L’IA pourrait-elle avoir des crises d’épilepsie ?

Depuis quelques années, intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais), apprentissage machine (machine learning), « réseaux de neurones artificiels » (artificial neural network) et « apprentissage profond » (deep learning, ou DL) sont de plus en plus présents dans nos quotidiens. Ces termes recouvrent des méthodes, des techniques, des processus qui nous permettent de faire effectuer à des machines des tâches dites complexes comme reconnaître des images, conduire une voiture, ou mener une conversation avec un humain.

Des tâches au cours desquelles il serait facile a priori de comparer intelligence artificielle et « naturelle » – humaine.

Or, à force de rapprochement, nous avons tendance à considérer certains de ces outils, les réseaux de neurones artificiels en particulier, comme des modèles de notre propre cerveau – et les capacités du deep learning comme des modèles de ses fonctions… Mais est-ce que, parce qu’une machine est capable de réaliser des tâches similaires à celles effectuées par notre cerveau, elle peut en être un modèle ?

Prenons une analogie pour une tâche simple : trier des pièces de monnaie. Il existe des machines purement mécaniques qui en sont parfaitement capables. Nous sommes, nous, humains, tout aussi capables de trier des pièces de monnaie… Va-t-on apprendre quelque chose de nous sur notre capacité à trier des pièces en observant de telles machines ?

La question se pose à un autre niveau avec l’IA. Les réseaux de neurones artificiels sont, comme leur nom l’indique, inspirés par des connaissances acquises en neurosciences. Et ils partagent quelques caractéristiques avec nos cellules nerveuses. Notre question est donc plutôt : jusqu’où peut aller la comparaison ?

Quelles sont les limites de ces « modèles » ? Sont-ils suffisamment proches pour être utilisable en neurologie ou en santé mentale ?

Ce qu’est un neurone artificiel

Le modèle de neurone (ou…