L'intelligence artificielle et l'industrie 4.0 : croisement avec les humanités et les sciences sociales

1. Mokhtar BEN HENDA
Université Bordeaux Montaigne
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET L'INDUSTRIE 4.0
CROISEMENT AVEC LES HUMANITÉS ET LES SCIENCES SOCIALES
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND INDUSTRY 4.0
MEETING WITH HUMANITIES AND SOCIAL SCIENCES
25 octobre 2019

2. Fil conducteur
1. L’industrie 4.0, un cadre d’application de l’Intelligence
Artificielle
2. L’ Industrie 4.0 et l’Intelligence Artificielle, croisement
avec les Sciences Humaines et Sociales
3. L’Intelligence Artificielle : promesse ou risque
transhumaniste ?

3. Industrie 4.0 : rappel
 Définition :
– Quatrième révolution industrielle des ressources
connectées et de l’analyse des données
– Elle succède aux révolutions précédentes de la
mécanisation, de l’industrialisation et de l’automatisation

4. Industrie 5.0 : la vitesse du progrès
Priorité :
 Appliquer efficacement la
main-d'œuvre combinée de
machines et de personnes
(Co-working / Cobots)
La rupture :
 Industrie 4.0: intégration de
technologies numériques et
physiques, connectées et
autonomes (IdO,
robotique);
 Industrie 5.0 : inclut un
nouveau modèle de
coopération entre l’homme
et la machine par
l’Intelligence artificielle (IA)
L’industrie 5.0 est axée sur l’idée de combiner la créativité et le savoir-faire des êtres humains
avec la vitesse d’exécution, la productivité et la cohérence des robots

5. L’intelligence artificielle dans l’i4.0
 L'intelligence artificielle (IA) comme impératif de succès :
 Impératifs de productivité (Compétitivité)
 Personnalisation des produits (production à la demande)
 Capitalisation sur les données et leurs analyses (Big data)
 Création de plus de valeur (Qualité)
 Basculer dans l'industrie du futur n'est pas si simple :
 Comment les entreprises peuvent-elles réussir cette transition avec
succès ?
 Quels sont les impacts de l’IA sur l'industrie et sur la société ?
 Quel type d’IA mettre en œuvre ?
 Donner le pouvoir à l'intelligence des collaborateurs :
 Les expertises des individus évoluent avec un appui de la technologie
de l’IA (Apprentissage machine / Deep Learning)
 Transition vers le co-fonctionnement Homme / Machine (Cobots)
 Les Cobots peuvent remlacer les salariés sur les tâches les plus dures
ou dangereuses et ainsi réduire la pénibilité au travail.
(Source : https://www.latribune.fr/opinions/tribunes/l-intelligence-artificielle-au-service-de-l-industrie-4-0-et-de-l-homme-710600.html)

6. IA, robots et emploi
 La robotisation peut réduire le coût du travail
jusqu'à 90%, à comparer aux économies de 65%
permises par les délocalisations
 En Allemagne, malgré 5 fois plus de robots qu’en
France, le taux de chômage y est plus de 2 fois
inférieur
 Globalement, les pays dont le ratio de robots par
ouvrier est le plus élevé comme le Japon, la Corée du
Sud, l’Allemagne ou la Suisse, sont aussi ceux où le
chômage est le plus bas
 Les robots occuperont les emplois adaptés aux
robots, et les humains les emplois adaptés aux
humains
(Source : La Financière de l'échiquier) - Convictions Asset Management

7. AI 2019 (Gartner)
 Selon l’étude 2019 du directeur
des technologies de
l’information de Gartner, entre
2018 et 2019, le nombre
d’organisations ayant déployé
l’intelligence artificielle (IA) est
passé de 4% à 14%
 L'intelligence artificielle
conversationnelle reste au
sommet des priorités des
entreprises, stimulée par le
succès mondial d'Amazon Alexa,
de Google Assistant et d'autres
 Les entreprises progressent en
matière d’intelligence
artificielle à mesure que celle-ci
se répand

