1
00:00:05,800 --> 00:00:08,410
Comme je vous le disais tout à l’heure,
l’année dernière, dans le cadre

2
00:00:08,610 --> 00:00:11,290
du cours Enjeux et éthique du
numérique, nous avons dédié un

3
00:00:11,490 --> 00:00:16,090
cours à l’intelligence artificielle
et nous avons vu ensemble ses principes

4
00:00:16,290 --> 00:00:20,290
de fonctionnement et comment elle
avait chamboulé des pans entiers

5
00:00:21,220 --> 00:00:25,210
de l’économie, de la science,
de la production de connaissance,

6
00:00:25,410 --> 00:00:26,170
etc.

7
00:00:26,740 --> 00:00:30,010
Ce que je ne vous ai pas dit à
l’époque, c’est que cette intelligence

8
00:00:30,210 --> 00:00:32,200
artificielle a une histoire.

9
00:00:32,680 --> 00:00:34,660
Elle est beaucoup moins récente
que ce que l’on pense.

10
00:00:35,140 --> 00:00:38,800
Elle est même contemporaine de
la naissance de l’informatique

11
00:00:39,000 --> 00:00:39,760
dans les années 40.

12
00:00:40,120 --> 00:00:44,080
Mais pendant de longues décennies,
elle est restée dans l’oubli avant

13
00:00:44,280 --> 00:00:47,830
de connaître une résurgence dans
les années 80 et de s’imposer à

14
00:00:48,030 --> 00:00:51,580
la fin des années 2010,
comme on le sait aujourd’hui.

15
00:00:52,840 --> 00:00:55,680
Je vais vous raconter cette histoire
pour que vous en saisissiez les enjeux.

16
00:00:55,880 --> 00:01:00,070
Mais avant cela, je voudrais vous
faire un petit rappel en vous rappelant

17
00:01:00,270 --> 00:01:07,810
que ce qu’on appelle l’intelligence
artificielle, ce sont plus généralement

18
00:01:08,260 --> 00:01:12,280
des techniques prédictives,
des techniques prédictives basées

19
00:01:12,480 --> 00:01:17,140
sur ce qu’on appelle l’apprentissage
artificiel, le machine learning,

20
00:01:17,830 --> 00:01:21,250
et plus spécifiquement sur le
fonctionnement de réseaux de neurones,

21
00:01:21,850 --> 00:01:22,900
le deep learning.

22
00:01:23,890 --> 00:01:25,950
Vous n’avez rien compris,
ce n’est pas très grave,

23
00:01:26,150 --> 00:01:29,110
Je vais vous expliquer un peu plus
concrètement.

24
00:01:29,680 --> 00:01:32,590
Si on veut comprendre ce qu’est
l’intelligence artificielle,

25
00:01:32,860 --> 00:01:35,980
il faut d’abord comprendre comment
fonctionne l’informatique

26
00:01:36,180 --> 00:01:40,150
traditionnelle qui est celle des
ordinateurs que nous utilisons

27
00:01:40,350 --> 00:01:41,110
au quotidien.

28
00:01:41,500 --> 00:01:44,110
Il faut comprendre, comme je vous
l’ai dit dans la première partie

29
00:01:44,310 --> 00:01:48,820
de ce cours, que la logique de
l’informatique, c’est de décomposer

30
00:01:49,450 --> 00:01:54,370
des calculs très complexes en une
suite d’instructions basiques qui

31
00:01:54,570 --> 00:01:58,300
peuvent être automatisées et prises
en charge par une machine.

32
00:01:58,500 --> 00:02:02,500
C’était le principe de la machine
de Turing qui a été automatisé

33
00:02:02,700 --> 00:02:03,460
par la suite.

34
00:02:03,660 --> 00:02:07,060
L’informatique telle qu’on l’utilise,
telle qu’on la connaît aujourd’hui,

35
00:02:07,510 --> 00:02:10,810
est dite symbolique,
symbolique parce qu’elle répond

36
00:02:11,010 --> 00:02:12,040
à une logique formelle.

37
00:02:12,480 --> 00:02:16,060
Une logique formelle,
ça veut dire qu’on peut très bien

38
00:02:16,260 --> 00:02:19,780
décrire et même écrire le raisonnement
d’un ordinateur.

