Lorsqu’on aborde le sujet de l’intelligence artificielle (IA), le terme « machine learning » revient souvent. Mais de quoi s’agit-il exactement ? Pour mieux comprendre l’évolution fulgurante des modèles d’automatisation qui fascinent le monde entier depuis quelques mois, JustGeek vous éclaire sur cette technologie résolument moderne.
Quand l’intelligence artificielle atteint de nouveaux sommets
Avec le phénomène ChatGPT et ses analogues, l’intelligence artificielle a été complètement propulsée sur le devant de la scène. On en oublierait presque que l’automatisation informatique accompagne notre quotidien depuis de nombreuses années déjà.
En réalité, ce qui a relancé le débat et bouleversé certaines pratiques en une poignée de semaines, ce n’est pas tant l’existence de ces bots. C’est leur évolution fulgurante.
Jusque-là, aucun assistant virtuel ne pouvait se targuer de vous livrer un pavé à propos d’une question sortant tout juste de notre tête. Désormais… c’est monnaie courante.
Si ce cap a été franchi, c’est à la faveur du machine learning.
Apprendre vite, très vite : l’école éclair de nos ordinateurs
Avez-vous déjà tenté d’apprendre une langue sans parvenir à aligner trois phrases malgré plusieurs mois d’efforts ? Rassurez-vous, cela ne vous rend pas incapable ou limité(e) pour autant. Plusieurs facteurs peuvent expliquer ces difficultés, tels que la fatigue, le manque de temps, un professeur peu pédagogue ou simplement la complexité de la tâche.
Les intelligences artificielles, quant à elles, ne sont pas soumises à ces contraintes. Elles ne boivent pas, ne dorent pas, ne mangent pas, ne connaissent aucune paresse. Correction : si, elles mangent. Mais des informations. Encore, encore, et encore. Elles s’en gavent, sans relâche. La nourriture qu’on leur donne provient de bases diverses, variées, multiples.
Le Big Data, cet amas impressionnant de données, est le principal fournisseur de ces robots. Contrairement aux humains, les nouvelles intelligences artificielles, telles que celles développées par OpenAI, sont capables d’assimiler, d’entrecroiser et de tirer rapidement des conclusions et des corrélations à partir de ces données. Et tout cela s’opère de manière très rapide.
Vertigineux, n’est-ce pas ? Plusieurs chercheurs et intellectuels alertent cependant quant aux dérives potentielles…
Le machine learning : d’accord, mais qui est le professeur ?
Apprendre, c’est recevoir des informations. La question qui se pose est donc : qui est à l’origine de ces données ? Sans tomber dans le complotisme ou la paranoïa systématique, les intelligences artificielles, ou plutôt leur utilisation, doivent être surveillées.
« Éduquer » un robot tel que ChatGPT ou Midjourney n’est pas si compliqué qu’on pourrait le croire. Oui, cela demande quelques compétences en informatique. Toutefois, c’est loin d’être réservé aux ingénieurs de la NASA.
Quand vous utilisez un modèle de traitement du langage et ses variantes, ne prenez pas tout pour argent comptant.
En effet…
- Les personnes qui entraînent les IA ont une grande marge de paramétrisation. La censure n’est pas exclue. Le mensonge ou la propagande non plus…
- Le robot en tant que tel se montre très docile envers son propre maître. Si son « créateur » lui a affirmé que (x), alors il dira (x) sans hésiter. Il faut vraiment pointer l’erreur du doigt pour espérer des excuses. Ou par bonheur, une rectification.
Machine learning : n’oublions pas d’apprendre avec prudence et méthode
L’apprentissage humain ne fonctionne pas comme celui des intelligences artificielles, et c’est tant mieux. Nous possédons un avantage considérable : l’esprit critique. Il est essentiel de toujours vérifier les informations et de consulter plusieurs sources.
En définitive, les logiciels d’intelligence artificielle doivent rester des outils. Ils ne sauraient enseigner ni apprendre à notre place.
