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← La créativité humaine survivra-t-elle à l'IA et à l'automatisation ? | Viputheshwar Sitaraman | TEDxBend

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10 llengües

Showing Revision 7 created 12/07/2019 by eric vautier.

  1. Je vous invite à vous remémorer
    votre scène préférée
  2. d'un film ou d'un livre.
  3. Qu'est-ce qui la rend si géniale ?
  4. Le travail d'un créateur,
  5. du premier homme préhistorique
    à peindre dans une grotte
  6. jusqu'à Andy Warhol,
  7. a été de construire
    des expériences humaines.
  8. Les génies parmi nous,
  9. ce sont ceux dont les créations
    captent notre attention,
  10. ce type d'émerveillement et de fascination
  11. qui garde éveillé un enfant, avec un livre
    et une lampe de poche sous les draps.
  12. Nous pouvons ressentir et nous identifier
    à la profonde solitude d'Edgar Allan Poe,
  13. au délire métaphysique de Dali,
  14. et même aux frustrations comiques
    de la vie quotidienne de Seinfeld.
  15. En ce sens,
  16. les œuvres créatives hébergent
    essentiellement un dialogue inexprimé
  17. entre le créateur et son public.
  18. Alors je n'en croyais pas mes yeux
  19. en lisant que le Washington Post
    avait publié plus de 850 articles
  20. durant l'année d'essai d'Heliograf,
    leur robot journaliste.
  21. Je ne pouvais pas comprendre
    qu'une machine insensible et irréfléchie
  22. puisse créer une chose attirant vraiment
    l'attention de lecteurs humains réels,
  23. alors j'ai décidé
    de regarder ça de plus près.
  24. Il s'avère alors que la majorité
    des articles écrits par Heliograf
  25. concernait les élections de 2016,
  26. et le reste couvrait le sport
    et les Jeux Olympiques.
  27. Mais ce qui est peut-être
    le plus intéressant,
  28. c'est que le Post n'est pas le seul
    dans ces efforts d'automatisation.
  29. Les géants comme les agences
    Associated Press et Forbes
  30. ont investi dans des méthodes de
    traitement automatique du langage naturel,
  31. qui génèrent automatiquement
    des rapports et des articles
  32. sur des sujets lourds en données
    comme le sport et la finance.
  33. Pour faire court,
  34. nous lisons sans le savoir des milliers
    d'articles écrits par des bots.
  35. Cela soulève la question : avons-nous
    atteint un point où les machines
  36. peuvent totalement remplacer
    la créativité humaine ?
  37. Avant de répondre à ça,
  38. définissons d'abord
    la notion de créativité.
  39. Il y a un processus en quatre étapes
  40. qui unifie le cycle de la vie
    de presque chaque concept créatif :
  41. en premier, l'apprentissage :
    processus de collecte d'informations
  42. et de connaissances ;
  43. puis en phase 2, l'idéation :
    l'origine d'un nouveau concept créatif ;
  44. suivie de la phase 3, la production :
    passer du concept à la réalité ;
  45. et enfin la phase 4, la distribution :
    apporter la création aux gens.
  46. Historiquement, la technologie a accéléré
    les phases production et distribution
  47. du cycle de vie de la créativité.
  48. Au XIVe siècle, durant la Renaissance,
  49. la technologie créative qui est peut-être
    la plus remarquable de tous les temps
  50. arriva sous la forme
    de la presse d'imprimerie,
  51. ce qui permit la diffusion massive
    des premiers livres et journaux.
  52. L'arrivée de la mode contemporaine
  53. se fit avec les révolutions industrielles
    des XVIIIe et XIXe siècles,
  54. créant le métier à tisser, l'égreneuse
    et les premières teintures synthétiques.
  55. Et plus récemment,
  56. l'ère du numérique a conduit à de nouveaux
    médias pour la communication
  57. remplaçant le téléphone et la radio
    avec des écrans, nos premières TV,
  58. et les technologies informatiques,
  59. comme l'APN, les logiciels,
    Internet et les réseaux sociaux.
  60. Les nouvelles technologies ont toujours
    précédé des périodes d'innovation créative
  61. dans des domaines
    allant du design et de la mode
  62. à la littérature et au marketing.
  63. Et presque partout,
  64. l'innovation a élargi
    l'accès à la créativité
  65. pour à la fois les consommateurs
    et les créateurs.
  66. En revanche, la révolution suivante,
    que j'appelle l'âge de l'automatisation,
  67. menace d'éteindre la dernière
    étincelle de la créativité humaine.
  68. La mécanisation a déjà commencé
    à balayer les efforts créatifs.
  69. Les campagnes de publicité astucieuses,
  70. prenant vie grâce aux directeurs
    de création savants
  71. des agences de Madison Avenue,
  72. ont été remplacées
    par des plateformes numériques
  73. prenant des décisions à la microseconde
    parmi un choix de centaines d'offrants
  74. basées sur des données des goûts
    et des intérêts de chaque utilisateur.
