Titre original : AI Superpowers. China, Silicon Valley,
and the New World Order

Éditeur original : Houghton Mifflin Harcourt Publishing,
New York, 2018

© 2018 by Kai-Fu Lee, tous droits réservés

© Les Arènes, Paris, 2019, pour la traduction française

Préface à l’édition française : © Kai-Fu Lee, 2019

Les Arènes

17-19, rue Visconti, 75006 Paris

Tél. : 01 42 17 47 80

arenes@arenes.fr

www.arenes.fr

À Raj Reddy,
mon mentor en intelligence artificielle et dans la vie.

Préface
à l’édition française

Au cours de mon doctorat à l’université Carnegie Mellon, à la fin des années 1980, je me suis passionné pour l’apprentissage automatique et la reconnaissance vocale. Ces deux technologies avaient pour point commun une niche scientifique fascinante : l’intelligence artificielle (IA). J’étais à mille lieues d’imaginer que, trois décennies plus tard, elle deviendrait le moteur de la plus vaste révolution technologique de l’Histoire.

À l’époque, si l’on m’avait demandé de prédire le rapport de force mondial de l’intelligence artificielle en matière de recherche et d’innovation, j’aurais parié que l’Europe se retrouverait au coude à coude avec les États-Unis. C’est d’ailleurs sur le continent européen que sont nés les inventeurs du deep learning, Geoffrey Hinton, Yann LeCun et Yoshua Bengio, récompensés par le prix Turing en 2018.

Mais les événements ont pris une tournure étrange. Bien que l’Europe se soit maintenue dans la course pour ce qui est de la recherche fondamentale, ses scientifiques et ses ingénieurs ont fui en masse, soit aux États-Unis, dans des entreprises où les attendaient des emplois motivants et rémunérateurs, soit dans des filiales américaines implantées sur le sol européen. De fait, les États-Unis consacrent des montants particulièrement alléchants à l’intelligence artificielle, et tous les géants occidentaux du secteur s’y sont implantés. Ce sont d’excellents arguments pour attirer les jeunes talents impatients de concevoir les solutions qui, à l’aide de l’IA, transformeront bientôt la vie de tous les jours et le monde du travail.

En parallèle, la Chine s’est imposée comme un leader mondial dans les différentes applications de l’intelligence artificielle et leur conversion en profits. Dans ce livre, j’explique sur quoi repose cette domination technologique. Pour commencer, il y a tout simplement l’immensité de la population chinoise et son adoption enthousiaste de la technologie mobile, qui fait désormais partie du quotidien. Les précieuses données ainsi accumulées, ressource stratégique dans cette nouvelle ère, confèrent au pays un avantage décisif. S’ajoutent à cela plusieurs autres atouts : une génération d’entrepreneurs acharnés, un secteur régi par un principe monopolistique où « le gagnant rafle tout », des fonds de capital-risque solidement établis et de fortes incitations gouvernementales à développer cette technologie.

Bien que l’Europe progresse aussi dans tous ces domaines, elle n’a pas une minute à perdre si elle entend rattraper la Chine et les États-Unis, devenus des superpuissances de l’intelligence artificielle. Et le combat promet d’être rude. Le Vieux Continent doit créer des emplois pour les ingénieurs qui sortent de ses universités d’excellence. L’écosystème de capital-risque européen s’améliore, mais il lui faudra mettre les bouchées doubles pour soutenir les entrepreneurs locaux – et les dissuader d’aller voir ailleurs. Quant à l’Union européenne, elle peut trouver dans la commercialisation de l’intelligence artificielle une occasion de consolider son approche fondée sur le marché unique.

Chacun sait que les Européens sont très attachés au respect de leur vie privée. Sur ce point, les autorités de régulation et les décideurs politiques doivent s’efforcer de trouver le bon équilibre entre deux objectifs : encadrer l’intelligence artificielle et encourager l’innovation. La protection des données personnelles est une question complexe qui implique des choix et des compromis. Il est essentiel que la loi aide à prévenir les abus, et tout aussi important d’instaurer un contrôle plus efficace des technologies déployées.

L’intelligence artificielle est l’électricité de demain : omniprésente, indispensable. Nous avons donc une lourde responsabilité : l’utiliser pour le bien de l’humanité – en créant des emplois, en faisant progresser la médecine, en révolutionnant la production industrielle, en généralisant l’accès à une éducation de qualité ou en mettant au point de petites et grandes inventions qui nous facilitent la vie au quotidien.

Cette transition est déjà en marche. L’impact de l’intelligence artificielle sur l’ensemble de nos industries, notamment la disruption massive du marché du travail, se fera sentir dans une quinzaine d’années. Il nous faut développer dès maintenant les infrastructures qui permettront d’atténuer la violence du choc.

Pour ma part, je suis fondamentalement optimiste : l’intelligence artificielle peut améliorer notre existence. Je n’ignore pas pour autant ses possibles dérives. Tout en luttant pour la domination technologique, nos pays doivent agir de concert pour faire en sorte que l’IA réalise tout son potentiel. Je recommande vivement aux entreprises, en Europe et ailleurs, d’intégrer cette technologie dans leurs stratégies d’accroissement des profits, et de mettre en place des formations continues pour que leurs salariés puissent s’adapter aux changements à venir. Quant aux gouvernements, je ne doute pas que, face à la plus grande mutation technologique de l’Histoire, ils sauront ériger l’enseignement, la formation et les créations d’emplois au rang de priorités.

Cette foi inébranlable est une force qui m’anime jour après jour. Je souhaite que le livre que vous avez entre les mains continue d’alimenter les débats et soit une source d’inspiration pour faire avancer l’intelligence artificielle dans la bonne direction.

Kai-Fu Lee

Introduction

Toute profession comporte des obligations et des joies. En tant qu’investisseur en capital-risque, l’une de mes obligations est de prononcer des discours sur l’intelligence artificielle (IA) devant des membres de l’élite économique et politique du monde entier. Mais pour mon plus grand bonheur, mon métier m’offre aussi l’occasion d’aborder exactement le même sujet… avec des élèves de maternelle. Chose étonnante, il n’est pas rare que ces deux publics, pourtant si différents, aient des interrogations très similaires. Récemment, dans une école maternelle de Pékin, un petit groupe d’enfants de 5 ans m’a bombardé de questions sur le futur que nous réserve l’intelligence artificielle :

« Est-ce qu’on va avoir des maîtresses-robots ? »

« Qu’est-ce qui va se passer s’il y a une voiture-robot qui rentre dans une autre voiture-robot et qu’on est blessé ? »

« Est-ce que les gens vont se marier et faire des bébés avec les robots ? »

« Est-ce que les ordinateurs vont devenir tellement intelligents qu’ils vont nous commander ? »

« Si les robots font tout, qu’est-ce qu’on va faire, nous ? »

Outre que ces questions m’ont rappelé celles posées par les personnages les plus puissants de la planète, l’échange de ce jour-là m’a paru révélateur à plus d’un titre. En premier lieu, il montrait que l’intelligence artificielle s’est hissée au premier rang de nos préoccupations. Il y a seulement quelques années, c’était le domaine exclusif des laboratoires de recherche et des films de science-fiction. Le citoyen lambda comprenait vaguement que l’IA consistait à fabriquer des robots capables de penser comme les humains, mais cette perspective n’avait quasiment aucun lien avec son quotidien.

Les choses ont bien changé. De nos jours, les journaux multiplient les articles sur les toutes dernières innovations en matière d’intelligence artificielle. Il ne se passe pratiquement pas une journée sans qu’un séminaire d’entreprise ou une conférence explique comment exploiter cette technologie pour accroître ses profits. Les gouvernements du monde entier publient tous, l’un après l’autre, leur plan national pour mieux la maîtriser. L’intelligence artificielle s’est brusquement retrouvée au cœur du débat publique, et ce pour de bonnes raisons.

Aujourd’hui, les grandes avancées théoriques aboutissent enfin à des mises en pratique concrètes qui sont sur le point de transformer nos vies. L’intelligence artificielle fait déjà fonctionner la plupart de nos applications et sites préférés ; dans quelques années, elle conduira nos voitures, gérera nos portefeuilles d’actions, fabriquera la majorité de nos biens de consommation et nous mettra peut-être au chômage. Tous ces usages sont porteurs d’autant de promesses que de dangers potentiels ; nous devons nous préparer aux unes comme aux autres.

