Lorsque les gens apprennent que je suis un chercheur en robotique et en intelligence artificielle (IA), j'ai généralement deux réactions : soit ils font des blagues sur Terminator et la "rébellion des machines", soit ils s'enthousiasment et me demandent dans combien de temps leur voiture se conduira toute seule.
C'est ainsi que débute l'article de Daniela Rus intitulé "Rise of the robots : are you ready ?" (L'essor des robots : êtes-vous prêts ?) dans le Financial Times.
"Bien que je me considère comme un membre du deuxième groupe "enthousiaste", je sais à quel point il est important de comprendre les inquiétudes très réelles qu'inspirent les blagues sur Terminator".
Cinq ans plus tard, Mme Rus explique à la BBC que les plaisanteries n'ont pas cessé.
"Je pense que les gens ont peur de ce qu'ils ne comprennent pas. Pour l'instant, ces nouvelles technologies autour des modèles linguistiques semblent avoir des pouvoirs surhumains.
"Nous devons expliquer aux gens comment ils fonctionnent pour qu'ils puissent comprendre correctement leurs possibilités et leurs limites, pour qu'ils puissent comprendre qu'ils sont en fait des outils qui peuvent être utilisés pour le bien commun, pour améliorer la vie des gens".
Mme Rus est Professeur de Génie Électrique et d'Informatique et Directeur du Laboratoire d'Informatique et d'Intelligence Artificielle (CSAIL) à l'Institut de Technologie du Massachusetts (MIT).
Avec ses conseils et ceux du Dr Mihaela van der Schaar, Professeur d'apprentissage automatique, d'intelligence artificielle et de médecine à l'Université de Cambridge, nous explorons trois domaines dans lesquels l'IA améliore déjà nos vies.
Nous bénéficions déjà d'un soutien important de l'IA", explique Mme Rus.
"L'intelligence artificielle peut nous aider à tirer des enseignements non seulement des différents patients, mais aussi des différentes réactions aux différents médicaments.
"Obtenir cela mentalement est très difficile pour les médecins. Même les médecins les plus intelligents ne peuvent pas intégrer des sources de données aussi diverses, et ils ne disposent pas de suffisamment d'informations.
"Ce que nous faisons, c'est utiliser l'intelligence artificielle pour apprendre, à partir de différents ensembles de données, quels sont les meilleurs traitements.
Elle détaille les travaux menés par son équipe avec un groupe de médecins des États-Unis, du Royaume-Uni et des Pays-Bas.
Elle explique que de nombreux patients hospitalisés voient leur état s'améliorer et sortent de l'hôpital, "mais il existe une sous-population dont l'état se détériore soudainement et qui doit être admise en unité de soins intensifs (USI)".
"Nous montrons que l'intelligence artificielle peut identifier, jusqu'à 24 heures avant les médecins, les patients qui devront être admis en unité de soins intensifs et le type d'intervention dont ils auront besoin.
La technologie marque une case verte sur l'écran lorsqu'elle découvre des zones susceptibles d'inquiéter le spécialiste qui effectue la coloscopie.
Il s'agit de zones qui "peuvent souvent échapper à l'œil humain", a déclaré l'Université de Newcastle, l'une des institutions impliquées dans le projet.
L'IA a détecté plusieurs polypes et une zone cancéreuse lors de la coloscopie de Mme Tyler, qui, après avoir subi une intervention chirurgicale, n'a plus de cancer aujourd'hui.
"L'analyse préliminaire de la technologie (...) montre qu'elle peut réduire de plus de 60 minutes le délai entre la présentation de l'AVC et le traitement, et qu'elle est associée à un triplement du nombre de patients victimes d'un AVC qui se rétablissent sans handicap ou avec un handicap léger (défini comme l'obtention d'une indépendance fonctionnelle), qui passe de 16 % à 48 %".
"Si vous utilisez Waze, Google Maps ou tout autre outil de navigation, vous utilisez déjà l'IA, car toutes les statistiques et prédictions relatives à la conduite d'un lieu à un autre font appel à cette technologie", explique Mme Rus.
Google est l'une des entreprises qui utilisent le plus l'IA.
"L'IA qui sous-tend Google Maps analyse les données pour fournir des informations actualisées sur les conditions de circulation et les retards, ce qui permet parfois d'éviter complètement un embouteillage", indique l'article "9 ways we use AI in our products" (9 façons d'utiliser l'IA dans nos produits), publié sur le blog de l'entreprise.
Le service aide également les conducteurs à trouver des itinéraires plus efficaces pour se rendre à leur destination.
Que ce soit en voiture ou à pied, Google Maps aide les utilisateurs à trouver un endroit précis "grâce à un système qui a appris à lire les noms de rue et les adresses à partir de plus d'un milliard d'images Street View", explique l'entreprise dans un billet publié sur son blog en espagnol.
