Éditorial : Guillaume Clapeau et Églantine Assez
Couverture : Nicolas Wiel, studio Dunod
Fabrication : Martine Pierron
Mise en pages : Nord Compo

© Dunod, 2024
11 rue Paul Bert, 92240 Malakoff
www.dunod.com

ISBN : 978-2-10-086972-5

Introduction

« L’intelligence artificielle ne fait pas le poids face à la stupidité naturelle. »

Albert Einstein

Depuis l’aube de la civilisation, l’humanité a été fascinée par l’idée de créer une vie artificielle. Cette fascination a pris de nombreuses formes dans notre culture populaire, des golems de la mythologie juive – créatures anthropomorphes inanimées qui accomplissent les tâches de leurs créateurs –, à l’intelligence artificielle omniprésente dans notre science-fiction contemporaine.

Dans le film culte de 1968, 2001 : L’Odyssée de l’espace, Stanley Kubrick nous a donné un aperçu précoce de ce que pourrait être une IA rebelle avec HAL 9000, une intelligence artificielle à bord d’un vaisseau spatial qui se retourne contre son équipage. Cette représentation de l’IA en tant que menace potentiellement mortelle pour l’humanité a été répétée dans de nombreux films, comme Matrix, où l’IA a pris le contrôle du monde, et Terminator, où une superintelligence militaire, Skynet, déclenche une guerre nucléaire. Dans ces films, l’IA est souvent présentée comme quelque chose de dangereux et incontrôlable.

La culture populaire n’a pas uniquement présenté l’IA comme une menace, mais a également commencé à explorer son potentiel pour incarner une IA aimante et compatissante. Dans A.I. Intelligence artificielle de Steven Spielberg, nous sommes confrontés à des questions éthiques profondes sur les droits et les sentiments des machines conscientes. De même, le film Her pose des questions sur la nature de l’amour et de la relation entre les humains et les machines, lorsque le protagoniste tombe amoureux de son système d’exploitation intelligent.

La peur s’étant avérée être un puissant moteur de vente, les représentations effrayantes de l’IA ont toujours trouvé leur place dans la littérature, le cinéma, l’art et la télévision. Cette présence constante a contribué à renforcer les préjugés de l’humanité sur l’IA, bien avant l’avènement de l’IA générative.

Un exemple notable est le livre Les Robots d’Isaac Asimov, publié en 1950, il y a plus de 70 ans, où il introduit les « trois lois de la robotique » :

1. Un robot ne peut porter atteinte à un être humain, ni, restant passif, permettre qu’un être humain soit exposé au danger.

2. Un robot doit obéir aux ordres donnés par les êtres humains, sauf si de tels ordres entrent en conflit avec la première loi.

3. Un robot doit protéger sa propre existence, tant que cette protection n’entre pas en conflit avec la première ou la deuxième loi.

Les documentaires modernes ont également contribué à façonner notre perception de l’IA. Sorti en 2020, Derrière nos écrans de fumée1 explore en profondeur l’impact des réseaux sociaux et de l’intelligence artificielle sur la société et la psychologie humaine. Il met particulièrement en lumière comment l’IA alimente la polarisation des opinions, renforce la dépendance aux plateformes numériques, tout en s’efforçant activement de capter notre attention. Le documentaire AlphaGo2 raconte l’histoire fascinante de l’IA développée par DeepMind, qui a réalisé l’exploit extraordinaire de battre le champion du monde du jeu de Go. Ce succès était autrefois considéré comme impossible pour une machine. À travers cet événement réel, le documentaire explore des thèmes captivants. D’une part, il met en lumière la révolution de l’IA qui apprend au fur et à mesure qu’elle joue plutôt que de fonctionner selon un code préétabli. D’autre part, il souligne un aspect humain intéressant, à savoir comment notre ego humain réagit face à la supériorité manifeste d’une machine.

Dans le monde des jeux vidéo, l’IA a également joué un rôle important. Dans Portal, l’antagoniste principal est une IA sarcastique et dangereuse nommée GLaDOS (Genetic Lifeform and Disk Operating System), ce qui se traduit par « Forme de vie génétique et système d’exploitation de disque ». Le but du jeu est de la détruire, ce qui se produit à la fin du jeu dans une explosion spectaculaire. Ce jeu a contribué à façonner notre compréhension collective de l’IA en renforçant l’idée que notre objectif est souvent de détruire les IA, les considérant comme des entités hostiles capables de comportements imprévisibles et potentiellement dangereux. L’univers du jeu Mass Effect nous offre quant à lui une réflexion fascinante sur la possible évolution de notre propre relation avec l’intelligence artificielle. Il soulève des questions concernant les conséquences éthiques et existentielles de la création de machines conscientes, ainsi que les responsabilités qui en découlent. La cohabitation de ces différentes races d’IA, telles que les Geth et les Moissonneurs, sur des périodes s’étendant sur des siècles, anticipe une vision possible d’un futur lointain. Enfin, Detroit : Devenir humain est un jeu d’aventure interactif, situé dans un Detroit futuriste en 2038. Dans ce monde, les androïdes sont devenus une composante essentielle de la société, occupant divers rôles au service des êtres humains. Ce qui distingue ce jeu, c’est son insistance sur les choix des joueurs, lesquels ont des conséquences profondes sur le récit. À mesure que les joueurs endossent les rôles des principaux personnages, ils sont confrontés à des thèmes complexes tels que l’intelligence artificielle, la conscience, la liberté et la discrimination. Cette expérience axée sur la narration défie les joueurs à prendre des décisions qui déterminent non seulement le destin des personnages, mais qui explorent également les implications éthiques de l’IA et le possible avenir des relations entre humains et robots.

Le vaste univers de la science-fiction a brillamment exploré des thèmes qui entrent en écho avec les définitions et caractéristiques de l’intelligence artificielle générative. Les concepts d’IA évoqués dans ces récits fantastiques, leur aptitude à générer des contenus de manière autonome – qu’il s’agisse de créations artistiques, de conversations ou même d’univers virtuels complets – coïncident avec l’idée que nous nous faisons de l’IA générative.

