Mise en page : Nord Compo

Couverture : Valérie Le Roux

© Dunod, 2020

11 rue Paul Bert, 92240 Malakoff

ISBN : 978-2-10-081778-8

Les coordinateurs

Michel Barabel est maître de conférences à l’université Paris Est où il dirige notamment le Master 2 « GRH dans les multinationales » (IAE Gustave Eiffel). Il est également professeur affilié à Sciences Po Executive Education où il assure la direction scientifique de l’Executive Master RH. Directeur des éditions du Lab RH, il est rédacteur en chef adjoint du MagRH, dédié aux problématiques RH.

Charles-Henri Besseyre des Horts est professeur émérite à HEC Paris. Il a été auparavant professeur à l’ESSEC et directeur de l’ESC Marseille (aujourd’hui Kedge). Il a publié de nombreux articles et une dizaine d’ouvrages en management et GRH. Il est le président de l’AGRH, et est, par ailleurs, le responsable des relations avec les entreprises de la FNEGE et senior advisor Chez Korn Ferry.

Timothée Ferras est Coach certifié de l’Académie du Coaching, diplômé d’ESCP Europe, où il a enseigné en Leadership, Psychologies et Management. Après un parcours en marketing (Mondelez, l’Oréal), puis de DRH (Zodiac, Natixis), il est aujourd’hui fondateur et président de The Place to Coach, cabinet d’accompagnement des dirigeants et managers, qui est aussi une startup incubée à Station F.

Les auteurs

Gaëlle Bassuel a longtemps travaillé à l’international sur des sujets de transformation à grande échelle, pour des ONG et agences des Nations unies. Ex-directrice associée du groupe Alpha, elle dirige aujourd’hui YesWeShare, une startup spécialisée dans la conception de chatbots de prévention en santé au travail et de sensibilisation à l’inclusion des diversités au sein des organisations.

Thierry Bonetto a travaillé pendant 20 ans au sein du groupe Danone où il a occupé la direction Learning au niveau mondial. Il a notamment développé Danone Academy et animé la stratégie « One learning a day » pour créer une culture learning « au quotidien ». Il dirige aujourd’hui le cabinet Learning futures, dont la vocation est d’être un catalyste de transformations via le learning.

Charlotte du Payrat est consultante, formatrice et conférencière. Elle accompagne les entreprises dans leur transformation (dynamique collective, co-construction d’une démarche) et dans le coaching de leurs équipes. Elle est l’auteure d’Orchestrer l’intelligence collective (Pearson, 2019) qui propose une démarche méthodologique pragmatique pour incarner l’entreprise apprenante.

Magali Mounier-Poulat est la fondatrice de Pragmatic Dreamers, un cabinet de coaching et conseil aux entreprises pour les aider à garder un temps d’avance dans ce nouveau monde sans s’y perdre. Elle est notamment engagée dans le développement des compétences socio-émotionnelles. Elle est l’auteure des 100 règles d’or du management positif et heureux (Larousse, 2017).

Les contributeurs

Morgan Baivier de Fortis, CEO, MonMentor

Laurent Bibard, Docteur en philosophie et économie, professeur en sciences de gestion et management de la complexité à l’ESSEC

Pierre Blanc, Fondateur et CEO, Cabinet Athling

Caroline Bloch, DRH, Banque Postale sur les fonctions SI.

Sandrine Charpentier, CEO, Mixity

Elian Chrebor, Fondateur, e-tipi learning

Mathieu Cochet, CTO, Workelo

Denis Descause, CEO et fondateur, Flashbrand

Pierre Deheunynck, DGA en charge des ressources humaines du Groupe Engie

Philippe Decottignies, CEO et cofondateur, Neuronys

Véronique Destruel, Directrice Organisation et Transformation, Generali France

Hamza Didaraly, Fondateur, IA pour tous

Nathalie Dive, Coach professionnelle, associée The Place to Coach

Denis Floréan, Expert IA & Learning, IBM France

Frédéric Gautier, Vice-président People@ GROUP EMEAR & Corporate People Integration – Dassault Systèmes

François Geuze, Rédacteur en chef adjoint, MagRH, Directeur scientifique, HR FiabLab Europe

Jean-Baptiste Girault, CEO et founder, WiserSKILLS

Marc Grassin, Philosophe, directeur de l’institut Vaugirard Humanités et management/Institut Catholique de Paris

