17 mars 2025[email protected]

IA : Intelligence Articielle, définition

Intelligence artificielle, Intelligence prédictive, générative, machine learning, deep learning… après la petite histoire de l’IA, petit tour d’horizon et présentation de ce qu’on entend par l’Intelligence Artificielle. Qu’entend-on par « intelligence »…

On définit, en somme, l’intelligence artificielle, comme la réalisation par un ordinateur d’opérations initialement dédiées à l’intelligence humaine.

Derrière cette définition « très large », on peut rassembler différentes « intelligence artificielle » : symbolique, connexionniste ou même neuro-symbolique (etc.). Ce sont au final toutes les approches qui ont conduis à l’Intelligence Artificiel tel qu’on la connait aujourd’hui.

Plus pratiquement, contrairement à un logiciel, une intelligence artificielle n’est pas codée pour effectuer des tâches déterminées, mais codée pour apprendre à effectuer une tâche voulue. Puis on va demande à cette IA de réaliser cette tâche.

Expérience de pensées

Deux expériences sont à même de bien décrire le fonctionnement schématique de ce qu’on appelle une Intelligence Artificielle. L’une est une expérience de pensée, et l’autre une expérience de groupe.

La Chambre Chinoise

Imaginons deux salles, séparée par une simple fente permettant le passage de feuille A4.
Dans l’une de ses chambres un individu maîtrise une langue (ex : ici le Chinois, mais ce pourrait être n’importe quel autre langage). Dans l’autre un individu qui ne maîtrise pas le Chinois.

Le premier individu maîtrisant le chinois ferait passer au second des feuilles avec inscrit dessus des mots en Chinois, cela dans le but de communiquer.

Le second quant à lui disposerait de casiers, étiquetés pour chaque signe chinois existant, qui contiendrait une feuille A4 avec un signe chinois (la réponse logique à ce qu’exprimait le premier signe ; ex : « ça va ? » attendrait « oui, et toi »). Puis cet individu glisserait cette feuille A4 en retour dans la fente.

Pour l’individu maitrisant le chinois le ressentit serait le suivant « je viens de dialoguer avec quelqu’un qui m’a comprit, donc qui maitrise le chinois » tandis que l’autre individu n’aurait fait qu’exécuter une suite d’instruction à partir de toutes les casiers dont il dispose.

Devine le mot suivant !

Imaginons un groupe de 10 individus auquel on demande de prédire la suite de cette phrase :

 » Le ciel est de couleur… »

La majorité des réponse serait « bleu ». Certain dirait peut-être « gris-bleu », « bleu ciel »… mais il y aurait une majorité de réponse pour le « bleu », car c’est ce qui est le plus admit. C’est ce qui est le plus juste pour décrire la couleur du ciel d’une manière générale selon notre éducation.

Maintenant, si on reproduit cette phrase avec des nuances :

 » Le ciel, un soir d’automne, est de couleur… »

La réponse ne sera pas la même : on obtiendra plutôt des réponse type « orangé », « sombre », « ocre » etc.

Dans les deux cas, si on prend la réponse la plus donnée, on sera capable de poursuivre la phrase. Et en répétant l’opération, on sera capable de bâtir une phrase plus complètes, des phrases, etc.

Est-ce intelligent ?

Dans ces deux expériences, le but est de symboliser ce que fait une Intelligence Artificielle.

Une Intelligence Artificielle ne comprends pas ce qu’elle fait. Elle n’est pas consciente. Elle ne fait, à partir de donnée (les casiers étiquetés du non-Chinois/la réponse de chaque personne dans l’expérience de groupe) et de paramètres (le symbole chinois initialement reçu/la phrase initiale proposée) de retourner la réponse adéquate (une feuille A4 avec un signe/le mot le plus donnée) : c’est à dire le résultat le plus adéquate selon les données connues.

Elle va donc sélectionner la réponse la plus probable (le casier dont l’étiquette représente le plus fidèlement le signe/le mot renvoyé par la majorité des personnes) mais ne comprendra pas pourquoi elle fait ça. Elle a été conçu pour sélectionner. Elle ne comprendra pas non plus la signification de la réponse : elle n’a fait que retourner une donnée parmi les données dont elle dispose.

Finalement, c’est le contexte (les casiers étiqueté en chinois, pas ceux en russe/les indicateurs de temporalité de la phrase) qui va aider l’IA à choisir la réponse la plus adéquate. Ce contexte va permettre à l’IA d’utiliser des données plus précises pour un résultat plus pertinent.

Toutefois, pour l’utilisateur, l’illusion de l’intelligence/conscience est là. Mais l’IA, en réalité, utilise des mécanismes intelligents, sans conscience. Il est plus juste de dire qu’elle simule/imite l’intelligence humaine, et la justesse de cela n’est simplement permise que par la qualité des données fournis initialement et des processus de traitement de ces données avant génération du résultat.

L’IA est donc davantage un ensemble de mécanisme intelligent imitant les processus de raisonnement humain pour parvenir à un choix ; ces processus se perfectionnent au fil du temps, mais on est loin de la vision dystopique d’une IA consciente. De plus ses performances sont avant tout liées à la qualité des données dont elle dispose, avec laquelle elle a « apprit ».
Et cette opération d’apprentissage est désignée par le terme « Machine Learning« .

Sources :

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