Avec l’intelligence artificielle l’homme se lance un défi à lui même

L’affrontement entre AlphaGo et le champion mondial du jeu de go a mis en lumière les technologies d’intelligence artificielle et tout particulièrement le Deep Learning. La victoire de la machine sur l’homme semble étonner. Pourtant il y a longtemps que l’homme construit des machines qui lui servent à décupler ses capacités physiques et intellectuelles et personne ne s’étonne qu’on ne puisse pas courir plus vite qu’une voiture ou calculer plus vite qu’une calculatrice.

IA le match

L’intelligence artificielle est déjà partout. La médiatisation du deep learning autour de cette compétition de jeu de go ne doit pas nous faire oublier que ces systèmes d’auto apprentissage (machine learning), dont le deep learning est un des aspects les plus poussés, sont déjà très présents dans notre quotidien. Ces derniers temps on a eu tendance à se focaliser sur les robots intelligents qui permettent de matérialiser plus facilement nos craintes et qui nous rappellent bon nombre de films qui en leur temps n’étaient encore que de la science-fiction. Le summum de ces robots prend une forme humaine et apprend à imiter les sentiments jusqu’à donner l’impression de ressentir de l’empathie. Mais il ne faudrait pas que le côté anthropomorphique nous fasse oublier que l’intelligence artificielle s’est déjà installée dans notre vie.

L’intelligence artificielle est avant tout du code informatique et des algorithmes. Ils sont d’autant plus efficaces qu’ils peuvent se nourrir de quantité de données importantes et apprendre par eux même. Cédric Villani, lauréat de la Médaille Fields et brillant mathématicien français, pense d’ailleurs que pour encore longtemps plus il y aura d’intelligence artificielle et plus il y aura besoin de mathématiciens car dans un contexte d’intelligence artificielle les données doivent être modélisées pour être exploitées. L’intelligence artificielle n’est pas nouvelle en soi et le film « Imitation Game » nous a rappelé que dans les années 40 Alan Turing s’y intéressait déjà. Il pensait qu’avec les évolutions technologiques la machine serait un jour capable d’imiter l’intelligence humaine. Les progrès accomplis par les ordinateurs et le stockage ont permis de rendre possible techniquement et financièrement des calculs qui auraient été inenvisageables auparavant. Mais ce n’est qu’au début des années 2010 que le machine learning avec sa capacité d’apprendre par lui même est rentré dans une phase quasi industrielle quand les Géants du numérique s’en sont réellement emparés.

L’intelligence artificielle pour reconstruire la relation client. Concrètement aujourd’hui nous activons des fonctions de machine learning dès que nous effectuons une recherche sur Google ou que nous ouvrons une page Facebook ou Linkedin. Ces réseaux sociaux utilisent généralement le machine learning pour nous proposer le contenu le plus adapté à notre profile et à nos goûts. Chaque fois notre environnement est personnalisé dans son apparence, dans ses suggestions et dans les bannières qui apparaissent sur notre écran. Ces systèmes apprennent de nos comportements  (nos recherches, nos partages, nos likes, nos achats etc..) et agissent en conséquence. L’informatisation a quelque peu déshumanisé les relations entre l’entreprise et le consommateur. On voit bien qu’on cherche aujourd’hui à compenser ce phénomène par un service hyper personnalisé grâce à des moteurs de recommandations basés sur du machine learning. Le but : recréer une nouvelle forme de relation client ou le manque de relation humaine est censé être compensé par un service plus rapide et plus adapté à l’attente du client. Cela commence par des lettres d’information, des bannières, des sites web, des offres promotionnelles personnalisés mais ce ne sont que les premières étapes. Le spécialiste du e-commerce Amazon devrait 30% de ses ventes à l’efficacité de ses algorithmes de recommandations.

Une expérience utilisateur en langage naturel. L’enjeu est bien de créer les conditions d’une conversation écrite ou verbale la plus naturelle possible. Les technologies NLP (Natural Processing Language) ont de beaux jours devant elles.  La reconnaissance de texte, de la voix, de l’image et de la vidéo va prendre de plus en plus d’importance pour rendre l’interaction avec l’utilisateur , et donc l’expérience utilisateur, les plus parfaites possibles. Dans ces domaines de la reconnaissance le machine learning est incontournable pour atteindre de bons résultats. Les « assistants personnels » et les « conciergeries virtuelles » préfigurent cette nouvelle phase. Tous les acteurs du numérique s’y mettent et procèdent à des acquisitions pour bruler les étapes. En octobre 2015 Apple rachète les sociétés VocalIQ  et Perceptio tous deux spécialistes du machine learning. Le premier dans la reconnaissance vocale, le deuxième dans la reconnaissance de photos. En 2014 Google rachète DeepMind qui comme on le sait a mis au point Alphago. Facebook a créé son centre de recherche d’intelligence artificielle FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research) avec un centre à Paris annoncé en juin 2015. Quant au géant chinois Baidu il a également son Institut de Deep Learning.

