Thierry Dutoit, voix off : Ça pose aussi des questions fondamentales sur ce que nous sommes. Quand on voit ce qu’une machine est capable de faire, on se demande si nous ne sommes pas des perroquets probabilistes aussi, dans une certaine mesure ».
L’idée de la singularité, c’est-à-dire le moment où les machines vont devenir tellement intelligentes qu’elles vont s’auto-programmer elles-mêmes et la vitesse d’évolution de l’IA va devenir exponentielle et, à un moment donné, explosive.
C’est une arme de guerre en fait, une arme de manipulation de masse. C’est terrible.

Aurélien Luz : Bonsoir et bienvenue dans Les Voix de l’IA, le podcast qui décrypte pour vous l’univers de l’intelligence artificielle avec des experts.
Je suis Aurélien, je serai à nouveau votre hôte ce soir. Et ce soir, nous avons l’honneur de recevoir Thierry Dutoit, professeur ordinaire à l’université de Mons, président du centre Numédiart [1], mais également et surtout cofondateur de l’Institut interuniversitaire TRAIL, le Trusted AI Lab [2], bref, un vrai passionné d’innovation, tourné vers le présent mais aussi vers l’avenir.
Professeur Dutoit, bonsoir. Merci d’avoir accepté notre invitation.

Thierry Dutoit : Bonsoir. Merci de m’avoir invité.

L’entretien d’embauche

Aurélien Luz : Avant de commencer notre discussion autour de l’IA, je vous propose une nouvelle séquence qu’on a appelée l’entretien d’embauche. On va démarrer un timer de trois minutes, vous aurez trois questions, donc plus ou moins une minute par réponse. Le but c’est de vous connaître un peu mieux avant de se lancer dans le vif du sujet de l’IA ensemble.
Vous êtes prêt ? Super. On peut lancer le timing.
Première question : quelle est votre ville de naissance et votre ville de cœur ?

Thierry Dutoit : Je suis né à Belœil dans le Hainaut, je dirais que ma ville de cœur c’est Lombise, là où j’habite maintenant, un petit village merveilleux, près de Pairi Dalza, où j’ai une petite maison.

Aurélien Luz : Deuxième question : pourquoi avoir choisi l’ingénierie électrique lors de vos études et il nous reste deux minutes trente pour les deux questions qui restent.

Thierry Dutoit : C’est une très bonne question. J’ai toujours été passionné par l’idée de construire des machines qui créent. Dans mon jeune temps, j’ai créé un synthétiseur, j’ai construit de toutes pièces un synthétiseur avec plein de petites cartes électroniques. J’ai été beaucoup aidé par mon grand-père, pour faire cela, qui n’y connaissait rien, comme moi, on s’était mis à deux. Et puis j’ai voulu prolonger ça, j’ai voulu comprendre comment ça marche et je me suis dit que le meilleur moyen c’était de devenir ingénieur civil. J’ai appris beaucoup de choses et j’ai eu la chance, dans mon parcours universitaire, de rencontrer un professeur qui est décédé maintenant, qui m’a poussé à faire non pas de la synthèse musicale parce qu’il n’y a pas beaucoup d’entreprises qui font ça en Belgique, par contre de la synthèse de la parole. Donc, très vite, je me suis retrouvé à partir étudier les algorithmes d’intelligence artificielle qui permettent de faire parler une machine. J’ai fait mon travail de fin d’études dans ce domaine-là, j’ai fait une thèse là-dessus, j’ai poursuivi, j’ai créé un groupe de recherche, puis j’ai contribué à créer une entreprise qui s’appelle Acapela [3]. C’est une branche de l’IA qui est très particulière, celle qui est reliée à la parole. La parole c’est une capacité fondamentale de l’être humain, qui est tout à fait liée à l’intelligence. En créant des machines qui parlent, j’ai mis les mains dans le cambouis à ce moment-là. À l’époque, je dirais que c’était l’IA d’avant, l’IA d’avant l’IA d’aujourd’hui.

Aurélien Luz : Il vous reste une minute douze, votre timing est plutôt pas mal pour la troisième et dernière question avant de rentrer dans le vif du sujet : si vous deviez expliquer à quelqu’un votre métier maintenant, qu’est-ce que vous lui répondriez ?

Thierry Dutoit : Mon métier, maintenant, c’est plutôt un métier de coordination de groupes de recherche. J’essaye de motiver les gens pour faire des choses. J’essaye aussi, et ça prend beaucoup de temps, de trouver des sous pour faire les choses. Pour faire de la recherche, aujourd’hui, il faut obtenir des crédits et les crédits sont de plus en plus difficiles à obtenir. Il faut déposer de plus en plus de projets, passer de plus en plus de temps à écrire des rapports, malheureusement, c’est le côté administratif parfois rébarbatif. J’ai la chance de travailler dans un labo où je suis entouré de jeunes chercheurs, des gens qui sont tous motivés, qui ont tous la niaque pour essayer de trouver des choses intéressantes dans le domaine des applications de l’IA, notamment dans le domaine médical. Nous travaillons beaucoup en cardiologie, par exemple, mais nous travaillons aussi pas mal dans le domaine de l’IA en lien avec la réalité augmentée, le lien entre la réalité virtuelle et l’IA qui est en train de beaucoup se développer.

Aurélien Luz : Super. Défi plus que réussi, il reste presque dix secondes, donc bien joué.
Je vous propose, du coup, de foncer tout droit dans l’IA ensemble, dès maintenant, et de commencer par parler du TRAIL, on vient d’en parler je pense que vous l’avez dit sans le citer, le Trusted AI Lab. Pour ceux qui ne connaissent pas, c’est un centre qui mutualise la recherche – si je ne dis pas de bêtises, que j’ai bien fait mes recherches – de cinq universités, de quatre centres de recherche et surtout, qui a été lancé en 2020, ce qui a vraiment attiré mon attention parce que, finalement, c’était il y a six ans. Ma première question, vous venez d’en parler en deux mots : pour vous, et je pense que vous y avez déjà répondu, quelle est la différence entre l’IA d’il y a six ans et l’IA en 2026 ?

