Et où en est l'IA ?
Depuis quelque temps les médias ne cessent de nous seriner que l’intelligence artificielle (IA) est capable de faire 1000 fois plus vite et mieux tout ce que notre cerveau fainéant répugne à faire, et qu’il n’existe plus un problème qu’elle ne saurait résoudre. Hier, elle a authentifié une œuvre d’art, le célèbre et controversé "Cavalier polonais" de Rembrandt, de la collection Frick à New York. Et on se souvient qu’elle avait en 2021 jugé sévèrement le "Samson et Dalila" de Rubens, fierté de la National Gallery de Londres.
Certaines personnes - par ailleurs tout à fait équilibrées dans la vie courante - pensent que ces deux tableaux sont des chefs-d’œuvre :
Le premier, malgré des erreurs de proportion - par exemple la jambe ridiculement courte et plate du cavalier - et malgré son aspect boueux et manifestement inachevé. Son attribution à Rembrandt a été contestée dans les années 1980, comme la moitié de son catalogue d’alors, mais presque rétablie depuis, faisant bien entendu varier sa valeur marchande d’un facteur 1000 à chaque revirement.
Le second parce qu’acheté contre une fortune il y a 40 ans, chez Christie’s et les yeux fermés, sans expertise sérieuse, par la National Gallery. Elle le considère depuis comme un de ses joyaux, et ignore avec dédain les arguments sérieux des quelques experts qui en contestent l’authenticité.
Pour le premier, l’IA de la société Art Recognition a considéré en 2024, une fois exclues certaines retouches admises par tous comme datant du 19e siècle, que le reste était de la main de Rembrandt avec 69% à 83% de probabilité selon les zones analysées, très proche en cela des expertises humaines du tableau.
Pour le second, la même IA, inflexible, avait jugé le tableau indigne de la main de Rubens, et même des pieds du maitre, avec une probabilité de 91% !
Nous n'alimenterons pas la vaine polémique des attributions. Un tableau plait ou ne plait pas, c’est tout. D’autant qu’on sait bien depuis les confidences du directeur du Metropolitan museum que près de la moitié des œuvres du marché et des musées sont de fausses attributions, des restaurations trompeuses ou de véritables contrefaçons, et que l’illusion se perpétue parce qu’elle satisfait finalement tout le monde.
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Examinons cependant la fiabilité et la légitimité de l’expertise par IA.
Quand les médias parlent d’IA, ils parlent de ce que les informaticiens appellent L.L.M., ou Grands Modèles de Langage, ou IA génératives, ou agents conversationnels, car l’intelligence artificielle existe en réalité depuis 50 ans, depuis que les machines décident automatiquement à la place des humains, par le moyen de l’informatique, des logiciels et des algorithmes.
Ce que les médias appellent IA (et qu’on appellera ici aussi IA) est seulement l’évolution, certes spectaculaire, des traditionnels moteurs de recherche sur internet (Google, pour 82,5% de la planète). L’évolution est impressionnante à la mesure des moyens financiers considérables mis à la disposition de ces nouveaux moteurs de recherche, améliorant d’autant leurs capacités d’analyse des données et de dialogue avec l’humain.
Prenons un exemple concret : depuis 25 ans et avant l’IA, on planifiait un voyage en demandant au navigateur sur internet des renseignements sur la région envisagée, ses villes, ses spécialités, ses attractions. Le moteur de recherche nous retournait un grand nombre de liens vers des sites dont on étudiait laborieusement la pertinence, filtrant les suggestions obsolètes ou manifestement rémunérées, vérifiant sur les sites de cartographie... Des heures de recherche et de réflexion.
Désormais les IA font tout cela automatiquement, organisent notre itinéraire et répondent en direct à des questions toujours plus précises ou épineuses, comme on aurait une conversation dans une agence de voyage avec une personne prodigieusement savante, et qui pourrait pareillement bavarder sur l’anthropologie ou les recettes de cuisine locale.
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Le principe de fonctionnement de ces machines miraculeuses peut être expliqué simplement. On verra qu’il souffre d’écueils et de biais fondamentaux évidents. Les concepteurs les découvrent et tentent de les corriger à postériori.
On fait d’abord ingurgiter à une énorme machine une gigantesque base de données qui contient si possible tous les textes de l’Internet (ou les images ou les sons : la codification et le traitement de ces données diffèrent mais les modèles les combinent de plus en plus dans leur interface).
Comme on regorge de données à traiter on sélectionne en priorité les sources jugées fiables, encyclopédies, travaux universitaires, livres sérieux, médias et réseaux sociaux qui vendent leurs données.
Premier biais, la base ne contient que les données numérisées sur internet, provenant donc presque exclusivement de la victorieuse et impériale culture anglophone, y compris ses jugements sur les autres cultures, et les données fournies par des entreprises commerciales, pas nécessairement irréprochables.
Puis la machine triture ces données et calcule les statistiques d’occurrence des différents mots en fonction du contexte (en fait, elle décompose les texte en cellules de lettres, appelées tokens, les images en patches et les sons en frames). On lit parfois qu’une IA n'est qu'une machine à calculer le mot suivant dans une phrase.
Deuxième biais, la machine ne comprend pas ce qu’elle fait, elle répète ce que ses calculs statistiques complexes lui suggèrent comme réponse la plus probable, et si la réponse est erronée, absurde, incohérente, voire inconvenante, la machine ne le sait pas. Ces choses arrivent couramment, les concepteurs les appellent des hallucinations.
