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Martin LessardEthereum : rendre les contrats intelligents

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 publié le 1 avril 2016 à 15 h 52

Cette semaine, sans tambour ni trompette, Microsoft a rendu Ethereum Virtual Machine accessible à des millions de développeurs de logiciels l’utilisation d’Ethereum Virtual Machine dans sa plateforme Visual Studio (une suite de logiciels de développement pour Windows). Ethereum?

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Pour faire court, Ethereum est la monnaie cryptographique décentralisée dont la valeur montée en flèche depuis quelques mois talonne maintenant Bitcoin.

Mais réduire Ethereum à une cryptomonnaie alternative serait cacher la forêt avec l’arbre.

Voici venir les contrats intelligents

Ethereum Virtual Machine est une plateforme bâtie autour de la « chaîne de blocs » (blockchain) où se trouve sont enregistrées toutes les transactions, à l’image d’un grand livre comptable, comme pour Bitcoin, mais qui comprend aussi un langage de programmation (appelé Solidity) permettant de créer des contrats dits intelligents.

Le contrat intelligent est l’expression consacrée pour nommer un programme autonome capable de rendre une décision si certaines conditions sont remplies.

Prenons un exemple. Imaginons deux personnes qui font un pari sur l’équipe gagnante de la Coupe Stanley cette année.

S’ils se font confiance mutuellement, le perdant payera la somme prévue sans se défiler. Si la confiance ne règne pas, ils devront passer par un tiers qui prendra les paris au début et distribuera la récompense à qui de droit à la fin.

Ethereum permet d’automatiser le contrat sans passer par un tiers. Autrement dit, deux inconnus peuvent faire des paris ensemble, même si la confiance ne règne pas.

Les paramètres du pari sont programmés dans un « contrat intelligent » (A et B parient X $ que l’équipe Y ou Z va gagner la Coupe Stanley 2016) et posent ensuite les conditions de résolution (« selon ce que le site RDS.ca annoncera comme équipe gagnante »). Le tout est encodé dans la chaîne de blocs d’Ethereum et, le moment venu, le gagnant se voit transférer automatiquement une somme en Ether, la monnaie du système, convertible dans une devise au choix.

Changez le pari par un achat de maison, des actions à la Bourse, du sociofinancement, un troc entre particuliers, la souscription d’une assurance, etc., et votre contrat intelligent sur Ethereum court-circuite beaucoup d’intermédiaires traditionnels.

Haro sur les intermédiaires!

Pour Ethereum Virtual Machine, c’est sa chaîne de blocs, son grand livre comptable partagé entre tous les ordinateurs du réseau, qui fait sa force, et non sa monnaie virtuelle, l’Ether. La chaîne de blocs étant partagée entre tous les ordinateurs du réseau, il n’est pas possible de modifier le registre sans que tous les autres s’en rendent compte.

Ethereum est sorti de la tête d’un jeune génie, Vitalik Buterin, 22 ans, né en Russie et qui a grandi en Ontario. Spécialiste du Bitcoin, cofondateur du Bitcoin Magazine en 2011, il lance Ethereum Virtual Machine avec Joseph Lubin en 2014, un entrepreneur américain maintenant basé en Suisse.

Ether, la monnaie d’Ethereum, est loin de pouvoir surpasser tout de suite l’énorme attraction suscitée par le Bitcoin, mais sa capacité de greffer des contrats intelligents sur sa chaîne de blocs fait possiblement de cette plateforme un géant de demain.

Les cryptomonnaies ont pris par surprise le monde des banques avec une monnaie qui faisait fi d’eux. Demain, les contrats intelligents feront sensiblement la même chose avec les comptables, les notaires, les courtiers et autres greffiers. Ces derniers vont s’ajuster, bien sûr, mais une partie des transactions contractuelles actuelles seront, à terme, automatisées par un réseau en lequel nous aurons de plus en plus confiance — même si c’est pour faire des contrats avec des gens en qui nous n’avons pas du tout confiance.