Le deuxième élément significatif de mon échange avec ces enfants était le lieu où il se déroulait. Il y a peu de temps encore, en matière d’intelligence artificielle, la Chine accusait sur les États-Unis un retard qui se comptait presque en décennies. Pourtant, ces trois dernières années, la fièvre de l’IA s’est emparée du pays, générant subitement une ferveur qui n’a d’équivalent nulle part ailleurs. Cette passion a franchi les frontières du domaine technologique et des entreprises pour gagner les décideurs politiques, avant de se répandre dans toute la société, jusqu’aux écoles maternelles de Pékin.

L’enthousiasme général que suscite l’intelligence artificielle en Chine reflète et entretient la force croissante du pays dans ce secteur. Entreprises et chercheurs chinois en IA ont déjà rattrapé une bonne partie de leur retard sur leurs homologues américains, en testant des algorithmes et des modèles de gestion innovants destinés à révolutionner leur économie. Ensemble, ils ont élevé la Chine au rang de superpuissance de l’intelligence artificielle, seule nation réellement capable de concurrencer les États-Unis sur ce nouveau terrain. Ces deux pays peuvent choisir de rivaliser ou de coopérer. Selon leur décision et la manière dont ils vont procéder, l’économie et la gouvernance du monde en seront bouleversées de façon différente.

Ma conversation avec cette classe m’a finalement révélé une vérité plus profonde : face à l’intelligence artificielle du futur, nous sommes tous exactement comme ces élèves de maternelle. Les questions sans réponse se bousculent dans nos têtes alors que nous tentons de deviner ce qui nous attend, partagés entre un émerveillement d’enfant et des inquiétudes d’adulte. Nous voulons savoir comment l’automatisation permise par l’intelligence artificielle va affecter nos emplois et notre place dans la société. Nous voulons connaître les acteurs – individus et États – qui tireront les bénéfices de cette incroyable technologie. Nous nous demandons si celle-ci est capable de nous propulser vers l’abondance matérielle et si notre humanité aura encore voix au chapitre dans un monde dirigé par des machines intelligentes.

Personne ne détient les réponses. Cette incertitude fondamentale doit justement nous pousser à poser ces questions et à réfléchir du mieux que nous pouvons aux différentes manières d’y répondre. Voilà ce que je tente de faire ici. Je ne suis pas l’oracle qui saura prédire à coup sûr ce à quoi l’intelligence artificielle va donner naissance. En revanche, je peux apporter mon expérience de chercheur en IA, de dirigeant d’entreprise de technologie et, désormais, d’investisseur en capital-risque sur les marchés chinois et américain. J’espère que cet ouvrage contribuera à expliquer comment nous en sommes arrivés là et nourrira de nouveaux débats sur les horizons qui s’ouvrent à nous.

Pourquoi est-il si difficile de prédire le dénouement quand il est question d’intelligence artificielle ? En partie parce que cette histoire ne nous parle pas seulement de machines. Elle nous parle aussi d’êtres humains, du libre arbitre qui nous permet de prendre des décisions et de façonner notre propre destin. Notre futur sous le signe de l’IA n’aura d’autres auteurs que nous-mêmes ; il reflétera nos choix et nos actions. Je forme le vœu que, au cours de ce voyage, chacun réussisse à puiser au plus profond de lui, mais aussi chez les autres, des valeurs et une sagesse qui puissent nous servir de guides.

Gardons à l’esprit cette ambition et, sans plus tarder, commençons notre exploration.

1

La Chine
et son « moment Spoutnik »

Avec ses lunettes à monture carrée, le jeune Chinois de 19 ans affalé sur son siège n’avait guère l’allure d’un héros taillé pour livrer l’ultime combat du genre humain. Cravate et costume noirs, chemise blanche, Ke Jie se massait les tempes, confondu par la difficulté du casse-tête qu’il avait sous les yeux. Lui dont l’assurance naturelle confinait parfois à la prétention s’agitait maintenant nerveusement dans son fauteuil en cuir. Transposé dans un autre décor, on aurait pu le prendre pour un de ces gamins de lycée privé qui se torturent les méninges face à un problème de géométrie insurmontable.

Il n’en était rien : en cet après-midi de mai 2017, Ke Jie était engagé dans une lutte acharnée contre l’une des machines les plus douées de la planète. AlphaGo, pure merveille d’intelligence artificielle, était le champion de Google, l’entreprise incarnant l’élite de la high-tech mondiale. Le champ de bataille ? Un plateau quadrillé de dix-neuf lignes horizontales sur dix-neuf lignes verticales et parsemé de petites pierres noires et blanches – le matériel nécessaire au jeu de go, dont l’apparente simplicité est trompeuse. Au cours d’une partie, les deux joueurs placent tour à tour leurs pierres sur le plateau, qu’on appelle goban, en tentant d’encercler celles de l’adversaire. Nul être humain ne surpassait Ke Jie dans cet art, mais le joueur auquel il se mesurait ce jour-là était d’un niveau inégalé.

Le go, dont l’invention remonterait à plus de deux mille cinq cents ans, est le doyen des jeux de société encore pratiqués de nos jours. Dans la Chine antique, il était considéré comme l’un des quatre arts que tout lettré se devait de maîtriser. Il était censé conférer à ses adeptes un raffinement intellectuel et une sagesse comparables à ceux que procure la pratique du zen. Contrairement aux échecs ou à d’autres jeux occidentaux qui reposent sur une tactique sommaire, le jeu de go est fondé sur un lent et patient effort de positionnement et d’encerclement, ce qui en fait une forme d’art, un véritable état d’esprit.

L’ancienneté du go n’a d’égale que sa complexité. Si neuf petites phrases suffisent pour en exposer les règles élémentaires, le nombre de positions qu’il est possible de prendre sur un tablier de go dépasse le nombre d’atomes que contient l’univers connu1. Dans ce jeu, les combinaisons sont si nombreuses que, pour la communauté des chercheurs en IA, concevoir un programme capable de battre le champion du monde a longtemps fait figure d’Everest infranchissable. L’ampleur même du défi décourageait toute tentative. Les poètes dans l’âme estimaient que les machines ne pourraient jamais acquérir cette caractéristique purement humaine : notre don quasi mystique pour le jeu. Les ingénieurs pensaient tout simplement que l’éventail des possibilités offertes par le goban était trop vaste pour les capacités de calcul d’un ordinateur.

Pourtant, ce jour-là, AlphaGo ne s’est pas contenté de battre Ke Jie ; il l’a mis en pièces, méthodiquement. Au cours de trois parties de plus de trois heures chacune, Ke Jie a jeté toutes ses forces dans la bataille. Il a successivement testé différentes approches : la prudence, l’agression, la défense, puis les coups aléatoires. Rien ne semblait fonctionner. AlphaGo ne lui laissait aucune ouverture. Au contraire : il resserrait lentement son étau autour de lui.

Vu de Pékin

Selon l’endroit d’où vous avez regardé ce duel, vous en avez probablement tiré des enseignements différents. Aux États-Unis, certains observateurs ont lu dans la victoire d’AlphaGo non seulement le triomphe de la machine sur l’homme, mais aussi celui de la technologie occidentale sur le reste du monde. Durant les deux décennies précédentes, les entreprises de la Silicon Valley avaient conquis les marchés internationaux. Quiconque voulait rester en contact avec ses amis et faire des recherches sur Internet devait passer par Facebook, Google et leurs semblables. Au passage, ces mastodontes du Web avaient écrasé des start-up locales aux quatre coins de la planète, de la France à l’Indonésie, conférant aux Américains une suprématie numérique à la hauteur de leur puissance militaire et économique dans le monde réel. Avec AlphaGo – création de la start-up d’IA britannique DeepMind, rachetée par Google en 2014 –, l’Occident semblait prêt à perpétuer sa domination à l’ère de l’intelligence artificielle.

Pour ma part, en regardant par la fenêtre de mon bureau tandis que Ke Jie disputait ses parties, j’ai vu un tout autre spectacle. Sinovation Ventures, ma société d’investissement en capital-risque, a son siège à Pékin, dans le quartier de Zhongguancun (prononcer « djong-gouan-soun »), qu’on surnomme souvent la « Silicon Valley chinoise ». Aujourd’hui, c’est là que bat le cœur de la communauté de l’IA en Chine. Pour les gens d’ici, la consécration d’AlphaGo a constitué un défi autant qu’une source d’inspiration. Elle a marqué en Chine le « moment Spoutnik » de l’intelligence artificielle.