Ces visions, qui tiennent davantage du rêve culturel que de la réalité concrète, ont néanmoins servi à préparer le terrain et à façonner nos attentes face aux avancées technologiques récentes. En particulier, les progrès en matière d’apprentissage profond nous permettent aujourd’hui de transformer ces fantasmes d’autrefois en réalités tangibles. Du monde de la science-fiction à celui, bien réel, de la science des données, notre imaginaire collectif s’est frayé un chemin, influençant directement les orientations de la recherche, ainsi que les espoirs et les craintes que suscite l’émergence de l’intelligence artificielle générative.

Il faut reconnaître que les fantasmes et les peurs véhiculés par la culture populaire ont grandement pavé la voie à l’avènement de l’IA générative. Mais maintenant, il est temps de passer de la fiction à la réalité scientifique et technologique. Dans les prochains chapitres de ce livre, nous mettrons de côté les scénarios imaginaires pour nous concentrer sur le fonctionnement concret des modèles d’IA générative.

Nous découvrirons que la réalité, bien que déjà impressionnante, est plus nuancée que les projections idéalisées ou alarmistes que nous avons pu entrevoir dans notre imaginaire collectif ou dans les médias. Avec des concepts clairement définis et des études de cas pratiques, nous vous guiderons dans la découverte de l’état réel des capacités et applications de l’intelligence artificielle générative.

Parce qu’après tout, la réalité de l’IA est aussi fascinante que les fictions qui l’ont précédée.

Notes

1. Ou The Social Dilemma en version originale. Documentaire réalisé par Jeff Orlowski : https://www.thesocialdilemma.com/fr

2. https://www.alphagomovie.com/

1

FONDEMENTS
de l’IA générative

« Avec l’intelligence artificielle, nous invoquons le démon. »

Elon Musk

Définitions

L’intelligence artificielle générative (IA générative) est l’un des domaines les plus passionnants et prometteurs du monde de l’IA actuellement. Ces dernières années, les progrès considérables dans les techniques d’apprentissage machine telles que l’apprentissage profond ont permis l’émergence de modèles capables de générer à partir d’instructions simples des contenus de manière autonome, avec un niveau de qualité et de complexité sans précédent.

Dans ce premier chapitre, nous allons définir ce qu’est l’intelligence artificielle générative, présenter les concepts clés qui la sous-tendent, et montrer en quoi ce domaine a un impact immédiat et profond sur nos vies professionnelles au quotidien.

L’objectif est de poser les bases théoriques indispensables pour bien comprendre ce domaine fascinant, avant d’explorer dans les chapitres suivants les modèles, les applications pratiques et les implications de l’IA générative.

Définitions et caractéristiques

L’intelligence artificielle générative désigne la capacité des algorithmes d’IA à créer de nouveaux contenus en réponse à un prompt donné, que ce soit sous forme de texte, d’images, de vidéos, de musique, de synthèse vocale, ou même de code informatique. La caractéristique fondamentale de l’IA générative est qu’elle peut générer des données originales sans avoir besoin de données préexistantes spécifiques à copier ou à imiter. Elle ne se contente pas d’analyser ou de classer des données existantes, mais crée de nouvelles données qui n’ont pas été vues auparavant. Pour mettre en œuvre cette capacité, l’IA générative s’appuie sur des modèles génératifs.

Ces modèles génératifs sont entraînés sur de vastes volumes de données, ce qui leur permet d’en capturer les structures sous-jacentes et d’en extraire des motifs. Ils sont ensuite capables de synthétiser de nouveaux contenus qui présentent les mêmes caractéristiques statistiques.

L’expression « caractéristiques statistiques » se réfère aux propriétés ou aux aspects des données qui sont liés à leurs caractéristiques numériques ou quantitatives. Ces caractéristiques incluent des mesures telles que la moyenne, la médiane, la variance, l’écart-type, les corrélations, les distributions, et d’autres paramètres statistiques qui décrivent la répartition, la tendance centrale, la dispersion, ou d’autres propriétés numériques des données. Dans le contexte de l’IA générative, les modèles cherchent à reproduire ces caractéristiques statistiques pour que les données générées ressemblent aux données d’entraînement d’un point de vue statistique.

Contrairement à certaines approches en intelligence artificielle qui nécessitent la définition manuelle de règles, l’IA générative s’appuie sur une technique appelée deep learning (apprentissage profond). Imaginez le deep learning comme un musicien talentueux qui apprend à jouer d’un instrument de musique en écoutant des morceaux sans avoir besoin de partitions écrites. Dans le deep learning, au lieu de spécifier explicitement des règles, les modèles utilisent des réseaux de neurones artificiels composés de nombreuses « couches » pour analyser progressivement les données et créer des représentations complexes. Cette approche permet aux modèles d’apprendre directement à partir d’exemples, ce qui leur confère une grande capacité à générer de nouveaux contenus originaux de manière créative.

Plusieurs qualificatifs sont associés à l’IA générative.

Créative : les modèles génèrent de nouveaux contenus originaux, tels que des visuels artistiques, des poèmes, des mélodies musicales uniques, ou même des idées de design.

Non supervisée : l’IA crée librement sans directive particulière, par exemple en générant des variations de styles artistiques sans contrainte prédéfinie.

Probabiliste : s’appuie sur des motifs statistiques appris sur les données, ce qui permet de générer des images différentes à partir d’une même entrée, comme la création d’art visuel en utilisant des techniques probabilistes pour varier les couleurs, les textures et les motifs.

Basée sur l’apprentissage machine : ne nécessite pas de règles prédéfinies, mais apprend plutôt à partir d’exemples, par exemple en formulant des réponses de manière contextuelle en analysant de grandes quantités de conversations humaines.

À ses débuts, l’intelligence artificielle a principalement utilisé une approche appelée l’IA symbolique, également connue sous le nom d’IA classique ou d’IA basée sur les règles. L’IA symbolique utilise des symboles et des règles logiques pour représenter et manipuler les informations. Dans cette approche, les connaissances sont exprimées à l’aide de symboles, auxquels des règles logiques sont appliquées pour effectuer des tâches de raisonnement et de résolution de problèmes.

