Intelligence artificielle : 5 chiffres à connaître

Converser avec un humain en langage naturel, diagnostiquer des maladies ou traduire pages web et conversations en quelques secondes. L'IA ouvre une nouvelle ère. 5 chiffres à connaître pour prendre le train en marche.

De la tra­duc­tion auto­ma­tique aux chatbots, en passant par les algo­rithmes auto-apprenants, l’intelligence arti­fi­cielle (IA) recouvre l’ensemble des tech­no­lo­gies capables de com­prendre leur envi­ron­ne­ment et d’agir en consé­quence. Aujourd’hui, grâce à l’IA, les machines peuvent accomplir des choses qui étaient encore inima­gi­nables il y a quelques années : converser avec un humain en langage naturel, diag­nos­ti­quer des maladies… ou traduire des pages Wikipedia en quelques secondes. Une nouvelle ère s’annonce et les entre­prises doivent prendre le train en marche 5 chiffres-clés pour mieux cerner ce (vaste) sujet.

1950. L’année fondatrice de l’I.A

C’est en 1950 qu’Alan Turing, mathé­ma­ti­cien et cryp­to­logue bri­tan­nique, a publié Computing Machinery and Intelligence, intro­dui­sant le test de Turing. Le but de ce test (toujours utilisé aujourd’hui) : établir si un ordi­na­teur se comporte, ou non, comme un être humain. Le test consiste à laisser une personne discuter à l’aveugle avec un autre humain et un ordi­na­teur. La personne doit ensuite déter­mi­ner lequel de ses inter­lo­cu­teurs est une machine.

Plusieurs décennies plus tard, les avancées sont colos­sales. Ainsi, en octobre 2016, des cher­cheurs Microsoft ont franchi une étape his­to­rique : pour la première fois, une IA s’est avérée aussi per­for­mante qu’un humain pour trans­crire une conver­sa­tion audio, une prouesse encore inima­gi­nable cinq ans plus tôt.

Au-delà de l’exploit tech­no­lo­gique, c’est un véritable chan­ge­ment de paradigme : pour Harry Shum, à la tête du Microsoft Artificial Intelligence and Research group, nous sommes en effet en train de passer d’un monde où les humains doivent com­prendre les ordi­na­teurs et parler leur langage à un monde où ce sont les machines qui doivent nous com­prendre (et elles le font de mieux en mieux).

11,1 milliards de dollars

C’est le montant que devrait atteindre le marché de l’IA d’ici 2024, contre 200 millions en 2015, d’après le cabinet d’analyse Tractica. La crois­sance expo­nen­tielle de la puissance des processus de trai­te­ment, combinée à une aug­men­ta­tion sans précédent des données dis­po­nibles, fait que l’intelligence arti­fi­cielle est devenue extrê­me­ment attrac­tive pour les entre­prises. Son déploie­ment entraîne des inves­tis­se­ments impor­tants en termes d’infrastructure, de formation, d’intégration et de main­te­nance, qui s’ajoutent à une hausse des budgets IT, notamment en ce qui concerne le hardware et le stockage (incluant le cloud).

« Une nouvelle ère s’annonce », explique Bruce Daley, l’analyste qui a conduit l’étude. « Des tech­no­lo­gies construites sur le modèle du cerveau humain, comme le deep learning, effec­tuent des tâches aussi variées que le diag­nos­tic médical, l’évaluation des risques, le program trading, la détection de fraudes, la recom­man­da­tion de produits, la clas­si­fi­ca­tion d’images, la recon­nais­sance vocale, la tra­duc­tion ou les véhicules autonomes. Et les premiers résultats parlent déjà d’eux-mêmes. »

Collaboration et analyse pré­dic­tive : la recette à succès d’Hershey’s

Plus de 1 550 start-up

Plus de 1 550 jeunes pousses consa­crées à l’IA dans 70 pays, selon un rapport de Venture Scanner. Avec une levée de fonds moyenne de 22 millions de dollars par entre­prise, on atteint le montant record de 10 milliards de dollars levés au total par les start-up de l’intelligence arti­fi­cielle. Ce sont les appli­ca­tions de machine learning qui concentrent la majorité des inves­tis­se­ments : autour de 3,5 millions de dollars pour 425 start-up.

Certaines de ces start-up spé­cia­li­sées choi­sissent de s’appuyer sur l’expertise et la force des grands groupes. En janvier 2017, Microsoft a ainsi annoncé l’acquisition de Maluuba, une pépite cana­dienne ayant une expertise poussée dans le deep learning et la com­pré­hen­sion du langage naturel. En novembre 2016, le groupe avait déjà établi un par­te­na­riat avec OpenAI, une start-up à but non lucratif fondée par Elon Musk, avec l’objectif de faire émerger une intel­li­gence arti­fi­cielle res­pon­sable et sécurisée.

60 langues

De l’anglais au maya yucatèque, en passant par le français ou le hmong daw, Microsoft Translator supporte aujourd’hui 60 langues. Et se décline pour les uti­li­sa­teurs dans une appli­ca­tion, un widget ou encore Translator for Bing. Des centaines d’entreprises, comme Amazon, LinkedIn, Etsy ou HP, utilisent déjà Microsoft Translator pour leurs contenus et appli­ca­tions, qu’ils soient destinés à l’interne ou à l’externe.

Une fonc­tion­na­li­té inédite, intro­duite en décembre 2016, au Microsoft AI Event de San Francisco, permet désormais la tra­duc­tion en temps réel, et donc de se passer d’un tra­duc­teur humain. Fondée sur des algo­rithmes qui fonc­tionnent à la manière d’un réseau neuronal, cette tech­no­lo­gie est beaucoup plus fluide et proche du rai­son­ne­ment humain que les systèmes de tra­duc­tion auto­ma­tique qui l’ont précédée. Et grâce au machine learning, elle est capable d’apprendre des corpus qui lui sont présentés. A Londres, The Children’s Society l’utilise par exemple pour com­mu­ni­quer avec de jeunes réfugiés.

IA : des oppor­tu­ni­tés pour les PME

+ 40 % de productivité

D’ici 2035, l’intelligence arti­fi­cielle pourrait contri­buer à augmenter la pro­duc­ti­vi­té mondiale de 40 %, d’après une étude Accenture de 2016.

« L’impact observé repose sur l’automatisation de tâches de faible niveau assurée par la tech­no­lo­gie avec un meilleur rendu final » selon Paul Daugherty, le directeur technique d’Accenture qui a piloté l’étude. « Les salariés ont plus de temps pour accomplir d’autres tâches plus satis­fai­santes, résoudre des problèmes et répondre aux questions complexes sur­gis­sant au fil de leurs activités. »

Déjà, l’IA est entrée dans nos bureaux, qu’il s’agisse de Cortana, l’assistant personnel de Windows 10 ou avec des fonc­tion­na­li­tés comme Map, pour Excel. Et, selon un rapport d’IPsoft de janvier 2017, d’ici dix ans, les machines effec­tue­ront 80 % des tâches répé­ti­tives et chro­no­phages et lais­se­ront donc la place au déve­lop­pe­ment de qualités typi­que­ment humaines (pour l’instant !) : créa­ti­vi­té, inno­va­tion, intel­li­gence sociale et émo­tion­nelle, réso­lu­tion de conflits…

La question n’est donc plus de savoir si la révo­lu­tion aura lieu, mais comment les entre­prises vont embrasser ce chan­ge­ment et adapter leurs workflows…