DARPA, l’agence de recherche de l’armée américaine, souhaite concevoir une intelligence artificielle susceptible de trouver l’ordre dans le chaos et de tenter de comprendre tant les grands que les plus petits événements mondiaux.
DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) entend appliquer un système d’apprentissage sur les énormes quantités d’événements et de médias qui sont générés quotidiennement. L’objectif est d’y déceler des connexions et qui sait, dans un futur lointain, de pouvoir prévoir certains événements. Le programme a été baptisé KAIROS (Knowledge-directed Artificial Intelligence Reasoning Over Schemas).
Ces ‘Schemas’ expliquent directement comment DARPA compte s’y prendre. Les schémas, ce sont les processus que les humains utilisent pour comprendre le monde qui les entoure. Ils y arrivent en créant des histoires basées sur des cas reliés entre eux, un peu comme on va chez le boulanger pour acheter du pain. Le processus est alors le suivant: vous vous rendez à la boulangerie, vous choisissez votre pain, la serveuse l’emballe, vous payez et vous rentrez chez vous. Tout ce processus s’appelle un schéma, lequel peut lui-même être une composante de schémas plus importants (faire les courses, habitudes matinales), mais aussi intégrer de plus petits schémas (comme payer).
Des processus simples donc, qui sont logiques pour les humains que nous sommes, mais qui ne sont pas évidents à constituer pour les ordinateurs et ce, par manque de règles claires qu’ils doivent suivre. Et cela est encore rendu plus difficile, si plusieurs données et processus assez complexes viennent s’ajouter. Or ce sont précisément ces événements qui intéressent DARPA. Pensons par exemple à une élection parlementaire ou à un conflit.
L’AI qui tire au clair ce genre de choses, doit donc pouvoir traiter de très nombreuses données. “Le processus pour trouver des connexions pertinentes dans des montagnes de renseignements […] exige des informations temporelles et des modèles d’événements, difficiles à trouver à grande échelle”, affirme Boyan Onyshkevych, program manager chez DARPA, dans un communiqué de presse.
Prévoir des événements
Avec KAIROS, l’organisation veut à présent construire un système semi-automatique, capable de découvrir des liens entre des événements et des données apparemment sans aucune relation. Pour former l’AI, les chercheurs intègreront au système de gigantesques quantités de données, dont des livres et des reportages d’actualité, afin de créer une bibliothèque de schémas. Dans un premier temps, il s’agira de schémas simples, comme ‘acheter un pain’, mais au fil du temps, l’AI aura peut-être aussi l’idée de schémas plus importants et plus vagues, comme l’amour ou le racisme, et de la manière dont se forment ces notions.
Une fois cette phase terminée, KAIROS sera appliqué sur les données du monde réel et devra tenter d’y découvrir des tendances sur base des schémas déjà appris.
L’objectif final de tout cela s’apparente à de la science-fiction. L’armée américaine pourrait disposer d’un système qui explore toutes les nouvelles et les médias sociaux et signale à l’administrateur quand se produira une crise bancaire ou un conflit par exemple. Typiquement le genre de travail que les espions tentent à présent déjà d’effectuer. Si cela marche, le système deviendrait probablement un complément de ces derniers. Mais pour être vraiment complets, sachez qu’on n’en est pas encore là.
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