1
00:00:05,650 --> 00:00:09,100
Dans cette première partie du cours,
je vais d'abord essayer de définir

2
00:00:09,300 --> 00:00:13,030
ce qu'est l'intelligence artificielle
pour clarifier les termes du débat.

3
00:00:14,020 --> 00:00:15,730
Sous le terme d'intelligence
artificielle, aujourd'hui,

4
00:00:16,750 --> 00:00:22,510
on désigne généralement les techniques
prédictives basées sur l'apprentissage

5
00:00:22,710 --> 00:00:26,410
artificiel, ce qu'on appelle le
machine learning, et plus

6
00:00:26,610 --> 00:00:30,490
spécifiquement, sur une technologie
appelée réseaux de neurones,

7
00:00:30,690 --> 00:00:32,680
qu'on appelle en anglais le deep
learning.

8
00:00:33,550 --> 00:00:36,860
Vous n'avez absolument rien compris
à la phrase que je viens de prononcer,

9
00:00:37,060 --> 00:00:38,920
c'est tout à fait normal,
je vous rassure.

10
00:00:39,190 --> 00:00:43,930
Je vais essayer de vous expliquer
tout ça à travers différents exemples.

11
00:00:44,130 --> 00:00:48,190
D'abord, si on veut comprendre
comment fonctionne l'intelligence

12
00:00:48,390 --> 00:00:52,300
artificielle, il faut d'abord expliquer
comment fonctionne l'informatique

13
00:00:52,500 --> 00:00:55,480
traditionnelle, celle que nous
utilisons au quotidien,

14
00:00:55,750 --> 00:00:59,080
celle que l'on retrouve dans nos
ordinateurs ou dans nos téléphones.

15
00:00:59,280 --> 00:01:04,330
D'abord, vous dire que le mot
informatique vient de la contraction

16
00:01:04,630 --> 00:01:10,120
des mots information et automatique,
à savoir que l'informatique est

17
00:01:10,320 --> 00:01:15,490
tout simplement la science du
traitement automatisé de l'information.

18
00:01:17,260 --> 00:01:22,630
La logique de l'informatique telle
que nous la connaissons aujourd'hui,

19
00:01:23,050 --> 00:01:29,560
c'est de décomposer les calculs
les plus complexes possibles en

20
00:01:29,760 --> 00:01:35,320
une suite d'instructions basiques
que l'on va pouvoir automatiser

21
00:01:36,100 --> 00:01:38,980
et faire prendre en charge par
une machine.

22
00:01:39,940 --> 00:01:43,480
L'année prochaine, nous aurons
un cours d'histoire de l'Internet,

23
00:01:43,680 --> 00:01:46,570
de l'informatique et des réseaux
informatiques, et nous aurons

24
00:01:46,770 --> 00:01:49,090
l'occasion de revenir en détail
justement sur l'histoire des

25
00:01:49,290 --> 00:01:51,220
ordinateurs et leur mode de
fonctionnement.

26
00:01:52,480 --> 00:01:57,370
Ce qu'il faut retenir pour l'instant,
c'est que l'informatique telle

27
00:01:57,570 --> 00:02:02,950
qu'on l'utilise est une informatique
dite symbolique qui répond à une

28
00:02:03,150 --> 00:02:03,910
logique formelle.

29
00:02:04,110 --> 00:02:08,470
C'est-à-dire qu'on peut écrire
le raisonnement d'un ordinateur.

30
00:02:08,800 --> 00:02:11,710
On peut écrire le raisonnement
d'un ordinateur tout simplement

31
00:02:11,910 --> 00:02:15,490
parce qu'un ordinateur est toujours
programmé par un être humain.

32
00:02:16,210 --> 00:02:19,690
Je reviens sur les différents éléments
de définition que je vous ai donnés.

