IA : l’intelligence artificielle et le renouveau de l’industrie manufacturière au Japon

Matsuo Yutaka [Profil]

[12.04.2016] Autres langues : ENGLISH | 日本語 | 简体字 | 繁體字 | ESPAÑOL | العربية | Русский |

Les pays occidentaux et la Chine s’intéressent de très près à l’intelligence artificielle (IA) et ils sont en train d’investir massivement dans ce secteur de pointe. Matsuo Yutaka, un spécialiste de tout premier plan en la matière, s’attache ici à démontrer qu’en dépit de son retard, le Japon a les moyens de s’illustrer dans ce domaine et que ceci devrait lui permettre de redynamiser son industrie manufacturière.

Le troisième boum de la recherche sur l’intelligence artificielle

Le secteur de l’intelligence artificielle (IA) est en pleine expansion. Les débuts de son histoire remontent à une soixantaine d’années. En 1955, le chercheur américain John McCarthy (1927-2011), spécialiste de l’informatique et des sciences cognitives, a inventé le terme « Artificial Intelligence ». Les recherches sur l’IA ont ensuite connu une première période d’engouement dans les années 1960 puis une seconde, dans les années 1980. L’intelligence artificielle fait actuellement l’objet d’un nouveau boum, qui a débuté en 2010.

Depuis quelques temps, les progrès de l’IA sont de plus en plus manifestes. À preuve notamment les ordinateurs capables de battre des joueurs professionnels aux jeux d’échecs japonais (shôgi) ou de go ; Watson, le programme d’IA d’IBM qui a remporté le jeu télévisé américain Jeopardy face à des adversaires humains ; et l’application informatique de commande vocale Siri qui équipe certains téléphones de la marque Apple (iPhone). À l’heure actuelle, les recherches sur l’IA sont en plein essor, surtout en ce qui concerne l’« apprentissage profond » (Deep Learning), dont l’objectif est d’« apprendre aux machines à apprendre ».

Prenons, par exemple, la technique de reconnaissance des images. Les ordinateurs ont beaucoup de mal à identifier les représentations d’objets et à faire la différence entre une fleur, un bateau à voile et une tasse de café. Jusqu’à une époque récente, on pensait qu’il faudrait attendre encore des dizaines d’années avant que les programmes informatiques soient en mesure de faire mieux que les hommes dans ce domaine. D’après le scientifique américain Marvin Minsky (1927-2016), l’un des pères de l’intelligence artificielle, les tâches qui posent le plus de problèmes aux ordinateurs sont celles que les petits enfants accomplissent avec une grande aisance, comme jouer avec un jeu de construction. La reconnaissance d’images est longtemps passée pour un exemple typique des opérations faciles à réaliser pour les êtres humains qui posaient des difficultés aux ordinateurs.

Un logiciel de reconnaissance d’images plus performant que l’homme

Mais en 2012, l’apprentissage profond a fait de tels progrès que moins de trois années plus tard, les ordinateurs ont réussi à surpasser les hommes dans le domaine de la reconnaissance d’images. En février et mars 2015, Microsoft et Google ont annoncé l’un après l’autre qu’ils avaient réussi à intégrer cette fonction dans leurs programmes. Les ordinateurs sont désormais capables d’identifier mieux que nous les objets et les personnes figurant sur des photographies. Un pas de géant vers l’avant !

Le Deep Learning est une forme d’apprentissage automatique basée sur la modélisation de données qui est censée permettre aux ordinateurs de reconnaître la partie du monde réel sur laquelle ils doivent se concentrer. Jusque-là toutes les tentatives en matière d’IA – et on peut même dire l’ingénierie des modèles dans son ensemble – s’étaient contentées de procéder à une sélection de données essentielles en éliminant ce qui n’avait que peu d’importance, de façon à créer un modèle informatique performant. Les informations que les ordinateurs devaient prendre en compte étaient toujours choisies par l’homme, ce qui constituait un problème de taille. En dépit de diverses tentatives pour automatiser les calculs, l’intervention humaine restait indispensable au début de la programmation. Mais maintenant, les scientifiques sont en passe de surmonter cette difficulté grâce à la technique de l’apprentissage profond, ce qui constitue une avancée remarquable.

  • [12.04.2016]

Né en 1975. Professeur associé au département de gestion de l’innovation technologique de la faculté d’ingénierie de l’Université de Tokyo, depuis 2007. Titulaire d’un doctorat en ingénierie de l’information électronique obtenu en 2002, à l’Université de Tokyo. A été chercheur à l’Institut national des sciences et de la technologie industrielles de pointe (AIST) du Japon, et chercheur invité à l’Université Stanford, en Californie. Spécialiste de l’intelligence artificielle, de l’exploration des données et de l’analyse des méga-données. Président du comité d’éthique de la Société japonaise de l’intelligence artificielle (Jinkô chinô gakkai, JSAI).

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