Le 20 mars 2024 au siège de l’Académie, Benoît Sarton prononçait une conférence avec pour sujet «L’intelligence artificielle, comment ça marche ?»
L’intelligence artificielle marque-t-elle un tournant de civilisation majeur ou n’est-ce qu’un sujet à la mode ? Quelles sont ses opportunités et ses risques ? Pourquoi dérange-t-elle nos convictions ? Que nous enseigne-t-elle sur notre propre intelligence ? Depuis que le grand public a découvert l’I.A. conversationnelle «ChatGPT » en novembre 2022, ces questions suscitent d’intenses débats dans les entreprises, les médias, chez les philosophes et les juristes. Pour tenter d’y voir un peu plus clair, Benoît Sarton présente quelques-uns des concepts à l’œuvre dans la plupart des modèles d’intelligence artificielle, dans une conférence intitulée «L’intelligence artificielle, comment ça marche ?» – clin d’œil aux robots intelligents de la science-fiction.
Quelques repères historiques rappellent que philosophes, savants et écrivains ont déjà posé les questions dont nous découvrons aujourd’hui la  pertinence. Leibniz et Swift s’opposaient quant à la possibilité de produire de l’intelligence à partir de machines capables de traiter le langage avec la même logique que les mathématiques. Alan Thuring tente d’imaginer comment l’on pourrait qualifier une machine «d’intelligente», en
proposant un test simple qui porte son nom : si l’on ne peut pas savoir si un interlocuteur invisible est humain ou pas, alors on a affaire à une intelligence. William Gibson, auteur de science-fiction, imagine dans «Neuromancien» un monde dans lequel humains et IAs se côtoient dans un monde punk, technophile et dangereux.
Quels sont donc les concepts mis en œuvre dans ces cerveaux informatiques ? Tout d’abord, une infrastructure massive, répartie dans des milliers d’ordinateurs et exploitant une quantité colossale de données. L’IA ne serait pas possible sans les progrès fulgurants des microprocesseurs et du réseau internet. ChatGPT répond simultanément, à tout moment, à un million de personnes, dans toutes les langues et sur tous les sujets.
Comme pour les humains, l’une des caractéristiques essentielles des modèles d’intelligence artificielle est l’aptitude à la classification : savoir grouper les objets, matériels ou immatériels, dans des catégories. Pouvoir grouper les mots, les relier, établir des proximités et des distances entre eux. C’est un univers mathématique, dont les milliers de «dimensions» peuvent se comparer aux trois dimensions familières à un cerveau humain. Les réseaux de neurones artificiels présentent plusieurs points communs avec leurs modèles biologiques : ils travaillent simultanément, sont capables d’apprentissage, et peuvent s’auto-corriger.
Après quelques démonstrations pratiques, les conclusions sont laissées à la méditation de chacun. Le sujet ne manquera pas de marquer le débat public dans un très proche avenir.