Séance introductive du séminaire Intelligence artificielle, robotique et santé

Séance introductive du séminaire Intelligence artificielle, robotique et santé

Séance introductive du séminaire Intelligence artificielle, robotique et santé

Cynthia Fleury et Laurence Devillers

Cette séance introductive s’attache d’abord à présenter le séminaire « Intelligence artificielle, robotique et santé » : son cadre, ses objectifs, ceux qui y interviendront et la teneur de leurs travaux. Elle porte ensuite sur l’explicitation des mécaniques à l’œuvre derrière un phénomène technologique dont le surgissement dans l’actualité et le potentiel théorique immense ont parfois eu pour effet une certaine mystification : l’intelligence artificielle (IA).

Quelques définitions permettent d’abord de mieux saisir ce à quoi correspondent certains termes et ce qui les unit. Ainsi, un algorithme est une suite finie d’opérations ; un automate est une machine gérée par un algorithme et répétant donc une séquence d’actions prédéterminées ; un robot est une machine capable de prendre des mesures, les analyser et agir en conséquence. Bien sûr, ces définitions simples peuvent correspondre à des actions grandement complexes, précises et impressionnantes, mais elles correspondant aux programmes que l’humain aura développés et intégrés.

La caractéristique qu’apporte l’IA aux machines est celle d’apprendre des données que l’humain met à sa portée. Ce développement des capacités peut se faire par apprentissage statistique, par la création d’arbres de décision ou de réseaux de neurones (deep learning). De tels systèmes permettent de réaliser un nombre phénoménal de calculs en peu de temps et à partir de données échappant pour partie à l’humain, par exemple au-delà des spectres visible et audible. Pour autant, cela ne permet pas d’égaler « l’intelligence forte » des humains : avoir conscience de soi-même, éprouver de vrais sentiments et comprendre que ce l’on apprend.

Ainsi, actuellement, l’IA a des capacités prodigieuses sur le plan quantitatif mais se montre faible par contraste sur le plan qualitatif. En effet, cette faculté au calcul reste partielle car elle mobilise des données passées et ne sait se projeter dans l’imaginaire d’où parfois se font les découvertes de phénomènes qui étaient jusqu’alors impensables, comme ce fut le cas pour Galilée. De plus, les machines font défaut de sérendipité, c’est-à-dire de la faculté de découvrir par hasard : elles peuvent produire de manière aléatoire mais parmi tous les produits ne sauront identifier celui d’une valeur singulière.

De nombreux scientifiques et philosophes se sont attachés à démontrer les facultés immenses découlant des émotions. C’est pourquoi de nombreux travaux de recherche portent sur l’intelligence émotionnelle et les possibilités de la transcrire informatiquement pour pallier les lacunes évoquées précédemment. Les émotions allient sensations physiques, représentations mentales et réponses motrices spécifiques, il s’agit donc d’un travail considérable qui montre à nouveau que s’intéresser à l’IA nécessite et permet d’apprendre sur l’humain. Par la même, cette recherche sous-tend d’immenses enjeux éthiques à propos par exemple de la responsabilité des concepteurs et des utilisateurs, de l’évaluation de ce qui est créé, et de la coévolution humain-machine.

Pierre Dubilly
Etudiant en Magistère de relations internationales
Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne