Deuxième auteur :
Gil-Arnaud Coche
Prenez soin des centimes et les kilos prendront soin d'eux-mêmes.
Dicton populaire britannique
Vous insistez sur le fait qu'il y a quelque chose qu'une machine ne peut pas faire. Si vous me dites précisément ce qu'une machine ne peut pas faire, je pourrai toujours fabriquer une machine qui le fera !
John Von Neumann (1948)
Les opérations des entreprises sont complexes et coûteuses. Elles disposent d'équipes entières chargées de veiller à ce que les fuites de centimes (qui peuvent être considérables) soient contenues et traitées. Ces équipes sont assistées par des systèmes élaborés qui collectent, stockent et analysent les données.
Ces systèmes élaborés sont composés de multiples Intelligence artificielle (AI) briques1qui améliorent considérablement la précision de l'évaluation des performances et de la prise de décision, qu'il s'agisse de questions de conformité, de stratégies d'investissement ou de gestion des opérations.
Dans cet article, nous allons nous demander ce qu'est l'intelligence artificielle et examiner comment elle peut être appliquée aux entreprises.
1. LE JEU D'IMITATION : UN JEU BASÉ SUR DES RÈGLES
On ne peut parler d'IA sans évoquer cette pierre philosophale. Les Jeu d'imitation est apparu pour la première fois dans un article du mathématicien anglais Alan Turing2l'instigateur de l'IA moderne. Il a très tôt affirmé que les machines seraient un jour capables d'accomplir n'importe quelle tâche mieux que les humains. Dans son discours de 1950 publié dans la revue scientifique "Mind", il se sentait mal à l'aise face à la question :
Les machines peuvent-elles penser ?
Estimant qu'il serait difficile de définir les termes, il a choisi d'introduire un jeu de questions-réponses (Q&R) entre un humain, une machine et un juge. Dans ce jeu, le juge pouvait poser toutes les questions qu'il voulait. À la fin du jeu, le juge devait décider si l'un des joueurs était une machine et, le cas échéant, identifier laquelle. Selon Turing, si le juge n'était pas en mesure de faire la distinction entre le joueur humain et le joueur robotisé, alors la machine passait le test de Turing. Test de Turing.
Test de Turing
Turing considérait que toute machine capable de tromper le juge humain serait une Intelligence artificielle.
Il a basé le jeu d'imitation sur des questions et des réponses, estimant que c'était le meilleur moyen de se concentrer sur toutes les particularités de l'esprit humain sans favoriser ni la machine ni le joueur humain.
Cependant, l'essence de ce test n'est pas dans la forme du jeu lui-même (ici un Q&A très large) mais plutôt sur l'idée que pour un jeu donné, une machine peut acquérir des compétences semblables à celles d'un être humain, de sorte qu'un observateur externe ne puisse pas la distinguer d'un joueur humain. On peut donc dire que, dans le contexte d'un jeu quelconque, toute forme d'IA imite automatiquement un joueur humain. Une telle approche élargit le domaine de l'IA, les règles du jeu devenant essentielles pour déterminer ce qu'il faut entendre par imitation3.
Cette tournure philosophique peut sembler un argument intellectuel commode pour qualifier certains algorithmes - qui ne le seraient pas autrement - d'IA, mais ce n'est pas le but recherché.
L'objectif est plutôt de contourner les différends concernant le champ d'application de l'IA4. L'une des sources de litige les plus évidentes provient de la Effet de l'IAL'IA n'est pas un problème : dès que l'IA résout un problème, le problème ne fait plus partie de l'IA.5. L'effet IA oblige constamment à redéfinir inutilement l'IA. Pour trancher, nous nous sommes tournés vers des figures historiques de la philosophie, des mathématiques et de l'informatique, comme George Boole et Alan Turing (et bien d'autres)6), pour guider notre processus de définition.
