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Version rapide : non.
Version longue : quelques digressions dans ce qui suit qui font une compilation de l’actualité récente.
Depuis quelques mois sévit une petit musique récurrente et parfois redondante : l’IA n’existe pas (Luc Julia en février 2019), les startups de l’IA ne font pas d’IA (étude MMC Venture en mars 2019), l’IA cache un esclavagisme moderne de la labellisation des données (reportage de Cash Investigation en septembre 2019), l’IA ne fonctionne pas sans ceci ou cela (données et compétences), les projets d’IA n’aboutissent pas dans les entreprises, l’IA est une escroquerie et l’IA est surtout dangereuse, exemple en date, l’interdiction de la reconnaissance faciale dans certaines villes (à San Francisco en mai 2019 et à Portland en décembre 2019). On pourrait extrapoler tout cela en prévoyant que l’IA serait quasiment sur une pente glissante, avec largement de quoi entrer dans un troisième hiver de l’IA après ceux des années 1970 et des années 1990.
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Le jour même où je publiais l’édition 2019 de l’ebook Comprendre l’informatique quantique (504 pages), un rapport de recherche était éventé temporairement sur le site de la NASA selon lequel Google aurait atteint la suprématie quantique. Il était d’abord repéré par le Financial Times. J’évoquais bien cette échéance et sa signification dans l’ebook, mais sans date précise. Je me suis alors empressé de mettre à jour l’ebook pour intégrer cette nouvelle significative.
Pour mémoire, on atteint la suprématie quantique avec un ordinateur quantique lorsque celui-ci est capable d’exécuter un algorithme donné (pas tous…) qu’il est impossible de faire tourner avec son équivalent classique dans un temps d’échelle humaine sur les supercalculateurs les plus puissants du monde. L’expression de suprématie quantique a été lancée en 2011 par John Preskill, qui œuvre à l’Université CalTech aux USA.
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Il est de bon ton de déclarer de manière péremptoire que les GAFA et autres BATX dominent le monde de l’IA et ont accès à un tombereau de données qui leur permettent de l’entraîner et que cela leur assure, ipso-facto, un leadership incontestable dans tous les domaines et tous les métiers, au point de menacer tous les grands acteurs des marchés verticaux.
Au risque d’enfoncer des portes ouvertes, je voudrais contrer cela et expliquer pourquoi cette peur est en grande partie infondée. Elle est notamment liée à une méconnaissance des outils et modèles de l’IA et des données qui les alimentent. Elle relève aussi d’une vision simpliste des applications et de la portée de l’IA d’aujourd’hui et de son incarnation la plus courante, le machine learning.
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