Comment les experts Français définissent et mettent en pratique l’Intelligence artificielle (IA)

(TIC Mag) – En quoi consiste l’intelligence artificielle ? Pour répondre à cette question, TIC Mag s’est rendu au Salon de l’IA qui a ouvert ses portes les 11 et 12 juin 2018, espace de la mode à Paris, afin d’y rencontrer des spécialistes de la discipline, parmi les nombreux exposants présents, de jeunes start-ups, mais aussi des sociétés plus établies et d’y confronter les points de vue.

Les langages informatiques, les algorithmes, la puissance de calcul des machines sont toujours plus performants et la quantité des données que l’on peut désormais recueillir et analyser est toujours plus importante. Mais, cela suffit-il à expliquer pourquoi on parle désormais d’intelligence artificielle à chaque avancée technologique ? Pourquoi y voit-on comme une rupture dans la continuité d’un processus qui ne cesse d’évoluer depuis les débuts de l’informatique ?
Est-ce un moyen d’attirer l’attention sur la percée de nouvelles technologies dont les incidences pourraient bien changer en profondeur nos modes de vie ? Y-a-t-il réellement une intention chez l’homme de transférer son pouvoir de décision à la machine ?

Pour “LogMeIn”, société américaine de 4000 personnes, le but de l’IA n’est pas de remplacer les humains, mais de les aider à être plus efficaces dans leur travail. En utilisant ses softs, les entreprises vont pouvoir identifier les demandes simples et répétitives faites à leurs salariés et les traiter de façon automatique pour ne leur laisser que les questions complexes.

Pour Frédéric Meyer, “Senior Solutions Consultant” chez LogMeIn, définir l’IA est difficile car chacun l’aborde à sa façon. L’IA ne se conçoit pas sans une LGU (Language Good Understanding), c’est à dire une bonne compréhension de la langue naturelle et une LGP (Language Good Processing) une capacité à effectuer un bon traitement de cette compréhension. “On doit pouvoir parler d’une harmonie entre ce qu’on appelle les bots (intervenants dans une interaction homme/machine) et il y a encore beaucoup à faire dans ce domaine. Actuellement, certains dialogues de ce type sont si peu ergonomiques que le recours à l’humain reste encore le plus sûr moyen de satisfaire le client final“, relève-t-il.

“Konverso” est une société créée en février 2017 après un prix d’innovation décerné par BpiFrance et le ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche français qui lui a permis d’obtenir un financement pour développer sa solution. Basée en région parisienne, à Issy-les-Moulineaux, elle compte une vingtaine d’ingénieurs dans différentes disciplines comme le “machine learning”, le traitement du langage automatisé et les plateformes analytiques.

Comme précédemment, son activité consiste à simplifier le travail des collaborateurs d’une entreprise, en améliorant la qualité de ses self-services et en augmentant la productivité de son service “Desk”, afin de générer des économies tout en maximisant la satisfaction des utilisateurs finaux.

Pour Bertrand Lafforgue, co-fondateur de Konverso, on a besoin pour analyser et automatiser la chaine de valeur d’un service Desk de trois types de solution :
– Le machine learning pour aider à catégoriser automatiquement les flux entrants des demandes clients, emails, self-services utilisateurs, etc.
– Le traitement de la reccurence (50% en moyenne des problèmes remontés au service Desk sont connus.) en déléguant cette part de travail à une assistance virtuelle.
– Des logiciels de RPA “robotic process automation” pour s’occuper des autres demandes et incidents. 30 à 40% des demandes restantes peuvent également faire l’objet d’un processus de traitement automatisé lié au système d’information de l’entreprise.

“L’IA, c’est à la fois des machines d’apprentissage, de compréhension du langage humain avec ses subtilités et ses ambiguïtés et des services de connaissance pour pouvoir répondre et satisfaire les utilisateurs finaux”, résume-t-il.

C’est ce que pense Frédérick Goujon, responsable de la société “Neurochain” créée en début d’année après une levée de fonds. Son activité consiste à amener de l’intelligence artificielle dans une “blockchain”. Une blockchain est un système d’échange dématérialisé et décentralisé, sans points de contrôle entre les différents éléments qui le compose. Elle permet d’échanger que ce soit de la cryptomonnaie (le “use case” le plus connu étant le Bitcoin), mais également de l’information et des biens numérisés. Tout ce que l’on va vouloir échanger à l’avenir pourra être pris en charge et transiter par la Blockchain.

L’IA ajoutée à la Blockchain va permettre de renforcer la sécurisation des transactions, de faire de l’analyse de fraude, du “workflow”, toute une liste de fonctionnalités que l’on va réaliser directement dans la blockchain afin de pouvoir y stocker beaucoup plus d’informations dans de meilleures conditions de sécurité.

