Convergence technologique : l’homme, la machine et la société

Quel droit pour les robots By: NASA Robonaut - CC BY 2.0

L’avenir de la connaissance est à la convergence des domaines technologiques NBIC (nanotechnologie, biotechnologie, informatique, sciences cognitives).

Par Thierry Berthier.
Un article de The Conversation

C’est en 2002 qu’a été évoqué pour la première fois le concept de convergence des domaines technologiques NBIC (nanotechnologie, biotechnologie, informatique, sciences cognitives), dans un rapport de près de 500 pages édité par la National Science Foundation (NSF) américaine.

Détaillé, et argumenté, le rapport se félicitait alors du nécessaire rapprochement des connaissances scientifiques dans les domaines NBIC et il donnait la tonalité des différents programmes de R&D civils et militaires qui ont été menés depuis.

La dynamique de cette convergence peut être résumée par un schéma qui fait apparaître deux partitions. La première sépare le domaine de la physique à gauche, et de celui de la biologie à droite.

La seconde distingue ce qui relève du hardware en haut, de ce qui se rapproche du software en bas. Quand les nanotechnologies manipulent les atomes, les biotechnologies s’appliquent aux gènes, l’informatique s’appuie sur les bits et les sciences cognitives sur les neurones biologiques.

Convergence NBIC.
Illustration fournie par l’auteur

 

On retiendra qu’à l’intersection de l’informatique et des biotechnologies, se développent la nano-bio-informatique, les calculs sur l’ADN, le séquençage, l’étude des protéines (Proteomics).

Tandis que l’intersection des biotechnologies et des nanotechnologies, elle, se concrétise dans la nano-bio-médecine, les nano-bio-technologies, la biologie synthétique et la bio-photonique.

Les sciences cognitives rencontrent les nanotechnologies dans l’ingénierie neuromorphique, les environnements intelligents, les objets dédiés au développement cognitif. Enfin, les sciences de l’information et l’informatique collaborent avec les sciences cognitives dans les grands programmes de simulation du cerveau, dans la modélisation de la cyberconflictualité ou dans l’éducation personnalisée.

L’étude de la convergence NBIC s’appuie sur la définition de métriques adaptées permettant d’évaluer sa vitesse et les distances séparant les domaines concernés.

Le concept de convergence CKTS, lui, est apparu en 2009. Aujourd’hui, il se généralise et étend le périmètre de la convergence NBIC, en introduisant une dimension sociétale qui postule les bienfaits de la connaissance et de la technologie pour l’humanité.

Ainsi, quand la convergence NBIC se limite au constat du rapprochement des quatre disciplines scientifiques, la convergence CKTS s’inscrit au contraire dans une prise de position résolument solutionniste, proche de la pensée transhumaniste-singulariste.

Et l’on notera qu’en 2013, la Commission européenne a soutenu l’ensemble des projets favorisant la convergence des nanotechnologies, de la nano-biologie et des domaines de la santé en se positionnant dans une dynamique compatible avec celle de la convergence CKTS.

Rappelons enfin que lorsqu’on évoque le modèle d’une économie de la connaissance, celui-ci repose sur la dynamique de la convergence CKTS qui utilise la connaissance et la technologie comme vecteurs de croissance.

Convergence CTKS.
Illustration fournie par l’auteur

 

Dans sa définition, ce concept de convergence CKTS prend le parti du techno-progressisme qui n’envisage pas l’éventualité d’une utilisation de la connaissance et de la technologie sans bénéfice immédiat pour la société, ou pour une fraction de la société.

Mais le courant techno-conservateur ne partage pas cet optimisme. Manipulations génétiques, bricolage du vivant et intelligence artificielle sont source de controverses, avec des positions parfois très tranchées de ceux qui ne voient en ces disciplines que des menaces pour la société et pour l’espèce humaine…

Autre style de convergence : celle qui porte le nom de matière-information, ou convergence M-I. Elle émerge d’une approche issue de la physique théorique et des boucles de rétroactions qui opèrent entre l’espace physique et l’espace informationnel.

Elle établit le lien évolutif entre la matière, qui peut coder l’information, et cette information, qui devient ubiquitaire dans l’espace physique. Concrètement, des travaux de recherche sont menés pour réaliser des calculs au niveau atomique, et créer des espaces de mémoire à cette échelle.