39
00:02:20,080 --> 00:02:24,190
On peut écrire le raisonnement
d’un algorithme, on peut l’expliquer,

40
00:02:24,390 --> 00:02:28,840
le décrypter, tout simplement parce
qu’un ordinateur, un programme

41
00:02:29,410 --> 00:02:31,660
est toujours programmé par un être
humain.

42
00:02:32,110 --> 00:02:35,800
Le programme d’un logiciel est
écrit par des êtres humains qui

43
00:02:36,000 --> 00:02:39,250
lui donnent des instructions,
un peu à la manière d’une recette

44
00:02:39,450 --> 00:02:40,210
de cuisine.

45
00:02:40,410 --> 00:02:43,810
On demande à un programme de réaliser
telle tâche, puis telle tâche et

46
00:02:44,010 --> 00:02:46,510
si telle tâche est réalisée,
alors l’emmener vers une autre,

47
00:02:46,710 --> 00:02:47,470
etc.

48
00:02:48,340 --> 00:02:52,180
On lui donne des instructions qu’on
code dans un programme informatique.

49
00:02:53,200 --> 00:02:56,410
Les réseaux de neurones sur lesquels
repose l’intelligence artificielle

50
00:02:56,650 --> 00:02:58,930
fonctionnent sur un principe totalement
différent.

51
00:02:59,500 --> 00:03:03,550
L’idée du deep learning et du machine
learning, c’est à l’inverse que

52
00:03:04,090 --> 00:03:07,510
les programmes apprennent par
eux-mêmes, qui ne soient pas programmés

53
00:03:07,710 --> 00:03:08,620
par des êtres humains.

54
00:03:09,250 --> 00:03:15,280
Autrement dit, on demande à ces
machines d’obtenir un résultat

55
00:03:15,670 --> 00:03:19,540
et on les laisse décider par
elles-mêmes comment elles vont

56
00:03:19,740 --> 00:03:21,760
parvenir à ce résultat.

57
00:03:21,960 --> 00:03:22,720
Comment ?

58
00:03:22,960 --> 00:03:26,770
En s’entraînant sur d’énormes bases
de données.

59
00:03:27,220 --> 00:03:30,190
Il n’y a donc pas d’instructions
données à l’utilisateur.

60
00:03:30,390 --> 00:03:33,250
On fait tourner ces réseaux de
neurones sur de grandes bases de

61
00:03:33,450 --> 00:03:36,820
données et ils vont apprendre
d’eux-mêmes, par exemple à reconnaître

62
00:03:37,020 --> 00:03:41,740
des images, à traduire automatiquement
une langue, à reconnaître des mots

63
00:03:41,940 --> 00:03:44,560
interdits qui vont être utilisés
par exemple pour la modération

64
00:03:44,800 --> 00:03:46,540
sur les réseaux sociaux.

65
00:03:47,770 --> 00:03:51,490
Si je voulais vous donner une image,
si je reviens sur l’image des recettes

66
00:03:51,690 --> 00:03:54,100
de cuisine, l’informatique
traditionnelle, c’est suivre une

67
00:03:54,300 --> 00:03:55,060
recette.

68
00:03:55,260 --> 00:03:57,310
Vous avez vos données,
vos ingrédients pour faire un

69
00:03:57,510 --> 00:03:58,270
quatre-quarts.

70
00:03:58,470 --> 00:04:01,660
Vous avez des œufs, du lait,
du sucre, du beurre et vous suivez

71
00:04:01,860 --> 00:04:02,620
la recette.

72
00:04:02,820 --> 00:04:06,810
Vous suivez les instructions pour
parvenir finalement au résultat final,

73
00:04:07,010 --> 00:04:07,770
votre quatre-quarts.

74
00:04:08,320 --> 00:04:10,720
Un outil d’intelligence artificielle,
ne fonctionne pas comme ça.

75
00:04:11,170 --> 00:04:14,800
On lui donne les données,
on lui donne les ingrédients,

76
00:04:15,000 --> 00:04:18,760
on lui dit : "Fais-moi un
quatre-quarts", et on lui demande

77
00:04:18,960 --> 00:04:20,210
d’apprendre par lui-même à le faire.

