Dans le secret des algorithmes

Les progrès fulgurants de l’informatique depuis cette période ne vont pas sans inspirer quelques craintes. Et si la créature échappait à son créateur ? Appréhension illustrée par la figure de Frankenstein ou, plus récemment, par la terrifiante IA « Skynet » de la série de films Terminator ! Si cette peur recèle une part évidente de fantasme, certains développements récents de l’informatique, et notamment ceux que l’on regroupe sous le terme d’« intelligence artificielle » peuvent donner substance à cette angoisse. Mais pour en juger il nous faut revenir sur quelques notions de base. Tout comme une voiture, un avion, un réfrigérateur ou une perceuse électrique qui remplissent des fonctions bien précises définies par leurs concepteurs et exécutent des actions choisies par leurs utilisateurs, l’ordinateur est un outil dont les séquences d’actions sont les fameux algorithmes. Il ne dispose d’aucune « autonomie ». Considérons maintenant une famille particulière de machines : les machines conçues pour prendre des décisions en fonction d’un contexte extérieur à elle-même. C’est par exemple le cas du thermostat qui déclenche le chauffage. Dans ce cas, la machine utilise deux informations pour prendre une décision : la valeur donnée par l’utilisateur pour actionner le chauffage si la température descend au-dessous d’une certaine valeur et un capteur de température. La machine dispose donc d’une autonomie limitée consistant à prendre la décision d’allumer ou d’éteindre le chauffage, mais le processus qui sous-tend cette décision est parfaitement connu : une simple comparaison entre deux valeurs. Les choses deviennent plus complexes si l’on veut développer un thermostat « intelligent », c’est-à-dire un thermostat qui simulerait les décisions que prendrait un utilisateur en fonction de son ressenti de la sensation de « froid » ou de « chaud ». Chacun peut avoir sa propre perception de la température en fonction de son activité, de son âge, de son éducation, etc. Et une simple règle se basant sur la température courante ne permet pas de prendre en compte tous ces facteurs. Pour réaliser un tel thermostat on pourrait essayer d’écrire un algorithme prenant en compte de nombreux paramètres sur les conditions météorologiques et les données biométriques des utilisateurs, mais décrire par des règles logiques une décision aussi subjective que le « chaud » et le « froid » n’est pas simple. Une autre solution proposée par la branche de l’informatique s’intéressant à l’apprentissage statistique consiste d’une part à collecter des données en grand nombre du phénomène que l’on veut modéliser et d’autre part à construire un modèle « apprenant » à partir de ces données. Dans le cas de notre thermostat intelligent, on pourrait faire l’expérience suivante (attention il s’agit d’un exemple pour illustrer notre propos, absolument pas d’une solution réaliste à mettre en œuvre !) : pendant une année, le thermostat est déclenché manuellement par les habitants d’un logement, et l’on collecte à chaque instant tous les paramètres liés à la fois à la météo (avec des capteurs météorologiques), à l’heure et à la date du jour, et enfin à l’identité et aux activités des personnes présentes à un moment donné dans chaque pièce (avec par exemple des montres connectées). Chaque fois qu’un thermostat est actionné manuellement par un utilisateur pour déclencher ou arrêter le chauffage, cette information est stockée comme étant une « décision » prise étant donné les valeurs de tous les paramètres mentionnés. Au bout d’un an, un modèle d’apprentissage statistique va pouvoir être entraîné à prédire les décisions déclenchement/arrêt du chauffage grâce aux données collectées et à la « supervision » consistant à connaître précisément les décisions des utilisateurs à chaque instant. Une fois l’entraînement réalisé, le modèle pourra ensuite prédire automatiquement s’il doit allumer ou non le chauffage, et pourra ainsi anticiper les sensations de « froid » ou « chaud » des habitants du logement de manière bien plus fine qu’un thermostat « classique ».