L’action de l’homme, elle, est portée en filigrane, tout en restant présente : c’est en effet lui qui supervise la puissance de calcul et le stockage de l’information. Notons que le concept de convergence M-I vient à rebours de l’évolution entropique (second principe) sans contredire cette loi thermodynamique…

Convergence Matière-Information.
Illustration fournie par l’auteur

 

Dernier domaine de convergence : la diffusion de l’intelligence artificielle sur les domaines d’expertise humaine (DIADEH). En 2016, l’intelligence artificielle (IA) a en effet surpassé l’homme dans plusieurs domaines jusque-là réservés à la seule sagacité humaine.

Cette tendance de fond s’accélère, sans qu’il soit possible d’évaluer précisément ce que l’IA pourra prendre en charge d’ici à 2025. Mais la collection de trophées remportés récemment face à l’homme suscite des interrogations et des craintes chez les uns, des fantasmes chez les autres.

En 2016, le robot chirurgien STAR (Smart Tissue Autonomous Robot) est ainsi parvenu à opérer des intestins de porc de manière autonome avec une qualité d’intervention remarquable.

Cette même année, une plateforme développée par Microsoft en collaboration avec la banque ING et l’Université de Delft a créé, via une impression 3D, un portrait humain à la manière de Rembrandt d’une rare intensité, après un processus d’apprentissage machine sur l’ensemble de l’œuvre du maître.

Toujours en 2016, l’IA AlphaGo a eu raison du champion mondial de jeu de Go, Lee Sedol, en le battant à quatre reprises. Plus récemment, en janvier 2017, une seconde IA nommée Libratus et développée par une équipe de chercheurs de l’Université américaine Carnegie Mellon s’est illustrée au poker en battant quatre joueurs professionnels durant un tournoi.

Enfin, on doit à DeepMind Google le développement d’une IA réalisant la lecture sur les lèvres avec un taux de réussite de 46,8 %, quand les meilleurs experts humains n’atteignent ne dépassent pas les 15 %…

Ces exemples donnant l’avantage à l’IA se sont multipliés en 2016, y compris dans des activités liées aux ressources humaines : par exemple, avec des analyseurs intelligents de CV, qui parviennent à en catégoriser de grands volumes, tout en restant pertinents sur le classement des candidatures.

Quel est le pourcentage de métiers et de compétences qui seront demain transférés à l’IA au détriment de l’humain ? Les études prospectives menées par de grands cabinets de conseil américains avancent des chiffres variés, et parfois discutables. Et de fait, il est certainement impossible de mesurer la vitesse de transfert de la DIADEH et d’évaluer son périmètre de diffusion à l’horizon 2025.

La DIADEH.
Illustration fournie par l’auteur

 

A priori, l’impact de la DIADEH sur l’activité humaine sera global, n’épargnant aucun secteur. Les effets économiques commencent à être tangibles et visibles. Entre autres, avec le remplacement d’équipes entières d’ingénieurs au Japon dans le domaine de l’assurance (calcul du risque) par des plateformes intelligentes de type IBM Watson.

La production industrielle a été la première à exploiter la puissance de l’intelligence artificielle en remplaçant les opérateurs humains par des unités robotisées. La médecine et certaines de ses spécialités, comme la radiologie, s’apprêtent à subir les mêmes bouleversements : le praticien devra alors repositionner sa pratique, au contact de puissants systèmes produisant des diagnostics et des analyses prédictives.

Les juristes, avocats, notaires, magistrats intégreront et exploiteront les apports de la DIADEH, tout comme les enseignants, les décideurs, les stratèges civils et militaires.

The ConversationPour conclure, ajoutons que dans de telles perspectives, le système éducatif tel que nous le connaissons devra chercher à former les élèves dans un objectif de complémentarité avec ce que l’IA sera capable de prendre en charge.

Sans cette adaptation dans l’acquisition des connaissances et des compétences, l’objectif de la convergence CKTS ne pourra être atteint. Et dans ce cas, les effets de la DIADEH seront au contraire contre-productifs et destructeurs. Des équilibres subtils seront à inventer par l’homme, et ses IA…

Thierry Berthier, Maître de conférences en mathématiques, cybersécurité et cyberdéfense, chaire de cyberdéfense Saint-Cyr, Université de Limoges

La version originale de cet article a été publiée sur The Conversation.