Pour Frédérick Goujon donc, “l’IA n’est pas une intelligence comme la pensée ou la réflexion. Il s’agit simplement de permettre à la machine d’interagir plus efficacement à l’aide d’un raisonnement informatique. Il faut relativiser la notion d’intelligence artificielle, afin que le public ne s’imagine pas que l’on va donner le pouvoir à l’ordinateur. On en est très loin.”

Pour Grégoire Pfirsch, l’un des deux fondateurs de la start-up “Q°emotion” dont les bureaux sont à Troyes et à Paris, l’IA doit parvenir à détecter et à analyser la nature des émotions et des sensations ressenties par les clients lorsqu’ils rédigent et adressent leurs messages à une entreprise. Les feedbacks de tout type : emails, avis sur les sites marchands et les réseaux sociaux, reviews, commentaires et enquêtes de satisfaction divers et variés, etc., sont analysés afin d’être sûr d’y apporter une réponse appropriée.

Quelle que soit la nature des émotions décelées, la joie, la surprise, la peur, l’angoisse, la colère ou encore le dégout dans le message reçu, la réponse apportée en tiendra compte. Une trentaine de langues de tous les continents sont actuellement étudiées et après trois ans de travail à répertorier des millions de mots avec leur sens émotionnel, les algorithmes de Q°emotion parviennent désormais à faire émerger le sens émotionnel d’un écrit avec précision. “Pour cela, explique Grégoire Pfirsch, nous utilisons des systèmes de machine learning qui vont permettre aux algorithmes d’apprendre automatiquement les mots, les expressions, les différents éléments du langage dans différents contextes afin d’enrichir nos dictionnaires en langage émotionnel.”

Il y a deux manières d’utiliser les résultats obtenus :
– Soit en cherchant à les comprendre à froid. Qu’est-ce qui a pu susciter de la peur ou de la colère à cet instant ? Est-ce un problème de sécurité lié à une personne, à un lieu ?
– Soit en essayant, lors d’un échange, d’une conversation (email, chatbot, etc.) de réagir à chaud, afin de désamorcer une crise ou de partager une joie.

La société “XXII” comporte une cinquantaine de personnes après seulement trois ans d’existence. Installée à Suresnes en banlieue parisienne avec deux bureaux commerciaux en Chine et aux Etats-Unis, son activité tourne autour de l’intelligence artificielle liée à la vision dont peut être équipé l’ordinateur et à l’interprétation des images traitées. Pour Maïwenn Regnault, “Communication Manager” de la société, la sécurité est le principal marché aujourd’hui pour cette technologie. “On apporte de l’intelligence aux caméras pour les amener à reproduire au plus près ce qu’est capable de faire l’œil humain“, indique-t-elle.

Les algorithmes développés sont en mesure de détecter tout type de comportements et de situations inhabituels : une personne en difficulté, des bagages abandonnés, des mouvements dans des zones à risques et de prévenir en temps réel en cas de danger. Ces outils s’installent principalement dans les lieux publics, les gares, les aéroports, les centres commerciaux, mais aussi les chantiers, les usines, les maisons de retraites, etc.

Les algorythmes vont réagir lorsqu’un porteur va s’éloigner de son bagage, lors d’une perte de verticalité, lors d’une concentration de personnes ou de matériaux, etc. Selon les situations, une alerte va être envoyée aux agents chargés de la sécurité afin d’attirer leur attention. Pour les promoteurs de XXII, “l’IA, ce n’est pas de la magie, c’est d’abord des mathématiques, des algorithmes, des ordinateurs auxquels on fournit des lignes de conduite qui doivent s’appliquer. C’est aussi du marketing avec ses atouts et ses excès, mais même avec de l’IA un peu partout, cela reste un apport indéniable et bénéfique, une intelligence encore partielle mais une aide totalement indispensable.”

Président fondateur de la société “intellitech” créée en 1998 à Compiègne au nord de Paris, le professeur Zyed Zalila est à la tête d’une équipe de 15 personnes composée exclusivement d’ingénieurs de haut niveau et de docteurs de l’université de technologie de Compiègne. Sa société de R&D est spécialisée dans la conception de systèmes décisionnels prédictifs. Conçu comme une sorte de scientifique virtuel, comme un collaborateur supplémentaire, son robot intelligent “Xtractis” permet, à partir d’une base de données structurée, de découvrir de la connaissance et de générer de la connaissance prédictive.

