Certains pensent que la prolifération de l'intelligence artificielle et de la robotique met en danger notre vie privée, nos emplois et même notre sécurité. De plus en plus de tâches sont confiées à des cerveaux à base de silicium. Mais même les critiques les plus virulents ne peuvent manquer de reconnaître les avantages évidents que l'IA et les systèmes automatisés préparent pour l'humanité. Dans le cadre du projet Grands Challenges, la BBC a réuni des experts qui ont exposé leur vision du futur en présence de machines et d'intelligence artificielle.
«Nous ne devons pas considérer l'IA comme quelque chose qui nous fait concurrence, mais comme quelque chose qui peut améliorer nos propres capacités», déclare Takeo Kanade, professeur de robotique à l'Université Carnegie Mellon. Parce que l'IA a une tolérance à l'ennui et est également capable d'identifier des modèles beaucoup mieux et plus rapidement que les humains. L'automatisation a déjà commencé à démêler les nœuds les plus complexes du monde, de la maladie à la cruauté.
Et cela peut rendre nos vies plus sûres au 21e siècle.
Lutter contre les maladies infectieuses
Pour des milliards de personnes dans le monde, le bourdonnement des moustiques près de leurs oreilles peut signifier bien plus qu'une morsure ennuyeuse - cela peut être un signe avant-coureur de maladie et même de mort. Une espèce, Aedes aegypti, s'est particulièrement répandue de l'Afrique à presque toutes les régions tropicales et subtropicales, transportant la dengue, la fièvre jaune, le Zika et le chikungunya (un virus qui cause des douleurs articulaires paralysantes). À elle seule, la dengue infecte 390 millions de personnes dans 128 pays chaque année.
«Ce moustique est un petit démon», explique Rainier Mallol, un ingénieur en informatique en République dominicaine, un point chaud pour Zika. En collaboration avec Desi Raja, un médecin de Malaisie (un autre pays à risque de contracter le virus), le couple a développé des algorithmes d'IA qui prédisent où les épidémies sont les plus susceptibles de se produire.
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Le projet Premonition de Microsoft utilise des drones pour trouver des agents pathogènes dans les points chauds de Zika
Leur intelligence artificielle en épidémiologie médicale (Aime) est un système qui combine l'heure et l'emplacement de chaque nouveau cas de dengue signalé par les hôpitaux locaux avec 274 autres variables telles que la direction du vent, l'humidité, la température, la densité de population, le type de logement. «Ce sont tous des facteurs qui déterminent la propagation des moustiques», explique Mallall.
Des tests en Malaisie et au Brésil ont montré qu'ils pouvaient prédire les flambées avec une précision d'environ 88% en trois mois. Le système aide également à localiser l'épicentre de l'épidémie à moins de 400 mètres, permettant aux médecins locaux d'intervenir à temps avec des insecticides et une protection contre les morsures pour les résidents locaux.
Aime évolue également pour prédire les flambées de Zika et de Chikungunya. D'énormes entreprises technologiques prennent cette idée à leur manière: le Project Premonition de Microsoft, par exemple, utilise des drones autonomes pour détecter les poches de moustiques et utilise du dioxyde de carbone et des pièges à lumière pour attraper ces insectes. L'ADN des moustiques et des animaux qu'ils piquent est ensuite analysé par des algorithmes de machine qui découvrent de mieux en mieux des modèles dans des quantités gigantesques de données - et trouvent des agents pathogènes.
Combat d'arme
Au cours de l'année écoulée, 15 000 personnes sont mortes aux États-Unis à cause des coups de feu. Ce pays a le taux le plus élevé de violence liée aux armes à feu dans tout le monde développé. Pour s'attaquer aux problèmes des tirs aveugles et des crimes liés aux armes à feu, certaines villes du pays se tournent vers la technologie pour obtenir de l'aide.
Un système automatisé qui entend les sons des coups de feu grâce à une série de capteurs peut être utilisé pour localiser où des coups de feu ont été tirés et alerter les forces de sécurité dans les 45 secondes suivant le déclenchement de la gâchette. ShotSpotter utilise 15 à 20 capteurs acoustiques par kilomètre carré pour détecter le «pop» caractéristique d'un tir, localisant son lieu de naissance avec une précision de 25 mètres.
Les technologies d'apprentissage automatique sont utilisées pour confirmer que le son était un coup de feu et compter le nombre de coups de feu pour indiquer si la police traitera un tireur isolé ou plusieurs criminels, et s'ils utilisent des mitrailleuses ou non.
Déjà 90 villes - principalement aux États-Unis, mais aussi en Afrique du Sud et en Amérique du Sud - utilisent ShotSpotter. De petits systèmes ont également été déployés sur neuf campus américains en réponse aux récents coups de feu sur les campus.
Ralph Clarke, PDG de ShotSpotter, estime qu'à l'avenir, ce système pourra être utilisé pour plus qu'une simple réponse aux incidents.
«Nous cherchons à comprendre comment nos données peuvent être utilisées pour les capacités prédictives des policiers», dit-il. «L'apprentissage automatique peut être combiné avec la météo, la circulation et plus encore pour informer les patrouilles de police avec plus de précision.
Combattre la faim
Environ 800 millions de personnes dans le monde dépendent des racines de manioc (manioc) comme principale source de glucides. Ce légume féculent ressemblant à de l'igname se mange comme une pomme de terre; il peut également être moulu en farine pour faire du pain et des pâtisseries. Il peut pousser là où d'autres cultures ne le peuvent pas, faisant du manioc la sixième plus grande plante alimentaire au monde. Cependant, cet arbuste ligneux est également vulnérable aux maladies et aux ravageurs, qui peuvent dévaster des champs de légumes entiers.
