Le deep learning, une intelligence artificielle qui apprend de l’expérience ?

L’intelligence artificielle est de plus en plus présente dans notre quotidien sans même parfois que nous nous en rendions compte. Les chatbots, les moteurs de recherches ou encore les suggestions de vos applications préférées fonctionnent avec ces cerveaux mécaniques. Si l’expression est parfois galvaudée, elle est totalement en accord avec un pan de la recherche en intelligence artificielle : le deep learning. Héritière du machine learning, cette nouvelle façon de concevoir les I.A. entraîne d’ores et déjà de nombreuses révolutions.

Pourquoi parle-t-on de machines qui apprennent par elles-mêmes? Quels sont les exploits déjà accomplis par ces intelligences artificielles? À quoi peut-on s’attendre dans un futur proche ? 

Éléments de réponse.

Du machine learning au deep learning, l’épopée de l’intelligence mécanique

C’est entre les années 1940 et 1950 que, pour la première fois, l’idée d’un neurone artificiel est théorisée. Cette volonté d’observer la nature pour mieux l’imiter s’appuie sur les recherches de deux neurologues, Walter Pitts et Warren McCulloch, qui ont constitué le premier schéma de neurone formel et de son organisation dans un plus grand ensemble. Résultat? Ils remarquent que des réseaux de ces neurones pourtant simples sont capables de réaliser des fonctions complexes.

De ce point de départ, une nouvelle architecture informatique va naître dans la tête de certains : le neurone artificiel. Il faudra attendre quelques décennies pour que le processus fasse un nouveau bond avec le deep learning. Si depuis la création de ces réseaux neuronaux artificiels, c’est l’homme qui devait corriger l’IA à la manière d’un professeur, la machine ne pouvant pas déceler ses propres erreurs, ce n’est plus le cas avec l’apprentissage profond, l’autre nom du deep learning.

Avec des algorithmes plus souples et l’utilisation des cartes graphiques pour aider l’IA à faire des milliers de calculs simples en parallèle, la machine s’est mise à reconnaître ses erreurs, puis pouvoir les corriger. En soumettant l’IA à un procédé précis des centaines de fois, elle s’améliore un peu à chaque tentative, comme l’homme.

Si tout cela peut paraître bien abstrait, les exploits de ce type d’IA sont tout le contraire.

Des I.A. capables de prouesses encore inégalées

Deepmind, une intelligence artificielle qui use du deep learning, est un des symboles de la réussite de ce nouveau type d’I.A. En réussissant des simulations du pliage des protéines, cette machine a accompli avec une précision nettement supérieure aux hommes et aux anciennes machines à accomplir le travail de plusieurs décennies en quelques heures.

Le but était simple : comprendre comment la molécule d’une protéine se place dans un espace en trois dimensions. Cette avancée notable est très encourageante dans la compréhension de la vie comme dans la lutte contre certaines maladies, qui dépendent de l’agencement de ces molécules sur les protéines.

Mais, tout en pouvant résoudre des énigmes de la science, l’I.A. s’améliore aussi en affrontant les hommes.

L’intelligence artificielle peut ainsi aisément s’expérimenter elle-même par le jeu. Depuis toujours, les chercheurs veulent mesurer leurs machines intelligentes aux champions des différentes disciplines. Mais certains jeux sont plus complexes que d’autres. Si dans les dames ou les échecs toutes les données sont présentes, ce n’est pas le cas du poker. Avec ces inconnus, le défi est tout autre pour l’I.A. qui ne peut pas simplement calculer le déroulement clair du jeu. Pour autant, Libratus a réussi l’exploit de battre plusieurs champions de poker.

Comment? Notamment en analysant la nuit les parties qu’elle faisait en journée. Un véritable apprentissage par l’expérience qui change tout.

Les pionnières de la connaissance du futur ? 

Récemment, Google a annoncé avoir conçu une puce électronique à l’aide d’une intelligence artificielle. Celle-ci a mis moins de six heures à concevoir l’architecture et les circuits quand il faut des milliers d’heures et des centaines d’ingénieurs pour faire la même chose en temps normal. Plus encore, certaines intelligences artificielles sont aujourd’hui théoriquement capables de créer des intelligences artificielles bien supérieures à ce que l’homme peut faire.

On peut aussi parler de ces deux intelligences artificielles mises en condition pour communiquer l’une avec l’autre et qui ont inventé un langage indéchiffrable pour les hommes en quelques heures afin de converser en paix. Si tout cela peut agiter des fantasmes, il ne faut pas perdre de vue le fait que ces machines sont conçues pour des tâches spécifiques et qu’elles sont encore très loin d’être autonomes.

L’avenir s’annonce radieux pour la recherche et le développement de ce domaine tant il prendra une place prépondérante dans notre avancée technologique et scientifique dans un futur proche.

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