Voici un troisième épisode de mes notes de lecture sur l’intelligence artificielle, où je commence à cerner l’objectif de ces notes :

avoir une vision d’ensemble sur la question et qui me permette de proposer ou de concevoir des séances pédagogiques sur l’IA, aussi bien dans des disciplines associées aux sciences pures (SNT, enseignement scientifique, mathématiques) que dans les sciences humaines (SES, éco-gestion, EMC, HGGSP, HLP…).

Ce troisième épisode abordera donc la question sous l’angle des sciences humaines avec un premier focus sur les aspects économiques et géopolitiques de l’intelligence artificielle.

Dans cet épisode :

1. les ouvrages Intelligence artificielle, l’affaire de tous et Géopolitique de l’intelligence artificielle
2. revue de presse avec les numéros de la revue Le Monde diplomatique n° 829 et du Courrier international n°1685, 1695 et 1704
3. une sélection de ressources

Intelligence artificielle, l’affaire de tous : de la science au business, Thierry Bouron

Il s’agit donc pour moi d’un quatrième ouvrage sur l’intelligence artificielle, après une première lecture à coloration davantage scientifique, et deux lectures de vulgarisation qui tendaient à proposer une vision d’ensemble de la question.

Cet ouvrage a été publié en juillet 2020 aux éditions Pearson et apporte un éclairage davantage professionnel : économie, business, management et marketing. 

Cela se remarque dans les exemples donnés et dès l’introduction, qui revient sur la révolution induite par les intelligences artificielles à la fois dans les différents secteurs économiques mais aussi dans les formations professionnelles.

Ainsi l’auteur rappelle que la Chine a été la première à expérimenter des cours sur l’intelligence artificielle dans une quarantaine de lycées. 

La coloration économique de l’ouvrage est visible aussi dans sa construction, puisqu’en introduction l’auteur souligne les impacts économiques de l’IA, et comment mettre en place une stratégie d’entreprise en en tenant compte.

Deux chapitres rappelant l’essentiel par des exemples et une base historique et scientifique. 

Le chapitre 1 « L’observation d’IA » fait un top 10 des IA impressionnantes, et explique en quoi elles le sont : une IA capable de créer un morceau de musique ou un texte littéraire, les robots Kiva d’Amazon capables d’aller chercher les produits dans les étagères où ils sont stockés, les boutiques Go store, AlphaGo, l’assistant Google qui prend un rendez-vous à notre place. 

Le chapitre 2 « L’IA est plurielle » fait un rappel historique de l’IA qui était déjà abordé dans les ouvrages des précédentes notes de lecture : test de Turing, conférence de Dartmouth, hivers de l’IA. Il revient également sur les notions de machine learning, deep learning et sur les différents courants de pensées liés à l’IA.

• Le business de l’intelligence artificielle : innovations, investissements économiques et politiques

Dans le chapitre 3 « Un business démesuré », l’auteur s’intéresse aux évolutions induites par l’IA dans l’entreprise, avec le phénomène d’innovations disruptives (ruptures qui peuvent provenir de la création d’un nouveau service, d’un élargissement de l’accessibilité, d’un nouveau modèle de business ou de nouveaux systèmes opératoires). 

Pour ces derniers est convoqué l’exemple du système de recommandation de produits par Amazon. 

L’auteur revient ensuite sur les perspectives de marché de l’IA (impact sur la croissance mondiale par une augmentation de la productivité, la proposition de nouveaux services et un gain de temps), sur les investissements en IA (notamment distribution de contenus sur les réseaux sociaux) et sur les politiques gouvernementales. Pour la France : rapport Villani publié en 2018, prévision d’investir 1,5 Milliards sur cinq ans, sélection de 4 pôles de recherche régionaux. 

Dans le domaine de l’industrie. Les GAFAM ont investi dans l’IA : Alphabet est le premier acteur dans l’acquisition de sociétés d’IA. 

Définition d’une IA COMPAGNY : 

1. Stratégie d’acquisition de données
2. Regroupement et centralisation des données dans des entrepôts
3. Mise en place de procédures contrôlant le respect des données privées
4. Automatisation des procédures
5. Création de nouveaux métiers autour des data sciences

Description des différentes stratégies des GAFAM en IA. Google : agents conversationnels. Facebook : recherche et analyse semantique de textes, images et vidéos (détection de contenus / de faux comptes). Amazon : robots. Apple : Siri. 

Pour soutenir ces évolutions : développement des compétences et des formations universitaires dans ce domaine.