Cette expression nous ramène au milieu du siècle dernier. En octobre 1957, l’Union soviétique a lancé et mis sur orbite le premier satellite artificiel. L’événement a eu sur le peuple et le gouvernement des États-Unis un impact psychologique aussi immédiat que profond. Cette preuve de la supériorité technologique soviétique a plongé l’opinion publique dans une véritable angoisse. On a vu certains Américains essayer de suivre la trajectoire du satellite dans le ciel nocturne, quand d’autres se branchaient sur la fréquence du Spoutnik pour recevoir les transmissions radio. De ce choc ont découlé plusieurs événements : la décision de créer la NASA (National Aeronautics and Space Administration), l’augmentation des subventions publiques allouées à l’enseignement des mathématiques et des sciences et, finalement, le vrai démarrage de la course pour la conquête spatiale. Cette mobilisation nationale a porté ses fruits douze ans plus tard, lorsque Neil Armstrong est devenu le premier homme à poser le pied sur la Lune.

AlphaGo pouvait déjà se vanter de quelques coups d’éclat. En mars 2016, lors d’une série de cinq parties face au légendaire joueur coréen Lee Sedol, l’ordinateur en avait remporté quatre. Cette confrontation, passée quasiment inaperçue aux États-Unis, avait rassemblé plus de 280 millions de téléspectateurs en Chine2. Du jour au lendemain, la fièvre de l’intelligence artificielle s’était emparée du pays. Si elle n’avait pas égalé l’ampleur de la réaction américaine au lancement du Spoutnik, elle avait allumé chez les acteurs de la high-tech chinoise une flamme qui ne s’est jamais éteinte depuis lors.

Quand tous les investisseurs, entrepreneurs et décideurs publics de Chine concentrent leurs efforts sur une seule industrie, ils peuvent faire trembler la terre. Les capital-risqueurs, les géants de la technologie et le gouvernement ont brusquement inondé les start-up de capitaux, provoquant une accélération sans précédent de la recherche et des créations d’entreprises. Puis les étudiants ont suivi le mouvement : ils se sont inscrits en masse dans des programmes de troisième cycle, sans perdre une miette des conférences données par les chercheurs à travers le monde, suivies en streaming sur leur smartphone. Soucieux de ne pas laisser passer leur chance, les fondateurs de start-up se sont démenés pour réorganiser leurs activités ou simplement moderniser la façade de leur entreprise – en d’autres termes, prendre le train de l’IA en marche.

Quant au gouvernement central, moins de deux mois après que Ke Jie eut déclaré forfait dans la dernière partie qui l’opposait à AlphaGo, il a présenté un plan ambitieux visant à développer le savoir-faire chinois en intelligence artificielle3. Réclamant des financements plus généreux, un soutien politique plus franc et une meilleure coordination nationale en faveur de l’IA, cette feuille de route fixe des objectifs de progression bien précis pour 2020 et 2025. L’ambition avouée est de faire du pays, d’ici à 2030, le leader mondial de l’innovation en intelligence artificielle sur le plan de la recherche, des technologies et de leurs applications. Les investisseurs n’ont pas hésité : dès 2017, ils ont commencé à engager des sommes record dans les start-up du secteur – un total qui s’est élevé à 48 % de l’ensemble des fonds de capital-risque au niveau mondial, dépassant pour la première fois la part représentée par les États-Unis4.

Un jeu qui change la donne

Ce brusque engouement des autorités chinoises pour l’intelligence artificielle s’explique par un changement de paradigme : la profonde redéfinition des rapports entre l’économie et l’IA. Pendant des décennies, cette science a connu des progrès constants, mais lents. Depuis peu, le rythme des avancées s’est fortement accéléré, offrant la possibilité de traduire toutes ces prouesses théoriques en applications concrètes dans le monde physique – ce que les programmeurs appellent des « cas d’utilisation ».

Les difficultés techniques qui surgissent lorsqu’on tente de fabriquer une machine capable de battre un humain au jeu de go n’ont pas de secrets pour moi. Pendant mon doctorat en intelligence artificielle à l’université Carnegie Mellon, mon directeur de recherches était Raj Reddy, pionnier de la discipline. En 1986, j’ai mis au point le premier logiciel à l’avoir emporté sur un membre de la délégation américaine au championnat du monde d’Othello – une version simplifiée du go qui se joue sur un plateau de huit lignes horizontales sur huit lignes verticales5. Même si c’était un véritable exploit pour l’époque, la technologie utilisée ne permettait encore de s’attaquer qu’à des jeux de société très simples.

Cela s’est vérifié en 1997 quand l’ordinateur Deep Blue d’IBM a vaincu le champion du monde d’échecs Garry Kasparov lors d’une partie qui fut baptisée le « baroud d’honneur du cerveau ». L’angoisse du public était palpable : serions-nous dès demain à la merci de robots despotes ? En réalité, hormis une hausse du cours de l’action IBM, le match n’a eu aucun impact durable sur nos existences. Les applications concrètes de l’intelligence artificielle étaient encore très rares, et les chercheurs n’avaient pas fait de découverte capitale depuis des décennies.

Pour remporter son match, Deep Blue avait eu recours à une méthode baptisée « attaque par force brute » ou « attaque par exhaustivité » : l’ordinateur teste toutes les combinaisons possibles jusqu’à trouver la bonne. Autrement dit, sa victoire reposait largement sur la puissance d’un matériel informatique spécifiquement programmé pour générer et évaluer rapidement les positions découlant de chaque coup. La conception du logiciel avait d’ailleurs requis la contribution de champions d’échecs en chair et en os, dont les instructions avaient permis de mettre au point une heuristique. Bien sûr, c’était une réussite technique impressionnante. Mais, encore une fois, la technologie utilisée, déjà ancienne, ne fonctionnait que pour des catégories de problèmes très limitées. Sorti du cadre géométrique extrêmement simple des soixante-quatre cases d’un échiquier, Deep Blue n’avait plus l’air si malin. Finalement, la seule personne qu’il menaçait de mettre au chômage, c’était le champion du monde d’échecs.

Cette fois-ci, il en va autrement. Bien que la confrontation entre Ke Jie et AlphaGo se soit déroulée sur le terrain exigu d’un plateau de go, elle est directement liée à une série de changements spectaculaires survenus dans le monde réel – à commencer par cette fièvre de l’intelligence artificielle que les parties d’AlphaGo ont provoquée en Chine, alimentant précisément la technologie qui a permis la victoire.

Le moteur d’AlphaGo, c’est le deep learning, l’« apprentissage profond », une approche révolutionnaire de l’intelligence artificielle qui démultiplie la puissance cognitive des ordinateurs. Aujourd’hui, des programmes utilisant le deep learning sont capables de surpasser les capacités humaines en matière de reconnaissance faciale ou vocale, et même de délivrer des prêts bancaires. Pendant des décennies, on a annoncé la révolution de l’intelligence artificielle pour les cinq années suivantes – comme si l’horizon s’éloignait à mesure qu’on s’en approchait. Le développement récent du deep learning a tout changé. La révolution à venir va se traduire par de formidables gains de productivité, mais elle va aussi mettre sens dessus dessous le marché du travail, avec des conséquences sociales et psychologiques profondes sur les individus à mesure que l’IA, dans des secteurs très variés, s’emparera d’emplois jusqu’alors occupés par des humains.

En assistant à la déconfiture de Ke Jie face à AlphaGo, j’ai été saisi d’effroi. Les robots tueurs intelligents qui peuplaient les prédictions de certains technologues célèbres ne m’inquiétaient pas. Je craignais les démons bien réels que le chômage de masse et son cortège de troubles sociaux feraient naître. Car nos emplois vont être menacés à brève échéance, bien plus tôt que ne l’avaient prévu la plupart des experts. Ce cataclysme va frapper les cadres comme les ouvriers, les salariés hautement qualifiés comme les travailleurs faiblement instruits. Le jour où AlphaGo a livré son combat magistral contre Ke Jie, le deep learning a détrôné le meilleur joueur humain de go de tous les temps. Bientôt, la même technologie dévoreuse d’emplois va faire son entrée dans une usine ou un immeuble de bureaux tout près de chez vous.

Une lueur derrière l’ordinateur

Cette mémorable partie de go m’a pourtant laissé entrevoir un espoir. Au bout de deux heures et cinquante et une minutes de jeu, Ke Jie s’est retrouvé dans une impasse. Il avait fait tout ce qu’il pouvait, mais il savait que cela ne suffirait pas. Tandis qu’il se tenait recroquevillé, la tête à quelques centimètres au-dessus du plateau, son visage s’est crispé et l’un de ses sourcils s’est mis à tressaillir. Il a rapidement compris qu’il lui serait impossible de contenir plus longtemps son émotion. D’un geste furtif, il a retiré ses lunettes et, du dos de la main, a essuyé ses larmes. L’instant fugace où sa détresse a affleuré la surface n’a échappé à personne.

