Des machines autonomes et omnipotentes restent un fantasme de science-fiction malgré des progrès impressionnants au début des années 2010.
L’IA est encore loin d’égaler les capacités humaines, y compris celles d’un enfant
« L’intelligence artificielle, ce n’est pas de l’intelligence, affirmait en 2019, à Sciences et Avenir, Luc Julia, directeur scientifique de Renault et co-inventeur de l’assistant vocal Siri. Pour provocatrice qu’elle soit, la formule témoigne d’un constat partagé par nombre de chercheurs : l’IA est encore loin d’égaler les facultés humaines.
Incapable de généraliser, de simuler le sens commun ou l’intuition
Des machines autonomes et omnipotentes restent un fantasme de science-fiction. Car malgré des progrès impressionnants au début des années 2010, les technologies les plus en vogue (les réseaux de neurones) reposent sur l’apprentissage et le calcul statistique. Or ces techniques nécessitent quantité d’exemples et de données (images, mots, sons, situations) quand l’humain n’en a besoin que d’un ou deux. Cette IA est aussi incapable de généraliser, de simuler le sens commun ou l’intuition.
« Débloquer » le problème
« Prenez des notions comme poursuivre, empêcher, rencontrer… ou la jalousie. Un enfant comprend en une, deux, trois fois, sans avoir appris de définition, note Jean-Louis Dessalles, maître de conférences en informatique à Télécom Paris. Mais on ne teste jamais les réseaux de neurones là-dessus. Ils fonctionnent sur des objets, pas sur des relations. » Il nuance toutefois : ces limites sont justement liées au fait que l’essentiel de la recherche porte sur les réseaux de neurones, au détriment d’autres approches axées sur la compréhension des mécanismes de l’intelligence humaine. « Si seulement 1 % des efforts de recherche en réseaux de neurones passait sur ce type de travaux, on débloquerait le problème bien plus vite. «
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