1. L’IA est surtout une mode qui passera

Non seulement le concept figure depuis pas mal de temps déjà dans les différents ‘hype cycles’ de Gartner, mais les médias ne s’y sont pas trompés : l’intelligence artificielle (IA) fait plus que jamais fantasmer. Mais cette tendance prometteuse résistera-t-elle à la confrontation à la réalité ? Ou s’agit-il de promesses futiles ?

PLUTÔT PAS D’ACCORD Luc De Raedt, département des sciences informatiques de la KU Leuven

L’IA et l’apprentissage machine ont beau être les mots en vogue du moment, il s’agit de domaines qui n’ont rien de nouveau. ” Notre université propose depuis 30 ans déjà une formation de master en intelligence artificielle “, précise Luc De Raedt du département des sciences informatiques à la KU Leuven. Même si au niveau de l’IA, l’accent est désormais plutôt mis sur l’aspect d’apprentissage machine. Mais le concept n’est pas la panacée. ” Au-delà de l’apprentissage, il faut du raisonnement. Une véritable solution d’intelligence artificielle s’appuie sur ces deux piliers. ” L’étape suivante indispensable dans l’évolution du secteur IA consiste donc à rapprocher apprentissage et raisonnement. ” Aujourd’hui, l’IA est portée aux nues, estime Luc De Raedt, mais le risque est de faire face demain à une vague de désillusion. ” Ce qui pourrait provoquer pas mal de déception. ” Pour éviter une telle déception, il convient d’élargir au maximum le champ des applications. Il ne faut certainement pas se laisser obnubiler par l’apprentissage profond uniquement. L’importance de la science des données ira en augmentant, notamment grâce à l’automatisation. ” Bref, l’effet de mode risque peut-être de s’estomper, mais l’IA ne disparaîtra pas pour autant. ”

PLUTÔT D’ACCORD Nicolas Deruytter, directeur général de ML6

Nicolas Deruytter, directeur général de la ‘scale-up’ gantoise ML6, spécialisée en apprentissage machine, estime également que l’IA est un effet de mode. ” La crainte de rater le train est grande, ce qui indique d’ailleurs bien qu’il s’agit bien d’une mode. Un deuxième indicateur est que les attentes sont simplement trop grandes. ” L’IA ne va certainement pas régler tous les problèmes, même si d’aucuns prétendent le contraire. ” Nicolas Deruytter fait référence à cet égard au coûteux échec de Watson, le super-ordinateur auto-apprenant d’IBM. Celui-ci devait assurer une percée incroyable de l’IA dans le monde médical, mais n’a pas jusqu’ici tenu ses promesses. ” Pour notre part, nous gardons les pieds sur terre “, insiste Deruytter. Pour faire en sorte que les clients et prospects restent réalistes dans leurs attentes, la société a développé sa propre matrice de priorités IA. Celle-ci est basée sur les avantages métier offerts par la technologie ou l’application ainsi que le temps nécessaire pour généraliser la solution, le but étant de proposer des solutions offrant à l’entreprise une véritable valeur ajoutée.