Jean-François Goudou, VP Research chez Meero, nous explique sa vision de l’intelligence artificielle et des progrès qu’elle a réalisés ces dernières années.

« Les algos n’arriveront jamais à avoir une conscience du monde telles que nous pouvons l’avoir. » Crédit : Getty / Feodora Chiosea

Jean-François Goudou interviendra le 6 décembre prochain sur la scène de la Digital Tech Conference à Rennes, dont nous avons le plaisir d’être partenaire. Fort de plus de 15 ans d’expérience dans l’innovation, l’intelligence et la robotique, il a rejoint les équipes de Meero il y a un an, où il est à la tête d’une équipe d’ingénieurs et de chercheurs en IA. Dans cette interview, il nous explique sa vision de l’intelligence artificielle, de son utilité et de ses limites, et de sa perception par le grand public. Et pour aller plus loin, nous vous attendons à Rennes le 6 décembre au Couvent des Jacobins à l’occasion de sa conférence « Mythes et légendes de l’intelligence artificielle » !

Vous allez animer une conférence sur le thème des mythes et légendes de l’intelligence artificielle à l’occasion de la Digital Tech Conference. Sur quoi reposent ces mythes et légendes ?

Le terme « intelligence artificielle » est apparu très tôt, dès les années 50, quand une dizaine de chercheurs américains et britanniques se sont regroupés à Dartmouth pour discuter de la manière de reproduire de manière artificielle ou mécanique des calculs ou des comportements que seuls les humains savaient faire. De manière globale, on regroupe sous le terme intelligence artificielle maintenant tous les comportements qui sont assimilables à ce qu’un humain ferait et qui serait considéré comme « intelligent ». Avec ce raisonnement, une calculatrice est une IA, puisqu’elle calcule beaucoup plus vite que nous.

Les choses se sont grandement accélérées depuis le milieu des années 2010. Grâce au deep learning, et notamment avec le concept de perception, qu’elle soit visuelle, sonore ou d’interprétation de texte, l’IA est devenue omniprésente médiatiquement. Elle fait naître beaucoup d’émotions humaines, notamment le mythe que l’IA peut remplacer un humain. Ce mythe est alimenté par la culture, par exemple à travers des films comme Matrix ou Terminator. C’est un phénomène qui s’auto-amplifie, et amène dans son sillage son lot de start-ups et d’investisseurs qui surfent sur le phénomène pour prendre une place médiatiquement.

Parler d’intelligence artificielle pour une start-up a-t-il encore du sens aujourd’hui ?

Le bruit est important et noie le propos. Tout le monde en parle, donc plus personne n’en parle. Tout le monde en fait, donc plus personne n’en fait… Le terme d’intelligence artificielle a été galvaudé, on ne sait plus vraiment qui fait quoi. Il est donc nécessaire de se repencher sur des critères plus classiques de compréhension et d’estimation. Par exemple, s’intéresser aux personnes qui ont été recrutées par une société : ont-elles des compétences techniques, des compétences scientifiques ? Ou est-ce qu’elles s’appuient sur des fournisseurs tiers qui l’ont ? Il faut également replacer les termes à leur place : le machine learning ne fait pas tout, l’IA ne fait pas tout. Le vocabulaire est souvent mal adapté à l’activité réellement menée et sur laquelle les sociétés veulent communiquer.

Il est vraiment nécessaire de travailler sur une définition plus claire des termes utilisés. La perception de l’intelligence artificielle est également très dépendante de la culture, elle est par exemple différente en Europe et en Asie. En Europe, on place derrière l’intelligence artificielle la peur du déclassement, de pertes d’emploi et d’un remplacement de l’humain par les machines.

D’où vient ce sentiment négatif ?

C’est assez similaire à ce qui se passe en matière de robotique. Un robot très humanoïde nous fait beaucoup plus peur qu’un robot non humanoïde, car l’apparence physique est quasiment humaine à quelques détails près. Cela créé une dissonance cognitive, on se focalise fortement sur ces détails et on perçoit un humain alors que ce n’est pas du tout le cas. C’est extrêmement désagréable, beaucoup plus que lorsque l’on observe un robot qui a une apparence complètement différente. La peur arrive lorsque le comportement se rapproche du nôtre. C’est ce qu’il se passe également avec tout ce qui touche au deep learning ou aux chatbots, la médiatisation des activités scientifiques sur ce sujet présente exclusivement, et souvent hors de leur contexte, les expérimentations qui montrent des résultats impressionnants, en occultant l’aspect de généralisation des résultats. Notre perception de ce que fait l’algorithme sur un ordinateur est alors amplifiée, et projetée sur d’autres contexte, alors que cet algorithme est totalement inconscient de l’action qu’il mène, et qu’il fournirait probablement des résultats décevants dans la plupart des cas.

