L'intelligence augmentée est un outil qui sert à renforcer les capacités humaines. Contrairement à ce que les gens pensent de l'IA, l'amplification de l'intelligence vise à améliorer et non à remplacer le travail du cerveau.
Grâce au machine learning et à l'analyse prédictive, l'intelligence augmentée peut aider les humains à comprendre et à résoudre des problèmes. Plus réaliste que la désignation d'intelligence artificielle, la notion d'amplification de l'intelligence humaine correspond plus à l'objectif de cette technologie.
En quoi consiste l'intelligence augmentée ?
Souvent, les gens décrivent l'intelligence artificielle en se référant aux sciences-fictions. En d'autres termes, il est souvent question d'un programme informatique créé par l'homme qui finit par avoir le dessus en prenant le contrôle sur les humains.
Le qualificatif « augmentée » permet de mieux comprendre les véritables intentions de ce contexte. Aussi appelée amplification de l'intelligence, elle exclut l'idée de remplacer l'intelligence humaine. Au lieu de fonctionner indépendamment ou de substituer celle-ci, l'intelligence augmentée vise plutôt à l'améliorer. Cette amélioration concerne la prise de décision et les actions qui s'y rapportent. Par ailleurs, précisons qu'il s'agit d'une sous-catégorie du machine learning et de l'IA.
La vision traditionnelle de l'IA considère qu'elle fonctionne d'une manière autonome, sans aucune intervention humaine. Contrairement à ce concept, l'intelligence augmentée utilise le machine learning et le deep learning afin de fournir aux humains des données exploitables.
Pour rappel, avec un système de machine learning, un ordinateur s'entraîne et apprend par lui-même, sans programmation supplémentaire. D'autre part, le deep learning tend à imiter le fonctionnement du cerveau humain avec des réseaux de neurones artificiels. L'objectif de cette branche technologique est de traiter un ensemble de données massif à partir de modèles donnés.
Pourquoi amplifier l'intelligence humaine ?
Un assistant vocal ou virtuel est le parfait exemple de l'intelligence augmentée. Ce genre de dispositif ne prend pas les décisions à notre place, mais il nous donne des informations utiles en temps voulu.
De la même manière, le ML et le DL fournissent aux data scientists les moyens nécessaires quand ils sont face à des problèmes de taille liés au big data. En effet, la croissance exponentielle des données représente un problème de taille en termes d'extraction et d'analyse de données.
Sans aide, les data analysts pourraient passer à côté de certains éléments essentiels en raison de la taille de l'ensemble des données. Mais grâce le deep learning permet d'en extraire des quantités énormes.
Pareillement, les efforts seuls des humains ne leur permettraient pas de traiter les mégadonnées dans les meilleurs délais. Cependant, à mesure que le processus prend du temps, les données risquent de se perdre. Néanmoins, avec la puissance de calcul fournie par les systèmes d'apprentissage automatique ou en profondeur, la vitesse de traitement sera nettement plus rapide.
En gros, les technologies telles que l'Internet des objets (IoT) ou encore le Cloud offrent une opportunité de stockage et d'analyse de données de façon révolutionnaire. Pour sa part, l'intelligence augmentée offre une assistance aux scientifiques dans leur compréhension.
Intelligence artificielle et intelligence augmentée
La principale différence entre l'intelligence augmentée et l'IA est le niveau d'interaction humaine dans le processus de prise de décision.
Certes il peut y avoir une confusion entre les deux, étant donné que l'amplification de l'intelligence implique des outils également utilisés par l'IA. Toutefois, l'intelligence artificielle est programmée pour fonctionner sans aucune assistance humaine.
Par définition, l'IA tend à imiter le fonctionnement du cerveau humain. Mais jusqu'à aujourd'hui, cette vision n'est pas encore généralisée. En réalité, l'intelligence artificielle qui existe actuellement vise plutôt à épargner aux humains certaines tâches répétitives et chronophages.
Quant à l'intelligence augmentée, elle analyse les données et repère les modèles pour les soumettre aux utilisateurs humains. Autrement dit, elle n'intervient aucunement dans la prise de décision.
Pour illustrer le principe, prenons l'exemple des algorithmes de recommandations dans les plateformes de streaming. Ceux-ci analysent les habitudes d'un utilisateur afin de formuler une suggestion. Mais au final, c'est l'utilisateur lui-même qui décide s'il va ou non donner suite à la recommandation.
En d'autres termes, l'amplification de l'intelligence consiste à réunir la technologie et l'intelligence humaine pour une meilleure prise de décision de la part de cette dernière.