George Boole (1815-1864) et Alan Turing (1912-1954)
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En résumé, l'intelligence est une question combinatoire et booléenne. Toute situation nécessitant une prise de décision intelligente peut être modélisée par un arbre de décision. Pour tenir compte de ce qui serait une meilleure décision, ce modèle attribue des poids d'utilité à chacun des nœuds feuilles. La décision intelligente est celle donnée par le nœud feuille ayant la valeur d'utilité la plus élevée. L'arbre existe dans le cadre d'un ensemble de règles définies par ce que nous pouvons appeler un "jeu". Si une machine joue le jeu et imite les humains au point de les tromper, il s'agit d'une IA.
Bien entendu, cette affirmation soulève la question de savoir si les humains évoluent constamment dans un arbre de décision fini ou infini. Pour les besoins de l'argumentation, nous laisserons cette question de côté et supposerons qu'il est, de toute façon, si vaste que la taille de l'arbre n'a plus d'importance.
En fin de compte, la course à l'IA sera gagnée lorsqu'une machine capable de parcourir l'immensité de l'arbre de décision humain sera mise au point. Grâce à un apprentissage par renforcement des récompenses et des pénalités, il sera possible d'enseigner à une telle machine les us et coutumes de l'homme. Les défis à relever pour parvenir à cette IA ultime sont nombreux, mais l'histoire montre que cela ne doit pas nous empêcher d'espérer l'existence d'une telle machine dans un laps de temps humainement concevable.
2. LE JEU DE L'IMITATION : TOUT EST RELATIF
Prenons l'exemple de la musique. L'automatisation s'est produite il y a longtemps à Cizre, en Turquie. L'ingénieux inventeur Ismail Al-Jazari a créé, vers 12067un orchestre programmable qui imite les humains jouant de la musique.
Plus récemment, Sony a affirmé à plusieurs reprises avoir inventé des IA capables d'apprendre et de reproduire de la musique. Ces IA sont appelées "Flow Machines" et reproduisent n'importe quel type de musique. L'une de ces machines à flux, DeepBachIl est capable de générer des harmonies de type Bach, qui ne peuvent être distinguées de l'original. Un autre, le Continuateur8Il était capable de copier un pianiste de jazz, et les critiques de jazz ne pouvaient pas faire la différence entre les deux.
De l'automate d'Al-Jazari à la DeepBach Flow Machine, la complexité de l'arbre de décision a augmenté de manière exponentielle. Nous présentons ci-dessous l'arbre de décision de l'automate d'Al-Jazari pour chaque note de la mélodie.
Arbre de décision de l'automate d'Al-Jazari à chaque note de la mélodie
L'automate avait trois instruments différents et très probablement une seule note pour les trompettes. Le nombre de nœuds feuilles dans son arbre de décision est assez simple et s'élève à
2Nombre d'instruments = 8
Si l'on considère maintenant la partition complète jouée par l'automate, il faudrait reproduire l'arbre à chaque nœud feuille autant de fois qu'il y a de notes. Cela conduirait à un arbre beaucoup plus grand dont la taille serait égale à
2Nombre d'instruments x longueur de la partition = 8Longueur du score
DeepBach va plus loin puisqu'il peut jouer autant d'instruments que souhaité et n'importe quelle note. Son arbre est beaucoup plus complexe, équivalant à
2Nombre d'instruments x Nombre de notes x Longueur de la partition
Pour apprendre les méthodes de Bach, il attribue des degrés d'importance à chaque nœud feuille.
La question est la suivante : les deux systèmes sont-ils des IA ? Aucune de ces technologies ne réussirait le jeu de l'imitation tel qu'il a été défini par Turing, mais elles réussissent le test dans le cadre de leur propre ensemble de règles.
Pour illustrer la question qui nous occupe, mettons l'IA de côté pour un moment et considérons plutôt la vie. Les prions, par exemple, ne sont pas considérés comme des êtres vivants, alors que les bactéries le sont. Cela peut paraître élémentaire pour ceux qui ont une formation en biologie, mais même les biologistes expérimentés auraient du mal à classer correctement ce qui se passe entre ces deux extrêmes. C'est là que nous trouvons les virus, qui alimentent encore le débat sur la question de savoir s'ils constituent ou non des êtres vivants.