Thierry Dutoit : Il y a énormément de différences. Le grand public a été sensibilisé à l’IA en novembre 2023, avec l’arrivée de ChatGPT qui a vraiment changé beaucoup de choses pour la plupart des gens, mais l’IA existe depuis très longtemps. L’IA a été inventée dans les années 50. Il y a eu plein de développements successifs. Il y a eu ce qu’on a appelé des étés et des hivers de l’IA, c’est-à-dire qu’il y a eu des moments où les gens ont cru qu’on allait arriver à des solutions intéressantes et puis ça n’a pas été le cas, c’est retombé en désuétude et puis c’est revenu plusieurs fois.
L’IA que j’ai connue dans ma carrière, c’est ce qu’on appelle l’IA symbolique, ça s’appelle aussi parfois, les Anglais appellent ça Vanilla AI, « l’IA à la vanille », donc l’IA d’avant, celle pour laquelle on devait expliquer aux machines tout ce qu’elles devaient faire.
Si je voulais cadrer ça, je dirais que l’intelligence est liée à la connaissance et il y a deux types de connaissance : il y a des connaissances qu’on apprend par soi-même et des connaissances qu’on apprend parce qu’on vous les apprend.
Les connaissances qu’on apprend par soi-même : par exemple, tout le monde sait rouler à vélo, on a appris tout seul. On a beau nous dire qu’il faut appuyer sur une pédale à gauche, sur une pédale à droite, ce n’est pas pour ça qu’on sait rouler à vélo. Rouler à vélo ça veut dire garder son équilibre et ça s’apprend tout seul et ça meurt avec soi d’ailleurs : ce n’est pas parce que je sais rouler à vélo que mon fils sait rouler à vélo, il a appris à rouler à vélo tout seul.
Donc cette connaissance-là, par l’apprentissage personnel, est quelque chose qui était fermé à l’IA jusqu’à récemment. L’IA n’était pas capable de faire ça.
Par contre, comme on n’a pas été capable d’apprendre aux machines à apprendre toutes seules, on avait appris aux machines à apprendre par l’intermédiaire d’experts extérieurs qui expliquaient aux machines comment il fallait résoudre les problèmes. C’est ce que j’ai fait dans ma thèse quand j’ai créé un système de synthèse vocale à l’époque. On devait écrire toutes les lignes de code pour expliquer à la machine comment on parle, comment on lit un texte, comment bonjour n’est pas « bon, j, o, u, r », c’est « bon, jour », comment on transcrit phonétiquement, comment on crée de l’intonation, comment on crée des signaux vocaux qui s’apparentent à de la parole humaine. Tout cela devait être décrit par un homme, par un être humain bien sûr. C’est l’IA liée aux connaissances non pas par l’expérience mais par l’apprentissage l’humain.
Le summum de cette époque-là a été, par exemple, Deep Blue [4] qui bat Garry Kasparov en 1996. Tout le monde applaudit et on considère que c’est le summum, la quintessence de l’intelligence artificielle de l’époque, mais c’est de l’intelligence artificielle symbolique : tout est écrit et le seul avantage de la machine c’est d’aller beaucoup plus vite en fait.
Depuis 2012, il y a eu une révolution majeure en intelligence artificielle qui est l’intelligence artificielle par l’apprentissage automatique : on ne décrit plus les solutions, on décrit les problèmes. On montre aux machines, on donne des photos, on fait écouter de la parole et on laisse les machines trouver toutes seules comment elles peuvent résoudre le problème. Ça a été possible avec l’explosion des données, l’explosion des capacités de calcul et de nouveaux algorithmes sont arrivés avec ce qu’on appelle les réseaux de neurones profonds [5]. Ça a ouvert tout un champ de l’intelligence artificielle qui est vraiment fort différent, sur lequel on a beaucoup travaillé depuis 2012.
On parlait de l’arrivée de TRAIL en 2020. TRAIL est né de ça en fait, est né de cette mouvance-là, cette arrivée d’une nouvelle intelligence artificielle qui a littéralement bouleversé plein de choses.
Aujourd’hui, il n’y a pas une journée sans qu’on entende parler d’intelligence artificielle à la radio ou à la télévision, tout le monde est baigné là-dedans.
En 2018, 2019, 2020 sont arrivés les grands modèles de langage [6]. Peu de gens ont été conscients de cela, c’est arrivé vraiment au grand public en 2023 parce que là, tout à coup, les grands modèles de langage ont été associés à des machines qui permettent de les interroger.

Aurélien Luz : Une forme différente, notamment avec ChatGPT, c’est comme parler sur Messenger avec un ami.

Thierry Dutoit : C’est tout à fait différent. Là, ce sont juste des machines qui digèrent du texte et qui sont capables, étant donné une phrase, de prédire le mot suivant, et le mot suivant, etc., d’une manière qui paraît intelligente. En fait, ce sont juste des perroquets probabilistes, mais ça pose aussi des questions fondamentales sur ce que nous sommes. Quand on voit qu’une machine est capable de faire cela, on se demande si nous ne sommes pas des perroquets probabilistes aussi, dans une certaine mesure.

Aurélien Luz : Tout à fait.

Thierry Dutoit : Notre connaissance s’est aussi nourrie de tout ce qu’on a lu, tout ce qu’on a appris, tout ce qu’on nous a dit, etc., nous avons emmagasiné tout cela sans nous en rendre compte et quand on nous pose une question, nous sommes capables de restituer des choses. On est capable de penser par soi-même, bien sûr, mais ça pose la question, finalement, de ce qu’est penser. Est-ce qu’on serait capable de penser si on ne nous avait pas induits à ça, si on ne nous avait pas éduqués à ça. Est-ce qu’un être humain lâché dans la nature serait capable de penser comme nous ? C’est difficile à dire.

Aurélien Luz : Tout à fait. C’est presque de la philosophie pour savoir où est la valeur, la connaissance.

Thierry Dutoit : Qu’est-ce qu’un être humain ? Ça pose plein de questions.
À chaque fois que l’IA a fait un bond en avant, ça a posé des questions sur ce que nous sommes et c’est ce que je trouve passionnant dans mon métier. On se demande où ça va s’arrêter, où la machine va s’arrêter, et ça fait un peu peur, aussi, parce que ça a été tellement vite. On entend beaucoup dire, il y a des spécialistes en IA partout dans le monde qui disent que ça va trop vite, Yoshua Bengio [7] .

Aurélien Luz : Manque de contrôle d’après vous, alors.

Thierry Dutoit : Manque de contrôle. Ça va tellement vite que les autres composantes sociales et humaines n’ont pas le temps de s’adapter, les gens ne s’adaptent pas assez vite, la loi ne suit pas, l’économie risque d’être bouleversée par l’arrivée de toute cette IA. On a entendu parler, il n’y a pas longtemps, de Proximus [Entreprise belge de télécommunications, NdT] qui licencie 1 000 personnes pour devenir plus efficace en utilisant de l’IA. Ça pose beaucoup de questions sachant que tous ces gains en productivité vont servir à des entreprises qui sont, pour la plupart, ailleurs qu’ici. Les redistributions de richesses ne seront pas nécessairement faites de façon équitable partout.

Aurélien Luz : Quand on parle d’équité, une question me vient. On parle beaucoup de fracture numérique, on parle d’équité : est-ce que nous sommes tous égaux face à la technologie, ça va trop vite pour nous, alors que je pense que vous et moi, moi qui suis né dans la technologie, né avec un PC devant moi à quelque chose près, j’ai déjà peut-être plus de facilité à accéder à ce genre de technologie ? Mais, lorsqu’on parle d’intelligence artificielle, on parle de révolution technologique et, pour un public déjà en fracture numérique, n’avez-vous pas peur que ça accentue cette fracture ? Il y a finalement un côté très accessible dans la forme de l’IA, mais, malgré tout il faut la comprendre, il ne faut pas simplement lui poser une question sinon je pense qu’il y a un problème dans la manière d’accéder à l’information, la manière de la prendre en soi, de l’apprendre. Est-ce que, d’après vous, cela ne peut pas créer une fracture encore plus grande que celle qui est déjà en place maintenant ?

