Une IA peut-elle vraiment \u00ab apprendre \u00bb ? Ce terme est encore une fois un abus de langage. L’IA est plus une question de capacit\u00e9s de calcul et de g\u00e9n\u00e9ralisation.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019intelligence artificielle est souvent victime d\u2019abus de langage et d\u2019une mauvaise utilisation de son vocable. Ces erreurs sont caus\u00e9es par une tendance \u00e0 l\u2019anthropocentrisme, qui pousse \u00e0 repr\u00e9senter l\u2019IA au travers d\u2019un prisme humain. Or, m\u00eame si la notion \u201cd\u2019apprentissage\u201d existe en IA, elle est \u00e0 nuancer car elle est en fait assez \u00e9loign\u00e9e de l\u2019id\u00e9e que l\u2019on peut se faire de la notion de raisonnement. <\/p>\n\n\n\n
Ce terme est \u00e0 regrouper au panth\u00e9on des autres termes incompris dans l\u2019IA tels que \u201cl\u2019autonomie\u201d ou \u201cl\u2019intelligence\u201d des IA<\/a>. Il est bon de noter que l\u2019on ne parle pas d\u2019apprentissage d\u2019une connaissance ou d\u2019un savoir, mais d\u2019apprentissage d\u2019un mod\u00e8le. Un mod\u00e8le n\u2019est rien de plus qu\u2019une combinaison de valeurs num\u00e9riques (des poids) et d\u2019une architecture. Dans ces conditions, il est difficile de faire une \u00e9quivalence entre l\u2019apprentissage humain centr\u00e9 sur le raisonnement, et l\u2019apprentissage machine fond\u00e9 sur le r\u00e9glage des poids d\u2019un mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n Pour mieux comprendre, il faut revenir aux diff\u00e9rentes notions d\u2019intelligence artificielle. <\/p>\n\n\n\n Les IA se con\u00e7oivent aujourd\u2019hui sous une forme dite faible, qui vise \u00e0 accomplir des t\u00e2ches tr\u00e8s sp\u00e9cifiques, elles sont donc tr\u00e8s sp\u00e9cialis\u00e9es. Elles sont meilleures que l\u2019Homme dans ces t\u00e2ches car bien plus rapides et capables de manipuler des volumes de donn\u00e9es beaucoup plus grands et de mani\u00e8re efficace. <\/p>\n\n\n\n Le r\u00eave d\u2019une IA g\u00e9n\u00e9raliste est encore tr\u00e8s loin de se r\u00e9aliser, et les IA dites faibles constituent le c\u0153ur op\u00e9rationnel de l\u2019IA d\u2019aujourd’hui. Une IA reste un programme informatique, elle est encore born\u00e9e par leur logique sous-jacente. M\u00eame si le r\u00e9glage du mod\u00e8le reste un processus automatis\u00e9, qu\u2019on qualifie d\u2019apprentissage, il ne rel\u00e8ve pas de l\u2019intelligence. Il se consacre \u00e0 adapter un programme informatique comme les autres aux donn\u00e9es qui lui sont pr\u00e9sent\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n La diff\u00e9rence fondamentale que l\u2019on peut observer entre un programme classique (r\u00e9dig\u00e9 par un programmeur) et un programme d\u2019IA, se situe dans la mani\u00e8re dont l\u2019intention du concepteur est introduite. Dans un programme classique l\u2019intention du programmeur se lit (plus ou moins facilement) directement dans le code source. Dans le cas d\u2019une IA l\u2019intention du programmeur se retrouve dans les choix des donn\u00e9es qu\u2019il va d\u00e9cider de lui soumettre pour lui faire r\u00e9aliser son apprentissage machine.<\/p>\n\n\n\n Le machine learning est une approche sp\u00e9cifique de l\u2019IA, il se fonde sur l\u2019usage de techniques statistiques dans la r\u00e9alisation d\u2019algorithmes d\u2019apprentissage. Ainsi, en s\u2019appuyant sur de nombreuses donn\u00e9es, l\u2019algorithme d\u2019apprentissage va approximer une fonction qui mime les donn\u00e9es en entr\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n L\u2019IA n\u2019a rien appris au sens propre du terme, elle a d\u00e9riv\u00e9 un mod\u00e8le qui tend \u00e0 reproduire le comportement attendu depuis un jeu de donn\u00e9es. L\u2019id\u00e9e centrale est que, si le jeu de donn\u00e9es est suffisamment repr\u00e9sentatif, alors l\u2019IA pourra (peut-\u00eatre) g\u00e9n\u00e9raliser correctement son fonctionnement sur de nouvelles donn\u00e9es. Dans le m\u00eame ordre d\u2019id\u00e9e, le deep learning s\u2019appuie sur des r\u00e9seaux de neurones dont les poids reliant les neurones sont adapt\u00e9s durant l\u2019apprentissage1<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n En quelque