Conférence sur L'Intelligence Artificielle et les nouveaux modes de travail

Jeudi 30 mai, à l'occasion de la participation de notre espace de Coworking "Boréal Innovation Coworking" dans le cadre de la 5ᵉ édition de la Coworking Week, une conférence traitant du thème de l'intelligence artificielle a été organisée.

À cette occasion, Boréal Coworking s'est transformé en véritable agora scientifique, dirigée par notre entrepreneur chercheur Driss Sadoun. Cette conférence sur l'Intelligence Artificielle et les nouveaux modes de travail a suscité beaucoup d'interrogation chez nos invités.

Retour sur cette matinée riche en informations.

À propos de l'Intelligence artificielle 

Selon un sondage IFOP, 2 Français sur 3 se disent "inquiets" par le développement de l'intelligence artificielle.
Une majorité estime qu'elle rendra les entreprises plus performantes, mais au détriment de l'emploi.
Au cours de cette matinée, Driss Sadoun a mis en avant les grands points concernant l'évolution de l'intelligence artificielle, pour, ensuite, poursuivre avec les transformations majeures liées à l'emploi.
L'IA prend de plus en plus d'ampleur ou pourrait avoir un impact sur l'emploi dans un futur proche.
Retrouvez ci-dessous, les grandes lignes du programme :

1) Intelligence Artificielle : Origine et définition

2) Machine learning - Deep learning

3) Principe et fonctionnement

4) Nouveaux modes de travail 


Différentes approches pour traiter de l'IA  : IA Faible / IA Forte

Driss Sadoun a mis en lumière les différentes formes de l'Intelligence Artificielle, en définissant notamment la différence et entre l'IA Cognitiviste et l'IA Connexionniste.
On vous rassure, nous aussi on était un peu perdu au sein de l'équipe, mais grâce aux explications très simples de Driss, tout au long de la conférence, on a très vite assimilé la différence.
En effet, l'une est considérée comme de l'IA faible, puisque la machine ne fait que reproduire des comportements mais ne comprend pas ce qu'elle fait (Exemple les chats  box programmés pour répondre à des questions particulières).
L'autre, en revanche, use de l'IA forte en bénéficiant "d'une conscience et d'émotion", la machine peut comprendre ses propres raisonnements ce qui lui confère un certain recul sur ce qu'elle fait (Exemple : l'algorithme Alpha-Go s'en rapproche bien qu'il n'existe pas encore de véritable IA Forte à l'heure actuelle). 

Machine Learning et Deep Learning. 

Alors, vous nous suivez toujours ?
On peut désormais aborder les concepts de Deep Learning et de Machine Learning qui ne sont, d'ailleurs, que deux approches parmi d'autres de l'IA.
Le deep learning est une sous-discipline du Machine Learning.
Vous l'aurez compris, le Deep Learning est partout, qu'il s'agisse de reconnaissance faciale sur votre smartphone, de filtres Snapchat ou encore de la fonction spam qui trie parfaitement vos mails.

Ici, la machine est programmée pour divulguer un résultat à partir d'informations nourries par l'Etre Humain, elle ne fait que reproduire et ne s'adapte pas.
La Machine Learning (qui comprend également le deep learning) grandit de jour en jour, mais reste encore un concept en phase de recherche.
Le but est de faire en sorte que la machine puisse s'adapter au fur et à mesure, en tirant un apprentissage par des constats ou des erreurs.
L'être humain intervient seulement en amont pour donner des consignes, c'est à la machine de tirer un enseignement à travers de nombreux essais (pouvant aller jusqu'à des millions de solutions alternatives) jusqu'à ce qu'elle atteigne son objectif.

Machine Learning : L'algorithme AlphaGo et "le joueur de Bilboquet"

L'exemple le plus connu est celui du programme informatique AlphaGo, capable de battre des champions du monde au jeu de Go.
La difficulté réside dans la grande possibilité de combinaisons (autant qu'il n'existe d'atomes).
L'algorithme s'est nourri à travers tous ses essais, en progressant au fur et à mesure,  notamment en jouant contre des humains, des ordinateurs et lui-même.
Pour en savoir plus sur AlphaGo, on vous laisse consulter le site Wikipédia qui explique toutes les étapes de son parcours.
Enfin, on termine par un bel exemple de ce "robot" jouant au bilboquet et qui réussit à trouver le parfait équilibre après une centaine d'essais.
La question qui se pose alors est la suivante : Après un essai gagnant, réussira-t-il à nouveau ? 

Et les nouveaux modes de travail dans tout ça ? 

On peut aborder la différence entre l'intelligence artificielle et intelligence augmentée.
La première peut prendre le pas sur l'Homme puisqu'elle est programmée pour être plus performante que lui.
La seconde détient une valeur plus collaborative, car elle ne fonctionne qu'à travers l'homme et permet de venir en aide dans sa prise de décision.
Elle lui permet également, d'éviter le travail pénible et répétitif (Ex : diagnostics des différentes tumeurs par la machine).

Il est certain que l'évolution de l'intelligence artificielle n'en est qu'à ses débuts, pouvant fasciner, mais par ailleurs effrayer.
Cette fin de matinée s'est conclue par des échanges nourris, abordant notamment les menaces que cela pouvait engendrer sur les métiers artisanaux, ou tout simplement pour les personnes âgées qui peuvent se sentir très vite dépassés par tous ces nouveaux usages.