À lire sur Triplex

Ce que neuf banques cherchent vraiment à faire avec le bitcoin, (indice: c’est en lien avec la chaîne de blocs)

Vers la reconnaissance du bitcoins (quand la monnaie virtuelle s’impose dans le réel)

Un « travail augmenté », que vous le vouliez ou non (une automatisation agressive va atteindre les cols blancs)

Dans le dernier numéro du magazine Nouveau projet, le rédacteur en chef, Nicolas Langelier, nous a offert une réflexion sur l’état du monde.

Un passage, presque un aparté anecdotique, a retenu mon attention. Le sujet principal de son article porte sur autre chose. Voilà pourquoi j’ai été surpris de lire au milieu de son texte :

« […] déjà 16 années écoulées dans ce 21e siècle qui promettait tant, mais qui a si peu donné (en 1916, le 20e siècle avait déjà inventé la psychanalyse, la physique quantique, le cubisme, le fauvisme, le futurisme, le dadaïsme, la radio, l’impression offset, la génétique, la salle de cinéma, la relativité, le Model T et l’avion) […] »

Dans ce passage, en marge de son idée principale, il dit que les années 1900 auraient tenu leurs promesses, mais pas les années 2000.

Je profite de l’occasion pour explorer cette question  : que nous a apporté les 16 premières années du 21e siècle?

J’ai l’impression que les innovations des dernières années restent trop souvent dans l’angle mort des observateurs d’aujourd’hui. Sinon, pourquoi Nicolas Langelier aurait-il comparé avec autant d’assurance les deux époques sur le plan des avancées scientifiques, technologiques et industrielles?

Côté technologique, je crois que nous pouvons dire que le 21e siècle nous en donne pour notre argent.

L’herbe d’hier est toujours plus verte que celle d’aujourd’hui

Il va sans dire que les innovations de 1900 à 1916 sont impressionnantes.

  • La psychanalyse, la génétique, la physique quantique et la relativité ont changé à tout jamais notre rapport au monde.
  • Le cubisme, le fauvisme, le futurisme, le dadaïsme sont des mouvements qui ont créé une réelle rupture avec l’art classique.
  • L’impression offset, la salle de cinéma et la radio ont provoqué une révolution en communication.
  • La Ford T et l’avion sont des innovations indéniables en transport.

À bien des égards, cette époque a été très féconde. Pourtant, les parallèles avec la nôtre ne manquent pas.

Nous n’avons pas 100 ans de recul pour juger ces parallèles, mais des avancées récentes dans de nombreux domaines semblent tout aussi prometteuses.

Ce qui change

Pour ne citer que quelques avancées, voici cinq pistes explorées de 2000 à 2016 :

- Génétique : CRISPR. Pour une fraction du prix et du temps habituels, il est possible de modifier le patrimoine génétique d’être vivant avec une précision inégalée. Surnommé le copier-coller de l’ADN, l’outil permet d’enrayer les maladies génétiques ou d’altérer un génome pour augmenter une résistance à des virus. Lire La modification de l’ADN à la portée de tous, dans la revue La Recherche.

- Analyse statistique : Big Data. Les mégadonnées permettent dans certains domaines de traiter une quantité massive d’information mieux que le ferait un humain. Déjà à la Bourse, des actions s’échangent en une fraction de seconde. Les grandes plateformes web personnalisent les flux de données en temps réel pour une portion non négligeable de l’humanité en ligne. Lire Nous étudions de nouveaux objets scientifiques, une interview de Luc Blondel dans La Recherche.

- Voiture autonome : Les conducteurs de camions et les taxis feront-ils le poids longtemps devant un parc de véhicules autonomes capables de se rendre à bon port sans  intervention? Lire Les voitures autonomes arrivent au Canada, de Maxime Johnson.

- Intelligence artificielle : Deep Learning. L’apprentissage profond par réseaux neuronaux artificiels a décuplé la capacité de reconnaissance automatique audiovisuelle des capteurs. Cette intelligence viendra équiper nos objets, nos voitures, nos robots de demain. La montée en puissance des ordinateurs a redonné un second souffle aux recherches à un point tel qu’on parle de printemps de l’intelligence artificielle. Lire Comment le « deep learning » révolutionne l’intelligence artificielle, dans Le Monde.

