Isaac Asimov, intelligence artificielle et éducation.

En 1940, Isaac Asimov, l'un des pères fondateurs de la science-fiction, créa ce qui restera dans l'histoire comme les 3 lois de la robotique. Ces 3 principes ont depuis inspiré de nombreuses oeuvres de fiction aussi bien dans la littérature que dans le cinéma.

Terminator en 1984, AI en 2001 ou encore I Robot sorti en salle 3 ans plus tard puisent allègrement dans les univers imaginés par les auteurs de science-fiction du milieu du XXème siècle et il ne s’agit là que de quelques exemples parmi des milliers.

Pour ceux qui ne seraient pas familier avec ces lois, voici les grands principes qu’ils édictent:

1 - un robot ne peut porter atteinte à un être humain, ni, en restant passif, permettre qu'un être humain soit exposé au danger
2 - un robot doit obéir aux ordres qui lui sont donnés par un être humain, sauf si de tels ordres entrent en conflit avec la première loi
3 - un robot doit protéger son existence tant que cette protection n'entre pas en conflit avec la première ou la deuxième loi

Comme cela semble être de plus en plus souvent le cas, la réalité a fini par rattraper la fiction. Des avancées ahurissantes ont été faites dans le domaine de la robotique, mais ce qui est plus frappant encore ce sont les percées observées dans le domaine de l’intelligence artificielle, au point que nombre d’institutions, publiques et privées, s’interrogent sur la portée de telles innovations ainsi que sur leurs conséquences socio-économiques, notamment dans le domaine de l’emploi.

En théorie toute tâche pouvant être décomposée en une série d’instructions simples, hiérarchisées et réplicables peut être effectuée au moins aussi bien par un “robot” que par un humain.

Et ce n’est qu’un début.  

Le domaine du machine learning (ou apprentissage automatique), champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' « apprendre » à partir de données, c’est à dire la capacité de s’améliorer par eux-même au fil du temps, ne cesse de progresser.

Les machines ne fatiguent pas, elles n’ont pas d’égo, ne sont pas soumises aux biais liés à l’affect ou aux émotions, elles ne sont pas intéressées. Elles accomplissent simplement ce pourquoi elles ont été programmées et possèdent maintenant la capacité de déterminer par elles-même les moyens de le faire de la manière la plus efficace possible.

L’intelligence artificielle est donc le fruit le plus récent (comme l’ont été avant elle, le travail à la chaîne ou l’industrialisation des moyens de production) d’une quête toujours plus poussée d’efficience et de rentabilité, alimentée par un système capitaliste tourné vers le profit et le rendement. Le recours à des processus automatisés et des ressources mécanisées permet de réduire le coût marginal de production et augmenter aussi bien le rendement que le profit.

Dans la mesure où, à l’heure actuelle, innovation technologique et capitalisme sont intimement liés (la quête de rendement motive et finance l’innovation), ne serait-il pas nécessaire d’édicter un ensemble de règles similaires à celles imaginées par Asimov dans le but d’encadrer les objectifs et procédés du système capitaliste?

Une sorte de capitalisme éthique dont les 3 lois pourraient être :

1 - le capitalisme ne peut porter atteinte à un être humain, ni, en restant passif, permettre qu'un être humain soit exposé au danger
2 - le capitalisme doit obéir aux ordres qui lui sont donnés par la société civile, sauf si de tels ordres entrent en conflit avec la première loi
3 - le capitalisme peut protéger son existence tant que cette protection n'entre pas en conflit avec la première ou la deuxième loi

Il ne s’agit là que d’une idée, une suggestion, au mieux perfectible, au pire saugrenue.

Mais revenons un instant à Asimov.

Ce dont on parle moins s’agissant de son oeuvre concerne l’ajout quelques années plus tard d’une loi zéro qui dispose qu’ un robot ne peut pas porter atteinte à l'humanité, ni, par son inaction, permettre que l'humanité soit exposée au danger.

L’équivalent économique de cette loi serait donc : le capitalisme ne peut pas porter atteinte à l'humanité, ni, par son inaction, permettre que l'humanité soit exposée au danger.

Quelle idée séduisante.

Les craintes suscitées par l’arrivée sur le marché de machines qui seraient en mesure de remplacer les êtres humains, suscitent, de manière compréhensible, un certain nombre de craintes, de revendications, voire de mobilisations.  Mais je pense qu’il est bon de rappeler que l’intelligence artificielle n’est qu’un outil dont il nous appartient d’encadrer l’utilisation. Il peut-être employé pour le meilleur... comme pour le pire. Je pense qu’il appartient à la collectivité de se l’approprier pour déterminer le meilleur usage que nous puissions en faire.

Tous ensemble.  

Prenons un exemple concret (et de taille) : l’éducation.