  75. La prise de décision automatique
    basée sur le big data a sidéré le secteur.
  76. Les marques s'attachent maintenant
    à leur capacité à cibler les utilisateurs
  77. alors que l'art créatif du storytelling
    mémorable a presque disparu.
  78. Dans la presse, les rédacteurs
    ne sont pas les seuls à en pâtir.
  79. Les rédacteurs ont perdu leur influence
    au profit des flux d'actualités,
  80. où le contenu est personnalisé
    et organisé à l'échelle.
  81. Nous en voyons les effets
    dans le secteur :
  82. 5-10 % des coupes budgétaires
    du personnel général.
  83. Prenons le cas des licenciements
    chez ESPN en 2017
  84. qui comprenaient d'importantes
    personnalités de l'antenne,
  85. ou même au début de l'année,
  86. lorsque 2 100 reporters, journalistes
    et éditeurs se sont fait renvoyer
  87. de chez Huffington Post, Buzzfeed,
  88. Vice et du conglomérat de journaux,
    Gannett.
  89. Les machines se sont même
    essayées aux beaux-arts.
  90. L'IA a été entraînée sur les œuvres
  91. des peintres français
    des XIVe et XXe siècles,
  92. a réalisé un portrait qui a ensuite
    été vendu chez Christie's
  93. pour la somme
    d'un demi-million de dollars.
  94. Tout ça marque un retour dans une tendance
    qui a duré des millénaires,
  95. et nous devons examiner deux conséquences
    suite à ce changement spectaculaire :
  96. la première, une culture de consommation ;
  97. et la deuxième, le défi
    de l'engagement humain.
  98. Une société dominée par
    des consommateurs de contenu créatif
  99. avec peu ou pas de créateurs originaux
  100. signifie la fin de la diversité d'opinion
    et de l'originalité de la pensée.
  101. Avant, nous avions juste besoin d'arriver
    dans une salle d'attente ou d'embarquement
  102. pour trouver une émission ou un magazine
    avec des avis différents du nôtre,
  103. mais aujourd'hui, les exploits sociaux
    nous isolent dans des bulles,
  104. des chambres d'écho
    de nos propres idées et pensées.
  105. Cela a des effets spectaculaires
    sur le climat politique et idéologique,
  106. agrandissant des écarts et rétablissant
    des dichotomies d'opinion.
  107. De plus, la supposition immédiate
  108. serait que retirer l'humain de l'équation
  109. réduirait les partis pris dans les médias.
  110. Mais en réalité, les ensembles de données
  111. extraits par les robots journalistes
    laissent un vide de responsabilité.
  112. C'est ainsi que les réseaux sociaux
  113. ont pratiquement pu fabriquer
    les scandales dus aux intox,
  114. en attirant des manchettes de faits
    inexacts mais socialement controversés
  115. en tête de notre flux
    d'actualités Facebook.
  116. Cependant, les inconvénients
    de l'automatisation
  117. ne sont pas seulement des dilemmes
    éthiques ou philosophiques ;
  118. il y a une réelle prime de risque,
    souvent négligée, dans les affaires.
  119. Plusieurs start-ups
    et grandes entreprises,
  120. comme les équipes du
    Spotify Creator Lab Technologies,
  121. du Google Magenta Nsynth
    et de l'IBM Watson Beat,
  122. essaient d'utiliser l'IA pour identifier
    ou créer de la musique à succès.
  123. De même, les maisons d'édition
    incitées par la croissance fructueuse
  124. de Facebook et de Reddit
  125. ont cherché à utiliser
    des stratégies d'automatisation
  126. sur des sites
    comme le Huffington Post et Yahoo.
  127. L'automatisation semble être
    une approche prometteuse
  128. pour réduire les coûts du processus
    de décision et augmenter le débit créatif,
  129. et à court terme,
    elle peut être la solution.
  130. Mais comme les maisons d'édition
    l'ont durement appris,
  131. le risque en est de perdre l'engagement
    humain et des bénéfices sur le long terme.
  132. Traiter l'IA comme une panacée
  133. de toutes les inefficacités
    de fonctionnement
  134. et de tous les coûts décisionnels
  135. a des conséquences sur le long terme,
  136. et continuer à surinvestir
    dans de telles approches
  137. peut facilement devenir la bulle Internet
    ou la bulle Bitcoin de demain.
  138. On peut comprendre les limitations de l'IA
  139. en explorant la forme dominante
    d'apprentissage profond d'aujourd'hui :
  140. l'apprentissage supervisé.
  141. Dans ce modèle,
  142. une machine apprend une application
    d'une source X à un but Y
  143. en examinant une multitude
    de données saisies.
