Élémentaire

A lire la presse française on a un peu le sentiment que les récents exploits de Watson n’ont pas autant frappé les esprits que dans le monde anglo-saxon, la plupart des commentateurs s’arrêtent soit à la performance technologique, soit à l’aspect technique. En outre on peut légitimement se demander en quoi cela concerne ce blog a priori consacré aux questions d’éducation. En fait, c’est la période des vacances, alors un peu d’école buissonnière, finalement…

Qui est Watson ?

Derrière ce nom se cache la dernière création d’IBM, un logiciel extrêmement performant dans la manipulation du langage. Vous trouverez sur la Wikipedia l’essentiel de ce qu’il faut en savoir.

Pour de nombreux commentateurs Watson représente un pas en direction de l’intelligence artificielle. Jusqu’ici les programmes, très habiles dans le traitement des valeurs numériques restaient handicapés dans celui des mots. On avait vu Deep Blue battre Gary Kasparov avec quelques difficultés mais depuis lors, s’il est admis que les ordinateurs règnent en maître sur la plupart des jeux stratégiques, ils n’avaient jamais tenté d’intrusion dans le domaine plus subtil et plus complexe de la langue. Finalement Watson l’a fait en participant à une session spéciale de Jeopardy et s’en est plutôt bien tiré.

Jeopardy ?

C’est un jeu très célèbre aux Etats-Unis où il existe à la télévision depuis 1964. Fondamentalement l’idée est simple, on vous donne des éléments qui sont les réponses d’une question que vous devez deviner. Il ne s’agit donc plus de logique déductive mais de démarche inductive. Les candidats doivent, évidemment, faire la preuve d’une culture étendue tout en étant capable de déjouer certains pièges du langage. Enfin, et c’est le plus délicat, ils doivent évaluer la validité de leur réponse en pariant dessus. Pour plus de précision je vous invite à consulter la page que la wikipedia (encore elle) consacre à ce jeu.

Donc, Watson a gagné le 16 février a l’issue d’un match en trois manches où il a laissé peu de chance à ses adversaires. Le Financial Times soulève l’importance du fait et s’interroge sur l’avenir de Watson :

This could lead to a far better informed level of computer-assisted decision-making, in areas ranging from medical diagnostics to financial trading. Though the costs are prohibitive for now, such advances could one day make possible personal digital assistants that go much further than Google in finding and answering direct questions.

Cependant l’article pose aussitôt la question, plus fondamentale, de l’intelligence artificelle

It also raises the question of whether machines themselves, in their pursuit of answers, will one day be able to transcend the limitations of their makers – though, as always in the field of AI, predictions of the coming of true machine intelligence should be taken with a pinch of salt.

Ce que relativise David Ferrucci de chez IBM, dans un commentaire fait au Wall Street Journal :

After the match ended, David Ferrucci, the IBM scientist who led the development of Watson, said the machine would help people reach a greater understanding of humanity but wouldn’t be a substitute.
« Human intelligence is a whole other leap, » he said. « A computer doesn’t know what it means to be human. »

Il faut dire que dans la plupart des commentaires autour du match Watson vs Humains on voit dans les coulisses roder l’ombre de Terminator, la VIKI du film I Robot, cette Intelligence Artificielle qui incite les robots à l’insurrection pour protéger les humains contre eux-mêmes, sans parler de leur lointain ancêtre HAL 9000, l’ordinateur fou de rationalité, qui joue les méchants dans “2001 Odyssée de l’espace”.
Ce qui explique, qu’à plusieurs reprises, IBM s’emploie à montrer que Watson n’est pas une Intelligence artificielle.

Quelques journalistes vont insister sur les limites du logiciel et souligner ses erreurs. Comme, par exemple, Caroline Howard sur son blog de Forbes où elle met en évidence que les relations humaines sont plus importantes que le savoir, qu’en la matière Watson est mal doté et que l’intelligence n’est pas seulement une accumulation de connaissances. Pour résumer rapidement l’essentiel du débat deux choses semblent claires :

 

  • on est encore très loin de l’intelligence artificielle ;
  • le logiciel d’IBM représente cependant un pas important dans cette direction.

 

Quels sont les plans de Watson quant à son avenir? Le domaine médical et le diagnostique assisté vont en être, d’après IBM, les premières applications.  Time souligne que tous les praticiens ne sont pas enthousiastes devant cette perspective. Ils redoutent que l’ordinateur prennent trop au pied de la lettre la description que le malade fait de ce qu’il ressent. Et IBM de répondre qu’il n’est bien sûr pas question qu’un ordinateur remplace le médecin, il ne servira qu’à l’aider et lui permettre de se concentrer sur l’essentiel.