Je partage à bien des égards le point de vue de Seth Godin sur le système éducatif actuel. Je vous invite à prendre quelques minutes pour aller regarder son intervention sur le sujet dans le cadre des conférences TED. Je ne saurais rendre justice à sa thèse en quelques lignes mais si je devais la résumer en une phrase, voici ce que je dirais :

Le système éducatif actuel est un héritage du complexe industriel des 19ème et 20ème siècle dont le but est de former des travailleurs obéissants via, notamment, des process standardisés.

Seulement voilà, nous avons aujourd’hui plus besoin de personnes en mesure de résoudre des problèmes, de prendre des initiatives, de sortir du cadre lorsque cela s’avère nécessaire que de personnes qui attendent patiemment et exécutent. De nombreux défis nous attendent, nous disposons de ressources pour les relever mais nous avons besoin de personnes à même de mobiliser ces dernières à bon escient.

Le but de l’éducation serait donc selon moi d’encourager l’esprit d’initiative, d’apprendre la résolution des problèmes, le leadership, l’ingénierie de projet, la créativité… Apprendre aux générations de demain comment mobiliser les ressources dont ils disposent pour résoudre les défis auxquels ils devront faire face.

Chaque enfant est différent, possède des capacités, des talents ou des centres d’intérêt qui lui sont propre. Chacun d’entre eux devrait bénéficier d’un accompagnement personnalisé pour lui permettre de réaliser au mieux son potentiel, de suivre sa curiosité et ses envies, d’expérimenter et de découvrir quel sera le champs de sa contribution au sein de la société.

Bien évidemment il n’est pas possible de mettre un enseignant derrière chaque élève, c’est pourquoi je pense que l’intelligence artificielle pourrait avoir des applications de premier ordre dans le domaine de l’éducation. La résolution de problèmes, l’ingénierie de projet, au même titre que l’apprentissage de la lecture, des mathématiques ou des langues, sont des choses qui peuvent être décomposées en séries de progressions logiques, théorisées et donc confiées à des “machines”. Chaque enfant pourrait avancer à son rythme et bénéficier d’un accompagnement individualisé qui assurerait une progression optimale à chacun.

Cela ne signifie pas que l’apport humain dans l’enseignement n’a plus lieu d’être, il se concentrerait simplement sur des compétences dont l’acquisition repose sur l’interaction : le travail en équipe et la collaboration, le leadership, le développement de l’intelligence émotionnelle, la communication, l’art de philosopher…

Les enseignants pourraient animer des travaux de groupes qui viseraient à répliquer des situations problématiques auxquels les élèves ne manqueront pas de se retrouver confrontés et leur apprendre à les résoudre efficacement et collectivement.

Il est également possible, au fil des années, de leur soumettre des défis de plus en plus complexes, voire de leur offrir l’opportunité de se confronter aux challenges qui se présentent par exemple à un niveau local (repenser la mobilité dans leur quartier, encourager les initiatives citoyennes, imaginer des programmes de réinsertion…).

L’apparition de nouveaux outils liés à des innovations tels que le développement de l’intelligence artificielle nous offre l’opportunité de repenser le rôle de l’éducation. Devant l’éventail de possibilités qui s’offrent à nous, la question qui se pose est donc la suivante :

Quel est le but de l’éducation?

S’agit il de continuer, comme ce fut le cas durant le siècle dernier, à former des travailleurs qualifiés qui viendront grossir les rangs d’un système bien huilé mais dont les limites commencent à se faire sentir?

Ou bien n’aurions nous pas, au tournant du 21ème siècle, la possibilité de créer un système qui formerait des citoyens ouverts sur le monde, au courant des défis qui les attendent et équipés pour y répondre?

Il existe de plus en plus de start-up Edtech qui se concentrent majoritairement sur l’assistance au corps enseignant dans des domaines variés allant de l’aide au tutorat jusqu’au suivi et à l’optimisation des dépenses.

Certaines d’entre elles commencent à explorer les possibilités offertes par l’intelligence artificielle. C’est le cas par exemple d’Edwin, qui propose des programmes de préparation aux certifications en langue telles que le TOEIC ou le TOEFL en combinant l’accompagnement par des tuteurs “humains” avec un suivi personnalisé et optimisé via une solution reposant sur l’intelligence artificielle.

Cependant les start-ups que j’ai découvert durant mes recherches se cantonnent bien souvent au développement de solutions destinées à être utilisées en complément du système existant. Elles ne constituent que des outils supplémentaires à disposition des institutions historiques qui choisiront, ou non, de les utiliser.

Ce faisant elles n’offrent, au mieux, qu’une amélioration itérative de la situation alors que personnellement je m’interroge sur la possibilité d’un changement total de paradigme.

Je trouve le sujet d’autant plus intéressant qu’il offre des perspectives encourageantes pour résoudre l’un des défis majeurs à l’heure actuelle, à savoir l’accès à l’éducation à travers le monde et notamment dans les pays en développement.