• Risques de l’intelligence artificielle dans le secteur économique

Dans le chapitre 4, « Les risques effectifs », l’auteur revient sur plusieurs risques soulevés par l’IA. La question des systèmes autonomes permet de traiter le domaine de l’armement et de la défense militaire. 

La partie la plus éclairante concerne les risques propres aux machines apprenantes, notamment à travers la question des corrélations de données (voir l’étude mentionnée de Tyler Vigen : Spurious Correlations et celle sur les fausses corrélations dans un contexte politique : Hack your way to scientific glory) et celle de la généralisation induite par un jeu de données (un outil de recrutement qui élimine certains profils parce qu’ils sont au départ peu représentés). 

Les autres risques mentionnés sont les usages abusifs (exemple de Compas) et les risques liés aux données personnelles avec l’exemple de l’affaire Cambridge Analytica. 

Le dernier risque évoqué est l’impact de l’IA sur l’emploi.

• Fonctionnement de l’intelligence artificielle

Les 3 chapitres suivants reviennent sur le fonctionnement de l’intelligence artificielle, déjà abordé dans d’autres ouvrages à coloration plus scientifique : « machines apprenantes », « réseaux de neurones artificiels » et « systèmes autonomes » avec des apartés mathématiques pour creuser la question. 

J’ai quelque peu survolé ces chapitres parce qu’ils sont un peu trop mathématiques pour moi, même si dans celui consacré aux systèmes autonomes, une sous-partie « Simulation multi-agents » a retenu mon attention. L’auteur y étudie le renforcement des comportements de consommateurs via l’IA, illustré par le schéma suivant :

Il propose également un jeu de rôles sur les comportements de consommateur, pour manipuler des agents intelligents et se mettre dans la peau d’une IA.

Ce jeu pourrait éventuellement être réutilisé en SNT ou en éco-gestion. Certaines indications sur le nombre de cartes et leur répartition ne sont pas très claires, aussi j’ai essayé de l’adapter de mon mieux dans un jeu que j’ai intégré à une séance de SNT, et que je compte tester prochainement. 

Enfin le dernier chapitre de l’ouvrage « Études de cas » revient sur différentes applications d’intelligence artificielle dont Internet et les agents conversationnels.

Concernant Internet, sont abordés la recommandation et le ciblage : de quelle manière Amazon influence les achats par le système de recommandation personnalisée (un quart des achats sur le site), la suggestion de vidéos sur YouTube et Netflix, la publicité ciblée via les cookies et l’historique de navigation.

Concernant les agents conversationnels, l’auteur fait un rappel du test de Turing, et étudie quelques applications : Siri, Alexa, les chatbots et les enceintes connectées.

En conclusion l’auteur rappelle l’importance de se tenir au courant de l’actualité dans le domaine de l’intelligence artificielle, pour le secteur économique mais cela peut être élargi. Il fait un récapitulatif par un exercice de questions / réponses des différents points abordés dans l’ouvrage.

Mon avis sur l’ouvrage :

Le plus : un véritable éclairage thématique de l’intelligence artificielle. J’ai certes laissé de côté les aspects les plus mathématiques, mais l’ensemble du propos est très éclairant, et peut interroger même sur des domaines comme différents secteurs économiques (immobilier, ressources humaines, entreprise) ou les formations professionnelles, ce qui peut permettre de lier aussi la thématique aux filières d’études des élèves et à leur choix d’orientation.

Par ailleurs, l’auteur a une posture véritablement pédagogique, avec des moments de questions / réponses qui peuvent être réutilisés en classe.

Géopolitique de l’intelligence artificielle, Pascal Boniface

Cet ouvrage a été publié aux éditions Eyrolles en janvier 2021, et il fait partie de la bibliographie très prolifique de Pascal Boniface, spécialiste de géopolitique.

On lui doit des ouvrages plusieurs fois réédités sur les relations internationales (Comprendre le monde) et qui relient la géopolitique à certaines thématiques (le sport, les jeux olympiques, le Covid…).

L’ouvrage consacré à l’intelligence artificielle se décline en sept chapitres, après une introduction où l’auteur rappelle son parcours littéraire malgré son intérêt pour la question, ce qui sera éclairant pour la suite de l’ouvrage.

Le premier chapitre « Intelligence artificielle, histoire et définition » revient de manière succincte sur des éléments déjà abordés dans les ouvrages abordés précédemment : le test de Turing, la conférence de Dartmouth, les hivers de l’IA, deep learning et machine learning, traitement des données.

