Nous avons une deuxième hypothèse sur le futur de l’avion commerciale. Un futur où l'intelligence artificielle remplacerait les pilotes et où les avions ne seraient que des machines intelligentes qui se suffisent à elles-mêmes. Mais avant de commencer il est important de faire un petit point pour savoir ce qu'est une intelligence artificielle, ses limites, et où est rendu le développement de cette dernière. Après avoir vu comment une intelligence artificielle fonctionne nous développerons cette hypothèse ainsi que ses avantages et inconvénients.

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Qu'est-ce qu'une intelligence artificielle ?

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     L’intelligence artificielle est un concept scientifique qui essaye d’imiter une intelligence humaine via ce que l’on peut appeler une “machine intelligente”. Définir ce qu’est une machine intelligente est très compliqué. Pour cela nous allons définir chaque terme de cette expression. Nous entendrons par “machine” un programme informatique (software) et non pas un “robot” physique (hardware). Ensuite dire ce qu’est une machine “intelligente” est très difficile bien sûr cela renvoi à la question de ce qu’est l’intelligence en générale. Cela regroupe plusieurs domaines, nous pourrions dire d’une machine qu'elle est intelligente si elle pouvait avoir une intelligence conceptuelle (c’est la maîtrise du langage permettant le raisonnement complexe c’est-à-dire la possibilité d’un raisonnement établissant des liens entre plusieurs éléments par exemple les mathématique appliquées, la philosophie), si elle pouvait apprendre d’elle-même, si elle pouvait créer une chose d’elle même ce qui pour nous revient à avoir “une idée”.

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Quelles sont les limites de l'intelligence artificielle ?

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     Le développement de l’intelligence artificielle ne fait que commencer et comme le disent plusieurs spécialistes (cf: Laurent Alexandre) : "c’est une chose qui va nous occuper pour encore très longtemps". Pour mesurer le développement d’une intelligence artificielle nous pouvons d’abord parler de deux types d’intelligence : l’intelligence faible et l’intelligence forte. L’intelligence faible désigne une machine qui ne peut réaliser qu’une seule tâche (par exemple battre le champion du monde aux échecs) la tâche pour laquelle la machine à été créée. L’intelligence forte quant à elle désigne une intelligence capable de faire les mêmes choses qu’un être humain pourrait faire y compris déterminer quelle tâche faire pour une situation donnée ou encore être conscient de soi-même. Cependant il se trouve que nous ne savons pas exactement comment le cerveau humain fonctionne. Or, si nous voulons enseigner à des machines comment résoudre un problème, il faut comprendre comment nous-même nous le résolvons. En effet comme le disait John Von Neumann un mathématicien, physicien et professeur : “Si vous me dites précisément ce qu’une machine ne peut pas faire, je pourrai vous construire une machine qui fait exactement ça”. Bien sûr nous pourrions apprendre à une machine plusieurs tâches mais cela resterait de l’intelligence faible car la machine ne le ferait pas d’elle-même.

 

Où est rendu le développement de l'intelligence artificielle ?

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      Les intelligences artificielles aujourd’hui possèdent une intelligence “faible”. Elles peuvent battre un champion du monde aux échecs, battre le champion du monde du jeu de GO au bout de seulement quelques jours d'entraînement, donner les 1000 premières décimales de π. Cependant, elles ne peuvent toujours pas faire des tâches simples mais qui nécessitent une réflexion complexe comme faire un café, parler à quelqu’un ou reconnaître un objet (en tant qu’humain nous avons l’habitude de réaliser ces tâches, nous nous rendons pas compte de la complexité du cheminement effectué par le cerveau).

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Comment fonctionne une intelligence artificielle ?

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  Ici nous montrerons le fonctionnement d'une intelligence artificielle faible. L'intelligence artificielle forte n'étant toujours pas inventée nous ne pouvons malheureusement pas vous la montrer. Retenons cependant que nous aurons besoin d'une intelligence artificielle forte pour piloter un avion, en effet il lui faudra analyser dans quelle situation elle se trouve afin de choisir ce qu'elle devra apprendre.

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         Nous pouvons découper le fonctionnement de l'intelligence artificielle en deux parties: 

• la phase d'apprentissage

• La phase de prédiction

     La phase d'apprentissage est la phase la plus importante: ici nous parlerons d'un type d'apprentissage: le deep learning ou l'apprentissage profond en francais. Le deep learning est un système neuronal artificiel simulant celui du cerveau. Un neurone humain reçoit des signaux électriques de chacun de ses neurones voisins (environ 100 000) en fonction de ces signaux il enverra aux neurones voisins un signal excitateur ou inhibiteur via un axone. 

 

 

 

 

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Le réseau neuronal artificiel fera la même chose cependant il y a certaines notions en plus, en effet il y a différentes couches de neurones (qui sont en réalité une formule mathématique dans un programme) qui s'envoient des signaux plus ou moins fort (ce que l'on appelle le poids).

