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A l’ère de l’intelligence artificielle, rien de nouveau…vraiment ?

L’année 2017 a été marquée par de nombreux sujets dans le domaine cyber. Nous pouvons citer les vagues successives de ransomwares mais également l’arrivée imminente du RGPD (Règlement Général de Protection des Données) qui fait l’objet de nombreuses conférences, billets, sujets de forum, etc. Un autre grand sujet a été la « seconde naissance » de l’intelligence artificielle et du machine learning. Concernant l’intelligence artificielle (IA), nous sommes encore loin de Skynet de Terminator, je vous rassure. Cependant, force est de constater que de nombreux progrès ont été faits ces derniers temps et que cela semble être le début d’une grande et belle aventure.

Sur le réseau professionnel LinkedIn, il ne se passe pas une journée sans qu’un post ne mentionne le RGPD ou l’intelligence artificielle. Mon propos, aujourd’hui, est de redéfinir clairement ce qu’est le machine learning par rapport à l’intelligence artificielle.

L’intelligence artificielle (ou IA) est un sous-ensemble de la science informatique (celui qui conçoit des machines intelligentes) tandis que le machine learning (que nous pourrions traduire en français par « apprentissage automatique » ou « apprentissage automatisé ») est un sous-ensemble de l’IA. Ces deux expressions sont fréquemment utilisées depuis quelques temps dans la littérature scientifique ou sur Internet. Cependant, gardons bien en tête que « machine learning » et « intelligence artificielle », bien qu’étroitement liés, présentent tous deux des différences subtiles.

Le domaine de l’intelligence artificielle et par transitivité celui du machine learning sont apparus dans la seconde moitié du 20ème siècle. Le machine learning n’a donc rien de nouveau, c’est la mise en œuvre effective de méthodes, d’algorithmes qui soutiennent l’intelligence artificielle.

L’objectif du machine learning est de pouvoir permettre à un ordinateur d’apporter des réponses et des solutions à des problèmes qu’il ne rencontrera peut-être jamais. Cela commence par une phase d’apprentissage, au cours de laquelle l’ordinateur (le programme) est nourri avec des exemples issus de cette base d’apprentissage pour lui permettre de modifier des paramètres qui vont apporter des réponses, des solutions à ces exemples. Une fois que l’apprentissage est réalisé, intervient une seconde phase au cours de laquelle (à titre illustratif car ce n’est pas la seule application possible dans ce domaine) un système prédictif va être capable de donner la possibilité à l’ordinateur (au programme) d’apporter des réponses à des problèmes qu’il n’a peut-être jamais rencontrés.

Le 8 septembre 2017, le Premier Ministre Edouard Philippe a confié au mathématicien et député Cédric Villani une mission sur l’intelligence artificielle. A cette occasion, le Premier Ministre a présenté les quatre principaux enjeux de l’intelligence artificielle.

  • Dans un premier temps, nous sommes confrontés à des enjeux économiques. En effet, tous les prévisionnistes et spécialistes s’accordent pour dire que la montée en puissance de l’IA est forte et constante. Le taux de croissance est aujourd’hui annoncé sur deux chiffres pour de nombreuses années encore. Notons cependant que le machine learning a pris de l’ampleur ces derniers temps avec l’arrivée du Big Data et surtout la mise à disposition d’une puissance de calcul suffisante.
  • Ensuite, nous pouvons constater qu’il y a également des enjeux sociaux qui peuvent avoir un impact sur le marché du travail, sur notre façon de travailler à plus ou moins moyen terme. Le machine learning peut, par exemple, nous permettre d’apporter des gains significatifs de productivité et d’ergonomie.Je tiens cependant à préciser que même si la révolution numérique peut éventuellement détruire des emplois, je considère surtout qu’elle transforme les métiers. En effet, de mon point de vue, nous aurons toujours besoin de l’expertise humaine en complément du travail d’une machine.
  • Le troisième type d’enjeu concerne les enjeux de sécurité et de souveraineté. En effet, il est important que nous conservions notre indépendance en France, que nous soyons force de proposition et en pointe dans le domaine.
  • Enfin, il y a également des enjeux éthiques qui posent un certain nombre de réflexions. La plus connue est celle de la détermination de responsabilité en cas d’implication d’un véhicule autonome dans un accident de la route ou « qui mérite de mourir » (la vieille ou la jeune) par exemple. Questions auxquelles je me garderai bien de répondre aujourd’hui…

Face à ces quatre enjeux, la France dispose d’atouts majeurs dont notamment des entreprises spécialisées dans le domaine. Ces entreprises offrent de la réflexion, de l’innovation, de l’intelligence. Systancia s’inscrit pleinement dans ce domaine avec son histoire, son centre de recherche et d’innovation La Forge et surtout ses solutions.

 

Antoine COUTANT – Directeur Cybersécurité

 

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