Un encart revient sur le rôle de la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) créée en 1958 qui finance aux États-Unis la recherche et le développement dans le domaine des technologies militaires, avec un département dédié à l’innovation et à l’information créé en 2005.

Dans le deuxième chapitre « Corne d’abondance ou machine à exclure ? », l’auteur revient sur la vision que la société a généralement des innovations techniques et des craintes qu’elles suscitent, largement relayées par Pascal Boniface (inégalités, chômage, accès à la santé et transhumanisme, relations des états avec les géants du numérique).

Le troisième chapitre « Les GAFAM vont-ils tuer l’État ? » accentue ces craintes, en faisant notamment un tableau comparatif entre les fortunes des dirigeants et le PIB de certains pays (Amazon / Bezos en 2020 = Qatar en 2019, Elon Musk = Maroc).

Il étudie de quelle manière ces dirigeants s’emparent de domaines jusqu’ici régaliens (la conquête spatiale pour Musk) et affaiblissent les institutions, et leurs arrangements avec la fiscalité, malgré les tentatives de régulation étatiques ou inter-étatiques.

Dans le quatrième chapitre, « Printemps des libertés ou hiver totalitaire ? », Pascal Boniface revient sur le risque d’une surveillance absolue induite par le Big data, en s’appuyant notamment sur l’affaire Cambridge Analytica.

Pour contrebalancer, il rappelle également le rôle des réseaux sociaux notamment dans les mobilisations populaires (printemps arabe, mouvement #MeToo), et relativise le lien entre réseaux sociaux et bulle de filtres, rappelant qu’un lecteur de Libération ira rarement lire Le Figaro.

Le point le plus intéressant du chapitre est l’encart consacré au contrôle social en Chine, et à la façon dont les citoyens chinois sont classés, de AAA (citoyen exemplaire) à D (citoyen malhonnête).

Le chapitre 5 revient d’ailleurs sur « Le duel Chine / États-Unis ». En effet, la Chine concentre ses dépenses non dans le domaine militaire, mais dans le domaine technologique, surtout depuis qu’elle a connu son « moment Spoutnik » avec la défaite de son champion contre AlphaGo.

Elle conjugue depuis croissance économique, montée en puissance technologique et patriotisme, ce qui lui donne un avantage considérable par rapport aux GAFAM, dont les dirigeants n’ont pas les mêmes relations aux institutions gouvernementales. Elle dépasse les États-Unis en publications scientifiques et en dépôt de brevets. Le chapitre revient sur les tentatives américaines pour juguler certaines entreprises chinoises (Huawei et plus récemment l’application TikTok).

Face aux deux géants, le chapitre 6 « Quo vadis, Europa ? » rappelle le retard européen en matière d’investissements. Le RGPD adopté en 2016 peut-être perçu à la fois comme un frein et comme un modèle attractif. Une stratégie européenne a été proposée en 2018 pour rattraper ce retard, en finançant la recherche et l’innovation.

Le dernier chapitre « La France dépassée ? » revient sur les initiatives françaises en matière d’informatique et d’intelligence artificielle :

• 1966 : Plan calcul et création de l’IRIA (Institut de Recherche, d’informatique et d’automatisme) ancienne INRIA
• 2018 : lancement des quatre instituts interdisciplinaires de l’IA  (3IA)
• 2019 : plan de 1.5 milliard d’euros d’investissement dans l’IA jusqu’en 2022 ; supercalculateur installé sur le plateau de Saclay
• projet d’un cloud souverain et appels d’offres sur la protection des données

En 2019, un tableau recense les pays et régions du monde ayant déposé le plus de brevets IA dans le monde. Rang 1 : USA, rang 2 : Chine. La France arrive au rang 14.

Mon avis sur l’ouvrage :

L’ouvrage de Pascal Boniface était celui que je souhaite le plus lire dans la sélection que je m’étais faite sur la question, et c’est également ce qui m’avait attiré dans son introduction : le fait qu’il s’agisse d’un littéraire se questionnant sur une problématique scientifique.

Cependant, j’ai eu l’impression durant ma lecture que, malgré les éléments de définition du premier chapitre, il traite de l’intelligence artificielle quasiment exclusivement avec la perspective des géants du numérique, même en considérant les aspects qui y sont corrélées (contrôle social, traitement des données).