8. INDUSTRIE 4.0 & INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
RENCONTRE AVEC LES HUMANITÉS

9. Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales
 Rôle des SHS dans l’économie 4.0 :
 Comprendre l’impact de la robotisation et de
l’intelligence artificielle sur l’économie et sur la société
 Étudier l’adaptation des modèles commerciaux aux
habitudes consuméristes des clients
 Appuyer le rôle de l'État en tant que créateur et
régulateur de l'innovation
 L'industrie 4.0 suscite également l'inquiétude concernant
l’emploi face à la robotique :
 Affecte la demande de nouvelles professions
(qualifications : formateur de cobots, expert des
systèmes de vision, statisticien de maintenance
prédictive, cybertesteur, …)
 Redéfinit le marché du travail et modifie les règles du
marché (emplois)

10. Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales
 Usines intelligentes et nouvelles règles de travail :
 Redéfinition des concepts d’emploi, de lieu de travail, de santé et
de sécurité, de disponibilité et de flexibilité
 Nouveaux modèles de relations de travail en temps réel entre
main d’oeuvre, machines et produits
 Disparition de sites traditionnels et création de nouveaux
 Des inquiétudes concernant la perte d’emplois
 Question cruciale : comment se préparer à piloter ces machines
dopées aux algorithmes ?
– Une nouvelle culture de gestion du changement (rompre avec les
méthodes de gestion conventionnelles)
– Nouveaux référentiels métiers (formation / reconversion professionnelle)
– Une culture numérique (culture du code)

11. Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales
 Le rôle des SHS en amont de la réglementation de l’I 4.0 :
 Conseiller les pouvoirs publics et informer le débat sur les mécanismes de régulation
 Analyser les règlements établis
 Offrir des indicateurs pour l'analyse et la compréhension
 Enseigner le concept de compromis social (vie privée Vs création de valeurs)
 Étudier et expliquer les insuffisances
 La gestion des données sociales
 Des domaines d’analyse pour les SHS :
 Prédiction du comportement du consommateur (Big data et analyse des données)
 Analyse de l’influence des principaux facteurs de l’I4.0 sur la production et les services
 Influence sur la transformation du marché de l'emploi
 Résistance de la société contre l'industrie 4.0
 Implication de l'industrie 4.0 dans les PME
 Cadre juridique et politique de la mise en œuvre de l'industrie 4.0
 Éducation pour l'industrie 4.0 en lien avec l’employabilité et l’insertion sociale

12. Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales
 Une stratégie d’action :
 Inter/multi/transdisciplinarité :
– Regrouper plusieurs compétences et disciplines
(décloisonnement disciplinaire)
– Impliquer des acteurs industriels qui présentent leurs
problèmes
 Recherche-action :
– Développer des lieux d'expérimentation : comme les
laboratoires vivants (Living Labs) pour analyser les
comportements humains dans divers contextes
technologiques contrôlés
– Tant du point de vue technologique que du point de vue
des sciences humaines et sociales, développer des
solutions pratiques à des problèmes de société

13. En Allemagne, des usines-écoles pour
l’industrie 4.0
La formation aux nouveaux métiers issus de la
numérisation des usines est une préoccupation
majeure en Allemagne, où a été forgé le concept
d'Industrie 4.0 en 2013. Une vingtaine de « learning
factories » (usines écoles) permettent de former les
opérateurs dans des conditions très proches de la
réalité. Un bouleversement accompagné par les
syndicats.
Industrie 4.0 et Sciences humaines et sociales
 Le modèle allemand :
 En 2010, un diagnostic des forces, risques, opportunités et
menaces du modèle industriel allemand, pointe plusieurs
sujets d’inquiétude :
 Industrie 4.0 est devenue une nouvelle politique industrielle
 Passage à l’offensive selon une vision soutenue par trois
convictions :
1. l’avenir économique de l’Allemagne passe par l’industrie
2. Rester leader international sur les marchés de biens d’équipement
3. Anticiper l’impact à venir des TIC sur les processus de production
 Automatisation, robotisation et numérisation (secteur
automobile)
 Usines équipées de capteurs RFID pilotées en temps réel et
expérimentations de Cobots
Kohler, D. & Weisz, J. (2017). Industrie 4.0, une révolution sociétale ?. Allemagne d'aujourd'hui, 222(4), 44-58. doi:10.3917/all.222.0044.