33
00:02:20,230 --> 00:02:24,130
Je vous ai dit que la logique de
l'informatique, c'était de décomposer

34
00:02:24,400 --> 00:02:28,990
des calculs très complexes en
instructions basiques qui puissent

35
00:02:29,190 --> 00:02:30,160
être automatisées.

36
00:02:30,850 --> 00:02:34,930
Imaginez par exemple une formule
mathématique très complexe qui

37
00:02:35,130 --> 00:02:40,090
remplirait l'ensemble d'un tableau
d'ardoise à la craie blanche,

38
00:02:40,360 --> 00:02:47,350
comme on peut parfois le voir dans
des films ou des séries américaines.

39
00:02:47,650 --> 00:02:49,960
Imaginez une équation extrêmement
complexe.

40
00:02:50,530 --> 00:02:54,190
Le principe de l'informatique,
c'est de dire que cette équation,

41
00:02:54,490 --> 00:02:59,560
si complexe soit-elle,
peut être décomposée en une multitude

42
00:02:59,760 --> 00:03:03,370
de petites opérations qui,
ajoutées les unes aux autres,

43
00:03:04,000 --> 00:03:07,690
permettraient de répondre à l'équation
géante.

44
00:03:08,830 --> 00:03:11,620
La logique de l'informatique,
c'est de dire qu'à partir du moment

45
00:03:11,820 --> 00:03:17,050
où ces petits calculs mis bout
à bout remplacent l'équation complexe,

46
00:03:17,680 --> 00:03:21,970
on peut l'automatiser,
on peut rendre ce calcul automatique.

47
00:03:22,420 --> 00:03:26,590
C'est pour ça que l'informatique,
les ordinateurs, ont été créés

48
00:03:27,310 --> 00:03:31,240
pour être des machines de calculs,
pour réaliser des calculs complexes.

49
00:03:31,480 --> 00:03:33,040
C'était ça leur but à la base.

50
00:03:34,240 --> 00:03:40,510
Je vous ai dit ensuite que l'ordinateur
répondait à une logique formelle,

51
00:03:40,710 --> 00:03:44,170
c'est-à-dire qu'on pouvait décrire
le raisonnement d'un ordinateur,

52
00:03:44,370 --> 00:03:49,300
tout simplement parce qu'un ordinateur
est toujours programmé par un être

53
00:03:49,500 --> 00:03:50,260
humain.

54
00:03:50,460 --> 00:03:53,440
Si vous voulez comprendre comment
fonctionne un programme informatique

55
00:03:53,640 --> 00:03:58,720
ou un algorithme, la meilleure
illustration est peut-être celle

56
00:03:58,920 --> 00:03:59,680
de la recette.

57
00:03:59,980 --> 00:04:03,250
Un programme informatique ou un
algorithme, ce sont des recettes,

58
00:04:03,450 --> 00:04:08,290
c'est-à-dire qu'un humain va coder
des instructions en disant :

59
00:04:08,830 --> 00:04:11,470
"Réaliser cette première tâche,
puis cette seconde tâche,

60
00:04:11,670 --> 00:04:14,200
puis cette troisième tâche",
exactement comme dans une recette

61
00:04:14,400 --> 00:04:15,160
de cuisine.

62
00:04:15,360 --> 00:04:18,910
Le résultat du programme informatique
ou de l'algorithme, c'est comme

63
00:04:19,110 --> 00:04:20,020
le résultat de la recette.

64
00:04:20,290 --> 00:04:23,020
Vous suivez les étapes,
vous suivez les instructions,

65
00:04:23,290 --> 00:04:25,600
pour arriver à un résultat.

66
00:04:25,800 --> 00:04:31,030
Ça, c'est l'informatique telle
qu'on la connaît aujourd'hui,

67
00:04:31,300 --> 00:04:33,520
telle qu'on l'a toujours connue
depuis les années 40.

68
00:04:33,720 --> 00:04:38,080
Or, l'intelligence artificielle,
elle, répond à une logique totalement

69
00:04:38,280 --> 00:04:39,040
différente.