En gros, j’aurais lu ce livre en premier, il m’aurait servi de porte d’entrée. L’avoir lu en dernier m’a laissé quelque peu sur ma faim. Au lieu d’un auteur spécialiste de géopolitique qui s’intéresse à l’intelligence artificielle, j’aurais eu besoin (à titre personnelle) d’un spécialiste de l’intelligence artificielle qui s’intéresse à la géopolitique.

Revue de presse

Pour cette revue de presse, contrairement aux épisodes précédents, j’ai décidé de ne pas trop détaillé le contenu des périodiques concernés et de me concentrer sur ce que j’ai pu trouver de plus récent – hors quotidiens.

Le Monde diplomatique n°829

Je l’ai retenu parce qu’il propose un éclairage sur l’intelligence artificielle en Chine : «La Chine entravée dans la bataille de l’intelligence artificielle » (p.12-13).

La Chine a porté ce secteur comme priorité nationale dès 2017 et dispose de différents atouts : précurseur dans le paiement via smartphone, le recours aux robots dans les services publics, l’association étroite entre entreprises, chercheurs et administrations.

Elle bénéficie de travailleurs qualifiés et ses applications sont reconnues (TikTok, cloud d’Alibaba, chatbots, système de circulation automobile, reconnaissance faciale, service de robots taxis, générateur d’images).

Plusieurs freins viennent gêner ces progrès : la fuite des cerveaux chinois, le retard et le blocage des investissements notamment dans le secteur des semi-conducteurs (et du coup le risque de pénurie qu’ils suscitent), la mainmise de l’État, les sanctions des États-Unis à l’encontre de la Chine.

Un encart revient sur l’application TikTok et les pressions et initiatives pour l’interdire en Amérique du Nord et en Europe de l’Ouest.

Courrier international n°1685 (16-22 février 2023)

C’est le premier de l’année, pour ce périodique, à s’intéresser en Une à ChatGPT, avec un article publié dans The Sunday Times du 5 février. Il revient sur les « exploits » de l’outil depuis son lancement en novembre 2022, l’utilisation de ChatGPT par les étudiants britanniques (et les réactions des universités), par les employés pour rédiger des lettres de motivation, dans le milieu du journalisme ou de la programmation.

Le numéro de The Economist du 30 janvier propose lui un retour sur les centres de recherche privés et les entreprises qui ont favorisé la montée en puissance de l’intelligence artificielle, avec d’un côté les géants OpenAI, Amazon, Google et Meta, et de l’autre les organismes chinois financés par l’État comme la Beijing Academy of AI.

Un entretien publié dans le New York Times en décembre 2022 avec Yejin Choi, scientifique et informaticienne, revient enfin sur les idées reçues concernant l’intelligence artificielle.

Le dossier propose en outre :

• une chronologie de la genèse de ChatGPT
• une revue de presse revenant sur les réactions suscitées par l’outil (éducation, emploi, recherche, sécurité)
• ses principaux exploits

Courrier international n°1695 (27 avril – 3 mai 2023)

Le dossier proposé dans ce numéro « Intelligence artificielle : fini de rire » est un peu plus conséquent et propose une vision plus pessimiste, étayée par des articles de la presse américaine, suisse et tchèque.

Il revient sur les risques suscités par le développement des modèles de langue : fuite d’informations, réponses biaisées, hameçonnage, tentatives d’arnaques, qui passent par l’injection dans l’outil de prompts (consignes) pour obtenir des informations personnelles de la part de l’internaute.  (MIT Technology Review)

Un extrait du Temps est consacré au double jeu d’Elon Musk en matière d’IA : signataire d’une pétition demandant une pause de la recherche tout en créant une start-up spécialisée sur la question.

Un entretien avec Niels Ackermann, photojournaliste, revient sur les prouesses des IA génératives dans la création d’images et l’utilisation de ces images et de deepfakes dans les médias. (Heidi news)

La revue de presse du dossier revient sur certaines mesures de régulation prises au moment où paraissait ce numéro : suspension de ChatGPT en Italie, censure en Chine.

Courrier international n°1704 (29 juin – 5 juillet 2023)

Il s’agit ici d’une controverse proposée sur une seule page : « IA : L’Europe fait-elle bien de légiférer ? » avec

• côté POUR un article du Süddeutsche Zeitung (Allemagne) : publication du IA ACT le 14 juin par le Parlement européen avec l’accent mis sur la protection des données personnelles et le respect de la vie privée, ainsi que la lutte contre la désinformation ;
• côté CONTRE un article de Rzeczpospolita (Pologne) : l’excès de réglementation européenne comme frein à l’essor économique et le fait pour l’Europe de rester à la traîne dans la course technologique.