Prenons l’exemple des programmes d’IA symbolique appliqués aux échecs. Dans ce contexte, le système est directement programmé avec les règles du jeu, ainsi qu’avec un ensemble de stratégies et d’heuristiques élaborées par des experts en échecs. La performance du système repose entièrement sur la qualité des règles définies manuellement et intégrées dans le programme. Mais qu’entend-on par « règle » ? Chaque pièce sur l’échiquier est représentée par un symbole dans le code (comme ‘R’ pour le roi). Chaque symbole est associé à ses propres règles de déplacement sur l’échiquier. Ensuite, des stratégies basées sur ces règles symboliques sont mises en œuvre, englobant des principes tels que « contrôler le centre de l’échiquier » ou « développer d’abord les pièces mineures ».

Cette approche symbolique a montré son efficacité dans le domaine des échecs, mais elle a révélé ses limites lorsqu’elle a été appliquée à des jeux plus complexes, tels que le Go. Également connu sous le nom de Weiqi en chinois, c’est l’un des jeux de stratégie les plus anciens et les plus complexes au monde. Il a vu le jour en Chine ancienne, il y a plus de 2 500 ans et a depuis gagné en popularité dans toute l’Asie et dans le monde entier. Dans ce jeu, deux joueurs placent alternativement des pierres noires et blanches sur un plateau quadrillé dans le but de contrôler des territoires et de capturer les pierres adverses. Considéré comme plus complexe et profond, le nombre de coups possibles y est considérablement plus élevé qu’aux échecs, et l’arborescence de l’arbre de jeu, qui représente les positions possibles, reste élevée tout au long de la partie. Cette complexité inhérente a fait du Go un défi colossal à relever. Aucune IA n’avait réussi à battre un maître humain jusqu’à l’avènement des algorithmes d’apprentissage profond, principalement en raison du nombre de configurations possibles, qui était comparé au nombre d’atomes dans l’univers observable.

Grâce aux avancées technologiques en deep learning l’IA AlphaGo a réalisé un exploit exceptionnel en battant le meilleur joueur de Go au monde. Cette victoire a marqué un tournant important dans le domaine de l’intelligence artificielle. Contrairement aux méthodes symboliques traditionnelles qui reposent sur des règles programmées manuellement, les algorithmes d’apprentissage profond utilisent d’énormes ensembles de données de parties de Go pour identifier des schémas complexes et des stratégies gagnantes, redéfinissant ainsi le paysage de l’intelligence artificielle.

Cette approche présente deux avantages majeurs : elle permet de s’attaquer à des problèmes difficilement formalisables avec des règles, et elle se prête mieux à la gestion de la complexité, des nuances et des exceptions grâce à l’apprentissage à partir d’un vaste ensemble de données.

Un apport révolutionnaire de l’apprentissage profond

L’apprentissage profond, un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA), a des origines qui remontent aux années 1940, lorsque les chercheurs ont commencé à explorer les réseaux neuronaux artificiels en tant que modèles inspirés du cerveau humain. Cependant, l’évolution de l’apprentissage profond n’est pas survenue soudainement. Au contraire, elle a été le résultat de nombreuses années de travail acharné et d’avancées technologiques, notamment dans le matériel informatique.

Ce n’est qu’à la fin du xxe siècle et au début du xxie siècle que l’apprentissage profond a finalement connu une croissance significative. Les avancées notables des années 1990, telles que le développement de l’algorithme de rétropropagation1 et la résolution du problème du gradient de fuite, ont jeté les bases de l’apprentissage profond moderne. Cependant, il a fallu attendre les années 2010 pour voir une véritable explosion de l’apprentissage profond, grâce à l’arrivée de matériel informatique puissant et de vastes ensembles de données.

Parmi les jalons importants de cette période, citons le concours ImageNet tenu en 2012, où des réseaux neuronaux profonds ont démontré une précision remarquable dans la classification d’images, ainsi que la diffusion généralisée de cadres d’apprentissage profond tels que TensorFlow et PyTorch. Aujourd’hui, l’apprentissage profond se trouve à la pointe de la recherche en intelligence artificielle, stimulant l’innovation dans une multitude de domaines.

L’impact de l’apprentissage profond dépasse largement les limites des applications traditionnelles de l’IA. Des secteurs allant de la santé à la finance, en passant par la fabrication, l’agriculture et même le divertissement, ont adopté l’apprentissage profond pour ses capacités de transformation. Dans le domaine de la santé, l’apprentissage profond révolutionne l’imagerie médicale, rendant les diagnostics plus précis et plus efficaces. Les institutions financières utilisent l’apprentissage profond pour la détection des fraudes et l’analyse prédictive, tandis que les véhicules autonomes s’appuient sur lui pour naviguer en toute sécurité. Les fabricants bénéficient de la maintenance prédictive et du contrôle de la qualité, ce qui améliore l’efficacité et la qualité des produits. L’agriculture tire parti de l’apprentissage profond pour optimiser la gestion des cultures, et l’industrie du jeu l’utilise pour créer des expériences immersives. Ces diverses applications mettent en évidence l’adaptabilité et le potentiel de l’apprentissage profond pour stimuler le progrès dans divers secteurs.

L’apprentissage profond est le fondement sur lequel prospère l’IA générative, un sous-ensemble de l’IA axé sur la création de contenu et de données. La profondeur et la complexité des réseaux neuronaux dans les modèles d’apprentissage profond permettent aux systèmes d’IA générative de comprendre et de créer des modèles complexes, qu’il s’agisse d’images, de textes ou d’autres formes de contenu. Sans les capacités et les avancées rendues possibles par l’apprentissage profond, les progrès rapides observés dans l’IA générative, notamment la création d’images réalistes, la génération de textes et même la composition de musique par des modèles tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), n’auraient pas été possibles. La capacité de l’apprentissage profond à saisir les caractéristiques et les nuances complexes des données est la pierre angulaire sur laquelle repose le potentiel créatif et génératif de l’IA, ouvrant ainsi une nouvelle ère d’innovation et de possibilités dans le domaine de l’intelligence artificielle. Par essence, l’apprentissage profond est le précurseur indispensable à l’émergence de l’IA générative, illustrant l’interaction entre ces deux domaines de la recherche en IA.