Des chercheurs de l'Université Makerere de Kampala, en Ouganda, se sont associés à des spécialistes des maladies des plantes pour développer un système automatisé visant à lutter contre la maladie du manioc. Le projet Mcrops permet aux agriculteurs locaux de photographier leurs plantes avec des smartphones bon marché et d'utiliser la vision par ordinateur pour détecter les signes de quatre maladies majeures qui dévastent les cultures de manioc.
«Certaines de ces maladies sont extrêmement difficiles à reconnaître et nécessitent des actions différentes», explique Ernest Mwebase, un informaticien qui dirige le projet. "Nous donnons aux agriculteurs un expert de poche pour qu'ils sachent s'il faut polliniser leurs cultures ou détruire et planter autre chose."
Ce système diagnostique les maladies du manioc avec une précision de 88 pour cent. En règle générale, les agriculteurs doivent appeler des experts gouvernementaux pour visiter les fermes afin d'identifier les maladies, ce qui prend des jours et des semaines pour que la maladie se propage.
Mcrops vous permet également de télécharger des instantanés dans une base de données, qui est ensuite utilisée pour diagnostiquer les épidémies. Mwebaze espère que la technologie détectera également automatiquement les problèmes avec d'autres espèces végétales, telles que les bananes.
Combattre le cancer et la perte de vision
Le cancer cause plus de 8,8 millions de décès dans le monde et 14 millions de personnes reçoivent un diagnostic d'une forme de cancer chaque année. La détection précoce du cancer peut augmenter considérablement les chances de survie d'une personne et réduire le risque de récidive. Le dépistage est l'un des principaux moyens de détecter le cancer à un stade précoce, mais il est très, très difficile et prend du temps de comprendre les scans et autres résultats de tests.
DeepMind de Google peut aider les médecins à traiter le cancer grâce à l'apprentissage automatique pour l'aider à identifier les zones saines des tissus d'un patient
DeepMind et IBM appliquent leurs technologies d'intelligence artificielle à ce problème. DeepMind s'est associé aux médecins du NHS du Royaume-Uni dans les collèges universitaires de Londres pour former son programme basé sur l'IA pour traiter le cancer en séparant les zones de tissus sains des tumeurs lors de scintigraphies de la tête et du cou. Elle travaille également avec le Moorfields Eye Hospital de Londres, détectant les premiers signes de perte de vision sur des scanners oculaires.
«Nos algorithmes sont capables d'interpréter les informations visuelles des scans», déclare Dominic King, chef clinique chez DeepMind Health. «Le système apprend à identifier les problèmes potentiels et à recommander la bonne marche à suivre au médecin. Il est trop tôt pour commenter les résultats, mais ils sont déjà très encourageants."
King dit que les techniques d'IA peuvent aider les médecins à poser des diagnostics plus rapidement en passant au crible les analyses et en priorisant celles qui sont recommandées pour un examen immédiat.
IBM a également récemment annoncé que l'IA de Watson pouvait analyser les images et évaluer les dossiers des patients, repérant une tumeur 96% du temps. Le système fait actuellement l'objet d'essais médicaux dans 55 hôpitaux à travers le monde, aidant à diagnostiquer les cancers du sein, du poumon, colorectal, du col de l'utérus, de l'ovaire, de l'estomac et de la prostate.
Sans éteindre la lumière
Au milieu du débat houleux sur la question de savoir si le changement climatique aurait pu causer deux ouragans catastrophiques à une échelle historique aux États-Unis, comment l'intelligence artificielle pourrait-elle être maximisée pour rechercher l'utilisation d'énergie propre et renouvelable afin de prévenir d'autres dommages qui conduisent à des problèmes climatiques?
Partout dans le monde, les gens comptent de plus en plus sur les sources d'énergie renouvelables pour lutter contre le changement climatique et la pollution causée par les combustibles fossiles, et la tâche d'équilibrer les réseaux énergétiques avec ces sources intermittentes devient de plus en plus difficile. La prolifération des compteurs intelligents - des moniteurs numériques d'énergie qui enregistrent automatiquement la consommation - fournira également de nombreuses données sur la manière et le moment où les consommateurs utilisent l'énergie. À elle seule, l'Union européenne prévoit d'installer 500 millions de compteurs intelligents dans les foyers d'ici 2020.
«La gestion de tous ces actifs est impossible pour l'homme car les temps de réponse sont souvent de l'ordre de quelques secondes», explique Valentin Robu, professeur assistant de systèmes intelligents à l'Université Heriot Watt d'Édimbourg. Il travaille avec la société britannique Upside Energy pour développer de nouvelles façons de gérer les réseaux électriques.
Ils créent des algorithmes d'apprentissage automatique pour surveiller la production et la demande d'énergie en temps réel. Qu'est-ce que ça veut dire? Cette énergie sera stockée pendant les heures calmes et ensuite libérée pendant les heures de pointe, par exemple le matin, lorsque tout le monde veut faire son propre café. Alors que les véhicules électriques et les batteries domestiques deviennent de plus en plus répandus, la technologie peut être utilisée pour stocker l'énergie et répartir uniformément les flux renouvelables.
Robu dit également que l'IA peut être utilisée à un niveau encore plus basique, ce qui contribue à réduire notre demande d'appareils connectés. Par exemple, les réfrigérateurs peuvent être contrôlés directement par AI afin qu'ils ne s'allument que lorsque la demande d'électricité est à son plus bas sur le réseau.
Ilya Khel
