L’intelligence artificielle n’est plus un fantasme mais une réalité qui nous accompagne dans notre quotidien. Elle ouvre aujourd’hui autant de possibilités qu’elle soulève de questions. Cet article vous en dira plus sur les différents enjeux liés à l’IA.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
L’Intelligence artificielle, abrégée par IA, représente la faculté d’une machine à imiter la manière dont notre cerveau traite l’information. Elle s’appuie sur des algorithmes complexes d’apprentissage automatique et des règles pour analyser de grandes quantités de données afin d’identifier des schémas qui servent de base à ses modèles de prise de décision.
Il ne s’agit pas simplement d’une technologie unique, mais plutôt d’un ensemble diversifié de technologies et de méthodologies qui participent au renforcement de l’intelligence des machines.
De nombreux outils sont utilisés en IA, y compris des versions de recherche et d’optimisation mathématique, des réseaux neuronaux artificiels et des méthodes basées sur les statistiques, les probabilités et l’économie.
Le domaine de l’IA s’appuie sur l’informatique, l’ingénierie de l’information, les mathématiques, la psychologie, la linguistique, la philosophie et bien d’autres domaines.
Quels sont les différents types d’intelligence artificielle ?
On peut distinguer trois grands niveaux théoriques d’IA :
L’IA faible, ou IA étroite, est une IA conçue pour accomplir une tâche spécifique. Elle est « faible » non pas parce qu’elle est inefficace, mais parce qu’elle est limitée à une fonction précise. Par exemple, un système de reconnaissance vocale est une IA faible car il est spécialisé dans l’interprétation et la réponse à la parole humaine.
Bien qu’excellant dans leur contexte prédéfini, ces systèmes ne possèdent pas l’intelligence générale de l’être humain. Ce type d’IA n’a aucune sensibilité, ni aucune conscience, ni aucune capacité de raisonnement.
L’intelligence artificielle dite « faible » est celle qui existe aujourd’hui.
L’IA forte, ou IA générale, est une forme d’intelligence artificielle qui a la capacité de comprendre, d’apprendre et d’appliquer son apprentissage à des tâches diverses et variées, tout comme un être humain. Une IA forte serait capable de résoudre des problèmes généraux sans être spécifiquement programmée pour chacun.
L’IA forte relève aujourd’hui de la science-fiction. Elle correspond à la plupart de ce que l’on voit dans les films et séries — Westworld, Ex Machina, Her, I robot, etc.
Elle est à ce jour hors de portée, faute de supercalculateurs assez puissants et de compréhension et modélisation fine de l’intelligence humaine.
La superintelligence artificielle est une forme d’IA qui dépasserait les capacités cognitives humaines, et mènerait à la singularité technologique, c’est-à-dire à un bouleversement imprévisible du cours des événements. Plus avancée et plus performante que l’IA forte, son développement est purement théorique à l’heure actuelle.
Elle correspond au personnage de Skynet dans Terminator ou la matrice dans Matrix.
Les principales technologies d’intelligence artificielle
On parle à tort de l’IA comme une technologie. L’intelligence artificielle recouvre un ensemble de technologies :
Le système expert : cet outil basé sur l’IA permet de modéliser le savoir-faire d’un spécialiste dans un domaine précis. Pour cela, elle met en relation une base de connaissances, un ensemble de règles et un moteur d’inférences simulant le raisonnement du professionnel.
Le machine learning : cette technologie « data science » est aussi appelée apprentissage automatique. Concrètement, les algorithmes sont confrontés à un grand volume de données pour améliorer et affiner leur capacité de prédiction des résultats.
Le deep learning : dérivé du machine learning, ce concept IA va plus loin dans l’apprentissage automatique, avec des algorithmes inspirés des réseaux neuronaux du cerveau humain. En clair, la machine analyse des données brutes, sans règles préprogrammées afin d’apprendre de ses erreurs sans intervention humaine.
L’IA générative est une technologie orientée vers la création autonome de données et de contenus. C’est sans doute l’IA la plus connue du grand public avec ChatGPT pour la génération de texte ou Midjourney pour les images, qui s’appuient sur des algorithmes abreuvés de données grâce au machine learning.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?
Une intelligence artificielle peut fonctionner grâce à l’addition de 3 grands facteurs : une vaste quantité de data ; une puissance informatique extraordinaire, notamment grâce au cloud ; et des algorithmes révolutionnaires, basés sur le deep-learning.
