Quand les ordinateurs apprennent à réfléchir …

Les ordinateurs actuels sont des machines extrêmement puissantes. Et pourtant, cela ne suffira plus demain. Les scientifiques sont sur le point de développer des systèmes à même d’apprendre de manière autonome et qui seront plus conviviaux, flexibles, petits et efficaces en énergie.

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Aujourd’hui, les chercheurs sont en train de développer des types totalement nouveaux d’ordinateurs et caressent des idées de haut vol, telles ce gant spécial qui doit permettre aux vendeurs de légumes de noter, simplement en touchant leurs produits, si ces derniers sont encore mangeables ou non. Ou cette grenouillère, destinée aux enfants malades, qui intègre des capteurs avertissant le médecin traitant dès que des valeurs inhabituelles s’affichent. Ou encore ce système de surveillance du trafic qui détecte les causes d’un embouteillage et prend de manière autonome les mesures les plus adaptées pour venir à bout de ce dernier.

Les domaines d’application des futurs ordinateurs semblent illimités. Mais cela ne relève-t-il pas plutôt de la science-fiction ? « C’est vrai », admet Ton Engbersen du laboratoire IBM Research à Rüschlikon, en charge des nouvelles technologies qui devraient un jour rendre les ordinateurs capables d’apprentissage. « Cependant, en 1958 déjà, des scientifiques avaient prédit qu’un ordinateur deviendrait champion du monde d’échecs. Et ce n’est véritablement arrivé que trente ans plus tard. Si je dis aujourd’hui que dans une trentaine d’années, il y aura des ordinateurs capables d’apprendre par eux-mêmes, cela ne signifie pas que cela se produira immanquablement dans ce délai. Peut-être sera-ce beaucoup plus tard. Mais cela se produira. Il n’y a là aucun doute. »

Après la victoire de Watson au jeu télévisé « Jeopardy ! », les chercheurs d’IBM se penchent maintenant sur la manière de rendre le système commercialisable et exploitable au quotidien. Un premier projet consiste à l’utiliser en tant qu’expert pour les diagnostics médicaux. La machine ne remplacera bien évidemment pas les médecins mais se chargera de l’étude des multiples ouvrages de littérature spécialisée et de la mise en corrélation des connaissances ainsi acquises de manière autonome pour proposer des diagnostics et des thérapies.

• Les ordinateurs à leurs limites

  Les systèmes informatiques habituels ne seront pas à même de répondre aux exigences qui les attendent dans le futur. « Ces ordinateurs sont certes capables d’effectuer des calculs de manière optimale, déclare Ton Engbersen, mais pour pouvoir prendre des décisions, cela ne suffit pas. Notre cerveau n’est pas une machine à calculer. » Pour illustrer le problème, prenons l’exemple de la reconnaissance faciale. Cette opération, les êtres humains la réalisent en une fraction de seconde. Nous saisissons l’en­semble du visage de notre vis-à-vis et détectons toutes les caractéristiques qui le distinguent. Nous ne nous basons pas sur des grilles de critères mais sur des im­pressions. A l’opposé des ordinateurs qui doivent décomposer, d’après un modèle prédéterminé, chaque visage qui leur est présenté avant d’en analyser les différentes parties selon des règles définies, puis de com­parer les résultats avec une gigantesque base de données. Des opérations qu’ils réali­sent étape après étape. Ainsi, par exemple, si une personne a un nez particulièrement grand et courbé, l’ordinateur ne l’examinera que si cela est prévu dans le programme. Dans le cerveau humain par contre, le traitement des informations ne se fait pas de manière séquentielle mais parallèle.

• Surprise durant le jeu TV Jeopardy

  En février 2011, IBM a créé la surprise avec son ordinateur Watson. Participant au jeu télévisé Jeopardy!, la machine a affronté les deux meilleurs candidats. Or, il ne s’agissait dans ce cadre pas uniquement de répondre à des questions de connaissance classiques en rapport avec l’histoire, les sciences, la culture et le sport, mais également de détecter des indices cachés et pouvant avoir plusieurs significations. Se basant sur les indices trouvés, les candidats devaient ensuite formuler les questions adaptées. Watson a été non seulement capable de comprendre les indications verbales du meneur de jeu, mais également de trouver les questions adéquates, tout en évaluant par lui-même dans quelle mesure il était sûr de la justesse d’une question. Le tout plus rapidement que les deux candidats humains.

  Si Watson a réussi à gagner ce jeu, c’est qu’il avait été développé et formé spécialement pour ce quiz et traitait les informations en grande partie de manière parallèle. Intégrant différentes technologies d’analyse et d’évaluation des données, structurées ou non, l’ordinateur était cependant encore composé de matériel traditionnel. A savoir, dix racks IBM Power 750 comprenant un total de 2880 processeurs, et 15 téraoctets de mémoire pour des performances de 80 billions d’opérations par seconde.

  Pour être impressionnantes, ces capacités ne suffiront toutefois pas à l’avenir. Les ordinateurs devront non seulement être à même de comprendre des langues, mais également disposer de capacités associatives, pouvoir développer et évaluer des hypothèses, effectuer des interprétations et reconnaître des images et des modèles.

  Watson constitue une première étape. Mais il s’agit encore d’une très grosse machine qui consomme une quantité relativement importante d’énergie. Notre cerveau lui est flexible, pèse un kilo et demi et utilise une puissance d’environ 25 watts.

• Une architecture nouvelle

  Comme le souligne Ton Engbersen, la solution n’est cependant pas d’essayer de copier le cerveau humain. « Mais si nous arrivons à comprendre quelques principes de base et les utilisons de manière appropriée, nous serons à même de développer des ordinateurs bien meilleurs et plus efficaces. »

  Un de ces principes est la réunion des fonctionnalités en un seul point. Dans notre cerveau, les informations sont traitées et stockées partout de manière simultanée. Au contraire de ce qui se passe avec les ordinateurs habituels, composés d’une mémoire vive ainsi que d’unités de calcul et de traitement. Cette architecture est utilisée depuis des décennies dans le développement d’ordinateurs ; elle est cependant à la base de problèmes bien connus tels que le manque de parallélisme ainsi que les goulets d’étranglement dans la transmission des données entre la mémoire et le calculateur.

  A l’avenir, de nouvelles approches comme l’informatique cognitive seront nécessai­res, faisant disparaître la frontière entre matériel et logiciels, et permettant le développement de systèmes informatiques s’appuyant sur l’expérience pour apprendre, trouver des corrélations et bâtir des hypothèses. « L’enfant qui apprend à marcher ne le fait pas avec l’aide d’un ingénieur, explique Ton Engbersen. S’il tombe, il ne se demande pas de combien de pour cent il a raté son objectif et quels paramètres il doit modifier. Il essaie jusqu’à ce qu’il y arrive. »

  Copiant la plasticité du cerveau, les ordinateurs cognitifs seront plus petits, économes en énergie, tolérants aux pannes, flexibles et peut-être même plus simples. « Ils ne remplaceront toutefois pas les ordinateurs traditionnels, ajoute Ton Engbersen. On assistera probablement à une évolution dans le monde informatique. Chaque type d’ordinateurs sera mis en œuvre là où il est le plus adapté, les différents modèles se complétant de manière optimale. »