Les ordinateurs et Internet sont des piliers technologiques essentiels de notre société de plus en plus numérisée, car ils permettent l'accès, le traitement et l'échange de données à des vitesses bien supérieures à celles de l'homme. En ce qui concerne les tâches physiques dans le monde réel, les robots ont révolutionné les processus de fabrication industrielle en effectuant ces tâches plus rapidement, de manière plus fiable, plus endurante et avec une plus grande précision que l'homme ne peut le faire.

Avec la généralisation de l'intelligence artificielle (IA), ces technologies devraient, dans un avenir proche, passer du statut de simple outil et "auxiliaire" à celui de partenaire (plus ou moins) égal de l'activité humaine. Elles ne se contenteront pas d'exécuter avec précision et efficacité les tâches qui leur sont assignées, elles les élaboreront, les proposeront et les réaliseront éventuellement de manière autonome. Les ordinateurs, les robots et l'IA deviendront ainsi des collègues de travail et la notion d'"interaction homme-machine" prendra une toute nouvelle dimension.

En règle générale, la collaboration est particulièrement fructueuse lorsque les forces et les faiblesses des partenaires impliqués sont connues, que les partenaires se concentrent sur leurs points forts et qu'ils les utilisent de manière ciblée. Dans la collaboration avec le "collègue robot" ou le "collègue IA", cela ne sera pas différent ; ce sera même essentiel. Il est essentiel de placer correctement l'interface entre l'homme et la machine, afin que le potentiel de synergie de l'"équipe" soit exploité de manière optimale – et surtout au profit de l'homme !

Les premières applications connues sont les robots de soins et de rééducation, les chatbots pour le conseil à la clientèle ou le ChatGPT, omniprésent dans les médias. Ce dernier permet désormais à tous d'accéder à l'IA et fournit, grâce à des algorithmes auto-apprenants et sur la base des données disponibles sur Internet, des réponses plausibles à (presque) n'importe quelle question ; il génère même, à l'aide de quelques mots-clés, des textes entiers (plus ou moins riches de sens selon la problématique concrète), que ce soit sous forme de résumé, de prose ou de poésie, pour n'en citer que quelques-uns.

Dans le domaine de la science et de la recherche, l'IA et le "Machine Learning" qui en est à l'origine sont depuis longtemps des outils quotidiens. Que ce soit pour composer, à l'aide de l'IA, comme des planificateurs d'itinéraires numériques, les étapes de réaction de voies de synthèse (bio-)chimiques complexes allant des produits au produit, ou pour optimiser les paramètres de processus dans des processus de fabrication complexes comme l'impression 3D de métaux, pour ne citer que deux domaines d'application de la recherche de l'Empa.

Tout le monde s'accorde à dire que l'utilisation de l'IA et des systèmes basés sur l'IA représente un énorme défi pour la société dans son ensemble. Les réseaux sociaux et les algorithmes sous-jacents qui suivent leur propre logique commerciale ou de "like" – avec toutes les dérives connues comme les fake news, etc. en sont un premier avant-goût. Le risque de perte d'emplois est une autre thématique à laquelle nous devons faire face en tant que société.

"Collègue robot": L’interface entre l’homme et la machine doit être correctement placée. Image : Adobe Stock

Conscients de cela, les gouvernements, les ONG et d'autres parties prenantes discutent actuellement de mesures et de réglementations visant à rendre l'IA socialement acceptable, pour le dire simplement. D'un autre côté, les grands groupes technologiques américains qui proposent, diffusent et utilisent l'IA pour leur propre succès commercial affirment et promettent une utilisation responsable de l'IA. Cela suffira-t-il ?

Pour établir une cohabitation harmonieuse entre l'homme et l'IA, il sera important de réfléchir aux valeurs et au rôle de l'homme dans un monde avec IA. L'examen de questions très fondamentales telles que : "Une peinture générée par une IA peut-elle être considérée comme de l'art - ou s'agit-il simplement d'une composition de couleurs sur une toile ?" ou "Un roman écrit par une IA est-il de la littérature ?" – autrement dit : qu'est-ce que la créativité ? – aideront peut-être à utiliser l'IA à bon escient et pour le bien de l'homme.

En ce qui concerne la production industrielle, la Commission européenne a développé dès 2020 la vision "Industry 5.0 - Towards a Sustainable, Human-centric and Resilient Industry"[1] et l'a décrite comme suit : "L'industrie 5.0 vise à restructurer fondamentalement les tâches humaines dans la production de manière à ce que les travailleurs en bénéficient. Ils seront habilités à effectuer des tâches cognitives au lieu de tâches manuelles ainsi que des tâches à valeur ajoutée dans la production et à travailler en toute sérénité aux côtés de leurs "collègues" autonomes".[2]

Mais l'IA et les systèmes basés sur l'IA vont également modifier massivement le paysage de la recherche et du développement. Et ce, à plusieurs égards : d'une part, l'IA raccourcira encore une fois considérablement les cycles de développement et - ce qui en découle - rapprochera encore plus la recherche appliquée et le développement, jusqu'à les faire fusionner dans certains domaines. Dans le cas extrême, la recherche appliquée pourrait même devenir obsolète, car une IA optimisée pour la résolution de problèmes fournit une réponse appropriée à chaque question clairement définie – c'est-à-dire un produit. Le succès commercial devrait donc devenir un indicateur central pour évaluer la qualité de ce type de "recherche".

D'autre part, le produit primaire de la recherche - les données - revêt une importance capitale. Car comment l'IA apprend-elle ? Comment évolue-t-elle ? En la nourrissant en permanence de nouvelles données – et surtout de données fiables. Notez bien : des données non générées par l'IA, elle a donc besoin d'un apport extérieur ! Cela devrait donner une impulsion supplémentaire à la politique "Open Data", le libre accès aux données de recherche. Si cela n'est pas fait, ou pas en quantité suffisante, ou seulement avec des données de "mauvaise qualité", l'IA ne fera que fournir toujours la même chose ou – pire encore – probablement bientôt des absurdités.

Enfin, pour réaliser de véritables progrès, il faut toujours de nouvelles découvertes scientifiques révolutionnaires. Malgré les immenses possibilités que l'IA ouvre à la recherche, la base pour réaliser des sauts quantiques scientifiques ou pour ouvrir de nouveaux horizons scientifiques restera la curiosité, la persévérance et l'intuition. Et surtout une forte culture de l'erreur, car on n'apprend quelque chose que des échecs – alors que l'IA sert en premier lieu à éviter les erreurs. Ces vertus doivent absolument être préservées, elles ne doivent en aucun cas être victimes de la tentation de la réussite rapide rendue possible par l'IA.