La norme ISO 2382-28 définit l’AI comme la capacité d’une unité fonctionnelle à exécuter des fonctions généralement associées à l’intelligence humaine, telles que le raisonnement et l’apprentissage (« capability of a functional unit to perform functions that are generally associated with human intelligence such as reasoning and learning »).
Concrètement, à quel point l’intelligence artificielle se rapproche-t-elle du fonctionnement de l’intelligence humaine ? Et quelles en sont les conséquences pour l’homme ?

1/ Le rapprochement homme-machine
L’intelligence artificielle se rapproche de plus en plus de l’intelligence humaine par deux moyens, ou du moins est-ce le but des scientifiques et des entreprises majeures dans le milieu.
 

• Le jeu, premier terrain d’entraînement pour les machines.

 
Apprendre en s’amusant est une vieille maxime de l’éducation des enfants. Les machines en ont ainsi bénéficié pour apprendre à nous connaître et à penser comme nous.
Ce fut le cas grâce aux jeux d’échec, puis aux jeux de cartes, de go ou aux jeux vidéos. En 1997, l’ordinateur Depp Blue d’IBM battait pour la première fois le champion du monde d’échecs Garry Kasparov. En 2011, l’AI Watson d’IBM réitérait l’exploit de battre des humains au jeu télévisé « Jeopardy », retransmis en direct à la télévision américaine. En 2015, l’algorithme AlphaGo d’une filiale de Google (Google Deep Mind) battait le champion européen Fan Hui. En 2016, l’équipe Sequel (centre INRIA, CNRS et Université de Lille) entraînait un ordinateur à jouer au jeu « Guess-What ?! » où l’on doit deviner une image en posant des questions.
Selon Philippe Preux, professeur d’informatique à la tête de Sequel, le but de ces jeux est d’étudier les décisions intelligentes dans un environnement incertain. Les machines doivent apprendre de leurs erreurs et adapter leur comportement. Ainsi, elles apprennent à prévoir les actions de l’adversaire qui ne sont pas connues à l’avance. « Construire une stratégie face à l’inconnu, c’est quelque chose de très naturel pour un humain, mais pas pour une intelligence artificielle », explique Philippe Preux.
Chaque type de jeu apporte de nouvelles connaissances à l’intelligence artificielle : les jeux vidéos, grâce à leur diversité, permettent d’apprendre à la machine à se repérer dans l’espace (comme dans « Grand Theft Auto » avec les panneaux de signalisation), « Guess-What ?! » lui apprend le langage grâce à l’interaction avec l’homme, le jeu de go lui apprend la stratégie…
 
 

• Les tests de reconnaissance d’un humain en ligne, le deuxième terrain d’entraînement pour les machines

 
« Etes-vous un robot ? », nous demande souvent notre ordinateur. Que ce soit pour acheter des vêtements en ligne, changer son mot de passe ou confirmer un virement bancaire, ces tests de reconnaissance d’un humain en ligne en apprennent beaucoup aux machines sur nous.
Par exemple, si l’on veut apprendre à la machine à reconnaître seule des images de dauphin, il faut lui en montrer des milliers. Une reconnaissance qu’il tire de son apprentissage des humains et de ce qu’ils reconnaissent eux-mêmes comme des dauphins.
Ainsi, Google a racheté reCaptcha, entreprise spécialisée dans les technologies de ces tests et Microsoft a développé le site How-Old.net qui devine l’âge des personnes à partir d’une simple image.
Par exemple, lorsque l’on clique sur une case pour prouver que l’on n’est pas un robot, Google étudie le mouvement de la souris jusqu’au clic pour vérifier que l’internaute est bien un humain.
En outre, les géants du web rémunèrent maintenant les internautes pour apprendre à l’intelligence artificielle à nous reconnaître : Google externalise Ewok et rémunère au clic lorsque les internautes reconnaissent les images, Amazon utilise la plateforme Amazon Mechanical Turk…
 
 

• Les applications bancaires, troisième terrain d’apprentissage pour l’intelligence artificielle

 
Des applications bancaires aux métiers de banque de financement et d’investissement, l’intelligence artificielle fait son chemin. Ainsi, le Crédit Mutuel-CIC a décidé fin avril d’assister au moins 20.000 chargés de clientèle avec le logiciel Watson d’IBM, pour les réponses mails aux clients.
Beaucoup s’en inquiètent en craignant que l’AI ne les remplace et l’Association française des banques (AFB) a mandaté le cabinet Athling pour étudier l’impact de l’AI sur l’emploi dans le secteur bancaire et étudier des solutions de reconversion.
 
La complémentarité homme-machine progresse, quelle en est la conséquence pour l’homme ?
 
2/ L’impact de l’AI sur l’homme
Lorsque l’intelligence artificielle apprend de l’homme tous ses fonctionnements, ses modes de pensée et de reconnaissance à la base d’une décision, pour elle-même prendre une décision à son égard (l’internaute n’est pas un robot, il peut poursuivre sa commande / le titulaire d’un compte n’a pas les fonds nécessaires au virement, il ne peut pas y procéder), la question peut se poser de savoir comment elle a pris cette décision, et comment l’on peut s’y opposer.
Dans le milieu bancaire, il y a fort à parier que l’intelligence artificielle aura réalisé un profil des clients pour s’adapter à leur comportement (fréquence des dépenses, modes de paiement habituels, endettements, lieux de paiement habituels…) et prendre des décisions leur correspondant.
Or, la réalisation de ce profil et la prise de décision sur la base de ce dernier entre précisément dans le champ d’application du Règlement (UE) 2016/679 du Parlement Européen et du Conseil relatif à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel et à la libre circulation de ces données (RGPD), qui entrera en vigueur le 25 mai 2018 prochain.  
Il s’agit de l’article 4.4 RGPD qui décrit le profilage comme toute forme de traitement ou décision automatisée fondée sur le seul traitement de données personnelles visant à évaluer la personnalité d’une personne physique par l’analyse ou la prédiction d’éléments la concernant (santé, préférences, intérêts, situation économique, travail, localisation…).
L’article 22 permet de s’y opposer : la personne a le droit « de ne pas faire l’objet d’une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé, y compris le profilage, produisant des effets juridiques la concernant ou l’affectant de manière significative de façon similaire ».
Cela signifie qu’elle peut exiger l’intervention d’un être humain dans le processus de décision.
 

 
Dès lors, face à l’inquiétude des organisations syndicales du milieu bancaire, l’intelligence artificielle va certes réduire les effectifs, mais cette réduction sera limitée dans la mesure où l’intervention de l’humain sera toujours nécessaire pour contrebalancer l’intervention de la machine dans le cours des affaires.
 
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