Anne Grjebine, Directrice du Campus Air France et de l’innovation RH, Air France

Attila Hilbert, Vice-président RH Chine, Groupe Danone

Alban Jacquin, Responsable de la « Learning experience & Innovation », Schneider Electric

Faroudja Kicher, Directrice Business Services RH et Transformation, Engie Global Business Support

Sébastien Ladrat, Directeur Développement et Avant-Vente, Flashbrand

Philippe Le Blon, DRH, AFP

Gonzague Lefebvre, Co-founder, CleverConnect

Sylvain Lobry, DRH en charge des relations sociales, Groupe Danone

Marie-Anne Magnac, Cofondatrice, Quelques femmes du Numérique

Olivier Malafronte, Fondateur-Président, PocketConfidant AI

Alexandre Malarewicz, Co-fondateur, Empowill

Romain Melet, Responsable du « Programme IA », Air France

Bénédicte Merle, Présidente fondatrice, Dolphinus SAS

Loïc Michel, CEO et cofondateur, 365 Talents

Gaelle Monteiller, Présidente et cofondatrice, Tod

Nicolas Morel, CEO, Monkey Tie

Alexandre Musso, Bras droit, The Place to Coach

Alain Ngassam, Chef de projet Recherche et Développement RH de Neobrain

Laetitia Niaudeau, Directrice Emploi, Formation et Diversité, AIR France

Alexandre Pachulski, Co-fondateur et CTO, Talentsoft

Sylvie Peretti, Directrice Générale des Ressources Humaines et de l’Organisation, Generali France

Olivier Rohou, Cofondateur et Président, elamp

Priscillia Rossi, Fondatrice, Leihia

Pierre-Antoine Roy, CEO, Crafty

William Vaquette, Directeur de projets chargé de la transformation des ressources humaines, Gendarmerie nationale

Aristide Varvounis, Co-fondateur de WEEM

Préface de Julien Lever, Deputy CEO, Julhiet Sterwen

Postface de Bernard Stiegler, Fondateur et président d'un groupe de réflexion philosophique, Ars industrialis

Préface

S’il te plaît… Apprivoise-moi !

IA… Cet acronyme bien connu est resté longtemps dans les combles de la science-fiction prédictive pour réapparaître dans toute sa splendeur, tel un phénix brillant de tous ses feux. La raison ? La collecte des data et leur exploitation pas toujours vertueuse faite par les GAFAs. À l’échelle mondiale, les citoyens prenaient brutalement conscience de l’impact de ces fameuses traces digitales de soi laissées au gré des apps et autres navigations dans le Web : autant de données qui, une fois compilées, pouvaient être certes prédictives, mais aussi et surtout pouvaient trahir comportements et croyances les plus cachés. Cet avènement de l’ère data s’accompagnait de questions tout aussi inquiètes : sommes-nous en train de rendre nos ordinateurs plus intelligents que nous le sommes ? L’expérience AlphaGo de Google, en 2017, battant le champion du monde du jeu de GO, marquait-elle un nouveau tournant dans cette course à l’intelligence artificielle, tout en réveillant le souvenir pas si lointain de la défaite de Kasparov en 19 coups face à un ordinateur IBM en 1997 ? Le HAL pernicieux de L’Odyssée de l’Espace serait-il en train de devenir une réalité ? Serions-nous tous menacés par un SKYLAB en devenir, comme le présageait en 1991 le film Terminator 2 de James Cameron ?

Face à ces sujets, deux courants s’affrontent depuis.

Le premier clan est cellui que je nommerai les IAnaristes, néologisme que j’espère vous me permettrez. Comme les millénaristes craignaient le nouveau millénaire, ceux-là craignent l’avènement d’un monde piloté par une intelligence supérieure qui conduirait à la perte de l’humanité.