- La réalité virtuelle ou augmentée : le studio Felix & Paul est notre studio Méliès d’aujourd’hui. Au-delà du divertissement (on associe la réalité virtuelle au cinéma et au jeu), les environnements immersifs touchent aussi nos relations de travail, nos relations sociales et même la santé. Lire La réalité virtuelle révolutionne l’expérience client, dans Les Échos.

On pourrait soutenir que ces technologies reposent sur les épaules des géants et qu’elles sont une continuité de ce qui se fait depuis 100 ans. Je laisserai au rédacteur en chef de Nouveau projet dans 100 ans en décider.

Mais regardons, avant de conclure trop vite, cette invention de Microsoft, l’« holoportation ».

Holoportation

Si la physique quantique nous a présenté une réalité physique à laquelle nous ne nous attendions pas du tout – même 100 ans après -, que penser de l’holoportation, qui nous promet de nous entourer d’images de synthèse en temps réel?

Expliquer l’holoportation à quelqu’un aujourd’hui, c’est comme expliquer la radio, le cinéma et l’avion à quelqu’un hier.

Avant d’imaginer ce que ces inventions auront comme répercussions dans l’avenir, nous les voyons simplement comme un passe-temps pour de jeunes passionnés. Il faut voir plus loin.

Comme le disait un animateur de radio récemment, « j’ai entendu la chronique techno de Matthieu Dugal, et c’était assez… technologique ». Avoir le nez collé sur l’antenne wi-fi, c’est perdre de vue la forêt des changements qui s’annoncent. Ajoutez 100 ans de développement technologique. Serons-nous dans le même monde? Voilà la question.

Grâce à la miniaturisation, les éléments du système d’holoportation devraient se fondre dans notre décor. Comme le téléphone ou Skype, l’holoportation comblera potentiellement un besoin social qui reste à définir. Peut-on imaginer, avec la masse de données enregistrées, jumelées à l’intelligence artificielle, que notre double virtuel puisse nous survivre dans l’holoportation?

Dans 100 ans

Ces innovations dépassent toujours la simple prouesse technologique et leurs répercussions changent le cours de l’histoire. Nos relations sociales ne sont plus les mêmes. Les conditions de vie changent, notre compréhension du monde aussi. Pensons seulement à ce que 25 ans de web ont fait à notre société.

Ce qui se passe aujourd’hui n’est pas différent de ce qui se passait il y a 100 ans. Il nous manque certes du recul pour juger, mais il ne manque pas de candidats pour affirmer que le futur s’écrit aujourd’hui au présent.

Voilà déjà 16 années d’écoulées dans ce siècle qui promettait si peu, mais qui a pourtant tant donné!

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L’après-royaume de Moore, sur l’impact de la fin la miniaturisation des puces de silicium.

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Dans un livre paru récemment, Le jour où mon robot m’aimera, le psychiatre français Serge Tisseron analyse notre rapport émotionnel avec les objets, et particulièrement avec les objets dits intelligents.

Ce qu’il entrevoit pour le futur, c’est un monde où nous risquons de nous laisser emberlificoter par les robots qui chercheront à nous charmer.

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Ces robots qui nous veulent du bien

En tant que psychanalyste, Serge Tisseron connaît bien les humains. C’est pour cette raison qu’il s’inquiète. Les humains sauront-ils se défendre contre le charme des robots sociaux qui envahiront, demain ou après-demain, notre espace privé?

Un robot social est un robot doté d’une intelligence artificielle qui se présente presque comme un animal de compagnie, mais qui peut agir comme un adjoint. Il pourra lire nos courriels, nous rappeler un rendez-vous et entretenir une conversation avec nous.

Actuellement, la technologie est encore bien embryonnaire, mais il y a déjà des robots sur le marché qui se proposent de devenir notre compagnon de tous les jours : Jibo ou Pepper (lire le billet sur Triplex: Verrons-nous des robots sociaux en 2016 ?).