Thierry Dutoit : Il y a des développements de l’IA actuelle qui tendent à réduire la fracture numérique, précisément les chatbots qui permettent à tout un chacun d’accéder à de l’information de manière relativement naturelle, alors qu’avant il fallait, dans une certaine mesure, formater son cerveau pour parler à la machine avec le langage qu’elle attendait, maintenant on lui parle de façon complètement naturelle. D’ailleurs, maintenant, des chatbots se développent de façon purement orale, il n’est même plus nécessaire de taper du texte. C’est le côté démocratisation dans l’utilisation de l’IA.
Par contre, le côté fracture numérique se crée plutôt entre pays. C’est-à-dire, en gros, ce sont la Chine et les États-Unis qui tirent l’IA aujourd’hui, les grands développements. Bien sûr, d’entrée, nous menons des recherches pour appliquer l’IA dans différents domaines, mais les grands modèles, ce qu’on appelle les grands modèles de langage, les grands modèles fondateurs, foundation models [8], ceux qui reconnaissent toutes sortes de choses sur les images, ceux qui sont capables de reconnaître toutes sortes de choses en paroles, tous ces grands modèles-là sont entraînés sur d’énormes quantités de données, avec des capacités de calcul gigantesques, on parle de centaines de millions de dollars pour entraîner des modèles, tout cela n’est pas accessible chez nous, ce n’est même pas accessible dans les universités, ce n’est plus accessible que par les grandes entreprises américaines et chinoises. Donc là il y a une espèce de monopole de fait qui se crée et qui est dangereux parce que ces gens n’ont pas de limites. Ils avancent à la vitesse maximale.

Aurélien Luz : Puisque l’intérêt unique est financier.

Thierry Dutoit : C’est de gagner de l’argent, tout à fait.

Aurélien Luz : Pourquoi pensez-vous que ça n’est pas chez nous ? Est-ce que c’est un problème de financement pur et dur ? Est-ce que ce serait la seule raison pour laquelle ça ne peut pas arriver chez nous ? Pas assez de capitaux proportionnés face à cette mission ?

Thierry Dutoit : C’est difficile à dire. Il y a vraiment une nécessité de capitaux gigantesques. Il y a aussi une autre chose : les grandes entreprises américaines – Meta, Microsoft, Google –, peut-être sans le savoir, mais ça m’étonnerait, ont développé les réseaux sociaux et toute cette centralisation d’informations numériques qui a été réalisée aux États-Unis et, du coup, en Chine en parallèle, a conduit à ce que ces entreprises aient accès à ces données.

Aurélien Luz : Donc puissent les exploiter.

Thierry Dutoit : C’est donc facile, pour elles, d’exploiter des données dont elles disposent, même si ce n’était pas prévu à la base.
Il y a aussi toute la question de l’exploitation illicite des données. On sait que les grands modèles de langage vont piocher dans des textes qui sont sous licence, tous les ayants droit se retrouvent aujourd’hui avec des problèmes colossaux de défense de leurs droits.
Il y a ce qu’on appelle l’opt-out, je ne sais pas si vous avez entendu parler de ça. Pour l’instant, en Europe, si vous ne voulez pas que vos créations numériques soient utilisées par l’IA, vous devez le dire, vous devez le signaler quelque part, d’ailleurs, on ne sait pas très bien où, mais on doit le signaler quelque part. Cela est tout à fait paradoxal parce que, normalement, ça devrait être l’inverse : les entreprises qui veulent utiliser vos données devraient vous le demander, c’est comme ça que ça devrait se passer.

Aurélien Luz : Une évolution qui pourrait peut-être arriver.

Thierry Dutoit : J’espère, parce que ce n’est pas du tout normal. Si on laisse les entreprises utiliser des données qui ne leur appartiennent pas, sans devoir demander aux ayants droit de ces données, les ayants droit risquent de voir leurs revenus diminuer progressivement et on risque, un jour, qu’il n’y ait plus d’ayants droit, c’est-à-dire qu’on n’ait plus d’artistes. Ces gens vivent de leurs droits, donc, si on leur prend leurs droits, un jour il n’y aura tout simplement plus d’artistes et c’est dramatique pour tout le monde, c’est clair.

Aurélien Luz : Ce qui m’a interloqué dans ce que vous venez de dire, c’est l’aspect données. C’est vrai que quand j’étais à l’université il y a maintenant un peu plus de dix ans, quand j’ai commencé à l’Unif, on parlait énormément de data et c’est vrai que c’était déjà un peu une vague. Je suppose que dans votre secteur c’était quelque chose de très connu, mais pour moi, Moldu à l’époque, qui n’y connaissais pas grand-chose et qui ne s’y intéressais pas forcément, j’ai entendu beaucoup parler de données. Je trouve très intéressant de remarquer que le centre du sujet, sur lequel vous rapportez l’intelligence artificielle, c’est finalement la donnée qui est vraie, sur laquelle on se base, sur laquelle l’IA vient s’entraîner. Je trouve assez intéressant d’observer que l’importance de la data, dont on parlait il y a à plus de dix ans, se repère encore maintenant avec ces nouvelles technologies.

Thierry Dutoit : C’est la clé de tout. C’est pour cela que les Américains et les Chinois sont en avance.
En Europe, nous essayons de protéger les données médicales. Dieu merci, en Europe, nous avons des lois pour la protection de la vie privée plus fortes qu’ailleurs, donc les hôpitaux refusent, bien évidemment, de libérer tout un tas de données médicales, même anonymisées, on ne peut pas faire ça. Tout un tas de processus sont en cours pour permettre quand même à des entreprises d’accéder à des données localement, de créer des modèles dans les hôpitaux, pour que ces modèles communiquent entre eux pour créer des modèles de plus en plus intelligents, pour permettre aux médecins de bénéficier de l’IA, ce qui est quand même très important, sans libérer de façon systématique, pour tout usage possible, les données en question.
En Europe, on est en train de créer des data spaces [9], des espaces d’échange de données pour des applications bien spécifiques, qui ne lâchent pas le contenu complet des données. Les gens se mettent d’accord entre eux pour s’échanger des données, pour des buts bien spécifiques, sans que les données deviennent publiques. Le data space est une espèce d’intermédiaire entre la donnée privée et la donnée publique, c’est semi-privé, semi-public.

Aurélien Luz : C’est peut-être une forme un peu réaliste finalement.

Thierry Dutoit : Oui. C’est comme ça que ça devrait se passer, certainement.

La parole aux jeunes – La Podcasterie

Aurélien Luz : Avant de passer à la question suivante je vous propose une petite séquence qui s’appelle « La parole aux jeunes ». On a demandé à un jeune de vous poser une question, on lui a expliqué qui vous êtes. Vous allez voir la vidéo. Je vous invite à écouter la question et à y répondre, tout simplement.

Voix off : Bonjour Monsieur. Actuellement on parle beaucoup de l’intelligence artificielle. Je voulais savoir, concrètement, ce qu’est l’intelligence artificielle.

Thierry Dutoit : C’est difficile de répondre à cette question. L’intelligence artificielle ce sont plein de choses. On pourrait dire, de façon résumée, que l’intelligence artificielle c’est la capacité des machines à réaliser des tâches très difficiles, qu’on associe, jusqu’à une certaine période, à l’être humain, qui sont censées ne pouvoir être résolues que par l’être humain.
Jusqu’à récemment, jusqu’à il y a dix ans, on pensait que la capacité à comprendre la parole et à s’exprimer oralement était une capacité humaine et ça ne l’est plus, puisque, aujourd’hui, les machines parlent très bien, imitent les voix de personnes connues, d’ailleurs il y a évidemment plein de dangers autour de ça. Les capacités de la machine avancent, ce qu’on considère comme étant humain, réservé aux humains recule de plus en plus. C’est un petit peu le front d’évolution de l’IA aujourd’hui.
D’une manière générale, l’IA c’est aussi la capacité des machines à apprendre seules, apprendre toutes seules à résoudre des problèmes, c’est l’IA d’aujourd’hui. Comme je l’ai expliqué tout à l’heure, l’IA a beaucoup évolué, on est passé de l’IA symbolique à l’IA par apprentissage automatique, donc, aujourd’hui, on a des machines qui apprennent toutes seules à résoudre des problèmes que nous ne savons pas résoudre, ce qui est génial en soi.

