L’année 2016 aura été celle des grandes percées en intelligence artificielle. En mars, le programme AlphaGo de la filiale de Google DeepMind battait un champion coréen au jeu de go par quatre victoires à une. En juin, l’équipe chinoise du moteur de recherche Baidu annonçait des performances inégalées en traduction automatique : six points de mieux que l’état de l’art. En septembre, Google répliquait avec un point de mieux et l’intégration de cette technique dans son célèbre outil de traduction.
En novembre, une équipe d’Oxford et de Google décrivait son programme de lecture sur les lèvres, surpassant nettement les meilleurs programmes, déjà supérieurs à l’être humain. Et en décembre, à Barcelone, Nips, une conférence phare d’intelligence artificielle, accueillait 6 000 personnes, le double de l’an passé. L’année 2016 a aussi été celle des assistants vocaux à la maison (Echo d’Amazon, Home de Google…), des « robots » de conversation, des véhicules autonomes, avec son lot de désillusions : propos racistes et accident mortel, entre autres.
« Jets de tomates »
Le point commun de cette vague de succès est une petite révolution technique qui prend ses racines à la fin des années 1940, s’éteint presque, puis renaît et écrase la concurrence à partir de 2012, jusqu’à se répandre partout : automobile, aide au diagnostic médical, reconnaissance d’images, compréhension du langage naturel, traduction…
« Pendant longtemps, on nous a jeté des tomates », se souvient Christophe Garcia, aujourd’hui directeur du Laboratoire d’informatique en image et systèmes d’information à Lyon, mais qui a œuvré au sein des laboratoires Orange, à Rennes, pour développer cette technologie redoutablement efficace : les réseaux de neurones artificiels. « Maintenant, je croule sous les sollicitations et, du jour au lendemain, j’ai vu des détracteurs retourner leur veste et clamer qu’ils faisaient comme moi ! », ajoute, amusé, le chercheur.
« Nos étudiants refusaient même nos sujets, car ils savaient qu’ils auraient peu de chances d’être publiés », complète Yoshua Bengio, franco-canadien, professeur à l’université de Montréal, à la tête de ce qu’il considère comme « le plus gros groupe de recherche sur le sujet dans le monde académique ».
Une très vieille idée
Yoshua Bengio est surtout, avec le Français Yann LeCun (aujourd’hui chez Facebook et à l’université de New York) et le Britannique Geoffrey Hinton (lui partage son temps entre l’université de Toronto et Google), l’un des trois chercheurs – autobaptisés « conspirateurs » – qui ont tenu bon pour promouvoir ces réseaux de neurones. Ils les ont même renommés deep learning, ou apprentissage profond, pour éviter la référence au cerveau, trop connotée négativement.
Il vous reste 83.15% de cet article à lire. La suite est réservée aux abonnés.
