Séminaire : Intelligence Artificielle et société

en collaboration avec l'Umons et l'eEcampus

Résumé : Après un rappel de l’histoire de l’intelligence artificielle depuis son origine, dans les années cinquante, puis des crises successives qu’elle a connues, nous exposerons l’ensemble de ses orientations actuelles en mentionnant tout particulièrement l’apprentissage machine, l’apprentissage profond (Deep Learning) et les masses de données (Big Data), qui expliquent le regain d’intérêt qu’elle suscite aujourd’hui. Nous verrons en quoi l’apprentissage profond se rapproche et se distingue des techniques d’apprentissage développées dans les années quatre-vingts avec la rétro-propagation de gradient, et dans les années quatre-vingt-dix, avec l’apprentissage statistique et les machines à noyaux. Nous décrirons les raisons économiques pour lesquelles le traitement de masses de données apparaît aujourd’hui déterminant. Nous évoquerons ensuite les applications de l’intelligence artificielle à la recherche d’information, aux interfaces homme-machine, en particulier aux agents conversationnels (Chatbots), à la santé et à la réalisation de véhicules et d’armes autonomes, en mentionnant, les dimensions éthiques et sociétales suscitées par ces deux derniers points. Nous aborderons aussi les applications de l’intelligence artificielle dans la technologie financière (Fintech) en évoquant tout particulièrement ses conséquences dans le secteur bancaire et dans celui des assurances.

Nous terminerons enfin par une évocation de l’intelligence artificielle dite forte, de l’intelligence artificielle générale, de la Singularité technologique et des perspectives transhumanistes très en vogue aujourd’hui, qui toutes affirment le pouvoir illimité de la technologie. Nous montrerons alors que les arguments allégués à l’appui de ces thèses n’ont aucun fondement scientifique sérieux.