De manière imperceptible, l’intelligence artificielle s’est immiscée dans le quotidien de millions de personnes ces dernières années. Les assistants virtuels, tels que Siri et Alexa pour ne citer que les plus connus, sont de parfaits exemples de la manière dont l’IA peut assister l’homme de multiples façons, ne serait-ce que pour rendre la vie plus pratique. Mais avec l’arrivée fracassante de l’IA générative, comme ChatGPT, sa capacité troublante à imiter la réponse humaine et sa facilité d’accès depuis n’importe quel ordinateur connecté à l’Internet, les concepts d’apprentissage machine et d’éthique sont soudain passés au premier plan des préoccupations. De plus, de nouveaux concepts comme l’apprentissage profond (Deep Learning), le NLP (traitement du langage naturel) et les réseaux de neurones émergent.

Depuis novembre 2022, un spectre hante le monde : le spectre de l’Intelligence Artificielle. Chat GPT, système conversationnel multilingue, a été mis en ligne par les promoteurs de l’Open AI et des millions d’usagers sont devenus les cobayes d’une expérience en temps réel, qui a permis une incroyable courbe d’apprentissage pour Chat GPT. Sa version 4 peut déjà égaler les avocats et les médecins. Nombreux sont ceux qui sont pris d’inquiétude en imaginant ce que pourra faire Chat GPT 12 dans quelques années. L’IA est une technologie difficile à appréhender, allant de choses assez simples comme des algorithmes ou l’apprentissage automatique (Machine Learning), jusqu’à des perspectives beaucoup plus ambitieuses comme l’apprentissage profond (Deep Learning) et la recherche d’une Intelligence Artificielle Générale (AGI), c’est à dire une IA forte, capable de concurrencer directement l’intelligence humaine avec une autonomie totale dans la prise de décision. Une super IA globale capable de contrôler la vie des humains, l’environnement et l’espace ; un système global d’intelligence artificielle (GAIS)[1], qui surpasserait l’intelligence humaine et dont l’ensemble de l’humanité serait dépendant.

L’’intelligence artificielle va-t-elle créer une corne d’abondance dans laquelle chacun pourra se servir ? Ou au contraire intensifier les inégalités à un stade inconnu pour l’humanité, opposant une poignée de nantis richissimes aux multitudes privées d’emploi et démunies ? Va-t-elle garantir l’autonomie à chacun ou réaliser le cauchemar de 1984, une société totalitaire où la vie privée n’existe plus ? Les géants du digital d’à peine vingt ans d’existence sont devenus de véritables superpuissances. L’IA est également la nouvelle frontière du duel entre la Chine et les États-Unis. L’astrophysicien Stephen Hawking avait à de nombreuses reprises donné son opinion à propos de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle est-elle une bonne ou une mauvaise chose ? Pour Stephen Hawking, décédé le 14 mars 2018, les technologies liées à l’intelligence artificielle n’étaient pas forcément une source de progrès. Bien au contraire. Pour lui, une humanité qui voudrait trop s’en remettre aux machines pourrait courir à sa perte.

Dans l’absolu, l’IA désigne la capacité d’une machine ou d’un système informatique à exécuter des tâches qui, d’ordinaire, nécessitent l’intervention de l’intelligence humaine. Cette technologie s’appuie sur des systèmes de programmation permettant d’analyser les données, d’apprendre de l’expérience et de prendre des décisions intelligentes, le tout à partir d’informations d’origine humaine. La forme la plus connue d’IA est l’assistant virtuel, comme Siri ou Alexa, mais cette technologie est compatible avec de multiples usages. En effet, l’IA a le potentiel de révolutionner diverses industries en permettant aux machines de résoudre des problèmes complexes et de raisonner de manière intuitive, en allant bien au-delà de la simple automatisation. Ces applications mettent à l’œuvre divers sous-domaines et technologies, comme l’apprentissage machine et le traitement du langage naturel. Capable de synthétiser, d’analyser et de prendre des décisions en compilant des quantités gigantesques de données en quelques secondes, l’intelligence artificielle est un outil extrêmement puissant. Comme pour toute technologie puissante, il est crucial de pouvoir la mettre en œuvre de manière responsable afin d’en maximiser le potentiel tout en réduisant au minimum ses effets négatifs. À titre d’exemple, si une IA est entraînée à partir de données non vérifiées, elle peut reproduire des résultats comportant de graves préjugés sur les origines ethniques, la religion ou encore les caractéristiques humaines. Une telle pratique peut se révéler catastrophique lorsque l’intelligence artificielle est appliquée dans des domaines axés sur l’humain, comme la santé, le recrutement ou encore le droit. L’IA soulève par ailleurs d’inquiétantes questions éthiques concernant le respect de la vie privée. Les systèmes d’IA collectant d’immenses quantités de données provenant de bases de données à travers le monde, il est essentiel de garantir que les données à caractère personnel sont protégées et utilisées de manière responsable. À titre d’exemple, les technologies de reconnaissance faciale, souvent employées dans des systèmes de sécurité ou des plateformes de médias sociaux, posent question quant au consentement et aux potentiels abus. Il est par conséquent crucial d’assurer un développement responsable de l’IA pour garantir un progrès technologique qui soit sûr, fiable et éthique. Qu’est-ce que l’apprentissage machine ? Dans l’absolu, l’apprentissage machine désigne la capacité d’un système informatique à apprendre des données, sans que cet apprentissage soit explicitement programmé. La fonction filtre des e-mails indésirables est un bon exemple de cette capacité d’apprentissage. En détectant des similarités de schémas dans les messages indésirables, les services de messagerie électronique peuvent apprendre à discerner les messages utiles de ceux à exclure de la boîte de réception.