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         Le schéma ci-dessus présente le fonctionnement d'un neurone artificiel, il reçoit plusieurs signaux avec différents poids (un poids est une sorte de coefficients de puissance du signal) et affiche une sortie avec un poids lui aussi. A droite l'exemple d'une architecture simplifiée d'un réseau neuronal. Sur ce schéma il n'y a que deux couches, le nombre de couche est appelé profondeur, d'où l'apprentissage profond. Plus le réseau neuronal est profond et plus son apprentissage sera long mais plus l'intelligence artificielle sera puissante et pourra effectuer des tâches complexes à l'avenir. Pour vous montrer comment un réseau neuronal apprend, nous allons prendre un cas concret célèbre : la reconnaissance d'image (de chat par exemple). Lors de l'entrainement de l'intelligence artificielle il va falloir proposer des milliers d'images (des chats mais aussi des images sans chat) au réseau. Ces images transformées en données vont être introduites dans le réseau, il suffira donc au réseau de faire varier les poids de chaque neurone de façon à ce que la dernière couche de neurone ait en sortie les différentes caractéristiques essentiels de l'image et en déduire si c'est un chat. Ensuite le réseau regardera s'il a eu bon (information fournit par les humains), s'il a bon il gardera en mémoire cette réussite pour l'avenir, s'il a tort il réajustera le poids de chaque neurone pour corriger son erreur. Au bout de milliers de photos, les neurones seront étalonnés au bon poids, l'intelligence artificielle pourra donc passer à la phase de prédiction.

 

       Si nous lui présentons une nouvelle image, l'IA pourra dire si c'est un chat ou non. Cette méthode est appelée supervised learning soit apprentissage supervisé. Il existe une autre technique bien plus performante et rapide le unsupervised learning soit l'apprentissage non supervisé. Cette technique consiste à présenter encore une fois plusieurs milliers de photos au réseau mais cette fois-ci nous ne dirons pas à l'intelligence artificielle si c'est un chat ou non. Il comparera toutes les images entre elles de façon à comprendre d'elle-même les caractéristiques essentiels d'un chat pour ajuster le poids de chacun de ses neurones. Avec cette technique l'intelligence artificielle pourra apprendre d'elle même. Si nous avions pris l'exemple des échecs, cela aurait été sensiblement la même histoire : nous aurions donné au réseau plusieurs parties différentes, il aurait appris à jouer tout seul puis à savoir prédire les coups.

 

         Pour l'aviation il suffirait d'enregistrer quelques milliers de vol (ce qui n'est pas compliqué quand nous savons qu'il y a plus de 15 000 vols par jour) et de transmettre ces vols à un réseau (nécessairement très profond) pour qu'il s’entraîne. Nous pourrions aussi lui donner des informations sur des accidents aériens connus, le réseau apprendrait des erreurs du passé pour trouver la meilleure solution à des situations d'urgence. Le système pourrait s’entraîner lui-même sur un logiciel de simulation de vol (conforme au maximum à la réalité) pour apprendre comme un vrai pilote et devenir bien meilleur que lui. Cette intelligence artificielle pourrait ensuite prendre les commandes d'un vrai avion une fois prête.

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Les avantages d'une intelligence artificielle :

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• ​Une intelligence artificielle sait apprendre d'elle même, créer une idée et donc s'adapter à une nouvelle situation, c'est la différence ​avec un ordinateur basique. Un avion équipé d'une intelligence artificielle et se trouvant face à une situation sans précédent pourrait alors s'en sortir en toute sécurité

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• Nous pourrions installer une seule et même intelligence artificielle sur tous les avions de ligne au monde ce qui impliquerait qu'à chaque vol l'intelligence en apprendrait plus sur certains risques, si une nouvelle situation arrivait elle apprendrait à y réagir en quelques minutes et serait alors déjà entraîné pour les prochains vol et n'aurait donc pas la phase d'apprentissage à faire. La réaction serait alors beaucoup plus rapide.​​ 

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• Comme nous le voyons tous les jours aux informations, des intelligences artificielles battent tous les jours des humains dans de nouveaux domaines : Alpha Go a réussi à battre le champion du monde du jeu de GO après trois jours d'entrainement ; ALPHA une autre intelligence artificielle a quant à elle battu un ancien pilote de chasse de l'armée américaine et désormais formateur dans un combat aérien. « Je suis surpris de ses connaissances et de sa réactivité. ALPHA semblait connaître toutes mes intentions, et réagissait instantanément à mes changements de vol et au déploiement de mes missions. Elle savait quand contre-attaquer. Elle passait instantanément d'une action défensive à l'offensive en cas de besoin » explique Gene Lee, le pilote. « C'est l'IA la plus agressive, réactive, dynamique et crédible que j'ai jamais vue. ». C'est donc sans difficulté que nous pouvons comprendre qu'une intelligence artificielle soit beaucoup plus rapide, précise et performante qu'un pilote humain.

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Les inconvénients d'une intelligence artificielle :

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• Comme nous l'avons vu précédemment il faudrait que l’intelligence artificielle soit dotée d'une intelligence forte et donc d'une conscience. Rien n’empêcherait à cette intelligence de devenir méchante ou agressive et de faire écraser l'avion.

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Une petite conclusion :

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        Une telle intelligence artificielle serait une aubaine dans le monde de l'aéronautique, avec de telles performances dans un cockpit nous pourrions presque obtenir un taux d'accident proche de 0. Malheureusement encore aucune intelligence artificielle n'est encore dotée d'une intelligence forte. Il ne nous reste qu'à attendre qu'un tel système se développe au cours des prochaines décennies.

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