Mobilité, santé, éducation ou agriculture: tous les secteurs de la société seront, à terme, touchés par l’intelligence artificielle. L’IA se trouve au cœur de nombreuses applications très performantes qui révolutionnent déjà notre vie quotidienne et d’autres sont en passe de s’imposer. Malgré ses promesses, cette technologie suscite néanmoins des craintes – justifiées ou non – et attise les débats, autour des robots tueurs ou encore de l’automatisation des emplois.
«Comme c’est le cas pour toutes les technologies puissantes, les usages qui en sont faits peuvent être aussi bénéfiques que destructeurs », commente Marcel Salathé, biologiste, professeur aux facultés des sciences de la vie et de l’informatique et communication à l’EPFL. «Pour le moment, la majorité des craintes qui existent autour de l’IA ne se sont pas matérialisées et je doute que la technologie se développe dans ce sens-là.»
Celui qui se décrit comme un «épidémiologiste digital» a lancé l’an dernier, avec les professeurs Martin Jaggi et Robert West, les «Applied Machine Learning Days». L’édition 2018 a débuté samedi et prendra fin aujourd’hui, sur le campus de l’EPFL. Au total, 1200 personnes ont pris part à l’événement. Son but? Rassembler tous ceux qui s’intéressent à cette technologie et en explorer aussi bien les aspects pratiques que théoriques. «À travers une série de workshops et de conférences, nous voulons montrer, de manière concrète, quelles sont les applications de l’IA et du machine-learning qui existent actuellement », explique-t-il. «De plus, l’exposition à l’IA est la meilleure réponse qui peut être amenée afin de rassurer les personnes qui la craignent, bien souvent par méconnaissance. Si ces dernières commencent à en comprendre les mécanismes ainsi qu’à travailler ces outils, alors elles se rendront compte qu’elles peuvent directement les utiliser pour améliorer leur quotidien et leur industrie.»
Le rôle pionnier de la Suisse
«La Suisse a joué un grand rôle dans le développement de la technologie de base», précise Marcel Salathé. «Jürgen Schmidhuber est considéré par beaucoup comme le père de l’intelligence artificielle moderne. La recherche fondamentale qu’il mène depuis les années 90 à l’Institut Dalle Molle de recherche en intelligence artificielle (IDSIA) de Lugano est à la base de presque tout ce que font Apple ou Google aujourd’hui », nous apprend-il. Il souligne cependant le manque d’initiatives visant à soutenir le transfert technologique à l’époque, un retard que la Suisse a néanmoins réussi à rattraper depuis. «La culture du transfert technologique existe aujourd’hui et le pays est bien positionné. Nous avons tous les éléments pour que le futur Google soit suisse.»
Les données constituent l’essence de l’IA
«Si le concept d’IA existe depuis des décennies, la technologie qui lui est sous-jacente est par contre complètement différente aujourd’hui», note Marcel Salathé. Le boom de l’IA a, en effet, été rendu possible grâce aux récents développements du machinelearning (sous-ensemble de l’IA), où les progrès sont rapides et importants. «Pour apprendre, une machine a besoin de beaucoup de données. C’est un des éléments qui manquait à l’époque et cela explique la – relative – lente évolution de la branche entre les années 90 et 2010», contextualiset-il. «Depuis six ans environ, d’énormes bases de données ont été constituées et les capacités computationnelles ont été décuplées. Le machine-learning a tout changé.»
Il est très difficile, selon lui, de donner une «timeline» quant à l’évolution de ces technologies dans les années à venir. «Ce secteur évolue extrêmement vite, c’est la seule constance. Il y a dix ans, personne n’aurait cru à l’existence de la plupart des applications que nous utilisons aujourd’hui.»
«Je n’ai pas de boule de cristal donc je ne peux pas prédire le futur. Mais ce qui est excitant avec ce qui se passe en ce moment, c’est que tout est ouvert dans la mesure où la recherche est ouverte», s’enthousiasme Jeremiah Harmsen. Il dirige le groupe «Applied Machine Intelligence» à Zurich, dans le cadre de Google Research Europe.
Démocratisation du machine-learning
L’équipe a pour but d’avancer le développement et l’application de l’IA à travers le conseil, le développement d’infrastructures de pointe et l’éducation. «Ce n’est plus uniquement les ingénieurs qui peuvent faire du machine-learning. N’importe qui avec un navigateur et un programme javascript peut construire un modèle et commencer à expérimenter. C’est cela le plus grand changement que je voie dans le futur: ce n’est pas ce que fera le machine-learning, mais qui le fera.»
Leila Ueberschlag
Paru dans l’AGEFI du 30 janvier 2018