La question fait un peu sourire. L’intelligence artificielle dont nous disposons aujourd’hui (machine learning, deep learning, moteur d’inférence etc.) est dite « weak » (faible). Elle est mono-disciplinaire. Les algorithmes d’IA actuellement disponibles n’adressent qu’un seul objectif à la fois : le programme qui a battu Lee Sedol, l’un des meilleurs joueurs au monde de jeu de Go n’est pas le même code que celui qui a battu les meilleurs joueurs d’échecs ou de shogi. Tous les trois ont été produits par la même plateforme d’auto-apprentissage AlphaZero de DeepMind. L’IA actuelle est mono disciplinaire. Or, pour approcher les capacités de notre cerveau humain, il faudrait que l’IA soit entre autres pluridisciplinaire, c’est-à-dire que le même algorithme sache traiter différents sujets/domaine d’applications et surtout apprenne des autres expériences pour progresser. Pourquoi ? Parce que l’IA pourrait alors, comme les êtres humains, avoir du bon sens, de la vraie créativité et de l’empathie, trois éléments indispensables pour que l’IA devienne vraiment « intelligente » et entre progressivement en concurrence avec les êtres humains. L’IA actuelle (mono disciplinaire) est loin de l’intelligence humaine, du moins pour les nombreuses tâches qui nécessitent du bon sens, de la créativité et de l’empathie. Pour votre information, l’IA pluridisciplinaire est pour le moment un rêve qui s’appelle l’AGI (intelligence artificielle généraliste). Je l’évoque plus en détail dans mes derniers livres « La Révolution des Services 4.0 » et « The Rise of the Cobot » disponibles sur Amazon et lors de mes conférences chez mes clients.
Comme beaucoup d’experts en IA, je partage les propos d’Oren Etzioni (CEO d’AI2) qui affirme que : “We are no closer to AGI than we have ever been”, c’est-à-dire que rien ne permet d’affirmer que les recherches en AGI progressent vraiment. Ouf !