Avec AlphaCode, l'IA devient créative

Pour les sceptiques, une machine ne parviendra jamais à raisonner comme un être humain et, en particulier, à reproduire sa créativité. En revanche, pour les ingénieurs de DeepMind, rien n'est impossible et une récente démonstration de leur nouveau système AlphaCode tend à valider leur optimisme… même s'il use toujours de quelques artifices.

C'est dans le domaine de l'ingénierie logicielle que l'IA de la filiale de Google expose ses talents. Et si, jusqu'à maintenant, les expérimentations, et même quelques produits commerciaux, se limitaient tout au plus à savoir implémenter un algorithme, c'est-à-dire le convertir en code exécutable, celle-ci franchit une étape majeure puisqu'elle se révèle capable de « comprendre » un problème qui lui est posé, d'en rechercher les solutions envisageables et, enfin, de développer le programme correspondant.

La validation d'AlphaCode a eu lieu sur Codeforces, une plate-forme ouverte populaire parmi les amateurs, sur laquelle des dizaines de milliers de participants viennent régulièrement exercer leurs compétences dans des compétitions amicales, sur des séries de questions informatiques, formulées en anglais et qu'il faut résoudre dans un temps déterminé. Une simulation des propositions concoctées par l'intelligence artificielle de DeepMind en réponse à une dizaine de ces défis aboutit à un score qui, sans être exceptionnel, s'avère tout à fait honorable, vers le milieu du classement général.

Le fonctionnement de l'automate est, dans son principe, relativement classique. De manière similaire à la démarche qu'adopterait un individu, il s'appuie, en amont, sur un entraînement de ses modèles d'apprentissage automatique en deux phases, l'une focalisée sur la découverte d'un vaste échantillon de code (issu de GitHub) et l'autre portant spécifiquement sur les challenges précédemment organisés sur Codeforces, dans un but d'affinage des mécanismes privilégiés de traitement des énigmes soumises.

Une fois ces « connaissances » acquises, il appréhende un problème inédit en élaborant, par équivalence, un très grand nombre de solutions potentielles. Une dernière opération de regroupement et de filtrage permet alors d'extraire celles qui paraissent les plus prometteuses et les transmettre pour évaluation finale. Cette faculté de générer et tester une multitude d'options plausibles ne relève certes pas de l'intelligence, mais la sélection qui suit est, elle, déjà plus assimilable à une approche de pensée critique…

En conclusion, je ne sais pas si une machine émulera un jour les capacités de notre cerveau et il est certain que nous en sommes encore très loin. Toutefois, les progrès de l'IA sont réels et constants, au point de pouvoir prendre en charge des questions de plus en plus complexes, avec des résultats susceptibles de rivaliser avec nos méthodes humaines. C'est bien là ce qui compte, et qui laisse désormais entrevoir l'émergence de véritables robots concepteurs et créateurs de logiciels (au grand dam de ceux qui persistent aveuglément à vouloir enseigner la programmation à tous les enfants).