Qui n’a pas entendu parlé d’Intelligence Artificielle ?
Pour certain cela fait peur et pour d’autre c’est de la science fiction. Une chose est sure: nous baignons, parfois même sans le savoir, dans un monde qui est de plus en plus « truffé » d’IA. Siri, Alexa, Netflix, notre téléphone portable et j’en passe tant d’autre. Le monde qui nous entoure nous enrobe d’intelligence artificielle parfois même sans que nous nous rendions compte. Mais alors, qu’est-ce qui nous pousse à accepter de nous laisser « asservir » par toute cette technologie au cœur même notre vie quotidienne ? Est-ce par fainéantise, par défi technologique ou tout simplement pour plus de profitabilité ?
Les limites de l’Intelligence Artificielle (IA)
Une chose est certaine, l’Intelligence Artificielle va changer (en fait elle le change déjà) notre façon de percevoir le monde, mais peut-elle le faire seule ? Il est clair que notre société s’ezt d’ores et déjà transformée par rapport à ces technologies. Mais quelle sera l’ampleur du bouleversement ? Y aura-t-il un Big Bang ? Les robots vont-ils nous dominer comme James Cameron l’avait illustré avec Terminator en 1984 ?
Sans aller dans de tels extrêmes, je pense qu’il faut relativiser tout en prenant néanmoins l’ampleur du phénomène tel qu’il est. Certes l’Intelligence Artificielle est capable de choses incroyables, mais elle n’en est qu’à ses balbutiements encore et nous sommes très loin d’une domination des robots (ouf) ! A ce titre Yann Lecun explique en outre que :
L’intelligence artificielle ne s’accompagne pas d’une volonté de domination, à la différence des hommes.
Yann Lecun (fondateur du laboratoire de recherche en IA de Facebook)
Démistifiant l’IA il explique aussi que l’IA a besoin d’une centaine d’heures pour atteindre aux jeux Atari le niveau qu’un humain atteindrait en 15 minutes ! … Sarah Connor peut donc dormir tranquille 🙂
Retenons deux choses:
- Cette transformation technologique qu’est l’avènement de l’IA dans nos vies ne doit pas être anxiogène. Nous sommes juste en train de vivre une révolution industrielle.
- L’IA a besoin de beaucoup mais alors beaucoup de données pour être efficace.
J’ajouterai à ces deux points un élément qui me semble essentiel :
Une Intelligence artificielle est dédiée à une compétence est une seule (du moins pour l’instant).
C’est un point capital qui en fait aussi l’une de ses grande limite notamment par rapport à un humain.
Dépasser les limites de l’IA
Les deux grandes limites de l’Intelligence Artificielle sont donc la quantité de données nécessaires pour la créer et sa dédication à une tâche ou plutot à une compétence précise.
Les données tout d’abord
Pourquoi donc beaucoup de données sont nécessaires à sa création (modélisation) ?
Tout simplement car il n’y pas pas d’intelligence sans apprentissage et il n’y a pas d’apprentissage non plus sans un environnement adapté et propice. L’Intelligence Artificielle a donc bel et bien un carburant … et ce carburant indispensable c’est la données. Par corollaire, plus l’intelligence sera complexe plus il lui faudra de carburant !
C’est là tout le problème. Quand nous devons créer une intelligence Artificielle il faut en premier lieu se poser la question du jeu de données qui permettra la création du modèle sous-jacent. Et si la quantité de données n’est pas suffisante la pertinence du modèle ne sera pas au rendez-vous.
Les Big Data vont avoir ici une réelle utilité.
La qualité d’une Intelligence Artificielle est donc proportionnelle à la quantité de données qui va permettre sa modélisation.
Mais attention, tout comme pour votre alimentation il ne faut pas abreuver notre IA avec n’importe quelle donnée. Sans quoi c’est l’indigestion assurée. Non, il faut que celle-ci reflète la réalité, dans sa qualité, sa proportion et sa nature.