14. L’IA et les sciences humaines & sociales
 L’IA peut-elle aller au-delà des sciences exactes et des
sciences dures (maths & techniques) ?
L’IA est définie comme un ensemble de théories et de techniques
mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de
simuler l'intelligence humaine
L’IA correspond à un ensemble de concepts et de technologies plus
qu'à une discipline autonome constituée
Le champ d'applications de l’IA s'intègre dans de nombreuses
préoccupations de la relation homme-machine (santé, commerce,
transports, ville intelligente, RH, industries créatives…) et des
impacts sociétaux
Il faut donc comprendre l'IA et son implémentation dans des
dispositifs qui automatisent le travail humain
Il faut aussi comprendre ses limites logiques et techniques pour
comprendre ce que cela pourrait signifier pour l'avenir de la
recherche en sciences humaines

15. Donner un sens à l’IA dans les SHS
 Des impératifs de la recherche sur l’IA en SHS :
 Accompagner le déploiement de la recherche en intelligence artificielle
notamment par la création d’instituts/équipes interdisciplinaires
 Interroger les sciences humaines et sociales dans leur capacité à dialoguer
avec les disciplines technologiques afin de construire et d’orienter la
recherche sur l’intelligence artificielle
 Programmer des formations multidisciplinaires originales permettant de faire
le lien entre cerveau, cognition naturelle et IA
 Travailler avec les centres de calculs sur l’application de méthodes de réseaux
de neurones artificiels profonds (Deep Learning)
 Trouver des réponses possibles sur quatre axes de recherche :
1. La cognition
2. L’appropriations de l’IA & les pratiques sociales
3. L’éthique
4. Les normes sociales
Rapport : « Donner un
sens à l’intelligence
artificielle », mars 2018,
Université de Grenoble

16. IA et sciences cognitives
 Le mécanisme de raisonnement chez l’homme s’effectue d’une manière
organisée, c’est-à-dire selon un algorithme. C’est le postulat que l’IA fait
partie des sciences cognitives :
 L’IA se contente de fabriquer des machines qui peuvent avoir un certain nombre
de capacités inspirées du comportement humain
 Les sciences cognitives (psychologie, philosophie, linguistique, neurosciences,
informatique, IA, etc.) vont plus loin et abordent des questions comme celle de la
conscience
 Aspects cognitifs de l’IA :
 La modélisation motrice (geste expert, plasticité, adaptation),
 Réseaux de neurones artificiels,
 Apprentissage statistique,
 Simulations bio-inspirées des traitements visuels (reconnaissance de scènes
naturelles, reconnaissance des visages et leurs émotions, etc.),
 Modélisation de la parole et des interactions (robot parlant, apprentissage de la
parole),
 La mémoire humaine,
 …

17. IA & pratiques sociales
 Sociolinguistique :
 Modélisation du langage naturel,
 Traduction assisté par ordinateur,
 Systèmes d'apprentissage-machine.
 Analyses des tendances consuméristes :
 Analyses des contenus des réseaux sociaux (Big data, Thick data)
 Prévision et suivi des tendances du marché.
 Analyses des Interfaces conversationnels homme-machine :
 Capacités des conseillers robotiques (robots assistants / robot advisor) d’aide à la
décision
 Les agents conversationnels (Chat-bots) et leur pertinence sémantique,
 Analyse et compréhension de la performativité de ces dispositifs,
 Approches critiques des enjeux de ces outils dans leur contexte socio-économique,
 Automatisation de l'action et des théories de l’intentionnalité, de la rationalité et du
choix.

