À peine a-t-on commencé à converser avec Chloé-Agathe Azencott, dans un bureau en boiseries de l’École des mines, à deux pas du jardin du Luxembourg, qu’elle juge bon de préciser : « Moi, je ne considère pas que je fais de l’IA (intelligence artificielle). » Vraiment ? N’est-elle pas responsable, depuis 2019, de l’une des deux chaires de recherche Prairie (pour PaRis Artificial Intelligence Research InstitutE) de cette prestigieuse école d’ingénieurs parisienne (l’une des rares à ne pas avoir déménagé sur le plateau de Saclay) ? Et ne s’est-elle pas vu décerner en 2021, à 36 ans, le prix de la jeune ingénieure en intelligence artificielle organisé par l’agence Tilder ?
Certes, mais les systèmes que cette chercheuse met au point, contrairement au célèbre robot conversationnel ChatGPT, ne cherchent pas à « avoir l’air intelligents ». Alors tant pis si le terme est moins vendeur : le métier de Chloé-Agathe Azencott, c’est le « machine learning » (apprentissage automatique). Autrement dit, l’élaboration de programmes informatiques à partir de données en très grand nombre, afin de résoudre des problèmes insolubles pour un esprit humain.
Un exemple ? « Pour mieux comprendre les mécanismes biologiques qui font qu’une maladie apparaît, on étudie l’ADN, explique-t-elle posément. Or l’ADN, c’est 3 milliards de nucléotides : pour s’y retrouver, on est obligés de recourir à des outils informatiques et statistiques ! Ici, on conçoit des modèles algorithmiques qui permettent de calculer le risque d’avoir telle maladie quand on présente telle mutation génétique. »
Relativiser l’image d’une IA toute puissante
Dans les ordinateurs de ce petit bureau, d’autres types de systèmes sont élaborés, toujours pour la recherche biomédicale : certains servent à attribuer le bon médicament au bon patient, par exemple. Et là encore, « ils n’ont pas du tout l’air…
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Auteur: Mélinée Le Priol