Comment fonctionne l’apprentissage machine ? Tout part des données. Et de données en très grandes quantités. Les algorithmes d’apprentissage machine sont entraînés en employant des ensembles de données considérables que la machine apprend à analyser pour identifier des schémas, des relations et des tendances. Ces schémas peuvent ensuite servir à formuler des prédictions ou prendre des décisions sur des données nouvelles ou inédites. L’apprentissage machine renferme de formidables avantages et applications pour nos vies quotidiennes. Qu’est-ce que l’apprentissage profond ? L’apprentissage profond (ou Deep Learning) et l’apprentissage machine sont deux concepts parfois employés de manière interchangeable, mais il existe une différence. L’apprentissage profond est un cas particulier de l’apprentissage machine. L’apprentissage profond peut analyser plus de types différents d’informations et réaliser plus d’opérations complexes. Le processus sous-jacent à cette technologie s’inspire de la structure et du fonctionnement du cerveau humain, et plus particulièrement de la manière dont les neurones sont interconnectés et travaillent ensemble pour traiter l’information. On obtient ainsi des prédictions plus nuancées et plus précises à partir des données. À titre d’exemple, par l’apprentissage machine de base, un ordinateur peut apprendre à reconnaître des oiseaux sur des images. Entraînée avec des images représentant des oiseaux et d’autres animaux ou objets, la machine apprend à faire la distinction entre ces différents éléments en étant exposée aux caractéristiques propres aux volatils, comme les ailes ou le bec. L’apprentissage profond pousse l’analyse encore plus loin. Restons sur l’exemple des oiseaux. L’apprentissage profond peut apprendre à reconnaître bien plus que les caractéristiques de base des oiseaux, en intégrant des détails plus complexes comme les types de plumages, ce qui permet à la technologie d’être encore plus précise sur l’identification des oiseaux, voire d’être capable par exemple de faire la différence entre un aigle et un pigeon. En ce qui concerne le traitement du langage naturel (NLP pour Natural Language Processing) c’est une discipline de l’intelligence artificielle qui consiste à permettre à l’ordinateur de comprendre le langage humain et de l’employer. Le NLP mobilise plusieurs technologies permettant à la machine de comprendre la structure et le sens du langage humain. Il exécute des tâches comme la reconnaissance vocale, la compréhension du langage naturel et la génération du langage naturel. En analysant et interprétant le langage, le NLP permet à la machine d’extraire les informations utiles, de répondre à des questions et de tenir une conversation. Ainsi, les assistants virtuels, comme Alexa, peuvent par exemple comprendre et fournir des informations sur la température extérieure, sur les titres de l’actualité ou encore sur le poids moyen d’une orque.

Les utilisations de l’IA sont multiples. En développant la science, l’homme a repoussé les limites du mystère et réussi à expliquer rationnellement, puis à dominer, l’univers qu’il entoure. Or, voilà que parvenu au sommet de la connaissance, l’Homme se fait démiurge en créant un serviteur l’Intelligence Artificielle, capable d’émancipation. En effet, rien ne dit, comme dans un film des années 70, « le Cerveau d’acier », que cette intelligence supérieure ne réagira pas vis à vis de nous comme nous avons agi avec l’intégralité des espèces moins puissantes, et qu’elle ne deviendra pas notre maître. C’est ce que les experts appellent le « désalignement » de l’IA sur les volontés de son créateur, et la « singularité technologique », c’est à dire des « supra-intelligences » tout comme GAIS, qui s’ auto-amélioreraient, créant finalement une puissante super-intelligence qui dépasserait qualitativement de loin l’intelligence humaine. Cette rupture anthropologique pourrait avoir des effets positifs en offrant une sorte de cyber-juge de paix, capable de réguler les relations humaines diplomatiques, un tiers de confiance neutre. Mais, elle pourrait aussi déclencher des effets en cascade et des catastrophes.

[1] GAIS – Global Artificial Intelligence System en anglais.*

Voir à ce sujet – « GAIS – La Coalition des relégués » – Éditions Complicités, Paris. Septembre 2025.