Hors collection - Lex Robotica - Le droit à l'épreuve de la robotique - 88

L'ILLUSIoN De L'INteLLIGeNCe ARtIFICIeLLe

1. L'apprentissage des connaissances
18. L'intelligence des robots se manifeste notamment par leur capacité à stocker des informations, et à en acquérir d'autres36. À cette fin, des
technologies dites de machine learning (apprentissage machine) et deep
learning (apprentissage profond par renforcement) ont vu le jour. Il s'agit
de techniques d'apprentissage qui permettent aux machines d'assimiler
des informations au moment de leur programmation initiale - apprentissage machine - mais aussi d'améliorer leurs performances en agrégeant
de nouvelles informations pendant leur fonctionnement - apprentissage
profond, dit aussi par renforcement.
Ces techniques d'apprentissage sont nées il y a plus de 60 ans37, mais
leurs manifestations les plus spectaculaires sont récentes. L'avènement du
Big data et l'accroissement de la puissance de calcul des ordinateurs ont en
effet dopé les capacités d'apprentissage des machines. Le traitement rapide
d'un grand nombre d'informations permet aux machines « d'apprendre »
de façon spectaculaire, y compris parfois pour leurs propres créateurs38.
19. Les progrès les plus spectaculaires sur le plan de l'apprentissage ont
certainement été réalisés en matière de réseaux de neurones profonds. Il
s'agit d'une intelligence artificielle fondée sur des algorithmes d'apprentissages modélisés à partir de la forme du neurone humain39.
Devenus très performants, ces réseaux de neurones profonds sont par
exemple capables de se nourrir tout seuls de centaines d'heures de vidéos
prises sur une plateforme de partage type Youtube pour identifier les
éléments les plus récurrents - par exemple un chat -, pour, ensuite, réussir
à discerner les photos de petits chats d'autres photos. Cela signifie que
le programme a « l'intelligence » de comprendre à quoi ressemble un chat
à partir de toutes les images qui lui ont été montrées. L'apprentissage est
dit dans ce cas non supervisé, car le programme identifie « tout seul » les

36. Sur la capacité et les méthodes d'apprentissage des robots, v. Nathalie Nevejans,
op. cit., p. 125 et s.
37. Jean-Gabriel Ganascia, op. cit., p. 101.
38. « Ce qui m'intrigue le plus, c'est que cela marche si bien » déclare Jason Yosinki, chercheur en intelligence artificielle chez Uber, cité in Vincent Nouyrigat, « Algorithmes - Une
nouvelle intelligence est née » in Sciences & Vie, n° 1198, juillet 2017 p. 49.
39. Sur la question, v. notamment Vincent Nouyrigat, « Algorithmes - Une nouvelle
intelligence est née » in Sciences & Vie, n° 1198, juillet 2017, p. 47 ; Jean-Gabriel Ganascia,
« Le « Deep learning » révolutionne l'intelligence artificielle » in Intelligence artificielle - Vers
une domination programmée ? op. cit., p. 101 ; Jean-Claude Heudin, « L'approche neuromimétique » in Immortalité numérique - Intelligence artificielle et transcendance, p. 227.

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