Aurélien Luz : Utilisée dans certains contextes.

Thierry Dutoit : Bien sûr, à condition de les utiliser correctement. Si c’est pour faire des deepfakes, c’est nul, mais si c’est pour aider au diagnostic médical c’est génial ! Si c’est pour aider à trouver des nouvelles molécules pour soigner les gens, c’est génial.

Aurélien Luz : Quand vous parliez d’IA dans nos échanges avant cette interview, vous m’avez dit une phrase qui m’a marqué, je l’avais notée en gras et je voulais vous interroger, aller peu plus loin que ce que vous aviez dit. Vous avez parlé d’un mariage entre les mots et les nombres, ça m’a interpellé ! Qu’est-ce que c’est d’après vous ?

Thierry Dutoit : C’est hyper intéressant. C’est un truc qui est intervenu en 2014 avec un gars de chez Google.
Comme je l’ai dit tout à l’heure, nous, êtres humains, nous avons beaucoup de connaissances parce qu’on nous les envoie, parce qu’on nous les donne, parce qu’on nous les explique. La connaissance par la parole, par la lecture, par l’école, toutes ces choses qu’on nous apprend, qu’on nous apprend par des mots et ces mots sont porteurs de sens. Notre cerveau est capable d’assimiler les mots et d’en déduire le sens qui est caché. Jusqu’en 2014, on pensait que c’était une tâche quasiment impossible à faire par une machine. Plein de gens se sont essayés à créer des dictionnaires, donc une liste de mots, et à associer à chaque mot tout un tas d’éléments de sens. Par exemple, des gens décrivaient le monde en disant « dans le monde il y a des tables, une table ça a des pieds, la table se trouve généralement près d’une chaise, une table ça sert à mettre des objets dessus, ça une couleur », décrire le monde sous forme de mots pour que les ordinateurs puissent accéder à la compréhension du monde. Plein de gens ont essayé de faire ça, ne sont jamais parvenus à le faire, trop compliqué. Expliquer à une machine comment fonctionne le monde, c’est trop compliqué, ce n’est pas possible, c’est impossible.

Aurélien Luz : C’est une infinité de couleurs, de formes ....

Thierry Dutoit : Il a donc fallu que la machine apprenne ça toute seule et, pour cela, il a fallu rendre les mots accessibles à la machine. Or, les mots sont juste des suites de caractères ASCII, ça ne veut rien dire en soi.
Des gens de chez Google à l’époque, en 2014, ont effectivement développé un truc qui s’appelle les prolongements lexicaux, qui sont des moyens, pour la machine, d’associer automatiquement des suites de nombres à des mots, ce qu’on appelle des vecteurs, les vecteurs sont des suites de nombres. Chaque vecteur est caractéristique d’un mot. Une fois qu’on a réalisé ce passage du mot, du symbolique, au numérique que sont les vecteurs, on a pu oublier les mots et travailler uniquement sur les vecteurs. Ces vecteurs ont des propriétés très étonnantes, par exemple le fait que des vecteurs qui sont proches dans cet espace vectoriel compliqué, donc des suites de mots qui sont proches, veulent dire plus ou moins la même chose. C’est donc à ce moment-là qu’on s’est rendu compte que les machines, automatiquement, étaient capables d’associer par exemple au mot « table » et au mot « chaise » des vecteurs qui soient proches, simplement parce que l’idée de table et l’idée de chaise ont quelque chose en commun. Les similitudes sémantiques entre mots se retrouvaient dans des vecteurs qui ont été créés automatiquement par des machines et ces machines ont été entraînées sur l’ensemble de l’Internet, donc des milliards de textes. Et simplement en regardant les proximités entre les mots, le fait, par exemple, que quand on parle d’une chaise on parle souvent d’une table et réciproquement, ça crée des associations. Les machines se sont dit « tiens, il y a des relations entre ces mots, je vais faire apparaître ces relations dans les vecteurs que je crée, que j’associe aux mots. » Aujourd’hui, on a donc ça pratiquement pour toutes les langues, en tout cas toutes les langues pour lesquelles on a beaucoup de textes disponibles sur Internet.
Cela a permis, du coup, de commencer à créer des modèles de langage à partir de 2014, qui sont apparus vraiment en 2017/2018, de là est né ChatGPT. Donc l’IA générative d’aujourd’hui, celle qui passe par le texte, date de 2014, cette invention géniale qui est le passage du symbolique au numérique, qui m’a surpris totalement. J’étais persuadé qu’on n’arriverait jamais à faire ça, parce que comprendre les mots restait vraiment une capacité humaine fondamentale.

Aurélien Luz : C’était la limite.

Thierry Dutoit : C’était ce que je considérais comme la limite inatteignable, qu’on n’atteindrait jamais. Comment fait-on pour qu’une machine associe une forme de compréhension à quelque chose qui est totalement symbolique, que sont des mots, et ces mots sont échangés entre êtres humains pour décrire le monde. C’est vraiment très difficile à faire.

Aurélien Luz : Du coup, votre limite a bougé et c’est un peu la dernière question que je voulais vous poser tout à l’heure, mais je vais vous la poser maintenant puisqu’on en parle. C’est un peu notre question classique ici dans Les Voix de l’IA, on finit l’interview par cette question, mais j’ai envie de la poser maintenant parce que c’était votre précédente limite. Notre dernière question est : quelle est actuellement la limite que, d’après vous, Professeur, l’intelligence artificielle ne devrait pas dépasser ? Parce que la vôtre, celle du passé, d’il y a dix ans, a été dépassée en fait.

Thierry Dutoit : Étant donné ce qui s’est passé, j’aurais tendance à dire que je ne vois pas de limite.

Aurélien Luz : Ce qui peut-être une crainte, qui est aussi la crainte de beaucoup de gens.

Thierry Dutoit : Bien sûr et c’est normal. Beaucoup de gens disent que les machines vont dépasser l’être humain, ce qui est déjà le cas dans beaucoup de domaines.
Il y a cette histoire qui a aussi beaucoup été mise en avant par des Américains, notamment des gars d’Anthropic, l’idée de la singularité, c’est-à-dire le moment où les machines vont devenir tellement intelligentes qu’elles vont s’auto–programmer elles-mêmes, la vitesse d’évolution de l’IA va devenir exponentielle et, à un moment donné, explosive. Je ne vois pas d’impossibilité à ça.
Pour l’instant, il faut quand même savoir que dans les gens qui pensent l’IA, dans les grands penseurs de l’IA, il y a notamment Yann Le Cun [10], je ne sais pas si vous le connaissez. Yann Le Cun était le patron de la recherche chez Meta jusqu’à il n’y a pas longtemps. C’est un Français, un Breton, qui travaille là depuis plus de 20 ans, qui a contribué au développement des grands modèles de langage actuels. Il est sorti de Meta il n’y a pas longtemps, il est en train d’essayer de créer une startup [11] en France.

