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Thomas Deneux, avec son équipe de Learning Robots et ses robots AlphAI, enseigne l’IA aux élèves, étudiants et aux entreprises depuis 4 ans. Derrière ces petites machines à roulettes amusantes se cachent l’apprentissage de l’informatique avancée et une philosophie que Thomas m’a détaillée lors de cette interview réalisée à Saclay dans les locaux tout neufs de l’institut des neurosciences du CNRS où la société est hébergée. Une philosophie qui prône avant tout le pragmatisme, le réalisme et la raison, assez proche de ce que nous avons pu écrire sur ce sujet.
Quand IA et robots s’allient pour enseigner l’intelligence artificielle
Qui sont ces sympathiques robots de toutes les couleurs ?
TD. Notre solution s’appelle AlphaAI. Ce sont des petits robots. Notre objectif avec ces robots est de permettre au grand public de comprendre comment marche l’intelligence artificielle. C’est quelque chose qui me tient à cœur.
Nous sommes noyés de discours sur l’IA. On entend dire qu’il faut savoir utiliser ChatGPT et faire des prompts. C’est très bien, mais il faudrait éviter de devenir de simples utilisateurs en dépendance technologique vis-à-vis de ces géants du numérique qui fabriquent des IA.
Chez Learning robots, nous voulons susciter des vocations chez les personnes qui ont intéressés à savoir comment ça marche et qui veulent utiliser l’IA de manière plus intelligente.
Qu’est-ce que c’est que l’intelligence artificielle ? Ce sont des objets et des machines fantastiques, et en même temps qui font peur à tous. Notre but est, au travers de ces robots qu’on entraîne soi-même, de rendre l’IA disponible et sympathique.
Qu’y a-t-il derrière ces robots ?
Dans nos activités d’initiation, l’utilisateur pilote un robot, comme si c’était une voiture télécommandée. Mais derrière ce robot, il y a une IA qui va enregistrer les données de pilotage et être ensuite capable de prendre le relais en mode auto-pilote et de faire faire des tours de circuit au robot.
Puis, on organise une course entre les robots qui sont devenus ainsi autonomes, et on observe que tous ne seront pas aussi performants. Car cette performance dépend de la qualité de l’entraînement.
Le but est de faire comprendre que l’IA, ce n’est pas une machine qui devient spontanément « intelligente ».
En amont de ces outils, il y a des humains qui ont fabriqué de la data. Et l’IA sera de bonne qualité seulement si les données sont de bonne qualité.
L’IA d’aujourd’hui en est encore au stade où elle répète, c’est un « perroquet stochastique » selon l’expression consacrée.
Aux balbutiements de l’histoire de l’IA, il y avait les systèmes experts, qui fonctionnaient avec des bases de connaissances, sans cesse plus sophistiquées. Puis on s’est rendu compte que plutôt que de prévoir toutes les situations d’entrée du code, on pouvait juste donner des exemples basés sur de la data et mettre en place des algorithmes d’apprentissage autoapprenants.
Avec les grands modèles de langage (LLM), des quantités phénoménales de textes sont devenues disponibles. Au point que l’IA est devenue capable de générer du texte elle-même. Mais le principe est le même, à la base on trouve toujours des exemples fournis par l’humain.
Avec AlphaAI, nous avons choisi des actions très simples. Un capteur permet de décider d’une action élémentaire, par exemple tourner à gauche quand il y a de la lumière à gauche, tourner à droite quand il y a de la lumière à droite. Cela permet de comprendre les bases. Par la suite, c’est juste une question d’échelle pour passer à des IA plus perfectionnées.
Quelles sont les perspectives qu’on puisse attendre de ce genre de robot ?
Quand on interagit avec un modèle de langage (LLM), on agit essentiellement sur le domaine verbal, même si on peut également produire des images, de la musique, des vidéos, etc.
Le futur de l’IA, c’est la robotique
Mais ce que je vois poindre, c’est que le futur de l’IA, c’est la robotique. Il y a un signal fort avec cette start-up Figure qui vient de lever 675 millions de $ et a conclu des accords avec OpenAI, Microsoft et Nvidia pour développer des robots humanoïdes. C’est un sujet qui est à l’ordre du jour. Notre rôle n’est pas de rentrer dans cette compétition, cependant.