70
00:04:39,280 --> 00:04:43,210
L'intelligence artificielle repose,
comme je vous le disais en introduction

71
00:04:43,410 --> 00:04:47,050
dans cette phrase qui était
incompréhensible, sur une technologie

72
00:04:47,250 --> 00:04:51,280
dite de deep learning,
qu'on traduit parfois par réseaux

73
00:04:51,490 --> 00:04:52,570
de neurones.

74
00:04:52,770 --> 00:04:57,310
C'est-à-dire que des outils
informatiques vont imiter le

75
00:04:57,510 --> 00:05:01,480
fonctionnement des neurones humains,
avec ce qu'on appelle un fonctionnement

76
00:05:01,680 --> 00:05:08,710
par couches, afin de permettre
à une machine de réaliser une tâche

77
00:05:09,310 --> 00:05:11,440
sans instructions préalables.

78
00:05:12,040 --> 00:05:14,750
C'est vraiment ça, l'idée de
l'intelligence artificielle :

79
00:05:14,950 --> 00:05:19,210
réaliser une tâche sans qu'il y
ait besoin d'instructions préalables

80
00:05:19,480 --> 00:05:21,310
données par des êtres humains.

81
00:05:22,450 --> 00:05:24,820
En gros, ce qu'on demande à
l'intelligence artificielle,

82
00:05:25,180 --> 00:05:30,310
c'est de traiter de grandes quantités
de données sans qu'on lui ait dit

83
00:05:30,510 --> 00:05:35,440
avant comment le faire et de deviner
par elle-même comment les traiter

84
00:05:36,170 --> 00:05:39,310
et que faire de ces données.

85
00:05:41,230 --> 00:05:44,350
On dit souvent qu'avec l'intelligence
artificielle, on passe d'un

86
00:05:44,550 --> 00:05:49,840
calculateur, la machine à calcul,
l'ordinateur, à une machine inductive,

87
00:05:50,040 --> 00:05:54,790
c'est-à-dire une machine qui est
capable de comprendre,

88
00:05:54,990 --> 00:05:57,880
ou en tout cas, d'intégrer des
retours sur ce qu'elle fait,

89
00:05:58,660 --> 00:06:01,210
donc une machine qui est capable
d'apprendre.

90
00:06:01,750 --> 00:06:03,670
C'est pour ça qu'on parle
d'intelligence artificielle,

91
00:06:03,870 --> 00:06:07,330
parce que les outils d'intelligence
artificielle, les réseaux de neurones,

92
00:06:07,600 --> 00:06:11,560
sont capables d'apprendre à partir
des données qu'ils traitent et

93
00:06:11,760 --> 00:06:17,370
d'améliorer au fur et à mesure
leur manière de traiter ces données.

94
00:06:24,180 --> 00:06:29,490
Autrement dit, un outil d'intelligence
artificielle est capable de construire

95
00:06:29,790 --> 00:06:33,570
son propre programme alors que
jusqu'à présent, tous les outils

96
00:06:33,770 --> 00:06:37,980
d'informatique que nous avons utilisés
étaient programmés en amont par

97
00:06:38,180 --> 00:06:38,940
des informaticiens.

98
00:06:39,420 --> 00:06:42,810
Je vous donne un exemple dans lequel
l'intelligence artificielle a fait

99
00:06:43,010 --> 00:06:46,800
d'énormes progrès ces dernières années,
celui de la reconnaissance automatique

100
00:06:47,000 --> 00:06:47,760
d'images.

101
00:06:48,090 --> 00:06:52,380
Imaginons que vous êtes un
informaticien et que vous êtes

102
00:06:52,580 --> 00:06:56,280
en train de développer un logiciel
de reconnaissance automatique d'images.