Par exemple, si vous avez un peu de temps, demandez à l'IA de Google [il suffit, dans le navigateur Chrome, de taper "@" dans la barre d'adresse et de choisir Gemini] : "Combien y a-t-il de samedis et de dimanches entre le 29 mars 2025 (inclus) et le 28 mars 2026 (inclus) ?". Encore récemment l'IA répondait 54 samedis et 52 dimanches. Ne riez pas, seules 2 IA sur les 5 consultées ont donné la bonne réponse.
On interrogera donc toujours un nombre impair d’IA si une décision vitale en dépend.
Ces biais sont connus et les correctifs sont progressivement mis en place : on greffe des fonctions de calcul, on accumule des filtres de conformité ou des règles de modération du contenu qui contrôlent les réponses. Ainsi, sur une IA chinoise, l’histoire du Tibet, du Népal ou de la Mongolie sera réécrite et une armée d'invasion deviendra une armée de libération, comme bientôt, sur les IA étasuniennes, disparaitront le golfe du Mexique et le dérèglement climatique. Anecdote récente, Grok, l’IA de la société xAI, vient d’être modifiée (puis rétablie) pour ne plus dire de mal de son propriétaire, E. Musk.
Évidemment ces couches de correction qui édulcorent et orientent les réponses entrainent d’autres biais parfois surprenants : sur un sujet où l’IA n’a pas de réponse définitive, si vous affirmez avec insistance une stupidité, volontaire ou non, il arrivera parfois qu’elle finisse, conciliante et pour éviter le conflit, par vous donner raison et surenchérir dans l’absurdité (les verbatims sont à la disposition du lectorat sceptique).
On interrogera donc l’IA dans des domaines qu’on maitrise suffisamment.
Enfin, quand la planète entière utilisera les réponses et les productions de l’IA pour ses propres décisions et réalisations, se profilera le risque majeur, la dégradation rapide du contenu de la base de données, puisque la machine coprophage ne se nourrira plus que de ses propres productions, qui auront alors perdu tout lien avec la réalité perçue, comme des photocopies de photocopies à l’infini.
Le monde de l’IA a récemment pris conscience qu’elle finirait ainsi par ne plus créer que des monstres, mais elle n’a pas encore trouvé le moyen de reconnaitre ses propres rejetons pour les exclure de ce qu’elle ingurgite.
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Passons brièvement sur quelques dommages collatéraux de l’utilisation de l’IA.
Utiliser l’IA sera certes multiplier par 1000 les performances du porridge crânien qui nous sert à avoir un avis sur le monde et piloter nos décisions, mais au prix d’une consommation d’énergie multipliée également par 1000, comme le résume l'IA elle-même : "Une recherche par Google consomme 1000 fois moins d’énergie qu’une requête à OpenAI GPT-4" (GPT-4, février 2025).
Utiliser l’IA sans vérifier soigneusement ses réponses sera renoncer à une grande part de ce qu’on estimait être notre liberté de choix, de jugement - mais on y avait déjà sérieusement renoncé en faisant confiance aux moteurs de recherche de l’ancien modèle - et il n'est plus temps de se demander si le besoin existait réellement : Google qui craint à raison de perdre sa suprématie a commencé à transformer son moteur de recherche pour y intégrer progressivement les fonctions de l’IA.
Enfin il est probable qu’utiliser l’IA fera progressivement disparaitre les métiers qui consistent à regrouper, trier, classer et récapituler des données. Cependant pour satisfaire la formidable voracité de l'IA en électricité, les vieilles centrales nucléaires et à charbon commencent à renaitre, avec leurs besoins en main-d'œuvre. La nature est bien faite.
Concluons : en complément de l'examen de la littérature sur le sujet, Art Recognition dit avoir décomposé et analysé des reproductions en haute résolution des tableaux de chaque peintre, et des peintres proches ou contemporains, et en avoir déduit leur style, leur manière, leur technique ; déduction dit-elle exempte des travers et de la subjectivité de toute expertise humaine.
Admettons, mais la base de données parait tout de même un peu mince pour des statistiques raisonnables et le résultat n’aura jamais la force probante d’une analyse physico-chimique des couches et des pigments. Par ailleurs est-on certain que les biais qui faussent habituellement tout jugement humain s’évaporent par miracle quand on les décompose en éléments minuscules dans une base de données ? Les filtres et règles de conformité empilés pour que les IA restent bienpensantes semblent démontrer le contraire.
Finalement les réponses de l'IA sur l’authenticité des tableaux n'ont fait que confirmer pour Rembrandt, le jugement tiède des expertises à son endroit, et pour Rubens, la virulence des argumentations contestataires et la légèreté des réfutations officielles. La National Gallery dit qu'elle attend depuis 2021, pour répliquer, le rapport définitif et détaillé d’Art Recognition.
Un peu de bruit pour rien, mais qui nous aura donné l'occasion d'étudier de plus près le nouveau mirage que s'est inventé la civilisation pour ne pas voir le mur où elle se précipite.
Et si on nous fait remarquer, à la lecture de ce tableau des bienfaits de l’IA, qu’elle promet toutefois des avancées scientifiques notables, on rétorquera que ça serait bien la moindre des choses quand on réalise les pluies de milliards qui arrosent ces domaines bénis de nos dieux où l’IA n’est après tout qu'une nouvelle méthode d’analyse des données, d'autant plus fragile qu'elle sera performante.
