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IA : Ce que l’intelligence artificielle dit des humains

illustration générée par IA.

Présentation de la série d’articles et de l’auteur

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Cet article est le premier d’une série sur l’intelligence artificielle. Ce que l’intelligence artificielle dit des humains qui s’appuie sur une partie du contenu du livre « l’IA : dangers et promesses », édité par l’association Croire & Lire, fruit d’un travail collaboratif et interdisciplinaire mené au sein du Centre d’Enseignement et de Recherche Interdisciplinaire Évangélique (CERIE). L’objectif de cette publication est d’aider à comprendre les enjeux et les usages de l’intelligence artificielle. Vous pouvez acquérir l’ouvrage papier ou en ebook dans son intégralité sur le site de l’éditeur.


Après une thèse en vision par ordinateur et un post-doctorat en IA pour le médical, l’auteur Mathias Gallardo occupe un poste de chef de projet/scientifique de données dans un hôpital parisien. Il y accompagne des chercheurs et des ophtalmologues, dans des projets d’IA et d’analyse de données. Marié et père de famille, il est membre actif d’une église évangélique sur Paris.

Note du webmaster

Les sous-titres de niveau 3 ont été ajoutés pour améliorer la lisibilité des articles publiés en ligne, il ne font pas partie de la publication originale.

Préambule

En préambule à cette série d’articles, nous tenons à clarifier deux points. Premièrement, nous n’avons aucun conflit d’intérêt et n’avons été sponsorisés par aucune des entreprises mentionnées par la suite. Deuxièmement, nous ne sommes ni des experts, ni des prophètes. Le sujet de l’IA est fortement tourné vers l’avenir et comporte encore beaucoup de zones d’ombre, malgré l’assurance de certains prédicateurs de l’IA. Notre discours encouragera la retenue et l’examen de toute chose.

L’IA, une histoire par palier ?

L’intelligence artificielle est avant tout un champ scientifique qui a déjà vu des avancées significatives sur plusieurs dizaines d’années. Sa croissance n’a pas été constante, mais a été permise par des contextes humains et techniques.

Les origines de l’intelligence artificielle : d’Alan Turing à Dartmouth

Un point de départ serait en 1950, avec Alan Turing, le mathématicien anglais qui joua un rôle majeur dans la cryptanalyse de la machine Enigma utilisée par les armées allemandes. Il se demandait si une machine pouvait penser. Ensuite, en 1956, un groupe de chercheurs, dont John McCarthy, Marvin Minsky et Claude Shannon, organisa une conférence au Dartmouth College aux Etats-Unis. Cette réunion est souvent considérée comme la naissance de l’IA en tant que domaine scientifique. Le groupe pensait qu’il était possible de fabriquer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. C’était une idée audacieuse à une époque où les ordinateurs remplissaient des salles entières !

De nombreux autres événements ont marqué l’émergence de cette science. En voici quelques-uns.

L’ère des superordinateurs : Deep Blue et Watson défient l’humain

En 1997, un superordinateur, construit par IBM et nommé Deep Blue, bat aux échecs Garry Kasparov, champion du monde en titre, dans des conditions normales de tournoi d’échecs. Il s’agit d’une étape importante, qui a montré qu’un système d’IA pouvait non seulement imiter mais aussi défier les capacités cognitives de l’humain. Cet événement a suscité à la fois l’admiration, le débat, et le questionnement : Les machines peuvent-elles penser ? Ou ne font-elles que traiter des informations de manière complexe ?

En 2011, Watson, un autre superordinateur d’IBM, a participé au jeu télévisé américain « Jeopardy ! » contre deux des plus grands champions de l’émission. Il faut savoir que « Jeopardy ! » ne consiste pas seulement à connaître des faits : il faut aussi comprendre les nuances de la langue, comme les jeux de mots et les énigmes. Malgré cette apparente difficulté, Watson a gagné, démontrant la capacité d’un système d’IA à comprendre et à traiter le langage humain d’une manière qui était auparavant inimaginable.

Le tournant des années 2010 : le rôle clé du Big Data et des GPU

Dans les années 2010, plusieurs événements ont joué un rôle important pour l’IA comme nous la connaissons aujourd’hui. Nous nous arrêtons sur deux d’entre eux.

Après de nombreuses années de travail, en 2010, Fei-Fei Li, une chercheuse en IA de Princeton, rend disponible ImageNet, une base de données de 14 millions d’images, avec des informations sur le contenu de chaque image annotée par des humains. Par exemple, à une image pouvait être associée la présence ou non d’un ensemble d’éléments comme des objets (voitures, ciseaux…) ou des êtres vivants (oiseaux, chiens…) ou de la végétation (brocoli, frites…). La présence de 1000 catégories avait été annotée.

Avec cette base de données, une compétition internationale et annuelle avait été lancée pour déterminer le modèle qui obtient les meilleurs résultats dans la tâche de classification du contenu des images :  C’est ainsi que des ingénieurs et des chercheurs du monde entier ont éprouvé leurs stratégies et leurs algorithmes et ont montré la nécessité de constituer de grandes bases de données pour améliorer les performances des modèles d’IA. Dans le même sens, la croissance de l’internet et des technologies numériques a aussi favorisé et continue de favoriser le développement des technologies d’IA.

