Yann Le Cun
Quand la machine apprend : la révolution des neurones artificiels et de l’apprentissage profond, avec la collaboration de Caroline Brizard
Paris, Odile Jacob, coll. « Poches Odile Jacob »,
2023, 394 p., 19,95 $.
Neurones artificiels et apprentissage profond
L’intelligence artificielle (IA) est un sujet d’actualité qui ne doit pas nous échapper, car elle a déjà une influence directe, difficilement quantifiable, sur nos vies sans qu’on le sache, par exemple lors de nos recherches sur internet, quel que soit le fureteur utilisé.
« Qu’est-ce que l’IA? L’intelligence
artificielle est une technologie qui imite l’intelligence humaine pour
effectuer des tâches. On parle d’IA générative lorsqu’une technologie, telle
que ChatGPT, est capable de créer de nouveaux contenus et de nouvelles idées,
notamment des conversations, des histoires, des images, des vidéos et de la
musique. »
En juin dernier, Patrice Roy a mené une longue entrevue avec Yann Le Cun, « chercheur Français en intelligence artificielle et robotique » considéré comme un des pères de l’apprentissage profond, « sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires ».
Je vous propose ainsi Quand la
machine apprend: la révolution des neurones artificiels et de l’apprentissage
profond (Odile Jacob, coll. « Poches », 2023), l’essai de Le Cun
publié en France.
Le scientifique y raconte l’histoire
de l’IA – au moment où il a écrit ce livre – tout en rappelant les jalons de sa
propre carrière qui est, en quelque sorte, à l’origine de son intérêt et de ses
recherches dans un champ d’expertise relevant du domaine de l’informatique, des
neurosciences, de la physique, de la biologie et de la philosophie. Les
questions d’éthiques ont un rôle de catalyseur de cette association de
sciences.
Les informations que l’on glane dans
l’essai sont clairement énoncées, sans être totalement vulgarisées, car les divers
aspects du sujet sont complexes, même pour les chercheurs. Ainsi, on ne se
laisse pas impressionner par les tableaux qui illustrent le texte, car l’auteur
passe du général, intelligible pour la majorité d’entre nous, à des explications
plus près des sciences expérimentales.
Pour faire progresser les
recherches scientifiques sur l’IA, les recherches fondamentales qui la concernent
doivent évoluer en parallèle. Les entreprises finançant ces recherches exigent que
chaque découverte, même parcellaire, se transforme en un produit
commercialisable.
Retenons que Yann Le Cun a travaillé
pour Meta, ce qu’il raconte, et qu’il a été « soumis » aux attentes de
résultats de l’entreprise, tout en respectant de la rigueur scientifique à
laquelle sa réputation l’oblige. Le fait qu’il raconte des bévues de financiers
privés qui ont mis en service, parfois trop hâtivement, des applications s’appuyant
sur des hypothèses qui se sont ensuite avérées douteuses ou fausses, le dédouane
de ce qu’on pourrait considérer comme un parti pris pour ceux qui financent ses
recherches.
Cet essai traite d’un sujet d’actualités
scientifiques d’une importance primordiale. La recherche fondamentale en ce
domaine est un travail d’équipe à grande échelle et l’utilisation de « codes
source libres » est essentielle, mais à risque. À qui doivent profiter les
découvertes relatives à l’IA, sinon à l’ensemble de la planète en étant appliquées
à de nombreuses activités, tout champ d’expertise confondu: environnement, santé,
alimentation, démocratie, droits des femmes et des hommes, etc.
L’IA ne s’invente pas encore sans
aides extérieures, pour un temps indéfini du moins, sinon jamais. Elle est toujours
au service de l’intelligence des êtres humains comme si les neurones de chacun d’entre
nous étaient connectés en un même tout. L’IA ne doit surtout pas engendrer la
crainte d’une dystopie planétaire.