Entre fascination et limites, les vérités de l’intelligence artificielle

Pour Fouad Laroui, l’IA n’est pas une révolution récente, mais une évolution constante de la pensée algorithmique. Il rappelle que l’addition, la multiplication, et même le jeu d’échecs ont été considérés, à leur époque, comme des manifestations d’intelligence artificielle.

« À chaque époque, ce qui était perçu comme de l’IA devient banal une fois maîtrisé », souligne-t-il. Ainsi, la Pascaline de Blaise Pascal, capable d’effectuer des additions, fut perçue comme une avancée quasi magique au XVIIᵉ siècle, avant de devenir une simple calculatrice.

Des échecs au go, les machines dépassent désormais les humains

Laroui illustre ce paradoxe avec l’exemple des échecs : en 1997, la victoire de l’ordinateur Deep Blue contre Garry Kasparov fut saluée comme un triomphe de l’IA. Pourtant, aujourd’hui, un smartphone peut battre n’importe quel champion d’échecs sans que cela ne suscite l’émerveillement. « L’IA, c’est ce qui fait vendre aujourd’hui », ironise-t-il, soulignant que le terme est souvent utilisé comme un argument marketing plutôt que comme une définition technique précise.

Rachid Guerraoui, de son côté, abonde dans ce sens en évoquant le jeu de go. Longtemps considéré comme inaccessible aux machines en raison de sa complexité, il a finalement été maîtrisé par l’IA en 2017 grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique. « Ce qui était impossible hier devient banal aujourd’hui », explique-t-il.

Pourtant, cette avancée ne signifie pas que l’IA puisse tout accomplir. Guerraoui rappelle que, dès 1936, Alan Turing a démontré mathématiquement que certaines limites sont intrinsèques à l’IA : elle peut résoudre un nombre infini de problèmes, mais il existe aussi une infinité de problèmes qu’elle ne pourra jamais résoudre.

Former les experts de demain : mathématiciens ou ingénieurs ?

Guerraoui met en lumière un second paradoxe : la formation des experts en IA. Faut-il privilégier les mathématiciens, capables de concevoir des algorithmes complexes, ou les ingénieurs, aptes à les implémenter sur des machines ?

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Pour lui, la réponse est claire : « l’IA exige les deux ». Il cite l’exemple de la Chine, qui a réussi à diviser par 100 les ressources nécessaires pour entraîner des modèles de langage en combinant expertise algorithmique et maîtrise du matériel informatique.

Cette approche hybride est cruciale pour éviter les pièges des spécialisations trop étroites. Un data scientist ignorant le fonctionnement d’un système d’exploitation, ou un ingénieur ne maîtrisant pas les statistiques, risque de produire des solutions incomplètes ou inefficaces. Guerraoui insiste : « Former des experts en IA sans leur enseigner les bases du hardware, ou inversement, est une erreur monumentale ».

Souveraineté technologique et modèles de langage

Les modèles de langage comme ChatGPT illustrent ce paradoxe. Leur entraînement nécessite des ressources colossales, mais leur utilisation (l’inférence) peut être optimisée pour des besoins locaux. Guerraoui explique que des solutions existent pour déployer ces modèles sur quelques machines seulement, sans dépendre des clouds américains. « Il est possible de faire de l’IA souveraine, à condition de maîtriser à la fois les algorithmes et les infrastructures », affirme-t-il.

Contrairement aux discours triomphalistes, l’IA a des limites fondamentales. Guerraoui rappelle que Turing a prouvé en 1936 qu’une IA ne peut pas établir la véracité de ses propres affirmations, ni corriger les erreurs d’une autre IA.

« C’est un paradoxe logique, comme celui du menteur crétois », explique-t-il. Cette impossibilité soulève des questions éthiques majeures : comment garantir la fiabilité des systèmes d’IA si ceux-ci ne peuvent se vérifier eux-mêmes ?

L’impact économique : entre destruction et création

Fouad Laroui aborde la question sous l’angle économique. Il évoque la théorie de la « destruction créatrice » de Schumpeter : chaque progrès technique détruit des emplois, mais en crée de nouveaux. « Les cochers ont disparu, mais les chauffeurs de taxi sont apparus », note-t-il. Cependant, il met en garde contre les secousses économiques brutales, qui peuvent laisser des pans entiers de la population sur le carreau.

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Laroui critique également l’obsession des entreprises pour l’automatisation à tout prix. « L’IA ne doit pas être un outil de domination, mais un levier de progrès », plaide-t-il.
Il appelle à une réflexion éthique sur les usages de l’IA, afin d’éviter qu’elle ne devienne un instrument de marginalisation ou d’exploitation.

Pour Laroui, la technologie n’est ni bonne ni mauvaise en soi : tout dépend de l’usage qu’on en fait. Il cite l’exemple de la bombe atomique, issue de la découverte d’Einstein, et de l’énergie nucléaire, qui peut sauver des vies ou détruire des villes. « L’IA, comme toute technologie, est un miroir de nos intentions », déclare-t-il.

Guerraoui, quant à lui, souligne l’urgence de former des experts capables de réfléchir aux implications éthiques de l’IA. « Il ne suffit pas de savoir coder ou calculer : il faut aussi savoir penser », insiste-t-il.

Maîtriser l’IA plutôt que la subir

Les deux penseurs s’accordent sur un point : l’IA doit être maîtrisée, et non subie. Guerraoui propose des solutions techniques pour réduire la dépendance aux géants du numérique, comme le déploiement local de modèles de langage. Laroui, lui, appelle à une régulation internationale pour éviter les dérives.

« L’IA est un outil puissant, mais elle ne doit pas devenir une fin en soi », conclut Laroui. Pour lui, comme pour Guerraoui, l’enjeu n’est pas seulement technologique, mais aussi humain : il s’agit de construire une IA au service du progrès, et non l’inverse.

Les réflexions de Fouad Laroui et Rachid Guerraoui révèlent une vérité inconfortable : l’IA est à la fois moins et plus que ce qu’on imagine. Moins, car elle ne peut tout résoudre ; plus, car elle transforme profondément nos sociétés. Entre paradoxes historiques, défis techniques et enjeux éthiques, l’IA nous invite à repenser notre rapport à la technologie. Comme le dit Laroui, « l’IA est un miroir : elle reflète nos espoirs, mais aussi nos peurs ». À nous de choisir ce que nous voulons y voir.