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En parallèle du Sommet pour l’action sur l’intelligence artificielle de Paris (du 6 au 11 février) s’est tenu un congrès scientifique réunissant 3 800 chercheurs du monde entier, les 6 et 7 février. Les conférences de trois sommités du domaine, Michael Jordan, Yann LeCun et Bernhard Schölkopf, y ont illustré la variété des points de vue sur l’avenir de l’intelligence artificielle (IA) au sein de la communauté scientifique.
M. Jordan a ouvert le congrès en sceptique affiché de la mode de l’IA générative. Il remet en cause le fantasme d’une IA générale (AGI) omnisciente puisque aucune machine n’aura jamais accès à la totalité des connaissances nécessaires. Dans le monde réel, êtres humains et machines n’ont chacun accès qu’à un fragment de ces connaissances, mais ils peuvent en revanche être vus comme un collectif d’agents coopérant pour parvenir à leurs buts individuels. Il prône donc l’utilisation des modèles d’économie et de théorie des jeux permettant de modéliser les équilibres globaux et de maîtriser l’incertitude des prédictions effectuées. M. Jordan voit l’IA comme une nouvelle branche du génie à la frontière entre économie, statistiques et informatique. Yann LeCun a saisi la balle au bond pour annoncer qu’il allait parler de tout ce sur quoi M. Jordan avait conseillé… de ne pas travailler !
M. LeCun espère l’arrivée à terme d’AGI aux capacités intellectuelles comparables aux nôtres, mais ne croit pas que les grands modèles de langage soient la bonne piste. Ceux-ci prédisent un mot à la fois, sans retour sur leur justesse d’une prédiction à la suivante : leur perception du monde est trop « myope », estime-t-il. Autre désavantage, leur prise de décision s’apparente à un réflexe : elle prend le même temps pour répondre à une question simple ou complexe. M. LeCun propose donc de s’inspirer des modèles prédictifs de la commande optimale et d’inclure dans le processus de décision une étape d’optimisation permettant de l’adapter à la difficulté du problème considéré et de maintenir une multiplicité de propositions différentes lors de la planification. Le futur appartiendrait donc à des IA capables d’apprendre et de maintenir un véritable modèle du monde, permettant seul un raisonnement réel à long terme, plutôt qu’à des « machines à prédire ».
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