Les seconds sont plutôt dans une mouvance positiviste. Ils partent du principe que la fâcheuse prophétie de l’atteinte du niveau 3 dit de superintelligence ne se réalisera pas de sitôt. Ils estiment en effet quasi irréaliste le niveau ultime de l’IA défini ainsi par Nick Blostrom, professeur à Oxford : « une entité beaucoup plus intelligente que les meilleurs cerveaux humains dans pratiquement tous les domaines, y compris la créativité scientifique, la clairvoyance et les aptitudes sociales ». Selon eux, l’humanité aurait déjà assez à faire avec le niveau 1, dit intelligence artificielle étroite. Cela laisserait ainsi un certain nombre d’années d’expérimentation de l’IA, avant de basculer dans le niveau 2 dit intelligence artificielle générale, une IA aussi intelligente qu’un humain moyen dans tous les domaines. Et le niveau 3, s’il s’avérait atteignable, ne le serait qu’à un horizon extrêmement lointain, laissant le temps de l’anticipation.

Il faut donc profiter pleinement de ce niveau 1, une IA au service de l’être humain pour certaines de ses tâches récurrentes. Cette IA s’est d’ailleurs déjà immiscée subrepticement dans notre quotidien personnel sans que nous soyons capables de l’identifier comme telle. Par exemple, elle se manifeste lorsque nous nous voyons suggérer une nouvelle chanson ou un film inédit sur une plateforme de streaming musical ou vidéo. Ainsi, si le niveau 1 de l’IA est déjà présent dans l’aide au choix dans notre environnement privé, en est-il de même dans le monde professionnel ?

Certains secteurs se sont distingués dans les médias en montrant les bénéfices que l’IA pouvait apporter dès aujourd’hui dans la santé, la banque et finance, le transport, le commerce, l’industrie, le droit… Cependant son adoption dans les fonctions régaliennes de l’entreprise se propage à des niveaux de maturité hétérogène.

Comme souvent dans l’histoire du digital, les directions marketing et commerciale ont su s’emparer rapidement du sujet et en faire bénéficier le client. Depuis peu, certaines expériences exploratoires sont menées dans les directions financière et juridique. Il en est de même aussi pour les directions des ressources humaines. Que penser alors de ce rapprochement de l’IA et des RH ?

Serions-nous à l’aune d’une grande histoire dont nous ne serions qu’aux prémices ou d’une histoire d’ores et déjà condamnée à tourner court car étroitement liée à un sujet sensible que sont les données personnelles des collaborateurs ?

Pourtant, ne sont-ils pas légion, ces preux chevaliers de la RH qui ont tenté, pendant ces dernières décennies, de comprendre finement le capital humain de leur entreprise et qui, en dépit des efforts et moyens déployés, ont échoué à atteindre ce Graal ? Combien de datas collectées et jamais ou mal exploitées ? Combien de requêtes élaborées n’ayant jamais abouti avec précision ? Combien d’évaluations annuelles éphémères et sans actions d’accompagnement adaptées ? Combien de cartographies de compétences à peine finies que déjà obsolètes ou de candidatures tombées dans l’oubli ? Combien de programmes de développement personnel finalement si peu individualisés ?

Et si l’IA au service des RH pouvait être une nouvelle panacée ? Et si elle permettait enfin à la RH, de se recentrer sur sa véritable valeur ajoutée et de devenir ce business partner tant attendu ? De devenir cette aide opérationnelle capable de prendre en charge de manière efficace les tâches transactionnelles qui ont souvent limité les RH des temps modernes, afin de leur permettre de prendre toute leur ampleur stratégique ?

Les pages ci-après permettent de préparer les Ulysse que nous sommes à une Odyssée que nous savons longue et semée d’embûches. Il nous est proposé d’explorer les routes qui s’offrent à la RH dans sa manière d’intégrer l’IA : du recrutement au départ en retraite en passant par le développement des compétences et la mobilité.

C’est un formidable parti pris qu’ont adopté Charles-Henri Besseyre des Horts, Timothée Ferras et Michel Barabel : montrer l’IA de manière positive et nous faire réaliser que, comme le Renard d’Antoine de Saint-Exupéry, elle doit s’apprivoiser pour donner le meilleur d’elle-même.

– Bien sûr, dit le renard. Tu n’es encore pour moi qu’un petit garçon tout semblable à cent mille petits garçons. Et je n’ai pas besoin de toi. Et tu n’as pas besoin de moi non plus. Je ne suis pour toi qu’un renard semblable à cent mille renards. Mais, si tu m’apprivoises, nous aurons besoin l’un de l’autre. Tu seras pour moi unique au monde. Je serai pour toi unique au monde…

Merci aux auteurs et à leurs nombreux contributeurs de nous avoir offert un livre qui donne les clefs de cette réflexion et fait comprendre définitivement que la seule manière d’apprivoiser l’IA est d’en faire l’expérience.

