Chapitre 1

Bienvenue dans ce cours !

Les auteurs de ce cours

Ce cours a été réalisé en partenariat avec l'Institut Montaigne et la Fondation Abeona. 

Au Canada, ce cours est diffusé par CIFAR, suite à une consultation publique nationale du Comité consultatif canadien sur l'Intelligence Artificielle.

Cifar 

En remplissant votre inscription, vous acceptez que les informations que vous renseignez soient utilisées à des fins de communication et d'information par OpenClassrooms et l'Institut Montaigne. Pour plus d’informations sur la gestion de vos données et l’exercice de vos droits, vous pouvez consulter notre Politique de protection des données personnelles.

• Ce cours a été créé en 2020 par Benjamin Ejzenberg, consultant Data Scientist et Anna Choury, experte en IA et éthique. En 2023, le texte du cours a été mis à jour par Milo Rignell et Tom David de l'Institut Montaigne et par Mathieu Nebra, co-fondateur d'OpenClassrooms.

Qu'est-ce qui a changé par rapport à l'ancienne version du cours ?

Les chapitres "Identifiez les enjeux de sûreté de l’intelligence artificielle" et "Identifiez les enjeux d’une IA responsable et digne de confiance" ont été complètement revus. Aussi, le chapitre "Appréhendez les modèles d’IA “à usage général" a été ajouté.

Chapitre 2

Découvrez comment l’intelligence artificielle s'inscrit dans votre quotidien

Débutons ce premier chapitre en nous interrogeant sur ce qu’est l'intelligence artificielle. Commençons par un petit tour d'horizon à travers des exemples de la vie courante. Les applications de l'IA nous entourent dans notre quotidien. Suivez-nous dans une journée-type pour vous en rendre compte !

8 h : Un café, et c’est parti ! 

Il est 8 h du matin, vous naviguez peut-être sur un réseau social tel que Facebook, Instagram, LinkedIn ou Twitter. 

Quel que soit le réseau que vous utilisez, toutes ces plateformes appliquent des techniques d'intelligence artificielle à leurs services.

Vous faites défiler votre fil d’actualité pour découvrir les nouvelles du jour et les contributions de votre réseau.

Savez-vous que votre fil d'actualité est unique ? Il est complètement construit et affiché pour vous, et ce en fonction de nombreux paramètres (par exemple : vos intérêts, les personnes que vous suivez, les posts que vous avez "likés"). Ainsi, lorsque vous faites défiler ce fil d'actualité, il ne s'agit pas d'un contenu fixe mais bien d’un contenu personnalisé. Des techniques sont mises en œuvre afin de vous fournir l'information la plus pertinente, à travers des contenus ciblés selon votre profil : des articles, des vidéos, des posts de votre réseau, et aussi des publicités.

8 h 45 : Direction le boulot 

Vous montez dans votre transport habituel pour rejoindre votre travail, et choisissez votre application musicale préférée, par exemple Spotify ou Deezer. En un clic, vous pouvez découvrir des dizaines de chansons et de podcasts recommandés !

Cette recommandation d’œuvres est permise par l’IA. Une sélection de contenus est suggérée en fonction de votre profil. 

Vous trouverez par exemple la liste de lecture "Découvertes de la semaine", ces nouveaux titres à écouter, mise à jour chaque lundi par Spotify. Pour constituer cette playlist, un programme d'IA a analysé vos écoutes récentes, et celles d’autres utilisateurs aux goûts proches des vôtres.

9 h 30 : Répondez à vos emails

Vous ouvrez votre boîte mail et vous traitez vos messages un par un. Vous commencez à peine à répondre à votre manager Annie que votre boîte mail vous propose la suite du texte à lui écrire en gris clair. “Bonjour Annie, j’espère que vous allez bien.”

L’IA est très forte pour prédire la suite de mots la plus probable, comme nous le verrons dans l'avant dernier chapitre du cours. En fonction de données textuelles passées, l’IA arrive souvent à prédire ce que vous voulez dire. 