Un autre événement important a été l’accessibilité accrue à des cartes graphiques, GPU (pour Graphics Processing Unit). Il s’agit de cartes dans les ordinateurs qui permettent de réaliser de calculs complexes en très peu de temps. Elles se sont démocratisées grâce aux jeux vidéos qui nécessitent de pouvoir réaliser de nombreux calculs en peu de temps afin d’afficher des images réalistes. L’usage de ces cartes a donc été redirigé vers l’exécution de modèles d’IA qui requièrent aussi une grande capacité de calcul, comme nous verrons par la suite.

Des jeux de stratégie aux avancées médicales : AlphaGo et AlphaFold

Par la suite, en 2016, AlphaGo, un programme développé par DeepMind (filiale de Google), a battu Lee Sedol, l’un des meilleurs joueurs mondiaux de Go, par 4 victoires à 1. Ce moment a été particulièrement impressionnant car le jeu de Go, bien plus complexe que les échecs, repose sur l’intuition et des stratégies difficiles à modéliser par des algorithmes traditionnels.

En 2020, AlphaFold, système d’IA également conçu par DeepMind, prédit le repliement des protéines avec une précision remarquable. Ce modèle d’IA permet une meilleure compréhension des structures des protéines et donc d’accélérer significativement la découverte de médicaments pour des maladies complexes. On parle ici de révolution dans ce domaine. Cet exploit a démontré que l’IA ne se limitait plus aux jeux et à l’analyse de données, mais pouvait également contribuer directement aux découvertes scientifiques majeures.

L’explosion de l’IA générative et les enjeux géopolitiques actuels

Depuis 2022, nous avons vu plusieurs modèles d’IA accomplir des performances toujours plus impressionnantes. Pour la génération de textes, de nombreux modèles ont été rendus accessibles au grand public et de nouvelles versions des modèles sont proposées régulièrement : ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), LlaMa (Facebook), Claude (Anthropic) Mistral 7b (Mistral AI) ou récemment DeepSeek-V3 (DeepSeek). Ces modèles de langages génèrent du texte qui répond à une question posée par l’utilisateur ou qui complète un texte, tout en simulant une conversation humaine avec une certaine fluidité et interactivité. Pour la génération d’images, nous avons déjà sûrement vu les résultats de Stable-Diffusion (Stability AI), Dall-E (OpenAI) ou MidJourney (MidJourney). Ces modèles génèrent des images à partir d’instructions textuelles fournies par l’utilisateur et décrivant une scène désirée. Au-delà des images, SORA (OpenAI) permet de générer des séquences animées à partir aussi d’instructions textuelles. La qualité des images et séquences générées ainsi artificiellement est telle qu’elles parviennent à susciter les mêmes émotions que celles créées par les humains et peuvent donc être confondues avec ces dernières. C’est ainsi qu’une image générée par Midjourney, appelée “L’œuvre Théâtre d’Opéra Spatial” (crédits: Jason Allen), a gagné le premier prix d’un concours d’art en 2022 au Colorado (Etats-Unis) dans la catégorie « art digital et photos retouchées numériquement ».

Ces dernières avancées ont ouvert des perspectives fascinantes dans la communication, l’éducation, le travail, la littérature, le design, le cinéma et les sciences. Toutefois, par la même occasion, ces avancées ont rendu réelles des inquiétudes sur les implications de l’IA dans les sphères éthiques, économiques et sociétales, qui parfois relevaient de la science-fiction.

Le projet américain Stargate[1], annoncé par Donald Trump en janvier 2025, vise à investir 500 milliards de dollars dans le domaine de l’IA aux États-Unis sur quatre ans pour renforcer sa position sur ce sujet à l’internationale. De grandes entreprises sont incluses dans ce projet comme SoftBank, Oracle et OpenAI. Cet investissement vertigineux souligne le fort intérêt pour la technologie IA aussi pour des questions géopolitiques.

Philosophie et avenir : à l’aube d’un nouveau palier ou d’une bulle ?

Enfin, l’IA pose aussi des questions philosophiques. Des entrepreneurs et des philosophes y voient un moyen pour améliorer l’humain, pour l’augmenter, pour le transformer en un super-humain. Les progrès de l’IA questionnent donc l’identité humaine.

Jusque dans les années 2000, l’IA paraissait se développer par palier, des phases de silence suivaient des moments d’excitation devant des performances simulant celles de l’humain. Ces dix dernières années, ces phases de silence semblent plus courtes et, dans certains domaines, les performances des modèles d’IA deviennent de plus en plus proches de celles des humains. A côté de cela, des voix annoncent l‘éclatement de la bulle financière que représente l’IA.

Il est difficile de dire aujourd’hui si nous sommes au bord d’un nouveau palier, ou d’un gouffre. En revanche, il paraît bon et sage de se préparer à l’arrivée des modèles d’IA dans nos vies. A vrai dire, elle est déjà intégrée à notre vie quotidienne depuis plusieurs années, depuis les recommandations sur les services de vidéos à la demande jusqu’aux assistants virtuels de nos smartphones. Il est bon et sage de se préparer pour que nos regards ne soient pas courbés par une crainte mal-fondée ou une fragile excitation.

[1] https://openai.com/index/announcing-the-stargate-project/


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  • L’IA, une histoire par palier ?