"    Le retentissement est mondial, particulièrement ressenti par la Chine pour plusieurs raisons:

• le jeu de GO trouve son origine en Chine ou il est encore très largement pratiqué et médiatisé. En Chine, comme d’ailleurs au Japon et en Corée, des joueurs de GO vivent de leur habileté à ce jeu,

• Lee Sedol, Coréen d’origine est-asiatique, a perdu contre un adversaire américain,

• selon Kai-Fu Lee, cette seconde victoire en intelligence artificielle des Etats-Unis constitue un électrochoc pour le gouvernement de la Chine qui a déjà fait de l’IA un de ses objectifs dans la compétition mondiale.

Le gouvernement chinois lance donc un plan IA particulièrement agressif visant à faire de la Chine le leader mondial en 2030, plan comprenant des objectifs précis pour 2020 et 2025.

IA2030 publié en 2017 avec une présentation powerpoint au Brain Forum commentée en anglais par le Pr Mu-ming Poo, Usbek&Rica, 25 07 2018, 17 min. 30

Cela va entraîner (ou contraindre à ?) un engouement des investisseurs Chinois et une augmentation du nombre d’étudiants en 3ème cycle IA.

Ce plan de croissance accrue en Chine devrait avoir un effet boule de neige et encourager les pays qui veulent rester dans la compétition à revoir à la hausse leurs propres plans. 

Nous venons d’examiner les conséquences de ce coup de semonce.

Examinons maintenant succinctement ce qui l’a rendu possible.

Avec le changement de millénaire, l’intelligence artificielle a connu une période particulièrement faste :

• avec un taux de croissance annuelle de la puissance informatique qui demeure élevé,

• avec un développement considérable des données disponibles du fait du déploiement partant de quasi-zéro durant toute la période considérée.  "

La figure ci-dessous illustre à la fois la croissance passée en 2010 du volume de données et la perspective à l'horizon 2050 :

Ainsi, les solutions utilisant des logiciels d'intelligence artificielle basés sur des réseaux de neurones à apprentissage profond (deep learning) sont devenues opérationnelles et ont commencé à être commercialisées et utilisées dans divers domaines à partir du milieu des années 2010.

Présentation des réseaux de neurones artificiels, SINAT, 5 06 2021, texte et illustrations

Machine learning versus Deep Learning, Jedha, texte et illustrations + 7 minutes (en français)

Construction de réseaux de neurones avec exemples, IBM, non daté, texte et illustrations

En France, comme partout dans le monde, de nombreuses entreprises et organisations ont adopté des solutions basées sur le deep learning dans des domaines tels que :

• Reconnaissance d'images et de vidéos : Des entreprises françaises ont développé des systèmes de reconnaissance d'images et de vidéos basés sur le deep learning, utilisés dans des domaines tels que la sécurité, la surveillance, l'analyse médicale et la reconnaissance automatique de contenus visuels.
• Traitement du langage naturel : Des applications de traitement du langage naturel basées sur le deep learning ont été utilisées en France pour l'analyse de texte, la traduction automatique, le chatbot et l'analyse de sentiment, entre autres.
• Voix et reconnaissance vocale : Des entreprises françaises ont adopté des systèmes de reconnaissance vocale basés sur le deep learning pour la création d'assistants vocaux, la transcription automatique et d'autres applications audio.
• Santé : Le domaine médical a également bénéficié du deep learning en France, avec des applications dans la détection précoce de maladies, l'analyse d'imagerie médicale, la prédiction de résultats cliniques et le développement de solutions d'aide à la décision médicale.
• Automobile : Le deep learning a également trouvé des applications dans le secteur automobile français, notamment pour la vision par ordinateur utilisée dans les véhicules autonomes et les systèmes avancés d'aide à la conduite.

Google, héros IA de 2016 s’il fallait en désigner un, n’a pas été seul des géants d’internet à investir massivement durant cette période. Dans l’ordre alphabétique de l’acronyme qui les regroupe (GAFAM), quelques illustrations:

• Apple pour ses produits (Iphone, Applewatch …) et logiciels (SIRI assistant virtuel …),

• Facebook qui, entre autres services, depuis 2013 utilise le deep learning pour mieux satisfaire ses «amis» et s’efforce aussi de référencer des clients plus nombreux et plus rémunérateurs,

• Amazon pour l’utilisation qu’il en fait notamment dans ses centres de conditionnement et d’expédition,

• Microsoft, qui outre ses PC,s et logiciels, propose notamment une plate-forme (AzureAI) fournissant des modèles de solutions IA pour la reconnaissance vocale, la prise de décisions … et une aide à la construction d’autres modèles.

La robotique a également tiré parti de cette IA à base de couches de neurones artificiels en améliorant sensiblement l’autonomie en réaction immédiate à l’environnement.

Ainsi, en matière automobile, on doit à l’IA par exemple le régulateur de vitesse automatique et le freinage d’urgence quand surgit un obstacle inopiné, lesquels sont déjà répandus sur des véhicules de grande diffusion.

Les auteurs (du moins, ceux de ma bibliographie) ayant abordé le thème IA et emploi, s’accordent à considérer que l’IA aura dans les toutes prochaines années une incidence lourde sur l‘emploi tant qualitativement que quantitativement.

Kai-Fu Lee estime que 40 à 50% des tâches pourraient être remplacées avec pour conséquence un taux de chômage supplémentaire induit de 10 à 25%. «Tous les pays s’acheminent bien vers une hausse du taux de chômage doublée d’un accroissement des inégalités» écrit-il en 2019. Il en déduit un risque d’explosion sociale et recommande aux gouvernements de prendre des mesures appropriées pour s’y préparer.     "

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Pour écrire cette chronique, j'ai notamment compulsé les ouvrages suivants :

Des intelligences très artificielles, Jean-Louis Dessalles, Odile Jacob 2019

L'intelligence artificielle ou l'enjeu du siècle, Eric Sadin? L'Echappée 2018

Textes entre guillemets extraits de l'Abécédaire d'un baby-boomer

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