Au BlendWebMix, elle animera une conférence « Hoaxbuster » version IA. Rencontre.
Virginie, pourquoi y’a-t-il autant de fantasmes autour de l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle, pour le grand public, ce sont surtout les films de Science-Fiction. Quand on parle IA, on pense immédiatement à iRobot et Matrix, ça reste la perception dans l’imaginaire collectif. Actuellement, il y a beaucoup d’argent dans les projets liés à l’IA, donc les millions en présence attisent aussi les convoitises.
En France, beaucoup d’acteurs laissent le grand public dans leurs croyances alors qu’au Japon l’IA est un argument marketing, utilisé par exemple pour vendre des lave-linges. Ici, on ne saurait pas ce que ça signifie, et on demanderait « à quoi ça sert ? », quand on n’en aurait pas simplement peur.
On a l’impression que les acteurs de l’IA tentent de modérer tout cela pour rassurer ?
Il y a des recherches en IA depuis les années 50. Ce domaine a connu des hauts et des bas, appelés « les hivers de l’IA ». Ces dernières années, il y a eu un engouement important. Beaucoup d’experts ont laissé faire, mais là c’est le moment de dire stop. On ne peut pas laisser dire des conneries autour de l’intelligence artificielle au risque que cela devienne contre-productif, en risquant de faire peur ou de décevoir.
Quelles sont les principales « erreurs » que l’on entend sur l’intelligence artificielle ?
On en entend beaucoup. Il y a des choses fortes comme la fin de l’humanité, la fin de la liberté des humains, la fin de l’emploi, qui sont liées à des peurs… On lit aussi que l’intelligence artificielle nécessite des tonnes de données, que l’IA et le Machine Learning c’est exactement la même chose, qu’il faut être bon en math pour faire de l’IA… ce sont des erreurs « techniques ».
[wydden_refer_post post= »29748″][/wydden_refer_post]Selon vous, quels secteurs seront impactés par l’IA ?
Tous les secteurs peuvent être impactés s’ils ont affaire à des problèmes complexes. En effet, lorsqu’un humain peut résoudre presque intuitivement un problème (comme reconnaitre un chien d’un chat sur une photo) mais que le codage d’un programme informatique faisant la même chose semble compliqué, alors l’IA est une bonne piste. C’est la même chose quand une poignée d’humains de haut niveau peuvent résoudre un problème sans pouvoir expliquer ce qu’il faut faire à des développeurs pour créer un programme du même niveau (par exemple en médecine pour détecter certaines maladies comme l’arthrose).
La réalité est que la France forme très peu de nouveaux talents sur l’IA alors qu’il va y avoir de très gros besoins à l’avenir.
L’IA s’applique aussi à des problèmes qui peuvent être résolus de manière classique quand ils sont de petite taille, mais qu’on ne peut pas résoudre avec des problèmes de grande taille (par exemple pour optimiser des tournées sur des plateformes gérant des millions de colis chaque année). En effet, il faudrait alors trop de temps de calcul ou de mémoire, alors que l’IA, en ne testant pas toutes les solutions, mais en testant « intelligemment » des solutions potentielles, va trouver un optimum très rapidement.
Un autre exemple très parlant, ce sont les robots dans les usines. Pour nous, humain, il parait logique de ne pas rentrer dans des objets et des personnes quand nous nous déplaçons. C’est l’IA qui permet aux robots de ne pas se rentrer dedans sans rentrer dans des circuits prédéfinis au coeur des entrepôts.
Mais ne manque-t-on pas alors de pédagogie sur l’intelligence artificielle ?
On parle d’IA mais on n’explique jamais, on ne définit jamais l’IA avant de se lancer dans une conférence. Il y a un grand flou autour de ce que c’est et un grand flou autour de certains spécialistes. Par exemple, quand vous dites que vous êtes expert en techno X ou Y, vous avez des certifications, pas en IA.
De même pour les entreprises qui disent faire de l’IA et qui finalement ne parviennent pas à satisfaire les besoins clients. Cela cause du tort à tout l’écosystème IA, parce que les entreprises clientes ne sont pas satisfaites.
En France, il y a un Plan IA. Mais la somme annoncée parait bien dérisoire face aux investissements des entreprises privées étrangères…C’est inquiétant. Les US sont largement devant la France, et la Chine est en train de dépasser les États-Unis. On ne peut pas lutter sur les montants, notre plan IA prévoit 1,5 milliard quand Alibaba prévoit d’investir 15 milliards… Je pense que la France doit jouer l’excellence pour faire de la qualité plutôt que la quantité, mais pour cela les formations doivent évoluer.
La réalité est que la France forme très peu de nouveaux talents alors qu’il va y avoir de très gros besoins à l’avenir. Il est par exemple très difficile de trouver des data scientists aujourd’hui. Les spécialistes IA vont être une denrée rare très rapidement, notamment parce que les étudiants ne sont pas intéressés par les professeurs qui enseignent l’IA avec des technologies que l’on utilise plus (comme Lisp ou Prolog, alors que les langages les plus utilisés sont clairement et de loin Python et R). Ce que l’on fait en entreprise est totalement différent de ce que l’on enseigne.
L’IA évolue plus vite que la formation. On doit faire évoluer l’enseignement, mais c’est long et on forme actuellement des enfants qui n’arriveront que dans 10 ans, mais en attendant…
Votre conférence du BlendWebMix a pour but de poser les bases et tordre le cou aux idées simplistes. C’est à dire ?
Parvenir à convaincre certaines personnes que ce qu’on entend n’est pas toujours juste, diminuer le flou autour de l’IA, poser les idées, donner des arguments. Plus on sera nombreux à le faire plus ce sera entendu et l’on parviendra à sortir de cette situation dans laquelle on entend tout et n’importe quoi sur l’intelligence artificielle.
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