J’aimerais vous parler d’Intelligence Artificielle, un sujet qui me travaille depuis longtemps. En fait, depuis que mon professeur de prépa, il y a 15 ans, parlait de différentes manières de programmer une IA, dans le cadre d’un jeu d’échecs. Je trouvais hallucinant de pouvoir programmer des ordinateurs sur un jeu aussi complexe !
Je me souviens qu’il y avait 2 grandes manières de programmer cette IA, soit pour l’attaque soit pour la défense. La programmer pour la défense était plus efficace car elle est plus forte qu’un humain pour calculer le nombre de coups possible et en tant que défenseur, moins soumise à des formes de raisonnement complexe, comme un sacrifice d’une pièce par exemple.
Pourquoi cette différence ? Pourquoi était-elle plus forte dans certains compartiments du jeu ? Était-ce une limite de la technologie de l’époque ? Était-ce un problème d’application ?
Ce sont des questions qui me sont restées dans la tête pendant des années et ce n’est que récemment que j’ai décidé de me plonger dans ce sujet. Rétrospectivement, ces limites sont toujours d’actualités, en tous cas de mon point de vue de néophyte, je constate que, en prenant un niveau de résolution bas, le problème de raisonnement reste entier.
Vous l’avez deviné, je ne suis pas un expert de l’IA mais un simple observateur, j’ai pris le temps à l’apprentissage de nombreux nouveaux sujets, et j’espère que vous tirerez quelque chose de cet article, fusse-t-il simplement la découverte de ce sujet, si populaire ces temps-ci.
Je suis passé par des positions d’administrateur système, d’administrateur base de données ou encore de chef de projet/programme. L’IA était encore absente de ces situations. Il n’empêche, un vent commençait à monter, certains blogs ou même ici sur Linkedin, on lisait d’indéniable avancées d’outils basés sur l’intelligence artificielle.
J’avance dans le temps pour me retrouver il y a peu, l’évolution de l’IA a été telle, que nous avons maintenant accès à d’innombrables modèles, certains capables d’être de véritables assistants, dont le plus connu « ChatGPT », d’autres capables de créer des images à partir d’un simple texte, en passant par des algorithmes d’apprentissages et de prédiction (Machine Learning).
C’est dans ce contexte que j’aimerais vous compter mon histoire, celle où je découvre les possibilités offertes par l’IA, est elle véritablement digne de ce nom ?
Qu’est-ce que l’IA ? Qu’est-ce que le « Machine Learning » ? Ça marche vraiment ? Voici les premières questions, très basiques, que je me suis posé. Pour y répondre, il me fallait emmagasiner des connaissances, retracer l’histoire de ces technologies, et comprendre pourquoi elles suscitent un tel engouement du grand public.
Premier constat : ce n’est pas simple. Par quoi commencer ? Quelles ressources privilégier ? Quels sont les bonnes personnes à écouter ? Comment puis-je savoir si cette personne est réellement compétente ? Ne sachant pas, j’ai décidé de passer un temps certain à l’écoute de vidéos et à la lecture d’articles expliquant le sujet et de recouper toutes les informations que je trouvais pertinentes. (Platforme Huggingface, freeCodeCamp)
Au fur et à mesure, je retins les personnes qui me paraissaient sincères, celles qui n’avaient pas peur de dire qu’elles s’étaient trompées, celles qui paraissaient critiques de leur propre point de vue et de leur propre travail. Plus j’en apprenais et plus je me disais que j’avais beaucoup à apprendre. Je restais humble et curieux, je tentais d’appliquer à chaque lecture, les principes précédemment acquis, afin d’arriver, petit à petit à une compréhension en haute résolution, précise et détaillée.
Je ne veux pas vous gâcher la suite, ce processus est toujours en cours et ne sera peut-être jamais terminé. Il est long et fastidieux, mais je crois qu’il est absolument nécessaire si l’on veut maîtriser un tant soit peu un sujet.
Alors, qu’est-ce que l’IA dans tout ça ? Qu’est-ce que le « Machine Learning » ? Les premières définitions qui semblaient apparaitre étaient : une Intelligence Artificielle est un modèle capable de reproduire les tâches d’un humain sans que l’on puisse savoir que ce fut une machine. Le « Machine Learning » est l’apprentissage du dit modèle sur une tâche particulière ou du vocabulaire spécifique afin d’en améliorer son efficacité.
Ces définitions me paraissaient satisfaisantes pour continuer à creuser. La prochaine étape était donc de se familiariser avec ces outils et les différentes technologies qui les composent.
La suite au prochain épisode !
