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Comment l'intelligence artificielle en essaim nous aide à prédire l'avenir

20110529 Bee Swarm-3 | John Clift via Flickr CC License by

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Cette technique a notamment permis à des amateurs de mieux prédire les résultats des Oscars 2015 que des experts.

Vous avez probablement entendu parler des inquiétudes de Stephen Hawking ou d'Elon Musk sur les dangers de l'intelligence artificielle. Quelques entreprises semblent, de leur côté, avoir choisi de remettre de l'humain au cœur de cette dernière. C'est ce que raconte le site Tech Republic, qui consacre un long article à «l'intelligence artificielle en essaim», qui permettrait d'aboutir à de meilleures prédictions que celles proférées par les experts.

Ici, il ne s'agit pas d'une pure intelligence artificielle, puisque «le logiciel ne sert qu'à amplifier l'intelligence humaine»:

«Depuis que les chercheurs ont commencé à se mettre en quête des moyens de créer de l'intelligence artificielle dans les années 50, ils se concentrent principalement sur le développement de réseaux de neurones artificiels –construire une intelligence à partir de rien. En prenant ce concept à l'envers, une autre approche surnommée "l'intelligence artificielle en essaim" utilise le pouvoir de la nature d'une façon différente: en exploitant des cerveaux humains pour parvenir à des prédictions sur des événements qui se passent dans le monde.»

Sur Venture Beat, Louis Rosenberg, l'un des dirigeants de Unanimous A.I., une entreprise qui souhaite démocratiser cette pratique, explique d'ailleurs bien la différence entre «l'intelligence artificielle en essaim» et le crowdsourcing:

«[Le crowdsourcing] utilise généralement, les votes, les sondages ou les enquêtes pour rassembler des opinions. Si de telles méthodes sont précieuses pour décrire des populations, elles n'utilisent pas les boucles de rétroaction [le fait de revenir sur sa réponse en fonction de la réponse globale, dans un sens ou dans l'autre, ndlr] employées par les essaims artificiels pour permettre à un système unique et intelligent d'émerger.»

Puiser dans le savoir collectif

Dans le cas de la plateforme logicielle UNU –créée par Unanimous A.I.–, sur laquelle se sont concentrés Tech Times et Newsweek, cela fonctionne ainsi. Un groupe de personnes se connecte en même temps sur la plateforme-logicielle. On leur pose une question et chaque personne voit, en même temps que son choix, sur quelle solution se positionnent les autres et quelle est la solution «moyenne». Tous ensemble, les participants peuvent donc faire bouger l'aimant vers la réponse qui leur semble la plus correcte correcte.

«Le groupe ne peut choisir qu'une réponse, et il a soixante secondes pour trouver celle qui lui va le mieux. L'idée est que, plutôt que diviser le groupe de la même façon que le ferait un sondage, UNU puise dans le savoir collectif et l'intuition du groupe pour faire ressortir une voix unifiée. La clé, c'est le compromis.»

Vous pouvez voir comment cela fonctionne dans la vidéo ci-dessous, où les participants devaient répondre à des questions sur la présidentielle américaine.


Tech Republic raconte que les chercheurs ont choisi de s'inspirer de comportements qui existent déjà dans la nature, comme celui des abeilles. Chaque année, écrit le site, les abeilles doivent trouver un nouveau lieu. Plusieurs centaines sont envoyées en éclaireuses et le groupe doit ensuite décider du meilleur endroit. Et comme le soulignait un professeur de l'université de Cornell, 80% du temps, les abeilles font le bon choix.

S'inspirer de ces méthodes pour prédire l'avenir semble plutôt bien marcher, souligne Newsweek:

«En févier 2015, quelques jours avant les Oscars, on a demandé à sept groupes de sept personnes de prédire les vainqueurs. Le premier groupe –des critiques de films réunis par le New York Times– a correctement prédit huit des quinze vainqueurs. Le second, dont la majorité des membres n'avaient même pas vu les films en lice, a réalisé onze bonnes prédictions.

 

Même s'ils n'étaient pas des mordus de cinéma ou des statisticiens, les membres du second groupe ont réussi à battre les experts de l'industrie grâce à UNU, une nouvelle forme d'intelligence artificielle basée sur les humains.»


«"L'essaimage" garde une morale»

Et comme l'indique Louis Rosenberg sur Venture Beat, cette méthode est sans doute plus sûre que l'intelligence artificielle:

«"L'essaimage" garde une morale et des sensibilités humaines comme part intégrante de son processus. Résultat, cette approche de l'intelligence artificielle avec des humains dans la boucle combine les bénéfices de l'infrastructure informatique et l'efficacité des logiciels avec les bénéfices uniques qu'apporte chaque personne: la créativité, l'empathie, la morale et la justice. Et comme cette intelligence en essaim puise ses racines dans la contribution humaine, les renseignements qui en résultent sont d'autant plus alignés sur nos valeurs et notre morale, mais aussi nos buts et objectifs.»

Par ailleurs, souligne Tech Republic, ces buts et objectifs pourraient être bien plus profonds que la prédiction des lauréats des Oscars, puisque l'on pourrait optimiser ainsi la stratégie d'une entreprise, par exemple. Interrogé par Newsweek, Louis Rosenberg expliquait lui qu'un groupe de docteurs pourrait utiliser cet outil pour combiner les intelligences collectives et parvenir à des diagnostics encore plus fins. 

Il y a six mois, quand UNU a demandé à un groupe de personnes leurs prédictions pour la présidentielle américaine, leurs préférences allaient alors vers Donald Trump et Bernie Sanders. À l'époque, Louis Rosenberg pensait que l'algorithme devait être défectueux.

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