103
00:06:56,760 --> 00:07:01,650
Ce logiciel qui répond à une logique
informatique classique,

104
00:07:01,850 --> 00:07:05,250
dite symbolique, vous aimeriez
qu'il soit capable de reconnaître

105
00:07:05,550 --> 00:07:08,790
automatiquement sur Internet des
photos de chats.

106
00:07:08,990 --> 00:07:10,290
Qu'est-ce que vous allez faire ?

107
00:07:10,710 --> 00:07:13,050
Vous allez coder des instructions
dans le programme.

108
00:07:13,410 --> 00:07:16,050
Vous allez dire au programme,
via ces lignes de code,

109
00:07:16,410 --> 00:07:20,760
qu'un chat présente certaines
caractéristiques, qu'un chat a

110
00:07:20,960 --> 00:07:24,030
des oreilles pointues,
que, généralement, il a des poils,

111
00:07:24,230 --> 00:07:27,330
qu'il marche à quatre pattes,
que, généralement, il a une longue

112
00:07:27,530 --> 00:07:28,290
queue.

113
00:07:28,490 --> 00:07:30,900
Vous allez pouvoir coder un ensemble
de caractéristiques.

114
00:07:31,500 --> 00:07:34,410
Vous allez faire tourner votre
programme sur une banque d'images

115
00:07:34,740 --> 00:07:37,380
et votre programme va chercher
à faire correspondre les

116
00:07:37,580 --> 00:07:41,250
caractéristiques, c'est-à-dire
vos instructions, et les images,

117
00:07:41,450 --> 00:07:43,020
les données, auxquelles il est
confronté.

118
00:07:43,800 --> 00:07:47,340
Avec une intelligence artificielle,
la logique est totalement différente.

119
00:07:47,790 --> 00:07:52,770
Vous allez nourrir un programme,
– d'ailleurs le mot programme n'est

120
00:07:52,970 --> 00:07:55,620
pas adapté puisque l'outil n'est
pas programmé –, vous allez nourrir

121
00:07:55,820 --> 00:07:59,700
l'intelligence artificielle avec
une grande base de données représentant

122
00:07:59,900 --> 00:08:02,910
des photos de chats et vous allez
dire à l'intelligence artificielle :

123
00:08:03,110 --> 00:08:06,330
"Débrouille-toi pour me reconnaître
un chat". 

124
00:08:07,170 --> 00:08:08,740
Que va faire l'intelligence
artificielle ?

125
00:08:08,940 --> 00:08:11,940
Elle va scanner les photos,
elle va repérer d'elle-même qu'un

126
00:08:12,140 --> 00:08:14,370
chat a des oreilles pointues,
marche à quatre pattes,

127
00:08:14,640 --> 00:08:15,900
a généralement des poils.

128
00:08:16,200 --> 00:08:19,200
Sauf que l'intelligence artificielle
va parfois faire des erreurs.

129
00:08:19,470 --> 00:08:22,410
Elle va considérer qu'un raton-laveur,
qui correspond à ces caractéristiques,

130
00:08:22,620 --> 00:08:23,550
est aussi un chat.

131
00:08:24,000 --> 00:08:27,360
C'est pour ça que l'intelligence
artificielle nécessite aussi du

132
00:08:27,560 --> 00:08:31,290
travail humain pour venir corriger
ces erreurs, mais le principe de

133
00:08:31,490 --> 00:08:34,650
l'intelligence artificielle va
être de se nourrir de ses erreurs,

134
00:08:34,850 --> 00:08:40,590
d'apprendre de ses erreurs pour
améliorer et apprendre à reconnaître

135
00:08:40,790 --> 00:08:42,510
de mieux en mieux des photos de chats.

136
00:08:43,050 --> 00:08:45,930
Une fois que cette intelligence
artificielle s'est entraînée,

137
00:08:46,440 --> 00:08:49,380
on peut la faire fonctionner sur
le web en lui disant :

138
00:08:49,580 --> 00:08:52,290
"Maintenant que tu as appris à
reconnaître des photos de chats

139
00:08:52,490 --> 00:08:56,220
par toi-même, je te laisse naviguer
sur le web et je veux que tu me

140
00:08:56,420 --> 00:08:58,470
récupères 1 million de photos de
chats".

