L'intelligence artificielle : cours d'enseignement scientifique de Terminale

Le chapitre « Une histoire du vivant » t'a conduit à observer comment les êtres vivants se transforment, comment l'espèce humaine a évolué et comment les populations changent au cours du temps. Une question prolonge naturellement cette réflexion : les machines peuvent-elles, elles aussi, apprendre, raisonner et décider ? C'est le sujet de l'intelligence artificielle, que l'on abrège en IA.

Le sujet est partout. Un document du ministère de l'Éducation nationale rappelle que l'IA occupe une place centrale dans le débat public et que ce sont des systèmes d'IA que nous employons chaque jour.³ Les programmes s'en saisissent : dès la seconde, en sciences numériques et technologie, les élèves se demandent ce qu'est une intelligence artificielle et expérimentent un outil nommé « Teachable Machine ».² Une ressource d'enseignement scientifique de la voie générale propose même un débat sur l'alimentation végétarienne, au cours duquel les élèves questionnent une IA afin de mesurer ce qu'elle apporte et où elle s'arrête.¹

Ce cours vise à te permettre de :

• savoir définir l'intelligence artificielle et connaître l'origine de l'expression ;
• comprendre le principe de l'apprentissage automatique : un programme qui apprend à partir de données d'exemples ;
• repérer quelques grandes étapes de son histoire ;
• comprendre les enjeux et les limites de ces outils, notamment les erreurs et les biais, afin de t'en servir avec esprit critique.

Cette définition a deux conséquences.

Première conséquence : l'IA est un ensemble de systèmes informatiques. Elle n'a rien de magique : ce sont des programmes qui tournent sur des machines. Ce qui les distingue, c'est le type de tâches qu'ils accomplissent, des tâches que nous attribuons spontanément à l'intelligence humaine.

Deuxième conséquence : le mot recouvre à la fois des objets et une discipline. On parle d'« une IA » pour un système précis, et de « l'IA » pour le domaine de recherche. Dans une copie, précise le sens quand c'est utile.

C'est en 1955 que John McCarthy a proposé l'expression « intelligence artificielle ». On la raccourcit en « IA », ou en « AI » dans le monde anglophone.⁵ L'idée d'une discipline consacrée aux machines intelligentes a donc un âge : elle est née bien avant les outils que tu utilises aujourd'hui.

Deux mots comptent particulièrement : science et ingénierie. L'IA est à la fois un domaine où l'on cherche à comprendre et un domaine où l'on construit. McCarthy rapproche cette tâche d'une autre, qui consiste à se servir des ordinateurs pour mieux saisir l'intelligence humaine. Il ajoute toutefois que l'IA n'est pas obligée de s'en tenir aux méthodes que l'on peut observer dans le monde vivant.⁵ Autrement dit, une machine n'a pas à copier le cerveau pour être qualifiée d'intelligente : seul compte ce qu'elle réussit à faire.

Marvin Lee Minsky, qui compte parmi les créateurs du domaine, propose une autre formulation. Pour lui, l'IA consiste à écrire des programmes qui traitent des tâches que les humains réussissent, pour le moment, plus convenablement, parce qu'elles réclament des opérations mentales élaborées : apprendre à partir de la perception, organiser sa mémoire, raisonner de façon critique.⁵ Cette vision associe le côté « artificiel » des ordinateurs au côté « intelligent » de l'imitation de comportements humains, surtout le raisonnement et l'apprentissage.⁵

L'idée de créer des êtres ou des machines qui semblent intelligents est bien plus ancienne que l'informatique. On range parmi les précurseurs de l'IA plusieurs automates fabriqués au fil des siècles, comme le canard de Vaucanson ou les automates d'Al-Jazari. Certains datent même de l'Antiquité et servaient lors de cérémonies religieuses.⁵ Des mythes et des rumeurs évoquent aussi la fabrication d'êtres intelligents, par exemple les golems.⁵

Un automate n'est pas une IA : il répète des mouvements prévus d'avance. Mais ces objets montrent que l'envie de fabriquer de l'intelligence est ancienne.

Quelques repères à retenir :

• 1955 : John McCarthy propose l'expression « intelligence artificielle ».⁵
• Années 2010 : des outils d'IA, spécialisée ou générative, réalisent des progrès spectaculaires.⁵
• Mars 2018 : le Président de la République annonce que la France veut devenir un leader mondial de l'IA.⁴
• 8 novembre 2021 : présentation de la phase 2 de la stratégie nationale pour l'intelligence artificielle.⁴

Dès les années 2010, des outils d'intelligence artificielle, qu'ils soient spécialisés ou génératifs, ont fait des progrès spectaculaires.⁵ On les retrouve dans la vie quotidienne, ce que souligne la ressource de formation du ministère : nous utilisons chaque jour des systèmes d'IA.³

Ces progrès ne signifient pas que les machines égalent le vivant. D'après le magazine Slate en 2019, ces outils demeurent très en retrait par rapport au vivant dans bien de ses capacités naturelles, notamment celle d'apprendre vite à partir de très peu d'information, par induction.⁵