Une IA « se nourrit » de données. Elle nécessite un flux constant de données pour apprendre, s’entraîner et améliorer ses performances. Ces données peuvent inclure des informations textuelles, des images, des vidéos ou d’autres types de données selon la tâche spécifique de l’IA. Plus les données sont variées et de haute qualité, plus l’IA a la possibilité de développer une compréhension robuste et précise de son domaine d’application. En ce sens, on pourrait dire que les données sont la « nourriture ».qui alimente la croissance et l’amélioration des capacités d’une IA.
Pour résumer, l’IA fonctionne en 6 étapes :
1. Collecte de données : l’IA commence par collecter des données provenant de diverses sources. Ces données peuvent être des images, des textes, des vidéos, etc. Elles serviront de base d’apprentissage à l’IA.
2. Apprentissage : l’IA utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser et apprendre à partir des données collectées. Il existe différents types d’apprentissage, dont l’apprentissage supervisé (avec des données étiquetées) et l’apprentissage non supervisé (sans étiquette).
3. Modélisation : sur la base des données apprises, l’IA crée des modèles qui sont essentiellement des représentations mathématiques des schémas et des relations présents dans les données.
4. Prédiction/Action : une fois que le modèle est créé, l’IA peut l’utiliser pour effectuer des prédictions ou prendre des actions en fonction des nouvelles données qu’elle rencontre. Par exemple, elle peut identifier des objets dans une image, traduire des langues, recommander des produits, etc.
5. Rétroaction : l’IA utilise la rétroaction obtenue après avoir effectué des prédictions ou des actions pour ajuster ses modèles. Cela contribue à améliorer ses performances au fil du temps.
6. Répétition : l’IA s’améliore de manière continue en répétant le cycle d’apprentissage, de modélisation, de prédiction et de rétroaction avec plus de données et d’expérience.
Quelles sont les différentes applications de l’IA ?
L’IA contribue déjà à faciliter notre vie de tous les jours dans plusieurs domaines. Voici quelques exemples parmi les nombreux cas d’utilisation de l’IA :
Les chatbots : ces programmes, issus de l’IA générative type ChatGPT, peuvent produire des réponses qu’on pourrait imaginer provenant d’un humain. Ces chatbots, disponibles 24H/24, 7j/7, sont utilisés par les entreprises et les administrations pour identifier rapidement les demandes provenant des utilisateurs humains et y répondre efficacement sans intervention humaine, via le traitement du langage naturel (NLP).
Les véhicules autonomes : la capacité de l’IA à établir des prédictions lui permet de réagir aux conditions routières en situation réelle, même si elles n’ont jamais été rencontrées auparavant. Outre son utilisation dans les véhicules autonomes, l’IA permet aussi de prévenir les accidents avec des capteurs automatiques détectant les situations dangereuses.
Les moteurs de recherche : de nombreux moteurs de recherche comme Google ou Bing utilise l’IA pour apporter des réponses personnalisées en fonction des requêtes des utilisateurs en quelques secondes.
Les algorithmes de recommandation : les réseaux sociaux, les moteurs de recherche, les sites d’e-commerce et les plateformes de streaming utilisent des algorithmes qui puisent dans l’intelligence artificielle pour personnaliser l’expérience utilisateur.
- Les plateformes de streaming, à l’exemple de Netflix ou Spotify, emploient des algorithmes utilisant l’IA afin de recommander automatiquement des contenus aux utilisateurs en fonction de leurs préférences de visionnage ou d’écoute.
- L’IA peut également servir à adapter les tarifs d’un produit ou d’un service d’après les habitudes de navigation d’un internaute, voire prédire ses habitudes d’achat. C’est le cas d’Amazon et de son IA transactionnelle.
Les soins de santé : l’intelligence artificielle s’avère particulièrement efficace dans le domaine de la santé. L’IA est capable d’apporter une aide précieuse aux professionnels de santé dans la prévention, la prédiction, le diagnostic et le traitement d’une pathologie. Elle intervient aussi pour améliorer les traitements dans les recherches pharmaceutiques.
La finance : de nombreuses sociétés financières utilisent l’IA pour tenter d’identifier les tendances du marché ou de prédire quelles actions seront performantes. Les banques utilisent aujourd’hui des systèmes d’Intelligence Artificielle pour organiser leurs opérations, tenir leur comptabilité, investir dans des actions et gérer leurs biens. Quand au gouvernement, il utilise l’IA pour lutter contre la fraude.
