L’intelligence artificielle (IA), (dans toutes ses composantes) – sous différents paradigmes ou modèles et plateformes tels que LLM (ChatGPT), algorithmes, modèles ou machines d’apprentissage automatique (AutoML), Nobel Turing Challenge (NTC), Open Machine Learning (OpenML), DynaBench (dynamic data collection and benchmarking), logiciels et calculs de haute performance…- est un processus d’informatisation et de virtualisation complexe capable de réflexion, de raisonnement, d’apprentissage et de prise de décision à la manière de l’intelligence humaine, qui, elle-même, n’est pas égale d’une personne à l’autre.

I.A. : définition extensive

La numérisation ou la dématérialisation au sens large, c’est la collecte et la manipulation des informations en temps réel. L’algorithme, dérivant du nom d’Al Khawarizmi, le « grand-père de l’informatique »,  est le premier à avoir systématisé ce mode de calcul, qui est un processus arithmétique, de contrôle et de traitement des données pour la résolution d’un problème ou l’obtention d’un résultat.

Algorithme et origine de l’I.A.

Cette méthode scientifique algorithmique était déjà utilisée, sous sa forme primaire ou initiale, en Mésopotamie, sous l’État Babylonien, il y a 3800 ans, pour le calcul et le recouvrement de l’impôt et pour des transactions commerciales, et même probablement en Egypte antique, il y a 4500 ans, pour les mêmes opérations fiscales et commerciales, puisqu’on y appliquait l’arithmétique et la comptabilité pour le recouvrement de l’impôt ; puis un peu plus tard, il y a 2300 ans, l’algorithme d’Euclide calculant le plus grand commun diviseur (PGCD), de deux nombres. Ce même algorithme enrichi, nourri, qui opère encore aujourd’hui dans des domaines aussi variés et différents que le commerce, la finance, l’agriculture, l’industrie, la médecine, l’imagerie médicale, l’optique, l’informatique, la recherche biomédicale, le changement climatique ou les pandémies.

Histoire de la recherche, continuité et position de l’I.A.

La recherche scientifique pertinente et opérationnelle ne date pas du vingt-et-unième siècle. Les lois et théorèmes des grands mathématiciens et physiciens dans l’histoire qui peut remonter jusqu’à 2600 ans et revenir jusqu’au vingtième siècle tels que Thalès, Pythagore, Euclide, Archimède, Jabir ibn Hayyan, Al Khawarizmi, Al Kindi, Isaac Newton, Albert Einstein et bien d’autres, sont toujours d’actualité et d’une grande valeur scientifique pour la recherche actuelle. Le fondement même de la recherche scientifique- et la création de l’IA ne se situe nullement en dehors de cette philosophie, de ce but d’intérêt général- est de se mettre au service des humains, au service de la collectivité et pas l’inverse.

L’informatique, la programmation informatique et le raisonnement et l’apprentissage informatiques ne marquent pas une rupture par rapport à la science et à la  recherche scientifique d’antan, ils les complètent. En effet, c’est il y a quasiment 1200 ans, bien avant Internet, les applications de réseaux sociaux, de smartphones, de Netflix, de Google Maps (ou PageRank), et de l’intelligence artificielle, que le grand mathématicien Al Khawarizmi a conceptualisé cet ensemble algorithmique.

L’algorithme d’I.A.

L’algorithme d’intelligence artificielle est un processus d’apprentissage profond et d’adaptation à des données et des situations complexes, et ce sont précisément les données d’apprentissage et d’adaptation qui le caractérisent, qui le préparent, qui le formatent. Si, mathématiquement et numériquement, pour atteindre un but ou résoudre un problème, l’algorithme classique, procède étape par étape, l’algorithme d’IA, lui génère comment apprendre.

Néanmoins, ce n’est aucunement une différence de nature, c’est une différence de degré tout simplement. Et des travaux du grand scientifique Al-Khawarizmi en 830 jusqu’aux travaux d’Alan Turing en 1950 ou ceux de John McCarthy en 1955, sur l’I.A. il n’y a pas non plus une différence de nature, mais une différence de degré seulement. Il y a plus de 2000 ans que la recherche scientifique s’est penchée sur l’idée et la manière de rendre la machine intelligente au service de l’humain et de son évolution. Il y a plus de 2000 ans que les différents courants de pensée, mythologiques, prophétiques, philosophiques, scientifiques, ou artistiques, ont progressivement apporté leur contribution à ce processus d’Intelligence artificielle.

Tout récemment encore, dans les années 70, la science-fiction exprimait la peur que la machine asservisse l’Homme. Par exemple Ira Levin publie en 1970 « Un bonheur insoutenable » où l’humanité est dirigée par un ordinateur caché sous les montagnes.