L’idée d’une intelligence artificielle vraiment intelligente est donc fausse…

Tout ce que l’on développe en termes d’algorithmie, de traitements d’images notamment, reste un ensemble d’outils qui peut faire de belles choses, qui peut de manière automatique fournir de l’information à des humains, mais qui laissera toujours les humains au cœur des prises de décision. Les algorithmes n’arriveront jamais à avoir une compréhension et une conscience du monde telles que nous pouvons l’avoir.

Pour moi, l’intelligence artificielle est à comprendre comme un tournevis tout comme un algorithme. C’est avant tout un outil ! Pour prendre l’exemple de retouches photos, un humain sera capable de s’adapter pour comprendre comment rendre l’image plus belle. Un algorithme pourra réaliser des choses de manière totalement automatique, faciliter la retouche, mais commettra beaucoup d’erreurs s’il doit décider de lui-même ce qu’il faut changer. Il ne sait pas s’adapter au contexte.

Peut-on définir des champs d’application de l’intelligence artificielle actuellement ?

Il y a des grandes familles qui sont historiquement présentes. Pour commencer, citons tout ce qui est optimisation, traitement de gros volumes de données, regroupement de données par paquets similaires, classification, etc. Ce sont des problématiques assez classiques qui sont plutôt abstraites, donc qui ne font pas trop peur. Ensuite, depuis 2010-2012, nous avons assisté à une explosion du deep learning, notamment due à l’élargissement des bases de données et à une puissance de calcul qui a augmenté très fortement. Nous sommes depuis ce moment-là capables de faire des choses beaucoup plus efficaces que ce que nous faisions 10 ou 15 ans auparavant : compréhension d’images, de textes, et plus globalement tout ce qui est lié à la perception humaine. Ces progrès ouvrent énormément de portes, notamment sur la compréhension des usages des gens sur Internet et de leurs interactions vocales ou textuelles. Nous sommes désormais capables d’extraire énormément d’informations, de les transformer, de dialoguer, ce qui est relativement récent.

Comment Meero utilise aujourd’hui l’intelligence artificielle dans son service ?

Meero est une entreprise de production de photos, principalement. Et dans le cycle de vie d’une photo, il y a évidemment la capture par un photographe, mais il y a également ensuite une partie que l’on appelle editing et retouche qui est nécessaire parce que l’appareil photo est limité et que les photographes ont des capacités qui diffèrent. L’editing sert à donc reproduire ce qu’un humain verrait à la place du photographe et que le boîtier n’a pas pu capturer. Il y a nécessairement un travail manuel à faire parce qu’aucun shoot ne se ressemble. Nous sommes capables d’automatiser une partie de ce traitement par des algorithmes qui vont essayer de comprendre le contenu des images et de le modifier en fonction de cette interprétation. Quand j’utilise le mot « interprétation », il ne faut évidemment pas le prendre au sens humain du terme. La compréhension se fait au sens mathématique, avec une application moins fine que ce que pourrait faire un humain. Les « boîtes à outils » développées par l’intelligence artificielle ont beau être de plus en plus perfectionnées, elles n’en restent pas moins que des outils et nécessitent de toute façon a minima des travaux de vérification de qualité ou de finition par des humains.

D’après vous, vers quoi s’oriente l’intelligence artificielle ?

À terme, nous allons pouvoir combiner différents outils pour créer des outils encore plus perfectionnés, qui vont être extrêmement efficaces pour des tâches précises. C’est de toutes façons sur des tâches délimitées que les algorithmes sont les plus efficaces. C’est le cas par exemple sur les deepfakes qui font actuellement couler beaucoup d’encre. Je pense que d’ici quelques années, nous serons capables d’aller beaucoup plus loin en termes d’outils créatifs que ce qui se fait maintenant, avec un temps de travail beaucoup plus court. Cela va demander de moins en moins de ressources également. De notre côté, nous allons créer des outils beaucoup plus fins en termes de rendu, qui permettront d’arriver à des résultats optimisés en passant de moins en moins de temps. Ces améliorations doivent aider la créativité en permettant d’avoir des contenus de qualité plus simplement.



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