C'est la même chose ici !
Imaginez que vous êtes un passant à l'époque d'Al-Jazari et que vous entendez de la musique sortir de sa fontaine automatisée. Vous vous dites : "Quelle merveilleuse machine, Al-Jazari est un génie". À votre grande surprise, vous vous rendez compte que plusieurs joueurs humains ont pris la place des joueurs mécaniques. Si vous n'aviez pas regardé attentivement, vous n'auriez pas pu faire la différence.
Ne pourrait-on donc pas dire que l'automate réussit une forme de test de Turing basé sur un jeu d'imitation plus simple ?
La réponse à cette question a suscité un débat animé au sein de la communauté d'experts d'Accuracy. Avec une telle définition de l'IA, on peut dire que l'automate d'Al-Jazari est bien une IA. Cependant, comparé à DeepBach, l'automate d'Al-Jazari semble plutôt simple. Et pourtant, même DeepBach n'est pas techniquement une IA, puisqu'il ne peut pas jouer au jeu d'imitation original de Turing.
Si nous disons qu'une machine qui réussit le test de Turing est à l'IA ce que les bactéries sont à la vie, et que les automates (comme la machine d'Al-Jazari) sont à l'IA ce que les prions sont à la vie, alors des algorithmes comme DeepBach, Watson ou même Google Duplex occupent le même espace intermédiaire que les virus. Il faut tracer une ligne pour établir une limite normative.
Chez Accuracy, nous pensons que la valeur du jeu d'imitation dépend des règles du jeu. Dans le but de recréer une IA de type humain, ces règles doivent intégrer un certain niveau d'interaction avec les humains, ainsi que certaines capacités d'apprentissage.
La récente croissance exponentielle des applications de l'IA est le résultat d'avancées technologiques majeures en matière de puissance informatique, de gestion des données (de la génération au stockage en passant par la communication) et d'algorithmes (réseaux neuronaux notamment). Ces progrès permettent aujourd'hui de créer une IA capable de jouer aux "jeux de l'entreprise", du moins en ce qui concerne les opérations de l'entreprise.
3. L'AI POUR LES ENTREPRISES
Si l'on prend Von Neumann au mot, aucune tâche intelligente n'est hors de portée de l'intelligence des machines.
Les entreprises ne font pas exception à cette règle.
Toutes les entreprises fonctionnent avec un seul objectif : offrir leurs services ou leurs produits aux clients en échange d'argent. Avec cet argent, elles poursuivent leurs activités, en payant les créanciers, les actionnaires et les impôts, et en investissant pour élargir leurs activités. Année après année, la comptabilité enregistre minutieusement tous ces flux de trésorerie. Lorsque vient le moment de prendre des décisions importantes, les dirigeants s'appuient entièrement sur ces documents pour évaluer correctement l'état de l'entreprise. À partir des chiffres figurant dans les livres, la direction décide du meilleur plan d'action futur (souvent en évaluant les différentes options stratégiques). Ils mettent ensuite en œuvre cette ligne de conduite et contrôlent les activités mises en œuvre.
Les comptes constituent donc le fondement quantitatif de la gestion des entreprises.
Comme indiqué dans l'introduction, une IA d'entreprise pleinement fonctionnelle serait composée de plusieurs briques, chacune contrôlant une branche opérationnelle spécifique (par exemple, une brique d'IA de marketing, ou un ensemble de briques, contrôlerait les opérations de marketing). Les briques d'IA sont analogues aux organes du corps humain (voir figure ci-dessous). De même que le squelette constitue l'armature du corps humain et de ses organes, les briques d'IA sont analogues aux organes du corps humain (voir figure ci-dessous), la finance et la comptabilité fournissent le cadre pour l'IA de l'entreprise, assurer sa cohérence opérationnelle et en évitant les désynchronisations entre les branches.
