Avec les dernières percées technologiques en matière d’informatique ces dernières années, nous pouvons nous rendre compte que nous sommes bel et bien au coeur d’un monde en changement. Comme on peut le constater avec les différentes technologies à disposition du grand public : traduction et reconnaissance vocale vont toujours en s’améliorant; Google Photos est capable de classifier les images que vous avez prises avec votre téléphone intelligent; capable aussi de les « tagguer » avec des mots clés; capable de classer aussi par photo de personne individuelle ! (Essayez-le : cliquez sur la loupe dans Google Photos et vous verrez la magie!) Saviez-vous qu’en 2023, nous serons en mesure d’atteindre la puissance d’un cerveau humain avec un super ordinateur ?

Wow ! Mais sachez qu’en 2045, un seul super ordinateur devrait avoir la puissance des cerveaux de tous les humains sur terre combinés !

Nous pouvons communiquer avec nos proches bien qu’ils soient à l’autre bout de la planète en conversation vidéo, la médecine avance à une vitesse phénoménale, dans moins de 10 ans nous allons avoir des voitures 100% autonomes.

Par exemple, Google X Labs (whoops, Alphabet…) qui a racheté presque toutes les entreprises en robotique et en intelligence artificielle les plus innovantes, dont Boston Dynamics que vous devez déjà connaître pour entre-autre son robot quadrupède qui peut marcher dans des environnements très accidentés et garder son équilibre malgré des coups d’une certaine force.

L’intelligence artificielle là-dedans ?

Maintenant que nous avons les muscles mécaniques comme les moteurs, la science commence à nous dévoiler les cerveaux mécaniques/artificiels.

L’intelligence artificielle (IA), ou apprentissage informatique, peut permettre à un ordinateur de trouver des solutions à des problèmes de façon pratiquement autonome : prise de décision, analyse des risques, reconnaissance de l’écriture, du langage, des fautes de grammaires, reconnaissance biométrique, signaux électriques du corps humain (cerveau, membres) etc … L’un de ces algorithmes est le réseau de neurones multicouches. Cet algorithme est quasiment universel, vous lui donnez en échantillon des paramètres en entrée et une sortie désirée.

Ex : score au test à l’école selon heures étudiées et heures de sommeil.

(Sommeil : 3h, étude : 3h) = 68% au test
(Sommeil : 8h, étude : 4h) = 96% au test

Après avoir fourni plusieurs échantillons au système, vous pouvez lui demander par exemple « si je dors 6 heures et j’étudies 3 heures, combien j’aurai à mon test ? » Évidemment, plus vous donnerez d’échantillons au système, plus précis il sera. Vous pouvez même avoir plusieurs sorties à votre réseau de neurones, voire plus de sorties que d’entrées et quand même avoir des résultats révélateurs.

Et nous n’avons pas parlé de la vision informatique et des avantages considérables de l’IA dans le secteur médical!

Cet algorithme a de nombreux autres usages intéressants, en plus d’être utilisé pour tous les exemples cités plus haut, c’est aussi le même algorithme pour faire tenir un robot bipède en équilibre, mais aussi pour les prothèses myoélectriques.

Cette technique ne peut évidemment pas régler et n’est pas optimale pour tous les problèmes, toutefois il existe une multitude d’algorithmes d’apprentissage informatique différents plus appropriés et performants pour certaines tâches en particulier (classification, détection, reconnaissance, prédiction, décision, etc …)

Nous pouvons déjà accomplir des choses assez impressionnantes avec les technologies d’apprentissage informatique, et vous pouvez considérer que ce n’est que le début (voir le graphique plus bas).

Puissance des ordinateurs au fil des années

NOTE: Le nombre de transistors d’un processeur double environ tous les 18 mois.
Cliquez ici pour en savoir plus à propos de la Conjecture de Moore

Humans Need Not Apply

La technologie a toujours des bons et des mauvais côtés. Rappelons, depuis l’industrialisation, tous les gens qui ont perdu leur emploi à cause des percées technologiques, ou vont le perdre… (Lire aussi notre article qui explique pourquoi: L’impression 3D coûtera 5 millions d’emplois d’ici 5 ans). Mais en même temps, cela permet de créer des emplois de plus en plus spécialisés et efficaces. Est-ce que ce dilemme sera bon pour tous le monde ?

Voici un documentaire de 15 minutes qui s’intitule « Humans Need Not Apply », sous-titré en français, qui donne un panorama sur les possibilités actuelles de l’intelligence artificielle, ainsi qu’un aperçu du futur.

Qu’est-ce que le futur nous réserve ? Seul l’avenir nous le dira !

La singularité technologique va-t’elle exister un jour ? Qu’en pensez-vous ?