Gilles Babinet adopte le mode "pédagogue" au sujet de l’IA au Sénat / En comprendre les usages pour les accepter

"Le plus dur, quand on traite du numérique, c’est l’acceptation par les citoyens de ces outils et de l’usage que l’on peut en faire", a entamé la sénatrice des Hauts-de-Seine membre du groupe Les Républicains et présidente de la délégation sénatoriale à la prospective, Christine Lavarde, à l’ouverture de l’audition de Gilles Babinet qui s’est tenue mercredi à la Chambre haute du Parlement. Une audition destinée à éclaircir certains points relatifs à l’intelligence artificielle (IA), au travers de l’intervention du co-président du Conseil national du numérique et membre du comité interministériel relatif à l’IA (qui devrait rendre courant 2024 ses premières recommandations au gouvernement en la matière).

L’occasion pour Gilles Babinet de rappeler que si l’IA générative - soit celle capable de recréer les capacités cognitives humaines au travers de la création de textes, d’images et de sons - a connu une accélération "spectaculaire avec l’émergence de ChatGPT, il ne s’agit pas de l’invention d’une nouvelle technologie. Plutôt de son avènement". Une IA générative capable de traiter des volumes plus que significatifs, puisque les grands modèles de langage (tels que ceux utilisés par ChatGPT) peuvent s’appuyer sur l’apprentissage offert par quelque 250 000 sites web. "C’est la somme de quelque chose d’impossible à représenter : 800 fois l’aller-retour entre la Terre et la Lune en documents écrits de manière académique", a-t-il expliqué.

Réorganiser et former un élan

Et force est de constater que le sujet interroge et suscite aussi des craintes. Les dernières données récoltées par Ipsos en cette fin d’année 2023 démontrent, par exemple, que la France se place parmi les pays les plus inquiets quant à la suppression d’emplois que pourrait entraîner l’IA. À Gilles Babinet d’ajouter qu’effectivement, l’IA aura bel et bien un effet sur le système productif. Mais pas forcément pour le pire : "L’IA permet manifestement de produire des gains de productivité très importants. Aucune technologie récente ne nous a procuré ce type de résultats : jusqu’à aujourd’hui, on ne peut mesurer l’impact d’internet et de l’informatique sur les gains de productivité… cela n’a pas été une révolution comparable à celle de l’ampoule électrique ou aux autres inventions du XIXème siècle", a-t-il appuyé.

Une révolution, certes, mais qui nécessitera bien une réorganisation dans la manière de travailler. Le système industriel est aujourd’hui bâti sur deux principes, a illustré Gilles Babinet : la division scientifique du travail et un système de management vertical. Une culture qui se fait désormais déclasser par les modèles de plateforme, où les activités ne sont plus organisées en silos et où les chaînes de valeur sont complètement synchronisées. "C’est le cœur du modèle d’affaires de Tesla. Si l’entreprise est parvenue à s’attaquer au modèle automobile, c’est parce qu’elle a adopté une synchronisation de ses chaînes de valeur à très grande échelle. C’est encore incompris en Europe", a-t-il pointé devant les sénateurs.

Pour autant, imposer à des chefs d’entreprise d’adopter cette technologie "ne fonctionnera pas. Ce qu’il faut, c’est une compréhension collective de l’IA, un élan qui permette de s’emparer d’une technologie exogène", a remarqué Gilles Babinet. Exogène parce qu’elle a été popularisée outre-Atlantique et en langue anglaise. Mais aussi parce que les inquiétudes d’une perte de contrôle sur la technologie et de son développement trop rapide sont nombreuses.

Un coup d’avance ?

Alors oui, l’IA générative peut être utilisée pour faire de la désinformation, pour synchroniser des armées de faux comptes sur les réseaux sociaux qui pourraient, par exemple, mener à saboter une élection, a rappelé l’expert aux parlementaires. "Mais nous avons quand même un coup d’avance", a-t-il poursuivi. Les modèles sont le plus souvent en libre accès et nombreux sont les scientifiques à s’intéresser à des systèmes de contre-mesure pour éviter qu’ils ne se développent trop en avant et échappent au contrôle humain.

De plus, les grands modèles possèdent leurs failles, aussi appelées "hallucinations". Puisque ces derniers poursuivent leur apprentissage au travers des conversations menées avec ses utilisateurs et emmagasinent aussi des données qui peuvent présenter des biais, ils peuvent produire des réponses à la grammaire et à la syntaxe correcte mais déconnectées de la réalité ou reposant sur de fausses hypothèses. "J’en discute avec des experts, comme Yann Le Cun ou Luc Julia [respectivement chef de la recherche scientifique en IA chez Meta pour le premier et directeur scientifique chez Renault pour le second, qui a aussi œuvré chez Apple auparavant en co-concevant le bien connu assistant vocal Siri, membres également du comité interministériel sur l’IA générative, ndlr]. Il ne sera pas possible de réduire ces hallucinations en dessous de quelques points de pourcentage. Cela veut dire que les grands modèles de langage, pour être utilisés, devront toujours être supervisés", a souligné Gilles Babinet.