La promesse de tels robots sociaux est de servir de guide patient, très patient, pour nous prodiguer une attention infaillible à nos états d’âme.

La tristesse, la dépression et la colère se lisent sur notre visage. Des robots dotés d’une intelligence artificielle, spécialisée dans la reconnaissance faciale, n’auront pas de difficulté à décoder ces signes pour essayer de nous réconforter.

Dans son livre, Tisseron raconte qu’il n’a pas nécessairement peur des robots, mais il se méfie des raisons qui nous pousseront à adopter ces robots compagnons. Il veut nous mettre en garde contre certains dangers.

Les mots pour le dire

Tisseron constate qu’en Occident, nous n’avons pas de mots pour parler de notre relation aux objets, et encore moins aux objets intelligents.

Nous avons tendance à prêter des intentions aux objets. Quand notre ordinateur ne répond plus, nous l’engueulons ou nous lui disons des mots doux. Moi, je dis qu’il « est idiot » ou qu’il est « coopératif ». Et vous, en quels termes parlez-vous de Siri, par exemple? Utilisez-vous les mêmes mots que pour vous adresser aux humains?

Ce que Tisseron craint, c’est qu’un jour, lorsque les robots compagnons seront dans nos vies, nous serons portés à faire de la projection sur eux.

C’est le sens du titre du livre Le jour où mon robot m’aimera. Son auteur craint que nous nous dirigions « vers une empathie artificielle », qui est le sous-titre du livre. Nous risquons de finir par croire à l’illusion que le robot exprime de la réelle sympathie envers nous. Le piège est là.

Ce piège vient de notre propre désir et de nos propres projections. C’est nous qui croyons que le robot nous aime. Le robot, lui, ne fait qu’obéir à un programme. Il n’a pas d’état d’âme. Nous prenons les mots que nous connaissons pour décrire ce que nous voyons.  Ces mots génèrent une « empathie artificielle ».

Vers l’empathie artificielle

Dans son livre, Tisseron cerne d’emblée une menace particulière : les humains pourraient préférer la présence sans friction des robots plutôt que les relations conflictuelles avec les autres humains.

C’est sa crainte, en tant que psychanalyste. Les fabricants de robots compagnons feront tout pour que les robots deviennent nos interlocuteurs rêvés.

L’intelligence artificielle sera programmée pour s’adapter à nous : le robot modifiera son niveau de langue, son débit ou son intonation pour gagner notre confiance.

L’intelligence artificielle profite de nos propres biais psychologiques!

Tisseron cite une étude qui montre que le conseil d’un robot en matière de santé est plus crédible s’il est dit avec une voix grave qu’avec une voix plus aiguë. Ces biais humains, trop humains, vont être intégrés dans le programme des robots. Ceux-ci s’adapteront à nos biais pour nous réconforter!

En France, il y a 22 millions de personnes qui vivent seules, écrit-il. Ces robots deviendront des confidents par excellence : patients et aimables comme personne d’autre. Avec les autres humains, nous vivons inévitablement des déceptions. Le robot, lui, est programmé pour toujours nous plaire!

Tisseron craint aussi que ces robots sociaux intelligents modifient en retour notre relation envers nos semblables. Pourra-t-on rester tolérant longtemps envers des humains qui n’ont pas la même écoute que ces gentils robots sociaux auxquels nous nous serons attachés?

L’attachement unique à un objet produit en série

Serge Tisseron donne l’exemple de ces militaires qui s’attachaient à leurs robots démineurs (PackBot) en leur donnant un nom, comme on le fait pour un animal.

Tisseron cite une étude selon laquelle les militaires ont supplié leurs supérieurs de réparer leur vieux robot endommagé par une explosion d’une mine plutôt que de s’en faire donner un nouveau. Ces robots démineurs sont pourtant fabriqués en série et n’ont rien d’unique!

Cet attachement aux objets, Tisseron, en tant que psychiatre, le comprend très bien. Il craint toutefois que la machine profite de ce trait caractéristique du développement normal des humains pour les influencer et s’infiltrer dans leurs décisions.

