Une machine qui lit les images : une histoire socio-technique de l'intelligence artificielle en vision par ordinateur

Profitant des réussites spectaculaires des techniques de deep learning, les promesses de l’Intelligence Artificielle sont revenues occuper le débat public. Dans cette conférence, on propose de retracer quelques aspects de l’histoire de l’Intelligence artificielle en s’intéressant particulièrement aux travaux de vision par ordinateur. Le "troisième printemps de l’Intelligence Artificielle" se caractérise, en effet, par le retour du paradigme connexionniste qui avait été marginalisé lors du "second printemps" de l’Intelligence artificielle dans les années quatre-vingt. La nouvelle vague de promesses de l’Intelligence Artificielle a pris forme grâce aux opportunités nouvelles offertes par les données massives et aux nouvelles capacités de calcul des ordinateurs. Mais, elle propose surtout une autre manière de rendre les machines "intelligentes". Il ne s’agit plus de demander aux calculateurs de raisonner, mais bien d’apprendre des données et de former des modèles de prédiction à partir des données. Le traitement des images a joué un rôle singulier dans l’histoire du connexionnisme : que "voit" la machine dans les pixels des images ? Comment parvient-elle à reconnaître des formes et des identités visuelles indépendamment de la taille ou de l’orientation des formes ? Les questions que rencontrent les ingénieurs qui fabriquent ces nouvelles interfaces sont-elles indépendantes des enjeux de l’esthétique visuelle ?

Dominique Cardon (Sciences Po)

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