L’intelligence artificielle ou IA se traduit par la mise en oeuvre de différentes techniques et méthodes pouvant permettre aux machines d’imiter l’intelligence réelle. On retrouve aujourd’hui l’IA au coeur de nombreux domaines d’application sous un degrés plus ou moins évolué selon la complexité du domaine en question.

L’IA est introduit pour la première fois de manière sérieuse par Alan Turing en 1950 via un article où il évoque la possibilité de créer des machines dotées d’une véritable intelligence.  Il imagine le célèbre test de Turing permettant de qualifier une machine d’ « intelligente » si elle est en mesure de suivre une conversation sans qu’on ne puisse la différencier d’un humain. Il définit alors le concept de machines apprenantes ou “learning machine”.

L’IA est introduit pour la première fois de manière sérieuse par Alan Turing en 1950 via un article où il évoque la possibilité de créer des machines dotées d’une véritable intelligence.

La première forme d’intelligence artificielle voit le jour en 1956 sous la forme du programme “The Logic Theorist” développé par Allen Newell, Herbert Simon et Cliff Shaw. Ce programme permettait de démontrer 38 des 52 théorèmes du manuel scolaire de l’époque ‘Principa Mathematica”. Le programme opérait en modélisant chaque problème par un arbre, en tentant de le résoudre en sélectionnant la branche qui donnerait le résultat le plus proche de l’objectif final.

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Le jeu au centre du progrès de l’IA au cours du temps

Suite à cet engouement pour l’intelligence artificielle, de nombreux groupes (Google, Facebook, Apple, IBM…) ont décidé d’investir et de se développer dans ce domaine. La plupart ont d’ailleurs misé sur la performance de ces IA dans les jeux comme mesure de leur avancée.

Le premier exemple concerne le jeu d’Échecs, symbole même du jeu intelligent, avec l’inclinaison du champion du monde Garry Kasparov face à une machine lors d’un match le 11 mai 1997. Lors de ce match hors des conditions exigées lors des championnats du monde, c’est le programme Deep Blue d’IBM qui avait vaincu le tenant du titre.

20 ans plus tard, AlphaGo le programme de la société Deepmind appartenant à Google battra Lee Sidol au jeu de go. Une avancée majeure puisque à l’inverse des échecs se jouant sur 8 x 8 case avec des possibilités de mouvements limitées, le jeu de go se caractérise par des déplacements presque sans restrictions sur 19 x 19 cases.

AlphaGo s’est entrainé pendant 2 ans en jouant pas moins de 30 millions de parties contre d’autres machines afin d’apprendre les stratégies les plus efficaces.

Un peu plus d’un an après, AlphaGo Zéro a vu le jour et a détrôné son aîné en seulement trois jours d’apprentissage. Une avancée radicale pour l’IA : un programme qui remporte la partie de jeu de go haut la main, 100 jeux à 0, et qui s’est entrainé contre lui-même en réalisant presque 5 millions de parties en 72 heures.

Le 29 janvier dernier une autre prouesse a été réalisée par la société Deepmind puisque c’est sur le jeu vidéo de stratégie en temps réel Starcraft 2 que la machine a surpassé l’homme. En résumé la complexité de ce jeu vidéo se traduit par la création de bâtiments, l’exploitation de ressources présentes sur la carte et la gestion de centaines d’unités simultanément ayant pour but de vaincre les troupes ennemies. Un joueur professionnel de ce jeu enregistre pas moins de 400 actions par minutes sachant qu’une partie dure en moyenne 30 minutes. On estime ainsi que 1026 actions sont possibles à tout moment de la partie soit un défi de taille pour une intelligence artificielle. AlphaStar s’est ainsi imposé 5 – 0 face à l’un des meilleurs joueurs mondiaux, Grzegorz « MaNa » Komincz.

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Les progrès de l’IA et les répercussions sur notre quotidien

Ces avancées sont le fruit de machines apprenantes autrement dit “learning machine” pouvant développer des algorithmes capables d’apprendre et de s’améliorer de manière autonome. C’est principalement grâce au Deep Learning que ces machines ont pu atteindre de tels résultats.

Le Deep Learning repose sur le principe même du fonctionnement de notre cerveau et du réseaux de neurones qui le composent. Plus il y a de neurones, plus le réseaux est “profond”. La machine est ainsi composée d’un réseau de neurones artificiels prêt à compiler des milliers d’informations mélangées puis converties en données. Ces neurones artificiels assimilent ensuite un poids à ces informations pour les différencier. Le réseau est ensuite interrogé par l’homme sur un élément qu’il aurait en mémoire et le classe en fonction du type d’éléments s’il répond correctement. Ce principe fait déjà partie de notre quotidien : c’est ce qui est utilisé pour la reconnaissance faciale de Facebook ou encore celle de la dernière génération d’iPhone.

Le Deep Learning repose sur le principe même du fonctionnement de notre cerveau et du réseaux de neurones qui le composent.

Pour ce qui est du jeu vidéo, il n’est pas l’objectif premier pour les chercheurs en intelligence artificielle. Cependant si de tels programmes sont capables de rivaliser avec l’homme sur des situations aussi complexes qu’une partie de Starcraft 2, ils aspirent à de nouvelles applications dans le monde réel comme la prédiction météorologique, la modélisation du climat ou encore la compréhension des langages.

Finalement pourquoi ne pas imaginer également une application intelligente capable de prévoir le succès du lancement d’un produit ou service ?

Patrick BONTE – LEXAN