Il faut « dissiper le malentendu sur “les prétentions infondées” de l’intelligence artificielle »
La chercheuse en informatique Michèle Sebag s’oppose, dans une tribune au « Monde », à la mise en garde de ses collègues Michel Raynal et Gérard Roucairol contre « les erreurs funestes » nées des technologies numériques.
« La recherche scientifique et technologique prétend aujourd’hui qu’il existe des programmes informatiques capables de bien jouer au go ou de reconnaître l’ensemble des personnes présentes dans un stade de football. De tels programmes peuvent démontrer (empiriquement) qu’ils savent jouer ; peuvent-il le prouver ? Non. » BORIS SEMENIAKO Tribune. Selon mes estimés confrères Michel Raynal et Gérard Roucairol, « les enthousiasmes technologiques (blockchain, machine learning, intelligence artificielle) gagneraient à se confronter avec la réalité des résultats de la recherche en informatique. L’absence de formation et la capacité d’oubli [masquent] les preuves d’impossibilité qui datent des années 1980-1990. Pour les geeks et les hackeurs, la seule existence d’un programme informatique qui prétend résoudre un problème vaut preuve de l’exactitude de la solution » (« Les techniques numériques sont porteuses d’erreurs funestes si elles ne s’appuient pas sur des résultats scientifiques », « Le Monde » du 7 juillet 2019). Je ne connais pas le blockchain ; en revanche, cette dénonciation des « prétentions infondées » de l’intelligence artificielle (IA) me semble reposer sur un malentendu que je souhaite dissiper. Article réservé à nos abonnés Lire aussi « Les techniques numériques sont porteuses d’erreurs funestes si elles ne s’appuient pas sur des résultats scientifiques » Prenons le problème qui consiste à reconnaître ma grand-mère, ou à identifier les tumeurs ou fractures à partir de radios, ou à jouer au go. La recherche scientifique et technologique prétend aujourd’hui effectivement et de manière assez convaincante qu’il existe des programmes informatiques capables de bien jouer au go, ou de contribuer à la lecture des radios médicales, ou de reconnaître l’ensemble des personnes présentes dans un stade de football. De tels programmes peuvent démontrer (empiriquement) qu’ils savent jouer ; peuvent-ils le prouver ? Non. Vous savez reconnaître votre grand-mère, mais pouvez-vous le prouver ? Voudrait-on dire que si on ne sait pas prouver ce qu’on sait faire, on ne sait rien faire ? Mais il est plus de choses en apprentissage et en IA qu’il n’en est rêvé en informatique formelle… Le fort beau résultat de Shai ben David et ses coauteurs, cité par le texte de Michel Raynal et Gérard Roucayrol, selon lequel l’« apprenabilité » de certains concepts peut être indécidable, ne dit pas qu’« il est impossible de valider tout concept appris », mais qu’« il existe certains concepts qui mettent en échec l’apprentissage ». L’apprentissage machine souvent efficace Est-ce tragique ? Est-ce grave ? Comme chacun sait, la phrase « Tous les Crétois sont menteurs », dite par le Crétois Epiménide (VIe siècle av. J.-C.), met en échec la logique. Dans un autre registre, celui de l’économie, il ne peut exister de marché efficace en contexte d’information asymétrique, selon George Akerlof, Michael Spence et Joseph Stiglitz. Et pourtant, la logique est souvent utile, et les marchés sont partout. De même, en dépit de l’existence de concepts dont l’apprentissage est indécidable, l’apprentissage machine est souvent efficace. Pour me répéter, il serait funeste de croire que si on n’a pas tout, on n’a rien.