Julien Lever, DGA du groupe Julhiet Sterwen

Introduction

L’intelligence artificielle (IA) frappe à la porte de l’ensemble des secteurs et des métiers en véhiculant beaucoup de fantasmes.

Depuis l’introduction du mot « robot » par l’écrivain tchèque Karel Capek en 1921, l’IA a fait du chemin. Installée dans notre imaginaire, elle réveille des peurs (comme la crainte que la machine supplante l’Homme), tout en alimentant nos rêves les plus fous, d’un monde dans lequel l’Homme bénéficierait d’une jeunesse éternelle. Cette frénésie est « le fruit d’extrapolations, d’une méconnaissance, mais aussi d’une imagination limitée » (Brooks, 2017)1. Certes, l’IA va impacter profondément nos modes de vie et même notre manière de penser. Mais nous n’en voyons aujourd’hui que la partie émergée de l’iceberg.

Cet ouvrage vous propose de quitter le domaine des fantasmes et des rêves pour aborder ce que l’IA change concrètement dans le monde du travail et, en particulier, comment elle pousse la fonction RH à se réinventer. Nous n’avons pas voulu adopter une posture technophile (suppression des tâches répétitives à faible valeur ajoutée, émergence de nouveaux métiers, amélioration de la condition humaine…), ni technophobe (destruction massive d’emplois, déshumanisation, taylorisme 3.0, hypercontrôle…). Nous avons préféré choisir une posture pragmatique et nous interroger concrètement sur la question suivante : Comment se saisir de l’IA pour « augmenter l’expérience des collaborateurs » ?

Pour répondre à cette question, nous avons constitué un collectif de startuppers, d’experts, de coachs professionnels, d’enseignants-chercheurs et de DRH afin d’éclairer les problématiques liées à l’IA de multiples regards et expertises.

Ce livre2 est à l’usage des équipes RH, véritables artisans de l’accompagnement de cette transformation. Il est également à l’usage de tout un chacun, confronté de près ou de loin aux enjeux de la transformation digitale. Il vise à mieux comprendre et décrypter les mutations apportées par l’IA, et ses impacts possibles sur le management des femmes et des hommes.

Nous avons structuré notre propos en quatre parties.

Dans une première partie, nous apportons des points de repère théoriques sur la genèse de l’IA. Cette évolution historique nous permet de faire émerger des définitions et de présenter quelques grands enjeux sociétaux induits par l’IA dans le monde du travail.

Notre deuxième partie est consacrée aux usages de l’IA dans le domaine RH. Nous présentons la façon dont l’IA peut augmenter l’expérience des collaborateurs à condition d’encadrer ces outils de principes éthiques et méthodologiques.

La troisième partie décortique concrètement la façon dont l’IA se diffuse au sein des grandes politiques RH (recrutement, formation, gestion de carrière, développement personnel) à la lumière d’expérimentations actuelles lancées par des entreprises et des startups.

Enfin, dans notre dernière partie, nous proposons un « manuel pratique » de l’usage de l’IA, sorte de Code de la route avec ses « autoroutes », mais aussi ses « ralentisseurs », ses « sens interdits » et ses panneaux « attention danger », pour faciliter la prise de décisions éclairées.

Notes

1. Brooks R., « The Seven Deadly Sins of AI Predictions », MIT Technology Review, 6 10, 2017.

2. Cet ouvrage s’inscrit dans la continuité des soirées « Algorithmes et Humanités », s’étant déroulées au Cnam, à l’ESCP Europe, au Ciffop, au festival Futur en Seine et à Station F, co-construites par The Place to Coach avec le Lab RH et ayant réuni de nombreux experts (Bernard Stiegler, Luc Ferry…) et partenaires (Deloitte, FaberNovel, Ministère du travail…).

Partie 1

Histoire(s) d’intelligence artificielle

Chapitre 1

Algorithmes et humanité

par Timothée Ferras

Ce chapitre est consacré à une meilleure compréhension du concept d’intelligence artificielle. Dans un premier temps, nous adoptons une approche longitudinale pour poser l’évolution de l’IA au cours de l’histoire. Puis, dans un second temps, nous nous intéressons aux différentes définitions de l’IA.