La course aux « assistants personnels numériques ». Chacun le sien. Google avec Google Now, Microsfot avec Cortana, Apple avec Siri, Amazon avec Alexa et Echo et Facebook avec M. Certains sont plus « intelligents » que d’autres mais tous sont appelés à évoluer et à s’améliorer grâce à l’intelligence artificielle . Le leader chinois du search Baidu voudrait faire du téléphone mobile, avec l’aide du deep learning, un véritable assistant personnel qui comprend l’utilisateur et lui fournit des informations utiles et pertinentes. Il faut dire qu’avec l’explosion du téléphone mobile, le deep learning devient particulièrement intéressant pour traiter les photos. Chacune contient des données pertinentes. En décryptant les images on comprend mieux les centres d’intérêts des utilisateurs. Au-delà des « assistants numériques » se profilent toute une kyrielle possible de conseillers virtuels dans tous les secteurs. Dans l‘hôtellerie IBM collabore avec la chaine d’hôtels Hilton pour tester un concierge robot utilisant la technologie watson pour assister le personnel de l’hôtel. Certaines banques commencent à utiliser des robots logiciels (robo-advisors) comme conseillers financiers. Ces conseillers virtuels analysent le profil de l’investisseur et lui propose D es produits financiers correspondant à ses objectifs. On peut s’attendre au développement de ses conseillers virtuels (financiers, juridiques, médicaux)  qui prendront peu à peu de l’autonomie et acquerront l’usage de la parole. Facebook devrait également officialiser en avril son « Bots Store ». Une offre qui donnera la possibilité aux utilisateurs de Messenger de chatter avec des robots logiciels (bots)  conçus par des marques ou des services.

Le Machine Learning se démocratise. N’est pas Google qui veut. Est-ce pour autant que l’intelligence artificielle est réservée aux entreprises avec de gros moyens et de nombreux experts du domaine ? Pas vraiment à en croire les nombreuses offres de machine learning (Amazon Web Services,  Microsoft Azure, SalesForce , IBM et de nombreuses startup..) qui s’appuient sur le cloud pour adresser les entreprises de toutes tailles. HPE s’y est mis à son tour en annonçant le 11 mars  Haven On Demand pour fournir de l’apprentissage machine sous forme de service dans le cloud Microsoft Azure. Tout dernièrement Mastercard a intégré la technologie Watson d’IBM pour offrir des services d’intelligence artificielle aux petits commerçants.

Du téléphone mobile aux voitures autonomes. Avec les objets intelligents, les véhicules intelligents et les villes intelligents nous pouvons nous projeter dans  un monde futur ou nous nous adresserons à notre environnement par la voix voire par la pensée. De la science-fiction sans doute pas car des expériences ont déjà démontré que l’on pouvait commander des chaines de télévision par les ondes du cerveau. Beaucoup de recherche reste encore à faire mais les progrès sont rapides comme dans le cas des voitures autonomes par exemple. Un des problèmes à résoudre concerne la sécurité des piétons. Pour éviter les piétons il faut identifier rapidement l’obstacle et agir tout aussi rapidement. Des systèmes de détection de piétons à base de vidéo sont en cours d’expérimentation et les progrès sont rapides.  Il faut réussir à exécuter toutes les opérations rapidement. En 2015 Google expérimentait des systèmes de computer vision et de deep learning et avait réussi à identifier un piéton en 0,25 sec . Pour que le système soit utilisable dans la vie réelle il faut que la detection s’effectue en 0,07 sec.

La compétition se déplace sur le terrain de l’intelligence artificielle et de la réalité virtuelle. Quasiment tous les secteurs qui s’intéressent aux big data sont concernés par le machines Learning  que ce soit pour l’analyse de sentiments (e-réputation), la détection de fraude, la maintenance préventive, l’analyse de risques bancaires, la reconnaissance du langage, d’image ou de vidéo et bien d’autres encore.  La beauté des innovations technologiques c’est qu’elles s’associent pour créer de nouvelles expériences utilisateurs. L’autre sujet du moment concerne la réalité virtuelle et curieusement des sociétés comme Facebook  qui s’intéressent à l’intelligence artificielle s’intéressent également à la réalité virtuelle. L’avenir nous réserve encore bien des surprises. Par le biais  de l’intelligence artificielle l’homme se lance un défi à lui même.

Pour ceux qui veulent approfondir le fonctionnement d’Alphago de DeepMind je vous conseille la lecture du billet : Google DeepMind’s AlphaGo: How it works

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4 thoughts on “Avec l’intelligence artificielle l’homme se lance un défi à lui même

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