Lorsqu’elles sont développées par leurs semblables, les intelligences artificielles (IA) apprennent mieux et plus vite que lorsque cette tâche est effectuée par l’Homme. Autrement dit, elles sont plus intelligentes…
Présentes dans nos voitures, dans les systèmes de reconnaissance faciale, véritables assistants personnels, les Intelligences Artificielles nous rendent des services de plus en plus nombreux. Mais surtout, elles ont la capacité d’apprendre et de progresser en toute autonomie, grâce à des réseaux neuronaux commandés par des logiciels très élaborés.
Les recherches se tournent maintenant vers la création d’IA capables de développer d’autres IA. Pour cela, les IA doivent parvenir à concevoir et gérer les logiciels qui gèrent à l’origine des réseaux neuronaux. Deep Mind, le centre Google Brain ou encore le Massachusetts Institute of Technology (MIT) travaillent en ce sens.
Les premiers résultats sont déjà là. Le centre Google Brain rapporte que les IA sont capables de créer un logiciel de reconnaissance d’image plus efficace que ceux conçus par l’homme. Même constat à l’université de Berkeley, à l’institut OpenAI ou au MIT. Le learning machine est en marche.
Ces résultats prometteurs offriraient bien des avantages : la création d’IA est rendue plus facile puisque les données à apporter sont ainsi moins nombreuses, et le système devient entièrement automatisé. Un atout indéniable lorsqu’on sait que les experts en IA se font rares.
Cependant, pour obtenir de telles performances de la part des IA, il faut payer le prix fort. L’équipe de recherche de Google Brain a avoué avoir eu besoin de 800 cartes graphiques très haut de gamme pour obtenir la puissance de calcul nécessaire.
La question qui se pose principalement est donc économique, mais aussi éthique : vaut-il mieux investir dans un matériel très coûteux mais extrêmement efficace, ou rassembler les derniers experts pour obtenir des résultats similaires mais en acceptant d’y consacrer plus de temps ?
