La leçon d'échec

Le 11 mai 1997, Garry Kasparov, champion du monde d'échec, est défait par Deepblue, l'algorithme mis au point par IBM. Les ingénieurs exultent, le champion d'échec refuse la défaite. Vingt-cinq ans plus tard, il n'y a plus de controverse. Il est non seulement devenu impossible pour un joueur de battre les nouveaux programmes, mais tous utilisent ces moteurs pour dessiner des nouvelles lignes stratégiques. Quelle leçon en tirer ? L'humanité, dépossédée de son titre, s'est remise de sa blessure narcissique et a accepté de suivre la leçon d'échec.   Pourquoi nous inquiéter alors des large language model (LLM), les modèles conversationnels de type chatGPT et de leur capacité à produire du discours ? Quelle est la probabilité du scénario, imaginé hier seulement par les auteurs de science-fiction, que de machines devenues incontrôlables suivent des objectifs sur lesquels nous n'avons plus de maitrise ? Pourquoi les prédictions sur ce que l'IA pourra faire dans 5 ou 10 ans sont faites avec autant d'aplomb? C'est qu'en filigrane se posent les sempiternelles questions sur la technique et le progrès. Pour le comprendre, cet essai veut parler des fantasmes autour des possibilités de l'IA en déconstruisant les mythes autour de ces programmes afin de faire émerger les vrais risques qu'elle soulève pour notre société.