En janvier dernier, Sundar Pichai, directeur général de Google affirmait dans une interview que l’intelligence artificielle (IA) “était une transformation plus profonde que l’électricité ou le feu”. Il y a quelques semaines, le même M. Pichai s’est tenu sur scène devant un public enthousiaste et a fièrement montré une vidéo dans laquelle un nouveau programme Google, Google Duplex, gérait un appel téléphonique et programmait un rendez-vous dans un salon de coiffure. En lisant la déclaration publique de Google concernant Google Duplex, vous découvrirez que le périmètre initial du projet est étonnamment limité. Pourquoi ? Parce que Google Duplex ne représente qu’un premier pas petit mais important vers la conception de véritables “majordomes” numériques.
Les limites de Google Duplex rappellent aussi de façon frappante que la création d’une véritable IA dépasse encore de loin les capacités actuelles, même pour un géant technologique ayant embauché les plus grands experts en IA du monde, et qui disposent de montages de données et d’une gigantesque puissance de calcul. Google Duplex utilise des techniques d'”apprentissage machine” pour extraire une gamme de phrases possibles à partir d’un énorme ensemble de données issues d’enregistrements de conversations humaines. Mais le problème de base reste le même : quelle que soit la quantité de données dont vous disposez et le nombre de modèles identfiés, vos données ne correspondront jamais à la créativité des êtres humains ou à la fluidité du monde réel. L’univers des phrases possibles est trop complexe.
L’approche dominante actuelle dans le domaine de l’IA n’a pas fonctionné. Certaines applications remarquables ont été construites à partir de celle-ci, comme Google Translate et Google Duplex par exemple. Mais les limites de ces applications devraient constituer un signal d’alarme. Si l’apprentissage machine et les montagnes de données ne peuvent pas nous permettre plus que réserver un restaurant, même entre les mains de peut-être l’entreprise la plus compétente au monde dans ce domaine, il est temps de reconsidérer cette stratégie.
La suite ici (Gary Marcus et Ernest Davis)
