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Focus sur l’intelligence artificielle symbolique

par | 25 septembre 2020

L'intelligence symbolique & IA

Dès la fin des années 1950, la possibilité de simuler une intelligence par le biais d’un ordinateur intéresse les chercheurs. C’est ce que l’on nomme l’intelligence artificielle ou IA, définie, à grand trait, comme l’ensemble des techniques permettant d’intégrer dans une machine des comportements intelligents. Ce qui semblait relever de la fiction, il y a quelques décennies, apparaît aujourd’hui comme un objet de recherche prometteur. Encore lointaine est l’intelligence artificielle disposant d’une propre autonomie de la volonté, à l’instar des êtres humains. Toutefois, une intelligence artificielle se développe inéluctablement dans nos sociétés, que l’on pense à la prévision sur les marchés boursiers, au développement des véhicules autonomes, ou encore aux diagnostics en matière de santé et à la justice prédictive.

Singulier ou pluriel de l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle n’est pas un concept univoque. Elle fait l’objet d’approches plurielles. Ainsi, on distingue l’intelligence artificielle connexionniste et l’intelligence artificielle symbolique. La première, incarnée par le machine learning ou le deep learning, désigne l’ensemble des techniques d’apprentissage générées à partir de données. Elle s’appuie sur une imitation du système neuronal humain et du fonctionnement de la nature. L’intelligence artificielle connexionniste connaît un regain d’intérêt ces dernières années avec ses applications en matière de traitement automatique du langage notamment. La seconde consiste en la formalisation et l’exécution d’un raisonnement suivant des règles explicites. Outre ces deux types d’intelligence artificielle, il est aussi évoqué l’intelligence artificielle généraliste ou collective, système capable de prendre une décision globale à partir de décisions locales. Aucune intelligence de ce dernier type n’a été conçue à ce jour et ce sont l’intelligence artificielle connexionniste et l’intelligence artificielle symbolique qui concentrent aujourd’hui toutes les attentions, ces deux concepts étant souvent opposés.

L’approche symbolique de l’intelligence artificielle

Apparue au milieu des années 1950, l’intelligence artificielle symbolique a dominé jusque dans les années 1980. Comme son nom l’indique, ce type d’intelligence artificielle s’appuie sur la manipulation des symboles pour représenter les comportements humains dans des programmes informatiques. L’abstraction est en effet un outil central de la pensée et du raisonnement humain. Ce n’est donc pas un hasard si l’un des premiers champs d’investigation de cette intelligence artificielle a concerné la géométrie. L’IA symbolique repose sur le raisonnement logique et formel. Elle est à l’origine des premiers systèmes experts et fonctionne notamment à partir de moteurs de règles et de faits, ainsi que des raisonnements humains connus. C’est d’ailleurs l’un des avantages de l’approche symbolique, puisqu’elle permet de suivre le processus de raisonnement, mais aussi d’en établir la démonstration. Toutefois, cette conception a l’inconvénient d’être limitée aux comportements prévus à l’avance. En d’autres termes, elle implique de définir en amont l’ensemble des règles, au risque de conduire à la faillite du système qui ne peut traiter des situations inconnues.

Hiver ou printemps de l’intelligence artificielle symbolique ?

Certains spécialistes considèrent que l’intelligence artificielle symbolique connaît un hiver depuis plus de 15 ans, c’est-à-dire qu’elle serait délaissée. Toutefois, d’autres estiment que l’avenir est à l’exploitation de l’intelligence artificielle connexionniste par l’IA symbolique. Les limites de la première approche, précédemment évoquées, pourraient être surmontées par la capacité de l’intelligence artificielle connexionniste à traiter les données non structurées. C’est d’ailleurs, la combinaison de ces deux IA qui permettrait l’avènement de l’intelligence artificielle généraliste, perçue comme le « Graal » de l’IA. Les projets de recherche les plus récents, à l’instar du projet ANTI, confirme d’ailleurs que l’approche symbolique a changé de saison et amorce un printemps d’espoir pour l’évolution de l’intelligence artificielle.