Convergence IA et Big Data : revue de parcours et implications

Print Friendly, PDF & Email

Art: convergence de l'IA et du Big Data

 

L’intelligence artificielle (IA) et le Big Data, deux technologies dont l’essor jusqu’à leur convergence, ces dernières années, ne semblent pas montrer d’inflexion. Cet article fait le passage en revue de leur parcours, ainsi que des implications sur la société. Quelles attentes pourrions-nous avoir de cette alliance, tel un maelström, qui produit et consomme une quantité d’informations en dehors de l’entendement humain ?

 

Historique

Un domaine de recherche à part entière : l’IA

Pour beaucoup de chercheurs, l’IA serait issue d’une étude scientifique menée au Dartmouth College à Hanover, New Hampshire, durant l’été 1956. Pour être plus précis, ce serait la proposition de faire cette étude, déposée une année plus tôt qui annonçait déjà le terme intelligence artificielle.

We propose that a 2 month, 10 men study of atrifical intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire.

La proposition émise par McCarthy, Minsky, Rochester et Shannon visait surtout à entamer une réflexion sur l’idée selon la laquelle des mécanismes de l’intellect tels que l’apprentissage, par exemple, pouvaient être implantés dans une machine. En effet, ils proposait d’étudier la possibilité de reproduire un comportement intelligent en donnant à une machine les descriptions très précises de ces mécanismes. Ainsi, de cette étude naquit l’IA en tant que domaine de recherche.

 

L’enfant inéluctable : le Big Data

Réellement récent, en tout cas pour ce qui est de l’utilisation du terme, le Big Data pourrait être vu comme le fils non attendu de l’informatique et de l’intégration de la technologie dans la société. Qu’importe que l’on définisse l’informatique comme ce qui est relatif à l’information ou comme la contraction de ce dernier avec le mot automatique, le maître-mot de cette science a toujours été l’information.

Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes.

Harold Abelson et Gerald Jay Sussman,
Structure and Interpretation of Computer Programs, 2001

Nous comprenons alors que l’informatique est pensée, orientée et développée dans le but de traiter de l’information. Et c’est l’inévitable union avec les progrès incessants de la technologie, support tangible de l’informatique, qui a mis au jour le Big Data. Toutefois, ce nouveau-né, apparu pour le grand public aux détours des années 2010, a rapidement fait comprendre qu’il fallait changer la façon dont nous abordions la gestion de l’information multimédia. Aujourd’hui omniprésent grâce à l’Internet of things (IOT), les technologies mobiles ou de la santé, pour ne citer que ces exemples, le Big Data est devenu inéluctable.

 

Hier : quand l’IA rencontre le Big Data

Parce que l’un a besoin d’un large ensemble de données pour se développer et que l’autre à ne peut désormais plus être traité directement par l’homme,  la convergence de l’IA et du Big Data était inévitable. Fin 2017, Kersting et Meyer en présentent même une contraction, le Big IA, et pointent le fait que cette convergence ne saurait exploiter correctement les capacités de ces technologies. Le Big Data nécessite de repenser les algorithmes de traitement, notamment pour tenir compte de l’architecture des machines. A cela, les auteurs se demandent si le Big Data converge réellement vers l’IA; en d’autres termes, s’il s’avère toujours possible de s’appuyer sur le Big Data lors de la mise en oeuvre d’une IA.

 [Researchers] wondered about how to verify and reproduce results obtained using Big Data. They actually seem to fear to get “stupid” machines and people that do not aim at understanding complex problems anymore.

Dans ce qui est encore l’hier de l’IA et du Big Data, il apparaît que l’IA elle-même n’est plus perçue de la même façon : elle est devenue un outil intelligemment programmé qui a une « capacité à manier des montagnes de données à des vitesses vertigineuses » (L. Alexandre, Fuyez le big data ou l’IA va vous dévorer!, www.lexpress.fr, 11.12.2018, [dernière visite: 25.05.2019]). Dès lors, l’IA s’est réduite à un consommateur de données sur lesquelles elle base ses décisions, ses prédictions et, bientôt, ces prescriptions.

 

Aujourd’hui : l’hiver vient

Il n’est sans doute pas utile de présenter dans le détail l’état actuel du Big Data. D’aucuns savent pertinemment que les sommes d’informations produites et analysées de par le monde, aujourd’hui, n’ont encore jamais été égalées. Toutefois, comme l’a relevé Luc Julia lors de sa conférence sur l’IA à Genève, « un nouvel hiver arrive » pour l’IA. S’exprimant sur le développement scientifique de l’IA, il faisait référence à la vergence opérée dans la définition qu’adopte maintenant l’IA et sur la fuite des financements de la recherche scientifique.

Comme un miroir au propos de Luc Julia, nous parlons, aujourd’hui déjà, de ce que l’IA, désormais accompagnée du Big Data, influence ou génère des comportements sociaux. Certes, a-t-il été sujet de remplacer l’humain dans des tâches de plus en plus complexes — pour l’humain lui-même — telles que la prédiction et la prise de décision dans le trading, mais l’intégration de l’IA dans notre quotidien a amené les considérations au-delà de la sphère professionnelle. Ainsi parle-t-on de robots logiciels dont l’IA permet de mieux filtrer les commentaires en ligne ou encore, dans la lutte contre le sexisme, décrie-t-on l’image d’une soumission féminine reprise par les assistants vocaux des géants d’internet. Dans tous les cas, nous notons que ce n’est pas le travail de l’IA qui est sujet à débat, mais bien la façon dont il est mis en œuvre.

Les propos de Luc Julia sont mis en exergue par la différence qu’il s’est crée entre l’IA, en tant que domaine de recherche scientifique, axé sur les possibilités de simuler l’intellect humain, et sa version plus trendy qui s’apparenterait, en un sens, à une Pascaline hautement améliorée. Les investissements ont tendance à glisser du côté où les retours sont plus importants.

 

Demain : l’innovation en jeu

La convergence de l’IA et le Big Data, qu’importe le domaine d’application, les a rendu plus étroitement liés que jamais. A la limite du paradoxe où on les voit se compléter, tous deux, pour analyser ce qu’il ont eux-même produits, la question qu’il est important de se poser se tourne vers notre propre façon d’aborder les défis de demain : allons-nous permettre aux machines d’innover ou garderons-nous ce dernier bastion intellectuel pour l’humain?

 

Photo credit : Thierry Sorg

Sources :

Thierry Sorg

Thierry Sorg


Someone told me it may be a challenge for me to write technical articles for non-IT people... Guess what! I'm writing!

I'm a computer scientist with a previous background in ERP development and a taste for teaching.
I'm a scientist in the heart, so if it can be seperated in small pieces and then studied during hours with a magnifying glass, it will interest me. There's no doubt!

Let's resume it in a sentence: rather than programming solutions, I love to solve problems.

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.