Au laboratoire ERIC, des projets de recherche mêlant l’intelligence artificielle et les sciences sociales naissent de la rencontre de chercheurs de ses différents domaines .
« Toute technologie suffisamment avancée est indiscernable de la magie ». Cette loi énoncée par l’auteur de science-fiction Arthur C. Clarke, l’intelligence artificielle semble en être l’illustration même, elle qui inspire tout autant la fascination qu’une certaine crainte.
Aujourd’hui, elle se manifeste partout dans notre quotidien. Moteurs de recherche sur internet, trajets proposés en voiture pour éviter les embouteillages, capteurs liés à la santé, génération automatique de texte… Elle ne cesse d’étendre le champ de ses applications et de ses performances. Un essor fulgurant depuis une vingtaine d’années qui ne va pas sans susciter les questionnements, voire les angoisses. Mais cette vision de l’IA empreinte de sensationnalisme s’avère aussi réductrice.
« On a une vision très anxiogène de l’IA, notamment avec cette idée de remplacement de l’humain par la machine » affirme Jairo Cugliari, enseignant-chercheur à l’Université Lumière Lyon 2 et chercheur au laboratoire ERIC. Et d’ajouter que « cette vision est très éloignée de la réalité de [leurs] travaux ».
Des machines encore très « bêtes »
En 1997, Deep Blue battait le champion du monde d’échec Kasparov. Vingt ans plus tard, AlphaGo remportait la victoire face Lee Sedol, le champion du monde de go (2016). Et tout récemment, l’entreprise américaine OpenAI présentait GPT-3, le plus gros réseau de neurones artificiels au monde, capable de faire « presque tout ».
Depuis ses débuts dans les années 50, l’intelligence artificielle (IA) n’a cessé de progresser dans la réalisation de tâches toujours plus complexes. Est-on pour autant sur le point de réaliser le vieux rêve d’Alan Turing, l’un des pères de l’IA : simuler l’intelligence humaine ? Rien n’est moins sûr.
Si elles excellent et dépassent l’homme dans des tâches spécifiques et pointues, cela se révèle bien plus difficile lorsque s’élargit le spectre des compétences. « Nous sommes encore loin d’une machine intelligente qui pourrait interagir avec nous de manière autonome, comme deux personnes peuvent interagir entre elles » explique Jairo Cugliari. Et de poursuivre, « aujourd’hui, les algorithmes qui fonctionnent le mieux sur les machines s’éloignent de plus en plus des mécanismes cognitifs d’apprentissage des humains ».
Alan Turing (interprété par Benedict Cumberbatch) répond à la question : « les machines pensent-elles ? » dans le film Imitation game.
Alors comment l’IA peut-elle encore nous éclairer sur notre propre intelligence ? Sur ce que c’est qu’apprendre ? Au laboratoire ERIC, spécialisé dans l’analyse et le stockage de données, ces questions trouvent des éléments de réponse au croisement de l’IA et des sciences humaines et sociales.
Un café entre l’intelligence machine et les SHS…
Considérée comme l’une des technologies innovantes qui aura le plus d’impact dans les années à venir, l’IA investit des domaines toujours plus vastes. Les sciences humaines et sociales ne font pas exception. En effet, de nombreuses questions se posent afin de développer une technologie éthique et responsable, mais aussi pour ne pas faire de l’IA « hors-sol ».
Mais la rencontre entre les shs et l’IA ouvre d’autres perspectives : l’opportunité de répondre à de nouveaux questionnements de recherche fondamentale. C’est justement ce qui fait la richesse des travaux menés au laboratoire ERIC.
C’est d’ailleurs peut-être cette relation entre différentes disciplines qui définit le mieux l’IA aujourd’hui : « une interaction de travail entre différentes disciplines : informaticiens, statisticiens, ingénieurs, mathématiciens… », même s’il n’existe pas de définition formelle de l’IA tempère Jairo Cugliari.
De ce point de vue, c’est assez naturellement que le rapprochement s’est effectué entre chercheur-es en SHS et spécialistes dans l’analyse et le stockage de données et d’informations au sein du laboratoire ERIC. Rapprochement qui commence… autour d’un café.
…au cœur du processus de recherche
Caractériser les pratiques langagières des enfants bilangues, créer une base de données archéologique, générer automatiquement du texte… Les données de sciences humaines et sociales sont très diverses et posent de vrais défis d’un point de vue informatique. Comment par exemple combiner des informations numériques issues de questionnaires avec des informations textuelles courantes dans les études en SHS ? Comment caractériser la complexité d’un texte – ce qui n’existce pas actuellement en français – ? Cela va nécessiter le développement de nouvelles techniques pour l’analyse de données, pour construire des bases de données robustes.
En se posant des questions ensemble, en instaurant un dialogue entre disciplines, les chercheur-es abordent de nouveaux défis qui restaient jusqu’alors difficilement accessibles. Une démarche qui est au cœur du processus de recherche pour Jairo Cugliari. « La dimension sociale de la recherche est trop souvent sous-estimée. On imagine le chercheur comme un personnage solitaire, enfermé dans son bureau, mais ça ne fonctionne pas comme ça. Cela fonctionne bien davantage autour de la machine à café » s’amuse-t-il.
Un nouveau terrain de jeu
En combinant SHS et apprentissage machine, les chercheurs ouvrent ainsi de nouveaux terrains de recherche, ou de nouveaux « terrains de jeux » s’enthousiasme Jairo Cugliari. Bien loin de l’idée de remplacement, ces travaux en intelligence artificielle visent avant tout à « valoriser ce qui existe déjà » pour comprendre le monde qui nous entoure. En ce sens, l’IA apparait davantage comme un outil supplémentaire de recherche, plutôt qu’une boîte magique sur le point de jouer un mauvais tour au magicien.