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L’intelligence, entre bon sens et calcul

Spécialiste en intelligence artificielle au service de Facebook, Yann Le Cun développe une pensée ambivalente sur notre ère technologique

Une machine intelligente serait-elle fière de l’être? Non, pour autant qu’on puisse le prévoir. Yann Le Cun n’est donc pas une machine, car il est à la fois très intelligent et – à juste titre – très fier de l’être. Carrière exemplaire que celle de ce chercheur français né en 1960: actuellement Chief Scientist en intelligence artificielle (IA) chez Facebook et récemment colauréat du Prix Turing (mars 2019), un équivalent du Nobel pour l’informatique, il est avec d’autres collègues à l’origine d’une percée majeure dans le domaine de l’apprentissage profond, secteur majeur de l’IA. C’est dire qu’il est au sommet de la vague des développements technologiques actuels, si prisés par l’industrie du numérique.

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Le livre d’un tel homme ne peut qu’être intéressant, quelles qu’en soient les faiblesses. Ce livre n’en est pas dépourvu: manquant d’une structure claire, mêlant le plaidoyer pro domo à la défense étonnamment naïve de son employeur actuel, alternant les développements très techniques (sur ce qui aura été l’affaire de sa vie, les «réseaux convolutifs», devenus essentiels dans la reconnaissance visuelle) avec des remarques de café du Commerce, Quand la machine apprend semble avoir été écrit à la hâte (et peut-être pas tout seul; ou avec une machine? Mais non, elle ne serait pas si fière). Il n’empêche: mêmes décousues, les réflexions d’un tel ponte de l’IA captent immanquablement l’attention, ne serait-ce que parce que l’on y saisit quelque chose comme l’esprit de notre temps technologique.

Les limites des machines

Sur ce point, la vision générale de Yann Le Cun semble marquée d’une profonde ambivalence. D’un côté, le chercheur est très conscient des limites de l’intelligence des machines, et cela le démarque des discours technolâtres des grands industriels du numérique. Exemples frappants à l’appui, il montre combien leur manque, pour pouvoir approcher les comportements humains, l’intelligence du monde, ce qu’il appelle «le bon sens» – une chose au demeurant que certains philosophes ont montrée depuis longtemps, mais que les informaticiens s’entêtent à ignorer. Quoi qu’il en soit, dans ses accès d’humilité, Yann Le Cun l’affirme bien volontiers, il serait heureux s’il pouvait dans sa vie construire une machine qui aurait au moins le «bon sens» d’un rat; or, on en est très loin. Dont acte.

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Mais d’un autre côté, à l’encontre de ces profondes observations, il continue d’affirmer tout de go que «les mécanismes de la pensée seront à terme reproductibles par les systèmes d’intelligence artificielle capable d’apprentissage», étant convaincu du fait que «les cerveaux des mammifères ou des êtres humains sont des machines qui calculent, et que ces calculs sont, en principe, reproductibles par une machine électronique, un ordinateur».

Crise existentielle

Faut-il croire Le Cun 1, qui affirme que «l’IA actuelle n’a pas de bon sens», et que nous n’avons même pas «les ingrédients de la recette» qui lui permettrait d’avoir «une compréhension fine du monde»? Ou Le Cun 2, qui affirme que tout cela n’est qu’une question de formalisation du modèle du monde, et qu’on y arrivera par calcul? Dans un élan réductionniste stupéfiant, Le Cun 2 en arrive même à nier que le langage des humains ait à voir avec leur intelligence. Quant à la conscience, il la considère comme «une sorte d’illusion», avant d’affirmer quelques pages plus loin qu’il ne doute pas qu’à un certain degré de sophistication, la conscience de la machine «va éclore».

Ces ambivalences ne sont pas seulement le fruit d’un manque de réflexion philosophique; elles sont symptomatiques de notre temps, partagé entre l’optimisme technologique véhiculé par l’industrie du numérique et la crise identitaire que traverse l’humanité en tant qu’espèce. Une crise existentielle inédite, largement engendrée par l’emprise technologique elle-même. Les travaux de Yann Le Cun en sont le symbole éminent.


Essai
Yann Le Cun
Quand la machine apprend – La révolution des neurones artificiels et de l’apprentissage profond
Odile Jacob, 394 p.

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