En deux mots, d’un côté sécurité, de l’autre liberté.

Autres ressources

• signalé dans l’ouvrage de Pascal Boniface, la vidéo Tous surveillés : 7 milliards de suspects, documentaire Arte disponible sur la chaîne YouTube Heal the world
• Technopolitique de l’IA : luttes idéologiques, tensions géopolitiques, espoirs démocratiques : l’article de Asma Mhalla reprend des éléments de l’ouvrage de Pascal Boniface, mais datant de 2023 il tient compte des enjeux posés par les dernières actualités (en politique et en IA) et donne un aperçu des réactions des différents pays aux dernières évolutions.

Voici un deuxième épisode de mes notes de lecture sur l’intelligence artificielle, qui tentera entre autres de répondre à la question suivante : les livres jaunes sont-ils de bons vulgarisateurs ?

En d’autres termes : l’expression « pour les nuls » permet-elle réellement à un non-spécialiste de maîtriser un sujet ?

Ce deuxième épisode s’intéressera donc, après celui qui m’avait mis le pied à l’étrier et qui s’intéressait à la question en proposant une chronologie et un regard scientifique, à des ressources qui revendiquent, si je peux m’exprimer ainsi, de traduire l’intelligence artificielle en langage naturel.

Dans cet épisode :

1. les ouvrages Comprendre la révolution de l’intelligence artificielle et L’intelligence artificielle pour les nuls
2. les dossiers de Geek junior n°23 et du hors-série de Tangente n°86
3. une sélection de ressources

Comprendre la révolution de l’intelligence artificielle, Stéphane d’Ascoli

Ouvrage publié en 2020 chez First éditions, 189 pages. 13 chapitres, un glossaire à la fin, ainsi que des propositions bibliographiques de prolongement.

Les 13 chapitres sont répartis en quatre parties distinctes. La première partie « Intelligence artificielle : retour aux sources » revient sur des éléments définitionnels et chronologiques.

chapitre 1 : le monde des algorithmes / chapitre 2 : l’ia des mythes originels à aujourd’hui

• retour sur des éléments de définition déjà évoqués dans mon épisode 1 : algorithme, machine learning, deep learning.

L’ouvrage fait en outre la distinction entre IA symbolique qui suit des règles explicites et IA connexionniste qui utilise des exemples pour fonctionner et améliorer ses réponses.

• chronologie depuis l’Antiquité (Pygmalion et Galatée) jusqu’à AlphaGo.

Les deux parties suivantes vont s’intéresser aux deux modes de fonctionnement de l’intelligence artificielle : le machine learning (3 chapitres) et son sous-domaine le deep learning (4 chapitres).

chapitre 3 : comprendre le machine learning

• apprendre à partir de données et généraliser l’apprentissage à de nouvelles données en ajustant avec différents curseurs. Plus un algorithme dispose de curseurs, plus il pourra résoudre des problèmes en ayant une fonction de perte satisfaisante (un score de performance : plus il est élevé, moins les performance sont bonnes) ;
• bruit et silence en intelligence artificielle : l’overfitting (un algorithme avec trop de curseurs mémorise des informations inutiles) et l’underfitting (un algorithme avec trop peu de curseurs qui n’aura pas assez de données pour fonctionner correctement)
• 3 types d’apprentissages pour les algorithmes : supervisé, non supervisé et par renforcement.

chapitre 4 : un jour dans la vie d’un concepteur d’ia

Pour mettre au point une IA, l’analogie de la recette de cuisine : il faut une recette (l’algorithme), des ustensiles (les processeurs de calcul) et des ingrédients (les données).

Le chapitre détaille les différentes étapes de traitement des données :

1. récolter les données
2. les nettoyer
3. sélectionner les caractéristiques d’intérêt
4. formater les données
5. séparer les données d’entrainement et de test

et l’évaluation d’un algorithme à travers deux types de critère : la sensibilité (capacité d’un algorithme à donner un résultat positif lorsqu’une hypothèse est vérifiée) et la spécificité (capacité à donner un résultat négatif lorsqu’une hypothèse n’est pas vérifiée).

chapitre 5 : quelques applications célèbres

• la régression linéaire pour déterminer les taux de prêt
• l’utilisation d’arbres décisionnels pour établir un diagnostic médical à partir d’une série de symptômes
• les systèmes de recommandation

Pour suggérer des films susceptibles de vous plaire, Netflix doit apprendre vos goûts au moyen d’un système de recommandation. (…) Cette méthode se résume dans une formule récurrente « Les utilisateurs qui ont aimé X ont également aimé Y ».

