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Oui, l’I.A. créera des inégalités

Le 26 oct. 2017

Pas forcément en termes de connaissance, mais d’économie. Eclairages de Stephen Brobst, CTO de Teradata.

 

Son nom ne vous dit rien ? Stephen Brobst a pourtant été reconnu comme l’un des meilleurs Chief Technology Officer des Etats-Unis en 2014 - juste après ceux d’Amazon, de Tesla et d’Intel. La classe.

Remettons les choses à plat concernant l’I.A.

A l’occasion de Partners, conférence organisée par Teradata, il tord le cou aux mythes : « Aujourd’hui, on parle d’intelligence artificielle à tort et à travers ». Oui, cela reste un vrai sujet. Mais il faut contextualiser un peu.

« L’intelligence artificielle regroupe une multitude d’activités : la robotique, le knowledge management, … et cela peut créer une incompréhension auprès des équipes marketing ». Selon lui, on englobe sous le prisme de l’I.A. « toutes les choses que l’on ne sait pas faire. Une fois qu’on les comprend on leur donne un vrai nom. Il n’y a qu’à voir le data mining… »

Stephen Brobst donne une définition assez simple de l’intelligence artificielle : il faut qu’il y ait un apprentissage. « Ainsi, une machine qui évalue toutes les combinaisons possibles pour gagner, ce n’est pas de l’intelligence artificielle ». Il confronte Deep Blue, le superordinateur d’IBM-joueur d’échecs, et AlphaGo, l’intelligence artificielle de Google qui a su battre un champion de Go. « Les échecs sont un jeu aussi simple que le tic-tac-toe. Tout le monde peut comprendre les règles : une fois que l’on a conscience des combinaisons possibles, c’est très facile de gagner. Il n’y a aucun apprentissage. Pour le Go, en revanche, c’est différent ». Le machine learning relève donc d’une compréhension exhaustive, et l’intelligence artificielle de l’apprentissage. Il rappelle le fameux « move 37 », largement commenté par les experts, lors de la deuxième partie opposant AlphaGo et Lee Sedol, considéré comme le meilleur joueur du monde. Les commentateurs ont alors pensé à une erreur de la part d’AlphaGo, le coup paraissant absurde. Une fois la partie terminée et analysée, il s’avère que le « move 37 » était réellement « réfléchi » par la machine, et déterminant dans sa victoire. « Dans 10 ans, les calculateurs quantiques pourront probablement avoir une connaissance exhaustive de toutes les combinaisons possibles pour un jeu de Go. En attendant, la machine doit faire preuve d’intelligence ».

Dans la vie des gens, l’I.A., ça change quoi ?

Plutôt optimiste de prime abord, Stephen Brobst explique dans quelle mesure une technologie alimentée par l’intelligence artificielle peut avoir un impact positif.

Au quotidien, le bénéfice principal sera le gain de temps. « Qu’il s’agisse de réserver un voyage ou de faire un trajet en voiture autonome, nous allons être capable de choisir ce que nous voulons faire du temps que nous ne passerons pas à discuter avec un agent de voyage ou à conduire. Nous avons un lab à San Diego, et un autre à Los Angeles : le trajet entre les deux est insupportable. Si je peux utiliser ce temps pour faire autre chose que me concentrer sur la route, comme lire ou dormir, c’est beaucoup plus productif ». Pour cela, il faudra que les véhicules intègrent certaines règles de conduite. « Et tout se passera bien… Tant qu’il n’y aura pas d’exception. Il faut non seulement qu’une voiture puisse gérer une exception, mais qu’elle puisse aussi partager son expérience avec les autres pour qu’elles sachent comment réagir dans un cas similaire ».

Pour Stephen Brobst, le secteur qui bénéficiera le plus de l’I.A. sera la santé. Bien utilisée, elle pourrait permettre des économies, mais aussi de sauver des vies. « Avec les smartphones, les montres connectées, et tous les outils que nous avons à disposition, nous collectons un nombre incalculable de données. Si elles étaient utilisées pour prédire l’arrivée d’un patient aux urgences ou lui prescrire des soins avant qu’il n’en ait besoin, non seulement les gens seraient en meilleure santé, mais on éviterait de nombreuses dépenses inutiles ».

Par ailleurs, les connaissances en matière de santé n’étant pas figées, une bonne utilisation de l’intelligence artificielle pourrait permettre aux médecins de prendre de meilleures décisions. « Plus un sujet est précis, moins on est capable de prendre du recul et d’avoir une vision d’ensemble, en tant qu’être humain. On se concentre sur le problème. Le deep learning permet de cumuler et d’absorber chaque nouvelle connaissance, et d’aider les médecins à faire des choix. Ils ne seront pas remplacés par des I.A., mais augmentés grâce à elles ».

Plus de connaissances, oui, mais aussi plus d’inégalités économiques

Ceux qui développeront les meilleurs algorithmes seront les plus riches

« Du point de vue du savoir, donc, l’I.A. pourrait combler les écarts. D’un point de vue social, c’est différent ». Il explique que si, aujourd’hui, 10% des habitants les plus riches possèdent 83% de la richesse mondiale, les inégalités seront encore plus criantes à l’avenir. « Ceux qui développeront les meilleurs algorithmes seront les plus riches : ils auront accès aux meilleures données », qui sont en passe de devenir les ressources les plus indispensables aux entreprises – et donc les plus « monétisables ».  

« C’est un vrai problème, et l’on doit se pencher dessus : la technologie a un impact social, et nous avons un rôle à jouer pour trouver des solutions ». Il évoque la création d’un revenu minimum universel, « qui a priori n’a rien à voir avec la technologie, mais qui pourrait répondre à une conséquence directe de celle-ci sur la société ».

Il en est persuadé : ce sont ces inégalités sociales qui sont à craindre de l’I.A., pas un robot destructeur d’humains. Il reprend les propos d’Andrew Ng, Chercheur en informatique et professeur à Stanford : « ma préoccupation actuelle n’est pas d’empêcher l’intelligence artificielle de devenir diabolique pour la même raison que je ne m’inquiète pas d’un problème de surpopulation de la planète Mars ». Ça pourrait arriver. Un jour. Très lointain.

Mais il y a d’autres urgences à traiter, aujourd’hui.

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