Jalons historiques de l’Antiquité à nos jours

Pour raconter l’histoire de l’IA, nous avons distingué neuf grands temps historiques. Cet historique est, bien entendu, loin d’être exhaustif mais il montre que « la machine » a toujours été au cœur de nos préoccupations.

Des prémices de l’IA, dès l’Antiquité

L’histoire et la question du rapport « Homme-machine » sont en réalité vieilles comme le monde.

« L’intelligence artificielle est aussi vieille qu’est le désir de l’Homme de jouer à devenir Dieu. »1

Dès 800 avant notre ère, on trouve dans l’Égypte antique les premières traces « d’automates ». Ainsi, la statue du dieu Amon levait les bras pour désigner le pharaon, parmi une série de prétendants. Homère quant à lui, décrit les automates forgés par le dieu Héphaïstos, et Héron l’ancien décrit dans son traité Automates, un « carrousel de vapeur », précurseur de la machine à vapeur.

L’imaginaire véhiculé par le rapport Homme-machine est ambivalent : à la fois perspective d’acquérir une plus grande émancipation pour l’Homme, par le progrès technique, et en même temps la crainte d’un possible châtiment ou un cataclysme dangereux pour l’humanité.

Les premiers essais de formalisation de la pensée

Au xiiie siècle, Raymond Lulle, missionnaire, philosophe, et théologien espagnol, dans son essai, Ars generalis Ultima2, fait la première tentative pour générer des idées par un dispositif mécanique (Grand Art). Il combinait aléatoirement des concepts grâce à une sorte de règle à calcul, sur laquelle pivotaient des disques concentriques gravés de lettres et de symboles philosophiques.

Leibniz : la pensée humaine mise en calculs mécaniques3

À partir du xviie siècle, le développement des sciences et de la mécanique permet des découvertes fondamentales. En particulier, Leibniz spécule que l’on peut réduire la pensée humaine à des calculs mécaniques. Il marque l’histoire de l’IA en développant le concept théorique du Calculus Ratiocinator, procédé automatique, associant le calcul algorithmique et le langage, et qui permet de prendre des décisions et de statuer sur les assertions (démêler le vrai du faux).

Au xviiie siècle le « Turc Mécanique » ou l’automate joueur d’échecs : un pas de plus vers l’IA

Construit à la fin du xviiie siècle, le « Turc Mécanique » figurait un prétendu automate, doté de la faculté de jouer aux échecs. En réalité, un homme était dissimulé dans l’automate, et ce canular célèbre imaginé pour la première fois en 1770 par un certain Johann Wolfang Von Kempelen ne fut dévoilé que cinquante ans après, en 1820, après avoir battu plusieurs grands de ce monde dont Napoléon Bonaparte lui-même.

Lorsqu’il vit jouer le Turc, Charles Babbage, mathématicien et inventeur britannique né le 26 septembre 1791, eut le premier, l’idée d’énoncer le principe d’un ordinateur. En 1834, il décida de développer une machine à calculer à partir d’impressions de tables mathématiques en y intégrant des cartes du métier Jacquard.

« Si les mises en garde contre les dangers de la course aux armes à intelligence artificielle font les gros titres ces derniers temps, les débats autour des possibilités offertes par l’IA font rage depuis les années 1970. Les années 1770 » (Morton, 20154).

Alan Turing : où comment la Seconde Guerre mondiale a accéléré le progrès en matière d’IA

Alan Turing est l’auteur de travaux qui fondent scientifiquement l’informatique. Après la guerre, il travaille sur un des tout premiers ordinateurs, puis contribue au débat sur la possibilité de l’IA. En particulier, dans un article (Turing, 1950)5, il propose une expérience désormais connue sous le nom de « Test de Turing » dont la finalité est de qualifier une machine de « consciente ». Le Test de Turing, presque 70 ans plus tard, sert toujours de point de référence pour l’IA. Il suggère l’idée d’une machine ayant la capacité d’être non-distinguable par des humains.