Aurélien Luz : C’est ce que j’allais dire. Il est parti, il a un peu donné sa vision.

Thierry Dutoit : Il est en train d’essayer de proposer des modèles qui soient différents des modèles actuels de langage, qui sont juste des modèles probabilistes, entre guillemets « idiots », pas si idiots que ça, en tout cas le principe est idiot. Il est en train de proposer d’autres modèles pour aller plus loin, pour que les machines aient une connaissance du monde encore plus similaire à la nôtre, parce que, pour l’instant, les connaissances du monde de la machine sont des connaissances qui sont textuelles. On leur a fourni des textes et les machines « comprennent », entre guillemets, les textes, mais elles n’associent pas encore complètement les textes au monde qui nous entoure, c’est un peu différent. Pour l’instant, l’IA c’est un peu comme une personne à qui on aurait parlé, mais qui n’a rien vu, qui ne connaît pas le monde, qui n’a rien touché, qui est capable d’expliquer le monde parce qu’on lui en a parlé. Ce lien entre le monde réel et le monde de la parole est encore à faire. Je ne vois pas pourquoi ça ne se ferait pas. Je crois vraiment qu’on a encore beaucoup de choses à découvrir en IA.

IA ou pas IA – La Podcasterie

Aurélien Luz : Avant de passer à la suite des questions, je vous propose de passer à un petit jeu qui s’appelle « IA ou pas IA ». Si vous nous écoutez en podcast sur Spotify, Apple Podcasts et les autres plateformes, n’hésitez pas à venir voir sur la chaîne YouTube de La Podcasterie cette séquence qui est plutôt visuelle, puisqu’on va réagir à des vidéos.
Au niveau du schéma, comment cela va-t-il se passer ? Vous avez un écran juste ici à notre droite. On va lancer une série de vidéos, je crois qu’il y en a cinq, vous allez voir une vidéo à gauche, une vidéo à droite, avec un petit timer, et vous devrez dire si, d’après vous, la vidéo IA est à droite ou à gauche. Ça va ? Je vous propose de se lancer parce que le but c’est de montrer que, même en tant qu’expert – on parlait des limites à l’instant –, déjà maintenant, de faire la différence entre l’intelligence artificielle et une prise de vue réelle.
On peut lancer la vidéo.
D’après vous est-ce que l’IA est à gauche ?

Thierry Dutoit : À gauche.

Aurélien Luz : On va voir ce que ça donne. Le test est très difficile. On le fait avec chaque invité soit avec des photos, soit avec des vidéos.
Bien joué, c’était bien à gauche. Un sur un pour le moment.

Thierry Dutoit : C’était trop beau pour être vrai.

Aurélien Luz : Ce n’est vraiment pas simple. Deuxième vidéo : est-ce que l’IA est à gauche ou à droite ?

Thierry Dutoit : L’IA est à gauche.

Aurélien Luz : À gauche, on va voir ce que ça donne.
Bien joué, deux points sur deux. C’est la première fois qu’on a deux bonnes réponses d’affilée.

Thierry Dutoit : Parce que c’est trop beau en fait.

Aurélien Luz : Intéressant. Du coup, c’est comme cela que vous faites la différence du coup.
Est-ce que l’IA, d’après vous, est à gauche ou à droite ?

Thierry Dutoit : À droite.

Aurélien Luz : On va voir si votre guess est le bon.
Bien joué, trois sur trois ! C’est le meilleur score, à part l’IA, c’est drôle. Sur toutes les interviews qu’on a faites, on a fait une interview aussi avec ChatGPT, et c’est le seul, évidemment, qui a eu raison sur toutes les propositions.
Est-ce que l’IA serait à gauche à droite ?

Thierry Dutoit : À droite.

Aurélien Luz : Je pense, si je ne dis pas de bêtises, que vous avez encore raison, ce qui ferait un quatre sur quatre pour le moment, peut-être un sans-faute.

Thierry Dutoit : Le cadrage est trop bien fait, l’image est parfaite.

Aurélien Luz : Très intéressant. Est-ce que vous pensez qu’un jour vous n’arriverez plus à faire la différence ?

Thierry Dutoit : Bien sûr.

Aurélien Luz : Et ici, pour la dernière vidéeo : d’après vous, est-ce que l’IA est à gauche ou à droite ?

Thierry Dutoit : À gauche.

Aurélien Luz : Ce qui m’impressionne, sur ces vidéos-là, c’est quand même l’exactitude de la luminosité, on arrive à quelque chose de quasiment parfait.

Thierry Dutoit : Bien sûr, c’est un peu trop parfait.

Aurélien Luz : Cinq sur cinq, Professeur, vous êtes le premier à avoir réussi.

Thierry Dutoit : Je suis content, mais ce n’était pas évident du tout. Vous avez peut-être choisi à chaque fois une image qui est vraiment tellement jolie !

Aurélien Luz : En tout cas, il y a des tests où c’est quasiment impossible, je trouve.

Thierry Dutoit : Les deepfakes, aujourd’hui, font des choses vraiment très étonnantes et c’est clairement un des dangers de l’IA. Créer des images, créer des vidéos, créer du contenu sonore qui est faux et qui soit crédible, c’est une arme de guerre en fait, c’est une arme de manipulation de masse. C’est terrible. Littéralement.

Aurélien Luz : Littéralement. Ça me fait penser au phishing. C’est arrivé à un de mes proches que je ne citerai pas. Dans son entreprise, le service comptable avait reçu des mails à l’époque qui se faisaient passer pour là où ils avaient fait un paiement. J’ai trouvé ça hallucinant sauf que maintenant, à l’ère où on est, dans le langage, dans quoi que ce soit, on aurait une suite de mails qui est likée, on peut même reprendre des tics de langage, on peut reprendre ce genre de chose, et je me suis toujours dit que c’est notamment un risque extrême, si je peux le dire comme ça, bien sûr d’utilisation négative de l’intelligence artificielle.

Thierry Dutoit : Le grand souci des agences de presse, des médias en général, c’est de filtrer correctement les informations, de les vérifier, de vérifier les sources. En fait, les sources deviennent de plus en plus importantes : à qui fait-on confiance ? Quand on écoute une radio, quand on lit un journal, on fait confiance à la ligne éditoriale du journal, de plus en plus, et heureusement qu’ils sont encore là pour cela, parce qu’on se rend compte qu’on ne peut pas faire confiance à n’importe quelle information qui circule n’importe où.

Aurélien Luz : Et pourtant, on pourrait en faire un long débat, se glissent des articles qui, parce que la presse doit survivre, manque d’argent comme beaucoup de business en ce moment, doit avoir des articles sponsorisés. Donc, parfois, on voit un beau nom et, en fait, on se rend compte que l’article a été payé et c’est vrai que ça commence aussi à biaiser aussi l’image. Ça ne m’étonne donc pas que maintenant on aille sur d’autres questions, d’autres extrêmes, c’est presque éthique. Comme quoi l’éthique journalistique devient sans doute plus importante que jamais.

Thierry Dutoit : Les choses vont très loin.

Aurélien Luz : une petite question spécifique par rapport au public auquel on s’adresse, qui peut ne pas connaître l’intelligence artificielle. Je vais vous poser cette question, je vais me permette de la lire : quel message aimeriez-vous adresser aux professionnels qui accompagnent des publics en fracture numérique et qui se sentent parfois complètement dépassés par l’évolution rapide de l’IA ? Qu’est-ce que vous avez envie de dire à ces professionnels qui s’occupent de personnes qui sont en fracture numérique ?