L’I.A. : un palier dans l’accumulation du savoir

L’intelligence artificielle est un processus de raisonnement et d’appropriation numériques des données qui part des données réelles en les transformant, se présente aujourd’hui, comme un degré élevé dans l’apprentissage, la prise de décision, le savoir, la littérature scientifique et la technologie (tekhnologia en grec, il y a plus de 2400 ans). Elle a ainsi ceci de commun avec l’intelligence humaine d’hier et d’avant-hier. Cela n’est pas une rupture dans l’histoire cognitive de l’humanité, et dans la recherche scientifique de la communauté des chercheurs, c’est un palier dans l’accumulation du savoir, du savoir-faire et du faire savoir, depuis la nuit du temps, depuis la civilisation mésopotamienne, il y a 10 000 ans.

Rien ne se crée « ex nihilo nihil »

Tout est dit, en réalité, ou presque, et l’on vient trop tard (Jean de La Bruyère 1645-1696), pour prétendre inventer, puisque « ex nihilo nihil », à partir de rien, rien ne se produit, « rien ne naît ni ne périt, disait, il y a sept mille ans, le philosophe grec Anaxagore de Clazomènes, mais des choses déjà existantes se combinent, se séparent de nouveau». Plus tard, le philosophe et chimiste Antoine Lavoisier (1743-1794), disait à peu près la même chose dans cette citation apocryphe, (qui lui a été attribuée), sur la conservation de la matière : «rien ne se perd, rien ne se crée, tout se transforme ».

I.A. versus I.H. : intelligence artificielle//intelligence humaine

La recherche scientifique, n’émerge pas du néant, elle s’agrège à partir de particules déjà existantes, se combine, se transforme, s’enrichit ; et l’intelligence artificielle, en tant que composante « robotisante » de la recherche scientifique susceptible d’affecter des réflexions, des attitudes et comportements comparables à l’intelligence humaine, en dépit de toutes ses performances, ne fait pas exception à la règle. Aussi la combinaison de l’intelligence humaine et de l’intelligence artificielle devient-elle de plus en plus une nécessité, vu le contexte international propice à la science, avec tous les travers qui lui sont intimement liés, et à toutes les éventualités : transactions, concurrence, hégémonie, guerres, pandémies…Par ailleurs, l’investissement fédéré de l’ensemble de ces acteurs, individus et institutions : entreprises, universités, bailleurs de fonds, pouvoirs publics, chercheurs et experts…dans ces champs disciplinaires d’I.A., sont encore en retard par rapport à d’autres champs d’investigation.

L’I.A. est-elle une arme à double tranchant ?

L’intelligence artificielle est en effet une arme à double tranchant : elle peut être utilisée à des fins bénéfiques ou à des fins maléfiques, voire néfastes et destructives. En fait, c’est « un outil parmi d’autres », un outil technologique « qu’il faut comprendre », et prendre sérieusement en compte, car les risques on les gère, et la prépondérance des activités numériques sur le travail manuel génèrent  fatalement des travers, des menaces, des attaques qu’il faut combattre, par les mêmes armes : combattre le mal I.A. par le bien I.A.. Toutefois, quand « l’abjection humaine » l’emporte sur la grandeur on ne serait pas étonné de voir l’I.A. utilisée à des fins « abjectes ».

On relèvera dans un premier temps les menaces et attaques tels que la cybercriminalité, les problèmes, attaques et e-mails de phishing ou hameçonnage, l’imitation artificielle, les risques éthiques et sociaux et manipulations frauduleuses ou criminelles des données, et « la fabrique du mensonge » à travers les réseaux sociaux, en ce moment des élections présidentielles aux E.U.A. On soulignera dans un second temps les inconvénients comme le coût élevé de la machine qui est en même temps dénuée d’initiative, d’émotions, de morale, et de créativité, l’absence de contrôle, de transparence et d’amélioration avec l’expérience.

S’agissant des avantages on notera particulièrement une programmation et un travail continus sans pause, assistance, économie du temps et qualité de vie, haute productivité avec des activités répétitives, traitement de méga données, accès à l’information, réductions des erreurs et exploration des champs d’investigation difficiles, il peut y avoir innovation et créativité mais jamais atteindre « ce que possède le cerveau humain ».

Quel est l’apport de l’I.A. pour la société ?

En guise de conclusion, je terminerai par cette question : quel est l’apport de l’IA dans le secteur public, privé ou semi-public ? À dire autrement : quel est l’apport de l’I.A. pour l’administration, l’entreprise ou les O.N.G ? L’automatisation des tâches est un avantage non négligeable, aussi bien pour l’administration que pour l’entreprise ou les O.N.G., le rôle de l’I.A. dans l’aide à la prise de décision, et par conséquent l’expérience et la personnalisation de l’expérience, et qui dit expérience dit aussi réduction des coûts et des risques et augmentation d’efficacité et d’efficience.

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