Non les intelligences artificielles ne sont pas encore conscientes, et à supposer que cela soit un jour possible on en est encore très loin. Ce que l’on appelle intelligence artificielle dans le domaine scientifique est encore très éloigné du mythe de la machine pensante tel qu’il est décrit dans les ouvrages, séries et films de science-fiction. On vous propose dans cet article de démystifier un peu ces notions.
Un ingénieur de Google renvoyé après avoir affirmé que l’IA de Google était consciente
Vous avez surement lu dans les medias qu’un ingénieur de Google avait pris la porte il y a 2 semaines après avoir affirmé haut et fort que l’IA de Google était consciente. Cette information est partiellement fausse, dans la mesure où il a seulement été placé en congé et où on lui a surtout reproché d’avoir violé les accords de confidentialité signés avec son employeur en diffusant des documents internes.
Ca ressemble vraiment à une conversation, sauf que le texte produit n’est qu’une reformulation élaborée d’éléments de littérature qui parlent déjà de voler dans les airs :
- LaMDA 2 génère des phrases cohérentes respectant des règles de grammaire et de syntaxe
- et pour les « alimenter » elle s’appuie sur sa colossale base documentaire, un type de réseau neuronal spécifique (des transformeurs), des vecteurs sémantiques et tout un tas d’autres outils complexes
Pour autant l’IA n’a pas la moindre compréhension de ce que sont le vent, les arbres, atterrir, etc. Dit autrement, LaDMA 2 est just un singe très savant capable de reformulations avec une habileté impressionnante, mais rien de plus.
Suite au buzz de l’affaire Blake Lemoine (qui d’ailleurs profite à Google) Brian Gabriel, porte-parole de Google, a ajouté :
Notre équipe, composée d’éthiciens et de technologues, a examiné les préoccupations de Blake conformément à nos principes en matière d’intelligence artificielle et l’a informé que ses affirmations ne sont pas fondées.
Certains membres de la communauté de l’intelligence artificielle envisagent la possibilité à long terme d’une intelligence artificielle sensible ou générale, mais cela n’a pas de sens de le faire en anthropomorphisant les modèles conversationnels actuels, qui ne sont pas sensibles.
Si on ne s’inquiète pas vraiment non plus à ce sujet, il est clair en revanche que le test du Turing ne permet plus de distinguer les propos d’un humain de ceux d’un ordinateur dans le cadre d’une conversation écrite avec ce type d’IA.
Ce test imaginé en 1950 par Alan Turing, l’un des pères de l’informatique moderne, postulait que dès les années 2000 les ordinateurs seraient capables de se faire passer pour des humains lors d’un test de 5 minutes auprès de 30% d’interlocuteur humains.
En 2022, des IA comme LaMDA 2, GPT-3 ou encore OPT, font clairement beaucoup mieux, meme si un certain nombre d’indices permettent encore de les détecter, comme par exemple l’absence totale de fautes d’orthographe et de grammaire, ou parfois des contre-sens très grossiers sur des mots ambigus hors contexte, ou traduits par erreur.
Pour mettre en défaut LaMDA 2, on pourrait par exemple au cours d’une conversation ésotérique comme celle diffusée par Blake, lui demander ce qu’elle pense de Stranger Things. Compte tenu du contexte, il est probable qu’elle commence à vous parler de « choses étranges » sans aucun rapport avec la série Netflix…
Quelles filières pour travailler dans le secteur de l’Intelligence Artificielle ?
Maintenant que vous voilà on l’espère un peu rassurés au sujet d’une possible attaque de SkyNet, vous vous demandez surement comment travailler dans ce secteur d’avenir.
Il y a encore quelques années, seuls des mathématiciens de très haut niveau planchaient sur ces sujets de façon théorique, mais l’avènement du Big Data a permis de faire un énorme bon en avant tant et si bien que le secteur fait désormais face à un manque de candidats qualifiés.
Aujourd’hui les métiers de l’IA sont principalement divisés en 2 branches complémentaires :
- le métier de Data Analyst
- et le métier de Data Scientist
Pour accéder à l’une de ces deux branches il n’est plus indispensable d’avoir un PhD en mathématiques appliquées ou en informatique, un master en intelligence artificielle permettant d’acquérir toutes les compétences nécessaires.
Le métier de Data Analyst
Les formations de Data Analyst sont ouvertes à de nombreux BAC+3 généralistes (Marketing, Droit, Finance, etc.). Elles visent à remettre à niveau les étudiants sur de la programmation et des mathématiques appliquées.
Concrètement les étudiants y apprennent à
- Construire, gérer et interroger des base de données relationnelles
- Y ingérer différents formats de données (JSON, CSV, TSV, etc.)
- Réaliser des analyses au moyen d’outils dédiés (Excel, Hadoop, Tableau, TensorFlow, etc.)
- Et restituer ces analyses statistiques sous forme de dashboards opérationnels
Dit autrement, le Data Analyst est une sorte de super bibliothécaire responsable de toute la partie gestion et restitution des énormes volumes de données dont on vous a parlé plus haut.
Le métier de Data Scientist
Le métier de Data Scientist est plus pointu que celui de Data Analyst et les masters en intelligence artificielle qui permettent de s’y former nécessitent d’etre titulaire d’un Bac +3 en Mathématiques, en Statistiques ou encore d’etre ingénieur.
Ce type de formation va permettre aux étudiant d’approfondir leurs connaissances en Python, R, Machine Learning et Deep Learning, autrement dit à défaut d’etre un super matheux, il faut à minima savoir programmer pour pouvoir y accéder.
Les Data Scientists ne développent pas eux meme d’intelligences artificielles, mais sont plutot amenés à programmer des outils pour les utiliser à des fins concrètes en entreprise.
Le Data Scientist a plusieurs casquettes et il va entre autres :
- extraire des données depuis différentes sources numériques
- manipuler et cartographier ces données pour les rendre exploitables
- sélectionner et paramétrer les IA avec lesquelles utiliser ces datas
- et programmer des algorithmes pour répondre avec ces outils aux problématiques initiales qu’on lui a posé
Comme vous l’avez compris, un Data Scientist devra donc maitriser plusieurs moteurs de bases de données (à minima MySQL et MongoDB), Python Pandas, faire pas mal de code et d’optimisation au quotidien, tout en s’appuyant sur le travail d’un Data Analyst.
Bien entendu cette présentation n’est qu’un rapide résumé de ces deux métiers, et meme si tous ces termes techniques font un peu peur (tout comme les conversations de LaMDA 2), il faut juste retenir qu’il existe aujourd’hui des formations diplômantes structurées pour vous permettre de mettre un pied dans ce secteur passionnant.
L’IA va progressivement remettre en question les métiers basés sur le savoir
Par ailleurs, si on est persuadés d’etre encore très loin des IA pensantes, en revanche elles risquent de totalement chambouler les métiers qui se basent sur le savoir pur, on pense en particulier aux métiers du médical et du droit ou à des métiers intellectuels très standardisés.
Si une IA dédiée au médical sera capable d’identifier certaines pathologies plus efficacement qu’un médecin humain, elle ne pourra pas se substituer à l’experience et à l’intuition d’un bon praticien.
En revanche elle pourrait remplacer une bonne partie du personnel d’un cabinet juridique ou d’un cabinet comptable pour les taches les plus répétitives…
Fabien Elharrar