À court d’inspiration, vous demandez à votre chatbot : “écris-moi une réponse à Annie dans un langage cordial – je m’occupe du travail qu’elle mentionne d’ici ce soir”. Le chatbot vous propose instantanément une réponse de quelques lignes, dans un langage très professionnel, que vous envoyez dans la foulée.

12 h 30 : À table ! 

Vous rejoignez vos collègues pour la pause déjeuner, et l’un d’eux vous propose de tester ce petit restaurant qui vient d’ouvrir au bout de la rue ! Vous acceptez et, pour faire baver vos amis, vous décidez de prendre une photo de votre dessert.

Lorsque vous réalisez votre photo, l'appareil se calibre automatiquement en fonction de la scène qui va être photographiée. Derrière vos clichés réussis, il y a une application d’IA qui optimise les paramétrages de l'appareil photo pour vous.

Vous faites également une photo avec vos collègues préférés, et la postez sur les réseaux. Lorsque vous publiez votre photo, la plateforme vous suggère d'identifier les personnes présentes sur celle-ci.

Si le cliché présente des individus qui font partie de votre cercle proche, leur identification vous est proposée automatiquement. L'identification des visages est aussi une fonctionnalité facilitée par l’IA. 

13 h 45 : Un petit tour sur LinkedIn 

Chaque jour, vous consacrez quelques minutes à votre réseau social professionnel. Cette application bien pratique vous permet de rester au fait des actualités de votre réseau. Vous êtes à la recherche d’un nouveau job ? Ce réseau peut vous faire des recommandations de postes.

Pour ce faire, un programme d’IA a été conçu : il analyse votre profil professionnel en détail et identifie les offres d’emploi les plus pertinentes pour vous.

18 h : Retour à la maison

Quel que soit votre moyen de locomotion, vous vous appuyez sûrement sur des applis comme Google Maps ou Waze. Très pratiques, elles savent fournir des informations de trafic en temps réel. Mieux, elles savent désormais anticiper les retards (par exemple de bus ou de train).

Pour cela, elles utilisent l’intelligence artificielle et les données disponibles (positions des bus en temps réel, météo, etc.).

19 h : Minute shopping

Le e-commerce, c’est des millions de produits à portée de clic. Vous avez peut-être déjà effectué vos achats sur Cdiscount, la Fnac ou Amazon. Ces acteurs utilisent l’IA pour vous offrir la meilleure expérience d’achat.

Concrètement ? Ils travaillent par exemple sur la recommandation d’articles qui seront le plus pertinents pour vous. 

Définissez ce qu’est l’intelligence artificielle 

Vous l’avez vu, l'IA est omniprésente dans votre vie. Et elle se manifeste sous différentes formes dans votre quotidien.

Mais alors, comment la définir ? Simplement, l’IA, c'est quoi ?

Définition de l'intelligence artificielle :

"L’intelligence artificielle, c’est toute technologie informatique qui permet de résoudre des problèmes complexes qu'on aurait cru réservés à l'intelligence humaine." 

-Neema Elohim 

Donc en réalité, il n'y a pas "une" intelligence artificielle, il y a différentes technologies qui font partie du champ d’étude de l’intelligence artificielle. Vous en découvrirez plusieurs dans la suite de ce cours.

Découvrez les quelques dates clés de la progression de l'IA sur cette frise :

L'histoire de l'intelligence artificielle

Le jeu de go est un jeu de plateau d'origine chinoise où il s'agit de manipuler des pierres (noires et blanches) et de créer des "territoires" pour bloquer l'adversaire. Le jeu Jeopardy est un jeu télévisé d'origine américaine où il s'agit de deviner la question correspondant aux indices présentés. 

Retrouvez la description texte complète de cette image au format PDF.

Découvrez comment l'IA va continuer à investir votre quotidien 

De plus en plus d'utilisations de l'intelligence artificielle vont débarquer dans nos vies, nous vous proposons deux exemples d'usage aujourd'hui étonnants qui pourraient devenir complètement banals dans quelques années.