141
00:08:59,340 --> 00:09:02,430
L'intelligence artificielle va
s'exécuter parce qu'elle a appris

142
00:09:02,630 --> 00:09:03,390
à le faire.

143
00:09:04,380 --> 00:09:06,900
Il existe aujourd'hui de nombreux
domaines dans lesquels on utilise

144
00:09:07,100 --> 00:09:08,010
l'intelligence artificielle.

145
00:09:08,490 --> 00:09:12,090
Si vous utilisez par exemple les
réseaux sociaux, si vous utilisez

146
00:09:12,290 --> 00:09:17,850
Facebook, Instagram,
Twitter ou TikTok, sachez que lorsque

147
00:09:18,180 --> 00:09:21,750
vos contenus sont modérés,
ils le sont généralement par une

148
00:09:21,950 --> 00:09:22,920
intelligence artificielle.

149
00:09:23,120 --> 00:09:26,490
C'est-à-dire que des algorithmes
sont utilisés, par exemple par

150
00:09:26,690 --> 00:09:32,190
Facebook ou Instagram,
et vont être nourris à partir de

151
00:09:32,390 --> 00:09:36,810
toutes les publications qui ont
été retirées par les modérateurs

152
00:09:37,010 --> 00:09:37,770
humains.

153
00:09:37,970 --> 00:09:40,440
Les propos racistes,
les propos misogynes,

154
00:09:40,640 --> 00:09:44,160
les tentatives d'arnaques,
par exemple, sont retirés des

155
00:09:44,360 --> 00:09:48,960
plateformes, viennent nourrir une
grande base de données de contenus

156
00:09:49,160 --> 00:09:53,940
interdits et une intelligence
artificielle va scanner cette base

157
00:09:54,140 --> 00:09:58,680
de données pour apprendre à reconnaître
des mots, des comportements et

158
00:09:58,880 --> 00:09:59,670
des images interdites.

159
00:09:59,870 --> 00:10:03,540
Aujourd'hui, si vous postez sur
Facebook ou Instagram une photo de nu,

160
00:10:03,990 --> 00:10:06,630
un algorithme va scanner votre
contenu et va reconnaître qu'il

161
00:10:06,830 --> 00:10:07,590
y a de la nudité.

162
00:10:08,310 --> 00:10:11,340
Cet algorithme sera un outil
d'intelligence artificielle parce

163
00:10:11,540 --> 00:10:14,280
qu'il aura appris par lui-même
à reconnaître des photos de nus

164
00:10:14,550 --> 00:10:16,860
et il va retirer automatiquement
cette photo.

165
00:10:17,310 --> 00:10:20,220
Si vous tenez des propos racistes
ou si vous avez une tournure de

166
00:10:20,420 --> 00:10:23,820
phrase raciste, de la même façon,
l'intelligence artificielle de

167
00:10:24,020 --> 00:10:27,210
Facebook ou d'Instagram aura appris
à reconnaître ce type de propos

168
00:10:27,540 --> 00:10:29,550
et bloquera votre publication.

169
00:10:30,840 --> 00:10:34,350
Un autre domaine dans lequel
l'intelligence artificielle a fait

170
00:10:34,550 --> 00:10:38,250
d'énormes progrès ces dernières
années est celui de la traduction

171
00:10:38,450 --> 00:10:39,210
automatique.

172
00:10:39,410 --> 00:10:44,490
Peut-être que sur Internet,
vous avez déjà utilisé un outil

173
00:10:44,690 --> 00:10:48,090
comme Google Translate,
par exemple, qui vous permet de

174
00:10:48,290 --> 00:10:52,800
traduire automatiquement des textes
d'une langue à une autre.