18. IA & Management
 L’IA dans la recherche en innovation :
 Les pratiques managériales innovantes dans les organisations,
 L’innovation organisationnelle : digitalisation, compétences, GRH,
 Les capacités d’absorption d’innovation, les capacités dynamiques,
 Le management des industries créatives,
 L’IA et la gestion du risque :
 Analyse de la performance : l’IA rend-t-elle les entreprises plus
performantes ?
 Trading haute fréquence et IA : expertises en microstructure des
marchés financiers,
 Expertises de l’IA sur comment se créent les bulles spéculatives et
les risques systémiques,
 L’IA peut réduire l’asymétrie d’information entre acteurs et ainsi
améliorer les prises de décisions au sein des organisations,
 Analyse prédictive de l’AI pour la production à la demande,
 …

19. IA & Arts
 La fabrique de l’éclairage dans l’historie des arts
visuels:
 L’IA étudie à l’aide d’algorithmes de simulations
d'éclairage la représentation de la lumière dans les arts
visuels pour la reconstitution de tableaux en 3D
 La créativité artistique :
 Le 26 octobre 2018, une vente aux enchères chez
Christie’s : la première œuvre d’art créée par une
Intelligence Artificielle sans peinture ni pinceaux, juste
un algorithme qui apprend à imiter les lots d’images
que lui servent des humains
 Certains programmes ont produit des nouvelles, des
films, des podcasts et autres fictions créatives
Le portrait d’Edmond
de Bellamy
(personnage fictif),
réalisé et signé par
une IA, vendu à plus
de 430 000 dollars
chez Christie’s, New-
York, 26/10/2018

20. IA & éthique
 L’éthique est de plus en plus sollicitée suite aux inquiétudes liées à
l’impact sociétal et environnemental de la science et des technologies :
 Recherches sur les normes éthiques et politiques pour réguler les
développements actuels de l’IA,
 Recherches sur le caractère invasif de l’IA et les risques d’atteinte à l’intégrité
de l'individu.
 Débat public et IA :
 Relations entre IA et pratiques sociales (Santé, éducation, environnement),
 Relations entre IA et données privées (traces/données personnelles et vie
privée),
 La devise générale :
 « Les infrastructures intelligentes devraient être choisies et
conçues à la faveur d’une bonne connaissance des modes de vie,
des cultures, des comportements et des besoins de la population »,

21. IA, normes sociales & droits
 IA & justice predictive :
 Déterminer si des algorithmes peuvent être utilisés pour
analyser et prédire des raisonnements probatoires dans
les décisions de justice,
 Très lié aux progrès dans l’analyse de données textuelles
et l'apprentissage automatique,
 L’IA vise à construire des systèmes qui vont apprendre à
classer les décisions de justice :
– extraire des séquences de mots contiguës des décisions et les
utiliser comme facteurs de prédiction (Humanités digitales),
– réaliser des prédictions sur le résultat de la décision de justice
sans connaître ou comprendre le raisonnement du juge,
– fournir aux praticiens (ex. avocats) des outils d’anticipation
d’une éventuelle décision de justice à partir des éléments de
preuve d’un dossier,

22. IA & Humanités digitales
 Les humanités numériques ne sont pas qu’une manière d’étudier
des textes avec des instruments, mais doivent aussi interroger et
proposer des « opérateurs d’interprétation »
 A mesure que le volume des données augmente, l’IA peut
détecter et interpréter des modèles de pensée qui ne sont pas
évidents pour un lecteur humain
 Les possibilités du TAL (Traitement Automatique des Langues) et
de l’apprentissage automatique pour étudier de grands corpus de
texte sont infinies :
 Analyse des tendances culturelles,
 Analyse sémantique,
 Exploration de données du Web sémantique,
 Visualisation interactive et réalité virtuelle (DataViz),
 Ontologies linguistiques (Web sémantique),
 Analyse de traces, de textes, d’images et de discours oraux,
 Analyse de corpus littéraires, linguistique, patrimoniaux, historiques,
musicaux, artistiques,…