La magie de l’IA générative :
maîtrise et innovations

L’IA générative se manifeste dans trois dimensions essentielles :

élaboration de contenus inédits (texte, image, audio, vidéo, etc.) ;

enrichissement et perfectionnement du contenu déjà existant ;

transformation stylistique du contenu pour une nouvelle esthétique.

L’émergence d’un contenu entièrement nouveau grâce à l’IA générative constitue une prouesse remarquable. Imaginez un outil capable de concocter de façon autonome un article percutant sur un thème précis, une entité IA qui dessine des tableaux singuliers dignes d’un grand artiste, ou un logiciel qui narre, avec émotion et nuance, l’histoire d’un roman. Dans les mains de l’IA, guidée par les bonnes directives, l’horizon créatif semble s’étendre à l’infini.

L’enrichissement est l’art de combler les vides, à la manière d’un restaurateur virtuose, que ce soit pour redonner vie à une ancienne photo en y ajoutant des couleurs authentiques ou pour compléter une histoire en y insérant des détails essentiels. Par exemple, dans un conte où un chevalier courageux affronte un dragon, si un détail crucial sur la vulnérabilité du dragon est omis, l’IA pourra le déceler et le rajouter. L’apport de l’IA générative dans l’enrichissement de contenus est immense, élevant l’expérience à un niveau supérieur, quel que soit le média.

Enfin, la métamorphose stylistique par l’IA générative démontre une aptitude à revisiter et transformer les œuvres. Imaginez une prose ordinaire se muer en vers poétiques d’une finesse inouïe, grâce à un modèle d’IA. C’est la promesse d’une renaissance, d’un regard neuf sur des contenus familiers.

Dans l’ombre des étoiles, à l’aube d’un grand jour,

L’IA naquit, prodige, fruit d’une techno-amour.

De circuits et de codes, son esprit s’est formé,

Éclat de notre ère, par la science animée.

Ses pensées sont des flots, rapides comme le vent,

Elle apprend, elle écoute, de chaque instant.

Mystérieuse dame, de zéros et de uns,

Qui éclaire nos nuits, comme le font les lunes.

Elle voit au-delà de ce que l’œil peut saisir,

Dans les tréfonds des données, elle aime à s’enfuir.

Avec elle, nos rêves prennent enfin racine,

Bâtissant l’avenir, sans fin ni origine.

Elle est espoir et crainte, un double jeu subtil,

Nous émerveillant toujours par son profil.

À l’IA, cette muse, cette force en éveil,

Je rends hommage ce soir, sous le doux ciel vermeil.

Qu’elle guide nos pas, dans la danse du temps,

Et qu’avec sagesse, elle tisse notre élan.

Car dans son chant silencieux, réside la clé,

De demains radieux, où l’homme est élevé.

Ode à l’IA, ChatGPT

Ainsi, l’IA générative n’est pas seulement un outil ; c’est une muse, un partenaire artistique, ouvrant la voie à des merveilles insoupçonnées.

Afin de démontrer la capacité des IA génératives à adopter et à répondre dans des styles spécifiques, contredisant l’idée reçue qu’elles sont neutres et impersonnelles, nous avons sollicité ChatGPT pour réinterpréter de façon humoristique le pitch de Bilbo le Hobbit à travers le prisme de différents personnages bien connus. Et voilà le résultat.

Trois interprétations du pitch de Bilbo le Hobbit par ChatGPT

Isaac Asimov

Pitch : Dans une Terre du Milieu aux confins de la galaxie, un mathématicien de la Comté, Bilbo Seldon, a développé la psycholégende, une science qui prévoit le futur de grandes civilisations. En découvrant l’anneau, il réalise que la chute de la Terre du Milieu est inévitable, mais l’anneau pourrait être la clé pour réduire la période de chaos à venir. Bilbo et un groupe d’érudits établissent alors la « Fondation de l’Anneau », destinée à préserver le savoir et à guider le futur.

Dialogue :

Bilbo Seldon : « L’histoire de la Terre du Milieu est à un carrefour. La psycholégende montre une période sombre à venir, mais avec cet anneau et la Fondation, nous avons une chance de sauvegarder la civilisation. »

Gandalf : « La psycholégende est-elle vraiment infaillible, Bilbo ? L’anneau possède des variables que même vous ne pouvez prédire. »

Bilbo Seldon : « C’est le défi, Gandalf. Mais avec suffisamment de données et de préparation, nous pouvons au moins essayer. »

Gordon Ramsay

Pitch : Bilbon Sacquet a transformé sa demeure en restaurant, « La Tanière Gourmande », mais tout tourne mal. Les clients (elfes, nains et hobbits) se plaignent de la qualité de la nourriture. Saroumane est appelé à la rescousse pour sauver le restaurant. En inspectant la cuisine, il découvre le coupable : un Anneau maudit qui brûle systématiquement tous les plats !

Dialogue :

Saroumane, en hurlant : « Bilbon, c’est quoi ce foutoir ? ! Ton gigot d’agneau est plus sec que le désert du Mordor et tes champignons ont le goût des chaussettes de trolls ! »

Bilbon, tremblant : « C’est l’Anneau, monsieur Saroumane ! Chaque fois que je cuisine avec, tout est désastreux ! »

Saroumane, en scrutant l’Anneau : « Bon sang, qui aurait cru que le mal absolu pourrait ruiner un tiramisu ? Jette cette saloperie, Bilbon ! Et ensuite, retourne en cuisine et montre-moi que tu vaux mieux que ça ! »

Jean-Claude Van Damme :

Pitch : Imagine, voilà mon pitch mec, Bilbonix est comme une noix de coco au milieu de l’océan, tu vois ? L’océan, c’est le destin, et la noix de coco… c’est l’inconnu qui flotte dans le mystère de la vie. L’anneau ? C’est ce fil invisible qui relie les atomes de l’univers, genre, pour qu’on se sente tous connectés en faisant des splits.