Dirigez votre maison par la voix 

Aujourd’hui, de plus en plus de personnes utilisent dans leur maison des appareils qu’ils commandent par la voix, comme des enceintes à commande vocale, ou des assistants comme Alexa ou Google Home...

Ça ne vous dit rien ? Ce sont des équipements qui peuvent être interrogés naturellement par leur utilisateur à l'aide de la voix. On leur commande d'allumer telle lumière du domicile, de démarrer une playlist musicale ou de nous donner la météo.

Une enceinte à commande vocale

Les fonctionnalités de ces enceintes connectées ne font que s'enrichir au point de devenir de véritables assistants du quotidien.

Selon une étude CSA/Hadopi de février 2019, plus de 5 millions de Français étaient déjà équipés d’une enceinte à commande vocale.

Ces nouveaux types d'interface vocale avec les machines vont se perfectionner et être disponibles dans des contextes de plus en plus variés. Nous pourrons interagir par la voix avec des périphériques aussi divers qu’un téléviseur, le tableau de bord d’une voiture ou même une machine à café.

Faites-vous conduire par un véhicule autonome 

Le secteur des transports va bénéficier des dernières avancées. À la clé : plus d'optimisation et de fluidité. Par exemple, les flottes de taxis et VTC ont été réinventées avec des entreprises comme Uber ou Kapten (ex-Chauffeur Privé). Ainsi, les déplacements des chauffeurs sont optimisés. Les véhicules autonomes sont une prochaine révolution permise par l’IA qui promet de transformer le monde des transports.

Un véhicule autonome

Équipés de capteurs et d'un ordinateur très puissant, ces véhicules sont capables d'arpenter les routes de façon autonome. Dans un futur pas si lointain, nous pourrons nous faire conduire par une voiture autonome. Plus besoin de conduire, nous pourrons consacrer ce temps à lire ou à consulter nos emails. Au-delà d’un confort individuel, cela pourrait permettre de fluidifier la circulation et de réduire les accidents.

De nombreux acteurs et équipementiers automobiles proposent des solutions "autonomes". En France, par exemple, EasyMile est un mini-bus autonome électrique. Autre exemple français, l’équipementier Valeo et son projet Drive4U, qui propose une voiture prête à arpenter les rues de Paris.

En résumé 

L'intelligence artificielle est déjà présente dans nos quotidiens : de nos applications de réseaux sociaux à nos choix d’itinéraires, en passant par nos choix musicaux ou de vidéo.

On peut définir l'IA comme "toute technologie informatique qui permet de résoudre des problèmes complexes qu'on aurait cru réservés à l'intelligence humaine."

Ce champ d’étude a encore beaucoup à nous proposer, et de nombreuses utilisations de l’IA vont voir le jour dans les prochaines années.  

Vous avez pu découvrir certaines utilisations actuelles et futures de l’intelligence artificielle dans nos quotidiens, et commencer à toucher du doigt ce qui se cache derrière ce terme. Dans le chapitre suivant, nous ferons un tour des différents éléments de vocabulaire souvent associés à l’IA. 

Chapitre 3

Les disciplines de l’intelligence artificielle permettent aux machines d’accomplir des tâches qu’on pourrait penser réservées aux humains. Pour bien cerner ce que recouvre la révolution de l’IA, il faut avoir en tête quelques concepts qui lui sont liés de près ou de loin ; entre autres : les données, le Big Data ou le Deep Learning.

Pour mieux s’y repérer, nous allons décrypter avec vous ces concepts incontournables qui gravitent autour de l’intelligence artificielle !

L'intelligence artificielle est un vaste champ d'étude. Nous avons fait le choix de vous présenter les concepts qui nous semblent les plus importants pour appréhender ce sujet passionnant. Gardez en tête que ce n'est pas une vision exhaustive de tous les éléments qui la composent.