L’idée est simple : séparer les utilisateurs en groupes, correspondant à des « communautés » de goûts.

chapitre 6 : comprendre le deep learning

• le perceptron (modèle mathématique du neurone) comme premier pas vers le deep learning ;
• le transfer learning permet aux algorithmes entrainés à une certaine tâche de se conformer à une nouvelle tâche

Les trois chapitres suivants s’intéressent à différentes applications du deep learning : les images, le langage et les agents intelligents.

chapitre 7 : deep learning et images

Ce chapitre revient sur les différentes formes de traitement de l’image par les algorithmes dont :

• la reconnaissance faciale qui utilise des réseaux convolutifs (opération qui consiste à scruter par parcelles pour extraire de manière autonome les caractéristiques d’une image),
• la génération d’image qui s’appuie sur des algorithmes génératifs (comme pour les deep fakes) fonctionnant avec des réseaux de neurones encodeurs et décodeurs.

chapitre 7 : deep learning et langage

Pour représenter les mots, les algorithmes utilisent la méthode du plongement lexical qui consiste à représenter des mots par des vecteurs – soit un paquet de nombres (cela permet entre autres de repérer les discours de haine sur les réseaux sociaux).

Le chapitre étudie également le fonctionnement des claviers prédictifs avec les réseaux récurrents, le mécanisme d’attention utilisé par les outils de traduction automatique, et les étapes de réponse à une demande par les assistants vocaux.

chapitre 8 : deep learning et agents intelligents

L’agent intelligent est un algorithme capable de percevoir son environnement et d’interagir avec lui.

Le chapitre revient sur l’apprentissage par renforcement des algorithmes avec les exemples d’AlphaGo et des voitures autonomes.

La dernière partie de l’ouvrage est consacrée à « L’humanité face à l’intelligence artificielle » avec des problématiques qui peuvent être réutilisées dans le cadre de débats avec les élèves (SNT, enseignement scientifique, EMC, philosophie).

• Chapitre 10 : l’intelligence artificielle face à l’intelligence humaine (avec le test de Turing) avec un retour sur le fonctionnement d’AlphaGo.

Citation d’Albert Einstein : « Les ordinateurs sont incroyablement rapides, précis et stupides. Les hommes sont incroyablement lents, inexacts et intelligents. L’ensemble des deux constitue une force incalculable ».

• Chapitre 11 : faut-il craindre l’IA ? Culture populaire avec Asimov, Kubrick, Terminator… Applications militaires et dérives de l’intelligence artificielle (système de crédit social en Chine, reconnaissances faciales, deep fake, falsification d’identité). Impacts de l’IA sur le monde du travail et sur l’environnement.
• Chapitre 12 : comment concevoir une IA « éthique » ?

Le chapitre revient sur les problématiques d’utilisation des données : collecte des données personnelles, enfermement dans les bulles de filtres, retour sur le scandale Cambridge Analytica, biais des algorithmes.

Quelle responsabilité donner aux algorithmes (Moral Machine) ? Comment réduire les impacts environnementaux du numérique ?

• Chapitre 13 : l’IA peut-elle servir l’humanité ? Retour sur les potentialités de l’intelligence artificielle dans les domaines du handicap, de la recherche scientifique (lutte contre le cancer, physique des particules, astrophysique) et de l’éducation.

Mon avis sur l’ouvrage :

Le plus : il s’agit d’un véritable ouvrage de vulgarisation, les schémas sont parlants et lisibles, des encarts permettent de faire des rappels synthétiques, et l’auteur propose pour des notions techniques des analogies qui permettent vraiment de comprendre le sujet sans être noyé d’informations.

L’intelligence artificielle pour les nuls, John Paul Mueller & Luca Massaron

Ouvrage publié en 2019 chez F1rst intractive, 343 pages. 20 chapitres, une introduction qui fait office de mode d’emploi du livre, un index en fin d’ouvrage.

Les 20 chapitres sont répartis en 6 parties distinctes, dont l’introduction explicite si le propos s’adresse davantage aux novices ou aux spécialistes.

Partie 1 : introduction à l’ia

Cette première partie se décompose en 4 chapitres qui vont expliciter le fonctionnement basique d’une intelligence artificielle.

Le premier chapitre « Introduction à l’IA » redonne des points de définition (en particulier sur ce que l’on entend par intelligence) et un bref aperçu historique de l’intelligence artificielle.

