

Celui-ci apparaît comme un sous-domaine de l’IA. En effet, ce que les technologues nomment l’apprentissage machine permet à ces outils technologiques au service des Humains d’apprendre, à partir de données fournies par l’intelligence humaine, voire d’identifier des schémas et de prendre des décisions sans une programmation explicite conséquente. Toutefois, si on pousse à un niveau supérieur les exercices et les expériences, ce sous-domaine peut atteindre l’état de fonctionnement de l’apprentissage profond. Celui-ci permet au logiciel d’IA de comprendre le fonctionnement des schémas plus complexes en mobilisant des millions de points de données.

D)  Le raisonnement

   Les technologues affirment que la capacité de raisonner est accessible et, donc, essentielle à l’IA. En effet, elle permet à la machine d’imiter le cerveau humain. Selon eux, l’IA peut tirer des déductions selon les commandes reçues ; voire d’autres informations disponibles pour former des hypothèses ou élaborer des stratégies relativement à un problème donné.

E) La capacité à résoudre les problèmes

  En fait, la capacité de l’IA à résoudre des problèmes est relative à la manipulation de données au moyen de techniques essais-erreurs. Ceci nécessite l’utilisation d’algorithmes pour explorer les divers chemins possibles pour trouver la solution la plus optimale à des problèmes complexes.

  De ces considérations, les technologues ont retenu deux figures fondamentales des modes de fonctionnement de l’IA qu’ils nomment l’IA faible ou IA étroite et l’IA forte

1- L’IA faible

   L’IA, servante de l’intelligence humaine, comprend un éventail élargi de capacités ; ce qui permet d’établir deux catégories qu’on appelle IA forte et IA faible. Cette dernière est aussi nommée intelligence étroite. Elle comprend des systèmes spécifiquement conçus pour réaliser des fonctionnements d’excellence et pour accomplir des tâches précises selon des paramètres parfaitement déterminés par l’intelligence humaine. Ces systèmes eux-mêmes opèrent dans un domaine d’expertise restreint ; ce qui signifie qu’ils n’ont pas la capacité de se déployer sur le plan d’une intelligence générale. Dès lors, l’IAE peut être considérée comme un outil qui fonctionne à l’instar de spécialistes humains formés pour exécuter de manière efficace des fonctions déterminées ou spécifiques.

   Toutefois, l’IAE n’est pas aussi faible qu’on le pense ordinairement. Car on la trouve à l’œuvre dans de nombreuses applications d’intelligence artificielle utilisées au quotidien. Ainsi en est-il des réponses instantanées de SIN et d’Alexa, des prouesses d’IBM Watson en matière de traitement des données. Il en est de même de pilotage sans heurt des voitures autonomes. C’est pourquoi on peut dire que l’IAE intervient dans des innovations majeures qui contribuent à façonner le monde que l’on bâtit sans cesse par l’usage ordinaire de ces outils technologiques.

  A ces faits, on peut ajouter quelques autres exemples d’application d’IAE dotées d’algorithmes spécifiques et destinées à des tâches bien précises.

 1a – Les assistants intelligents

    Ceux-ci sont généralement considérés comme le meilleur exemple d’IA faible. Ce sont les assistants vocaux numériques qui mettent à profit le traitement du langage naturel pour réaliser toute une série de tâches spécifiques : programmer des alarmes, répondre à des questions, voire contrôler des dispositifs domestiques intelligents.

1b – Les Chatbots

   Ils servent à échanger par chat avec des sites de vente en ligne courant. Dans ce cas, on a affaire forcément avec l’IA. De plus en plus de plateformes de service à la clientèle se servent des algorithmes d’IAE pour répondre aux questions les plus fréquentes de leurs clients. Ce faisant, sans doute, laisse-t-on, dans ce cas de figure, au personnel la possibilité d’effectuer des tâches ayant une forte valeur ajoutée !

1c – Les moteurs de recommandations

    A ce niveau des activités de l’IAE, on peut volontiers parler d’espionnage sournois, voire du viol des goûts et des préférences des clients des plateformes. Ainsi en est-il de Netflix qui semble savoir à l’avance le film qu’un de ses abonnés souhaite regarder. C’est aussi le cas d’Amazon qui anticipe le prochain achat de ses clients. On le sait à présent : ces plateformes utilisent l’IAE pour analyser nos habitudes en matière d’achats d’objets ou de visionnage de films. Il en est également des autres utilisateurs qui ont des goûts semblables. Personne n’y échappe dès l’instant où l’on effectue des achats par le truchement de ce genre de plateformes.

1d – Les applications de navigation

    Tout se passe comme le processus suivant : comment passer d’un point A à un point B sans se perdre pendant son parcours ? Pour le comprendre, il nous suffit de citer comme exemple l’application de navigation de Google Maps. Celle-ci est un logiciel qui se sert de l’IAE pour proposer à tous à ses utilisateurs des itinéraires en temps réel lors d’un déplacement à pied, à vélo, à moto, notamment en voiture.