78
00:04:20,410 --> 00:04:21,170
Comment ?

79
00:04:21,370 --> 00:04:25,300
Tout simplement en apprenant des
milliers de recettes qu’il va scanner

80
00:04:25,500 --> 00:04:29,350
pour essayer d’identifier comment
on peut parvenir à un tel résultat.

81
00:04:29,550 --> 00:04:36,420
J’espère que cette image aura apporté
un peu de clarté dans mon propos.

82
00:04:36,620 --> 00:04:39,190
En tout cas, ce qu’il faut retenir
pour l’instant, c’est que la logique

83
00:04:39,390 --> 00:04:42,130
de l’intelligence artificielle,
c’est de laisser les programmes

84
00:04:42,330 --> 00:04:44,230
apprendre par eux-mêmes,
à réaliser des tâches complexes.

85
00:04:44,430 --> 00:04:48,460
C’est ça qu’on appelle le deep
learning et c’est pour cela qu’on

86
00:04:48,660 --> 00:04:49,720
parle d’intelligence.

87
00:04:51,430 --> 00:04:54,040
Le point de départ de cette approche
est très ancien.

88
00:04:54,670 --> 00:04:59,350
On retrouve son origine dans un
article scientifique publié en 1943,

89
00:04:59,800 --> 00:05:05,350
dans lequel des auteurs proposent
de modéliser mathématiquement un

90
00:05:05,550 --> 00:05:06,820
réseau de neurones humains.

91
00:05:08,560 --> 00:05:11,920
Cet article est fondateur parce
qu’il va inspirer de nombreux

92
00:05:12,120 --> 00:05:16,330
ingénieurs qui vont essayer de
développer des machines prédictives

93
00:05:16,960 --> 00:05:18,580
capables d’apprendre d’elles-mêmes.

94
00:05:20,290 --> 00:05:24,880
Une des premières machines développée
à cette époque, un des premiers

95
00:05:25,180 --> 00:05:28,480
dispositifs développés à cette époque,
qui a recours à l’intelligence

96
00:05:28,680 --> 00:05:34,360
artificielle, est un programme
développé en 1948 par Norbert Wiener,

97
00:05:36,010 --> 00:05:41,200
qui est le père fondateur de la
cybernétique, un dispositif prédictif

98
00:05:41,680 --> 00:05:44,260
appliqué au guidage des missiles.

99
00:05:45,430 --> 00:05:52,960
La grande innovation de Norbert
Wiener est d’être capable de mettre

100
00:05:53,160 --> 00:05:57,790
à jour, plus exactement que le
programme se mette à jour lui-même

101
00:05:58,600 --> 00:06:01,960
en fonction des trajectoires des
missiles.

102
00:06:02,620 --> 00:06:04,300
Je vous explique pour être un peu
plus clair.

103
00:06:05,140 --> 00:06:09,160
Norbert Wiener développe un guidage
de missiles anti-aérien,

104
00:06:09,360 --> 00:06:12,640
c’est-à-dire sur le sol américain,
avoir des missiles capables

105
00:06:12,850 --> 00:06:17,440
d’intercepter d’autres missiles
si le territoire américain est attaqué.

106
00:06:17,980 --> 00:06:21,550
Mais pour ce faire, il faut être
capable de calculer la trajectoire

107
00:06:21,750 --> 00:06:25,390
du premier missile, ce qui est
déjà assez compliqué en fonction

108
00:06:25,590 --> 00:06:29,320
de sa masse, de sa vitesse et d’autres
paramètres.

109
00:06:29,950 --> 00:06:34,330
Par ailleurs, une fois que le missile
antiaérien est envoyé pour intercepter

110
00:06:34,530 --> 00:06:39,040
le premier, sa trajectoire va être
influencée par de nombreuses autres

111
00:06:39,240 --> 00:06:42,280
données qui ne peuvent pas être
prédites en amont, comme la force

112
00:06:42,480 --> 00:06:45,130
du vent et d’autres conditions
climatiques.

113
00:06:45,940 --> 00:06:49,930
La grande force du dispositif de
Wiener, c’est que la trajectoire

114
00:06:50,130 --> 00:06:55,390
du missile puisse être mise à jour
en temps réel en fonction de ces

115
00:06:55,590 --> 00:06:56,350
données externes.