Identifiez les données que vous produisez   

La (ou les) "data", les "données", la "protection des données", la "magie de la data", le "vol de données", prendre des "décisions basées sur la data"... on entend ce mot partout dans les actualités ! Mais que veut-il dire exactement ?

Mettons tout le monde d’accord sur une chose essentielle : Data = données, les data sont simplement la traduction anglophone des données.

D’accord, mais qu’est-ce que c’est, en fait, les données ?

Les données, ce sont ces informations qui sont enregistrées pour être utilisées par les programmes informatiques. Par exemple, un texte enregistré sur votre ordinateur, un mémo vocal enregistré avec votre smartphone ou encore le dernier cliché de votre appareil photo sont des données.

Des exemples de types de données : industrielles, écologiques, statistiques,financières, etc

Que ce soit à travers nos échanges d’emails, nos réseaux sociaux ou en faisant du shopping en ligne, nous produisons ces données.

Découvrez le Big Data 

Toutes ces données, vous n’êtes pas le seul à les produire ! À l’échelle de la société, nous produisons collectivement de très nombreuses données. Pour vous donner une idée, chaque minute :

Google est sollicité près de 4 millions de fois 

4,5 millions de vidéos sont visionnées sur YouTube ;

188 millions d’emails sont échangés.

Ce sont toutes ces données qui forment le concept de Big Data. On pourrait le traduire par "données massives".

Le concept de Big Data a été forgé pour désigner ce phénomène d’explosion des données. L’élément-clé dans le Big Data, c’est le volume de données qui est considérable.

Ensuite, il faut garder à l’esprit que les données du Big Data sont variées. Il peut s’agir de nombres, de texte mais aussi de vidéo, d’audio, etc. Ces données ne concernent pas uniquement le monde de l’Internet mais sont également issues de capteurs dans le monde "physique". Dans les transports par exemple, un bus peut enregistrer régulièrement sa position pour assurer un service fluide pour les usagers.

Mais à quoi servent toutes ces données ? Et en quoi sont-elles liées à l’intelligence artificielle ?

Faisons le point !

Découvrez la Data Science, ou la science des données, discipline liée à l’IA 

Toutes ces données sont collectées et utilisées par des organisations. Il s’agit par exemple d’améliorer votre expérience en ligne ou de vous offrir des services personnalisés.

Avant d’envisager d’utiliser l’intelligence artificielle, il s’agit d’explorer les données pour en tirer des tendances. Comment s’y prend-on ? Regardons cela en détail !

Pour analyser toutes les données collectées, ces fameuses données massives, ce fameux Big Data, les organisations vont avoir recours à une discipline transversale : la Data Science, ou science des données. 

Vous avez peut-être entendu parler du métier de Data Scientist. Il a connu un grand engouement ces dernières années, au point de devenir l'un des métiers les plus plébiscités par les recruteurs.

Prenons l’exemple d’une chaîne de vêtements qui détient plusieurs boutiques en France. Elle détient des données, notamment l’ensemble des ventes réalisées par ses différents points de vente. Elle vient de recruter une Data Scientist pour l’aider à mieux analyser ses ventes. Elle souhaite aussi identifier les collections qui sont le plus susceptibles de se vendre à l’avenir.

La Data Scientist analyse les données disponibles dans les moindres détails. Son objectif ? Comprendre les chiffres du passé pour expliquer les tendances de ventes en fonction de nombreux critères. Pour cela, elle doit cumuler plusieurs compétences :

des connaissances en mathématiques et en statistiques qui lui permettent d’analyser les chiffres ;

des compétences en informatique car elle doit être en mesure de traiter des quantités importantes d’informations ;

des compétences dans le secteur dans lequel elle intervient. Dans le cas de la mode, il faudra par exemple savoir analyser les mouvements de stock, la saisonnalité des ventes, etc.

La Data Scientist a terminé son analyse des ventes. On lui demande par la suite de mettre en place des outils pour anticiper automatiquement les produits qui seront les plus vendus dans les prochains mois. Pour cela, elle doit s’appuyer sur des disciplines de l’intelligence artificielle : étudions-les en détail !

