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Intelligence artificielle : une nouvelle approche

Le 7 nov. 2016

Moins de logique, plus d'analogie. Philippe Devienne s'inspire du mode de pensée humain pour concevoir des ordinateurs bio-inspirés.

Philippe Devienne se définit lui-même comme étant éclectique. Animé d’une curiosité sans bornes, il est engagé en politique, se passionne pour les pays arabes, organise un festival de violon chaque année. Des centres d’intérêt variés qui lui permettent « d’avancer dans les sciences ». Car Philippe Devienne est aussi et surtout un éminent chercheur : il travaille sur les mécanismes de raisonnement, la logique mathématique, l’intelligence artificielle et sur les modes d’apprentissage de la machine. Aujourd’hui, il s’intéresse plus spécifiquement à la création de puces bio-inspirées : des recherches qui ouvrent des opportunités multiples. Pour l’industrie de la microélectronique, elles pourraient augmenter les performances de calcul de nos ordinateurs tout en maîtrisant leur consommation énergétique ; pour la médecine, elles permettraient de mettre au point des ICM (interfaces cerveau-machine) pour soigner ou réparer certaines parties du cerveau.

Au cours de ses trente années passées au CNRS, Philippe Devienne a pu constater l’étonnante évolution des machines. Au départ, le but était de concevoir une machine intelligente fondée sur un langage logique « déclaratif » (on énonce des règles logiques, en laissant à la machine le rôle de les enchaîner grâce à des mécanismes d’inférence ou de déduction), mais lui et son équipe ont vite déchanté : « On espérait que, via la logique mathématique, la machine serait capable de raisonner. Les résultats ne furent pas à la hauteur des moyens investis : cela ne fonctionnait pas », explique Philippe Devienne.

En 1997, c’est le match Kasparov/Deep Blue consacrant la victoire de la machine sur le champion du monde d’échecs en titre. Libération, titre dès le lendemain : « L’homme est-il foutu ? » La machine serait-elle plus intelligente que l’homme ? Erreur de jugement, estime Philippe Devienne : le jeu d’échecs est extrêmement codé, avec des actions relativement limitées, l’approche peut donc rester résolument algorithmique. Pour autant l’expérience donne à réfléchir : il y a bien plus de parties d’échecs possibles (10 puissance 120) que d’atomes dans l’Univers (10 puissance 80). La capacité du cerveau humain à manipuler des quantités d’informations est sans commune mesure avec la réalité de notre univers.

Les chercheurs décident alors de changer leur approche et de s’intéresser au fonctionnement de notre cerveau dans ses capacités à apprendre, à raisonner, afin de créer des machines plus intelligentes. « Nous avons compris que le cœur de l’ordinateur ne pouvait plus être purement numérique mais, comme le cœur de notre pensée, il devait être fondé sur des raisonnements analogiques. Nous étions de toute manière contraints à trouver d’autres modèles. Entre 2005-2007, il devint impossible de refroidir les machines qui chauffaient trop. Les informaticiens se sont alors rendu compte que les ordinateurs utilisés ne marcheraient bientôt plus, s’ils voulaient limiter la consommation énergétique », poursuit Philippe Devienne. « Cette contrainte se cumulait avec l’opportunité de nouveaux types d’applications liées au Big Data (moteur de recherche, reconnaissance, apprentissage automatique, prédiction). L’ensemble a conduit les informaticiens à explorer entre autres cette approche neuro-inspirée qui me semble la plus prometteuse. C’est ce sur quoi je travaille maintenant », indique Philippe Devienne.

Cette année, AlphaGo (Google DeepMind), un réseau de neurones artificiels, a battu un humain au jeu de go (10 puissance 160). Un match implacable puisque de 4 à 1 – contrairement au score très serré du match Kasparov/Deep Blue –, et qui doit son succès au fait que les techniques de simulation Monte Carlo (le logiciel simule des milliers de coups avant d’en déterminer le plus efficace) ont été couplées au deep learning : ainsi AlphaGo a d’abord appris à jouer en mémorisant des parties entre grands joueurs, puis il s’est entraîné à jouer contre lui-même. Un énorme progrès qui laisse présager des capacités des systèmes neuromorphiques. Évidemment, il reste encore de grandes zones d’ombre qui obligent à fédérer diverses compétences autour de la compréhension du cerveau et des systèmes biologiques en général, et de les mutualiser à celles d’informaticiens. À cet effet, le CNRS vient de créer le groupe BioComp, dont Philippe Devienne est membre, autour de la réalisation de systèmes matériels bio-inspirés. Il existe en France un vivier de compétences dans toutes les disciplines concernées : biologie, psychologie cognitive, neurosciences computationnelles, mathématiques, informatique et architecture des systèmes de traitement de l’information, microélectronique, nanotechnologies et physique.

« Le cerveau et les systèmes biologiques en général sont capables d’effectuer des calculs haute performance avec une efficacité bien supérieure à celle de nos ordinateurs les plus puissants, et ce très rapidement et avec une très faible consommation énergétique. Cette constatation n’est pas nouvelle, et depuis longtemps les scientifiques de nombreuses disciplines ont reconnu les performances du calcul naturel, et cherché à en comprendre les mécanismes pour l’imiter artificiellement. Ce qui est nouveau, c’est le contexte actuel qui pourrait permettre, à condition d’un effort coordonné et interdisciplinaire, des avancées spectaculaires dans ce domaine considéré encore récemment comme stagnant. Des progrès considérables ont été notamment obtenus dans la compréhension du fonctionnement du cortex visuel et du rôle des différentes couches neuronales qui le composent. Ces résultats ont inspiré informaticiens et mathématiciens et donné lieu à la création d’algorithmes de calcul bio-inspirés ultrapuissants, tels que les réseaux profonds (deep learning). En parallèle, les progrès récents en nanotechnologies et science des matériaux permettent enfin d’envisager de concevoir et construire des réseaux ultradenses de nanocomposants multifonctionnels, bientôt en trois dimensions, ne pâlissant pas devant la complexité des systèmes biologiques », conclut Philippe Devienne.

Cet article est paru dans la revue 8 de L’ADN – Corentin de Philippe Devienne est un de nos 42 superhéros de l’innovation. Votre exemplaire à commander ici.

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