Où en est l’Intelligence artificielle ? Quels sont les marqueurs importants grâce auxquels on peut suivre l’évolution du domaine ? C’est à cette tâche que s’est attelée l’université Stanford, qui a décidé de publier un « index de l’IA (.pdf) » chaque année.

Au moins, une première chose dont on peut se réjouir, c’est que le rapport n’est pas difficile à lire ! En effet, son coeur est essentiellement composé de graphiques accompagnés de courtes légendes.

Une première partie concerne les progrès de l’IA, non pas d’un point de vue technique, mais de celui de l’intérêt académique ou commercial qu’elle suscite. Et là, pas de doute, l’IA connaît un triomphe. On apprend ainsi que le nombre d’articles universitaires consacrés au sujet se sont multipliés par 9 au cours de la dernière décennie. Il y a d’ailleurs 11 fois plus d’étudiants dans ce domaine. L’analyse des conférences montre que l’intérêt des chercheurs s’est déplacé de l’IA symbolique vers le « machine learning » et le deep learning. On s’y attendait. Mais la rapport souligne néanmoins que l’intérêt pour l’IA symbolique, « à la papa », n’a pas disparu, il reste une petite communauté active qui continue à travailler sur le sujet.

Bien sûr, les startups se consacrant à ce domaine ont largement proliféré : il y en a aujourd’hui 14 fois plus qu’en 2000. Et les investissements se sont multipliés par 6…

Des progrès… mais peut mieux faire

La seconde partie aborde les vrais progrès, et se penche sur les potentialités technologiques de l’intelligence artificielle.
Dans le domaine de la détection d’objet, il apparaît ainsi que le meilleur système informatique est capable de plus grandes performances que les humains. En revanche, toujours dans le domaine de la vision, l’IA reste très inférieure à nous autres primates lorsqu’il s’agit de répondre à une question plus ouverte sur le contenu d’une image.

En analyse textuelle, l’être humain a là aussi, un avantage : l’IA est moins performante lorsqu’il s’agit de répondre à une question sur un document. En ce qui concerne la reconnaissance de la parole, les meilleures IA atteignent tout juste le niveau des performances humaines.

Mais même dans les domaines où les machines restent à la traîne, elles continuent néanmoins de progresser.

En fait, ce n’est pas le rapport en lui même qui est le plus intéressant. Finalement, on n’y apprend pas grand-chose. Il ne fait que refléter la « hype » qui entoure cette discipline et nous montrer des progrès, certes existants, mais moins extraordinaires qu’annoncés. La Technology Review, qui a publié un article sur le rapport, titre d’ailleurs : « le progrès en IA est moins impressionnant que vous ne le pensez« .

C’est en fait la dernière partie du texte qui s’avère la plus intéressante. Il s’agit d’une série d’interviews recueillant les avis de divers experts sur ces différentes métriques.

Barbara Grosz, professeur d’IA à Harvard, revient sur le traitement du langage naturel et les difficultés à mesurer le niveau des machines. En effet, bien que le rapport traite des questions de traduction et d’analyse de documents, il ne s’est pas penché sur celle des « chatbots » et de la capacité qu’ont ces programmes d’entamer un dialogue avec les humains (rappelons tout de même que cette faculté est au coeur du fameux « test de Turing »). Les auteurs de l’index expliquent cette absence par le fait que « le dialogue des chatbots est éloigné du dialogue humain et nous manquons de mesures largement acceptées pour évaluer les progrès dans ce domaine. De même, alors que les systèmes d’IA d’aujourd’hui s’avèrent moins capables d’un raisonnement de bon sens qu’un enfant de cinq ans, on ne sait pas comment quantifier cela sous la forme d’une métrique technique. »

Pour Barbara Grosz, « l’analyse textuelle ne nécessite aucune considération sur l’état mental du producteur du document analysé, et pour de nombreuses situations dans lesquelles la traduction automatique et la capacité de répondre à une question ont été testées, il est également possible d’ignorer cet état mental et en particulier, l’intention derrière l’énoncé, qui est crucial pour comprendre sa signification. Ce n’est plus le cas avec un dialogue. »

Michael Wooldridge de l’université d’Oxford s’interroge lui sur le trop plein d’enthousiasme suscité aujourd’hui par cette technologie :