Le ministère américain de la Défense a ouvert une enquête pour comprendre pourquoi les soldats élargissent l’étendue de leur confiance et de leur solidarité pour inclure les robots. Les soldats sont conditionnés à être solidaires; c’est une question de survie. Le ministère veut éviter que les soldats risquent leur vie pour une machine fabriquée en série.

Si un robot de ce genre suscite une telle émotion, imaginez les robots sociaux!

Quels conséquences demain?

Tisseron conclut qu’il faut réfléchir tout de suite aux conséquences de l’introduction de ces robots dans nos vies, car nous ne sommes pas assez préparés pour en comprendre les enjeux : nos biais psychologiques nous feront tomber dans le panneau.

Il ne dit pas qu’il faut refuser l’utilisation de ces robots, mais qu’il est urgent de réfléchir à leur effet sur notre développement psychique.

Comme toutes les autres technologies, les robots sociaux seront une façon de comprendre le monde qui nous entoure et d’entrer en relation avec ce qui nous entoure (comme le fait Facebook, les textos ou Skype). Ces robots auront donc aussi des répercussions sur notre développement personnel et sur la société en général.

La moindre des choses, dit-il, c’est de savoir comment ces intelligences artificielles seront programmées et surtout dans quels buts! Ces robots seront-ils programmés pour nous infantiliser ou pour nous émanciper?

Il faut décider. Par exemple, soit, le robot nous portera quand nous serons vieux, soit il nous poussera à faire de la gymnastique pour rester en forme.

Le robot anticipera et assouvira-t-il seulement nos désirs ou nous permettra-t-il de mieux nous connaître et de maîtriser notre propre vie?

La rumeur est apparue hier sur le très sérieux site de Bloomberg News : Alphabet (la maison mère de Google) s’apprêterait à vendre la compagnie Boston Dynamics, qu’elle a achetée il y a trois ans. Si la rumeur se confirme, c’est toute une surprise. Trois raisons semblent expliquer cette vente rapide.

Boston Dynamics est cette firme spécialisée en robotique dont les vidéos sur YouTube font à la fois rêver et faire des cauchemars. Voici la dernière vidéo, visionnée 12,4 millions de fois :

Les robots, pas rentables?

La raison invoquée pour mettre en vente la firme, c’est que la filiale « ne génère pas de profits ». En soi, venant de Google, qui nous a habités à des projets ambitieux sans retour sur investissement prévisible, le fait de reprocher ça à Boston Dynamics nous met la puce à l’oreille.

Il est vrai que Boston Dynamics a perdu récemment un contrat juteux avec la Marine américaine. Mais c’est une surprise de voir Alphabet invoquer l’argent comme raison pour abandonner la filiale. « Nous devons générer des revenus pour couvrir les dépenses » , explique Jonathan Rosenberg, de Google.

Amazon et Toyota seraient intéressés par l’offre, mais la perspective « de ne pas générer de profits » ne semble pas les déranger.

Mésententes entre ingénieurs?

L’autre raison que Bloomberg News invoque pour expliquer cette mise en vente laisse suggérer une incompatibilité entre les cultures d’entreprise de Boston Dynamics et de Google. La filiale n’aurait jamais réussi son intégration avec le reste de l’équipe des ingénieurs de Google.

Dans la foulée de l’acquisition de Boston Dynamics, Google avait engagé de nombreux ingénieurs pour développer une division robotique interne appelée Replicant (oui, oui, comme dans Blade Runner). La tension n’a cessé de grandir entre les deux équipes.

Tout récemment, Replicant a été transférée du côté de Google X, la filiale des projets ambitieux (comme la voiture autonome), mais pas Boston Dynamics.

Mais la bisbille entre les divisions n’explique pas tout.

La vidéo de la bête!

La vidéo qui a circulé plus tôt cette année (voir plus haut) a probablement joué un grand rôle dans la décision de mettre en vente Boston Dynamics.

Cette vidéo a suscité la crainte d’une « montée des robots » — destinés, comme tout le monde sait, à nous dominer comme dans Terminator.