Les larmes de Ke Jie ont déclenché une immense vague de sympathie et de soutien. Durant ces trois parties, le jeune homme était passé par toute la gamme des émotions humaines : à l’aplomb avaient succédé l’angoisse, la frayeur, l’espoir et, finalement, la douleur. L’aventure avait certes mis en lumière son esprit de compétition, mais j’y voyais aussi autre chose : en acceptant de se frotter à un adversaire invincible au nom de sa passion pour le go, de son histoire et ses adeptes, Ke Jie avait accompli un authentique acte d’amour. Et, par leurs réactions, les spectateurs de son calvaire lui avaient rendu la pareille. Si AlphaGo a été déclaré vainqueur, le peuple, lui, a décidé de faire de Ke Jie son champion. Dans cette chaîne d’êtres humains prodiguant et recevant de l’amour, j’ai entraperçu un monde d’intelligence artificielle où les hommes pourraient encore travailler et donner un sens à leur existence.

Je suis convaincu que, en utilisant astucieusement l’intelligence artificielle dans la vie réelle, la Chine se verra offrir une occasion rêvée de rattraper les États-Unis, voire de les dépasser. Mais je crois surtout que ce tournant peut nous permettre à tous de redécouvrir ce qui nous rend humains.

Si vous vous demandez pourquoi, je vous invite à me suivre dans l’exploration des rudiments de cette technologie. Vous comprendrez alors en quoi elle est appelée à transformer le monde.

Une brève histoire du deep learning

L’apprentissage profond fait partie d’un champ plus large que l’on désigne par le terme générique d’« apprentissage automatique » (machine learning). Cette technologie, qui a changé le cours de l’histoire, est la rescapée d’un demi-siècle de recherche scientifique relativement houleux. Dès ses balbutiements, l’intelligence artificielle a connu une succession de hauts et de bas. À des périodes riches de promesses ont succédé de longs « hivers », lorsque le manque de résultats concrets refroidissait les ardeurs et conduisait à une baisse massive des financements. L’introduction du deep learning a marqué une rupture. Pour en comprendre la portée, il faut survoler quelques grandes étapes.

Bienvenue au milieu des années 1950. À cette époque, les pionniers de l’intelligence artificielle s’assignent une mission prodigieusement ambitieuse, mais clairement définie : recréer l’intelligence humaine à l’intérieur d’une machine. Limpidité de l’objectif et complexité de la tâche forment un mélange détonant qui agit comme un aimant sur plusieurs grandes figures de l’informatique tout juste née : Marvin Minsky, John McCarthy et Herbert Simon.

Je me revois au début des années 1980, étudiant en licence d’informatique à l’université Columbia, à New York, les yeux écarquillés et l’imagination enflammée par cette aventure. Né en 1961 à Taïwan, je suis arrivé à l’âge de 11 ans dans le Tennessee, où j’ai effectué ma scolarité au collège et au lycée. Après quatre années à Columbia, j’étais décidé : je voulais approfondir mes recherches dans le domaine de l’IA. En 1983, postulant à des doctorats en informatique, je me suis même fendu d’une lettre de motivation décrivant ce domaine d’études en des termes quelque peu lyriques : « L’intelligence artificielle est la clé pour élucider le mécanisme de l’apprentissage humain, mettre en chiffres le processus de la pensée, expliquer nos comportements et comprendre comment l’intelligence peut advenir. Elle constitue pour l’homme l’étape ultime sur le chemin menant à la découverte de sa nature profonde, et mon désir le plus cher est de pouvoir contribuer à cette science émergente, mais prometteuse. »

Si ce laïus m’a ouvert les portes d’un des meilleurs départements universitaires d’informatique – celui de l’université Carnegie Mellon, véritable pépinière pour la recherche de pointe en IA –, il révélait aussi ma grande naïveté sur le sujet. De fait, je commettais la double erreur de surestimer notre capacité à comprendre le genre humain et de sous-estimer celle de l’intelligence artificielle à produire, dans certaines niches restreintes, une forme d’intelligence surhumaine.

Quand j’ai commencé mon doctorat, la discipline de l’intelligence artificielle était scindée en deux camps : d’un côté, les « systèmes à base de règles » (aussi nommés « systèmes experts ») ; de l’autre, les « réseaux de neurones ». Les tenants de la première approche s’efforçaient d’apprendre aux ordinateurs à réfléchir en encodant une série de règles logiques : si X, alors Y. La démarche fonctionnait bien pour les jeux simples dans des cadres précis – ce qu’on appelle des toy problems, des problématiques dont le seul intérêt est de tester des procédés. En revanche, dès que la gamme des choix ou des coups possibles s’élargissait, cette technique révélait ses faiblesses. Pour concevoir des logiciels applicables à des problèmes de la vie réelle, les adeptes des « systèmes à base de règles » ont fait appel à des experts (d’où le surnom de « systèmes experts ») dont les réponses éclairées étaient ensuite codées dans le programme.

Les partisans des « réseaux de neurones », eux, privilégiaient une tout autre méthode. Plutôt que d’enseigner à la machine des règles mises au point par un cerveau humain, ils ont directement tenté de reconstituer le cerveau. Le tissu de neurones enchevêtrés qui compose le cerveau des animaux était la seule structure connue capable d’intelligence (telle qu’on l’entendait). Pourquoi ne pas aller à la source ? Ces chercheurs ont donc entrepris d’imiter une architecture cérébrale de base en construisant des couches de neurones artificiels qui peuvent recevoir et transmettre l’information au sein d’un ensemble comparable à nos réseaux de neurones biologiques. Contrairement aux systèmes experts, les réseaux neuronaux n’ont pas besoin qu’on leur donne une règle à suivre pour prendre une décision. Leurs concepteurs se contentent de les abreuver de tonnes d’exemples d’un phénomène donné – des images, des parties d’échecs, des sons, etc. – en les laissant repérer les régularités au milieu de cet océan de données. En d’autres termes, moins l’humain intervient, mieux c’est.

Pour distinguer les deux approches, prenons la résolution d’un problème très simple – par exemple, déterminer si un chat apparaît sur une photo. Les systèmes experts vont tenter de déterminer des logiques du type « si, alors » pour aider le programme à répondre : « Si une forme ronde est surmontée de deux formes triangulaires, alors il y a probablement un chat dans l’image. » À l’inverse, l’approche des réseaux de neurones va nourrir le logiciel de millions de photos étiquetées « chat » ou « pas de chat », lui confiant le soin de les décortiquer lui-même pour trouver quelles sont les caractéristiques le plus étroitement liées à l’étiquette « chat ».

Dans les années 1950 et 1960, quelques ébauches de réseaux neuronaux artificiels ont abouti à des résultats encourageants, donnant lieu à un intense battage médiatique. C’était avant que le camp des systèmes experts ne contre-attaque : en 1969, il est parvenu à convaincre une bonne partie des spécialistes de la discipline que les réseaux de neurones, peu fiables, ne pouvaient être que d’un usage limité. Très vite, cette approche passa de mode, plongeant l’IA dans un de ses premiers « hivers » pendant les années 1970.

Au cours des décennies suivantes, les réseaux neuronaux connurent de brefs regains de popularité, avant d’être presque totalement abandonnés. En 1988, j’ai utilisé une technique qui s’en approche (les modèles de Markov cachés) pour créer Sphinx, un logiciel multilocuteur permettant de reconnaître la parole continue6 – une première mondiale qui m’a valu un portrait dans le New York Times7. Mais cela n’a pas empêché les réseaux de neurones de retomber en disgrâce, ni l’IA d’entrer dans un nouvel âge de glace dont elle ne sortirait quasiment pas de toute la décennie 1990.

Si les réseaux neuronaux ont fini par renaître de leurs cendres, amorçant le retour en force de l’IA telle que nous la connaissons actuellement, cela est dû à deux facteurs : d’une part, les transformations qu’ont subies les deux principaux ingrédients dont se nourrissent ces réseaux ; d’autre part, l’irruption d’une avancée technique majeure.

Les réseaux neuronaux ont besoin de deux éléments, et ce à profusion : des capacités de calcul et des données. Les données « entraînent » le programme à reconnaître les formes en lui fournissant de nombreux exemples qu’il pourra analyser à très grande vitesse grâce à la puissance de calcul. Quand cette discipline est née dans les années 1950, données et capacités de calcul étaient des denrées rares. Cela a bien changé par la suite. Savez-vous par exemple que la puissance de traitement de votre smartphone est des millions de fois plus élevée que celle des ordinateurs ultramodernes de 1969 utilisés par la NASA pour envoyer Neil Armstrong sur la Lune ? Quant à l’Internet, il a produit des torrents de données numériques de toute sorte : textes, images, vidéos, clics, achats, tweets, etc. Les chercheurs ont vu déferler de précieuses données en quantités astronomiques pour entraîner leurs réseaux, ce qu’ils ont fait grâce à des capacités de calcul abondantes et bon marché.

