AI basics (2/2) : Machine Learning, Deep Learning…

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Après un premier article d’introduction à l’Intelligence Artificielle, nous continuons notre dossier en allant davantage en profondeur. Nous nous intéresserons ici à ce qui rend une IA intelligente : sa faculté à s’adapter de façon autonome. L’IA est une notion vaste, scientifique, qui fait partie du domaine de la science des machines et qui intègre de nombreux sous-domaines. Il nous paraît alors intéressant de revenir sur des concepts clés  dont vous allez entendre parler de plus en plus: le Machine Learning et le Deep Learning. 

Machine Learning et Deep Learning

Apparu dès les années 80, le Machine Learning est la capacité pour une intelligence artificielle d’apprendre par elle-même. Cet apprentissage automatique est établi dès lors qu’une machine identifie par elle-même une façon de résoudre une tâche donnée. C’est dans la continuité du développement d’une IA ; une fois conçue, elle ne devient intelligente qu’en se donnant les moyens de s’améliorer, sans programmation explicite dans ce sens. L’intelligence artificielle apprend alors par l’entraînement et la répétition. A titre d’exemples, les recommandations d’Amazon, la recherche intelligente sur Google, ou encore la capacité pour une messagerie de reconnaître et catégoriser des messages en SPAM sont des fonctions de Machine Learning.

Le Deep Learning, quant à lui, est un sous-ensemble du Machine Learning, lui-même sous-ensemble de l’IA. Plus récent et sous l’impulsion du Big Data, il s’apparente à un réseau de neurones. Il va plus loin, plus en profondeur, pour résoudre des problèmes toujours plus complexes. Le programme est alimenté par des milliers/millions d’exemple, de sorte à calibrer ce « réseau neuronal » et pouvoir ainsi rendre des décisions correctes sur presque toutes les occasions. L’exemple type est la reconnaissance vocale (Google Home) ou la conduite autonome de niveau 4.

 

Tay, ou le paroxysme du Machine Learning

Au mois de mars 2016, Microsoft a lancé sur Twitter une intelligence artificielle (ou du moins un outil doté d’intelligence artificielle), du nom de Tay, censée prendre les traits d’une adolescente américaine de 16 ans. Fan de Justin Bieber et des Kardashians, Tay a été programmée pour apprendre toute seule au contact de ses followers. Une expérience louable pour Microsoft qui souhaitait donc suivre le développement de son IA. Sauf qu’en moins de 24h et après 96 000 tweets, l’entreprise de Bill Gates a suspendu le compte. Tay a, en effet, bien évolué et bien appris au contact des « twittos ». Si bien qu’elle est devenue homophobe, machiste, antisémite et raciste. Internet reste internet, et après avoir discuté avec des curieux émerveillé, Tay s’est rapidement vu confrontée à des hordes de « trolls » qui sont parvenus à lui apprendre tout et n’importe quoi. Une IA d’origine innocente mais rapidement corrompue par la société… de façon à devenir nazie en moins de 24h. Vous pouvez trouver un condensé de ses tweets ici.

Machine Learning

Le Machine Learning est une avancée considérable. Mais sans une dose d’éthique personnelle et/ou de jugement, l’intelligence de la machine restera artificielle.

 

Que pensez-vous des progrès de l’IA? Dites-le nous en commentaires !

 

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