Échec et mat ? Les ordinateurs gagnent du terrain dans la concurrence avec l'humain

Atlantico : 16 ans après la célèbre défaite de Garry Kasparov face à l’ordinateur "Deep Blue", l’histoire des échecs semble à nouveau évoluer alors que les "centaures" (humains assistés par ordinateur) sont désormais incapables de battre les derniers programmes informatiques. Faut-il en déduire que l’homme a définitivement perdu la main face aux capacités toujours repoussées de l’Intelligence Artificielle (IA) dans les échecs ?

Benoît Sillard : Effectivement, et c’est là un fait auquel on se préparait depuis un certain temps, la fameuse défaite de M. Kasparov ayant déjà révélé par le passé le potentiel accru des programmes d’intelligence artificielle en la matière. Le mode de raisonnement, autrement dit le type d’algorithmes, utilisé pour une partie d’échecs correspondant par essence à ce qui est traditionnellement demandé à un ordinateur (gestions des informations dans un espace délimité, mémoire, capacité de traitement). Il n’est pas étonnant de voir un ordinateur dominer un être humain dans ce domaine, même si ce dernier est aidé par un autre programme informatique.

Plus largement, cette prédominance de l’IA sur les cerveaux humains peut-elle être étendue à d’autres secteurs de la vie quotidienne ?

Je pense qu’il faut rester prudent et ne pas parler trop vite d’une "prédominance" de l’intelligence artificielle sur le cerveau, ce serait aller un peu vite en besogne. On constate effectivement une meilleure adaptation de l’IA sur des questions déterminées par rapport au cerveau humain,  et ce uniquement dans des domaines particulièrement délimités alors que le cerveau humain reste par définition bien plus polyvalent. Cela peut-être vrai pour les échecs mais s’étend à l’ensemble des tâches faisant appel à la mémoire et aux capacités de traitement. Néanmoins, il faut rappeler que le cerveau humain reste capable de traiter des problèmes bien plus complexes en faisant appel à sa capacité d’analogie, à sa culture et à son expérience. L’intelligence artificielle a donc beaucoup à faire dans de nombreux domaines pour surpasser nos matières grises et je ne suis du reste pas du tout certain que des machines soient capables d’exécuter les tâches multiples et complexes que l’on demande aux êtres humains, que ce soit dans un avenir proche ou lointain.

En revanche, il est clair que l’hybridation homme/machine sera amenée à se développer sur les prochaines années, et l’exemple des "centaures" que vous citiez pour les échecs peut être étendu à de nombreux domaines. On demande ainsi à l’IA de faire ce que l’intelligence humaine ne sait pas ou ne sait plus faire, en particulier dans le cas de personnes handicapées (non-voyants, handicapés moteurs, sourds…).

L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle peut-elle s’étendre à des secteurs mathématiquement complexes, comme l’économie notamment ?

Le cas particulier de l’économie est ambigu, puisque vous évoquez des secteurs mathématiquement complexes, donc reliés au domaine de la science. Or, on sait bien que dans le cas de l’économie les facteurs psychologiques et sociologiques, qui échappent par définition à la science pure, sont absolument déterminants pour comprendre un phénomène donné. Si l’économie était une science pure nous arriverions aujourd’hui à prévoir toutes les crises ainsi qu’à trouver un équilibre économique quasi-parfait pour nos sociétés. L'actualité vient nous rappeler tous les jours que ce n’est hélas pas le cas. Concrètement, on voit bien d’ailleurs que les solutions aux problèmes économiques sont à chaque fois éloignées de celles qui ont pu être imaginées par les ordinateurs, précisément parce que ces derniers sont incapables d’interpréter la partie "sciences humaines" de l’économie.

Le potentiel d’évolution de l’intelligence artificielle serait donc finalement surévalué ?

Les évolutions de la science informatique peuvent nous apparaître rapides et surprenantes en comparaison de ce qui était possible quarante ans auparavant, mais elles restent finalement en deçà des espérances, y compris sur des secteurs (flash trading, gestion administrative…) dans lesquels on pensait pouvoir évoluer très vite. On peut prendre ici l’exemple des logiciels de traduction qui ont atteint depuis quelques années une sorte de "plafond de performance", ces derniers étant généralement capables, au mieux, de traduire un texte avec seulement 4 à 5% d’erreurs, ce qui reste gênant pour la fluidité du texte. Le principe de ces traducteurs reste pourtant relativement simple en apparence, puisqu’ils fonctionnent soit par associations de mots, soit par utilisation de textes déjà traduits. De nombreux professionnels du secteur nous annoncent ainsi que les traducteurs informatiques seront bientôt capables de largement dépasser l’intelligence humaine, et l’on voit bien qu’il n’en est rien pour l’instant. Si de tels obstacles interviennent dans un procédé estimé peu compliqué, on peut déduire assez facilement que des tâches plus complexes, multipliant les facteurs et les domaines d’analyse, poseront des défis autrement plus difficiles à relever. 

Propos recueillis par Théophile Sourdille