   1e – Les filtres anti-spams

   Un utilisateur usuel d’ordinateur fait appel à l’IAE pour déterminer quels sont les messages indésirables qu’il considère comme des Spams. Celle-ci s’emploie méticuleusement à faire le tri en renvoyant de la boîte de réception au dossier réservé aux Spams.

1f  – Les fonctions de correction automatiques

    Lorsque nos fautes de frappes sont automatiquement corrigées au fur et à mesure de nos saisies de texte, nous bénéficions de l’aide de l’IAE au quotidien. Ces fonctions qu’on appelle prédictives, fondées sur des algorithmes et sur les données des utilisateurs, permettent de rédiger des textes plus efficaces ou plus fluides sur divers types d’appareils. Donc, par la généralisation de ces outils technologiques gouvernés par l’IAE, ceux-ci façonnent incontestablement une majeure partie du monde humain contemporain. Et cet état de fait risque de durer aussi longtemps que possible ; c’est-à-dire aussi longtemps que les êtres humains auraient délégué les moindres facultés de leur cerveau aux IA.

Une superbe intelligence mécanique service des besoins du genre humain

2 – L’IA forte ou l’IA générale

   Cet outil technologique, servante de l’intelligence humaine, a pour but de développer des systèmes aptes à accomplir un large éventail de tâches suivant un niveau de compétence comparable à celui d’un être humain. C’et tout le contraire de leurs équivalents fondés sur une IA étroite. Car les systèmes d’IA forte visent à acquérir une forme d’intelligence générale qui leur permettent de s’adapter, d’apprendre ou de reproduire des créations humaines ; voire d’appliquer des connaissances dans de nombreux domaines déjà créés par l’être humain. Leur objectif principal vise à créer des activités artificielles dotées de capacités cognitives similaires, ou presque, à celles des êtres humains, susceptibles de se lancer dans des activités intellectuelles relatives à de nombreux domaines, divers et variés.

   Cependant, il convient de savoir raison gardée. En effet, l’IA forte présentée sous des formes qui, pour le moment, relèvent d’hypothèses spéculatives, ne s’applique pas encore à l’ordre du réel. Il n’existe toujours pas d’exemple concret de ce genre d’outil technologique. On pourrait alors affirmer qu’il s’agit de rêveries des chercheurs en IA mobilisés pour explorer le potentiel d’un tel outil technologique performant. Certes, des tentatives sont faites dans le développement de machines intelligentes et d’algorithmes pour les médias dits sociaux. Théoriquement, l’IAG pourrait effectuer n’importe quelle tâche humaine, c’est-à-dire du nettoyage au codage.  Il n’en demeure pas moins que, pour le moment, l’application réelle d’IAG, en tant que concept, est sur le point de révolutionner certains domaines des activités humaines mentionnées ci-dessus :

– langage. Des êtres humains utilisent de plus en plus le ChatGPT pour rédiger leurs dissertations, leurs poèmes ; ou engager une conversation avec la machine.

-Soins de santé. C’est le cas de l’Imagerie médicale, de chirurgie ou de recherches de médicaments, etc.

-Transport en matière de moyens de mobilité. Il existe des voitures, des trains, des avions, des métros entièrement automatisés.

-Domaines artistiques et du divertissement. L’on crée des morceaux de musique, d’œuvres d’art visuelles, de films par ce genre d’outil technologique.

-Robots domestiques. Il en existe qu’on utilise en cuisine ou pour le nettoyage d’une maison, voire pour la garde des enfants.

-Fabrication. Il en est ainsi de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, des inventaires, des services aux consommateurs, etc.

– Ingénierie. On l’utilise dans la programmation, la construction ou encore l’architecture.

-Sécurité. On s’en sert pour détecter les fraudes, pour la prévention des atteintes à la sécurité ; voire dans le cadre du renforcement de la sécurité publique, etc. La liste d’un tel usage pourrait être indéfinie.

   Certes, dans la quête d’une servante mécanique, comme le ChatGPT, entre autres robots, ou encore d’automatismes, pour lui déléguer ses pouvoirs de créateur intelligent afin d’éviter tout effort de travail, de réflexion, en somme des activités nobles du cerveau humain, l’être humain ne cesse de déployer le plus d’énergie possible dans le sens de l’invention de telles machines susceptibles de lui épargner le moindre effort et qui soit son complément absolu. En effet, les chercheurs et autres développeurs s’activent sans cesse pour repousser les limites des capacités de l’IAG. En autres faits d’armes, ils poursuivent la mise au point d’une véritable intelligence mécanique générale disposant de capacités comparables aux facultés cognitives humaines. Il n’en demeure pas moins qu’à ce stade des recherches technoscientifiques, il s’agit d’un défi majeur. Pour le moment, ceci s’apparente, d’ailleurs, à un objectif difficile à atteindre. Est-ce de l’ordre de l’hypothétique ou du possible ?