Les technologies de reconnaissance faciale : elles permettent d’optimiser l’authentification biométrique sur les smartphones, ou encore les systèmes de sécurité dans les lieux publics tels que les aéroports.
De plus en plus d’appareils connectés en réseau, à l’exemple des assistants vocaux, des appareils électroménagers ou encore de certains équipements médicaux, deviennent autonomes grâce à l’IA et génèrent et partagent des données dans le cadre de l’Internet des objets (IoT).
Le codage : les LLM permettent de générer rapidement du code pour de nouvelles fonctions, de créer de la documentation et de rechercher des vulnérabilités dans le code existant.
La création de contenu : les modèles d’IA générative peuvent générer du texte, des images, des vidéos, etc.
La création de rapports : l’analyse et la synthèse des données sont des tâches répétitives qui peuvent souvent être automatisées grâce à l’apprentissage automatique.
D’autres utilisations de l’IA sont encore à découvrir et les scénarios d’utilisation continueront de s’enrichir à mesure que les capacités de l’IA continueront à se développer.
Les IA sont-elles infaillibles ?
Certainement pas. Les IA actuelles ont plusieurs défauts majeurs.
Les hallucinations. Il est fréquent que des IA, notamment génératives, assènent sur un ton péremptoire des affirmations entièrement inventées. En 2023, un cabinet d’avocats s’est ainsi fait rabrouer par un juge new-yorkais pour avoir rendu un mémoire rédigé par ChatGPT dans lequel l’algorithme avait glissé, sur un ton affirmatif particulièrement convaincant, six arrêts de justice en réalité complètement fictifs.
Google a estimé que la réduction de ces hallucinations était actuellement le défi « fondamental » des IA génératives. Le quotidien régional L’Est républicain tire ainsi des leçons partagées de l’usage expérimental de ChatGPT pour titrer et éditer les articles : si la direction s’est félicitée d’un gain de temps, les journalistes ont constaté de nombreuses approximations et erreurs contraires à l’éthique d’un journal d’information.
Les biais. Les IA étant « entraînées » sur des bases de données, il suffit que celles-ci comportent des biais pour que l’algorithme les reproduise. En 2016, Microsoft avait ainsi dû rapidement mettre hors ligne Tay, une IA conversationnelle, qui avait tenu des propos négationnistes. « Beaucoup de gens nous disent que cela montre que l’IA a des préjugés, expliquait à l’époque la chercheuse britannique Joanna Bryson dans le Guardian. Mais non. Cela montre que nous avons des préjugés, et que l’IA les apprend. » L’usage de l’IA dans la vidéosurveillance témoigne ainsi de biais ethniques. L’ingénieure en informatique Joy Buolamwini, fondatrice de l’Algorithmic Justice League – une organisation visant à combattre les préjugés dans les processus de décision des logiciels –, a montré dès 2018 que son taux d’erreur d’identification était de 1 % pour un homme blanc mais de 35 % à 38 % pour une femme de couleur.
Les failles. Enfin, les IA peuvent être détournées de leur usage initial par des utilisateurs mal intentionnés, soit en jouant avec les instructions, soit en « empoisonnant » leur base de données. C’est ainsi qu’une faille, dite de la « grand-mère », a permis à des internautes de faire énoncer par ChatGPT la recette d’une bombe.
L’IA présente-t-elle des risques ?
L’IA a permis de nombreuses avancées dans divers domaines. Cependant, comme pour toute technologie, il existe également un risque d’utilisation abusive pouvant entraîner des conséquences désastreuses.
Risques pour la sécurité
Développement de logiciels malveillants : les cybercriminels utilisent l’IA générative (GenAI) pour créer des logiciels malveillants « intelligents » qui peuvent modifier leur code pour échapper à la détection par les systèmes de sécurité traditionnels. Ainsi, les équipes de sécurité ont plus de mal à identifier et à neutraliser les menaces.
Spam : l’IA peut être utilisé pour rédiger des e-mails de spam alléchants.
Hameçonnage et ingénierie sociale : l’IA peut générer des e-mails d’hameçonnage qui imitent un langage et un style de communications légitimes. Ces e-mails générés par l’IA peuvent être très convaincants, surtout s’ils sont personnalisés ou basés sur une analyse de données collectées au préalable. Ces attaques peuvent capturer des identifiants ou inciter un utilisateur autorisé à installer des logiciels malveillants ou à fournir un accès aux pirates.
Attaques DDoS : l’IA permet également d’automatiser ce type d’attaque visant à submerger de trafic une adresse IP spécifique.