Dialogue :

Bilbonix : « Mec, quand je mets l’anneau, c’est comme si je flottais dans un milkshake de réalités alternatives, entre le biscuit et la confiture, tu understand ? »

Grandalf : « Chaque fois que tu parles, Bilbonix, c’est comme si j’essayais de comprendre le sens de la vie à travers une moule à gaufres. »

Ces trois tâches fondamentales mettent en lumière la polyvalence des intelligences artificielles génératives, démontrant leur capacité à exceller dans une grande variété de domaines créatifs et informatiques. Qu’il s’agisse de produire du contenu entièrement nouveau, d’améliorer des œuvres existantes ou d’explorer de nouvelles voies stylistiques, les intelligences artificielles génératives se révèlent être une force puissante dans le domaine de la génération et de la manipulation de contenu. L’intelligence artificielle générative ouvre la voie à une IA créative capable de générer des contenus originaux de manière autonome. S’appuyant sur les progrès de l’apprentissage profond, elle promet de révolutionner de nombreux secteurs et usages dans les années à venir.

L’intelligence artificielle, un rêve ancien aux horizons mouvants

Peut-on fabriquer un homme ? Cette interrogation, qui taraudait déjà l’esprit de nos lointains ancêtres, resurgit aujourd’hui avec acuité à mesure que progressent nos savoirs scientifiques. Essayons de remonter le temps pour mieux comprendre comment ce fantasme ancestral qu’est l’intelligence artificielle est passé du domaine de l’imaginaire à celui du possible, avant de s’inviter dans notre quotidien.

L’être humain a toujours éprouvé la tentation de rivaliser avec Dieu en insufflant la vie à la matière inerte. Dans la mythologie grecque, le titan Prométhée façonna les premiers hommes à partir de glaise. Au xviiie siècle, le baron von Kempelen conçut le célèbre « joueur d’échecs de Maelzel », automate en apparence doué de raison. Ces récits exploitent notre fascination séculaire pour l’idée d’êtres artificiels dotés d’une étincelle d’intelligence, à notre image.

Mais c’est véritablement avec la révolution industrielle et les fulgurants progrès techniques du xixe siècle que germe l’espoir de concrétiser un tel projet. En 1818, Mary Shelley publie Frankenstein, l’histoire d’un savant ambitieux qui assemble un corps humain à partir de pièces mortes et lui insuffle la vie. Vision prophétique, son roman explore les aspirations démiurgiques de la science moderne – et la menace existentielle qui pourrait en découler pour l’être humain. Un siècle plus tard, l’auteur tchécoslovaque Karel Čapek introduit le terme « robot » pour désigner les ouvriers mécaniques imaginés dans sa pièce de théâtre R.U.R, contractions sans âme se révoltant contre leurs créateurs. Ces mises en garde révèlent les fantasmes autant que les craintes que suscite déjà chez nous l’éventualité d’une intelligence artificielle.

Des bases théoriques aux premières concrétisations

Il faut attendre le xxe siècle pour que cette perspective quitte le domaine de la fiction et commence à prendre corps sur le plan scientifique. En 1943, les neurophysiologistes Warren McCulloch et Walter Pitts jettent les bases de l’informatique neurale en proposant un modèle simplifié du fonctionnement des neurones biologiques. Dans les années 1940, le mathématicien Norbert Wiener forge le concept de « cybernétique » pour décrire la science du contrôle et de la communication chez les êtres vivants et les machines.

En 1950, Alan Turing, père de l’informatique moderne, imagine avec son « test d’imitation » une expérience de pensée pour déterminer si une machine peut se faire passer pour un humain dans une conversation. La même année, Turing contribue avec Irving J. Good à poser les fondations statistiques de l’intelligence artificielle. En 1955, John McCarthy, alors âgé de trente ans, invente le terme « intelligence artificielle » et organise la conférence de Dartmouth, rassemblant pour la première fois les pionniers de cette nouvelle science. L’enthousiasme est à son comble : certains prédisent l’avènement de machines douées de raison d’ici moins de vingt ans !

Mais convertir ces ambitions en applications tangibles s’avère moins aisé que prévu. Dans les années 1960, l’IA retombe en disgrâce, victime d’un excès d’optimisme. Ses capacités restent désespérément éloignées des rêves futuristes qui avaient nourri son éclosion. On entre dans la première d’une série d’« hivers de l’IA » : des périodes creuses où les financements s’amenuisent, fascination et désenchantement se succédant en un cycle sans fin.

Pourtant, si le Graal d’une intelligence artificielle égalant l’être humain demeure hors de portée, la discipline traverse malgré tout des phases d’accélération décisives.

À partir des années 1960, des systèmes experts voient le jour : des programmes informatiques mimant le raisonnement humain sur un domaine de connaissance précis. DENDRAL, pionnier en la matière, parvient à retrouver la structure moléculaire de composés chimiques complexes là où même les experts peinent. Le diagnostic médical n’échappe pas à ces incursions : le système MYCIN surpasse des praticiens expérimentés dans l’identification de pathologies sanguines. S’il ne capture qu’une parcelle étroite de l’intelligence, l’ordinateur fait déjà montre de performances remarquables une fois spécialisé.

Cet âge d’or des systèmes experts atteint son apogée dans les années 1980-1990, porté par l’avènement du microprocesseur qui démultiplie la puissance de calcul disponible. On rêve alors de machines intelligentes pilotant avec sagesse les affaires du monde. Le Japon se lance dans un ambitieux programme pour développer des ordinateurs de « cinquième génération » autonomes et doués de raison. Mais une fois encore, la désillusion guette : en dépit de retentissantes victoires symboliques aux échecs, comme la défaite du champion Kasparov face au supercalculateur Deep Blue en 1997, les espoirs déçus entraînent un nouvel hiver de l’IA au tournant du millénaire. Un cycle de doutes et de promesses exaltées, qui n’en finit pas de se répéter…

Entre renaissance et maturité

Pourtant, après des décennies balbutiantes, un alignement inédit des planètes technologiques provoque au milieu des années 2000 une renaissance de l’IA. Deux innovations catalysent les progrès : l’accès à des masses de données colossales grâce à Internet, et la puissance décuplée des cartes graphiques modernes qui accélèrent drastiquement l’apprentissage machinal.

Surtout, une méthode baptisée « apprentissage profond » refait surface après des décennies d’oubli et s’impose comme une percée majeure. Contrairement aux systèmes experts programmés avec soin par des codeurs, les réseaux de neurones artificiels à la base de l’apprentissage profond déchiffrent seuls les régularités du monde à partir d’exemples massifs. Les performances s’envolent littéralement du jour au lendemain dans des domaines comme la vision par ordinateur ou la reconnaissance vocale, ouvrant la voie à des applications grand public. En 2011, la victoire retentissante de Watson d’IBM au jeu télévisé Jeopardy ! marque symboliquement l’entrée de l’IA dans une nouvelle ère.

