Tribune. Yann LeCun, chercheur en intelligence et vision artificielles à l’Université de New York et directeur de Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR), est l’un des pionniers de l’intelligence artificielle (IA) grâce à son rôle majeur dans le développement des technologies de l’apprentissage profond (« deep learning »). C’est à ce titre qu’il a reçu, le 27 mars, avec Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton, le prix Turing – un « Nobel de l’informatique ».

Pourtant, Yann LeCun affirme volontiers que les ambitions en matière de recherche en intelligence artificielle ont toujours été extravagantes. La complexité de la modélisation du cerveau humain pour reproduire son fonctionnement – ce qui est l’objectif originel de l’intelligence artificielle – a toujours été sous-estimée, et les progrès des recherches sont moins importants que ceux auxquels on s’attendait. Pour ce chercheur, il faut délaisser la course à la performance technologique pour se recentrer sur les sujets fondamentaux que sont l’intelligence, le sens commun, ou encore l’apprentissage (« Y a-t-il un cerveau dans la machine ? », « La Méthode scientifique » – Nicolas Martin, France Culture, 30 août 2017).

La majorité des applications dont on dit qu’elles utilisent l’IA – la traduction, le diagnostic médical, la voiture autonome – utilisent en fait l’apprentissage profond, sa composante principale et quasi unique. Aujourd’hui, tous les assistants vocaux virtuels suivent des scripts préécrits par des humains en fonction de la reconnaissance de mots, ce qui confère à l’IA une compréhension encore très superficielle du sens de la parole.