Chaque mois des réseaux neuronaux profonds ou le deep learning (apprentissage en profondeur) se propage à une autre discipline scientifique. Cette technologie peut prédiure la meilleure façon de synthétiser des molécules organiques. Elle peut détecter des gènes liés à l’autisme. Elle change même la façon dont la science elle-même est menée. Les intelligences artificielles (IA) réussissent souvent à nous surprendre. Mais elles ont laissé tomber les scientifiques, dont les recherches sont fondées sur l’explication, avec une question inquiétante : pourquoi, modèle, pourquoi ?
Ce problème d’interprétation est en train de galvaniser une nouvelle génération de chercheurs dans l’industrie et le milieu universitaire. Tout comme le microscope a révélé la cellule, ces chercheurs élaborent des outils qui permettront de mieux comprendre comment les réseaux neuronaux prennent des décisions. Certains outils sondent l’IA sans la pénétrer ; certains sont des algorithmes alternatifs qui peuvent rivaliser avec les réseaux neuronaux, mais avec plus de transparence ; d’autres utilisent encore un apprentissage plus profond pour pénétrer dans la boîte noire. Ensemble, cette génération est en passe de créer une nouvelle discipline : les neurosciences d’IA.
