L’intelligence artificielle (IA) est un des sujets majeurs de préoccupation tous secteurs confondus. Toutefois, les applications multiples de cette technologie dépassent largement le monde de l’entreprise, soulevant de nombreuses questions sur le plan sociétal, politique, militaire.
Afin de définir simplement l’intelligence artificielle, il est possible de la considérer comme la volonté d’intégrer de l’intelligence humaine au sein de machines, permettant à un système d’apprendre, de s’adapter et de développer ses propres solutions.
Plusieurs technologies peuvent être considérées au sens large comme de l’intelligence artificielle : le NLP (Natural Language Processing), la robotique, le machine learning, la reconnaissance faciale et vocale, la réalité virtuelle et augmentée, entre autres.
La présente section vise à définir précisément l’intelligence artificielle, à en comprendre les origines, à déterminer les enjeux et les opportunités pour les assureurs.
L’histoire de l’intelligence artificielle
Les racines de l’intelligence artificielle sont profondes. Un article de Forbes du 30 décembre 2016 date son origine du théologien Ramon Llull dans Ars Generalis Ultimaen 1308 et du philosophe Gottfried Leibniz en 1666 dans Dissertatio de arte combinatoria, en proposant un alphabet de la pensée humaine soutenant que les idées sont une combinaison de nombres et de concepts simples. On en trouve également trace dans les écrits de Jonathan Swift, notamment dans les Voyages de Gulliver où l’auteur décrit « un projet permettant d’améliorer la connaissance spéculative par des opérations pratiques et mécaniques » ainsi « la personne la plus ignorante et pour une charge raisonnable pourra écrire des livres de philosophie, de poésie, de politique, de droit, de mathématiques et de théologie ». Puis tout s’accélère, à chaque fois dans une alternance de périodes d’euphorie et de glaciation durant quelques années des avancées de l’intelligence artificielle. En 1925, Houdina radio control fait traverser les rues de New York de la première voiture radio commandée sans conducteur. En 1926, le film Metropolismet en scène un robot pour la première fois (robot qui inspirera par ailleurs C3-PO). En 1950, Claude Shannon publie l’article Programmer un ordinateur pour jouer aux échecs, la même année, Alan Turing publie Computing machinery and intelligence dans lequel il développe ce qui sera appelé plus tard le test de Turing. En 1955, le terme intelligence artificielle est utilisé pour l’organisation d’un workshop de deux mois regroupant une dizaine de scientifiques. Le workshop se tiendra un an plus tard et constitue le point de départ officiel de l’histoire récente de l’intelligence artificielle (parmi les participants à ce workshop on retrouve John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shanon). En 1961, le premier robot industriel, Unimate, commence à être utilisé sur une chaîne de montage de General Motors dans le New Jersey. En 1976, Raj Reddy publie « Reconnaissance vocale par les machines ». En 1980, l’université de de Waseda au Japon met au point Wabot-2, un robot humanoïde musicien capable de communiquer avec une personne, de lire et d’interpréter une partition. En 1986, Mercedes met au point la première voiture sans conducteur. En 1988, Judea Pearl publie Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems. En 1995, Richard Wallace développe le premier chatbot. En 1997 Deep Blue bat le champion du monde d’échec. En 2004, la DARPA lance une première grande compétition sur le véhicule autonome. En 2011, lancement de Watson d’IBM. En 2016 Google DeepMind bat le champion du monde de Go.
Bref, L’accélération des progrès ces dernières années est réelle en matière d’intelligence artificielle.
Le temps où l’intelligence artificielle était considérée comme un sujet d’experts ou de science-fiction (que l’on songe à Matrix ou Terminator par exemple) semble s’éloigner. En effet, la jonction entre fiction et réalité semble s’opérer, sans que l’on s’en rende compte et que l’on en mesure tous les impacts. Quelques exemples sur des travaux en cours suffisent pour s’en rendre compte :
– tentatives de réplication des capacités cérébrales ;
– accélération de la puissance de calcul informatique ;
– convergence accélérée entre les hommes et les machines (interactions par le langage, par la gestuelle) ;
– émergence du deep learning pour optimiser les facultés de compréhension ;
– reconnaissance visuelle ;
– reconnaissance linguistique ;
– accélération de la robotique ;
Les enjeux éthiques, moraux, sociétaux autour des impacts de l’intelligence artificielle sont immenses. Aux visions optimistes d’aide apportée dans nos quotidiens par l’intelligence artificielle s’opposent de sombres prédictions sur la disparition de pans entiers d’emplois occupés par les hommes et une inexorable montée du chômage.
Afin de rendre l’intelligence artificielle acceptable, de nombreux think tanks se sont saisis du sujet. A titre indicatif, le Future of Life Institute (composé de la plupart des grands chercheurs dans le domaine de l’intelligence artificielle et d’hommes d’affaires comme Elon Musk) a permis d’aboutir à de grands principes permettant d’encadrer l’intelligence artificielle. Ces grands principes permettent de saisir l’ensemble des enjeux liés à l’intelligence artificielle.
Les enjeux pour le business
Les entreprises doivent investir lourdement (et pas seulement en communication) pour maîtriser ces nouvelles technologies.
Afin d’optimiser leurs opérations, les entreprises peuvent s’appuyer sur plusieurs types d’intelligence artificielle, correspondant à des niveaux croissants de complexité :
– les systèmes décisionnels, en utilisant par exemple des règles simples pour apporter du conseil à la clientèle ou mettre en place des règles de souscription ;
– les systèmes plus complexes, exploitant les objets connectés et permettant une meilleure compréhension des marchés et des consommateurs ;
– les systèmes apprenant, par exemple utilisant des assistants virtuels ou du pricing en temps réel.
Plusieurs approches parallèles ou séquentielles sont possibles afin d’exploiter l’intelligence artificielle . Parmi les cas les plus courants, on trouve :
– améliorer les ventes : en agrégeant et présentant les informations nécessaires aux clients pour acheter un produit ;
– améliorer le conseil au client ou aux conseillers: par exemple en délégant des tâches simples de planification ;
– améliorer la création de produits, le pricing, dans une logique dynamique.
La finalité est bien entendu de générer une amélioration de l’efficacité opérationnelle, une optimisation du service délivré aux clients et des revenus supplémentaires.
Par ailleurs, des organismes privés et publics réfléchissent à la mise en place de chartes éthiques d’utilisation de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle est donc d’ores et déjà un profond facteur de transformation bien plus qu’une menace.
