IA faible contre IA forte : la véritable distinction !

Imaginez un monde où les machines peuvent accomplir des tâches nécessitant un raisonnement, un apprentissage ou une prise de décision. C’est exactement ce que vise l’intelligence artificielle (IA), une science en pleine expansion qui explore la construction et l’étude d’algorithmes permettant aux machines d’exécuter certaines actions. Mais saviez-vous qu’il existe différents types d’IA, chacun ayant ses propres caractéristiques et capacités ? C’est ce qu’a expliqué Elisa Fromont, chercheuse en intelligence artificielle à l’IRISA, lors du dernier Imagine Summit qui s’est tenu à Rennes.

Tout d’abord, qu’est-ce qu’une IA ? Selon le chercheur, l’IA est une science qui explore la construction et l’étude d’algorithmes permettant aux machines d’accomplir des tâches nécessitant un raisonnement, un apprentissage ou une prise de décision. Autrement dit, une IA peut être définie comme le résultat de l’application d’un algorithme d’intelligence artificielle pour créer un programme « intelligent », souvent intégré dans une interface comme un robot, par exemple.

Mais qu’en est-il des différents types d’IA ? Mme Fromont a présenté la distinction entre les IA faibles et les IA fortes. Une IA faible nécessite que la machine arrive aux mêmes solutions que l’humain, quelle que soit la méthode, pour des tâches ciblées. On retrouve ainsi des exemples concrets tels que les chatsbot, les modèles prédictifs pour les compagnies d’assurance ou les robots aspirateurs. Ces IA faibles, qui paraissent souvent fortes, sont déjà bien présentes dans notre quotidien, à l’instar des assistants virtuels comme Alexa, Google Home ou Siri, ou encore les IA qui équipent les véhicules autonomes.

D’un autre côté, les IA fortes sont plus fictives que réelles, représentant une forme d’IA capable d’autonomie et de conscience. On pense notamment à des personnages de science-fiction tels que HAL 9000 de 2001, une odyssée de l’espace, ou encore C3PO et R2D2 de la saga Guerres des étoiles. Ces IA fortes restent pour l’instant purement imaginaires.

Pour ce qui est des différentes méthodes d’apprentissage pour l’IA, Mme Fromont évoque l’importance de l’enseignement supervisé, de l’apprentissage non supervisé et de l’apprentissage par renforcement pour permettre à l’IA de modéliser et de raisonner selon différents contextes.

Et qu’en est-il des défis qui attendent l’IA ? On parle notamment de limiter les erreurs et les biais, de calculer de manière responsable et de l’utiliser de manière éthique et légale. En effet, si l’IA peut parfois fournir des réponses pertinentes, elle peut également faire preuve de biais ou de manque de pertinence, comme le montre l’exemple de la reconnaissance faciale en Chine. Il devient donc essentiel de mettre en place des réglementations adaptées pour encadrer l’utilisation de l’IA dans le respect des droits et de l’éthique.

En conclusion, l’intelligence artificielle peut prendre de nombreuses formes, mais il est crucial de comprendre ces différentes facettes pour mieux appréhender et encadrer son utilisation dans la société.

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