    Dans les investigations présentes en cours, il est permis de classer dans le cadre de l’hypothétique aporétique les finalités suivantes que les technoscientifiques se sont données pour mission d’atteindre ou de réaliser. D’une part, il s’agit de la théorie de l’esprit. Au-delà de sa dimension chimérique, l’IAG renvoie à l’idée d’un système d’IA capable de percevoir et de comprendre les émotions humaines, voire, par la suite, d’utiliser ces informations pour anticiper des actions futures en prenant des décisions de manière autonome, c’est-à-dire indépendamment de son concepteur humain. Certes, si l’on y parvient, le développement d’une IA de ce type fondée sur la théorie de l’esprit contribuerait possiblement à révolutionner un grand nombre de domaines, notamment les interactions homme/machine, voire la robotique sociale. Car une telle innovation permettrait aux machines d’adopter un comportement empathique ou plus intuitif par rapport aux êtres humains.

   D’autre part, l’IA consciente relève, pour le moment, d’un scénario qui renvoie à l’hypothèse d’un système d’IA dotée d’une conscience de soi, voire d’un sentiment d’identité propre. Une telle IA consciente serait alors dotée d’une conscience similaire à celle des être humains eux-mêmes. En outre, celle-ci serait en mesure de comprendre sa propre existence – mais comprendrait-elle, pour autant, le sens de son existence ? – dans le monde, voire l’état émotionnel d’un être humain. Jusqu’à présent, ces types d’IA relèvent encore de la science-fiction. Le film « Blade Runner » de Ridley Scott est un exemple qui alimente l’imaginaire collectif.

  Malgré tout, l’enthousiasme des êtres humains pour les diverses figures d’activités et aides de l’IA est tel que le monde humain lui-même tend à s’étouffer par rapport à la présence massive des divers genres de robots dans tous les domaines des activités humaines. Citons, à titre de rappel, qu’on en trouve dans les secteurs suivants :

–La santé. L’on s’en sert pour analyser de grandes et amples quantités de données médicales pour formuler des prédictions précises, pour recommander un traitement personnalisé susceptibles de donner de meilleurs résultats aux patients.

– Le monde des affaires, de l’industrie et de la fabrication automatisée dans les secteurs comme la détection des fraudes, l’évaluation des risques, l’analyse des tendances du marché montre bien que l’on fait un usage courant de l’IA dans la vie quotidienne. Les robots intelligents sont intégrés dans les lignes de ces productions. D’autres robots peuvent détecter des anomalies dans les schémas de flux de réseaux en identifiant des menaces de cyber sécurité. De même dans les secteurs de vente au détail, l’IA sert dans la gestion des stocks, les Chatbots assistant les clients ou analysant leurs préférences d’achats en ligne, etc.

–L’éducation. L’IA, dans ce domaine, comprend des systèmes de tutorat intelligents qui s’adaptent aux besoins des élèves en leur fournissant des conseils personnalisés. Elle peut aussi créer du contenu ou proposer des simulations virtuelles.

–Le secteur du divertissement. L’IA peut conseiller des films, des musiques, des livres en analysant les préférences de l’utilisateur.

–Le secteur des transports. L’IA est capable d’optimiser les flux du trafic, de prédire les besoins de maintenance et d’améliorer la logistique des entreprises de fret. Et dans le secteur de l’agriculture, elle peut intervenir dans le domaine du rendement des cultures, réduire le gaspillage des ressources. De nos jours, la technologie des drones permet aux agriculteurs de suivre l’état de sols, évaluer les besoins de l’irrigation, etc.

  Au regard de ces données technologiques, l’on comprend tout à fait le délire et l’enthousiasme d’un grand nombre d’êtres humains contemporains pour l’IA sous toutes ses figures de fonctionnement. Ainsi, avec l’essor de grands modèles comme le ChatGPT, il est facile de tomber dans l’irrationalité en considérant l’avènement de l’IA générative comme une avancée fascinante en matière d’intelligence artificielle. Car celle-ci est fondée sur la création de contenus nouveaux plutôt que sur la simple analyse de données existantes. En effet, à l’inverse de systèmes d’IA traditionnels, conçus pour effectuer des tâches de classification et de prévision, les modèles d’IA générative ont pour finalité de générer de nouveaux résultats susceptibles d’imiter la créativité, voire, en un sens seulement, l’imagination humaine. De ce point de vue, de telles machines seraient capables de produire, de manière autonome, divers genres de contenus, de textes, de musique, etc. Toutefois, il convient de le souligner, tout ceci relève, pour le moment, de rêveries humaines. Car l’IA générative est toujours à l’état de balbutiements. Elle connaît encore des revers provoqués par certains logiciels qui pourraient faire oublier l’extraordinaire potentiel des technologies d’IA, entre autres, du ChatGPT.

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[1] Contentons-nous d’en citer quelques-uns :

ISO/IEC 22989 : 2022

Le Wiki du réseau ADN : https.réseauadn.ca/Wiki/Accueil

Site Web de Sporobole : https://Sporobole.org

Site Web de Projet Collectif : https://ecosoiété.ca

Le capital-algorithme

Rédaction UP ’Magazine, etc.