Comparaison de l'IA des entreprises avec la vie humaine
Les briques d'IA typiques sont généralement le matériel et les logiciels pièceset parfois les deux. En ce qui concerne le matériel, la tâche la plus essentielle consiste à générer, transmettre et conserver des données. Les composants matériels évidents sont les capteurs, les câbles et les serveurs de relais. Ils contiennent également des serveurs de base de données, ainsi que des installations robotisées, qui peuvent manipuler des paquets dans des entrepôts, des sites de production, etc. Sur le plan logiciel, la tâche principale consiste à choisir le chemin approprié dans un arbre de décision, soit de manière déterministe (méthodes basées sur des règles), soit de manière statistique (apprentissage automatique ou profond). Les briques logicielles d'IA peuvent donc être des optimiseurs, des simulateurs (par exemple des logiciels de simulation de Monte Carlo), des algorithmes d'apprentissage automatique ou profond, etc.
Exemples de briques d'IA et de leurs applications
À ce jour, les développements au sein des entreprises sont très hétérogènes. Lorsque les entreprises mettent en œuvre l'IA, c'est généralement pour une branche d'activité spécifique, en utilisant plusieurs briques d'IA. Souvent, ces différents systèmes d'IA gèrent leur branche d'activité de manière indépendante.
Pour obtenir une IA d'entreprise pleinement opérationnelle, il existe deux axes principaux d'amélioration (voir figure ci-dessous) :
- Multiplier les briques d'IA dans les différentes branches opérationnelles et les connecter à une interface homme-machine unique.
- Remplacer lentement l'interface homme-machine par un cerveau artificiel qui évaluerait les différentes stratégies disponibles pour les cadres supérieurs et choisirait le meilleur plan d'action.
Ces évolutions devraient se faire dans le respect de la chaîne de valeur dans son ensemble, puisque les briques d'IA mises en œuvre seraient coordonnées autour des comptes.
En outre, l'évolution de l'innovation vers l'IA doit se faire au bon rythme et avec le bon changement d'entropie. Le bon changement d'entropie donnerait suffisamment de temps aux développeurs et aux scientifiques des données pour saisir pleinement et mettre en œuvre l'éthique et les processus de l'entreprise dans ses systèmes. Il donnerait également à la direction générale la souplesse nécessaire pour réaffecter les ressources, rétablir les processus mis à jour et recycler les employés pour d'autres tâches si nécessaire.
Des briques d'IA à une IA pleinement opérationnelle pour les entreprises
Le commerce n'existe, dans son essence même, que lorsque deux parties humaines peuvent s'entraider. Dans cette optique, l'un répond aux besoins de l'autre par le biais d'une transaction, basée sur un échange ou un échange monétaire. Tant qu'il y aura des êtres humains, il y aura des transactions commerciales. L'intégration d'une IA commerciale dans une entreprise garantit l'exécution sûre, complète et précise de tous les aspects laborieux de ses opérations.
Cela dit, lorsqu'il s'agit de créer de la valeur, d'entretenir des relations solides avec les clients, d'offrir un environnement de travail sain aux employés, etc., les seules "machines" dignes de confiance pour exécuter ces tâches resteront les êtres humains.
4. ACCURACY AI AT
Comme pour ses autres domaines d'expertise, Accuracy réunit des compétences variées pour prendre en compte toutes les implications de l'IA. Avec son large éventail d'expertise financière sur tous les aspects de la mécanique d'entreprise, son expertise technique sur les derniers paradigmes de modélisation de la science des données, et sa connaissance unique et son accès aux pôles d'innovation, Accuracy est bien placé pour faire face aux défis entourant l'IA pour les entreprises.
- Des rapports d'experts pour choisir les bons algorithmes et leurs implémentations appropriées pour tout type d'activité opérationnelle dans le respect total de l'intégrité de la chaîne de valeur.
- Mise en œuvre de briques d'IA avec une implémentation interne ou sous la forme d'un logiciel sous forme de solution avec une sécurité renforcée
- Accès et interface avec des start-ups innovantes du monde de l'IA chaque fois qu'un savoir-faire supplémentaire est nécessaire (par exemple, installation de la robotique, matériel spécifique, etc.)