L’intelligence artificielle se nourrit naturellement de technologies liées aux logiciels et libres et à l’open source. Leur destin semblent liés, mais des débats éthiques semblent se poser.
Ces dernières décennies, le monde de l’informatique a fait des progrès pharaoniques. L’open source y a joué un rôle considérable, notamment depuis la naissance de Linux il y a 30 ans. Quelques illustrations bien connues du grand public : le système d’exploitation Linux (prenons par exemple la distribution Linux Lite dont la dernière version vient de sortir), le lecteur multimédia VLC ou encore le logiciel de retouche graphique GIMP.
Autre pan de l’innovation technologique : l’intelligence artificielle. Cette science qui met tout en œuvre pour que des machines arrivent à simuler l’intelligence humaine est aujourd’hui au cœur de l’actualité de par son utilisation et sa présence dans tant d’autres secteurs d’activités comme la santé, le transport, l’armement, le monde vidéoludique ou encore la robotique. L’IA est une vieille histoire, qui se confond avec les débuts de l’informatique d’entreprise. Les premières expérimentations ont été menées dès les années 1950.
Depuis quelque temps, il semble s’opérer un rapprochement significatif de ces deux domaines, portés à la fois par d’énormes acteurs du numérique, mais également par des start-ups qui souhaitent révolutionner le monde. Retour sur ce destin qui semble lier open source et IA à l’avenir.
Quand on s’intéresse à l’innovation technologique, vient très souvent dans nos oreilles, un mot : l’éthique. Si l’open source ne pose finalement que des problèmes mercantiles à certaines sociétés qui y voient des concurrents gratuits, c’est plutôt l’IA qui soulève de nombreuses problématiques.
On a tous en tête les films d’anticipation comme Matrix ou I Robot qui ont pu nous glacer le sang à la vue d’un avenir où l’IA des machines avaient pu triompher de l’humanité. Sans aller aussi loin, certains philosophes estiment que la notion de moralité est fondamentale et voudraient que les machines dotées d’IA puissent apprendre certaines valeurs fondamentales.
La nature-même de l’intelligence artificielle pose également problème à ce qu’est l’open source. Le développement et la création d’IA open source nous font questionner sur la véritable liberté de ces dernières. Actuellement, la grande majorité des IA sont fortement paramétrées et cloisonnées afin de limiter les risques, ce qui nous amène à penser que la liberté fondamentale de l’open source n’est pas respectée. Doit-on voir dans les IA utilisant le deep learning la seule solution ? Mais ces dernières qui évoluent et apprennent sans cesse sont-elles dans l’esprit de l’open source et du codeur derrière son écran ?
Des projets par centaines mêlant IA et open source
Ces questionnements presque d’ordre philosophique n’ont pas empêché de nombreuses entreprises françaises à associer IA et open source. C’est notamment le cas d’Enedis (anciennement ERDF) qui a lancé une dizaine de projets d’IA et dont la plupart sont en open source. Même chose pour la SNCF qui depuis des années s’est engagée dans une transparence et une accessibilité de ses données à toute épreuve. Une page spécifique à même été créée pour consulter leurs Open Data. L’entreprise ferroviaire a ainsi créé un projet open source depuis 5 ans, une plateforme conversationnelle ouverte, baptisée Tock, où l’intelligence artificielle joue un rôle prépondérant.
Enfin, nous sommes obligés de vous parler de Scikit-learn. Porté par l’INRIA et Télécom Paris Tech, il s’agit d’une bibliothèque de machine learning écrite sur Python et qui devient indispensable à de nombreux clients, qu’il s’agisse de startups ou d’immenses groupes technologiques. Le succès est croissant, car elle est fortement appréciée par les jeunes utilisateurs experts en data science : une fois arrivés sur le marché de l’emploi, ils poussent leurs entreprises à utiliser cette solution.
Bien évidemment, la France n’a pas le monopole de cette association open source et intelligence artificielle ! Les GAFAM et notamment Google en tête ne cessent de vouloir prendre cette voie pour faire la promotion et doper la recherche en matière de Deep Learning. Le moteur de recherche qui se diversifie depuis près de 15 ans avait ainsi racheté DeepMind 400 millions de livres sterling dans ce but.