175
00:10:53,310 --> 00:10:57,630
Il faut savoir que pendant très
longtemps, les outils utilisés

176
00:10:57,830 --> 00:11:01,140
par Google Translate n'étaient
pas de l'intelligence artificielle.

177
00:11:01,440 --> 00:11:05,700
Les outils utilisés étaient des
outils dits PBMT, c'est-à-dire

178
00:11:07,320 --> 00:11:12,450
des Phrase-Based Machine Translation,
donc des outils de translation

179
00:11:12,650 --> 00:11:15,630
reposant sur des phrases.

180
00:11:15,830 --> 00:11:19,410
Ça, ce n'est pas nécessaire de
le retenir.

181
00:11:19,650 --> 00:11:22,110
En gros, ce qu'il faut comprendre,
c'est que dans le monde de

182
00:11:22,310 --> 00:11:24,900
l'informatique traditionnelle,
la traduction automatique,

183
00:11:25,100 --> 00:11:29,010
en tout cas, celle qui était déployée
par Google, visait à couper une

184
00:11:29,210 --> 00:11:33,600
phrase en petits morceaux,
à traduire ces petits morceaux

185
00:11:33,800 --> 00:11:36,870
indépendamment les uns les autres
et à les rassembler dans une autre

186
00:11:37,070 --> 00:11:42,510
langue en fonction de règles
linguistiques qui avaient été codées

187
00:11:42,810 --> 00:11:43,570
dans le programme.

188
00:11:44,910 --> 00:11:49,350
Par exemple, tel mot vient avant
tel verbe lorsqu'on construit une

189
00:11:49,550 --> 00:11:51,750
phrase en anglais, c'est l'inverse
en français.

190
00:11:52,200 --> 00:11:55,440
On allait coder préalablement des
règles linguistiques dans le logiciel,

191
00:11:55,640 --> 00:11:58,500
dans le programme, et lorsque la
traduction se faisait,

192
00:11:58,710 --> 00:12:02,520
les mots étaient traduits par petits
bouts et en fonction de la règle

193
00:12:02,720 --> 00:12:05,820
qui avait été codée,
on remettait la phrase dans le bon sens.

194
00:12:06,630 --> 00:12:08,880
Ça paraît tout à fait pertinent
comme méthode.

195
00:12:09,080 --> 00:12:11,070
Pourtant, ça ne fonctionnait pas
très bien.

196
00:12:11,270 --> 00:12:13,290
En tout cas, les ingénieurs de
Google et les linguistes qui

197
00:12:13,490 --> 00:12:17,070
travaillaient pour Google étaient
largement insatisfaits de la manière

198
00:12:17,270 --> 00:12:19,860
dont fonctionnait l'outil Google
Translation.

199
00:12:20,060 --> 00:12:25,680
Google, qui est évidemment une
entreprise qui a énormément de moyens,

200
00:12:25,950 --> 00:12:30,870
a décidé de remplacer ces méthodes
classiques par de l'intelligence

201
00:12:31,070 --> 00:12:34,080
artificielle, notamment par des
réseaux de neurones,

202
00:12:34,680 --> 00:12:40,440
en demandant à ces outils de
reconnaître par eux-mêmes les

203
00:12:40,640 --> 00:12:44,670
correspondances entre les différentes
langues pour apprendre par eux-mêmes

204
00:12:45,150 --> 00:12:45,910
à traduire.

205
00:12:46,380 --> 00:12:47,220
Comment ils s'y sont pris ?

206
00:12:47,670 --> 00:12:52,830
Tout simplement, en donnant à
l'intelligence artificielle des

207
00:12:53,030 --> 00:12:57,030
bases de textes qui étaient traduites
en plusieurs langues,

208
00:12:57,230 --> 00:12:58,800
le même texte traduit en plusieurs
langues.