Cependant, les réseaux restaient cantonnés à des fonctions très restreintes. Pour résoudre correctement des problèmes complexes, il fallait superposer de nombreuses couches de neurones artificiels ; or les scientifiques ne savaient pas comment entraîner efficacement ces couches à mesure qu’elles s’accumulaient. Jusqu’à ce que, au milieu des années 2000, Geoffrey Hinton, éminent spécialiste, découvre enfin un moyen d’y remédier. Le deep learning était né, marquant une rupture technologique majeure.

Pour les réseaux de neurones, ce fut comme une brusque injection de stéroïdes. Dotés d’une puissance décuplée, ces super-réseaux – désormais englobés sous le terme plus général de deep learning – devinrent beaucoup plus performants que leurs prédécesseurs dans des domaines comme la reconnaissance vocale ou la reconnaissance d’objets. Influencés par des années de préjugés en la matière, de nombreux chercheurs en IA restèrent longtemps sourds aux annonces de ce groupe « marginal » qui prétendait obtenir des résultats extraordinaires. Le véritable tournant se produisit en 2012, quand un réseau de neurones construit par l’équipe de Hinton écrasa tous ses concurrents lors d’un concours international de vision par ordinateur8.

Du jour au lendemain, après des décennies passées en marge de l’IA, les réseaux de neurones conquirent donc le grand public sous la forme du deep learning, une découverte majeure qui promettait de faire fondre la glace dans laquelle l’intelligence artificielle se trouvait prise. On commença enfin à envisager de mettre toute la puissance de cette technologie au service de diverses situations du monde réel. L’effervescence gagna peu à peu les scientifiques, les futurologues et les PDG d’entreprises high-tech, galvanisés par le formidable potentiel qu’offrait ce nouveau secteur, qu’il permette de déchiffrer la parole humaine, de traduire des documents, de reconnaître des images, de prédire les comportements des consommateurs, de repérer des fraudes, d’accorder des prêts bancaires, d’aider les robots à acquérir la « vision » ou même de conduire des voitures.

Le deep learning révélé

Concrètement, comment le deep learning fait-il tout cela ? Le principe fondamental est le suivant : des algorithmes utilisent d’énormes quantités de données recueillies dans un domaine particulier afin de prendre la meilleure décision par rapport au but recherché. Ils le font en s’entraînant à reconnaître des schémas récurrents profondément enfouis, ainsi que des corrélations entre les nombreuses valeurs et la question posée. Ce processus est plus aisé lorsque le résultat attendu est clairement identifié – « chat »/« pas de chat », « cliqué »/« pas cliqué », « match gagné »/« match perdu ». Le programme mobilise ensuite sa vaste bibliothèque de corrélations – dont beaucoup sont invisibles à notre œil ou nous paraissent hors sujet –, ce qui lui permet de prendre des décisions optimales avec plus d’efficacité que le premier humain venu.

Pour ce faire, quatre conditions sont indispensables : une masse considérable de données pertinentes, un algorithme fort, un domaine d’action limité et un objectif bien défini. Si l’un de ces ingrédients fait défaut, tout l’édifice s’effondre. Trop peu de données ? L’algorithme manquera d’exemples pour mettre au jour des corrélations significatives. Un objectif trop vaste ? Il ne parviendra pas à optimiser sa décision faute de pouvoir viser des repères clairs.

Le deep learning correspond à ce que l’on appelle l’« intelligence artificielle étroite » : il exploite les données extraites d’une sphère bien précise et les mobilise pour arriver à un résultat tout aussi spécifique. C’est impressionnant, mais sans commune mesure avec l’« intelligence artificielle générale », cette technologie universelle qui pourrait un jour effectuer toutes les tâches qu’accomplissent les êtres humains.

L’assurance et le prêt bancaire font partie des domaines d’application les plus évidents du deep learning. Les données pertinentes sur les emprunteurs foisonnent (note de solvabilité, niveau de revenus, dernières opérations effectuées avec leur carte de crédit, etc.) et l’objectif d’optimisation de l’algorithme est limpide (minimiser les risques de défaut de paiement). Qu’il franchisse un pas supplémentaire, et le deep learning pourra faire fonctionner des véhicules autonomes en les aidant à « voir » le monde qui les entoure – c’est-à-dire à identifier des formes dans l’amas de pixels transmis par la caméra (par exemple, des octogones rouges), à comprendre à quoi elles correspondent (des panneaux « Stop ») et à utiliser cette information pour prendre la meilleure décision possible (actionner la pédale de frein pour ralentir doucement jusqu’à l’arrêt complet) par rapport au résultat désiré (me ramener à la maison sans encombre en un minimum de temps).

Voilà précisément pourquoi le deep learning suscite un tel enthousiasme : sa force fondamentale – cette aptitude à reconnaître une forme, à entreprendre une action optimale en vue d’un résultat spécifique, à prendre une décision – peut s’appliquer à d’innombrables problèmes de la vie quotidienne. Il n’est guère surprenant que des entreprises comme Google et Facebook se soient immédiatement jetées sur le petit noyau d’experts de cette technologie et leur aient commandé d’ambitieux projets en les payant des millions de dollars. En 2013, Google a racheté la start-up fondée par Geoffrey Hinton. À peine un an plus tard, il déboursait plus de 500 millions de dollars pour faire tomber dans son escarcelle DeepMind, l’entreprise d’IA britannique qui allait concevoir AlphaGo9. Depuis, ces projets se sont mués en résultats concrets qui ne cessent d’émerveiller les observateurs et de faire la une des journaux. Transformant la culture de notre époque, ils nous donnent l’impression d’être au bord d’un précipice, à l’orée d’une ère où les machines vont soit conférer aux humains une puissance phénoménale, soit les remplacer brutalement… voire les deux à la fois.

Intelligence artificielle et recherche internationale

Et la Chine, dans tout ça ? Reconnaissons-le : dans cette histoire, elle a brillé par son absence. La gestation et la venue au monde du deep learning se sont déroulées presque exclusivement dans trois pays : les États-Unis, le Canada et le Royaume-Uni. Certes, au lendemain de cette découverte, une petite poignée d’entrepreneurs et de fonds de capital-risque chinois (comme celui que je dirige) ont commencé à investir dans le secteur. Mais, dans son immense majorité, la sphère high-tech chinoise n’a réellement pris conscience de la révolution du deep learning qu’en 2016, en vivant son « moment Spoutnik » – dix bonnes années après les premières publications scientifiques révélant cette technologie au grand jour, et quatre ans après qu’elle eut fait ses preuves lors du concours de vision par ordinateur.

Les États-Unis ont une capacité formidable à attirer puis assimiler des talents venus des quatre coins de la planète ; cela fait des décennies que leurs universités et leurs entreprises en récoltent les fruits. La recherche en intelligence artificielle ne semblait pas échapper à la règle. Le pays partait leader dans cette branche, une position qui s’est renforcée à mesure que l’élite des chercheurs profitait des conditions avantageuses offertes par la Silicon Valley – des financements généreux, une culture de l’innovation unique et des entreprises surpuissantes. Pour la plupart des experts, c’était écrit : dans l’arène mondiale de l’intelligence artificielle, la Chine jouerait son éternel rôle de copieur, à mille lieues des savoir-faire d’avant-garde.

Comme je vais le démontrer dans les prochains chapitres, cette analyse est fausse. Non seulement elle repose sur une vision dépassée du paysage technologique chinois, mais, plus fondamentalement, elle se méprend sur la nature de la révolution que nous vivons et passe complètement à côté de son véritable moteur. S’il est certain que l’Occident a allumé le brasier du deep learning, la Chine, elle, va accaparer l’essentiel de sa chaleur. Ce basculement mondial est le résultat de deux transitions : le passage de l’ère des découvertes théoriques à celle de l’IA appliquée et le passage de l’ère des compétences à celle des données.