Notre vocation est pédagogique. Nous voulons que le grand public puisse s’emparer de ces technologies.
Ce que nous avons à cœur de faire, c’est de permettre aux gens d’entraîner leurs propres IA, de pouvoir facilement développer leurs propres projets, de domotique, par exemple. Et aussi que des PME puissent aussi avoir accès à l’IA. Nos plans de développement pourraient évoluer demain pour sortir de la pédagogie et évoluer vers une solution plug and play pour introduire l’IA et l’automatisation dans le monde de l’entreprise.
La robotique, ça fait fantasmer dans les deux sens. Que dire de ces excès?
Figurez-vous que, bien que je sois un technophile, je ne suis pas du tout un excité de la techno. Je pense qu’il y a vraiment des questions tout à fait pertinentes qui se posent. Et c’est pour cela que je pense qu’il faut aller vers la pédagogie et le monde de l’éducation.
Ce qu’il faut, c’est qu’un maximum de gens soient informés et qu’il n’y ait pas de fantasmes nourris par une imagination trop forte sur les IA.
- D’une part, les IA ont leurs limites ;
- Deuxièmement dès qu’on a maîtrisé l’outil, on se sent tout de suite plus à l’aise.
L’IA, ça peut être sympa
Prenons une anecdote.
Nous travaillons avec une entreprise du luxe en France, avec laquelle on réalise des courses de robots autonomes. Les employés entraînent leurs robots à faire la course. Le premier retour des apprenants sur ces formations est : « Je me suis rendu compte que l’IA, c’est sympa ! »
Il est vrai que les outils numériques comportent aussi des dangers, comme celui d’une trop grande dépendance. Mais si on les prend en main, il y a le moyen de faire des choses fantastiques avec eux.
Il faut susciter l’enthousiasme pour s’approprier l’IA. Il y a pléthore d’applications passionnantes.
Je participe à quelques groupes de réflexion autour de l’IA et j’ai réalisé que ce que le grand public attend des chercheurs, c’est qu’on leur dise ce que va être le futur. En fait, c’est impossible à prédire. Nous sommes dans un processus d’essai erreur. Parfois, l’innovationL'innovation va de la compréhension (intuitive ou non) du comportement de l’acheteur à la capacité d’adaptation à l'environnement va plus vite, et à d’autres moments moins vite que ce que l’on espérait.
Il y a encore beaucoup d’inconnues quant à ce que nous réserve le futur.
Peut-on imaginer un monde, où les tâches rébarbatives sont réalisées par des machines ?
Je pense que oui. On le voit déjà dans la construction. On peut très bien imaginer que demain, ce sont des IA qui feront un certain nombre d’opérations. Toutefois, il faut espérer quand même qu’il y aura toujours des places pour l’originalité apportée par les humains.
On voit par exemple que les produits de l’artisanat prennent de la valeur aujourd’hui. Fabriquer des assiettes en série, c’est facile. Mais produire quelque chose d’unique est plus valorisant.
Il y aura toujours des endroits où la créativité humaine aura sa place et sera mise en avant.
Finalement, il y a de l’espoir pour l’être humain ?
Je le pense. Certaines personnes sont déprimées parce qu’elles pensent qu’elles vont être dominées par l’IA. Mais regardez la voiture autonome, on avait prévu qu’elle serait partout dès 2010, et ce n’est pas le cas.
Mais il ne faut pas être naïf non plus.
Il faut que le grand public et le monde politique s’emparent de ces questions. Quant à moi, je reste optimiste par rapport à ce qu’il est possible de bâtir avec ces outils.
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Yann Gourvennec a créé visionarymarketing.com en 1996. Il est conférencier et auteur de 6 livres. En 2014, il est passé d'intrapreneur à entrepreneur en créant son agence de marketing numériqueDéfinition marketing digital, un terme utilisé en permanence et pourtant bien mal compris car mal défini.
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