  144. Mais en ce sens,
  145. les technologies
    d'automatisation créative d'aujourd'hui
  146. ne créent pas de réels concepts inédits ;
  147. au contraire, elles fonctionnent très bien
  148. au sein des variables et du modèle
    pour lesquels on les entraîne
  149. mais elles ne peuvent étudier
  150. ce que Rumsfeld appelle
    les inconnues inconnues.
  151. Comme l'a dit
    le magazine Scientific American :
  152. « Pour que l'IA devienne créative,
  153. elle doit d'abord apprendre les règles,
    puis apprendre à les transgresser. »
  154. Ce défaut était évident,
  155. puisque l'étude d'un générateur
    de blagues de 1996, JAPE,
  156. qui produit des jeux de mots
    et des charades,
  157. utilise la même technologie
  158. que les agences Forbes et Associated Press
    utilisent pour créer leurs articles.
  159. Tous ses résultats
    étaient taxonomiquement corrects,
  160. mais son succès comique
    s'était fortement amélioré
  161. grâce à une association
    au créateur humain.
  162. Par exemple, voici quelque chose
    qu'il a produit lorsque livré à lui-même :
  163. « Comment appelle-t-on un abri indulgent ?
  164. Une déduction relâchée. »
  165. C'est un jeu de mots
    mais ce n'est pas vraiment drôle.
  166. Par contre,
  167. voici ce qu'a donné l'association
    d'un humain au robot :
  168. « Qu'ont en commun une jolie fille
    et un oiseau en chocolat ?
  169. Ce sont de délicieuses petites cailles. »
  170. Bête et mignon. Bien plus drôle.
  171. Beaucoup mieux.
  172. À ce stade,
    il devrait être parfaitement clair
  173. que la prise de décision humaine
  174. en complément des suggestions
    générées par ordinateur
  175. est bien plus efficace lorsque
    que chacun bosse de son côté.
  176. Comme a dit Doug Engelbart,
    créateur de la souris :
  177. « La technologie ne devrait pas
    chercher à remplacer les humains,
  178. mais plutôt à amplifier
    les capacités humaines »
  179. et à mettre fin aux risques
    d'automatisation
  180. qui ont soit zéro engagement,
    soit un mauvais impact.
  181. Mais en même temps,
  182. je ne dis pas que l'augmentation
    n'entraîne aucune automatisation -
  183. il faut seulement l'implémenter
  184. dans les bons aspects
    du processus créatif.
  185. La construction des expériences humaines
    requiert la discrétion humaine.
  186. Et il y a des exemples
  187. de l'accélération de distribution
    et de production créatives
  188. par les technologies
    d'IA et d'automatisation.
  189. Les salles de rédaction
    ont utilisé l'automatisation
  190. pour les légendes d'image,
  191. la collecte et le regroupement de données
    de différentes bibliothèques.
  192. Adobe a publié divers projets d'IA
  193. qui accélèrent
    les tests de design prenants
  194. comme l'assemblage de scènes
    et le masquage de ciels,
  195. ou la suppression
    de défauts dans une vidéo.
  196. L'outil IBM Watson News Explorer
  197. utilise le TALN et l'analyse de sentiment
  198. pour extraire le sens et les connotations
    des informations -
  199. regroupant les tendances mondiales -
  200. et la bibliothèque TensorFlow de Google
  201. accélère les activités fastidieuses
    de traitement vidéo,
  202. en reconnaissant les objets
    et même les postures des humains
  203. avec des applications
    allant du design de jeux vidéo
  204. jusqu'aux voitures autonomes.
  205. Le devoir des technologistes,
  206. c'est de guider l'avancée de l'humanité
    avec l'innovation.
  207. Prenons, par exemple
  208. le potentiel incroyable
    de la fission nucléaire,
  209. qui est le même concept derrière
    l'arme la plus meurtrière du monde
  210. et ce qui est sans doute
  211. l'une de nos meilleures sources
    d'énergie renouvelable.
  212. De la même façon, l'IA a le potentiel
    incroyable et inimaginable
  213. de changer les possibilités créatives,
  214. mais trouver ses exactes implémentations
    fera la différence pour la préservation
  215. de l'incroyable potentiel que seuls
    les humains possèdent
  216. en termes de créativité.
  217. Mais pour ceux d'entre nous
    qui ne sont pas en train de créer
  218. la toute dernière technologie d'IA,
    nous sommes loin d'être impuissants.
  219. Des actions spontanées et concrètes
    seront nécessaires
  220. pour identifier le type de contenu créatif
    que nous consommons,
  221. plutôt que de laisser la technologie
    dominer tout le processus,
  222. afin de rendre le pouvoir
    aux créateurs originaux
  223. dans un marché de plus en plus mécanisé.
  224. Le défi des pionniers de cette toute
    nouvelle révolution technologique
  225. sera de trouver une place adéquate
    pour l'automatisation
  226. dans le processus de création,
  227. et cela signifiera la préservation
    du potentiel incroyable et illimité
  228. des humains pour la créativité.
  229. Merci.
  230. (Applaudissements)