Stéphane Mallat, CNRS Éditions / De vivr voix (Les grandes voix de la recherche)
Suivre un cours de Stéphane Mallat est toujours un enchantement. Il est toujours jeune, dynamique, affable et l’on sent immédiatement que la passion de son sujet l’habite constamment. Ajoutez à cela qu’il utilise toujours craie, tableau noir et éponge et que tout passionné de mathématiques se retrouve alors renvoyé dans ses années d’études où, jeune élève, il entrait avec émerveillement dans le monde lumineux des mathématiques abstractions de la réalité.
Avec ce petit opuscule Mathématiques de l’intelligence pas si artificielle le lecteur se retrouve happé de même manière dans un parcours rapide très intuitif au sein de des mathématiques de l’IA au gré de son propre parcours d’homme de science et d’entrepreneur. Le livre se lit très facilement – Stéphane Mallat est également un pédagogue hors pair – et ce ne sera que l’affaire d’une soirée pour découvrir la malédiction de la grande dimension, la nécessité des descriptions parcimonieuses des mondes complexes en raison de leurs structures profondes, l’efficacité des ondelettes et autres bandelettes pour faire émerger les structures cachées de la complexité, l’impudente efficacité des réseaux de neurones doté d’un nombre gigantesque de paramètres pour produire statistiquement la meilleure réponse à la question posée, que celle-ci soit la reconnaissance de l’image d’un chat plutôt qu’un chien, ou la réponse textuelle au prompt envoyé à Claude ou à ChatGPT. Pour le dire plus trivialement, la complexité, que l’on peut assimiler à des univers dotés de très grandes dimensions, ne peut s’aborder que par de très grands calculs sur de très grandes données pour ajuster de très nombreux paramètres. Rien d’artificiel en effet dans tout cela, juste un résultat patiemment construit. Une nouvelle statistique de la complexité. Rien d’intelligent dans tout cela non plus, en tous les cas pas au sens de l’intelligence humaine telle qu’elle est définie dans l’encyclique Magnificat Humanitas. C’est d’ailleurs ce que l’on peut conclure en lisant une des remarques faite par Stéphane Mallat : « un bébé a besoin de beaucoup moins de données qu’un réseau de neurones profond pour apprendre le langage ».
On peut se demander si commencer à appeler l’IA une SC, Statistique de la Complexité, ne serait pas une première mesure pour remettre plus de raison et moins d’idéologie dans les usages et développements futurs de cette nouvelle technologie ?
