Intelligence artificielle
20 MOTS DE L’IA FORMATIVE, LE PETIT TEMNA EXPLIQUE
Le terme d’intelligence artificielle est un oxymore créé en 1956 par John McCarthy dans la Conférence de Dartmouth devant à peine une vingtaine de personnes. Il opposait l’intelligence, à l’époque, forcément humaine, à la machine. La question qui sous-tendait l’oxymore était : la machine, peut-elle égaler l’intelligence humaine ?
Aujourd’hui, la problématique serait inversée, la beattle pourrait s’intituler : l’homme, sera-t-il à la hauteur de la machine ?
Comme quoi les temps changent…
1956 fut le début de « l’Age d’or de l’IA », avec par exemple la création de la DARPA (Defense Advanced Research Project Agency) toujours active.
Mais la date de référence est 1957 avec la création du Perceptron, première machine apprenante.
Avant les algorithmes étaient fixe, sur le modèle des arbres de décisions, l’algorithme de la machine était prédéterminée. Avec le Perceptron qui était une machine à identifier les lettres de l’alphabet, c’est avec un entraînement supervisé et l’introduction coefficients variables, que la machine devient capable d’apprendre en changeant les coefficients pour minimiser les erreurs.
L’intelligence artificielle devient une machine à prévoir.
Mais elle souffre encore de sa difficulté à industrialiser les coefficients. Trop de paramètres, trop de variations, et la machine perd en opérationnalité.
C’est en 2007, au Canada, avec Neuronal Information Processing Systems Conference (https://research.google/blog/the-neurips-2018-test-of-time-award-the-trade-offs-of-large-scale-learning/) que le problème fut levé permettant ainsi la naissance du Deep learning contemporain grâce à la descente de gradients stochastiques, autrement dit la réduction des erreurs.
L’intelligence artificielle devient une intelligence probabiliste avec un maximum de paramètres.
Le cerveau statistique simule à s’y tromper l’intelligence de l’homme du 19ième siècle.
Pierre-Simon Laplace était persuadé que la connaissance et l’anticipation de l’avenir permettrait un déterminisme scientifique (Essai philosophique sur les probabilités, 1814).
L’intelligence artificielle rationnelle.
Ce que d’autres appellent « le démon de Laplace ».
Que peut-on en dire ?
La première remarque est que la notion d’intelligence humaine à aujourd’hui évolué, à la raison, s’adjoint l’émotion et la relation et demain peut-être encore d’autres qualificatif.
La notion d’intelligence est historique. L’IA fait référence à une forme d’intelligence.
Mais aussi, que l’IA rationnelle challenge le savoir qui construit la raison des autres intelligences. L’intelligence émotionnelle par exemple se rationalise.
La seconde remarque est que l’outil prédictif qu’est l’IA est extraordinaire, étymologiquement qui sort de l’ordinaire, mais son usage n’est pas neutre, sa puissance construit un monde rationalisant auto-réalisateur.
Face aux gains de productivité promis, la course à l’IA est engagée. Les cabinets spécialisés de la chose, comme McKinsey ou Gartner, prévoient dès 2025 des gains de productivité durables qui stimulent les appétits.
On se retrouve dans la même situation que Taylor avec son Organisation Scientifique du Travail, une nouvelle organisation beaucoup plus performante dont la trajectoire technologique est prometteuse et dont il reste à faire progrès social.
La neutralité de l’IA n’existe pas, comme dans toutes les techniques.
Si l’imprimerie a permis la création d’un nouveau rapport au savoir, avec la culture du débat, l’IA permet une personnalisation des formations, l’apprenant devient « auteur » de ses apprentissages (Ivan Illich, 1971).
C’est l’émergence des formations alternatives, le rêve de l’anarchie apprenantes.
Mais la société à par définition un devoir d’organisation des apprentissages pour en faire formation, c’est le travail d’érotisation sociale des savoirs.
L’intelligence artificielle offre une opportunité à construire de nouvelles entreprises apprenantes, et les early adopters auront un avantage concurrentiel durable.
Fait à Paris, le 05 décembre 2024
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