Thierry Dutoit : Qu’est-ce que j’ai envie de leur dire !

Aurélien Luz : Courage ! J’en rigole mais...

Thierry Dutoit : C’est difficile, c’est effectivement une question très difficile parce que tout va vite.
Je vais vous dire, je pense même que tout le monde est un peu en fracture numérique, c’est-à-dire à chacun sa fracture.
La mienne, par exemple, en tant que professeur dans une université. Les étudiants auxquels j’enseigne les matières que j’enseigne, lorsque je leur demande de faire des travaux et je ne leur demande pas de faire des rapports, ça fait déjà plusieurs années qu’on sait que les rapports sont écrits ou coécrits avec de ChatGPT, je parle de travaux d’informatique par exemple, je me rends compte, je vois que les logiciels qui me sont envoyés sont écrits en partie par ChatGPT, par de l’IA, et c’est normal. Quand on a inventé la machine à calculer, on n’a pas dit aux étudiants « non, vous ne pouvez pas utiliser la machine à calculer ! », c’est normal. Il y a toujours eu ça, la technologie a toujours évolué, donc c’est normal, mais, du coup, ça crée une fracture. C’est-à-dire que moi qui n’ai jamais baigné dans un monde dans lequel mon travail d’informaticien était aidé, main dans la main avaec une machine, je me retrouve à juger des étudiants qui font ça et c’est très difficile, pour moi, de vérifier dans quelle mesure les étudiants comprennent encore ce qu’ils font. C’est ma fracture, c’est pour cela que je disais chacun sa fracture.
Donc accompagner des publics qui sont peut-être en fracture numérique de base, c’est un vrai défi. Je pense qu’il faut continuer à se former tout au long de la vie, de toute façon, c’est valable pour les gens qui forment, c’est valable pour les gens qui sont en fracture numérique. Je pense qu’il faut de la curiosité, il faut garder courage, il faut garder espoir, même si tout cela évolue très vite. Dieu merci, il y a encore, de temps en temps, des organismes qui créent des formations qui permettent de se mettre à niveau. Il faut chercher les endroits où on peut se mettre à niveau, clairement.

Aurélien Luz : C’est intéressant. Vous dites quasiment mot pour mot ce que nous disait le professeur De Lièvre, de l’université de Mons, que nous avons reçu aussi [12]. Il nous parlait justement de l’importance de la formation et c’est intéressant parce que, parfois, de manière un peu bête, je me dis « OK, c’est très bien cette grande phrase de former les gens, mais je trouve que c’est compliqué dans le contexte actuel. » Des profs n’ont potentiellement même plus le temps, ils se retrouvent avec un manuel. Je trouve qu’il y a des schémas qui ne sont pas faciles. J’ai autour de moi beaucoup de professeurs et je trouve ça très compliqué, en vrai, si eux-mêmes ne sont pas intéressés par ça. J’en parlais avec le professeur de De Lièvre, je disais que ma femme, qui est professeur de maths, me disait que certains collègues ne savent même pas utiliser un PC, quasiment, utiliser une adresse mail. Donc, dans cet univers-là, comment peut-on arriver au moment où, même en secondaire, un professeur comprenne l’IA. Le professeur De Lièvre insistait sur la formation, sur le fait d’inclure un minimum de réflexion et d’utilisation, essayer de comprendre l’outil. C’est central.

Thierry Dutoit : Ceci dit, vous parliez des gens qui ne savent même pas utiliser un PC. Normalement, on ne devrait pas utiliser de PC. Le PC a été inventé parce qu’on n’a pas été capable, au départ, d’inventer des machines qui parlent. Aujourd’hui on a des machines qui parlent, sur lesquelles on peut taper du texte, mais on va arriver à un moment où on n’aura même plus besoin de taper du texte.

Aurélien Luz : Savoir utiliser. C’est intéressant.

Thierry Dutoit : On aura accès à des machines qui nous donneront des réponses, qui nous fourniront des documents, qui nous aideront dans notre travail.

Aurélien Luz : Vous pensez peut-être que c’est ça l’avenir de la technologie, l’hardware.

Thierry Dutoit : La technologie doit se rendre transparente en fait, justement pour éliminer cette histoire de fracture numérique, même s’il en restera toujours à différents niveaux, on est d’accord, en tout cas pour l’utilisateur final de l’IA, l’IA doit être transparente.

Aurélien Luz : Super intéressant.
Je vous propose de passer à une petite vidéo. On va démarrer la vidéo, comme je le disais, bouton de droite pour faire pause et bouton de gauche pour faire play, en tout cas si vous voulez le faire pendant la vidéo. C’est parti.

Journaliste, voix off : Avec cette alerte de Christine Lagarde c’était hier, on l’écoute.

Christine Lagarde, voix off de la traductrice : Les enjeux pourraient être extraordinairement élevés. L’Europe a déjà manqué l’opportunité d’être un pionnier dans l’intelligence artificielle et nous payons encore le prix d’avoir été des adopteurs tardifs lors de la dernière révolution numérique. Nous ne pouvons pas nous permettre de commettre encore la même erreur. Nous devons éliminer tous les obstacles qui nous empêchent d’embrasser cette transformation, sinon nous risquons de laisser passer la vague de l’IA et de mettre en péril l’avenir de l’Europe.

Thierry Dutoit : Oui. Elle a tout à fait raison, évidemment. C’est ce que je disais tout à l’heure : aujourd’hui les grandes entreprises en IA sont américaines et chinoises. Ça ne veut pas dire que l’IA est hors de portée pour nous, ça veut juste dire que nous sommes toujours dépendants, en tout cas nous le sommes pour l’instant, nous sommes dépendants de modèles qui sont publiés ailleurs, donc d’innovations fondamentales qui viennent d’ailleurs. Par contre, les applications peuvent être développées chez nous et, surtout, il ne faut jamais oublier qu’on a des données. L’Europe regorge de données, pensons juste aux données médicales, par exemple, on a énormément de données médicales disponibles dans les hôpitaux. il n’est absolument pas question qu’on les lâche. On a toutes les données qui sont liées aux citoyens, à la citoyenneté en général, à la vie des citoyens. Toutes ces données doivent être préservées et utilisées à bon escient. Je pense qu’il y a des choses à faire, même si, elle a raison de le dire, on a raté le coche, on a raté le train. Ça a été un peu prémédité par les Américains avec cette histoire de réseaux sociaux, tout le monde s’est engouffré là-dedans, tout le monde a écrit, on passe son temps à poser des questions à Google et à recevoir des réponses. Tout cela a servi à entraîner les grands modèles de langage qu’on connaît aujourd’hui. Donc oui, je pense que c’est déjà un peu tard, objectivement.
Ceci dit, il y a quand même eu des grands modèles de langage européens. Par exemple, les universités européennes se sont regroupées, il y a quelques années, autour d’un truc appelé BLOOM [BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model] [13], qui est l’équivalent d’un GPT mais européen, complètement ouvert, contrairement à ce qui s’est passé aux États-Unis où ce sont les sociétés qui se sont emparées de ça. Je ne sais pas trop ce qu’est devenu BLOOM. Je pense que ce sont des initiatives qui ont permis à des gens de développer des compétences, mais voilà, ça n’a pas abouti, ça n’a pas été beaucoup plus loin.