La porte d’entrée de l’ouvrage, contrairement aux deux autres livres abordés précédemment (Turing à la plage et Comprendre la révolution de l’intelligence artificielle) se fait non pas via la machine mais de manière plus approfondie via les données traitées et les algorithmes.

Dans le deuxième chapitre « Définir le rôle des données« , les auteurs reviennent sur les sources et la fiabilité des données exploitées par les algorithmes.

Focus sur les listes déroulantes :

Les listes déroulantes sont adaptées à toutes sortes d’entrées de données, et elles rendent la saisie de données par un utilisateur humain extrêmement fiable, puisque l’utilisateur n’a pas d’autres possibilité que d’utiliser une des entrées proposées par le système.

Les auteurs identifient cinq types de données incorrectes : les données mensongères, les omissions volontaires, les erreurs de perspectives (divergence de points de vue), les biais et le cadre de référence (c’est-à-dire le contexte et la situation d’utilisation des données).

L’intérêt de ce chapitre est de mettre en lumière la vigilance à avoir vis à vis de l’information, et ce au-delà de la question de l’intelligence artificielle :

• utilisation d’un thesaurus / descripteurs VS mots clés pour la question des listes déroulantes
• différentes formes de désinformation et prolongement de la question des données incorrectes vers les biais de confirmation et les bulles de filtres.
• l’ouvrage renvoie vers le site Data never Sleeps qui permet de voir l’évolution de la collecte des données quotidiennes depuis 2013

Les chapitres 3 et 4 reviennent sur le fonctionnement des algorithmes et du matériel informatique (processeurs graphiques).

partie 2 : recenser les utilisations de l’ia dans la société

Cette seconde partie revient sur les utilisations de l’intelligence artificielle dans les applications informatiques, et sur les deux fonctionnalités principales qui sont attendues de l’intelligence artificielle : les corrections et les suggestions.

On retrouve notamment les corrections non seulement dans les vérificateurs orthographiques mais aussi dans la correction de trajectoire des voitures, et la suggestion dans le traitement automatique du langage naturel et la recherche d’information.

L’intelligence artificielle sert également à automatiser des processus courants et à s’épargner des tâches ennuyeuses et répétitives (principalement dans le domaine de l’industrie). Dans le domaine médical, l’IA est utilisée pour le suivi des patients, le diagnostic et de nouvelles techniques chirurgicales.

Enfin elle permet d’améliorer l’interaction humaine en créant de nouveaux alphabets (emojis), en automatisant la traduction ou en créant des liens sur les réseaux sociaux.

partie 3 : travailler avec des applications électroniques de l’ia / partie 4 : travailler avec l’ia dans des applications matérielles

Dans la troisième partie de l’ouvrage, les auteurs reviennent sur les analyses de données par l’intelligence artificielle.

Les points que je retiens de ces chapitres :

• l’utilisation pour l’analyse des données des outils statistiques (moyenne et variance) et du calcul de corrélation et de la régression linéaire, qui indiquent si des phénomènes peuvent être liés les uns aux autres, ce qui m’a rappelé l’épisode d’E-penser sur la différence entre corrélation et causalité ;
• un retour sur l’apprentissage machine avec les distinctions entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement ;
• les probabilités, les graphes et les arbres de décision.

Le dernier chapitre de la troisième partie est consacré à l’apprentissage profond et à ses modes de fonctionnement. Les auteurs s’intéressent à son application dans les agents conversationnels.

Ils reviennent sur le premier agent conversationnel, ELIZA, élaboré par Joseph Weizenbaum en 1966, qui propose une réponse à partir d’un ensemble d’associations et de sujets présélectionnés. Deux autres agents plus récents sont mentionnés : Google Smart Reply et Tay, ainsi que le prix Lobner. Le chapitre se termine par la mention suivante :

Pour avoir une idée des progrès de ces technologies, lisez les pages consacrées à ces réseaux sur le site Internet d’OpenAI, un organisme de recherche sur l’IA à but non lucratif (…).

La quatrième partie s’intéresse aux applications matérielles : la robotique (prétexte à reprendre les lois de la robotique d’Asimov), les drones et les voitures autonomes. Ces problématiques peuvent être réutilisées dans le cadre de débats avec les élèves (SNT, enseignement scientifique, EMC, philosophie).