Outre les transports, l'IA nous aide dans certains domaines du marché de l'emploi, explique Mme Rus.
"Avec la robotique de l'IA et les technologies d'apprentissage automatique, nous pouvons déléguer certaines tâches de routine à des machines, ce qui augmente effectivement notre efficacité et notre productivité, et nous permet de nous concentrer sur des aspects plus cognitifs, par exemple, la pensée critique et l'analyse créative", explique-t-elle.
"Grâce à l'intelligence artificielle, nous pouvons obtenir des statistiques sur ce que les clients disent sur les médias sociaux, sur ce dont ils ont besoin, ainsi que sur ce qui est nécessaire dans la chaîne d'approvisionnement".
"Nous pouvons obtenir ces données qui nous aident ensuite à prévoir ce qui sera nécessaire afin d'être beaucoup plus efficaces dans la fourniture de biens ou de services".
Ces informations nous permettent également de mieux comprendre comment les consommateurs utilisent les produits et comment offrir des services plus personnalisés.
"Google Translate utilise la reconnaissance optique de caractères pour déchiffrer les mots et un système de traduction qui a été entraîné avec des millions d'exemples de traductions existantes sur le web", explique l'entreprise dans l'article "13 façons d'utiliser l'intelligence artificielle dans votre vie quotidienne" publié sur son blog.
En outre, "vous pouvez entamer une conversation avec l'aide de l'assistant Google dans plus d'une douzaine de langues".
Mme Rus explique que les technologies de traduction font partie de ce que l'on appelle le domaine du traitement du langage naturel ou des modèles de langage étendus.
Ce type de technologie prend en charge "une grande quantité de données", qui peuvent être des textes ou d'autres types de données.
Et pour mieux comprendre leur fonctionnement, l'expert nous invite à penser à des images.
Si vous souhaitez disposer d'un système d'intelligence artificielle capable de reconnaître automatiquement les objets qui vous entourent, comme un téléphone portable, une étagère ou une chaise, vous devez lui en donner de nombreux exemples.
Avec ces exemples étiquetés et sous différents angles, les paramètres du modèle d'apprentissage automatique sont entraînés de manière à ce qu'il puisse reconnaître les objets lorsqu'ils lui sont présentés à nouveau.
"D'une certaine manière, l'apprentissage automatique comporte un aspect prédictif qui utilise un grand nombre de données passées pour faire des prédictions sur de nouvelles données, et nous pouvons également faire des prédictions sur ce qui pourrait se produire ensuite dans une séquence".
Dans le cas du traitement, de la génération et de la traduction de textes, la technologie analyse des exemples de textes antérieurs, l'ordre des mots, puis, à l'instar de ce qui se passe avec les images, utilise les données antérieures pour prédire ce que sera le prochain texte d'une séquence.
"Les grands modèles de langage nous permettent désormais d'examiner des séquences de texte de plus en plus grandes pour générer des séquences de plus en plus complexes.
Prenons par exemple la phrase en anglais The cat is on the window sill, traduction : "le chat est sur le rebord de la fenêtre", et la phrase The dog is on the couch, traduction : "le chien est sur le canapé".
"Cela nous permet de déchiffrer l'ordre des mots lorsque nous traduisons de l'anglais à une langue. Ainsi, lorsque j'écris : the human is sitting on the chair (l' humain est assis sur la chaise), la traduction correcte provient de la traduction du mot humain, de la traduction du mot assis, de la traduction du mot chaise, et l'ordre est en quelque sorte déduit d'exemples précédents comme the cat is on the window sill et the dog is on the couch".
Mme Rus explique que ces exemples nous donnent des probabilités sur la façon dont les mots sont assemblés et sont ensuite utilisés dans des modèles appelés transformateurs pour générer de nouveaux textes, les traductions.
Au contraire, ils devraient l'adopter et l'utiliser pour améliorer leur vie.
"Plus les gens participent à l'IA, plus elle se démocratise, plus elle peut s'épanouir... Ce n'est qu'un outil et nous devrions nous efforcer de l'utiliser à bon escient.
"Je pense que le monde en général, le monde extérieur à l'IA, devrait s'engager avec les chercheurs en IA, comme nous, pour comprendre la technologie, l'exploiter et la développer d'une bonne manière, et ne pas laisser les chercheurs et les entreprises en être les seuls moteurs.
"J'ai une vision dans laquelle les personnes travaillant dans le domaine de l'IA, comme moi, peuvent trouver des personnes d'autres domaines pour unir leurs forces et former une communauté afin que nous construisions des outils axés sur la réalité, plutôt que d'avoir quelques entreprises qui ont un programme très clair de ce qu'elles veulent et qui poussent simplement l'IA dans cette direction".