116
00:06:56,980 --> 00:07:01,360
Mais pour que cela soit possible,
il faut que le programme intègre

117
00:07:02,800 --> 00:07:06,520
ces données externes en direct,
intègre des feedback,

118
00:07:06,720 --> 00:07:13,150
comme nous l’explique Norbert Wiener,
et corrige sa trajectoire en temps

119
00:07:13,350 --> 00:07:14,110
réel.

120
00:07:15,190 --> 00:07:18,660
Ce que développe Norbert Wiener,
c’est un système qui est adaptatif.

121
00:07:18,860 --> 00:07:23,710
C’est une machine qui est
autocorrective, qui est capable

122
00:07:23,910 --> 00:07:28,300
de modifier ses finalités en fonction
des données produites en temps réel.

123
00:07:28,510 --> 00:07:31,240
Autrement dit, c’est une machine
qui apprend.

124
00:07:31,990 --> 00:07:34,240
Cette machine apprend,
est adaptative.

125
00:07:34,440 --> 00:07:37,480
C’est pour ça qu’elle relève de
l’intelligence artificielle.

126
00:07:37,680 --> 00:07:43,990
Pourtant, malgré quelques résultats
prometteurs, les approches de

127
00:07:44,190 --> 00:07:47,080
l’intelligence artificielle vont
rapidement tomber dans l’oubli

128
00:07:47,440 --> 00:07:51,220
au cours des années 50 et 60,
tout simplement parce que les approches

129
00:07:51,420 --> 00:07:54,100
de la logique formelle,
d’une informatique formelle

130
00:07:54,300 --> 00:07:57,820
concurrente, vont être beaucoup
plus rapides et efficaces.

131
00:07:58,120 --> 00:08:03,610
Programmer des programmes s’avère
beaucoup plus efficace à court

132
00:08:03,810 --> 00:08:06,880
terme que développer des machines
qui apprennent d’elles-mêmes.

133
00:08:07,720 --> 00:08:12,700
Un autre problème auquel se heurtent
les promoteurs de l’intelligence

134
00:08:12,900 --> 00:08:16,270
artificielle, c’est qu’à l’époque,
dans les années 40 et 50,

135
00:08:16,540 --> 00:08:20,520
ils ne disposent pas de bases de
données suffisantes pour être capable

136
00:08:21,280 --> 00:08:26,860
d’entraîner des machines à apprendre
par elles-mêmes, ce qui va constituer,

137
00:08:27,060 --> 00:08:31,270
jusqu’aux années 2010,
un problème majeur de l’intelligence

138
00:08:31,470 --> 00:08:33,610
artificielle, je vais y revenir
tout de suite.

139
00:08:35,560 --> 00:08:41,980
Il faudra attendre les années 80
pour voir apparaître les premières

140
00:08:42,180 --> 00:08:45,160
applications concrètes de
l’intelligence artificielle,

141
00:08:45,610 --> 00:08:49,720
avec notamment les travaux du Français
Norbert Wiener , qui est aujourd’hui

142
00:08:49,920 --> 00:08:52,750
directeur de l’intelligence
artificielle du groupe Meta,

143
00:08:53,050 --> 00:08:54,610
qui possède Facebook et Instagram.

144
00:08:55,330 --> 00:09:00,160
Yann Lecun, dans les années 80,
va développer un outil qui permet

145
00:09:00,430 --> 00:09:06,220
de reconnaître automatiquement
les codes postaux et il va vendre

146
00:09:06,420 --> 00:09:11,500
son outil à la poste américaine

147
00:09:12,610 --> 00:09:16,420
afin que le courrier puisse être
trié de manière automatique.

148
00:09:16,900 --> 00:09:18,160
En gros, qu’est-ce que fait Yann
Lecun ?

149
00:09:18,790 --> 00:09:24,670
Il va entraîner ces algorithmes
sur une base de données qui comprend

150
00:09:25,120 --> 00:09:30,670
9 000 chiffres, 9 000 codes postaux
qui sont sur les enveloppes des

151
00:09:30,870 --> 00:09:34,570
courriers, afin de reconnaître
le tracé d’un 9, d’un 8,

152
00:09:34,770 --> 00:09:38,320
d’un 1, suivant les différents
types d’écriture humaine qui sont

153
00:09:38,520 --> 00:09:39,280
très différents.