L'IA n'est pas qu'un objet de recherche : elle entre dans les programmes. En sciences numériques et technologie en seconde, on pose des questions comme « Qu'est-ce qu'une intelligence artificielle ? » ou « Comment rendre un objet connecté intelligent ? » et l'on utilise une « Teachable Machine ».² Au lycée, des enseignants de sciences de l'ingénieur ont aussi travaillé ensemble sur des techniques d'utilisation de l'IA dans leurs cours.²

En enseignement scientifique, la ressource « Tous végétariens en 2050 ? » illustre une démarche de débat en plusieurs séances. Dans un premier temps, chaque groupe d'élèves se spécialise sur un aspect du sujet et prépare ses arguments. Vient ensuite la séance de débat où les analyses sont confrontées. Enfin, les élèves posent leurs questions à une IA pour juger de son utilité et de ses limites.¹ L'IA y devient un outil de questionnement parmi d'autres, et non une autorité qui aurait toujours raison.

Les États ont compris que l'IA est un enjeu de recherche, d'économie et de souveraineté. En France, c'est en mars 2018 qu'Emmanuel Macron, Président de la République, a annoncé son souhait de hisser le pays au rang de champion mondial de l'IA.⁴ Cette première phase, dotée de 1,5 milliard d'euros, repose sur les travaux du député Cédric Villani.⁴ Concrètement, elle a servi à :

• bâtir et faire grandir un réseau d'instituts interdisciplinaires nommés 3IA ;
• apporter un appui à des chaires d'excellence dans ce domaine ;
• payer des programmes de formation doctorale ;
• renforcer les moyens de calcul dont dispose la recherche publique.⁴

Le 8 novembre 2021, Frédérique Vidal, ministre chargée de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Innovation, et Cédric O, secrétaire d'État chargé de la Transition numérique et des Communications électroniques, ont présenté la phase 2 de la stratégie. Elle doit rassembler 2 milliards d'euros de cofinancements publics-privés.⁴

La part publique vient surtout de deux programmes. Le premier est le Programme d'investissements d'avenir, qui apporte 577 millions d'euros. Le second est France 2030, qui en apporte 700 millions.⁴

Cette phase vise plusieurs buts : voir émerger des leaders français et européens, rendre les entreprises plus compétitives grâce à des usages concrets, et prendre de l'avance sur des marchés nouveaux.⁴ On y trouve l'IA embarquée, l'edge computing, les technologies de confiance qui rendent les algorithmes explicables et fiables, et le développement d'une IA frugale en énergie.⁴

Les craintes liées à l'IA touchent quatre domaines : le travail, la désinformation, l'empreinte écologique et le respect des données personnelles. Pour certains observateurs, les avancées du domaine pourraient même faire courir un risque existentiel.⁵ Des réflexions plus larges sur l'éthique de l'IA existent aussi.³

La stratégie française mise aussi sur des technologies de confiance, qui rendent les algorithmes explicables et fiables, jugées indispensables dans des domaines comme l'aéronautique, l'énergie ou le véhicule autonome.⁴

Les représentations de l'IA dans les œuvres de fiction influencent l'idée que le public s'en fait. En 1982, dans la série K 2000, une voiture embarque une IA nommée KITT, conçue pour réaliser des diagnostics. Elle ne ressent pas d'émotions, ne peut pas nuire à la vie d'autrui et n'obéit qu'aux ordres de son conducteur.⁵

En 2001 sort le film de science-fiction A.I. Intelligence artificielle, écrit et réalisé par Steven Spielberg, tiré d'une nouvelle de Brian Aldiss et d'abord développé par Stanley Kubrick.⁶ Dans ce film, David rencontre le Dr SaisTout, une IA censée répondre à toutes les questions. Interrogé sur la fée bleue du conte de Pinocchio, le Dr SaisTout répond qu'il s'agit d'un personnage de fiction.⁶

Aujourd'hui, la plupart des IA que tu croises reposent sur l'apprentissage automatique. Au lieu d'écrire à la main toutes les règles, on fournit à un programme de nombreux exemples, et il en tire lui-même une manière de répondre. Un programme qui trie des photos de chats et de chiens n'a pas reçu la description d'un chat : il a vu des milliers d'images déjà étiquetées.

Le déroulement comporte trois temps.

1. Entraînement : on présente au modèle des données d'entraînement. Il ajuste ses paramètres pour réduire ses erreurs sur ces exemples.
2. Test : on le confronte à des données de test, jamais vues pendant l'entraînement. Cela mesure sa capacité à réussir sur des cas nouveaux.
3. Utilisation : le modèle réalise une classification (ranger une image dans une catégorie, par exemple « chat » ou « chien ») ou une prédiction (estimer une valeur).

Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles très employés, notamment pour reconnaître des images. Ils enchaînent de nombreuses petites opérations de calcul organisées en couches ; l'entraînement règle les valeurs de ces calculs. Leur nom évoque le cerveau, mais ce sont des modèles mathématiques, pas des copies de neurones vivants.