Le test Ikea et les limites de l’intelligence artificielle

Les humains ont eu leur heure de gloire. Mais avec la dernière percée en robotique, il semble clair que le règne des maîtres actuels de la planète Terre touche à sa fin

Les ordinateurs ont déjà démontré leur supériorité sur les humains en matière de jeu d’échecs et de diagnostic des maladies. Mais voici qu’aujourd’hui, un groupe de chercheurs en intelligence artificielle de Singapour a réussi à enseigner l’art de l’assemblage d’une chaise Ikea à des robots industriels – unissant pour la première fois l’univers des clés Allen et celui d’Alan Turing. Maintenant que les machines maîtrisent l’une des activités les plus déconcertantes du samedi après-midi..

Les ordinateurs ont déjà démontré leur supériorité sur les humains en matière de jeu d’échecs et de diagnostic des maladies. Mais voici qu’aujourd’hui, un groupe de chercheurs en intelligence artificielle de Singapour a réussi à enseigner l’art de l’assemblage d’une chaise Ikea à des robots industriels – unissant pour la première fois l’univers des clés Allen et celui d’Alan Turing. Maintenant que les machines maîtrisent l’une des activités les plus déconcertantes du samedi après-midi, combien de temps nous reste-t-il avant que l’intelligence artificielle ne se lève et réduise les êtres humains en esclavage dans les mines de silicium ? Ce travail de recherche porte également un message sérieux. Il met en évidence une vérité profonde sur les limites de l’automatisation. Les machines excellent dans tous types de tâches cognitives abstraites qui, aux yeux des humains, sont synonymes d’intelligence – telles que les jeux de société complexes, par exemple, ou le calcul différentiel. Mais elles se débattent avec les tâches physiques, telles que le déplacement dans une pièce encombrée, pourtant si simples qu’elles semblent à peine relever de l’intelligence. Les robots Ikea en sont un bon exemple. Il a fallu plus de 20 minutes à deux d’entre eux, préprogrammés par des humains, pour assembler une chaise qu’une personne pourrait assembler bien plus rapidement. Les chercheurs en intelligence artificielle appellent ce phénomène le paradoxe de Moravec et le connaissent depuis des décennies. Il ne semble pas que ce problème puisse être réglé facilement grâce à quelques travaux de recherche supplémentaires. Il semble au contraire refléter une vérité profonde : la dextérité physique est plus difficile à modéliser en informatique que le jeu de Go. La difficulté des humains à comprendre cela est un effet secondaire de l’évolution. La sélection naturelle a eu des milliards d’années pour s’attaquer au problème de la manipulation du monde physique, au point qu’elle semble s’effectuer sans effort. Les échecs, en revanche, ont moins de 2000 ans. Ils paraissent difficiles aux humains parce que leur cerveau n’est pas calibré pour. C’est quelque chose qu’il faut garder à l’esprit lorsqu’il s’agit d’anticiper les effets très attendus de l’intelligence artificielle et de l’automatisation, en particulier lorsque l’intelligence artificielle sort du monde abstrait des données et de l’information pour entrer dans le monde réel des choses que l’on peut laisser tomber sur son pied. Le 13 avril, Elon Musk, le patron de Tesla, qui fabrique des voitures électriques, a déclaré que les problèmes de production qui ont affecté son usine de haute technologie étaient en partie le résultat d’une dépendance excessive à l’égard des robots et de l’automatisation. “Les humains sont sous-estimés”, a-t-il tweeté. Nombre d’emplois comprennent des aspects physiques qui posent de sérieux problèmes aux robots. Les machines pourraient bientôt être en mesure de conduire des camionnettes de livraison, par exemple. Mais – du moins pour l’instant – elles pourraient bien échouer à transporter un colis jusqu’à un appartement en haut d’un escalier glissant, surtout si le jardin est gardé par un chien méchant.

Des humains pas si bêtes

Les systèmes d’intelligence artificielle actuels présentent également d’autres limites. Ce sont des moteurs de reconnaissance de formes, formés à partir de milliers d’exemples dans l’espoir que les règles qu’ils en déduisent continueront à s’appliquer dans le reste du monde physique. Mais ils appliquent ces règles à l’aveugle, sans la compréhension humaine de ce qu’ils font et sans capacité d’improviser une solution sur le champ. Les constructeurs automobiles, par exemple, s’inquiètent constamment de la performance de leurs machines dans les “cas limites” : les situations complexes et inhabituelles qui ne peuvent être anticipées durant la phase d’apprentissage. Il n’est pas évident de calibrer le niveau d’enthousiasme autour de l’intelligence artificielle. Les chercheurs déplorent la façon dont les grandes avancées sont vite oubliées : dès qu’un ordinateur est capable de faire quelque chose, il cesse d’être considéré comme de l’“intelligence artifi Mais ces mêmes chercheurs ont aussi tendance à se montrer plus prudents que de nombreux experts quant aux perspectives d’avenir. En principe, il n’y a aucune raison pour qu’un ordinateur ne puisse pas un jour accomplir toutes les tâches accomplies par un humain, et même plus. Mais ce sera l’affaire de plusieurs décennies, au moins. L’assemblage de meubles aide à expliquer pourquoi.

Le paradoxe de Moravec semble refléter une vérité profonde : la dextérité physique est plus difficile à modéliser en informatique que le jeu de Go En principe, il n’y a aucune raison pour qu’un ordinateur ne puisse pas un jour accomplir toutes les tâches accomplies par un humain, et même plus. Mais ce sera l’affaire de plusieurs décennies, au moins.