Nous sommes persuadés de vivre dans un âge de découvertes, une époque où des chercheurs extrêmement pointus démolissent un à un les anciens paradigmes pour percer des mystères jusqu’alors impénétrables. C’est ce qui nous fait penser, à tort, que les États-Unis détiennent une avance déterminante dans le domaine de l’intelligence artificielle. La fièvre médiatique qui entoure chaque nouvelle prouesse ne fait qu’encourager cette tendance : regardez, l’intelligence artificielle parvient à diagnostiquer certains cancers mieux que ne le font les médecins ! Elle terrasse des champions du Texas Hold’em, cette variante du poker où le bluff est roi ! Elle apprend à maîtriser de nouvelles aptitudes toute seule, sans aucune ingérence de l’homme ! Au milieu de cette surexcitation permanente, on comprend que l’observateur occasionnel – et même le spécialiste – puisse se laisser emporter et finisse par se convaincre que la recherche en IA franchit constamment de nouveaux caps décisifs.

Pour ma part, je pense que ces apparences sont trompeuses. En réalité, beaucoup de ces jalons consistent simplement à appliquer à de nouvelles situations les découvertes majeures des dernières décennies – le deep learning en priorité, mais aussi des techniques complémentaires comme l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage par transfert. Entendons-nous bien : c’est une entreprise qui exige énormément d’habileté et des connaissances approfondies. Il faut savoir ajuster au millimètre des algorithmes mathématiques complexes, manipuler des quantités colossales de données, adapter les réseaux de neurones à différents problèmes. Souvent, des compétences de niveau doctorat sont requises. Mais il ne s’agit là que d’améliorations par paliers, de perfectionnements exploitant la technologie qui a constitué le véritable et spectaculaire bond en avant : le deep learning.

L’ère de l’IA appliquée

Voilà donc la nature réelle de ces avancées : une mise en pratique des incroyables capacités du deep learning en matière de reconnaissance et de prédiction des formes, afin d’effectuer des tâches aussi diverses que poser un diagnostic médical, rédiger un contrat d’assurance, conduire une voiture ou encore traduire dans un anglais lisible une phrase écrite en chinois. Mais il est important d’insister sur ce qu’elles ne sont pas : le signe que nous sommes tout près d’accéder à l’« IA générale » ou de faire une découverte aussi révolutionnaire que l’a été le deep learning. Nous vivons dans l’ère de l’IA appliquée, et les entreprises qui entendent tirer profit de cette opportunité vont avoir besoin de créateurs, d’ingénieurs et de chefs de produit talentueux.

Andrew Ng, pionnier du deep learning, a établi un parallèle entre ce nouvel âge de l’IA et la façon dont Thomas Edison a exploité le potentiel de l’électricité10. Cette dernière représentait en soi une percée technologique majeure qui, une fois maîtrisée, a bouleversé des dizaines de secteurs. Très vite, les industriels du XIXe siècle se sont mis à appliquer cette découverte fantastique à la cuisson des aliments, à l’éclairage ou encore à la propulsion de leurs machines. C’est ce que les entrepreneurs en IA de notre époque font avec le deep learning. Le plus gros du difficile travail théorique ayant été accompli, il est temps pour eux de retrousser leurs manches et de s’atteler aux basses œuvres – autrement dit, de commencer à transformer les algorithmes en entreprises durables.

Il ne s’agit pas de minimiser l’exaltation que suscite actuellement l’intelligence artificielle. N’est-ce pas justement à travers leur mise en œuvre sur le terrain que les progrès scientifiques prennent tout leur sens et en viennent à modifier la trame même de notre quotidien ? L’heure est enfin arrivée où des décennies de recherches prometteuses vont pouvoir se traduire en applications concrètes – un moment dont j’ai rêvé pendant la majeure partie de ma vie d’adulte.

La distinction entre les découvertes et leurs applications est centrale pour comprendre comment l’IA va bouleverser nos existences et, surtout, quel facteur – ou quel pays – sera à la manœuvre dans ce processus. Pendant l’ère des découvertes, les avancées étaient le fait d’une élite de penseurs, presque tous regroupés aux États-Unis et au Canada. La perspicacité de leurs travaux et leurs innovations inimitables ont conduit à un accroissement aussi soudain que prodigieux des capacités informatiques. Mais, depuis que le deep learning a vu le jour, aucune équipe de chercheurs ou d’ingénieurs n’a produit d’innovations de cette ampleur.

L’ère des données

Voilà qui nous amène à la seconde transition majeure : le passage de l’ère des compétences à l’ère des données. Aujourd’hui, la conception d’un algorithme d’intelligence artificielle réussi requiert la combinaison de trois ingrédients : des tonnes de données, de grandes capacités de calcul et les efforts d’ingénieurs qui, sans faire nécessairement partie du gratin, doivent être compétents. S’il faut réunir ces trois éléments pour appliquer la force du deep learning à de nouveaux problèmes, les données restent l’ingrédient capital. La raison en est simple : une fois que la puissance de calcul et l’habileté technique ont atteint un certain seuil, l’efficacité globale et le niveau de précision d’un algorithme dépendent prioritairement de la quantité de données qu’on lui fournit.

Dans le domaine du deep learning, les meilleures données sont les données supplémentaires. Exposé à un nombre croissant d’exemples d’un phénomène quelconque, un réseau affinera de plus en plus son aptitude à identifier des motifs et à reconnaître des objets réels. Dès lors qu’on lui procure de plus grosses masses de données, un algorithme conçu par des ingénieurs de niveau moyen se révèle souvent plus performant que son concurrent, pourtant mis au point par un scientifique de renommée mondiale. Il fut un temps où les entreprises cherchaient à faire main basse sur les ingénieurs les plus brillants. De nos jours, ce n’est plus l’objectif principal.

Bien sûr, les grands chercheurs détiennent encore le pouvoir de faire passer l’IA à la vitesse supérieure. Mais n’oublions pas que, jusqu’à présent, il s’est toujours écoulé plusieurs décennies entre chacune de ces grandes avancées. En attendant la prochaine invention de génie, ce sont les données en pleine expansion qui, en alimentant le deep learning, vont bouleverser d’innombrables industries à travers le monde.

La Chine prend l’avantage

Il y a un siècle, l’électrification naissante a offert de nouvelles promesses. Pour les concrétiser, il a fallu réunir quatre éléments fondamentaux : les énergies fossiles nécessaires à la production de l’électricité, des industriels capables de créer des entreprises qui y recouraient, des ingénieurs électriciens formés à la manipuler et un gouvernement prêt à financer les infrastructures publiques de base. Aujourd’hui, les quatre conditions requises pour maîtriser la puissance de l’intelligence artificielle – l’électricité du XXIe siècle – sont du même ordre : une profusion de données, des entrepreneurs insatiables, des chercheurs en IA et un environnement politique favorable à ce secteur. En examinant les atouts relatifs de la Chine et des États-Unis sur chacun de ces plans, il est possible de prédire quel sera l’équilibre des pouvoirs dans le nouvel ordre mondial créé par l’IA.

À ce jour, les deux transitions que nous venons de décrire – de l’ère des découvertes à celle de l’IA appliquée et de l’ère des compétences à celle des données – font pencher la balance du côté chinois. La prédominance des applications par rapport aux découvertes scientifiques atténue l’un des principaux points faibles de la Chine (un certain manque d’imagination en matière de recherche) tout en lui permettant d’exploiter son vrai point fort : des entrepreneurs pugnaces et dotés d’un instinct redoutable pour monter des compagnies solides. Quant à l’avènement du règne des données, il relègue au second plan les chercheurs d’envergure mondiale, dont la Chine est dépourvue, tout en mettant l’accent sur une autre ressource cruciale dont elle dispose au contraire en abondance : les fameuses données.

Les industriels de la Silicon Valley se sont forgé une réputation d’infatigables bosseurs. On les voit comme de jeunes créateurs passionnés, enchaînant les nuits blanches dans une course folle aux nouveaux produits, qu’ils vont ensuite perfectionner jusqu’à l’obsession tout en se mettant en quête de la prochaine invention révolutionnaire. C’est vrai, ce sont des travailleurs acharnés. Pourtant, moi qui ai passé des décennies en immersion dans le secteur de la high-tech sur les deux rives du Pacifique – d’abord chez Apple, Microsoft et Google, puis en tant qu’incubateur et investisseur pour des dizaines de start-up en Chine –, je peux vous assurer que la Silicon Valley paraît franchement apathique quand on la compare à ses rivales chinoises.

La compétition qui caractérise le monde de l’Internet chinois est plus féroce que nulle part ailleurs, et le succès s’y obtient de haute lutte. Ceux qui veulent réussir doivent s’adapter à un environnement où la vitesse est primordiale et où copier n’est pas tricher ; ils font face à des concurrents qui ne reculeront devant rien pour remporter un nouveau marché. Évoluer dans le milieu des start-up en Chine, c’est subir chaque jour une sorte d’épreuve par le feu, un peu comme les gladiateurs qui s’affrontaient au Colisée. Il n’y a qu’un seul rescapé, et chacun sait que ses adversaires n’auront aucun scrupule.

