Au fait, pourquoi DeepMind s’appelle DeepMind ?

C’est une entreprise qui n’avait pratiquement aucune visibilité, en tout cas en dehors des cénacles consacrés à la recherche en intelligence artificielle. Et puis tout a changé en 2016, lorsqu’elle a terrassé le champion humain au jeu de go, Lee Sedol, par quatre manches à une, puis a écrasé d’autres grands joueurs, ainsi que tous les opposants qui lui ont été proposés ensuite, et selon différents modes de jeu.

Depuis, DeepMind a une visibilité internationale, bien au-delà de l’univers de l’IA et du jeu de go. Il faut dire que cette entreprise britannique fondée en 2010 a bénéficié de la visibilité de Google — la firme de Mountain View en est la propriétaire depuis 2014 — et a connu d’autres jolis coups médiatiques, notamment en surclassant le gratin de ce que peut offrir la scène professionnelle de StarCraft 2.

Cette victoire de l’intelligence artificielle sur l’intelligence humaine a beaucoup été vue comme un tournant dans les travaux sur l’IA, car le jeu de go était assurément l’un des challenges les plus difficiles à surmonter. Précédemment, DeepMind s’était lancée dans des systèmes informatiques capables de jouer à d’autres jeux fondés sur la réflexion que ce soit sur plateau ou des jeux vidéo.

D’ailleurs, le go a parfois été décrit comme le Graal dans ce domaine, bien plus que les échecs, dont la domination par la machine est une réalité depuis 1997 avec la victoire de Deep Blue, un ordinateur spécialisé dans le jeu d’échecs conçu par IBM, face à Gary Kasparov, qui était alors le meilleur joueur du monde. En effet, au go, la variété des coups possibles est incommensurablement plus grande.

Un mot-valise faisant référence à deux concepts de l’IA

Ces différentes réalisations et la trajectoire suivie par DeepMind depuis sa fondation sont en fait très claires lorsque l’on sait à quoi fait référence le nom de l’entreprise. Il s’agit en fait d’un mot-valise qui renvoie à la fois à une méthode de travail dans le champ de l’intelligence artificielle, mais aussi à l’esprit — mais pas l’esprit humain : l’esprit de la machine.

Ces explications n’apparaissent pas directement sur le site officiel de DeepMind, mais, contactée par Numerama, l’entreprise britannique confirme cette interprétation.

La méthode de travail dont il est fait référence ici est le « deep learning», soit en français apprentissage profond. Il s’agit d’une technique entraînant automatiquement un système informatique pour qu’il se perfectionne à une tâche précise. Par exemple, pour identifier une photo de chat, on lui soumet au préalable des millions d’exemples pour qu’il soit ensuite en mesure de reconnaître les suivantes tout seul.

Quant à la notion d’esprit, elle rappelle à la fois la façon dont la recherche sur l’IA travaille aujourd’hui, avec des réseaux de neurones artificiels — des systèmes informatiques qui se basent sur des modèles statistiques et qui s’inspirent dans les grandes lignes des neurones biologiques —, mais aussi de l’objectif final de DeepMind, à savoir créer une IA forte, capable de penser.

La filiale de Google l’explique dans sa page « à propos ». Elle déclare « vouloir construire une IA avancée — parfois appelée IA générale – pour étendre nos connaissances et trouver de nouvelles réponses. En résolvant cela, nous pensons que nous pourrions aider les gens à résoudre des milliers de problèmes ». En français, cette IA générale est appelée IA forte et n’existe pas. Du moins, pas encore.

Toutes les IA actives ou en cours de conception sont des IA dites faibles. D’ailleurs, cette faiblesse nourrit depuis longtemps un débat sur la pertinence de qualifier ces IA d’intelligences, car elles ne sont pour l’instant capables que d’exécuter une tâche sommaire. Pour beaucoup d’observateurs, il faudrait parler d’algorithmes, et ne rien dire d’autre, même s’ils sont très performants et complexes.

Dans le cas d’une IA forte, le système informatique serait capable d’avoir conscience de lui-même, d’éprouver des émotions ou des sentiments, et de saisir la réalité du monde qui l’entoure. En somme, tout ce que montre la science-fiction. Les optimistes estiment qu’une telle bascule arrivera dans quelques dizaines d’années. Mais pour les pessimistes, cela n’adviendra jamais.