L'intelligence artificielle n'existe pas

La multidisciplinarité
J’ai découvert les bienfaits de la multidisciplinarité il y a près de trente ans,
et c’est depuis le fondement même de la façon dont je fais de la science. À
l’époque, j’étais un jeune chercheur dans un labo du CNRS, et comme
beaucoup d’entre eux, je me concentrais sur mon sujet d’étude. J’essayais de
m’améliorer en grattant toujours plus profondément, et en me spécialisant de
plus en plus. Un jour, je me trouvais dans une bibliothèque de la fac de
Jussieu où j’attendais un ami, Emmanuel Pointet, pour déjeuner. J’étais
énervé parce qu’il était en retard et que je déteste les gens en retard (je ne le
suis jamais !). Donc je m’énerve, je regarde un peu partout, je m’agite, quand
je vois devant moi un livre qui traite de la physiologie du chat. Je n’avais
jamais réfléchi à ça, je n’imaginais même pas qu’un bouquin puisse traiter de
ce genre de sujets. Par ailleurs, je n’ai pas de sympathie particulière pour les
chats, autant vous dire que pour que je prenne ce livre, il fallait vraiment que
je sois au comble de l’ennui. Je n’en étais encore qu’au début de ma thèse à ce
moment-là, je travaillais sur la reconnaissance des formes. Mon objectif était
de créer des algorithmes qui améliorent la façon dont les ordinateurs
reconnaissent des dessins produits à la main. Ça a l’air un peu tiré par les
cheveux dit comme ça, mais ça m’intéressait vraiment. Je prenais des
tableaux et j’essayais de faire en sorte que la machine reconnaisse leurs
structures, le nombre de lignes et de colonnes, de subdivisions, etc. Ce qui est
loin d’être simple. Arrivé à la page 53 du fameux livre, je tombe sur un
chapitre qui explique en détail les spécificités des mécanismes de vision et de
perception du chat. Je ne suis pas sûr d’avoir tout compris de ces mécanismes,
mais ce que je réalise en lisant ça, c’est que le chat a une stratégie exactement

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inverse du fonctionnement des algorithmes que j’implémentais pour la
reconnaissance des tableaux à l’époque. En gros, mes algorithmes
remontaient des pixels à la structure du dessin, alors que le chat fait
exactement le contraire. Il part du tout pour arriver au détail, ce qui change
radicalement le point de vue. Ça a fait tilt dans mon cerveau, parce que j’ai
compris que la technique du chat pouvait s’adapter à mon problème… à
condition que je change tout ! Quand mon ami est enfin arrivé, on est partis
déjeuner, mais une chose était claire dans ma tête : à partir de maintenant, je
devais penser comme un chat ! Le soir, en rentrant chez moi, j’ai écrit un
algorithme qui utilisait de l’approximation au lieu d’utiliser tous les pixels, ce
qui ressemblait à ce que faisait un chat, ou en tout cas, à l’interprétation que
j’en avais. Je travaillais sur mes algorithmes depuis des mois, en faisant ce
que toute la communauté scientifique de ce domaine faisait, et là, en quelques
heures, je me retrouvais avec un algorithme qui reconnaissait aussi bien, voire
mieux, les tableaux, mais surtout qui le faisait mille fois plus vite que mon
programme initial. Je faisais test après test et je n’en revenais pas. C’est ce
jour-là que j’ai compris qu’il fallait qu’on arrête de se contenter d’être des
spécialistes dans une discipline et qu’il était important d’écouter ce que les
autres avaient à nous dire, les biologistes, les psychologues, les sociologues,
les chats et les autres !
La multidisciplinarité m’est apparue comme une clé fondamentale et c’est
ce que j’ai mis en place par la suite partout où j’ai travaillé. J’ai toujours
monté des équipes multidisciplinaires, parce que cela permet de poser un
problème à quelqu’un qui a un cerveau différent du mien, et qui, en voyant les
choses autrement, apporte des idées qui permettent de résoudre les problèmes
autrement. Je n’ai pas beaucoup plus d’affection pour les chats aujourd’hui, je
préfère toujours les machines, mais ça m’a permis de faire sauter beaucoup de
verrous dans ma tête et de m’intéresser à énormément de choses nouvelles !