Ce que fera, et ne fera pas, l’intelligence artificielle en 2017

Rédigé le 10 janvier 2017 par | Nouvelles technologies Imprimer

Avant de débuter cette Quotidienne de la Croissance, permettez-moi de vous présenter mes meilleurs voeux pour cette nouvelle année.

Dire que l’année 2016 a été riche en rebondissements serait un euphémisme. Le Brexit et l’élection de Donald Trump ont été de petits séismes… et le calendrier électoral de cette nouvelle année nous promet autant d’émotions fortes en France.

Seul, M. le Marché est resté impassible face à ces événements. Les contrepieds des électeurs ont été digérés quasi-immédiatement. Le choc boursier du Brexit a été absorbé en quelques jours, celui de l’élection américaine avant-même la réouverture des marchés. Le référendum italien, lui, n’a même pas fait frémir les cours.

L’année 2017 débute donc avec des indices bien au chaud dans leur camisole algorithmique. Que pouvez-vous y faire ? Si vous n’êtes pas un fonds d’investissement aux poches pleines ou une banque centrale, rien.

Cette année encore, l’investisseur avisé restera à l’écart des valorisations stratosphériques (Amazon se paye aujourd’hui 178 fois ses bénéfices, si le coeur vous en dit) et concentrera ses prises de positions sur les grandes tendances que les manipulations de marché ne pourront arrêter.

Dans les prochaines Quotidiennes, nous nous intéresserons à l’intelligence artificielle. Vous savez notre intérêt pour ce sujet dont les champs d’application sont vastes.

L’intelligence artificielle (ou IA) est la pierre angulaire des futures voitures autonomes et autres assistants virtuels.

Ces projets, cibles de toutes les convoitises et drainant des sommes colossales en Recherche & Développement, éclipsent toutefois les applications plus proches de nous de l’intelligence artificielle.

Quand pourrons-nous monter dans un taxi Uber autonome ? Quand pourrons-nous discuter avec notre ordinateur comme avec un être humain ? Un jour, certainement, mais pas demain.

Je vous propose donc un tour d’horizon des applications de l’IA qui arriveront sur le marché à court terme. En connaissant l’état de l’art de cette technologie, vous serez plus à même de lire avec une vigilance salutaire les communiqués de presse des entreprises du secteur. Vos investissements n’en seront que plus robustes !

Ce que l’IA sait faire aujourd’hui

Rappelons tout d’abord ce qu’est l’intelligence artificielle : c’est un ensemble de techniques, le plus souvent sous la forme de logiciels informatiques, qui peut prendre des décisions au-dehors d’un algorithme prédéfini.

Un feu tricolore qui passe du vert à l’orange, puis au rouge suit un algorithme constant. Il n’a pas besoin d’IA pour fonctionner : une simple description des différents états (Vert/Orange/Rouge) dans le logiciel suffit à le piloter.

Un logiciel chargé de localiser les visages dans une image doit, lui, fonctionner avec un nombre infini de possibilités. Toutes les photos sont différentes, le logiciel doit s’adapter à la multitude de facteurs (taille, couleur, netteté) avant de pouvoir détecter les visages.

La reconnaissance d’image n’est pas un exemple au hasard : il s’agit d’un des champs d’application dans lesquels l’intelligence artificielle excelle désormais. Il y a quelques années, reconnaître la forme d’un visage humain dans une photographie était une prouesse ; en 2017, les algorithmes les plus évolués sont capables d’identifier une personne au milieu d’un groupe même si elle n’est pas prise en photo de face.

Ils sont également capables de détecter les principales émotions humaines telles que la joie, la peur ou la surprise sur un visage inconnu.

Un autre domaine dans lequel les progrès de l’IA ont été conséquents est celui de la prise de conscience de l’environnement. Améliorés pour répondre aux besoins des voitures autonomes, ces systèmes sont aujourd’hui capables de gérer des milliards de mesures à la seconde – bien plus que le cerveau humain.

