La recherche européenne s’organise pour l’IA

Face aux efforts et aux moyens mobilisés par la Chine ou les États-Unis dans le domaine de l’intelligence artificielle, la recherche européenne s’organise. Un véritable millefeuille de réseaux et de projets où les questions éthiques sont centrales. « La Commission européenne a lancé plusieurs appels ces dernières années pour des projets ambitieux en IA, explique François Yvon, directeur de recherche CNRS au LIMSILaboratoire d’informatique pour la mécanique et les sciences de l’ingénieur (CNRS). Plusieurs réseaux de chercheurs se sont alors constitués et ont perduré, parmi les lauréats comme parmi ceux qui n’avaient pas été sélectionnés. »

François Yvon, spécialiste du traitement automatique des langues, participe ainsi au programme pluridisciplinaire HumanE-AI, dédié à l’approfondissement des interactions entre robots et humains. Une question qui couvre par exemple la possibilité pour une IA d’apprendre directement d’un opérateur, comme un ouvrier qui lui montrerait un geste technique à reproduire. Une tâche qui se complique en contexte industriel, où le bruit ambiant force les employés à communiquer différemment et perturbe la reconnaissance vocale des IA. HumanE-AI se concentre ainsi sur l’intégration des modèles cognitifs et sociaux humains.

S’adapter à un débit de parole, se tenir à une bonne distance, éviter les gestes brusques à proximité des gens, repérer les signes non verbaux d’acquiescement, prendre en compte des différences culturelles dans l’expression des émotions… Ces questions s’éloignent des aspects purement mathématiques liés à l’optimisation de l’apprentissage profond ou du big data, mais elles sont essentielles au développement d’une IA responsable, capable de comprendre les intentions de ses utilisateurs et d’expliquer ses actions et ses buts. HumanE-AI rassemble ainsi une cinquantaine de partenaires académiques et industriels, comme le CNRS, l’Inria, Sorbonne Université, Grenoble-Alpes Université, Thalès, Airbus, etc.

Une coopération qui s’illustre également avec CLAIREConfederation of laboratories for artificial intelligence research in Europe, soucieuse de se démarquer de la vive concurrence internationale. « L’apprentissage automatique nécessite de collecter énormément de données, souligne Nicolas Sabouret, professeur à l’université Paris-Saclay, membre de CLAIRE et du LIMSI. Les Américains ne se préoccupent ni d’où elles viennent, ni de les protéger, tandis que les Chinois accaparent celles de leurs citoyens. L’Europe doit porter sa vision propre, plus responsable. »

C’est d’ailleurs parce qu’il est membre de CLAIRE qu’Andreas Herzig, directeur de recherche à l’IRIT Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (CNRS/Toulouse INP/Université Toulouse Paul Sabatier), a entendu parler du projet TAILORTrustworthy AI - integrating reasoning, learning and optimization., qu’il a depuis rejoint. Ce programme vise à rapprocher les deux grands types d’IA. L’IA symbolique représente l’information en un énoncé logique, puis tente de déduire ses réponses à partir des données disponibles. Les très populaires méthodes d’apprentissage profond entrent quant à elle dans la catégorie du subsymbolique : des réseaux neuronaux consomment ainsi des millions d’exemples pour apprendre à donner la meilleure solution.

« Nous n’avons pas accès à la manière dont les IA subsymboliques parviennent à leurs conclusions, déplore Andreas Herzig. Même si leurs résultats sont bons, comment leur faire confiance ? Nous voulons accompagner leur apprentissage d’une explication logique, ce qu’on ne sait pas encore faire. » TAILOR érige pour l’instant un état des lieux de la recherche, mais vise à terme à intégrer aux IA, dès leur conception, le respect de la vie privée et une théorie de l’esprit, c’est-à-dire la capacité à se mettre à la place d’un autre. Le projet rassemble en France des membres de l’IRIT, du LIRMMLaboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier (CNRS/Université de Montpellier) ou aussi du CRIL Centre de recherche en informatique de Lens (CNRS/Université d’Artois).

« Les Chinois et les Américains sont en avance en matière d’IA, poursuit Andreas Herzig, mais nous misons sur cette IA hybride pour aller plus loin. L’IA de confiance n’ira pas seulement très vite, on saura également pourquoi elle fait ses choix, sans la laisser faire n’importe quoi. C’est un objectif très caractéristique de l’effort européen dans le domaine. »