Aurélien Luz : Que pensez-vous de Mistral [14] par exemple ? Parce que, finalement, on est sur une initiative qui, en tout cas dans l’image, se veut européenne.

Thierry Dutoit : Bien sûr. Heureusement qu’il y a ça et peut-être la société qui est en train d’être créée par Yann Le Cun pour aller plus loin encore que les grands modèles de langage. Ce n’est pas perdu, effectivement, mais si on veut vraiment aboutir à quelque chose, il faut mettre des moyens. Ce ne sont pas du tout les moyens nationaux qui vont servir à faire ça, c’est l’Europe, c’est le seul niveau de moyens financiers possible pour l’IA.

Aurélien Luz : Pour, a minima, essayer de s’aligner.

Thierry Dutoit : C’est ça.

La question de l’IA – La Podcasterie

Aurélien Luz : On a fait un exercice un peu particulier, on vous a présenté à l’intelligence artificielle qui va vous poser une question. On parle de la machine depuis tout à l’heure, il n’y a aucune limite. On lui a demandé de vous poser une question. Je vous en prie, ce sera à nouveau sur l’écran, en tout cas en audio, et après je vous invite à lui répondre, tout simplement.

IA, voix off : Vous travaillez sur une IA dite de confiance, mais si, dans dix ans, l’IA prend de meilleures décisions que les humains dans certains domaines critiques, faudra-t-il encore faire semblant que l’humain reste au centre ?

Thierry Dutoit : Excellente question.

Aurélien Luz : Elle adore les questions toutchy, à chaque fois.

Thierry Dutoit : Très bonne question. Effectivement, on veut faire en sorte que l’humain soit au centre de la décision et le meilleur exemple c’est le médecin. Il est hors de question qu’une décision médicale soit prise en dehors d’un médecin. Mais c’est vrai que plus on va avancer, plus les machines vont être compétentes, plus les machines vont être capables de poser des pré-diagnostics, voire des diagnostics, sur base de connaissances que les humains n’auront peut-être même pas emmagasinées, parce qu’un être humain, un radiologue n’a pas l’opportunité de regarder des millions de radios dans sa vie, donc forcément les machines vont devenir, sont déjà, dans certains domaines, plus compétentes que les êtres humains. Le danger c’est que, de plus en plus, les humains fassent confiance aux machines et que les compétences humaines régressent. C’est vrai, par exemple, pour l’écriture d’un rapport. Aujourd’hui, on peut encore écrire des rapports parce qu’on a appris à le faire, mais peut-être que dans dix ans les jeunes, qui auront fait faire ça par des machines, ne seront plus capables d’écrire des rapports comme on le fait aujourd’hui. Est-ce que c’est bien, pas bien, je ne le sais pas, s’il y a des machines qui aident, finalement pourquoi pas !
D’une manière générale, la compétence humaine et l’importance d’une décision humaine en dernier recours, c’est une vraie question. Pour l’instant, je pense effectivement qu’il faut qu’on maintienne l’humain en dernier recours, mais est-ce que ça ne va pas devenir une façade à un moment donné, une espèce d’excuse ? On l’a entendu récemment, j’ai été très frappé, j’ai d’ailleurs continué à investiguer un peu. Je ne sais plus dans quel pays d’Amérique du Sud, un représentant politique est une IA.

Aurélien Luz : Assumée par le pays.

Thierry Dutoit : C’est ça. Le pays a accepté que plusieurs personnes physiques se proposent pour une élection, mais en annonçant que leurs décisions seraient, en fait, menées sur base d’une IA. Ça vient de sortir et je trouve cette idée géniale. Il y a quand même des personnes qui sont là, qui sont porteuses de la voix de l’IA. En fait, l’IA est entraînée de manière à proposer des décisions qui soient les décisions les plus conformes à l’avis de la population, c’est-à-dire que l’IA est chargée de récolter de l’avis de la population. C’est une forme de démocratie plus directe.

Aurélien Luz : Comme quoi, ça dépend de la demande à la base et de l’intention, puisqu’on peut finalement mettre un peu ce qu’on veut, on pourrait influencer son avis.

Thierry Dutoit : C’est le danger. Ceci dit, c’est vrai aussi pour les êtres humains. On élit quelqu’un et on ne sait pas ce qu’il va faire. Mais là, il peut y avoir une forme de contrôle de la machine.
Le problème de la politique, aujourd’hui, c’est que ce n’est pas de la démocratie directe, c’est toujours indirect, on passe toujours par des gens qui disent qu’ils vont faire et, après, ils retournent dans des cénacles qui prennent des décisions qui sont parfois un peu abstraites par rapport à ce que le grand public voulait qu’ils fassent. Peut-être, à travers ça, y a-t-il un moyen de recréer un lien entre la politique et les gens, je ne sais pas. En tout cas, c’est une initiative très intéressante, mais il y a toujours quelqu’un derrière, pour l’instant, qui se porte garant et qui sera sanctionné si quelque chose ne se passe pas bien. Je pense que c’est aussi cela, il y a une question de responsabilité des machines, bien sûr. Quand une machine prend le contrôle d’un véhicule, si la machine a un accident qui est responsable ? Est-ce que c’est la machine ? Est-ce que c’est le concepteur du véhicule ? Est-ce que c’est la personne qui s’est mise dans la machine et qui a accepté ça d’une manière générale ? Est-ce qu’en se faisant conduire par un véhicule autonome, on prend la responsabilité de ce qui se passe ? Ce sont des choses qui ne sont pas encore complètement résolues aujourd’hui.

Aurélien Luz : Il y a des choses qui sont en test en ce moment, jusqu’à des taxis autonomes dans certaines villes.

Thierry Dutoit : Et ça va tellement vite que la loi ne suit pas bien. La législation a du mal à suivre tellement la technologie évolue rapidement.

Tac au Tac – La Podcasterie

Aurélien Luz : En tout cas, merci pour les réponses, merci pour cet échange.
Pour clôturer un peu ce bon moment passé ensemble, Professeur, je vous propose de passer à la séquence un peu classique chez nous qui s’appelle le « Tac au Tac ». Le « Tac au Tac » c’est très simple. Je vais vous faire 15 fois, à sens unique, « framboise » ou « pomme » ? Vous me répondez « framboise » ou « pomme », et je vous laisse deux jokers, parce que vous ne pouvez évidemment, théoriquement, pas vous expliquer : un joker pour ne pas répondre à un choix, si vous décidez de ne pas répondre, et un joker pour vous expliquer, expliquer votre choix, sinon c’est simplement une réponse qu’il faut me donner. Vous êtes prêt ? Je vous propose de lancer le « Tac au Tac ». C’est parti.
Analogique ou numérique ?

Thierry Dutoit : Numérique.

Aurélien Luz : Laboratoire ou scène artistique ?

Thierry Dutoit : Joker.

Aurélien Luz : Donc non-réponse. Il vous reste un joker pour pouvoir expliquer.
Responsabilité humaine ou responsabilité algorithmique ? On vient d’en parler.

Thierry Dutoit : Responsabilité humaine.

Aurélien Luz : Open source ou brevet ?

Thierry Dutoit : Open source.

Aurélien Luz : Ingénieur ou artiste ?

Thierry Dutoit : Ingénieur.

Aurélien Luz : IA perceptive ou IA générative ?

Thierry Dutoit : IA générative.