« A l’heure actuelle, il y a clairement une bulle autour de l’IA. La question que ce rapport soulève pour moi est de savoir si cette bulle va éclater (comme cela se produisit lors du boom dot com de 1996-2001), ou se dégonfler doucement. Et quand cela arrivera, que restera-t-il ? Ma grande peur est que nous voyons arriver un autre hiver de l’IA (l’hiver de l’IA est une expression qui désigne la période dans les années 80-90 qui a suivi la chute de l’IA symbolique, celle des systèmes experts, qui s’étaient avérés incapables de tenir leurs promesses – NDT), suscité par la désillusion suite à la spéculation massive et l’investissement auxquels nous assistons en ce moment (…)

Cependant, même si je pense qu’une certaine déflation de la bulle actuelle est inévitable dans les prochaines années, je pense qu’il y a une raison d’espérer que ce sera une digne et lente déflation, plutôt qu’une explosion spectaculaire. La raison principale en est que, comme l’AI Index le démontre clairement, l’IA est de plus en plus compétente. Sur un large spectre de tâches, les systèmes d’IA se montrent de plus en plus performants (et parfois rapidement), et leurs capacités se déploient avec beaucoup de succès dans différentes zones d’application. En d’autres termes, je pense qu’il y a de la substance derrière l’actuelle bulle, et les grandes entreprises comprennent maintenant comment utiliser les techniques d’IA productivement (…). Je ne crois pas que nous assisterons à un contrecoup comme ce fut le cas avec l’hiver de l’IA et la fin du boom des systèmes experts. »

Au-delà de l’Amérique

Autre limite de l’index, souligné par Alan Mackworth, de l’université de Colombie britannique : son caractère ouvertement américano-centrique. Il espère que dans les prochaines versions de l’index, les données venues d’Europe et du Canada pourront affluer. Et précise-t-il, les informations concernant l’Asie devraient aussi être bientôt disponibles.

Le souhait d’Alan Mackworth est appuyé par un autre intervenant, l’investisseur américano-taiwanais Kai Fu-lee, qui se montre particulièrement enthousiaste sur les perspectives de l’IA en Chine. On le sait, la technologie la plus efficace actuellement, celle du deep learning, repose essentiellement sur les data. Or, l’ancien Empire du Milieu est une mine extraordinaire de data. En effet, on y trouve trois fois plus d’utilisateurs d’internet et de téléphones mobiles qu’aux États-Unis ou en Inde. Les Chinois utilisent 50 fois plus leur mobile pour effecteur des achats que les Américains. Dans le domaine des transports, « il y a plus de 20 millions de déplacements à vélo transmettant leur GPS et les informations d’autres capteurs à un serveur, créant 20 téraoctets de données tous les jours ». Kai-Fu Lee souligne aussi la bonne qualité des applications en Chine, donnant en exemple la startup Face++, qui gagna trois concours de reconnaissance faciale, devant Google, Microsoft, Facebook et la Carnegie Mellon University. Le gouvernement chinois est également très investi et a en juillet 2017 lancé le « plan de développement de la prochaine génération d’intelligence artificielle » destiné à favoriser l’innovation dans ce domaine.

Les auteurs de l’index ne pouvaient pas ne pas évoquer au moins rapidement la question des limites de l’IA et sa capacité à atteindre le niveau d’un être humain. Là encore,la conclusion n’est pas très surprenante, et va dans les sens de bons nombres de chercheurs et analystes : « Les tâches effectuées par les systèmes d’IA sont souvent conçues pour des contextes limités afin de réaliser des progrès pour la résolution d’un problème ou une application précise. Alors que les machines peuvent obtenir des performances spectaculaires sur une tâche spécifique, ces performances peuvent se dégrader considérablement si la tâche en question est modifiée même légèrement » (comme nous le soulignions déjà).

Les auteurs du rapport ont avoué ne pas s’être penchés sur les risques sociétaux posés par la multiplication des IA, mais espèrent pouvoir s’y attaquer dans les prochains numéros de l’index. Ces défis sont en revanche souvent mentionnés par certains des commentateurs du rapport. Mais en tout cas pas question de la venue de la Singularité ! A croire que ce mythe est surtout colporté par des observateurs extérieurs au domaine, et bien plus rarement par ceux qui ont le « nez dans le guidon » !

Rémi Sussan

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