Pour survivre dans cette jungle, il ne suffit pas d’améliorer continuellement son produit ; il faut savoir inventer de nouveaux modèles économiques et protéger sa compagnie en l’entourant d’un véritable « rempart concurrentiel * ». Si vous avez construit votre avantage compétitif sur une innovation unique, soyez certain que celle-ci sera vite plagiée, que vos salariés les plus précieux seront débauchés et que l’irruption de concurrents soutenus par des fonds de capital-risque vous forcera bientôt à mettre la clé sous la porte. Cette foire d’empoigne contraste vivement avec ce que l’on observe dans la Silicon Valley, qui condamne la pratique de l’imitation et où des entreprises peuvent prospérer grâce à une seule idée originale, voire à un simple coup de chance. Dans un contexte si faiblement compétitif, certains entrepreneurs cèdent parfois à l’autosatisfaction et négligent d’explorer toutes les déclinaisons possibles de leur découverte initiale. En Chine, l’âge d’or des « copieurs », avec ses marchés désordonnés et ses coups bas, a peut-être engendré quelques sociétés à la moralité douteuse, mais il a aussi fait éclore une génération d’industriels qui comptent parmi les plus agiles, les plus futés et les plus acharnés de la planète. Ils sont la botte secrète grâce à laquelle la Chine profitera des applications de l’IA avant le reste du monde.

Ces bâtisseurs iront puiser dans un gigantesque gisement, l’autre « ressource naturelle » qui irrigue les technologies de pointe du pays : les données. Rien qu’en volume, les Chinois ont déjà dépassé les Américains, se hissant au premier rang des producteurs de données. Et l’exploit n’est pas seulement impressionnant sur le plan quantitatif : l’écosystème technologique propre à la Chine – cet univers singulier composé de produits et de fonctions qui n’existent que là-bas – permet d’obtenir des données taillées sur mesure pour construire des projets d’intelligence artificielle rentables.

Il y a encore cinq ans, il n’était pas absurde de mettre directement en regard les entreprises numériques chinoises et américaines, et de comparer leurs performances à la manière dont on aurait commenté une course de fond. De fait, elles progressaient sur des pistes à peu près parallèles, les secondes devançant légèrement les premières. Mais, aux alentours de 2013, le Web chinois a opéré un virage à quatre-vingt-dix degrés. Les acteurs du secteur, cessant de marcher dans les pas de leurs homologues américains, voire de les copier purement et simplement, se sont mis à concevoir des produits et des services qui n’avaient aucun équivalent de l’autre côté de l’océan. Auparavant, les analystes décrivaient la Chine en utilisant des analogies propres à la Silicon Valley – le « Facebook chinois », le « Twitter chinois », etc. Depuis quelques années, la plupart de ces appellations ont perdu toute pertinence. L’Internet chinois est entré dans une autre dimension.

Dans les villes de Chine, les citadins se sont mis à régler des achats physiques en scannant des codes-barres avec leur téléphone, symbole d’une révolution du paiement mobile unique au monde. Des bataillons de livreurs de repas et de masseurs à la demande juchés sur des scooters électriques ont envahi les artères des villes. Ils incarnaient le raz-de-marée des start-up O2O (online-to-offline) qui cherchaient à étendre les commodités du commerce en ligne à des services de la vie réelle, comme la restauration ou la manucure. Peu après, on a vu déferler par millions des bicyclettes en libre-service aux couleurs vives que les usagers pouvaient prendre et restituer n’importe où à l’aide d’un simple code-barres lu par leur smartphone.

Le lien entre toutes ces opérations, c’était l’expansion de WeChat, la super-appli chinoise, sorte de couteau suisse numérique adapté aux besoins de l’existence moderne. Bientôt, ses utilisateurs ont pu s’envoyer des messages écrits et vocaux, payer leurs courses, prendre des rendez-vous médicaux, remplir leur déclaration d’impôts, déverrouiller des vélos en libre-service ou encore acheter des billets d’avion, le tout sans jamais quitter l’application. WeChat est devenue le réseau social absolu, le lieu où l’on pouvait aussi bien négocier un contrat qu’organiser une fête d’anniversaire ou parler d’art moderne à travers des groupes de discussion multiformes – constitués de collègues, d’amis, ou centrés sur des intérêts partagés. Elle rassemblait une mosaïque de fonctions essentielles qui, aux États-Unis comme ailleurs, sont disséminées entre des dizaines d’applications différentes.

Désormais, ce royaume numérique parallèle génère et stocke un océan de nouvelles données sur le monde réel : la localisation des utilisateurs seconde par seconde, leurs modes de déplacement et d’alimentation, les heures et les endroits où ils font leurs courses ou achètent leurs packs de bière, etc. Dans l’ère de l’IA appliquée, cette mine d’informations va prendre une valeur inestimable. Pour les entreprises concernées, les habitudes quotidiennes décrites dans leurs moindres détails sont des gisements précieux qui, associés à des algorithmes de deep learning, permettent de proposer des prestations sur mesure, depuis l’audit financier jusqu’au conseil en urbanisme. Cela dépasse de très loin ce que les géants de la Silicon Valley sont capables de déduire de vos recherches, de vos likes ou de vos achats occasionnels en ligne. Grâce à ce trésor incomparable, les industriels chinois vont bénéficier d’une longueur d’avance décisive dans le développement de services fondés sur l’IA.

Faire pencher la balance

À elles seules, ces évolutions récentes de grande ampleur donnent déjà l’avantage à la Chine. Mais, en plus de ce rééquilibrage naturel, les autorités chinoises pèsent de tout leur poids pour amplifier le phénomène.

Le vaste programme gouvernemental visant à faire de la Chine une superpuissance de l’intelligence artificielle ne s’est pas contenté de promettre davantage d’aides et de financements destinés à ce secteur particulier. Il a surtout donné le ton, encourageant toutes les administrations locales à suivre le mouvement. La structure du pouvoir en Chine est plus complexe que ne le pensent la plupart des Américains. Il ne suffit pas que le gouvernement central ordonne pour que la directive prenne instantanément effet d’un bout à l’autre du pays. En revanche, les autorités de Pékin ont la capacité de choisir quelques objectifs à long terme et de mobiliser des ressources colossales pour pousser dans cette direction. Il suffit de voir à quel rythme fulgurant la Chine a développé son tentaculaire réseau ferré à grande vitesse.

Sur la ligne de départ, les responsables des collectivités locales ont eux aussi entendu le coup de feu. Ils se sont lancés dans une concurrence acharnée pour attirer le plus grand nombre possible d’entreprises et d’innovateurs en intelligence artificielle sur leurs territoires respectifs, rivalisant d’offres plus généreuses les unes que les autres en termes de subventions et de pratiques préférentielles. Cette compétition commence à peine, et il est encore difficile de prédire l’impact qu’elle aura sur le destin de l’IA chinoise. Mais, quel qu’en soit le résultat, elle forme un contraste saisissant avec l’attitude du gouvernement américain, qui choisit délibérément de ne pas aider les créateurs d’entreprise et taille allégrement dans les budgets de la recherche fondamentale.

Maintenant, assemblons les pièces du puzzle. Le tableau que nous obtenons m’autorise à prédire que, en matière de développement et de déploiement de l’intelligence artificielle, la Chine va très bientôt faire jeu égal avec les États-Unis, voire les dépasser. Je suis persuadé que cette position dominante se traduira par des gains de productivité tels que la planète n’en a pas connu depuis la révolution industrielle. Selon PricewaterhouseCoopers, la diffusion de l’IA va venir gonfler le PIB mondial de 15 700 milliards de dollars d’ici à 2030. Sur ce total, la Chine empocherait 7 000 milliards, soit près du double de ce qui reviendrait à l’Amérique du Nord (3 700 milliards11). En même temps que le pouvoir économique se déplacera vers la Chine, son influence politique et son soft power, c’est-à-dire l’empreinte culturelle et idéologique qu’elle imprime sur le globe, se feront plus prégnants.