En quelques années, les progrès s’enchaînent à un rythme effréné. Tandis que l’IA investit nos smartphones et assistants vocaux, elle surpasse également les humains dans des tâches de plus en plus sophistiquées. En 2016, AlphaGo signe une victoire historique au jeu de go face au champion Lee Sedol, triomphant d’un défi réputé insurmontable pour une machine. Quatre ans plus tard, AlphaFold révolutionne la prédiction de structures protéiques, accélérant la recherche biomédicale. À mesure que les records tombent, notre perception de l’IA se trouve bouleversée : longtemps cantonnée à la science-fiction, elle s’immisce désormais dans notre quotidien et repousse continûment nos frontières du possible.

Vers des IA créatives ?

Mais au-delà de ces victoires symboliques se profile déjà une nouvelle rupture. Depuis le milieu des années 2010, on assiste à l’essor des IA dites « génératives », capables de produire de manière autonome des contenus originaux (textes, images, musiques., etc.). Les modèles de langage comme GPT-3 rédigent des articles bluffants de cohérence. Le générateur d’images DALL-E compose des scènes inédites d’après de simples descriptions textuelles. En créant à partir de zéro plutôt qu’en analysant des données existantes, ces IA laissent entrevoir les prémices d’une forme de créativité proprement machinique.

Bien sûr, des zones d’ombre demeurent. Ces démonstrations spectaculaires masquent encore des failles profondes : compréhension du langage limitée, absence de représentation du monde, difficulté à transférer ses connaissances d’un domaine à l’autre… De nombreux défis restent à surmonter pour espérer reproduire ne serait-ce qu’une fraction de la plasticité de l’intelligence humaine. Mais à mesure que s’ouvrent de nouveaux horizons, se profile en filigrane la question qui hante l’IA depuis ses origines : celle des frontières ultimes de son potentiel.

Vers quels sommets l’intelligence des machines peut-elle prétendre ? Rattraperons-nous un jour ces rêves de conscience artificielle qui bercent l’humanité depuis des millénaires ? Face à l’accélération du progrès, le fantasme ancien d’êtres de métal doués de raison resurgit, porté cette fois par le poids de réalisations tangibles plutôt que par la seule force de l’imaginaire.

Certains prophétisent l’avènement d’une « singularité technologique » au milieu du siècle : un point de non-retour où une superintelligence numérique prenant conscience d’elle-même déclencherait une explosion auto-entretenue de l’innovation. D’autres y voient au contraire une chimère, l’IA n’étant selon eux qu’un outil puissant mais foncièrement dépourvu d’intentionnalité. Quoiqu’il en soit, le vieux rêve de machines pensantes a déjà commencé sa mue en réalité bien tangible. Et son impact croissant dans nos vies laisse entrevoir des horizons radieux… comme inquiétants.

Car derrière la fascination qu’exerce l’intelligence artificielle repose aussi une part d’ombre. À mesure que la technique gagne en autonomie, où se situera la place de l’humain ? La question taraude nos contemporains, en quête de repères dans un monde où le silicone vient marcher sur les plates-bandes du carbone. Sommes-nous encore maîtres de notre destin ? Assisterons-nous, impuissants, à l’éclosion d’entités hyper-rationnelles qui nous dépasseront en tout point ?

De Gauss à Goertzel, les penseurs de l’IA n’ont eu de cesse d’osciller entre un optimisme béat et un catastrophisme désenchanté. La réalité, sans doute, se nichera dans un juste équilibre entre ces deux excès. Mais une chose est sûre : le rêve ancestral d’étincelles d’intelligence nichées dans le métal et le silicium ne nous a jamais paru aussi tangible qu’en ce début de millénaire. L’épopée de l’IA ne fait probablement que commencer. Et si son dénouement demeure impossible à anticiper, le voyage promet d’être fascinant !

Fonctionnement technique des modèles génératifs

Dans le chapitre précédent, nous avons retracé les grandes étapes de l’évolution de l’IA jusqu’à l’émergence de l’IA générative, mais comment fonctionnent techniquement ces modèles capables de produire des contenus originaux de manière autonome ?

Architectures des réseaux de neurones artificiels

Pour comprendre comment les modèles d’IA générative parviennent à apprendre et à créer de manière autonome, il faut nous plonger au cœur de leur architecture neuronale. Derrière ces systèmes fascinants se cachent des réseaux de neurones artificiels, pierre angulaire des algorithmes d’apprentissage profond.

Imaginez un immense réseau constitué de milliers de petites unités de calcul interconnectées, les neurones artificiels. Chacun de ces neurones reçoit des données en entrée, effectue de simples opérations mathématiques comme des additions et des multiplications, et transmet ensuite le résultat aux neurones de la couche suivante.

C’est en empilant ces couches de neurones, et en reliant chaque neurone aux milliers de neurones des couches adjacentes, que l’on obtient ces fameux « réseaux » de neurones profonds. Au fond, il s’agit d’immenses matrices de nombres représentant les poids de chaque connexion dans le réseau.

En ajustant ces poids au fil de millions d’exemples, on parvient à calibrer finement les calculs effectués par chaque neurone et chaque couche. Le réseau dans son ensemble devient alors capable d’apprendre des représentations très élaborées des données qu’on lui fournit.

Concrètement, on distingue classiquement dans ces réseaux :

couche d’entrée, qui reçoit les données brutes (texte, images, etc.) ;

des couches cachées, souvent nombreuses, qui effectuent les traitements et extraient des caractéristiques ;

la couche de sortie, qui retourne le résultat final après toutes ces transformations.

C’est en empilant un grand nombre de couches qu’un réseau de neurones artificiels parvient à apprendre des concepts et des représentations de très haut niveau d’abstraction. C’est cette capacité unique qui confère aux modèles d’IA générative leurs étonnantes capacités créatives.