154
00:09:40,150 --> 00:09:42,130
Avec une petite base de données,
puisque 9 000 chiffres,

155
00:09:42,330 --> 00:09:45,430
c’est une toute petite base de
données en intelligence artificielle,

156
00:09:45,700 --> 00:09:49,090
il arrive quand même à développer
un outil qui permet de reconnaître

157
00:09:49,290 --> 00:09:52,300
automatiquement ces codes postaux,
donc de trier beaucoup plus

158
00:09:52,500 --> 00:09:53,680
efficacement le courrier.

159
00:09:54,700 --> 00:09:58,780
Cette machine, ce principe,
c’est encore celui qui est utilisé

160
00:09:58,980 --> 00:10:01,780
aujourd’hui dans la plupart des
postes du monde pour reconnaître

161
00:10:02,500 --> 00:10:04,150
automatiquement les codes postaux.

162
00:10:04,350 --> 00:10:09,940
C’est aussi la machine qui est

163
00:10:10,140 --> 00:10:16,660
utilisée lorsque vous allez remettre
un chèque dans un guichet automatique,

164
00:10:16,860 --> 00:10:20,950
qui va reconnaître automatiquement
les numéros qui sont inscrits sur

165
00:10:21,150 --> 00:10:21,910
le chèque.

166
00:10:22,900 --> 00:10:28,540
Pour autant, malgré ce premier succès,
il faudra attendre les années 2010

167
00:10:28,900 --> 00:10:33,280
pour connaître une explosion du
recours à l’intelligence artificielle.

168
00:10:33,480 --> 00:10:34,240
Pourquoi ?

169
00:10:34,810 --> 00:10:40,390
Parce qu’avec la numérisation du monde,
nous allons produire énormément

170
00:10:40,590 --> 00:10:45,880
de données numériques qui vont
pouvoir être utilisées par ces

171
00:10:46,080 --> 00:10:48,970
outils d’intelligence artificielle
pour s’entraîner.

172
00:10:51,550 --> 00:10:55,150
Les compagnies qui développent
de grands services Web,

173
00:10:55,660 --> 00:11:00,430
comme Facebook, Google,
AT & T, Baidu en Chine,

174
00:11:01,390 --> 00:11:06,670
ces grands acteurs de l’économie
numérique vont avoir des problématiques

175
00:11:06,870 --> 00:11:10,270
sur lesquelles ils pourraient avoir
besoin d’avoir recours à l’intelligence

176
00:11:10,470 --> 00:11:18,220
artificielle, comme créer des filtres
à spams en s’inspirant des millions

177
00:11:18,420 --> 00:11:21,430
de spams dont ils disposent déjà
pour apprendre à les reconnaître.

178
00:11:21,970 --> 00:11:25,360
Ou alors pour les réseaux sociaux,
pour modérer automatiquement les

179
00:11:25,560 --> 00:11:29,470
contenus des internautes à partir
des millions de messages qui ont

180
00:11:29,670 --> 00:11:32,530
déjà été retirés par des modérateurs
humains.

181
00:11:33,430 --> 00:11:36,550
Vous voyez l’idée, à partir du
moment où on a des bases de données

182
00:11:36,750 --> 00:11:39,820
suffisantes pour que des outils
d’intelligence artificielle

183
00:11:40,090 --> 00:11:47,260
s’entraînent, on va pouvoir commencer
à leur trouver des débouchés beaucoup

184
00:11:47,460 --> 00:11:49,750
plus nombreux qu’auparavant.

185
00:11:50,920 --> 00:11:54,700
Je vous parlais de Yann Lecun avec
sa base de 9 000 chiffres pour

186
00:11:54,900 --> 00:11:55,750
la Poste américaine.

187
00:11:55,950 --> 00:11:59,350
Aujourd’hui, les bases de données
sur lesquelles s’entraîne l’IA

188
00:11:59,740 --> 00:12:03,280
comportent des millions,
voire des dizaines ou des centaines

189
00:12:03,580 --> 00:12:04,810
de millions de données.

