De nos jours, l’intelligence artificielle fait désormais partie intégrante de la vie quotidienne, pénétrant divers aspects de la société et des entreprises. Cette technologie est recherchée dans les domaines de la médecine, de la finance, de l’éducation et dans d’autres domaines. Cependant, cette évolution rapide entraîne de nouveaux défis. Les développeurs et les chercheurs sont confrontés à un certain nombre de problèmes complexes qui nécessitent une compréhension approfondie et des solutions – nous en parlerons avec Egger Mielberg, fondateur de Arlecta.
L’intelligence artificielle est peut-être devenue l’un des sujets les plus discutés de nos jours. Comment caractériseriez-vous l’IA et ses principales fonctionnalités ?
L’intelligence artificielle peut être classée comme un domaine de l’informatique, le modèle cherche à créer des machines intelligentes capables d’effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Ses principales caractéristiques incluent la capacité d’apprendre à partir de données, de s’adapter à de nouvelles situations, de prendre des décisions, de reconnaître des modèles et un langage, ainsi que la capacité de résoudre des problèmes complexes en temps réel. Ces fonctionnalités permettent à l’IA d’améliorer les performances, d’optimiser les ressources et de trouver des solutions innovantes dans
divers domaines de la vie et des affaires. Cependant, je dois noter que tous les réseaux de neurones qui se positionnent aujourd’hui comme une intelligence artificielle ne le sont pas réellement.
Pourquoi? À quels critères ne répondent-ils pas ?
Je souligne deux caractéristiques clés de la véritable intelligence artificielle qui la rendent unique. Le premier est la capacité de générer ses propres nouvelles connaissances et de s’adapter aux conditions changeantes de la communication avec les humains. L’intelligence artificielle doit comprendre et réagir aux changements de ton, d’orientation et de sujet d’une conversation. La deuxième caractéristique est la propriété d’extraire des définitions et des connaissances de base des interactions des utilisateurs qui pourront être utilisées à l’avenir. En d’autres termes, il peut façonner sa propre expérience. À mon avis, dans la plupart des modèles existants, y compris le chat GPT, ces caractéristiques ne sont toujours pas réalisées, et cela est confirmé par de nombreuses études et développeurs eux-mêmes. Les réseaux de neurones n’ont pas une véritable compréhension du contexte. Ils peuvent analyser les données, mais ils ne peuvent pas vraiment comprendre le contenu ou les nuances émotionnelles des informations, qui constituent un aspect important de l’intelligence humaine. C’est pourquoi mon équipe et moi travaillons activement sur nos propres outils qui pourraient réellement créer une intelligence artificielle capable d’aller au-delà des limites actuelles.
Quels objectifs avez-vous pour vous-même ?
J’ai l’intention de changer le paradigme de l’intelligence artificielle et de faire évoluer la technologie dans la bonne direction. Notre objectif est de montrer la différence de point de vue et de sens de l’intelligence artificielle en identifiant les caractéristiques qui différencient notre solution. Notre objectif n’est pas seulement de devenir leader de l’industrie, mais aussi d’établir de nouvelles normes et orientations de développement dans le domaine de l’IA. Ceci est important pour que les recherches et les efforts des gens soient orientés dans la bonne direction plutôt que de dériver vers une exploration inutile. À l’heure actuelle, nous testons activement nos programmes et prévoyons d’en ouvrir l’accès aux utilisateurs dans un avenir proche.
Avez-vous déjà testé des développements qui ont montré des résultats pratiques ?