La conférence de Dartmouth College : une discipline est née

L’IA, comme domaine de recherche, a été créée à la conférence qui s’est tenue sur le campus de Dartmouth College pendant l’été 1956, à laquelle assistaient ceux qui vont marquer la discipline. Par la suite, l’IA se développe en particulier aux États-Unis à l’université de Stanford sous l’impulsion de John McCarthy, au MIT sous celle de Marvin Minsky, à l’université de Carnegie Mellon sous celle de Allen Newell et Herbert Simon, ainsi qu’à l’université d’Édimbourg sous celle de Donald Michie. En France, l’un des pionniers est Jacques Pitrat. C’est à l’occasion de la conférence de Dartmouth en 1956 que McCarthy a imposé l’expression « intelligence artificielle » comme intitulé d’un nouveau domaine scientifique.

Le phénomène « Deep Blue » (1997)

Les « matchs Deep Blue » sont deux séries de six parties d’échecs, chacune entre le champion du monde russe Garry Kasparov et un supercalculateur IBM appelé Deep Blue. La première confrontation se déroula à Philadelphie en février 1996 et fut remportée par Garry Kasparov (4-2). La seconde confrontation eut lieu à New York en mai 1997 et fut remportée par Deep Blue (3,5 – 2,5), mais hors des conditions exigées lors des championnats du monde. La victoire de Deep Blue constitue un tournant car elle coïncide avec la prise de conscience que dans un domaine donné, la machine peut battre le/la meilleur. e d’entre nous.

Victoire d’Alphago (2017)

Le 27 mai 2017, c’est un autre exploit retentissant qui survient, et qui bouleverse le monde du jeu de Go, jusqu’ici présenté comme l’un des derniers bastions de l’intelligence humaine. Avec un nombre de possibilités encore plus large que le jeu d’échecs, le jeu de Go fait aussi davantage appel à des qualités d’intuition. Or, malgré ces contraintes, Alphago (Google) l’emporte sur le champion du monde Ke Jie.

Depuis, Google s’est attaqué au célèbre jeu StarCraft, là où l’adversaire peut cacher des données et stratégies, contrairement au jeu de Go et au jeu d’échecs où toutes les données sont visibles par la partie adverse. À ce titre, en 20196, Google a annoncé que son IA Deepmind avait vaincu deux joueurs professionnels à StarCraft 2.

Enfin, en 2020, de nombreuses victoires de l’IA ont été annoncées7 : résolution du Rubik’s Cube en 1,2 seconde, victoire au Poker.

Et plus récemment depuis 2018

Les récentes évolutions de l’IA marquent son implémentation au sein de nombreuses plateformes, outils et applications dans le monde.

Par exemple, début 2018, Alibaba et Microsoft annoncent que leurs IA respectives ont battu l’Homme sur un test de lecture de référence.

Des chercheurs de l’université du Maryland ont quant à eux mis au point le « Deception Analysis and Reasoning Engine » qui a appris à détecter les micros-expressions faciales des êtres humains (sourcils froncés par exemple), ainsi que les motifs vocaux qui indiquent si la personne ment ou non.

Il ne se passe plus de semaines sans que l’on annonce de nouveaux progrès réalisés par l’IA et l’histoire va continuer à s’écrire, sans doute de façon exponentielle.

Pour en savoir plus

L’IA dans la culture populaire : un chassé-croisé permanent entre IA et intelligence artistique

par Timothée Ferras

L’IA a été traitée dans la culture populaire (romans, cinémas…) pour mettre en lumière nos espérances et nos craintes vis-à-vis des algorithmes et des machines En particulier, dans le domaine de la science-fiction, elle permet d’imaginer un futur que la science et la technique cherchent à rendre un jour possible…

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Pour en savoir plus

Géopolitique de l’intelligence artificielle

par Timothée Ferras

Le rapport d’information sur la stratégie européenne pour l’IA dans sa conclusion, soutient que « l’intelligence artificielle doit faire l’objet d’un « projet important d’intérêt européen commun ». Si l’Europe veut reconstruire sa souveraineté numérique, elle devra donc redoubler d’efforts et d’investissements.

L’Europe peut-elle encore exister dans ce combat de géants, largement dominé par les Etats-Unis et la Chine ?

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Tentatives de définition de l’IA

par Timothée Ferras et Frédéric Gautier,
VP RH chez Dassault Systèmes

Comme le constate Cédric Villani, en introduction de son rapport au Gouvernement8 : « définir l’intelligence artificielle n’est pas chose facile ». Et le même d’ajouter qu’il est « illusoire de chercher une définition claire ». Le fait est qu’il n’y a pas de définition universellement admise.