23. Inter/multi/pluridiciplinarité autour de l’IA en SHS
 L’intérêt pour l’IA dépasse les frontières des sciences de l’informatique
et devient réellement interdisciplinaire :
 Questions de recherche multidisciplinaire autour de l’IA :
 Quel est l’impact réel des algorithmes dans la prise de décisions des acteurs
publics et privés ?
 Quelle est l’influence des algorithmes sur nos comportements sociaux ?
 Quelles garanties réglementaires et éthiques faut-il apporter pour assurer le
respect effectif des droits fondamentaux ?
 Comment éviter que les algorithmes contribuent à entretenir les
discriminations et stéréotypes ?
 Comment les nouvelles applications de l’IA changent la pratique du droit,
quels sont les arguments pour et contre, et quelles sont les solutions à
imaginer afin que le domaine du droit puisse pleinement bénéficier de l’IA ?
 Quel est l’impact potentiel des processus décisionnels reposant sur l’IA, en
particulier sur le deep learning, dans lesquels la machine échappe
(partiellement ou totalement) à l’être humain (gestion des risques) ?
 Comment le droit international gère la « course aux armements » fondée sur
des systèmes d’intelligence artificielle ?
(Source : Thierry Ménissier. "L’IA et les sciences humaines & sociales à Grenoble : Un état des lieux« , Université Grenoble Alpes, 2017)

24. L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
PROMESSE OU RISQUE TRANSHUMANISTE ?

25. IA : Chronologie
 2016 : AlphaGo de Google a battu le champion du monde de football américain Lee Sedol,
 2017 : l’IA a identifié les mots dans une conversation orale aussi bien qu’un être humain (nouvelles perspectives
pour la traduction automatique),
 2018 : l’IA dépasse les humains lors d’exercices de lecture et de compréhension, dans le test de lecture de
l’université de Stanford (test SQuAD : Stanford Question Answering Dataset),
(Source: Suez, Smart solutions. https://www.suezsmartsolutions.com/fr/blog/les-dates-cles-de-l-intelligence-artificielle-56-fr)

26. L’Intelligence : une expression de pouvoir humain
 L’Intelligence est une caractéristique de l’ingéniosité
créative de l’Homme pour dominer son environnement :
un condensé patrimonial humain ancestral
 Un fantasme par lequel le « moi » cherche à échapper à
l'emprise de la réalité :
 Depuis le bâton ou le silex comme extension du bras pour
chasser
 Aux inventions techniques de la renaissance du XVe, puis de
la révolution industrielle du XVIIIe
 Jusqu’à la fusée du XXe comme moyen d’échapper aux
limites géo-spatiales de son milieu terreste
 « La nécessité est la mère de l’invention » Platon, La
République II
 Le Golem et le monstre de Frankenstein illustrent l’homme
s'imaginant créer des « être artificiels » à son service …
Un golem est, dans la mystique puis la
mythologie juive, un être artificiel,
généralement humanoïde, fait d’argile,
incapable de parole et dépourvu de libre-
arbitre, façonné afin d’assister ou défendre
son créateur.
Frankenstein de Mary Shelley, un être
artificiel doté d’intuition, créé à l'aide d'un
assemblage de cadavres puis ramené à la
vie.
in du XVIIIe siècle
in du XVIIIe siècle
L’humain a toujours cherché son prolongement dans des artefacts qu’il crée,

27. L’Intelligence des temps modernes (numérique)
 Définitions :
 Larousse : « l’ensemble de théories et de techniques mises en
œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler
l’intelligence »
 Webster : « 1: a branch of computer science dealing with the
simulation of intelligent behavior in computers. 2: the
capability of a machine to imitate intelligent human behavior »
 Des ordinateurs ou des programmes capables de performances
habituellement associées à l’intelligence humaine, et
amplifiées par la technologie comme :
– Capacité de raisonner
– Capacité de traiter de grandes quantités de données
– Faculté de distinguer des modèles indétectables par un humain
– Aptitude à comprendre et analyser ces modèles
– Capacités à interagir avec l’homme
– Faculté d’apprendre progressivement
– Améliorer continuellement ses performances
(Source : Microsoft. https://experiences.microsoft.fr/business/intelligence-artificielle-ia-business/comprendre-utiliser-intelligence-artificielle/)

