Intelligence artificielle : l'impact économique réel

Démystifier le mot « intelligence »

Il faut d’abord démystifier le mot intelligence. Il ne s’agit pas pour l’heure de bâtir des intelligences complètes, autonomes, dotées de conscience et de créativité. Le deep learning est trompeur à ce propos. Il laisse entrevoir des machines qui par l’apprentissage et la sélection évolueraient et seraient capable de déployer des schémas de pensée heuristiques. Ce n’est pas le cas. L’IA c’est d’abord une rationalité artificielle, qui optimise la résolution de problèmes complexes, sur un mode logico-déductif, dans des champs bien délimités et qui va là où l’intelligence humaine souhaite la faire aller. C’est du plagiat d’intelligence, hyper-efficace certes.

Ce que l’on fait avec l’intelligence artificielle aujourd’hui et le deep learning, c’est d’abord de la reconnaissance, reconnaissance de langage, reconnaissance faciale, reconnaissance spatiale, reconnaissance de tumeurs …. Les machines développent des sens, parfois plus performants que l’homme. Ce que l’on sait faire encore, c’est de la corrélation à grande échelle, ce qui peut améliorer à la marge la prédictibilité de certains phénomènes (à la marge seulement, comme dans le domaine de la sécurité, où les résultats demeurent très contestés), c’est de la résolution de problèmes hyper-complexes.

On est encore très loin de l’éviction de l’intelligence humaine. Et très loin de savoir-faire interagir et communiquer plusieurs modules d’intelligence artificielle, de bâtir des systèmes complexes imbriquant plusieurs intelligences de façon stable. L’IA, ce sont des avancées très significatives dans de nombreux domaines qui demeurent circonscrits et qui accroissent leur fiabilité et leur efficacité : dans la santé (avec la reconnaissance et la prédiction des cancers, les robots chirurgicaux, la prédiction de maladies dans le génome humain), dans le transport (avec les véhicules ou drones autonomes), dans l’éducation avec ce que l’on appelle l’environnement Informatique pour l’Apprentissage Humains, dans la banque avec les robot-advisors qui proposent des arbitrages, dans les services clients ou centre d’appels automatisés, le marketing (avec des assistants personnels).

Des gains en qualité de services

La liste n’est pas exhaustive, mais elle permet de prendre la mesure du fait que ces technologies ne viennent pas seulement supplanter l’homme. Dans le domaine des soins, de l’éducation ou des centres d’appels, il est clair que l’intelligence fait éruption dans des systèmes dysfonctionnels, surchargés, pénalisés par de multiples files d’attente et qui souffrent d’un sous-investissement de la relation humaine. Avant de trembler devant le risque de tsunami sur l’emploi, c’est bien les gains en qualités qu’il faut exploiter et mettre en avant.

Et puis une technologie, ça met beaucoup de temps à se diffuser et à pénétrer, modifier les organisations : il y a les freins technologiques proprement dit. L’ordinateur quantique se sera au point que dans 10 ans, au mieux, la voiture autonome également. Tout n’est pas résolu. Les solutions coexisteront, génèreront de nouveaux besoins. Il y a les freins juridiques autour des données personnelles, autour de l’accréditation de processus « boîte noire ». Il y a les freins humains, les résistances, les déficits de compétences, et la résistance des organisations elles-mêmes.

Bref ce n’est pas parce qu’il sait aller sur la lune que l’homme a colonisé la lune. Il en est de même de l’intelligence artificielle.