Selon vous, quelle est la perception de l’IA en France ?
Elle est similaire à celle que nous constatons partout dans le monde : elle suscite à la fois engouement et appréhension. Nous vivons une époque incroyablement dynamique, avec des attentes inégalées, à la fois du grand public et de tous nos clients et partenaires.
L’enjeu majeur, aujourd’hui, c’est de répondre à ces attentes et de construire l’avenir tout en restant fidèles à notre mission, qui a toujours été de rendre l’information utile et accessible à tous. Dans cette optique, nous devons apporter des solutions adaptées pour que chacun soit partie prenante du développement de cette technologie. Nous nous attachons à travailler avec nos utilisatrices et utilisateurs et cela très en amont dans nos projets de recherche.
Basée en France, vous êtes directrice de la recherche en IA de Google DeepMind. Pouvez-vous nous en dire plus à ce sujet ?
Google DeepMind est une nouvelle entité qui regroupe deux groupes de recherche leaders dans le domaine de l’IA : l’équipe Brain de Google Research et DeepMind. Ce laboratoire de recherche en IA réunit certains des chercheurs les plus pointus du domaine, dont des pionniers de l’IA. Ils sont à l’origine d’avancées technologiques comme les Transformers (qui ont permis l’émergence des modèles de langage de dernière génération comme PaLM ou GPT), les modèles de diffusion (forme nouvelle d’apprentissage automatique) ou de la synthèse vocale. Cette nouvelle entité nous aidera à construire des systèmes plus performants, de manière plus sûre et responsable.
Pourquoi un tel engagement de la part de Google ?
Google travaille sur l’intelligence artificielle depuis presque dix ans, car nous considérons que l’IA a le pouvoir de changer la vie des gens. Depuis, nous avons utilisé l’IA pour améliorer bon nombre de nos produits iconiques : du moteur de recherche à YouTube et Gmail, en passant par l’excellent appareil photo des téléphones Pixel. Ces innovations ont non seulement fait avancer nos propres produits mais elles ont aussi profité à tout l’écosystème. Nous avons aidé les entreprises à exploiter la puissance de l’IA via Google Cloud et nous avons mobilisé son potentiel afin de répondre aux défis sociétaux. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est la technologie transformative la plus importante sur laquelle nous travaillons, et c’est la raison pour laquelle elle est au cœur de tout ce que nous faisons. Nous voyons trois grandes opportunités à saisir grâce à l’IA : améliorer les connaissances et l’apprentissage en rendant l’information plus utile ; stimuler la productivité des personnes et des organisations, en rendant les tâches quotidiennes plus faciles ; assister chacune et chacun dans le processus créatif, par exemple en aidant à trouver de l’inspiration.
Comment décririez-vous l'approche de Google en matière d’intelligence artificielle ?
Nous voulons être à la fois audacieux et responsables. Audacieux, car l’innovation fait partie de notre ADN.Responsables, car nous avons toujours voulu que nos produits soient utiles, au service du plus grand nombre. Dès 2018, nous avons publié nos principes pour l’IA – qu’elle soit au service de la société, intègre scientifiquement, qu’elle ne renforce pas les biais et surtout qu’elle soit rendue disponible pour des usages en accord avec ces principes.
En parlant d’innovation responsable, quelles sont vos dernières avancées ?
À l’occasion de notre conférence annuelle I/O en mai dernier, nous avons présenté PaLM 2, notre modèle de langage de dernière génération qui s’appuie sur notre recherche fondamentale et notre infrastructure la plus récente. Nous avons considérablement amélioré ses capacités en matière de logique, de raisonnement et de code. PaLM 2 est aussi entraîné sur du texte multilingue – plus de 100 langues ont été intégrées – afin qu’il comprenne et génère des résultats nuancés. Bien que plus performant et facile à déployer, PaLM 2 est aussi plus rapide et plus efficient que les modèles précédents. Il excelle particulièrement lorsqu’il est appliqué à un domaine spécifique. On peut citer, par exemple, Sec-PaLM, optimisé pour un usage appliqué à la cybersécurité. Sec-PaLM utilise l’IA pour mieux détecter les scripts malveillants et peut aider les experts en sécurité à comprendre et à résoudre les menaces.
Vous évoquiez la possibilité de répondre aux défis sociétaux avec l’intelligence artificielle. Dans quelle mesure l’IA peut-elle être bénéfique pour la société ?
Je pense qu’il n’y a pas qu’une seule IA au service d’un Bien collectif avec un « B » majuscule, mais beaucoup de produits au service de personnes avec des besoins de plus en plus précis. Avec Google Arts & Culture, des outils à base d’IA permettent ainsi la préservation de langues uniquement parlées par un petit nombre d’individus. Avec l’IA, nous pouvons aussi interroger des ensembles de données massifs pour répondre à des questions complexes. Prenons l’exemple de Med-PaLM 2 dans le domaine de la santé. Entraîné par notre équipe de recherche santé, il peut répondre aux questions. Nous travaillons également pour que Med-PaLM 2 soit capable de synthétiser les images médicales, pour aider les radiologues à interpréter ces images et à communiquer les résultats. Bien sûr, l’IA est un outil, et ne pourra jamais remplacer l’humain.
Comment cette technologie peut-elle profiter à tous ?
On peut parler des prévisions météorologiques : savoir quand il va pleuvoir, avec une précision spatiale et temporelle adéquate, est une information très précieuse, notamment pour l’agriculture. Néanmoins, les données sont disparates, selon les régions, les pays, les capteurs qui y sont présents. Nous avons beaucoup d’instruments de haute qualité, comme les radars météorologiques, en Europe et aux États-Unis, mais beaucoup moins dans d’autres parties du monde. Dans les domaines où nous avons moins de données, nous cherchons à comprendre dans quelle mesure nous pouvons compléter avec des modèles développés dans des domaines où les données sont mieux fournies. C’est l’un des défis de notre centre de recherche à Accra, au Ghana, par exemple. L’IA permet d’homogénéiser toutes ces données pour avoir une vision globale.
Quelles sont les pistes les plus prometteuses pour l’IA dans un futur proche ?
Nous avons des chercheuses et des chercheurs très talentueux sur un grand nombre de sujets et j’aime être surprise par leurs découvertes. Si je répondais précisément, cela ne s’appellerait plus de la recherche ! Il y a vraiment une frontière d’innovation en pleine expansion. Nous voulons aussi créer des modèles plus efficaces, à partir de moins de données tout en prenant en considération un contexte précis plus large.