sorte, l\u2019IA param\u00e8tre un mod\u00e8le gr\u00e2ce aux donn\u00e9es et \u00e0 une m\u00e9thodologie d\u2019apprentissage. Ces derni\u00e8res peuvent \u00eatre amen\u00e9es \u00e0 \u00e9voluer et \u00e0 modifier la repr\u00e9sentation qui a \u00e9t\u00e9 faite du mod\u00e8le2<\/a><\/sup>. Il faut ensuite esp\u00e9rer que ce mod\u00e8le soit capable de g\u00e9n\u00e9raliser correctement sur le reste du domaine d\u2019emploi auquel il sera confront\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Effectivement, on a compris que l\u2019IA se base sur de la g\u00e9n\u00e9ralisation \u00e0 partir de ses donn\u00e9es d’entra\u00eenement afin de d\u00e9terminer les r\u00e9sultats. C\u2019est le principe des algorithmes de DeepMind comme AlphaGo ou AlphaStar qui sont respectivement des champions du jeu de Go ou du jeu vid\u00e9o Starcraft. C\u2019est en s\u2019entra\u00eenant sur un nombre de parties colossal que l\u2019algorithme arrive \u00e0 se rapprocher presque toujours d\u2019une situation qu\u2019il conna\u00eet pour choisir l\u2019action ayant le plus de chances de le mener \u00e0 la victoire.<\/p>\n\n\n\n L\u2019efficacit\u00e9 de ces d\u00e9marches \u201cd\u2019apprentissage\u201d ou plut\u00f4t \u201cd\u2019entrainement\u201d d\u00e9pend donc fortement des donn\u00e9es qui doivent \u00eatre en nombre suffisantes, vari\u00e9es et de qualit\u00e93<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n L\u2019IA \u201cn\u2019apprend\u201d pas, du moins pas dans le sens d\u2019un humain. Comme le rappelle Yaan Le Cun, responsable de la recherche en IA chez Facebook, les m\u00e9thodes d\u2019apprentissage d\u2019un humain et d\u2019une IA sont bien diff\u00e9rentes. L\u00e0 o\u00f9 un enfant a besoin de 3 photos pour pouvoir reconna\u00eetre un \u00e9l\u00e9phant sur n\u2019importe quelle image, il en faudra des milliers pour une IA. Selon lui, l’IA manque d\u2019observation et d\u2019intuition, qui seraient l\u2019essence de l\u2019intelligence4<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Pour Luc Julia, inventeur de Siri, l\u2019IA ne serait effectivement pas intelligente car elle se contente d\u2019ob\u00e9ir \u00e0 des r\u00e8gles. Son apprentissage est normalis\u00e9, purement calculatoire. L\u2019IA ne peut donc pas imiter stricto sensu l\u2019humain mais elle peut, par contre, lui permettre d\u2019am\u00e9liorer ses capacit\u00e9s en des points tr\u00e8s pr\u00e9cis, notamment concernant l\u2019analyse de donn\u00e9es5<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n Encore une fois le vocabulaire associ\u00e9 \u00e0 l\u2019IA est trompeur. L\u2019apprentissage pour la machine n\u2019est pas un apprentissage semblable \u00e0 celui d\u2019un humain ; tout comme \u201cl\u2019intelligence\u201d de l\u2019algorithme n\u2019en est pas vraiment une. <\/p>\n\n\n\n Une IA va \u00eatre nourrie de nombreuses donn\u00e9es qui vont lui permettre de d\u00e9terminer un mod\u00e8le purement math\u00e9matique afin de r\u00e9soudre un probl\u00e8me pr\u00e9cis. Si l\u2019IA peut r\u00e9ussir \u00e0 obtenir des r\u00e9sultats satisfaisants pour des donn\u00e9es qui ne font pas parties de son jeu de donn\u00e9es d’entra\u00eenement, c\u2019est gr\u00e2ce \u00e0 sa capacit\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation de son mod\u00e8le. <\/p>\n\n\n\n Cependant, cette g\u00e9n\u00e9ralisation a toujours ses limites, la capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9soudre des situations suffisamment similaires \u00e0 celles de l’entra\u00eenement ne permettra de r\u00e9soudre des situations qui en sont tr\u00e8s \u00e9loign\u00e9es. Et savoir d\u00e9terminer la fronti\u00e8re entre ce qui est proche ou \u00e9loign\u00e9 des situations connues reste un probl\u00e8me difficile.<\/p>\n\n\n\n Une IA peut-elle vraiment \u00ab apprendre \u00bb ? Ce terme est encore une fois un abus de langage. L’IA est plus une question de capacit\u00e9s de calcul et de g\u00e9n\u00e9ralisation. L\u2019intelligence artificielle est souvent victime d\u2019abus de langage et d\u2019une mauvaise utilisation de son vocable. 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Qu’est-ce que le Machine Learning ?<\/h2>\n\n\n\n
Comment fonctionne l’IA ?<\/h2>\n\n\n\n
Conclusion<\/h2>\n\n\n\n
Sources<\/h2>\n\n\n