Au fil de cette « Histoire » de l’IA, les tentatives de définition ont évolué si bien qu’à ce jour, la notion d’IA reste encore très floue et bien difficile à définir.

À retenir

Quelques tentatives célèbres de définition de l’IA

« L’automatisation des activités associée au raisonnement humain, telles que la décision, la résolution de problèmes, l’apprentissage… » (Bellman, 1978).

« Discipline étudiant la possibilité de faire exécuter par l’ordinateur des tâches pour lesquelles l’Homme est aujourd’hui meilleur que la machine » (Rich et Knight, 1990).

« L’étude des mécanismes permettant à un agent de percevoir, raisonner, et agir » (Winston, 1992).

L’IA est ce qui vise à décharger l’Homme de certaines tâches

Dans le cadre de cet ouvrage, nous avons choisi de retenir la définition de Lee Minsky, l’un des pères de l’IA :

« La construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique », Minsky (1961)9.

L’intérêt de cette définition est qu’elle laisse entrevoir la nécessité pour l’Homme de se concentrer sur ses points forts car la machine le concurrencera de plus en plus sur les tâches dites « basiques ».

Souvent classée dans le groupe des sciences cognitives, l’IA est au carrefour de plusieurs disciplines, notamment :

Les mathématiques.

L’informatique.

La neurobiologie computationnelle (i. e. : les réseaux neuronaux).

Elle recherche des méthodes de résolution de problèmes à forte complexité logique ou algorithmique, et par extension elle désigne, dans le langage courant, tous les dispositifs imitant ou remplaçant l’Homme dans certaines mises en œuvre de ses fonctions cognitives.

Derrière ces définitions générales, le terme IA recouvre différentes techniques.

À retenir

Le vocabulaire de l’IA

Apprentissage automatique (Synonyme : apprentissage machine).

Définition

Processus par lequel un algorithme évalue et améliore ses performances sans l’intervention d’un programmeur, en répétant son exécution sur des jeux de données jusqu’à obtenir, de manière régulière, des résultats pertinents.

Un algorithme d’apprentissage automatique comporte un modèle dont il modifie les paramètres, de valeur initiale en général aléatoire, en fonction du résultat constaté.

L’apprentissage automatique relève de l’IA.

L’apprentissage automatique est fréquemment utilisé pour le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, ou pour effectuer des diagnostics et des prévisions

Équivalent étranger : Machine Learning (ML).

Apprentissage non supervisé

Définition

Apprentissage automatique dans lequel l’algorithme utilise un jeu de données brutes et obtient un résultat en se fondant sur la détection de similarités entre certaines de ces données.

L’apprentissage non supervisé est utilisé, par exemple, pour l’identification de comportements et la recommandation d’achats.

Équivalent étranger : data clustering, unsupervised learning, unsupervised training.

Apprentissage par renforcement

Définition

Apprentissage automatique dans lequel un programme extérieur évalue positivement ou négativement les résultats successifs de l’algorithme, l’accumulation des résultats permettant à l’algorithme d’améliorer ses performances jusqu’à ce qu’il atteigne un objectif préalablement fixé.

L’apprentissage par renforcement est fréquemment utilisé dans la robotique.

L’efficacité de l’apprentissage par renforcement a été attestée dans certains jeux stratégiques comme le jeu de go.

Équivalent étranger : reinforcement learning.

Apprentissage profond

Définition

Apprentissage automatique qui utilise un réseau de neurones artificiels composé d’un grand nombre de couches dont chacune correspond à un niveau croissant de complexité dans le traitement et l’interprétation des données.

L’apprentissage profond est notamment utilisé dans la détection automatique d’objets au sein d’images et dans la traduction automatique.

Équivalent étranger : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning.

Apprentissage supervisé

Définition

Apprentissage automatique dans lequel l’algorithme s’entraîne à une tâche déterminée en utilisant un jeu de données assorties chacune d’une annotation indiquant le résultat attendu.

L’apprentissage supervisé recourt le plus souvent aux réseaux de neurones artificiels.

L’apprentissage supervisé est utilisé, par exemple, pour la reconnaissance d’images et la traduction automatique.

Équivalent étranger : supervised learning, supervised training.

Neurone artificiel (Synonyme : neurone formel)

Définition

Dispositif à plusieurs entrées et une sortie, qui simule certaines propriétés du neurone biologique.

