Quand la machine copie l’humain
L’Intelligence Artificielle est un regroupement de technologies – machine learning, deep learning, language processing, etc. – présentant un point commun : elles reposent sur un système informatique capable d’analyser, de comprendre, d’apprendre et de découvrir des liens entre les choses et les faits, de manipuler des concepts. Ces capacités extraordinaires de la machine ne doivent pas nous surprendre. À l’image des voitures volantes, les robots humanoïdes hyper intelligents et autonomes nourrissent depuis longtemps la littérature de science-fiction.
« L'Intelligence Artificielle est un mot qui a 60 ans, mais qui ne désigne finalement rien d'autre que du logiciel. La machine est très forte sur les tâches répétitives et aide l'humain à être plus efficace. Mais elle n'est pas capable de prendre des initiatives et ne progresse que par des interactions avec l'homme », précise Edouard d’Archimbaud, responsable du Lab Data Science & Intelligence Artificielle de BNP Paribas CIB.
Pourtant, entre peur que ces logiciels surperformants détruisent des postes de travail et crainte du pouvoir qu’une Intelligence Artificielle pourrait exercer sur l’homme, nous en gardons une image déformée, parfois catastrophiste.
“ L'Intelligence Artificielle est un mot qui a 60 ans, mais qui ne désigne finalement rien d'autre que du logiciel. La machine est très forte sur les tâches répétitives et aide l'humain à être plus efficace. Mais elle n'est pas capable de prendre des initiatives et ne progresse que par des interactions avec l'homme ”
Responsable du Lab Data Science & Intelligence Artificielle de BNP Paribas CIB
De brillants programmes informatiques
L’un des créateurs de l’Intelligence Artificielle, Marvin Lee Minsky, la définit d’ailleurs comme « la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau ».
Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle est effectivement susceptible de surpasser l’homme dans des tâches qui exigent raisonnement et apprentissage. Une machine est ainsi capable de comprendre le langage humain, en saisissant le sens d’une phrase pour apporter une réponse adéquate.
Dès 2011, Watson, l’ordinateur d’IBM, gagnait au jeu de culture générale Jeopardy : il lui avait fallu comprendre la question, avant de rechercher la réponse !
En 2016, AlphaGo, le programme de Google, a battu le champion sud-coréen de jeu de Go : un jeu qui était pourtant considéré comme le dernier territoire dans lequel l’homme tenait tête à la machine… Toutes ces prouesses nous surprennent et, parfois, nous inquiètent. En cela, nous ne sommes pas différents de l’Homme du XIXème siècle voyant arriver les premiers trains vapeur !
Un impact immense sur le quotidien… et l’économie
L’Intelligence Artificielle constitue une véritable technologie de rupture, qui aura un impact sur notre quotidien encore plus fort que l’arrivée de l’informatique, d’Internet, ou encore du smartphone. Un impact encore souvent sous-estimé. Pourtant, Accenture révèle, dans « Why Artificial Intelligence is the future of Growth », que l’Intelligence Artificielle pourrait accroître la productivité de la France de 20 % d’ici 2035, permettant à la croissance annuelle de passer de 1,7 % du PIB à 2,9 %.
L’IA pourrait s’immiscer dans tous les secteurs d’activité : rendre les machines plus intelligentes dans l’industrie par exemple, révolutionner l’éducation ou la recherche, réinventer les points de vente ou la médecine, s’inviter dans notre quotidien au travers d’objets connectés intelligents. En optimisant la supply chain par exemple et en rendant les échanges plus fluides et moins énergivores, l’IA pourra également favoriser la lutte contre le réchauffement climatique.
Cependant, le formidable potentiel de l’Intelligence Artificielle exige une grande prudence, l’élaboration de règles éthiques et une véritable régulation (comme pour toute révolution technique). Amazon, Google, Facebook, IBM et Microsoft se sont déjà rassemblés au sein d’un groupement visant à mettre en commun leurs avancées et réfléchir aux dangers potentiels de leurs découvertes : Partnership on AI.*
* Le nom complet de ce regroupement est « partnership on AI to benefit people and society » : un partenariat autour de l’intelligence artificielle, au bénéfice des personnes et de la societé.
Pour des services bancaires repensés et personnalisés
La banque et les secteurs financiers profiteront eux aussi de l’Intelligence Artificielle, afin d’offrir à leurs clients de nouveaux services innovants et personnalisés, au cœur d’une expérience utilisateur plus fluide. BNP Paribas se prépare à ces enjeux en créant des équipes de recherche et en nouant des relations étroites avec différents acteurs d’un écosystème en pleine explosion. Quelques exemples : BNP Paribas accueille des start-up dédiées à l’Intelligence Artificielle dans son accélérateur Fintech, et participe à des levées de fonds lancées par des sociétés innovantes dans le domaine…
En charge du Lab AI de BNP Paribas, Edouard d’Archimbaud a deux grandes ambitions : « La première, c'est d'automatiser toutes les tâches qui nous permettent de rendre la banque 'scalable'. La seconde, c'est d'utiliser la donnée pour proposer des services innovants à nos clients, des services qui peuvent aller au-delà du modèle bancaire actuel et qui confèrent encore plus de valeur ajoutée aux services fournis par nos collaborateurs. »
Au sein du Lab, data scientists, développeurs et web designers ne se limitent pas à explorer le potentiel de l’Intelligence Artificielle. Les développements sont mis en production sous forme d’API. L’Intelligence Artificielle a donc d’ores et déjà des applications pratiques.
Parmi celles-ci, un système d’analyse automatique des contrats permet de « lire » et comprendre un contrat de 150 pages en quelques secondes. Un vrai gain de temps pour les collaborateurs chargés de vérifier la conformité de ces documents ! En s’appuyant sur le deep learning, les équipes d’Edouard d’Archimbaud ont également mis au point un traducteur automatique aux performances inégalées. Et des travaux très prometteurs sont actuellement menés autour de la reconnaissance vocale pour créer une API capable de transformer la voix en texte de manière fluide et sans erreur. Un défi supplémentaire que seule une intelligence bien humaine peut relever, avec l’aide de la machine, bien sûr.
Les mots de l’IA
Le machine learning désigne la capacité d’un système d’Intelligence Artificielle, à apprendre « par l’exemple » ou par « l’expérience ».
Le deep learning est une technologie d’apprentissage basée sur les réseaux de neurones artificiels, proche de l’apprentissage humain, à partir de « données brutes ». Le deep learning permet par exemple à la machine d’identifier ce que représente une image, de reconnaître la parole quelle que soit la langue parlée, etc.
Le language processing est la capacité à comprendre et traiter le langage naturel. Il est important en Intelligence Artificielle car il fait écho au « test de Turing », imaginé en 1950 par Alan Turing comme critère d’intelligence (le test consiste à évaluer la capacité d’une machine à personnifier un humain dans une conversation écrite en temps réel, sans que son interlocuteur humain ne puisse deviner qu’il converse avec un logiciel.)