Un encart dans le chapitre sur les drones revient sur le film WarGames qui donne l’exemple d’une intelligence artificielle (l’ordinateur PROG) dont le fonctionnement est biaisé par le piratage.

partie 5 : se pencher sur l’avenir de l’ia / partie 6 : la partie des dix

Ces deux dernières parties sont consacrées aux perpectives offertes par l’intelligence artificielle, dont certaines sont à relativiser ou à actualiser étant donnée la date de publication de l’ouvrage.

Dans la partie 5, les auteurs reviennent sur certains domaines de l’intelligence humaine et où l’intelligence artificielle trouve ses limites, à savoir la créativité, l’imagination, l’originalité, et la fiabilité des données – puisque les résultats d’une IA peuvent être biaisés par des facteurs humains ou des déficiences techniques.

Sont abordés à nouveau les « hivers de l’IA« , périodes durant lesquelles un optimisme démesuré se confronte à des échecs pourtant prévisibles.

Le chapitre 16 est consacré aux applications de l’IA dans l’espace (question qui peut être traitée notamment dans le programme d’HGGSP Terminale) avec l’observation spatiale, l’exploration, l’exploitation des ressources. Le chapitre 17 aborde les possibilités de l’IA notamment dans le domaine environnemental.

La « partie des 10 » propose des pistes de réflexion autour de trois chapitres (à réutiliser en EMC, philosophie et HLP, et en sujets de grand oral) :

• 10 activités à l’abri de l’IA, où l’on retrouve le domaine de l’interaction humaine, notamment l’enseignement (ouf), de la créativité et de l’intuition
• 10 contributions importantes de l’IA à la société (médecine, industrie, projets spatiaux)
• 10 exemples d’échecs de l’IA, principalement dans le domaine des relations et de la connaissance intrapersonnelle : compréhension, éthique, extrapolation des données, empathie, affinité intellectuelle, remise en question et croyances.

Mon avis sur l’ouvrage

Comme beaucoup d’ouvrages de la collection « Pour les nuls » que j’ai pu parcourir, celui-ci ne m’a pas vraiment satisfait.

Cette collection peut être très utile lorsqu’il s’agit de proposer un guide pratique pour apprendre une langue (ou un langage informatique… le seul qui figure dans ma bibliothèque est consacré aux codes HTML, XML et CSS).

En revanche pour traiter d’une thématique, je trouve la structure et le propos souvent complexes et alambiqués, et vulgarisant finalement très mal le sujet qu’ils sont censés aborder, avec des systèmes de renvois à des articles en ligne et certaines phrases jouant sur une connivence avec le sujet que le lecteur ne parvient pas à s’approprier.

Geek Junior n°33 d’avril 2023

Cette revue dédiée à la culture numérique proposait un dossier consacré à l’intelligence artificielle et à ChatGPT dans son numéro d’avril 2023.

Ce numéro aborde l’intelligence artificielle sous différents aspects :

• le dossier donne la parole à un « expert » (Laurence Devillers, chercheuse au CNRS) avec 3 questions : définition / limites de ChatGPT et conseils d’utilisation (p.9)
• 8 questions / réponses sur ChatGPT et un encart de mise en garde face aux fake news (p.10-11)
• un lexique de l’intelligence artificielle et un retour sur ce qu’est un prompt (p.12)
• un tutoriel pour s’initier à l’intelligence artificielle avec Adacraft (une application web qui fonctionne en prolongement de Scratch) p.21-23
• un quiz et des mots mêlés  p.29-30

Tangente Hors-série n°86 de juin 2023

Cette revue spécialisée dans l’enseignement des mathématiques consacre un article à « Chat-GPT : une IA très mathématique » (p.16-18).

L’article revient sur le mode de fonctionnement de Chat-GPT : agent conversationnel et réseau de neurones, où la modélisation du texte généré passe par la vectorisation (chaque mot = un vecteur), par l’apprentissage par renforcement et par un mécanisme d’attention (scores et récompenses données en fonction de la pertinence de la réponse).

Autres ressources

Pour finir voici un petit panel de ressources pour prolonger ces lectures et pour garder la trace d’autres lectures à venir :

• deux Digipad : une veille sur l’IA et un Digipad « IA et éducation« 
• le journal gratuit Day-Click que l’on reçoit gratuitement dans les établissements scolaires, et son numéro de mai 2023, qui revient sur les technologies de rupture, avec deux pages sur l’intelligence artificielle

DAY-CLICK_30.p.p

• Le numéro 22 de la revue Méta-média qui s’intéresse à la façon dont l’IA générative change notre manière de produire et de consommer de l’information
• La vidéo d’ARTE : «L’IA peut-elle créer de l’art ?»