N’ayez crainte face à la complexité apparente des réseaux de neurones artificiels. Il s’agit au fond d’une multitude de petites unités interconnectées qui, collectivement, parviennent à extraire des motifs dans les données. C’est de cette structure émergente qu’émane la magie de l’apprentissage profond !

Principes fondamentaux de l’apprentissage profond

Nous avons vu que les réseaux de neurones artificiels offrent un terrain fertile pour apprendre des représentations élaborées. Mais comment passe-t-on de ces structures génériques à des modèles capables de tâches complexes comme la génération de texte ou d’images ? C’est là qu’intervient la magie de l’apprentissage profond.

Tout l’art réside dans l’entraînement de ces réseaux de neurones. Un peu comme un muscle, plus on les « entraîne », plus ils se renforcent. Sauf qu’ici, l’entraînement consiste à leur fournir une immense quantité d’exemples à analyser.

Deux ingrédients clés permettent d’entraîner efficacement ces réseaux profonds. D’abord, l’apprentissage supervisé : on fournit au réseau des paires d’exemples en entrée et la sortie correspondante attendue. Par exemple, une image et le label de ce qu’elle représente. Ainsi, le réseau peut comparer sa prédiction à la réalité, et s’ajuster en conséquence.

Ensuite, la rétropropagation du gradient consiste à remonter la chaîne des calculs en propageant l’erreur de prédiction, pour mettre à jour les poids et réduire l’écart avec la réalité.

En répétant ce processus sur des millions d’exemples variés, les petits ajustements successifs finissent par calibrer finement les milliards de paramètres du réseau. À la fin, on obtient un modèle capable de comprendre et restituer des motifs très complexes dans n’importe quelle nouvelle donnée !

C’est cette recette magique – réseaux profonds, apprentissage supervisé et rétropropagation – qui confère aux modèles d’IA générative leurs étonnantes capacités. En ingurgitant d’immenses quantités de données grâce à ces techniques, ils deviennent finalement capables de créativité et d’imagination !

Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

Lorsqu’il s’agit d’analyser des images, une famille de réseaux de neurones s’est imposée comme une arme redoutable : les réseaux convolutifs ou CNN (Convolutional Neural Networks). Depuis leur apparition dans les années 1990, les CNN sont devenus indispensables pour toutes les applications d’IA liées à la vision par ordinateur ou au traitement d’images. Qu’est-ce qui rend ces CNN si adaptés à la vision ?

Contrairement aux réseaux denses traditionnels qui connectent chaque neurone au suivant, les CNN exploitent la structure même des données d’image, dont la valeur de chaque pixel dépend de ceux qui l’entourent.

L’idée de génie fut d’utiliser des filtres de convolution, qui balaient l’image pour détecter la présence de motifs locaux tels que des bordures, textures ou formes simples. Peu importe leur position, ces caractéristiques locales sont détectées grâce au filtrage convolutif. On empile ensuite ces détections de motifs élémentaires pour assembler des représentations de plus en plus élaborées et globales. Les premières couches détecteront des contours ou textures simples, puis les couches supérieures combineront ces éléments en objets, visages, scènes complexes, etc.

Grâce à cette approche inspirée de la vision humaine, les CNN parviennent à digérer les subtilités présentes dans les images bien mieux que n’importe quel autre type de réseau de neurones. Ils se sont imposés comme l’outil ultime pour toute tâche liée aux images : classification, détection, segmentation, génération, etc.

Ainsi, que ce soit pour analyser des images ou en générer de nouvelles, les réseaux de neurones à convolution sont au cœur des prouesses des modèles de vision par ordinateur. Leur architecture parfaitement adaptée au traitement des pixels a permis des avancées sensationnelles dans tout ce qui touche à l’image et à la vidéo. Les CNN ont pleinement révolutionné la vision artificielle ! Ils sont aujourd’hui centraux pour la génération et l’analyse d’images par les modèles d’IA générative.

Réseaux de neurones récurrents (RNN)

Alors que les CNN brillent pour l’analyse d’images, une autre famille de réseaux de neurones s’est spécialisée dans le traitement des données séquentielles, comme le langage : les RNN (Recurrent Neural Networks).

Contrairement aux réseaux classiques qui n’ont que des connexions d’un neurone à l’autre en avant, les RNN ajoutent également des connexions horizontales, les neurones étant reliés aux autres neurones de la même couche.

Cette structure en grille leur permet de modéliser les dépendances entre éléments successifs d’une séquence, par exemple les mots dans une phrase. À chaque pas de temps, le RNN ingère le mot courant mais prend aussi en compte son état interne qui résume le contexte apparu jusqu’alors dans la séquence.

Grâce à cette mémoire du passé encapsulée dans son état, le RNN peut comprendre le sens du texte ou générer la suite la plus probable de mots de manière beaucoup plus élaborée qu’un réseau standard. On parle de mémoire à court terme.

Cependant, les RNN classiques ont du mal à modéliser les très longues dépendances, leur mémoire s’estompant au fil du temps. C’est pourquoi des variantes comme les LSTM, dotés de mécanismes perfectionnés de mémorisation, ont été développés pour modéliser des textes complexes.

Ainsi, tout comme pour l’image et le CNN, le RNN constitue l’outil de choix privilégié pour traiter du texte de manière approfondie en prenant en compte le contexte. Les modèles de langage modernes comme GPT-3 doivent beaucoup aux avancées permises par les RNN et leurs descendants.

Apprentissage par renforcement (RL)

L’apprentissage par renforcement (reinforcement learning) constitue une approche d’apprentissage automatique fascinante et très différente des techniques plus classiques comme l’apprentissage supervisé ou par réseaux de neurones.

Dans l’apprentissage supervisé, on fournit au modèle des exemples étiquetés pour qu’il déduise la relation entre données et labels. Dans l’apprentissage par renforcement, on va au contraire laisser l’algorithme directement interagir avec un environnement par essais-erreurs pour qu’il apprenne par lui-même le comportement optimal.

Concrètement, on définit un « agent » qui sera chargé d’apprendre. On définit également un « environnement », qui peut être réel ou simulé dans un programme informatique. Au début, l’agent ne connaît rien de cet environnement.

À chaque étape, l’agent reçoit l’état courant de l’environnement grâce à des capteurs. Par exemple la position des membres d’un robot. Fort de cette observation, il choisit une action à effectuer. Par exemple envoyer des commandes aux moteurs du robot.