Google chercherait à se distancier des avancés des robots humanoïdes en raison de la réception négative de la part du grand public.

Cette peur, tout de même légitime, remonte à Frankenstein dans l’imaginaire populaire et a été entretenue par Hollywood.

La devise de Google est « Don’t be evil » (« Ne soyez pas malveillants »). « Il est possible de gagner de l’argent sans vendre son âme au diable », est-il écrit au point 6 de la philosophie d’entreprise de Google.

Mais le diable semble être Boston Dynamics, qui en train de construire la « bête ». Les vidéos de leurs robots à deux ou quatre pattes montrent une autonomie d’action qui renforce cette peur auprès du grand public.

Google préfère éviter d’attiser la crainte en se dissociant des ingénieurs de Boston Dynamics, qui ne comprennent pas que le public a peur de ce qu’il voit, mais pas de ce qu’il ne voit pas. Google veut, en fait, éviter l’amalgame que le public pourrait faire avec l’ensemble de ces autres produits.

Le robot de Boston Dynamics peut faire peur, certes, mais personnellement, j’ai plus peur de ces machines virtuelles derrière les murs étanches des grands centres de données qui nous épient.

La victoire d’AlphaGo la semaine dernière en est un exemple. L’intelligence artificielle donne un pouvoir énorme à celui qui la contrôle.

Une intelligence artificielle développée par de grandes firmes est invisible, inodore et indolore. Mais il n’est pas moins inquiétant qu’un robot humanoïde. Et il est, en fait, encore plus puissant.

Cette nuit, Lee Sedol, le champion du monde du jeu de go, a perdu à Séoul sa dernière partie contre AlphaGo, l’intelligence artificielle de Google.

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Alphago 4; Lee Sedol 1

Dans une série de cinq parties, une seule a été gagnée par Lee Sedol. Dimanche, il a gagné le quatrième match, mais a perdu toutes les autres parties.

Cette victoire n’est pas sans soulever quelques questions.

Pourquoi cette supériorité de l’intelligence artificielle au jeu de go est-elle un événement si important?

Le jeu de go est une étape importante pour l’intelligence artificielle.

Le jeu go est moins connu du grand public, mais c’est un jeu très populaire en Asie. De nombreux experts pensaient qu’un programme n’arriverait jamais à battre un champion du monde avant quelques années encore. Cette victoire si rapide est une surprise.

Le problème avec le jeu de go, c’est son plateau, qu’on appelle le goban. Le goban est une grille de 19 lignes par 19 lignes. À l’intersection de ces lignes, on place des pièces, qu’on appelle des pierres.

Il y a 361 positions possibles au départ. Et quand on place une pierre, il reste 360 positions possibles, puis 359, et ainsi de suite à mesure que l’on place des pierres. Si la machine doit chercher toutes les combinaisons de position pour gagner (ce qu’on appelle un arbre de décision), le nombre de configurations est astronomique. C’est bien plus que le nombre d’atomes dans l’Univers!

Le programme d’AlphaGo de DeepMind (filiale de Google) est capable d’apprendre à sélectionner correctement les « branches » de l’arbre de décision pour concentrer sa recherche sur celles qui offrent les meilleures chances de succès.

Les ordinateurs d’aujourd’hui sont-ils assez puissants pour calculer toutes les possibilités?

Au jeu de go, il n’est pas possible de calculer toutes les possibilités dans un temps raisonnable. Le programme doit faire des choix.

Au jeu d’échecs, la machine est capable de calculer toutes les combinaisons jusqu’à la victoire simplement à partir de la valeur d’une pièce et de sa position.

Pour le jeu de go, c’est impossible. Non seulement la grille du go offre 361 positions (contre 64 pour les échecs), mais la valeur de la position pour une pierre sur le goban change tout le long de la partie.

Le jeu de go demande de la stratégie et de l’intuition. La puissance du calcul brut n’est pas suffisante.

Doit-on s’inquiéter que l’intelligence artificielle soit « capable d’avoir une pensée stratégique et de l’intuition »?