209
00:12:59,070 --> 00:13:02,790
Par exemple, les ingénieurs de
Google ont beaucoup eu recours

210
00:13:02,990 --> 00:13:03,750
aux textes européens.

211
00:13:04,200 --> 00:13:07,830
Vous savez que l'Union Européenne
publie des textes officiels en

212
00:13:08,030 --> 00:13:12,210
28 langues différentes et qu'un
même texte va être amené à être

213
00:13:12,410 --> 00:13:14,130
traduit ainsi, peut-être pas toujours
dans 28 langues, mais en tout cas

214
00:13:14,330 --> 00:13:15,210
dans un grand nombre de langues.

215
00:13:16,200 --> 00:13:19,470
Ils ont dit à l'intelligence
artificielle : "Compare ces textes,

216
00:13:20,100 --> 00:13:23,670
tu as affaire à des langues
différentes, apprends à traduire

217
00:13:23,870 --> 00:13:24,840
d'une langue à une autre".

218
00:13:25,830 --> 00:13:30,120
Avec cette technique,
les résultats ont été bien supérieurs

219
00:13:30,330 --> 00:13:34,620
à ce à quoi les ingénieurs
s'attendaient et la qualité de

220
00:13:34,820 --> 00:13:39,390
la traduction sur Google Translate
a énormément progressé depuis que

221
00:13:39,590 --> 00:13:43,080
l'entreprise a recours à ce type
de logiciel.

222
00:13:46,110 --> 00:13:49,860
J'ai bien conscience que cette
première partie était un peu technique.

223
00:13:50,060 --> 00:13:53,430
Ici, on est dans un cours de sciences
sociales, dans un cours de sciences

224
00:13:53,630 --> 00:13:54,900
de l'information et de la
communication.

225
00:13:55,350 --> 00:14:00,300
Je ne vous demande pas de retenir
tous ces enjeux techniques,

226
00:14:00,500 --> 00:14:03,900
je ne vous demande pas d'être capable
de m'expliquer comment fonctionne

227
00:14:04,100 --> 00:14:05,350
un réseau de neurones.

228
00:14:05,550 --> 00:14:06,310
Ce n'est pas ça l'enjeu.

229
00:14:06,630 --> 00:14:10,680
Ce que je vous demande,
en revanche, c'est de comprendre

230
00:14:10,880 --> 00:14:14,940
et d'être capable de dire que
l'intelligence artificielle,

231
00:14:15,360 --> 00:14:17,880
ça correspond à une autre approche
de l'informatique.

232
00:14:18,150 --> 00:14:21,630
Ça correspond à une autre approche
de l'informatique que l'informatique

233
00:14:21,830 --> 00:14:25,440
traditionnelle que nous connaissons,
même si l'intelligence artificielle,

234
00:14:25,640 --> 00:14:29,070
je fais une petite parenthèse,
est aussi vieille que l'informatique

235
00:14:29,270 --> 00:14:31,050
classique, on en reparlera plus tard.

236
00:14:31,770 --> 00:14:36,270
En tout cas, savoir que ça correspond
à une autre approche de l'informatique

237
00:14:36,470 --> 00:14:40,290
et que la logique de l'intelligence
artificielle, c'est de laisser

238
00:14:40,490 --> 00:14:45,570
les programmes apprendre par eux-mêmes
à réaliser des tâches complexes.

239
00:14:46,020 --> 00:14:49,620
C'est parce que ces programmes
d'intelligence artificielle apprennent

240
00:14:49,820 --> 00:14:52,740
par eux-mêmes et sont capables
de se corriger d'eux-mêmes,

241
00:14:53,010 --> 00:14:56,370
de corriger eux-mêmes leurs programmes
et de construire eux-mêmes leurs

242
00:14:56,570 --> 00:15:00,990
programmes qu'on appelle cette
forme d'informatique l'intelligence

243
00:15:01,190 --> 00:15:01,950
artificielle.