Apprenez-en plus sur deux disciplines de l’IA : le Machine Learning et le Deep Learning

Pour mettre en place un programme d’intelligence artificielle, on fait appel aux disciplines de Machine Learning et à l'une de ses sous-disciplines, le Deep Learning. Vous en avez déjà entendu parler mais vous ne savez pas vraiment ce qui se cache derrière ces deux expressions ? Accrochez vos ceintures, c’est le moment de les décrypter !

Dans ce chapitre, nous allons vous expliquer dans les grandes lignes ces deux notions d’IA. Vous pourrez découvrir leur fonctionnement scientifique en détail dans la troisième partie du cours.

Le Machine Learning ou apprentissage automatique 

L’apprentissage automatique, ou Machine Learning, est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui permet à un programme informatique d'effectuer une tâche pour laquelle il n'est pas programmé explicitement : il est programmé pour apprendre à la faire. On donne au programme de nombreuses données et il apprend à partir de ces données. Cette discipline est notamment utilisée dans votre boîte email pour classer automatiquement un email en spam.

Ça vous semble toujours aussi mystérieux ? Pas de panique, nous rentrerons dans les détails dans le chapitre dédié : Initiez-vous aux fondamentaux du Machine Learning ou apprentissage automatique. 

Le Deep Learning ou apprentissage profond

Ce champ d’étude est un des sous-champs d’étude du Machine Learning (comme vous l'illustre le schéma ci-dessous). 

L'apprentissage profond, ou Deep Learning, repose sur la construction de réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux, composés de milliers, voire millions de neurones, sont inspirés du cerveau humain. Le Deep Learning s’applique souvent sur des quantités de données beaucoup plus importantes que le Machine Learning. Il apprend de cette masse d’exemples et obtient dans certains cas de bien meilleurs résultats que les disciplines traditionnelles d’intelligence artificielle.

Le Deep Learning est particulièrement performant pour travailler avec des données vocales. Vous pouvez penser par exemple aux questions qui sont récoltées par des assistants virtuels. Ces signaux audio doivent être interprétés et traduits en texte avant de pouvoir trouver une réponse. C’est ce qu’on appelle le traitement automatique du langage naturel.

Vous en apprendrez plus sur le Deep Learning dans le chapitre dédié : Appréhendez le Deep Learning ou l'apprentissage profond.

Au final, on peut représenter les différents champs d’étude comme imbriqués ainsi :

IA > machine learning > deep learning. La data science est à cheval entre d'autres domaines et l'IA

Une représentation de l'organisation des différentes disciplines présentées

Pour rappel, l'intelligence artificielle comporte d'autres disciplines. Nous avons choisi de vous présenter les plus importantes.

Complétez votre définition de l’intelligence artificielle

Avec le Machine Learning et sa sous-discipline le Deep Learning, l’intelligence artificielle permet de résoudre des problèmes qu’on aurait cru réservés à l’intelligence humaine, comme par exemple interpréter le langage naturel, ou réaliser des prédictions ou des recommandations complexes. Pour cela, on met en place des algorithmes.

Un algorithme, c’est une suite d’instructions qui permet d’aboutir à un résultat donné. Ainsi, en général un algorithme permet de résoudre un problème donné en suivant une séquence d’étapes. Par exemple, une recette de cuisine est un algorithme.

En fin de compte, l’intelligence artificielle vise à doter les programmes informatiques de facultés cognitives qu’on associe habituellement aux êtres humains ou aux animaux : percevoir, raisonner et agir.

Au chapitre précédent, nous avions défini l’intelligence artificielle comme :

"toute technologie informatique qui permet de résoudre des problèmes complexes qu'on aurait cru réservés à l'intelligence humaine."

On peut maintenant compléter cette définition de l’intelligence artificielle, qui est :

toute technologie informatique algorithmique qui permet de résoudre des problèmes complexes qu'on aurait cru réservés à l'intelligence humaine, en simulant des capacités humaines comme la perception et le raisonnement. 