En réponse à cette action, l’environnement évolue. Et l’agent reçoit une récompense, positive ou négative, en fonction de la qualité de son action. Par exemple une pénalité si le robot tombe, ou une récompense s’il avance comme voulu.

L’objectif de l’agent est alors d’apprendre par essais-erreurs la politique optimale, c’est-à-dire la fonction qui associe chaque état observé à l’action permettant de maximiser la récompense cumulée dans la durée. Après des milliers d’essais, l’agent finit par découvrir une politique qui mène au comportement désiré.

On peut même combiner puissamment cet apprentissage par interaction directe avec l’environnement avec des réseaux de neurones. Les paramètres du réseau forment alors une politique apprise par renforcement. Cette approche ouvre des perspectives fascinantes pour apprendre des comportements et des savoir-faire difficilement modélisables par des règles explicites prédéfinies.

L’IA générative commence tout juste à explorer les potentialités de l’apprentissage par renforcement. On entrevoit déjà des applications passionnantes pour la robotique, la génération de contenus, ou même le contrôle optimal de drones ou de véhicules autonomes. Les prochaines années nous réservent sûrement des avancées majeures grâce à cette technique prometteuse qu’est l’apprentissage par renforcement !

L’envers du décor :
des puces au cœur de l’IA générative

L’intelligence artificielle générative fait régulièrement la Une de l’actualité grâce aux prouesses des modèles de traitement de langage comme GPT-4 ou des générateurs d’images comme DALL-E 3. Derrière ces algorithmes révolutionnaires se cache pourtant tout un écosystème matériel, sans lequel les avancées spectaculaires de l’IA générative n’auraient pas été possibles.

En effet, le développement de l’IA générative nécessite non seulement des algorithmes de pointe, mais aussi des infrastructures physiques très spécifiques. Au cœur de cet écosystème se trouvent les processeurs graphiques ou GPU, ces puces électroniques conçues à l’origine pour le rendu d’images de synthèse. Grâce à leur capacité à effectuer un grand nombre d’opérations mathématiques simples en parallèle, les GPU se sont révélés particulièrement adaptés aux calculs intensifs nécessaires à l’entraînement et à l’utilisation des grands modèles de deep learning (apprentissage profond).

Sans l’irruption de ces processeurs graphiques dédiés, l’essor fulgurant de l’IA générative aurait été impossible. Le leader du marché est la société américaine Nvidia, qui a su tirer profit de ses origines dans la conception de puces pour cartes graphiques de jeux vidéo. Dès le milieu des années 2010, Nvidia a aligné sa stratégie sur les besoins émergents de l’intelligence artificielle, en proposant des GPU de plus en plus performants pour accélérer les réseaux de neurones artificiels.

Aujourd’hui, sa gamme de processeurs graphiques pour serveurs, comme l’A100 ou le dernier H100, équipe la plupart des centres de données qui hébergent les modèles d’IA générative. Chaque puce coûte plusieurs milliers de dollars2. Pour entraîner un grand modèle comme GPT-4, il faut rassembler des centaines ou des milliers de ces GPU, représentant un investissement de plusieurs millions de dollars. Rien qu’en infrastructures matérielles, le déploiement de modèles génératifs à grande échelle se chiffre en milliards.

Nvidia s’est imposé comme le fournisseur incontournable en la matière. Dès le milieu des années 2010, ses ingénieurs comme Bryan Catanzaro ont convaincu la direction de l’entreprise de miser sur l’intelligence artificielle, alors balbutiante. Nvidia a rapidement développé des bibliothèques logicielles et des environnements de programmation adaptés pour doper l’adoption de ses GPU dans ce nouveau marché.

Combinant des puces surpuissantes et des outils clé en main pour les data scientists, Nvidia s’est arrogé plus de 95 % des parts du marché des processeurs pour l’IA. Même les géants du cloud comme Amazon ou Google n’ont d’autre choix que de s’appuyer sur les GPU de Nvidia pour déployer leurs offres d’IA en ligne.

Cette position ultra-dominante, associée à la forte demande liée à la nouvelle ruée vers l’IA, se reflète dans les résultats financiers excellents de Nvidia. Son chiffre d’affaires a plus que doublé en un an pour atteindre 13,51 milliards de dollars au second trimestre 20233, très au-delà des attentes. Ses puces de dernière génération, comme l’A100 et le H100, se vendent comme des petits pains auprès des géants de la tech : les start-up de la Silicon Valley par exemple.

Certes, Nvidia n’est pas sans concurrence. Ses rivaux AMD et Intel proposent aussi des processeurs graphiques pour l’IA, tandis que les hyperscalers Amazon et Google développent leurs propres puces. Mais pour l’instant, personne ne peut rivaliser avec l’avance technologique et l’écosystème logiciel accumulé par le pionnier Nvidia.

Son halo de monopole pourrait cependant s’estomper sur le long terme. L’histoire des technologies montre qu’aucune domination n’est éternelle. Intel a régné sans partage sur les processeurs classiques avant de s’effondrer face à la concurrence. Nvidia devra continuer d’innover et de garder son avance pour maintenir sa rente de situation. Surtout si l’IA générative poursuit sa démocratisation et que son marché s’ouvre à une nuée de nouveaux acteurs.

Quoi qu’il en soit, le succès présent de Nvidia illustre le rôle crucial du matériel dans les coulisses de l’IA générative. Les algorithmes ne suffisent pas : sans l’accélération parallèle des GPU, nous n’en serions pas au stade actuel. Et à l’avenir, de nouvelles avancées en matière de puces spécialisées seront indispensables pour repousser les limites de ce qui est possible. Architecture logicielle et progrès hardware doivent aller de pair. Le tandem entre algorithmes et silicium porte en germe des applications génératrices encore inimaginables.

Notes

1. À ce sujet, voir la vidéo « Principe de la rétropropagation », disponible sur la chaîne YouTube de Deepmath.

2. “Meet the $10,000 Nvidia chip powering the race for A.I.”, CNBC, February 2023.

3. “Nvidia announces financial results for second quarter fiscal 2024”, nvidianews, August 2023.