L'IA et la prédiction : quand la technologie redéfinit l'avenir

Des feuilles de thé à l'IA : une nouvelle ère de prédiction

Dans une salle de classe remplie de cadres, l'utilisation de l'IA a été discutée avec des exemples familiers : des professionnels de la santé qui l'utilisent pour analyser des images médicales, des managers qui s'en servent pour rédiger des e-mails, et une entreprise de vente au détail qui a tenté de l'utiliser pour prendre des notes lors de réunions avant de réaliser que l'IA confabulait et manquait de compréhension contextuelle. Cependant, une intervention a capté l'attention de tous : une femme asiatique d'âge moyen, vêtue d'un cardigan beige et de baskets blanches, a déclaré utiliser des chatbots comme des voyants. Elle a révélé qu'elle avait bâti un empire d'un milliard de dollars et que l'IA avait récemment prédit avec précision une hausse de 2% du marché boursier, provoquant un murmure nerveux dans la salle.

Les devins modernes ne sont plus des astrologues ou des économistes, mais des informaticiens, des analystes de données et des ingénieurs. Les algorithmes sont devenus les nouvelles feuilles de thé, les entrailles d'animaux et les étoiles à travers lesquels nous espérons entrevoir l'avenir. Bien que nous associons souvent les prédictions à la connaissance, elles sont souvent plus proches du domaine du pouvoir. Les prophéties deviennent des arènes où se déroulent des combats pour l'avenir, et nos attentes tendent à plier le monde social vers ces prédictions. Lorsqu'une personne prévoit que le monde sera d'une certaine manière, elle incite les autres à réaliser ce monde. Malgré l'importance de la prédiction dans nos vies, il est remarquable de constater que, bien que des milliers de livres aient été écrits sur la manière de prédire, très peu abordent l'éthique de la prédiction.

L'industrie florissante de la prédiction

La prédiction est devenue une industrie majeure. Des plateformes comme Polymarket agrègent les attentes publiques concernant des événements futurs, collectant d'énormes quantités de données et créant de l'influence. Si 58% des utilisateurs croient que les Oklahoma City Thunder vont remporter le titre de champion NBA, pourquoi parier contre la majorité ? Mais les paris sur ces plateformes vont bien au-delà du sport ou même de la télé-réalité. Ils ont transformé l'instabilité politique, les catastrophes naturelles et la souffrance humaine en un spectacle, déshumanisant les véritables victimes et ludifiant la vie.

Aujourd'hui, les prédictions ont évolué en armes de pouvoir qui justifient des décisions chargées de valeurs sous le prétexte de faits, mais les prédictions ne sont jamais des faits. Les faits appartiennent au présent et au passé. Une affirmation sur l'avenir peut être de nombreuses choses : une estimation, un désir, un avertissement, mais jamais un fait. Ce qui rend l'avenir, c'est qu'il ne s'est pas encore produit. Ce qui n'est pas advenu n'existe pas, et il n'y a pas de faits sur ce qui n'existe pas. Pourtant, nous utilisons la prédiction plus que jamais avec l'IA, les marchés de prédiction et les experts parlant de l'avenir.

La fantaisie de vaincre l'incertitude

Pierre-Simon Laplace avait un rêve, souvent appelé le démon de Laplace. Il lui est venu à l'esprit qu'avec suffisamment de données et de puissance de calcul, il serait possible d'atteindre une connaissance complète. Si vous connaissiez l'emplacement exact et la quantité de mouvement de chaque particule de l'univers, ainsi que toutes les lois de la nature, alors vous pourriez prédire l'avenir avec une précision parfaite. L'incertitude serait enfin vaincue. Comme l'a dit Laplace :

"Étant donné pour un instant une intelligence qui pourrait comprendre toutes les forces par lesquelles la nature est animée et la situation respective des êtres qui la composent -- une intelligence suffisamment vaste pour soumettre ces données à l'analyse -- elle embrasserait dans la même formule les mouvements des plus grands corps de l'univers et ceux du plus léger atome ; pour elle, rien ne serait incertain et l'avenir, comme le passé, serait présent à ses yeux."

Les partisans de l'IA ne le formulent peut-être pas ainsi, mais ce qu'ils semblent suggérer lorsqu'ils s'enthousiasment pour le pouvoir de l'apprentissage automatique associé à d'énormes quantités de données, c'est que ces technologies nous rapprochent de la réalisation du démon de Laplace. Si nous pouvons collecter chaque point de donnée, l'idée est que nous pouvons construire suffisamment de puissance de calcul pour analyser ces données, nous pouvons prévoir ce qui était auparavant imprévisible. Ce pouvoir prédictif promet de révolutionner tous les domaines de la connaissance, de la médecine au changement climatique et à la politique.

Poussé par cette fantaisie, les quantificateurs suivent chacun de vos mouvements ; enregistrant, tabulant et analysant de manière exhaustive vos plaisirs et vices ; torturant vos données jusqu'à ce qu'elles crient en confession. Vous êtes suivi pendant que vous conduisez, recherchez en ligne, faites du sport, avez des relations sexuelles, buvez de l'alcool, consommez des drogues, voyagez, dormez, parlez avec vos amis et votre famille, passez du temps sur les réseaux sociaux, allez chez le médecin, jouez à des jeux en ligne, lisez, regardez la télévision et respirez.