28. Comment fonctionne l’intelligence artificielle ?
 L’IA est fondée sur :
 Une vaste quantité de data (Big data)
 Une puissance informatique de calcul
(Data Analytics)
 Des algorithmes d’autoapprentissage
puissants (Machine learning / Deep
Learning)
 Des simulations de processus cognitifs
humains pour apprendre
 Machine learning :
 Apprendre grâce à des algorithmes
alimentés par un grand nombre de
données
 Deep learning :
 Apprendre et évoluer sans données
préalables grâce à des algorithmes
évolués et des réseaux de neurones
artificiels

29. IA : typologie
 Trois types d’IA
1. IA limitée (banalisée) : concerne des domaines d'application
spécifiques tels que les jeux stratégiques, la traduction, les véhicules
autonomes et la reconnaissance d'images (exécution programmée
d’une routine/algorithme)
2. IA avancée (de niche) : un futur système d'intelligence artificielle
présentant un comportement apparemment intelligent au moins aussi
avancé qu'une personne humaine dans toute la gamme des tâches
cognitives (autonomie, apprentissage)
3. IA supérieure (de labo/fiction) : système logiciel doté de pouvoirs
intellectuels/cognitifs dépassant ceux de l'homme, dans une gamme
presque complète de catégories et de domaines d'activité
(androïde/cyborg doté de conscience, de sentiments)
Bruce Peoples, SC36, Pékin 2019

30. IA : une évolution à trois temps
IA Banalisée (publique)
Un commun public banalisé
(d’usage quotidien), eg.:
- Smartphones
- Moteurs cartographiques
- Traduction automatique
- Montres connectées
- Traçabilités réseaux sociaux
- …
IA de pointe (de niche)
IA de dernier cris à diffusion
limitée (coûts élevés,
conditions/contexte d’usage
inadaptés), eg.:
- RV/RA
- Voiture autonome
- Voiture volante
- Capteurs sensoriels (RFID)
- Industrie 4,0 / Smart city
(Robotique, domotique)
IA de Labo (fiction)
IA d’avenir issue de la
convergence NBIC & le Deep
mind/Deep Learning :
- Homme bionique (prothèses
cybernétiques –bras, lentilles-
intelligentes &
télécommandées)
- Androide (robot construit à
l’image d’un être humain)
2019
© M. Ben Henda, 2019

31. IA : vers l’andoïde ou le cyborg ?
Cyborg
Androide
Algorithmes
NBIC
A l’image de l’humain
L’humain augmenté
(Transhumanisme)
 Alter-égo
 Clone
 Exogène
 Augmentation
 Biotech
 Endogène
© M. Ben Henda, 2019
Robotique
Domotique

32. IA : vers l’andoïde ou le cyborg ?
Sommes-nous en train de devenir des
« cyborgs » ?
Serons-nous dominés par des
« androïdes » supra-intelligents ?
 Robot mécanique intelligent entièrement
construit à l'image d'un être humain,
 Robot intelligent autoapprenant (évolutif) et
autonome (deep learning),
 Après la science fiction, les premiers prototypes
sont en laboratoires,
 Exemple d’Erika, le robot humanoïde développé
par le laboratoire d'Hiroshi Ishiguro, au Japon
 Organisme qui mêle des parties vivantes (bio) et
mécaniques (tech) = BIOTECHNOLOGIE,
 Corps humain augmenté (homme bionique) par des
prothèses mécaniques et des implants électroniques
intelligents
 « L’intelligence artificielle devrait dépasser
l’intelligence humaine en 2029. En 2045, elle sera un
milliard de fois plus puissante que les 8 milliards de
cerveaux humains réunis ». (Kurzweil)
Une accumulation sans précédent d’innovations techniques dans les deux sens
efface la frontière entre naturel et artificiel, vivant et inanimé, humain et machine.