Craquage de mots de passe : les cybercriminels utilisent l’IA pour déchiffrer les mots de passe via des attaques de type force brute et dictionnaire. Ils peuvent ainsi obtenir un accès non autorisé à des comptes, des données et des systèmes sensibles.
Fausses informations rédigées par IA :
Un autre danger que représente l’IA est celui des préjugés et de la désinformation. Les humains sont intrinsèquement biaisés, il serait donc insensé de supposer que notre création d’IA ne le serait pas. La différence est que nous pouvons identifier nos préjugés, mais l’IA considère toutes les données qui y sont programmées comme une vérité objective. C’est pourquoi les plateformes de réseaux sociaux font appel à des modérateurs humains et à des vérificateurs de faits pour limiter la propagation de la désinformation. Remplacez-les par l’IA, et tout plante.
L’IA pourrait également être utilisée pour écrire des articles de propagande semblant être émises par une source fiable et générer de nombreuses versions d’un contenu particulier afin d’accroître sa visibilité et sa crédibilité.
Deepfakes :
L’intelligence artificielle peut changer le visage ou la voix d’une personne dans une vidéo. Elle peut modifier des images, des vidéos, ou des enregistrements audios de manière ultra-réalistes et l’utiliser à des fins de désinformation, de diffamation, d’escroquerie ou de chantage.
Des outils ont déjà été créés pour insérer de manière convaincante des visages célèbres dans des films pour adultes ou générer de fausses photos pornographiques de célébrités.
Mark Zuckerberg, Barack Obama, Donald Trump, Taylor Swift et plusieurs autres personnalités y ont déjà été confrontés.
Il sera bientôt impossible de faire la différence entre un média authentique et un autre inventé de toutes pièces. Cela peut entraîner des changements sociaux extrêmement perturbateurs, comme le fait de ne plus pouvoir se fier à des séquences vidéo ou audio authentiques.
Risques pour la confidentialité
Absence de confidentialité et fuites de données personnelles :
Les systèmes d’IA sont entraînés sur la base de données. Plus ces données sont conséquentes, plus l’IA est performante.
Par conséquent, pour entraîner leurs modèles d’IA, les entreprises exploitent des données issues de sites web qui n’ont jamais autorisé l’exploitation de leurs contenus.
Pire, les chatbots recueillent et stockent les transcriptions complètes des conversations qui ont lieu lorsque vous interagissez avec eux. Exit la vie privée, les échanges confidentiels servent désormais de base d’apprentissage aux algorithmes de l’entreprise.
Rien ne garantit aux personnes qui saisissent des données confidentielles dans des LLM (Large Language Models, grands modèles de langage en français) que celles-ci ne seront pas répétées à d’autres utilisateurs des mêmes outils.
Lacunes en matière de sécurité dans les applications IA : comme toute application, les outils d’IA peuvent présenter des vulnérabilités susceptibles de conduire à l’exposition de données personnelles.
Manipulation de l’opinion publique : l’intelligence artificielle peut être utilisée pour manipuler l’opinion publique à grande échelle en analysant les données personnelles et les comportements en ligne des individus. Dans le cadre de l’affaire Cambridge Analytica en 2018, l’entreprise a joué un rôle important dans la campagne présidentielle de Donald Trump et pour la campagne du Brexit.
Reconnaissance faciale et surveillance de masse :
L’IA est également utilisée par des régimes autoritaires pour exercer une surveillance de masse sur les citoyens.
En Russie, des IA sont entraînées à identifier les participants à des manifestations anti-Poutine.
En Chine, les autorités mettent en place un programme national visant à connecter les systèmes de télévision en circuit fermé (CCTV) de tout le pays à la reconnaissance faciale et à utiliser des systèmes d’IA pour suivre les suspects et les comportements suspects, et ont également étendu l’utilisation de lunettes de reconnaissance faciale par la police.
Même les forces de police des pays occidentaux ont déjà testé l’utilisation de systèmes de reconnaissance faciale lors de grands événements.
Conclusion
Peu importe ce que vous pensez de l’IA, elle est là pour rester, et nous compterons probablement de plus en plus sur elle au fil du temps. L’intelligence artificielle présente des opportunités indéniables et a le potentiel d’améliorer considérablement de nombreux aspects de la vie. Mais elle pose également des risques sérieux et complexes pour la société. D’où l’importance de réguler l’IA et de sensibiliser et former ses utilisateurs pour éviter les dérives.