190
00:12:06,730 --> 00:12:09,790
La traduction automatique que vous
utilisez peut-être lorsque vous

191
00:12:09,990 --> 00:12:14,050
utilisez Google Translate ou la
modération à laquelle vous êtes

192
00:12:14,250 --> 00:12:17,170
confronté lorsque vous utilisez
les réseaux sociaux ou la

193
00:12:17,370 --> 00:12:20,500
reconnaissance d’image automatique
sur Google Image par exemple,

194
00:12:20,710 --> 00:12:24,340
reposent toutes aujourd’hui sur
des outils d’intelligence artificielle.

195
00:12:24,730 --> 00:12:27,130
Ce qu’il faut retenir,
c’est que ces outils,

196
00:12:27,630 --> 00:12:30,760
qui paraissent très novateurs
aujourd’hui, ont une histoire très

197
00:12:30,960 --> 00:12:35,560
ancienne et qui remonte aux débuts
de l’informatique, qui a connu

198
00:12:35,760 --> 00:12:38,800
une histoire parallèle à celle
de l’histoire de l’informatique

199
00:12:39,000 --> 00:12:42,340
symbolique dont je vous ai parlé
dans les deux premières séquences.

200
00:12:42,970 --> 00:12:46,840
Elle s’est développée plus lentement
parce qu’elle avait moins de données

201
00:12:47,040 --> 00:12:50,650
sur lesquelles s’entraîner,
mais aussi parce qu’elle a reçu

202
00:12:50,850 --> 00:12:54,220
moins de soutien de la part des
pouvoirs publics et des entreprises,

203
00:12:54,420 --> 00:12:58,000
des industriels qui ont beaucoup
investi sur les solutions à court

204
00:12:58,200 --> 00:13:02,740
terme que permettait l’informatique
symbolique, l’informatique formelle.

205
00:13:05,350 --> 00:13:10,270
Dans ce cours, nous nous sommes
concentrés sur la dimension technique

206
00:13:10,470 --> 00:13:13,270
de l’histoire de l’informatique
et peut-être que parfois cela a

207
00:13:13,470 --> 00:13:18,910
été un peu difficile pour vous à suivre,
avec des termes très techniques

208
00:13:19,810 --> 00:13:24,010
parfois assez difficiles à comprendre,
même si j’essaye au maximum de

209
00:13:24,210 --> 00:13:25,030
vous les simplifier.

210
00:13:25,840 --> 00:13:29,590
Je vous rassure en vous disant
que dans ce cours, il y aura des

211
00:13:29,790 --> 00:13:33,100
séquences techniques parfois parce
qu’elles sont importantes et

212
00:13:33,300 --> 00:13:36,430
nécessaires, mais il y aura aussi
beaucoup d’histoire sociale,

213
00:13:36,640 --> 00:13:38,620
économique et culturelle de
l’informatique.

214
00:13:39,070 --> 00:13:42,850
Dans le prochain cours,
par exemple, nous allons aborder

215
00:13:43,050 --> 00:13:46,180
la manière dont cette informatique
est sortie des laboratoires des

216
00:13:46,380 --> 00:13:49,480
grandes universités pour partir
à la conquête de la société,

217
00:13:49,750 --> 00:13:53,320
à la conquête des entreprises,
puis des foyers, en faisant une

218
00:13:53,520 --> 00:13:55,840
histoire un peu plus sociale et
économique justement,

219
00:13:58,030 --> 00:13:58,960
de l’informatique.

220
00:13:59,500 --> 00:14:06,280
Ce qu’il faut retenir de ce premier
cours, c’est que l’informatique

221
00:14:06,480 --> 00:14:12,100
repose sur une logique particulière
qui repose sur l’automatisation

222
00:14:12,300 --> 00:14:13,690
de cette logique par des machines.

223
00:14:13,890 --> 00:14:17,950
Il faut retenir que le rôle de
l’électronique a été déterminant

224
00:14:18,150 --> 00:14:22,060
dans le développement de ces machines
et que l’augmentation de la puissance

225
00:14:22,260 --> 00:14:26,020
de calcul, que nous avons connue
ces dernières décennies,

226
00:14:26,220 --> 00:14:30,490
repose en grande partie sur la
miniaturisation des composants.