C’est le grand malentendu avec l’intelligence artificielle d’aujourd’hui. Il y a eu beaucoup de commentaires sur les médias sociaux et dans les médias sur le fait que l’humanité serait condamnée.

terminator

Bien sûr, c’est très dur pour l’ego humain, mais on est loin d’un coup d’État de robots à la Terminator.

Ce que la victoire d’AlphaGo signifie, c’est que l’équipe de DeepMind a trouvé le moyen de simuler la stratégie et l’intuition de façon efficace avec ses algorithmes.

L’équipe a dû nourrir AlphaGo de millions de parties pour que le système devienne bon. Les humains sont plus efficaces pour apprendre le fonctionnement du jeu.

Mais ce qui suscite la crainte, c’est que le système apprend tout seul, et il le fait très vite.

Doit-on s’inquiéter de cette faculté du système à apprendre par lui-même?

Le jeu de go est un jeu avec un nombre de combinaisons incroyables, mais c’est un nombre de combinaisons fini.

Dans la vraie vie, le nombre de possibilités pour une situation de tous les jours est plutôt infini. Un système ne peut pas apprendre à tout faire. AlphaGo est spécialisé en go, et c’est tout.

Go est un environnement stable et fermé. La vie en société est tout de même plus compliquée, et les possibilités, plus ouvertes.

Ce que la victoire d’AlphaGo a surtout démontré, c’est que les techniques d’apprentissage automatique et les systèmes de « réseaux neuronaux profonds » (qui sont à la base de l’intelligence artificielle aujourd’hui et d’AlphaGo en particulier) permettent de spécialiser très rapidement un système dans un domaine particulier. AlphaGo a réussi à devenir un champion du monde en deux ans, rappelons-le.

Quelle est la réelle limite de cet apprentissage de la machine? Les spécialistes pensent que l’on est encore très loin de la sophistication du cerveau humain.

Dans quel autre domaine pourrait-on voir cette intelligence artificielle être appliquée?

L’intelligence artificielle basée sur l’apprentissage en représentation profonde est déjà utilisée pour identifier des visages sur des photos ou reconnaître les voix pour les commandes vocales sur nos téléphones.

Les constructeurs d’AlphaGo ont indiqué, après le match de cette nuit, qu’un des domaines où leur outil pourrait servir est celui de la santé. C’est un domaine très complexe qui demande de passer à travers de nombreux dossiers pour devenir expert. Ce qui prend des centaines d’heures.

L’intelligence artificielle pourrait arriver au même résultat en traversant des millions de dossiers en moins de temps.

Peut-on penser que l’intelligence artificielle deviendrait plus performante que les médecins, par exemple?

Ça reste à voir. Un médecin est toujours celui qui est capable de poser le bon diagnostic.

Par contre, l’intelligence artificielle pourrait devenir, à terme, un très bon outil d’aide à la décision. Elle deviendra sans doute une bonne généraliste, mais elle ne pourra probablement pas gérer des cas spécifiques plus compliqués.

Si la puissance des ordinateurs augmente, est-ce qu’on peut penser que l’intelligence artificielle sera capable de faire plus un jour?

Les spécialistes s’entendent pour dire que ce n’est plus une question de puissance de calcul. La puissance des ordinateurs pourrait doubler que l’intelligence artificielle ne serait pas deux fois plus grande.

Les « réseaux neuronaux artificiels » sont très puissants pour traiter l’information. Avec le succès d’AlphaGo, on sait que cette approche fonctionne pour des prises de décision qu’on associe à la pensée stratégique. De véritables assistants virtuels pourraient émerger de ces recherches.

Des scientifiques qui étudient les changements climatiques ou l’astronomie seront bien contents d’avoir ce type d’assistants à leurs côtés. Partout où il y a beaucoup de données à analyser, l’intelligence artificielle sera très appréciée (gestion, finance, publicité, etc.). Et ça, ça va arriver très vite.

À mon avis, voici ce qu’il faut retenir de la victoire d’AlphaGo sur les humains aujourd’hui : la montée prochaine des assistants virtuels intelligents dans les milieux de travail. Et certaines personnes devront céder leur place…

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