33. IA supérieure : de la fiction au réel
 Cinéma (concept hollywoodien) :
 Blade Runner (Ridley Scott, 1982),
 Matrix (Wachowski, 1999),
 Terminator 2 : Le Jugement dernier (James Cameron, 1991) .
 Production littéraire (romans) :
 Frankenstein (Mary Shelley)
 Le Cycle des Robots (Isaac Asimov)
 Des Chatbots (agents conversationnels évolués) :
 Siri d’Apple : Application de commande vocale (2011)
 Alexia : Assistant personnel virtuel d'Amazon (2014)
 Watson d’IBM (2010)
 Tay : Robot de Microsoft
 Des prototypes de laboratoires
 Erika (Pr Hiroshi Ishiguro, Osaka)
 ASIMO de Honda (robot de recherche)

34. L’IA prendra-elle le pouvoir dans les Smart cities ?
 « Pour la première fois dans le
monde, une IA se présente à une
élection. L’intelligence artificielle va
changer Tama. Avec la naissance d’un
“maire-IA”, nous allons conduire une
politique impartiale et objective.
Nous allons mettre rapidement en
œuvre des lois bien renseignées et
avec un savoir-faire technique pour
diriger la nouvelle génération » (Avril
2018)
Michihito Matsuda
(Source: https://twitter.com/tama_ai_mayor)

35. IA : quand les GAFA s’en mèlent !

36. L’IA : vers une conscience artificielle !
 VERS UNE CONSCIENCE ARTIFICIELLE:
 « La nouveauté est qu’on envisage maintenant une
conscience artificielle douée de libre arbitre,
capable de penser elle-même, sans support
biologique »…
Laurent Alexandre,
chirurgien-urologue,
Prise de décisions en toute autonomie : robot pensant
Il va y avoir un combat entre le silicium et le neurone

37. Qu’en pensent les experts ?
 Elon MUSK (Fondateur & Dirigeant de SPACE
X et dirigeant de TELSA MOTORS :
 « Si je devrais deviner ce qui représente
la plus grande menace pour notre
existence, je dirais probablement
l’intelligence artificielle.
 Je suis de plus ne plus enclin à penser
qu’il devrait y avoir une régulation, à un
niveau national ou international,
simplement pour être sûr que nous ne
sommes pas en train de faire quelque
chose de stupide.
 Avec l’IA, nous invoquons un démon ».

38. Qu’en pensent les experts ?
 Bill Gates :
 « Je suis de ceux qui s’inquiètent de la
super-intelligence. Dans un premier
temps, les machines accomplissent de
nombreuses tâches à notre place et
ne sont pas super-intelligentes …
 Plusieurs décennies plus tard
cependant, l’intelligence sera
suffisamment puissante pour poser
des problèmes. …
 Je ne comprends pas pourquoi les
gens ne sont pas inquiets ».

39. Qu’en pensent les experts ?
 Stephen HAWKING : astrophysicien
 « Réussir à créer une intelligence
artificielle serait le plus grand
évènement dans l’histoire de
l’homme. Mais ce pourrait aussi
être le dernier ».

40. Qu’en pensent les grands acteurs ?
 Steve WOZNIAK : co-fondateur
d’Apple avec Steve Jobs
 « Les ordinateurs vont prendre le
relais de l’homme, cela ne fait
aucun doute … SI nous
construisons ces appareils pour
s’occuper de tout à notre place,
ils penseront en fin de compte
plus vite que nous et se
débarrasseront des hommes plus
lents, pour gérer les entreprises
plus efficacement ».

41. Qu’en pensent les experts ?
 Jean MICHEL BESNIER, Philosophe
 « On peut dire que là l’intelligence
artificielle a pris le pas sur
l’intelligence humaine.
L’informatique nous a dessaisi du
pouvoir d’intervenir. Nous nous
laissons doubler par des machines
que nous avons conçues ».

42. Pour conclure !
IA, i4.0, SHS
De gros chantiers de R&D