Yoshua Bengio explique les limites et le potentiel de l’IA à #Activate18

yoshua bengio

La semaine dernière, la conférence de deux jours Activate sur l’intelligence artificielle (IA) comprenait deux jours d’ateliers et de formation. Cela fait huit ans que la conférence a lieu à Montréal et son objectif est de rassembler les meilleurs chercheurs de l’IA pour des tutoriels techniques, des présentations de cas pratiques et des sessions de réseautage. Nul autre que Yoshua Bengio, la superstar canadienne de l’IA, a ouvert la conférence avec sa présentation.

M. Bengio a commencé par partager les percées de l’IA, déclarant que « les ordinateurs ont fait un grand pas en avant dans la perception », et qu’ils ont considérablement évolué en termes de manipulation du langage, de jeux et de raisonnement. Par exemple, les réseaux neuronaux convolutifs, une sorte d’apprentissage profond utile pour la reconnaissance d’images, exploitent l’invariance des traductions et permettent l’apprentissage de multiples niveaux d’abstraction. Dans d’autres applications, la capacité d’abstraction permet aux réseaux neuronaux convolutifs de générer des images, aussi appelées de l’IA créative.

Au cours des dernières années, l’IA a également fait des percées dans le domaine de la robotique, où les systèmes tirent maintenant couramment parti de la vision par ordinateur. Nous avons également realisé d’énormes progrès dans la traduction automatique neuronale que nous pouvons maintenant constater avec Google Translate.

M. Bengio a profité de l’occasion pour expliquer les cinq éléments clés du progrès de l’apprentissage automatique (AA) et de l’IA. Il s’agit notamment de grandes quantités de données, d’un modèle très souple (« plus nous avons de données, plus la solution sera souple »), d’une puissance de calcul suffisante, de puissants antécédents qui peuvent vaincre la malédiction de la dimensionnalité et d’une déduction efficace sur le plan informatique. « Il ne suffit pas d’avoir des connaissances, nous devons les utiliser efficacement », dit-il.

Mais quelles sont les limites réelles de l’IA ? Les applications réussies de l’industrie « sont principalement basées sur l’apprentissage supervisé et nécessitent beaucoup de données marquées par l’homme, définissant implicitement des abstractions pertinentes de haut niveau », ce qui signifie que les biais humains sont répliqués dans le système que nous construisons en utilisant l’IA et l’AA. En plus de ce problème, nous construisons parfois des réseaux neuronaux « en apprenant des indices relativement superficiels, et parfois en ne généralisant pas bien en dehors des contextes de formation », ce qui permet de tromper facilement les réseaux formés. De plus, « ces systèmes n’ont pas une compréhension du monde aussi puissante que la nôtr », ajoute-t-il, car les humains sont capables d’apprendre sans supervision.

« Même en l’absence de percées scientifiques à court terme, la science de l’AA actuelle peut apporter une immense valeur ajoutée, grâce à des ensembles de données plus importants, à une meilleure ingénierie, à un matériel supérieur pour les interférences et pour la formation, » dit-il. Par exemple, les domaines de la médecine, de l’automatisation industrielle, des transports, de la conception de molécules agricoles, des assistants personnels, de la traduction, de la reconnaissance et de la synthèse vocales progressent tous assez rapidement. L’IA est souvent considérée comme le centre de la prochaine révolution industrielle, et les données comme « le nouveau pétrole ». M. Bengio va plus loin en déclarant que « pour une industrie, la mise en œuvre de l’IA n’est pas une question de compétitivité, mais une question de survie, car les machines étendent le pouvoir cognitif des humains et l’IA peut doubler les taux de croissance ».

On entend souvent dire que Montréal est un chef de file en IA et que son écosystème est bien développé. Il s’agit en fait d’un centre de recherche en pleine croissance. L’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA) compte une concentration exceptionnelle de chercheurs universitaires dans le domaine de l’apprentissage profond et le gouvernement a investi des sommes considérables – 200 millions de dollars au cours des deux dernières années seulement – pour contribuer à la reconnaissance internationale importante de la ville.

Néanmoins, nous devons élaborer une stratégie de données, nous avons besoin de talents et nous avons besoin d’un plan sur la façon de tirer parti des produits et services actuels de l’AA. « Le gouvernement a la responsabilité d’anticiper ces changements et d’introduire des programmes qualifiés et des changements dans la sécurité sociale et d’essayer d’amortir ces changements et de maintenir la société en bonne santé », a conclu M. Bengio.