Une solution basée sur l’intelligence artificielle, a fortiori si celle-ci est hébergée en ligne (cloud-based artificial intelligence), présenterait l’avantage de pouvoir être déployée à grande échelle. Elle ne nécessiterait pas la présence d’opérateurs humains, une fois passé le lancement du projet, à savoir lorsque les populations locales auront été équipées et formées à utiliser ces outils. Chacun serait en mesure d’avancer à son rythme et au mieux de ses capacités grâce un accompagnement progressif et personnalisé.

Se pose alors la question de savoir comment offrir accès à ces outils au public visé.

La fondation Raspberry Pi a vu le jour en 2009 avec pour objectif de promouvoir l'étude de  manière ludique de l'informatique dans les écoles. Dans le but de pouvoir déployer leurs activités à grande échelle, cette association caritative à créé en 2011 un incroyable ordinateur low cost de la taille d'une carte de crédit qui se connecte sur votre téléviseur ou sur n'importe quel autre dispositif d'affichage. Il existe plusieurs modèles vendu pour un prix compris entre 25$ et 35$.

Le projet a rencontré un succès tel que les géants de la technologie ont fini par s’y intéresser, à l’image de Google qui a créé une plateforme dédiée au RasPi appelée Coder, dont le but est de permettre aux enfants d’apprendre à coder pour le web directement depuis leurs Raspberry Pi.

Les outils existent. Les ressources sont disponibles. Se posent simplement la question de savoir ce que nous déciderons d’en faire.

Je me suis livré à un petit calcul, encore une fois sans doute tout à fait saugrenu, mais que je trouvais intéressant.

En 2017, le total estimé des investissements early stage dans les start-ups en phase de levée de fonds était de 70.18 milliards de dollars. Le nombre de projets financés à partir de cette enveloppe, selon Crunchbase, était de 7 187. Cela signifie que l’investissement moyen par projet en 2017 était d’un peu de plus de 9.7 millions de dollars.

Cambridge Associates, un cabinet d’investissement basé à Boston a compilé et analysé les retours sur investissement de 27 259 start-ups entre 1991 et 2010. La moyenne des projets considéré comme ayant échoué, c’est à dire n’ayant pas permis aux investisseurs de récupérer leur mise initiale, était de 60%.

Ces chiffres sont bien évidemment à prendre avec beaucoup de recul dans la mesure où il s’agit d’estimations, de moyennes, dont certaines se basant sur des données ayant quelques années.

Malgré cela si l’on considère que 60% des 7 187 projets financés en 2017 ont, ou sont destinés, à échouer, cela signifie que près de 585 millions de dollars ont été investis dans des projets qui n’ont pas atteint leurs objectifs.

Afin de dresser un portrait relativement complet de l’état des investissements à l’heure actuelle, il est sans doute bon de rappeler quelles sont les industries ayant levé le plus de fonds en 2018. D’après le rapport publié par KPMG concernant le 3ème trimestre 2018, l’industrie du logiciel domine encore largement suivie par le secteur de l’énergie, la pharmacologie et les biotechnologies.

Il semblerait également que la mobilité urbaine fasse partie des secteurs ayant le vent en poupe avec un total de 159 projets financés au troisième trimestre 2018 pour un montant de 22.1 milliards de dollars soit un peu moins de la moitié des investissements globaux sur la période (52 milliards de dollars). Cela regroupe un grand nombre de typologies de projets allant des véhicules autonomes à l’explosion des scooters électriques.

Je suis particulièrement conscient du fait que mes estimations sont grossières et biaisées (une entreprise considérée comme un échec du point de vue de l’investissement financier, à savoir qu’elle n’a pas fourni un retour sur investissement satisfaisant, est-elle vraiment un échec?). Mais ce rapide calcul a le mérite de nous fournir des ordres de grandeur et une idée des sommes en jeu.

Imaginons maintenant que la moitié des 585 millions évoqués précédemment aient été investi dans un dispositif visant à équiper les enfants dans des pays en développement. Si l’on estime à 100$ le prix de l’équipement par enfant, en utilisant par exemple les solutions proposées par la fondation Raspberry Pi, il serait envisageable d’aider plus de 2.9 millions d’enfants.

Le calcul est peut-être faux, peut-être saugrenue, mon approche est sans doute beaucoup trop simpliste. Mais j’espère qu’elle a au moins le mérite de soulever des questions et peut-être de nous faire prendre conscience que les ressources nécessaires à la résolution d’un certain nombre de grands défis sont souvent déjà en notre possession. Il nous appartient d’apprendre à les mobiliser correctement.

Je serais ravi d’avoir vos impressions, vos retours, vos idées sur cet article.

N’hésitez pas à me faire part de vos réflexions dans les commentaires.