Ce que l’IA n’est pas

Les publications sur l’intelligence artificielle sont souvent, sujet brûlant oblige, remplies de superlatifs et de promesses de miracles.

L’année dernière, de nombreux articles ont mis l’accent sur les réseaux de neurones, une technique employée dans les algorithmes d’IA pour faciliter l’apprentissage.

Profitons de cette Quotidienne pour tordre le cou à une idée reçue : un réseau de neurones informatiques n’est pas la transcription virtuelle du fonctionnement des neurones qui peuplent notre cerveau.

La raison est simple : les biologistes ne savent toujours pas expliquer complètement le fonctionnement du cerveau des mammifères. Comment les informaticiens pourraient-ils en faire un modèle logiciel ?

Les réseaux de neurones sont en fait un agencement de fonctions mathématiques « imbriquées » les unes dans les autres. En jouant sur le nombre d’imbrications et le type de fonction utilisée, les informaticiens sont capables de produire une « super-fonction » qui sera capable de traiter efficacement un problème donné.

La création d’un réseau de neurones relève plus de l’art que de la science : il faut tester différentes combinaisons avant de savoir quelles fonctions sont adaptées au problème donné. Dans tous les cas, un réseau de neurones prévu pour une tâche (par exemple : la reconnaissance d’image) ne fonctionnera pas pour une autre (par exemple : la détection de tendances boursières).

L’engouement pour cette technique doit donc plus à son nom mystérieux qu’à une réelle révolution. Les réseaux de neurones sont d’ailleurs connus et utilisés depuis les années 1980 et ne sont qu’un outil parmi d’autres pour les concepteurs d’intelligence artificielle.

Méfiance donc si vous croisez des publications qui vantent telle ou telle révolution grâce à l’utilisation des réseaux de neurones. Il s’agit, dans le meilleur des cas, d’une méconnaissance du sujet de la part de l’auteur, dans le pire des cas d’un signe de manipulation du lectorat !

Cette précaution est d’autant plus importante en ce début d’année que certains fonds d’investissements se sont créés autour de portefeuilles constitués, selon leurs dires, sur recommandation de réseaux de neurones.

Impossible de dire s’il s’agit d’un simple argument marketing ou d’un réel mode de fonctionnement. Dans les deux cas, restez à l’écart de ces investissements.

Si les équipes utilisent réellement des réseaux de neurones, ils jouent avec le feu. Les réseaux de neurones sont connus pour être très biaisés : un réseau de neurone qui investit correctement dans un marché haussier à toutes les chances de subir des pertes catastrophiques dans un marché stable ou baissier.

Si ces fonds n’utilisent le terme que pour attirer l’investisseur, ils ne méritent pas votre confiance.

Quelles applications tangibles ?

Vous savez désormais dans quels domaines l’intelligence artificielle présente un réel intérêt, et ce qu’elle n’est pas capable de faire en ce début 2017. [NDLR : Comment investir dans les applications concrètes et réelles de l’intelligence artificielle ? En suivant les conseils de notre spécialiste des nouvelles technologies, Ray Blanco, qui a sélectionné pour vous des valeurs qui misent sur une IA très concrète : reconnaissance des mouvements, reconnaissance de l’image, micro-processeurs adaptés… Des valeurs ancrées dans l’innovation à retrouver dans NewTech Insider]

Dès demain, nous verrons des applications pratiques de l’IA dans des produits réellement sur le marché.

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Etienne Henri
Etienne Henri
Il sélectionne les dossiers d’investissement en financement participatif du service Profits Réels.

Etienne Henri est titulaire d’un diplôme d’Ingénieur des Mines. Il débute sa carrière dans la recherche et développement pour l’industrie pétrolière, puis l’électronique grand public. Aujourd’hui dirigeant d’entreprise dans le secteur high-tech, il analyse de l’intérieur les opportunités d’investissement offertes par les entreprises innovantes et les grandes tendances du marché des nouvelles technologies.

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