La dédication de l’IA à une compétence
Nous l’avons dit au préalable: l’Intelligence Artificielle peut être très performante. Mais elle ne l’est que sur une seule tâche pour laquelle elle a été conçue. Impossible en effet de demander à l’IA de Netflix de trier vos goûts musicaux (alors qu’elle le fait pour vos films/séries).
Que faire alors pour remplacer des tâches qui nécessitent plusieurs compétences ?
En fait il faut inscrire l’Intelligence Artificielle au sens plus large et l’inscrire dans un cadre plus global. On entend souvent parler de Uses-Cases (cas d’utilisation) dans l’entreprise. Quoi, en effet de plus concret que des processus d’entreprise que l’on voudrait automatiser n’est-ce pas ? Malheureusement ces Uses-Cases font très souvent (voire toujours) appel à plusieurs compétences. La seule solution va donc consister à combiner des Intelligences Artificielles de manière toute aussi intelligente et ordonnée afin de reconstituer un processus d’entreprise performant.
Nous y voilà donc, il nous faut donc trouver le liant de ces Intelligences Artificielle.
Heureusement, l’approche par l’automatisation de processus (ou la RPA) n’est pas nouvelle (elle aussi) et se propose naturellement comme la colonne vertébrale des processus d’entreprise. Quoi de plus logique donc que d’y apposer des briques d’intelligence Artificielle.
D’ailleurs on peut automatiser via la RPA sans intelligence des processus simples et basiques. Mais c’est tellement plus intéressant d’automatiser ou plutôt de reproduire un comportement humain face à l’ordinateur. C’est ici, d’ailleurs, que la combinaison IA + RPA devient vraiment passionnante.
N’est-ce pas là aussi l’objectif premier de l’Intelligence Artificielle : imiter le comportement d’un être humain ?
Voilà donc l’apparition de l’IPA (On appelle la combinaison RPA + IA, l’IPA comme Intelligente Process Automation) qui permet de combiner Intelligence Artificielle avec des processus concrets.
Mais alors …
Si l’Intelligence Artificielle « explose » et se propage partout, il en est de même pour tout son écosystème. C’est plutôt logique car si l’Intelligence Artificielle a besoin de données pour exister elle a aussi besoin de trouver une utilité concrète, notamment via la RPA. Propagation de données et RPA/IPA se répandent donc aujourd’hui dans toutes les strates des entreprises mais aussi au cœur de nos vies afin d’optimiser les tâches parfois devenues complexes dans notre vie digitale.
Bonne ou mauvaise chose ? Difficile à dire encore tellement le chemin et long. Personnellement je dirais que ce n’est ni positif ni négatif : nous sommes en train de vivre une révolution technologique, et comme pour toute révolution ou grand changement il faut s’adapter et le dompter.
Une chose est certaine: nos vies personnelles et professionnelles génèrent beaucoup d’informations/données. Ces données sont immédiatement réutilisées pour mieux nous connaître et ainsi reproduire notre comportement. C’est un fait et c’est inéluctable! A nous, humain, de savoir ce que nous voulons accepter et comment nous allons nous adapter à cette grande transformation qui a déjà commencé.
J’ai déjà mon idée sur le sujet … et vous ?
Ingénieur en informatique avec plus de 20 ans d’expérience dans la gestion et l’utilisation de données, Benoit CAYLA a mis son expertise au profit de projets très variés tels que l’intégration, la gouvernance, l’analyse, l’IA, la mise en place de MDM ou de solution PIM pour le compte de diverses entreprises spécialisées dans la donnée (dont IBM, Informatica et Tableau). Ces riches expériences l’ont naturellement conduit à intervenir dans des projets de plus grande envergure autour de la gestion et de la valorisation des données, et ce principalement dans des secteurs d’activités tels que l’industrie, la grande distribution, l’assurance et la finance. Également, passionné d’IA (Machine Learning, NLP et Deep Learning), l’auteur a rejoint Blue Prism en 2019 et travaille aujourd’hui en tant qu’expert data/IA et processus. Son sens pédagogique ainsi que son expertise l’ont aussi amené à animer un blog en français (datacorner.fr) ayant pour but de montrer comment comprendre, analyser et utiliser ses données le plus simplement possible.