Et les robots, dans tout ça ?

Il y a souvent une confusion entre intelligence artificielle et robotique. Effectivement, ce sont des domaines d’étude qui sont souvent présentés ensemble, car ils sont souvent tous les deux impliqués dans les mêmes projets. 

Alors, qu’est-ce qui les distingue ?

La robotique correspond à la partie mécanique. Grâce à la mécanique, un robot peut se déplacer. Le robot capte des informations de son environnement avec divers capteurs. On peut ainsi le doter de micros pour enregistrer l’audio et de haut-parleurs afin de diffuser des sons. Tout ça rentre dans le domaine de la robotique.

Quand on pense robot, on pense souvent aux robots humanoïdes : ce sont les plus impressionnants ! Mais en réalité, la majeure partie des robots ne ressemblent pas à ça :

Robot humanoïde

Mais plutôt à ça :

Robot industriel

L’intelligence artificielle, quant à elle, va être utilisée pour augmenter le robot afin de lui permettre de compléter de nouvelles tâches. Par exemple, il pourra se déplacer dans des environnements de façon autonome.

On peut donc avoir des robots qui fonctionnent sans IA, comme par exemple les robots industriels, dont le comportement est programmé de A à Z par un humain. On peut aussi avoir des IA qui ne sont pas implémentées dans des robots, comme c’est le cas des assistants vocaux de nos téléphones.

En résumé

Nous produisons chaque jour de nombreuses données comme les emails, les photos, etc. 

Le Big Data, c’est l’ensemble de ces données massives. 

L’intelligence artificielle et la Data Science sont deux disciplines qui sont utilisées conjointement, notamment pour mettre en place du Machine Learning ou du Deep Learning. 

L’intelligence artificielle et la robotique sont deux disciplines différentes, mais souvent présentes dans les mêmes projets.  

Nous définissons l’IA comme "toute technologie informatique algorithmique qui permet de résoudre des problèmes complexes qu'on aurait cru réservés à l'intelligence humaine, en simulant des capacités humaines comme la perception et le raisonnement." 

Vous en savez dorénavant un peu plus sur les concepts clés qui gravitent autour de l’intelligence artificielle. Dans le troisième chapitre, nous vous proposons de décrypter quelques-uns des mythes qui sont souvent le plus présentés quand on parle d’intelligence artificielle.

Chapitre 4

Nous l’avons vu, l’intelligence artificielle s'invite chaque jour davantage dans votre vie quotidienne. Des chercheurs du monde entier travaillent sur de nombreuses applications de cette discipline scientifique. Que ce soit avec AlphaGo, le robot humanoïde Sophia d’Hanson Robotics, les premières voitures autonomes ou ChatGPT, la presse nous présente des applications toujours plus impressionnantes de l’intelligence artificielle !

Quelques titres de journaux sur ChatGPT, AlphaGo, Sophia d’Hanson Robotics ou les premières voitures autonomes.

L'IA fait les gros titres

Ces innovations et, de façon plus générale, les possibilités offertes par la technologie, inspirent les artistes et producteurs d’œuvres culturelles depuis longtemps : de Frankenstein à Terminator, en passant plus récemment par Wall-E ou la série Black Mirror, les technologies du futur et la question de l’homme augmenté sont partout !

Faisons le point entre mythes et réalité, pour décrypter le potentiel réel de l’IA.

Décryptez les mythes liés à l'IA

Mythe n° 1 : "L’IA fonctionne comme le cerveau humain"

L’ambition de l’intelligence artificielle est de résoudre des problèmes complexes, qu’on pourrait penser réservés aux humains. Il s’agit par exemple de la perception visuelle ou de la reconnaissance du langage.

Et c’est effectivement en essayant de copier le fonctionnement du cerveau humain qu'on a inventé les réseaux de neurones (et donc le début du Deep Learning) qui permettent de dialoguer naturellement avec une machine.

Il faut garder à l’esprit que le fonctionnement de l’IA est éloigné de celui du cerveau humain. Il ne s’agit pas d’une copie ou d’une simulation du cerveau humain.

Mythe n° 2 : "Les programmes d’IA sont conscients et auraient des émotions"

Concevoir une créature capable de conscience et de sentiments : voilà un projet qui a occupé l’imaginaire de dizaines d’artistes bien avant l’arrivée de l’IA en tant que discipline. Entre fantastique et science-fiction, de nombreuses œuvres mettent en scène cette idée.

Le robot Wall-E conçu par les studios Pixar semble exprimer de nombreuses émotions. Les robots humanoïdes de la science-fiction sont dotés non seulement d’intelligence, mais aussi d'expression des sentiments.

Au-delà de la science-fiction, certaines enceintes intelligentes simulent désormais des émotions. Ainsi, l’enceinte d’Amazon Alexa est capable de vous répondre avec une intonation qui peut marquer par exemple l’excitation, la déception ou la désapprobation, bien utiles pour un compagnon artificiel (par exemple pour pallier la solitude des personnes âgées ou accueillir des patients dans un hôpital de façon moins impersonnelle). Le chatbot Bing de Microsoft a fait la une des journaux en produisant des réponses agressives ou blessantes lors de conversations avec quelques utilisateurs. Comme on le verra dans la suite du cours, si ces comportements ressemblent à des émotions fortes comme la colère, elles n’ont rien à voir avec nos émotions humaines.

Des robots capables de joie et de tristesse ? En apparence seulement. Certes, on peut doter les machines de toutes sortes d’émotions, mais il faut garder à l’esprit qu’elles ne font que les simuler. En revanche, que ces systèmes soient conscients et dotés d’émotions ou non, ce qui importe c’est aussi la manière dont l’humain va percevoir l'interaction avec l’IA et réagir. Si l’intelligence artificielle simule à merveille une douleur ou une tristesse profonde, les humains sauront-ils garder à l’esprit qu’il ne s’agit que d’une simulation ? Comment allons-nous réagir face à ça ?

Mythe n° 3 : "Les programmes d’IA pourraient développer leur propre volonté"

Il est important de comprendre que le comportement et les objectifs des IA dépendent de la façon dont ils sont conçus par nous humains. 

Certains grands noms dans le domaine scientifique et technologique, dont

Stephen Hawking, Bill Gates et Elon Musk, ont exprimé des inquiétudes quant aux dangers d’une IA bien plus intelligente que les humains. Dans le cas où nous lui aurions confié les mauvais objectifs, cette IA se développerait au point que les humains ne puissent plus la contrôler.

On peut penser à l’apprenti sorcier, qui n’arrive plus à arrêter le balai à qui il a magiquement demandé de faire le ménage à sa place.

Ces craintes relèvent avant tout de la difficulté à correctement expliquer nos objectifs aux systèmes d’IA, et à mettre en place les bons garde-fous, que l’on verra dans le chapitre sur la sûreté. Des systèmes d’IA capables de beaucoup de tâches, à qui nous confions des objectifs mal définis, pourraient vraisemblablement mener à de tels accidents.

Néanmoins, il ne s’agit pas de systèmes d’IA qui développeraient spontanément leur propre volonté et leurs propres objectifs, comme c’est le cas dans le film "I, Robot".

En résumé

Bien qu'inspirées du cerveau humain, les IA ne sont pas une copie ou une simulation du cerveau humain.

Les produits d’IA n’ont pas d’émotions humaines, même s’ils peuvent parfois en simuler. 

Les systèmes d’IA n’ont pas de volonté indépendante. Leur comportement et leurs objectifs dépendent de la façon dont ils sont conçus par nous humains. 

Maintenant que vous en savez plus sur ce que recouvre l'intelligence artificielle, nous vous proposons de tester ce que vous avez appris en répondant à quelques questions !