Nous gérons et discutons de nos peurs en termes quantifiés : la probabilité de contracter un cancer, d'être volé, que des tremblements de terre se produisent, ou qu'une autre pandémie survienne, que le changement climatique rende notre monde invivable, ou qu'une autre guerre mondiale éclate. L'optimisme débridé pour vaincre l'incertitude grâce à l'IA est compréhensible. Les ordinateurs, les données et les statistiques ont apporté des percées incroyables. L'ordinateur Bombe a brisé le code Enigma des nazis. En médecine, l'analyse de régression a été essentielle pour identifier les facteurs de risque des maladies. Les ordinateurs centraux ont fourni de nouvelles perspectives sur les affaires ; le traitement centralisé des données a permis un traitement des transactions en temps réel et une évolutivité. Les entreprises de fabrication ont acquis la capacité de surveiller l'efficacité de la production à travers l'ensemble des chaînes d'approvisionnement, identifiant les goulets d'étranglement et améliorant l'allocation des ressources.

Les ordinateurs personnels ont émergé dans les années 1980. Les années 1990 et 2000 ont vu l'essor d'Internet et de l'informatique en nuage, augmentant encore la disponibilité des données et la puissance de traitement. Les années 2010 ont marqué un tournant avec l'application pratique de l'apprentissage profond, alimentée par de grandes quantités de données et un matériel amélioré comme les GPU. Les avancées dans les algorithmes ont ouvert la voie à l'apprentissage automatique -- des machines prédictives.

IA et prédiction : un jeu de pouvoir

Avec la prédiction viennent tous les schémas de prophétie et de pouvoir qui tapissent nos livres d'histoire. La différence est que l'IA est une prédiction sur stéroïdes, et nous l'utilisons non seulement sur le champ de bataille et dans le cabinet médical, mais partout, du bureau à la salle de classe, en passant par la salle d'audience, nos routes, nos vies amoureuses et au-delà.

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont des machines prédictives. C'est tout ce qu'elles font, qu'elles s'engagent dans la régression, la classification ou le langage. Lorsqu'un système d'apprentissage automatique traduit un texte, il prédit la traduction la plus probable basée sur des millions d'exemples de traductions précédentes. Lorsqu'il reconnaît des loups sur des photos, il le fait en prédisant la probabilité qu'une image donnée contienne un loup, sur la base des motifs qu'il a appris à partir de milliers d'images étiquetées loup et non-loup. Lorsqu'un grand modèle de langage répond à une question, il prédit ce qu'un être humain dirait à sa place, basé sur l'analyse statistique de livres, forums en ligne, réseaux sociaux, etc.

Il n'est pas surprenant qu'un "oracle" soit un terme technique dans le contexte de l'apprentissage automatique. Un oracle représente la meilleure performance possible qui pourrait être atteinte ; c'est une fonction idéalisée qui fournit toujours des prédictions parfaites. Le triomphe de l'apprentissage automatique est une victoire d'entreprise bien plus qu'une victoire scientifique. Les idéalistes pourraient le trouver anticlimactique, voire déprimant. Quelqu'un pourrait dire de manière crue que nous avons simplement jeté de l'argent sur le problème.

Ce qui est le plus remarquable dans le succès de l'apprentissage automatique, c'est à quel point il est survenu de manière peu remarquable. "Ce qui est décevant," a déclaré Michael Wooldridge, professeur d'IA à Oxford, à un groupe de mes étudiants en MBA, "c'est que cela ne s'est pas produit à la suite d'une percée scientifique." Il a regardé autour de lui pour s'assurer que le poids de ses mots avait été ressenti.

Des années 1960 au début des années 2000, les résultats des réseaux de neurones n'étaient pas très impressionnants. Le groupe de l'IA symbolique gagnait la course et les subventions -- jusqu'à ce que ce ne soit plus le cas. Quelque chose a changé : nous avons obtenu plus de données et plus de puissance de calcul, et l'apprentissage automatique a décollé. En l'espace de quelques années, la traduction automatique, par exemple, est passée d'un état inutilisable à compréhensible, puis suffisamment bonne pour aider des touristes perdus à se repérer sans connaissance de la langue locale. C'est maintenant suffisamment bon que j'admets avoir parfois préféré une traduction automatique aux suggestions d'un traducteur professionnel qui avait une faiblesse pour la verbosité.

Les choses incroyables que l'apprentissage automatique peut faire ne se sont pas produites grâce à une meilleure compréhension. Cela n'a pas nécessité de génie. Le tableau est plus sombre qu'un manque d'inspiration. Les moyens par lesquels une telle force brute en données et en calcul a été acquise impliquaient le vol, l'exploitation de personnes vulnérables, une utilisation féroce des ressources naturelles et la construction d'une architecture de surveillance de masse, pour n'en nommer que quelques-uns. Nous pourrions être à des siècles des oracles et astrologues qui ont précédé les algorithmes, mais la prédiction concerne toujours principalement le pouvoir. Le pouvoir est ce qui vous permet d'obtenir des algorithmes prédictifs, et plus de pouvoir est ce qu'ils vous accordent en retour.