244
00:15:02,150 --> 00:15:04,080
Si c'est de l'intelligence,
c'est tout simplement que les

245
00:15:04,280 --> 00:15:08,820
programmes apprennent par eux-mêmes,
sans instruction préalable par

246
00:15:09,020 --> 00:15:09,780
des êtres humains.

247
00:15:12,780 --> 00:15:14,970
Le fait que des machines puissent
apprendre par elles-mêmes,

248
00:15:16,590 --> 00:15:20,820
c'est aussi ça qui nourrit un certain
nombre de craintes, parce que vous

249
00:15:21,020 --> 00:15:22,770
imaginez bien ce qu'il y a derrière.

250
00:15:22,970 --> 00:15:25,290
Si les machines apprennent par
elles-mêmes, elles peuvent peut-être

251
00:15:25,490 --> 00:15:29,000
apprendre à faire des choses que
nous ne leur avons pas demandé de faire.

252
00:15:29,200 --> 00:15:32,370
Elles peuvent gagner en autonomie
par rapport à ce pourquoi nous

253
00:15:32,570 --> 00:15:33,330
les utilisons.

254
00:15:33,530 --> 00:15:35,940
Effectivement, c'est bien le cas.

255
00:15:36,510 --> 00:15:41,430
Lorsqu'on reprend l'exemple de
Google Translate, la traduction

256
00:15:41,630 --> 00:15:45,300
automatique dans l'outil de Google,
les ingénieurs de Google ont été

257
00:15:45,500 --> 00:15:50,160
très surpris de s'apercevoir que
l'intelligence artificielle a appris

258
00:15:50,360 --> 00:15:53,070
par elle-même à faire des traductions
qu'on ne lui avait pas demandées.

259
00:15:53,520 --> 00:15:56,550
Ça a commencé par un exemple très
simple qui est que les ingénieurs

260
00:15:56,750 --> 00:16:00,540
de Google, à partir de bases de
traductions, avaient demandé à

261
00:16:00,740 --> 00:16:03,840
l'intelligence artificielle d'apprendre
à traduire de l'anglais vers le coréen,

262
00:16:04,320 --> 00:16:08,010
mais ils avaient également demandé
à l'intelligence artificielle

263
00:16:08,210 --> 00:16:10,350
d'apprendre à traduire de l'anglais
vers le japonais.

264
00:16:10,770 --> 00:16:11,820
Vous voyez où je veux en venir ?

265
00:16:12,210 --> 00:16:15,630
L'intelligence artificielle a appris
à traduire de l'anglais vers le coréen,

266
00:16:16,170 --> 00:16:17,700
de l'anglais vers le japonais.

267
00:16:18,450 --> 00:16:20,700
Ils se sont aperçus que l'intelligence
artificielle avait d'elle-même

268
00:16:21,210 --> 00:16:25,740
appris à traduire du coréen au
japonais sans que personne lui

269
00:16:25,940 --> 00:16:26,700
ait demandé.

270
00:16:27,060 --> 00:16:30,210
L'intelligence artificielle a également
appris à traduire dans des langues

271
00:16:30,410 --> 00:16:34,650
très rares que, là non plus,
personne ne lui avait demandé de

272
00:16:34,850 --> 00:16:37,800
traduire, puisqu'à partir du moment
où une intelligence artificielle

273
00:16:38,000 --> 00:16:40,650
à accès au web, donc à une base
de données énorme, elle peut

274
00:16:40,850 --> 00:16:46,080
d'elle-même chercher des nouvelles
données à traiter ou à analyser.

275
00:16:47,160 --> 00:16:49,560
Les craintes et les attentes que
l'on peut nourrir vis-à-vis de

276
00:16:49,760 --> 00:16:53,820
cette nouvelle forme de science
informatique, c'est de cela dont

277
00:16:54,020 --> 00:16:56,130
on va parler maintenant dans la
seconde vidéo.