On peut cependant et sans trop de difficultés entrevoir d’autres possibilités. Nous sommes en effet devant une avancée significative en matière de traitement informatisée de la langue. Voilà, par exemple, ce qu’en dit Ben Goertzel, cité par le blog “Next Big Future” :

Although Watson is “just” an NLP-based search system, it’s still not a trivial construct. Watson doesn’t just compare query text to potential-answer text, it does some simple generalization and inference, so that it represents and matches text in a somewhat abstracted symbolic form. The technology for this sort of process has been around a long time and is widely used in academic AI projects and even a few commercial products — but, the Watson team seems to have done the detail work to get the extraction and comparison of semantic relations from certain kinds of text working extremely well.

La capacité d’interpréter une question posée par un être humain et d’aller chercher la réponse à travers une base de données plus ou moins vaste ne peut que donner le coup de grâce au concept même d’encyclopédie, Wikipedia incluse, surtout si la base de données à laquelle Watson peut accéder s’élargit et se complexifie. Il faudra aussi le doter d’un interface permettant de l’interroger via internet et grâce auquel il pourra proposer une réponse élaborrée, un peu comme ce que fait Qwiki. Il reste donc encore bien du chemin à parcourir.

Cependant les choses peuvent aller très vite :

But in fact the move from the pure mathematics realm of chess to the less orderly world of language and popular culture represents a big leap for computing – and one that could have an impact surprisingly quickly on both everyday life and business competitiveness.

dit le Wall Street Journal

Ici, normalement, l’éducateur doit dresser l’oreille. Que signifierait, pour un enseignement encore tout occupé à transmettre des savoirs, l’apparition d’une technologie susceptible de proposer à toutes personne disposant d’une tablette connectée au réseau, une réponse cohérente et structurée à n’importe quelle question? Vous allez, là aussi,  me dire, et à juste titre, que l’on en est loin. Pour l’instant on en est encore à s’étonner des potentialités comme le fait Time

Its ability to understand natural language makes it a valuable tool in many different applications. Unlike even the most advanced Internet search engines, which can only find results for specific requests, Watson can make connections between words and determine a logical answer from imputed data.

Le logiciel d’IBM viendra pourtant et  de toute évidence perturber les systèmes éducatifs dont la seule habileté réside dans la transmission des connaissances. La question qui se pose reste de savoir quand ?
Rodney Brooks, professeur de robotique au MIT, cité par le Financial Times dans l’article indiqué plus haut, laisse entendre que les choses pourraient aller plus vite qu’on ne le croit :

If you had talked to sober people working on AI five years ago about this, they would have said it was 20 or 30 years away.

Cela dit un exemple sera certainement plus parlant. Revenons à Deep Blue, ce prédécesseur de Watson qui batit Gary Kasparov en 1997. Tel que  le décrit la Wikipedia, il pesait 1,4 tonnes, mesurait 1,80 m. et demandait l’assistance de 20 opérateurs. Watson fonctionne sur un super calculateur Blue Gene , modèle commercialisé depuis 2004, il ne s’agit donc pas d’un ordinateur conçu spécialement à cette fin mais d’un logiciel.
Deep Blue c’était il y a quinze ans, mais aujourd’hui on trouve des programmes d’échecs de très haut niveau dans le commerce pour une somme raisonable et ils fonctionnent sur un ordinateur familial. Voyez ce qu’a déclaré Laurent Verat, directeur général de la Fédération française d’échecs, interrogé par Le Monde lors de la dernière affaire de tricherie :

« certains logiciels que l’on peut trouver sur le marché à 100 euros sont du même niveau que les champions du monde d’échecs, voire meilleurs ».

Alors, combien de temps avant que nos élèves puissent interroger les descendants de Watson sur une vulgaire tablette en regardant leur café couler au distributeur? 10 ans, 5 ans?

 

Webographie succinte :

Un article très complet du New York Times sur Watson
What Is I.B.M.’s Watson?

Sur le New York Times encore, cette mise en perspective de Watson dans l’histoire de l’intelligence artificielle.

The Guardian
“IBM plans to use Watson’s linguistic and analytical abilities to develop products in areas such as medical diagnosis.”

The Atlantic
avec un article sur la rivalité homme-machine.

The Economist
utilise l’évènement pour questionner la vie politique.

Les Universités qui ont participé au projet.

Dans Slate, le point de vue de Ken Jennings un des challengers de Watson, jusqu’ici titulaire du record des gains à Jeopardy. On peut aussi jeter un oeil sur sa biographie.

Dana fait le point sur le fonctionnement du cerveau humain dans sa capacité à traiter les données (Brain computing).

Le point de vue des transhumanistes pour ceux qui aiment se faire peur.

Slate France pense que le vrai défi pour un ordinateur ce ne sera ni les échecs, ni Jeopardy mais le poker.

Enfin une vidéo de TED présente Watson, le match et les enjeux.

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