L'importance de l'intelligence augmentée
En partant du principe que l'intelligence augmentée utilise la technologie pour renforcer l'intelligence humaine, nous nous rendons compte que ce concept ne date pas d'hier. L'abaque ou la calculatrice permet par exemple de traiter plus rapidement des données qui nous aident à résoudre certains problèmes. Dans le contexte actuel, l'amplification de l'intelligence est présente dans presque tous les aspects de notre vie.
Les applications qui amplifient l'intelligence humaine
D'une manière générale, les entreprises qui exploitent le big data pour former des modèles prédictifs utilisent l'intelligence augmentée et le deep learning. Par exemple, les applications de vente en ligne utilisent l'analyse de données pour prédire la préférence des clients, de même que les institutions politiques et financières afin d'identifier les tendances.
Dans le domaine industriel, l'intelligence augmentée correspond à l'automatisation des processus de production supervisée par les employés. Elle peut également prendre l'aspect d'une maintenance prédictive ou d'une assistance-client virtuelle basée sur le traitement du langage naturel.
Sur le plan médical, il peut s'agir de l'analyse des dossiers pour l'accélération des diagnostics ou l'identification des traitements adéquats.
Et pour finir, un autre exemple de son cas d'utilisation : les systèmes de pilotage automatique. Dans ce cas précis, les pilotes restent essentiels pour assurer le décollage, l'atterrissage et la supervision en cas d'événements inattendus.
Quels sont les avantages de l'intelligence augmentée ?
En termes de traitement de données, les humains ont des capacités limitées. Autrement dit, il arrive qu'ils fassent des erreurs d'interprétation pour cause de fatigue ou de distraction. Comme nous l'avons envisagé plus tôt, avec les quantités massives de données, ils peuvent aussi rater des informations essentielles. Mais grâce au ML et au DL, l'intelligence augmentée permet un traitement plus rapide et surtout plus précis de ces mégadonnées.
Autrement dit, en combinant certains outils de l'IA à l'intelligence humaine, l'intelligence augmentée offre la possibilité de prendre des décisions plus fondées. Encore une fois, au lieu de remplacer les humains, elle contribue à renforcer leurs capacités et, en quelque sorte, à les rendre plus intelligents.
Les enjeux de l'intelligence augmentée
Croire que l'intelligence artificielle va finir par remplacer les humains reviendrait à remettre en doute leurs capacités et leur créativité.
L'innovation et la créativité
L'IA n'est plus l'apanage des scientifiques, elle est exploitée par le grand public par le biais de différentes technologies. Penchons-nous sur la question de la place de l'intelligence humaine dans cette ère d'innovation. Derrière l'automatisation, se tiennent avant tout la conception humaine et l'innovation qui s'appuient sur les technologies informatiques. Autrement dit, il existe une complémentarité dans l'évolution de chaque branche.
Les nouvelles opportunités socio-économiques qui émergent avec l'IA impactent les capacités humaines. Comme nous l'avons vu précédemment, les différents secteurs introduisent des solutions innovantes qui renforcent les performances humaines. L'IA contribue donc à amplifier les capacités humaines, et l'intelligence augmentée est l'impact de son utilisation pour faire avancer l'innovation.
Certes, le concept d'automatisation pourrait s'interpréter par la fin de la créativité. Mais abordés autrement, l'IA et le machine learning sont complémentaires à d'autres types de travail créatifs. En effet, les besoins, sociaux et économiques, dépendent de plus en plus de la créativité et de l'innovation. Avec le progrès de la technologie, la communauté s'attend à accéder à davantage de nouvelles solutions aux différents problèmes. En fait, d'après certaines théories, la créativité serait le principe qui définit notre époque. Autrement dit, avec l'intelligence augmentée, les avancées technologiques doivent amplifier les capacités créatives des humains et non pas les freiner.
L'éducation
La technologie s'enracine de jour en jour dans notre quotidien. Les algorithmes ont transformé notre vie de manière à tout automatiser ou à tout prévoir. Cela signifie, entre autres, que tout doit être revu à la base en commençant par les systèmes d'apprentissage et d'éducation.
Une ère créative implique une nouvelle génération d'inventeurs. Pour les éducateurs, il est essentiel de comprendre l'importance de la créativité humaine dans le contexte de l'IA et de l'intelligence augmentée. Autrement dit, ils devront inclure la créativité et la technologie dans les stratégies éducatives. De cette manière les élèves donneront plus de valeur à la technologie pour amplifier leur talent et leurs capacités.
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