Nul doute que ce nouvel ordre mondial va particulièrement secouer les Américains, qui se sont habitués à régner presque sans partage sur la sphère technologique. D’aussi loin que je me souvienne – et nous sommes probablement nombreux dans ce cas –, ce sont toujours les entreprises implantées aux États-Unis qui ont imposé leurs produits et leurs valeurs aux utilisateurs du reste du monde. Fatalement, elles ont oublié (et, avec elles, les citoyens et dirigeants de ce pays) qu’elles imposaient de ce fait une domination assimilable à une « colonisation technologique ». Même si la Chine n’entend pas tirer profit de son avantage pour se lancer dans une telle entreprise de domination, il faut s’attendre, à l’échelle de la planète, à un profond bouleversement du paysage politique et économique : la mondialisation numérique n’épargnera personne.

Les crises du monde réel

Le combat de ces deux superpuissances pour la suprématie numérique paraît pourtant presque insignifiant au regard des deux crises que l’IA va déclencher : celle des emplois, qui vont disparaître en masse, et celle des inégalités, qui vont se creuser – aussi bien au niveau national qu’international.

En submergeant l’économie mondiale, la vague du deep learning va éradiquer des milliards d’emplois à tous les échelons de qualification – comptables, ouvriers sur les chaînes de montage, magasiniers, analystes de portefeuilles, contrôleurs qualité, chauffeurs routiers, assistants juridiques et même radiologues, pour n’en citer que quelques-uns. Les sociétés humaines ont réussi par le passé à absorber des chocs économiques similaires, liés à l’apparition de nouvelles technologies. Au XIXe et au XXe siècle, elles l’ont fait en reconvertissant des millions de paysans en ouvriers pour faire tourner les usines. Mais aucun de ces changements ne s’est produit avec une telle précipitation. Au vu de la rapidité actuelle des progrès technologiques et de leur adoption, mon pronostic est que l’intelligence artificielle sera techniquement en mesure de remplacer 40 % à 50 % des emplois aux États-Unis dans quinze ans. Il s’écoulera peut-être encore une dizaine d’années avant qu’on ne voie réellement disparaître tous ces emplois, mais la secousse qui ébranlera le marché du travail est bien réelle, de grande ampleur et imminente.

En même temps qu’augmentera le chômage, on verra les nouveaux magnats de l’IA accumuler des fortunes gigantesques. Uber est déjà l’une des start-up les plus chères du monde, et ce en reversant à ses chauffeurs 75 % environ des revenus gagnés sur chaque trajet. Dans ces conditions, imaginez la valorisation qu’il atteindrait si, en l’espace d’un ou deux ans, il parvenait à substituer à tous ses chauffeurs humains des voitures autonomes fonctionnant à l’intelligence artificielle ! Et que dire des banques si elles remplaçaient tous leurs agents de crédit par des algorithmes capables de générer des offres de prêt mieux conçues, avec des taux de défaut de paiement bien moindres, le tout sans aucune intervention humaine ? D’ici peu, des transformations analogues vont toucher des domaines comme le transport routier, l’assurance, la production industrielle ou encore la vente au détail.

Un autre facteur va concourir à la concentration du profit : au sein de chaque secteur, l’intelligence artificielle tend naturellement à favoriser les organisations économiques où le gagnant rafle tout. Le lien qui unit deep learning et données entretient un cercle vertueux par lequel les produits et les entreprises les plus performants se voient consolidés : avec plus de données, on développe un meilleur produit, ce qui séduit davantage d’utilisateurs, générant des données supplémentaires qui vont permettre d’améliorer encore le produit, et ainsi de suite. Ajoutons que les perspectives de gains liées à la détention de grandes quantités de données attirent les meilleurs talents de la discipline vers les compagnies les plus prestigieuses, ce qui a pour effet d’élargir encore la distance entre les leaders et les derniers du peloton.

Jusqu’à présent, la prédominance des biens de consommation physiques et les contraintes géographiques ont contribué à freiner la constitution de monopoles. (Les lois antitrust américaines n’ont pas fait de mal non plus.) Mais, à l’avenir, les produits et services numériques vont représenter une part croissante de la consommation mondiale ; parallèlement, les camions sans chauffeur et les drones autonomes vont faire dégringoler les coûts de transport des biens physiques. Au lieu de voir les profits de l’industrie se répartir entre différentes entreprises et différentes régions, nous allons assister à une concentration de plus en plus massive de ces sommes astronomiques entre les mains d’une poignée d’individus. Pendant ce temps-là, les files de demandeurs d’emploi ne cesseront de s’allonger.

Intelligence artificielle : le nouvel ordre mondial

Ces inégalités ne resteront pas confinées à l’intérieur des frontières nationales. La Chine et les États-Unis ont déjà pris une avance considérable, préparant le terrain pour un nouvel ordre mondial bipolaire. Le Royaume-Uni, la France et le Canada – pour ne citer qu’eux – possèdent d’excellents laboratoires scientifiques et des chercheurs en IA extrêmement compétents, mais il leur manque un écosystème riche en capital-risque et de vastes réserves d’utilisateurs capables de générer la ressource clé de cette nouvelle ère : les données. À mesure que les entreprises d’intelligence artificielle implantées aux États-Unis et en Chine amassent des données et des talents, le cercle vertueux évoqué plus haut leur garantit une amélioration et un avantage croissants, creusant un peu plus l’écart avec leurs concurrents, jusqu’à ne plus pouvoir le combler. Au sein de ces deux pays couvent les géants de l’IA qui, demain, vont s’imposer sur les marchés internationaux et s’enrichir grâce à des consommateurs disséminés aux quatre coins de la planète.

Simultanément, dans les usines, l’automatisation permise par l’IA va priver les pays en développement du seul avantage économique qu’ils aient jamais possédé : une main-d’œuvre à faible coût. Sur des marchés très étendus, on peut s’attendre à ce que les usines gérées par des robots se délocalisent pour se rapprocher des consommateurs situés en bout de chaîne. Ce faisant, elles empêcheront les pays pauvres de suivre la route qu’ont empruntée les « Tigres asiatiques », comme la Corée du Sud et Singapour, pour construire une économie prospère et tournée vers les technologies. Le résultat est le même : le fossé entre les nantis et les démunis de la planète est condamné à se creuser, sans qu’on connaisse, pour l’heure, aucun moyen de le combler.

L’organisation mondiale engendrée par l’intelligence artificielle va donc combiner deux traits majeurs : une économie où le vainqueur ne laisse aucun concurrent debout et une concentration de richesses sans précédent dans les coffres d’une poignée d’entreprises chinoises et américaines. C’est là que réside, à mon sens, le vrai danger potentiel de l’IA : des désordres sociaux et des crises politiques terribles, corollaires d’un chômage généralisé et d’inégalités criantes.

Toute cette confusion aura pour toile de fond une crise beaucoup plus intime, psychologique – en un mot, humaine : celle de la perte de sens. Pendant des siècles, l’homme a rempli ses journées par le travail, troquant son temps et sa sueur contre un toit et de la nourriture. Autour de cet échange, nous avons forgé des valeurs qui sont profondément enracinées dans notre culture. Beaucoup d’entre nous ont été conditionnés à tirer leur amour-propre de leur labeur quotidien. Parce qu’elle remet en cause ces valeurs, l’expansion de l’intelligence artificielle menace d’ébranler en un clin d’œil le sens que nous donnons à notre existence.

Il s’agit là de défis colossaux, mais pas insurmontables. Il y a quelques années, j’ai failli mourir. J’ai traversé une période de questionnements existentiels qui m’a transformé. Cette expérience m’a ouvert les yeux sur certains sujets, notamment sur les solutions possibles à la crise de l’emploi que l’IA, selon mes projections, ne manquera pas de déclencher. Mais il nous faudra garder une grande lucidité et accepter de soumettre à un examen philosophique méticuleux toutes les choses qui comptent vraiment dans nos vies – une tâche qui mettra à contribution autant nos cœurs que nos esprits. Dans les derniers chapitres de ce livre, j’esquisse ma propre vision d’un monde où les humains ne se contenteraient pas de cohabiter avec l’intelligence artificielle, mais s’épanouiraient grâce à elle.

Pour atteindre ce but – sur un plan aussi bien technologique que social et humain –, il nous faut d’abord comprendre le parcours qui nous a menés là où nous sommes. Transportons-nous donc quinze ans en arrière, à une époque où l’on se moquait de la Chine, désignée comme le royaume de la contrefaçon, et où la Silicon Valley se tenait, seule et fière, à la proue de la haute technologie.

* Le terme anglais, popularisé par l’homme d’affaires Warren Buffett, est moat, « douve ». Il est utilisé pour décrire un avantage compétitif détenu par une entreprise, agissant comme une protection face à la concurrence et garant de sa solidité. (Source : agence de notation Morningstar, Inc.) [Sauf indication contraire, toutes les notes de bas de page sont de la traductrice.]