Bien sûr. Commençons par le fait qu’en 2010 j’ai décidé de développer un moteur de recherche comparable à Google. Le modèle était basé sur la recherche sémantique : le système analysait la requête de l’utilisateur, identifiait le problème principal et proposait des solutions pertinentes. Cette approche était fondamentalement différente de celle des moteurs de recherche classiques, dont les algorithmes recherchent de simples correspondances de mots et d’expressions. J’ai testé le système avec mes collègues américains et les résultats de ces tests ont confirmé la supériorité de mon système sur Google et Yandex. Certains algorithmes ont été vendus à Yandex et j’ai continué à travailler dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Mes projets actuels sont liés aux modèles mathématiques dans le domaine de l’Internet des objets et aux solutions pour les centres d’appels. J’ai notamment lancé un algorithme pour suivre l’activité des travailleurs des grandes usines manufacturières. Notre système détecte leur état, leur emplacement et d’autres paramètres, puis analyse et ajuste les processus en temps réel, en tenant compte de leur position et de leur vitesse. Nous avons également développé des systèmes intelligents pour les centres de contact qui traitent les demandes des clients au niveau de leur signification, en essayant d’en comprendre l’essence et de résoudre les problèmes sans les transférer à un opérateur. Leur tâche est de fournir un haut niveau de service sans impliquer de ressources humaines.
De plus, j’ai un projet dans le domaine de la médecine.
Pouvez-vous nous en dire plus ?
Nous avons développé un modèle unique qui nous permet de détecter des relations qui restent invisibles lors de l’utilisation de méthodes d’analyse traditionnelles. Je les appelle des « connexions sémantiques » – ce sont des interconnexions entre des objets de nature différente. Notre système est capable de révéler, par exemple, un lien entre un avion et une exposition d’art, ce qui n’est peut-être pas évident pour un chercheur. Le caractère unique de cette approche réside dans sa capacité à révéler des connexions cachées au niveau micro – biochimique et moléculaire. Laissez-moi vous expliquer comment cela fonctionne : nous pouvons identifier la source spécifique de l’inflammation dans le corps humain. Par exemple, des changements sur la peau peuvent être associés au dysfonctionnement d’un organe éloigné du site de l’inflammation, ils sont directement causés par le travail d’une certaine partie du cerveau. Notre méthode nous permet de décrypter ces liens et de révéler les causes cachées des maladies.
Dans quel domaine de la médecine comptez-vous utiliser cet algorithme ?
Nous travaillons sur un modèle de diagnostic permettant de détecter l’oncologie à un stade précoce. Malheureusement, les méthodes de diagnostic existantes ne montrent qu’une précision de 60 % dans la détection de certains cancers. Ce pourcentage est incroyablement faible. De plus, étant donné que la majorité des cancers détectés sont déjà au stade trois ou plus, cela signifie que les chances de guérison complète sont extrêmement minces. C’est pourquoi cette nouvelle approche est si importante. Notre méthodologie fournit des résultats de diagnostic plus précis et nous permet de commencer le traitement le plus tôt possible. Et c’est une étape clé dans la lutte contre cette terrible maladie.
Ainsi, nous constatons que l’IA envahit progressivement de plus en plus de domaines de nos vies. Quels sont les défis auxquels sont confrontés les chercheurs et développeurs dans ce domaine ?
L’un des principaux défis est la nécessité de traiter de grandes quantités de données. À mesure que la technologie progresse, les données deviennent de plus en plus volumineuses et plus difficiles à analyser. Les développeurs doivent donc mettre en œuvre des méthodes efficaces pour collecter, stocker et analyser ces données afin d’en extraire des informations précieuses. La cybersécurité et la confidentialité sont toujours un sujet brûlant. À mesure que la quantité d’informations utilisées pour entraîner les algorithmes augmente, la probabilité de fuites et d’utilisation abusive de ces informations augmente. Et bien sûr, les questions éthiques sont à l’ordre du jour. Le développement de l’IA doit prendre en compte les éventuelles conséquences négatives de son utilisation, telles que la discrimination, la perte d’emploi due à l’automatisation et les menaces pour la vie privée. Les chercheurs devraient s’efforcer de créer des technologies qui profitent à la société tout en minimisant les risques et les impacts négatifs. En bref, les développeurs et les chercheurs sont confrontés à de nombreux défis, mais leur objectif reste le même : créer des systèmes d’intelligence artificielle durables, sûrs et éthiques qui peuvent révolutionner le monde, améliorant nos vies et la société dans son ensemble.
Crédit image en vedette : Steve Johnson/Unsplash
