Intelligence artificielle : une définition « évolue en permanence » pour le CEA

Par l’intermédiaire de Alexei Grinbaum, physicien et philosophe, le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives revient sur l’intelligence artificielle, à commencer par sa définition.

Le terme IA « désigne un comportement produit par une machine dont on peut raisonnablement estimer que, s’il avait été le fruit d’une action humaine, il aurait exigé de l’intelligence de la part de l’agent concerné ».

Le CEA rappelle que, « du point de vue de l’histoire de l’informatique, l’apprentissage machine n’est qu’un outil d’IA parmi d’autres mais, en pratique, ces deux termes sont de plus en plus fréquemment synonymes ».

Le Commissariat revient ensuite sur les trois types d’algorithmes au fondement des systèmes d’IA : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. « Chacune de ces méthodes peut être réalisée seule, mais des algorithmes dits d’apprentissage profond (deep learning) les emploient à des niveaux différents au sein d’un seul système ».

Ce qui n’est pas sans conséquence : « Cette imbrication contribue davantage à rendre inconcevable, au moins à ce jour, toute description mathématique rigoureuse de ce qui se passe pendant l’apprentissage profond ».

D’un autre côté, « cinq facteurs contribuent à l’émergence, pendant leur utilisation, des tensions, ou même des conflits, de nature éthique et/ou juridique » : présence de biais dans les données d’apprentissage, apprentissage sans compréhension, instabilité de l’apprentissage, problème de spécification et systèmes d'apprentissage profond encore peu compris.