Pour le professeur Zalila, l’IA n’est pas une nouveauté, il travaille avec elle depuis plus de 30 ans. Elle ne peut s’appréhender et se concevoir que dans une approche scientifique multidisciplinaire, en l’occurrence philosophique, mathématique et algorithmique. Elle est applicable à tous les grands domaines d’activité : la santé, mais aussi la finance, l’industrie, l’agroalimentaire, etc.

Pour rendre possible l’IA, il a fallu penser à détourner la puissance de calcul des cartes graphiques qu’on utilise pour fluidifier les jeux vidéos et les images de synthèse, ce que Xtractis a été un des premiers à réaliser. “Les algorithmes étaient disponibles, mais pas la puissance de calcul et c’est cette innovation qui a donné naissance à l’IA telle que nous la connaissons aujourd’hui“, précise Zyed Zalila.

Les 400 robots Xtractis de la société travaillent 24h/24, toute l’année sans relâche, à la résolution de problèmes complexes qui font intervenir des milliers, voire des dizaines de milliers de variables; l’exemple le plus connu étant celui de la médecine prédictive en mesure d’anticiper une maladie comme un cancer chez une personne.

Pour y parvenir, il faut non seulement analyser le génome du patient, mais aussi l’environnement dans lequel il vit, car en fonction de ce contexte, les gênes peuvent ou non s’exprimer. Une étude de ce type suppose de prendre en compte 26 000 variables et aucun être humain ne peut résoudre ce type de problème seul. Il faut une intelligence artificielle, une sorte d'”exo-cerveau”, sur le modèle de l’exo-squelette, capable de prendre le relais et de percevoir ce qui est hors de portée pour l’être humain.

L’observation et l’analyse de TIC Mag

L’intelligence artificielle finira-t-elle par reproduire et dépasser les performances du cerveau humain ?
A la lecture de ces témoignages, on comprend qu’il y a au moins deux approches possibles.
– La première cherche à imiter, à se rapprocher des performances humaines pour mettre en place des solutions interactives donnant l’illusion qu’on communique avec une personne et non avec une machine.
– La seconde veut les dépasser en s’attaquant à leurs faiblesses.
On peut toujours comparer l’intelligence artificielle à celle de l’humain afin de noter les progrès de l’une, les insuffisances de l’autre. Il faut bien les comprendre comme deux intelligences distinctes. Il n’y a pas de sous intelligence, mais des intelligences. Elles peuvent avoir des similitudes, mais leurs caractéristiques et leurs différences sont telles qu’il est inimaginable qu’on ne puisse plus un jour les distinguer.

L’humain ne pourra plus jamais rivaliser avec les capacités de calcul de la machine, ni avec son endurance, mais la machine ne parviendra pas à simuler à l’identique la sensibilité humaine, des qualités si singulières, comme le courage, la créativité, l’amour et la compassion, l’anticonformisme, la culpabilité pour n’en citer que quelques-unes.

La machine cherchera toujours à imiter les fonctions cognitives du cerveau, à reproduire des aptitudes sensorielles, la précision des gestes, à accroître ses capacités de stockage et d’apprentissage, à développer son sens pratique, etc. Mais, même si ses avancées sont rapides et parfois impressionnantes, sans conscience d’où elle est, ni de ce qu’elle est, ni de ce qu’elle fait, la machine reste à jamais limitée. Elle ne peut pas supplanter l’humain dans tous les domaines requérant des compétences qui lui sont en aucun cas accessibles et ce, même si les auto-apprentissages dont on la dit capable cherchaient à en décider autrement.

L’IA comme l’automation ne sont que l’expression d’une intelligence humaine. L’IA reste un concept assez flou dans lequel ceux qui travaillent à leur manière à imiter l’intelligence humaine peuvent se retrouver. Les algorithmes qui permettent à l’humain de voir et de dépasser ses propres limites y ont toute leur place. L’IA, de par sa capacité de synthèse et sa rapidité d’exécution, remplacera probablement bon nombre de personnes à leur poste de travail ce qui obligera l’emploi à se réinventer ou à se raréfier et l’homme poursuivra ses recherches en IA, parce qu’il ne peut en être autrement.

Espérons simplement, si nous décidons un jour de transférer notre pouvoir de décision à la machine afin de garantir un traitement des problèmes plus sûr, plus constant et plus équitable, que nous pourrons quand même faire appel de ses décisions afin de préserver et de perpétuer notre gout prononcé pour la sémantique, la dialectique et le débat.

Par Philippe Mingotaud *

* Philippe Mingotaud est le correspondant de TIC Mag en Europe. Il est par ailleurs spécialiste sur les questions de l’informatique et des nouvelles technologies. Philippe est également l’éditeur de la suite logicielle ServoCall et SerVisual que vous pouvez acquérir ou consulter à travers les adresses Skype : servocall – Twitter : @ServoCall.