Aurélien Luz : Mathématiques ou linguistique ?

Thierry Dutoit : Mathématiques.

Aurélien Luz : Données ou algorithmes ?

Thierry Dutoit : Algorithmes.

Aurélien Luz : Comprendre ou prédire ?

Thierry Dutoit : Comprendre.

Aurélien Luz : Il reste cinq choix et toujours votre joker explicatif, si vous en avez besoin.
Voix humaine ou voix synthétique ?

Thierry Dutoit : Voix humaine.

Aurélien Luz : IA qui augmente l’humain ou IA qui le remplace ?

Thierry Dutoit : Je m’explique là-dessus. C’est effectivement une question fondamentale pour toutes les personnes qui développent de l’IA. Un grand risque, effectivement, c’est qu’on remplace les gens. Je parlais tout à l’heure des 2 000 personnes qui vont être licenciées chez Proximus, et il y a plein d’endroits où ça se passe et on sait que ça va se passer, et de plus en plus. On dit souvent « ce n’est pas l’IA qui va vous remplacer, c’est quelqu’un qui utilise l’IA qui va vous remplacer », sauf que la personne qui utilise l’IA va remplacer plusieurs autres personnes en général, donc il y a quand même des gens qui vont sauter, il y a quand même une diminution de l’emploi et, encore une fois, la redistribution des richesses ne se fait pas systématiquement vers les bonnes personnes. Il y a un grand risque socio-économique là-derrière.
Je crois beaucoup à l’IA qui augmente effectivement les gens, l’IA qui permet de faire des choses qu’on ne savait pas faire avant. Les bons exemples sont l’IA pour la médecine, l’IA pour la pharmacie, la pharmacologie, l’IA, peut-être, pour accélérer certaines procédures judiciaires qui prennent un temps fou ce qui fait qu’il y a des retards de justice, ce qui crée des problèmes.

Aurélien Luz : Qui ne trouvent pas de solution humaine, pour le coup.

Thierry Dutoit : On peut faire plein de choses avec l’IA, qui devraient améliorer les choses, avec le risque, effectivement, que ça fasse sauter des emplois en parallèle, et il faut vivre avec cela. J’ai toujours pensé que quand on fait de la technologie, il faut aussi avoir une réflexion sociale et politique. Je ne suis pas la meilleure personne pour ça parce que je ne me suis jamais engagé en politique, j’ai parfois du mal à avoir un avis très clair sur les grandes décisions politiques. Je pense que c’est important qu’il y ait des gens qui se saisissent de ces questions-là et qui défendent les droits des citoyens, les droits des humains par rapport à des multinationales qui ont tendance à voir l’IA comme un moyen d’augmenter leurs gains financiers de façon plus importante et sans réflexion sociale.

Aurélien Luz : Je vous propose de reprendre le « Tac au Tac » avec la douzième question, vous n’avez plus de joker, vous n’avez plus que le choix de répondre. C’est parti.
Régulation forte ou liberté d’innovation ?

Thierry Dutoit : Régulation forte.

Aurélien Luz : Europe prudente ou Amérique audacieuse ?

Thierry Dutoit : Europe prudente.

Aurélien Luz : IA outil ou IA acteur ?

Thierry Dutoit : IA outil.

Aurélien Luz : Et enfin, confiance humaine ou confiance algorithmique ?

Thierry Dutoit : Confiance humaine.

Aurélien Luz : Une petite question bonus, puisque c’est la question des Voix de l’IA pour clôturer ce moment. Encore merci d’avoir été parmi nous.
Un monde avec ou sans IA ?

Thierry Dutoit : Un monde avec IA.

Aurélien Luz : OK : Merci beaucoup, Professeur Dutoit, d’avoir été avec nous aujourd’hui dans cette épisode des Voix de l’IA.

Thierry Dutoit : Merci à vous.

Aurélien Luz : Je vous laisse, avant de clôturer cet épisode, le mot de la fin. Exprimez-vous, dites ce que vous voulez, en tout cas, on va vous écouter comme on l’a fait jusqu’à présent. Je vous laisse le mot de la fin.

Thierry Dutoit : D’abord merci de m’avoir invité pour cette petite causerie. Ça m’a permis d’exprimer des choses que je garde parfois pour moi, ce n’est pas toujours facile d’exprimer tout ça.
Nous sommes dans un drôle de monde aujourd’hui. Beaucoup de choses se passent. Bien malin celui qui sait prédire ce qui va se passer dans cinq ans, autant au niveau politique que social que technologique, il y a plein de bouleversements en cours, ça fait peur. Ça fait peur aussi aux gens qui sont dans la technologie. Depuis dix ans, la vision que les gens ont de mon travail a changé complètement. Jusqu’à il y a dix ans, les gens pensaient, et je pensais aussi, du coup, que la technologie était forcément un bien. On a toujours vu les sciences, etc., comme un moyen d’avancer dans notre civilisation. Et, depuis dix ans, je vois des gens, autour de moi, qui critiquent de plus en plus l’évolution des technologies et je comprends parce que le problème c’est que ça va trop vite.
On dit souvent qu’une technologie en soi n’est ni bonne ni mauvaise, ça dépend de la façon dont on l’utilise. Pour utiliser les technologies de façon correcte, il faut qu’il y ait des lois, non seulement une forme d’éthique mais une législation derrière et la législation ne suit pas encore parce que ça va trop vite. Je peux comprendre les gens, mes pairs, donc les gens qui sont du côté de la technique et qui disent « mettons des freins parce que, pour l’instant, il n’y a pas de freins à la technologie. » Les seuls freins qui existent ce sont les freins qui sont posés par les grandes entreprises américaines et chinoises. Mettons des freins, essayons de légiférer un peu sur tout ça, de peur qu’on se retrouve, à un moment donné, côté artistique, avec des problèmes d’ayants droit qui ont perdu tous leurs droits, de gens qui soient au chômage de façon massive et que ça crée des bouleversements terribles au niveau socio-économique.
Je pense qu’il faut vraiment prendre un peu le temps de tout ça et j’ai un peu peur que ça ne soit pas la direction dans laquelle on va, parce que, pour l’instant, c’est tellement mené par les États-Unis et par la Chine, avec leurs problèmes d’antagonisme entre deux grandes puissances, qu’on est un peu démuni par rapport à tout ça.
J’avoue que je ne suis pas complètement confiant. C’est terrible.

Aurélien Luz : Merci, Professeur Dutoit pour ce moment. Terrible conclusion, en tout cas c’est celle qu’on a aujourd’hui ensemble. Merci encore pour votre participation.
Merci de nous avoir écoutés, en tout cas en audio sur Spotify, Apple Podcasts et les autres plateformes ou si vous nous avez regardé sur YouTube, sur la chaîne de La Podcasterie. N’hésitez pas à retrouver toutes les autres vidéos qu’on a pu produire jusqu’ici sur notre chaîne YouTube, La Podcasterie, et le reste de nos réseaux sociaux.
Il faut aussi, comme d’habitude, remercier Diversi’Clic [15]qui nous permet d’être là aujourd’hui. N’hésitez pas à aller voir le site internet www.diversiclic.be pour les formations qui concernent l’IA ou non, en tout cas le numérique et les nouvelles technologies.
Merci, comme d’habitude, à la régie et à la technique pour le tournage. Merci tout le monde et on se retrouve bientôt pour un nouvel épisode des Voix de l’IA. Merci.