La valeur de sortie du neurone artificiel est une fonction non linéaire, généralement à seuil, d’une combinaison de valeurs d’entrée dont les paramètres sont ajustables.

Équivalent étranger : artificial neuron, I-7 réseau de neurones artificiels (Forme abrégée : réseau de neurones ; Synonyme : réseau de neurones formels, réseau de neurones.)

Définition

Ensemble de neurones artificiels interconnectés qui constituent une architecture de calcul.

Équivalent étranger : artificial neural network.

(Source : Rapport d’information fait au Sénat au nom de la Commission des affaires européennes sur la stratégie européenne pour l’intelligence artificielle, Journal Officiel de la République Française, no 0285 du 9 décembre 2018, Texte no 58)

Si la difficulté à définir l’IA nous interroge, c’est peut-être le rapport de l’Homme à l’IA qu’il faut interroger. Ainsi, pour Cazals & Cazals (2019)10, depuis fort longtemps, « le rapport de l’Homme à son outil est un rapport conflictuel ». L’intelligence humaine est à l’origine de l’outil, sans doute parce que l’outil dit quelque chose de la fragilité humaine et de sa dépendance à ce dernier. Ainsi, fascinante, mais inquiétante, l’IA l’est sans doute parce qu’elle nous rappelle nos faiblesses, notre propre finitude, nos manquements, et cette idée que nous pouvons être dépassés par la machine.

D’autres, enfin, comme Luc Julia (2019)11, remettent même en cause la façon souvent erronée dont l’IA est présentée : « On parle d’intelligence artificielle alors qu’il n’y a pas d’intelligence là-dedans ».

Pour conclure, nous pouvons garder en tête que l’outil ne prend jamais de décision, il est toujours guidé par l’intentionnalité de l’Homme. C’est le sens du propos de Cédric Villani (2018)12 : « Ne craignez pas l’intelligence artificielle, mais les humains qui seront derrière ».

Pour en savoir plus

Les différents courants de l’IA

par Magali Mounier-Poulat

Comme le disait Emmanuel Kant : « Nous ne voyons pas le monde tel qu’il est mais tel que nous sommes ». En matière d’IA, les projections sont nombreuses. Voici un aperçu non exhaustif de positionnements afin que chacun(e) se fasse sa propre opinion, en plaçant le curseur à l’endroit qui lui paraît juste.

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Points clés

►► L’histoire de l’IA débute dès l’Antiquité avec la création d’automates anthropomorphes.

►► La discipline « IA » est créée lors de la conférence de Darmouth en 1956.

►► L’IA peut se définir comme : « une discipline étudiant lapossibilité de faire exécuter par l’ordinateur des tâches pour lesquelles l’Homme est aujourd’hui meilleur que la machine ».

►► Face aux multiples définitions et projections autour de l’IA, les prises de position relatives à ses potentialités et à ce que nous pouvons et devons concrètement en faire, sont nombreuses et souvent contradictoires.

Notes

1. McCorduck P., Machines Who Think : A Personal Inquiry into the History and Prospects of Artificial Intelligence, A K Peters/CRC Press, 2004.

2. Lulle R., Art général ultime, Les éditions du Cerf, 1991.

3. Leibniz a inventé ainsi le codage binaire au cœur de l’informatique et de l’IA.

4. Morton E., « Cet automate joueur d’échecs soulevait des questions sur l’intelligence artificielle », Slate, 19 octobre 2015.

5. Turing A.M., « Computing Machinery and Intelligence », Mind, Volume LIX, Issue 236, October 1950, 433–460.

6. https://usbeketrica.com/article/ia-google-deepmind-starcraft

7. https://www.businessinsider.fr/ces-jeux-ou-lintelligence-artificielle-a-battu-lhumain/

8. Villani C., « Donner un sens à l’intelligence artificielle, pour une stratégie nationale et européenne », Rapport au Premier ministre, mars 2018.

9. Minsky, « Steps toward AI », Proceedings of the IRE, january, 1961, 8-29.

10. Cazals F. et C., L’intelligence artificielle – L’intelligence amplifiée par la technologie, De Boeck Sup, 2019.

11. Julia L, L’intelligence artificielle n’existe pas, First Éditions, 2019.

12. Villani C., op.cit., 2018.