Les humains surpassent l’intelligence artificielle dans l’apprentissage

## L’influence des sciences cognitives sur les technologies intelligentes Les chercheurs à l’origine des systèmes d’intelligence artificielle (IA) se sont largement inspirés des études sur les mécanismes cérébraux humains. En s’appuyant sur des travaux issus de la psychologie cognitive et des théories de l’apprentissage, ces scientifiques ont tenté de reproduire dans les machines des processus similaires à ceux qui permettent à l’être humain d’apprendre, comprendre, et s’adapter. Des figures emblématiques du domaine, comme Yann LeCun ou Geoffrey Hinton, ont puisé dans les recherches en sciences cognitives et en pédagogie, notamment celles de Jean Piaget, pour conceptualiser l’apprentissage des machines. Ces ponts entre la biologie, la psychologie et l’informatique ont permis de poser les bases des systèmes d’IA que nous utilisons aujourd’hui. — ## Les deux grandes approches de l’apprentissage machine Les algorithmes d’IA s’appuient sur des méthodes distinctes pour « apprendre ». Voici les deux principales approches utilisées dans l’apprentissage machine : ### Méthode guidée : l’apprentissage encadré Dans cette méthode, l’algorithme est alimenté avec des données d’entrée accompagnées de leurs réponses correctes. Cette stratégie repose sur une supervision humaine : il s’agit de fournir à la machine des exemples précis pour qu’elle identifie des relations ou des schémas récurrents. Par exemple, on peut entraîner un programme à reconnaître des images de chats en lui montrant de nombreuses photos étiquetées comme étant des « chats ». Avec suffisamment de données, l’IA devient capable de généraliser et de reconnaître d’autres images similaires. ### Méthode autonome : l’apprentissage exploratoire À l’inverse, dans l’apprentissage non supervisé, la machine n’est pas guidée par des réponses prédéfinies. Elle doit identifier seule des patterns ou associations dans les données. Un exemple classique consiste à analyser des textes pour repérer des mots qui apparaissent fréquemment ensemble, comme « chien » et « aboyer ». L’objectif ici est de permettre à l’IA d’extraire des règles ou des structures à partir d’un grand volume d’informations, sans intervention humaine directe. Ce type d’apprentissage est utilisé, par exemple, pour compléter des phrases ou identifier des tendances dans des données brutes. — ## Les mécanismes d’adaptation des IA modernes Les systèmes d’IA les plus récents, comme ceux qui alimentent les chatbots avancés, vont encore plus loin. Ils s’améliorent non seulement grâce aux données initiales fournies, mais également grâce à leur capacité à tirer parti des retours d’expérience. ### L’ajustement par rétroaction Ces outils intelligents affinent leur performance en analysant les erreurs qu’ils commettent et les corrections qu’on leur apporte. Par exemple, lorsqu’un utilisateur corrige une réponse erronée ou précise une requête, l’IA intègre ces informations pour ajuster son fonctionnement futur. ### Le transfert de connaissances Certaines IA, comme les modèles récents, s’appuient sur une technique appelée apprentissage par transfert. Plutôt que de repartir de zéro à chaque tâche, elles réutilisent des connaissances acquises lors d’entraînements précédents. Ce procédé s’inspire directement de la manière dont les humains mobilisent des savoirs déjà maîtrisés pour accomplir de nouvelles tâches. — ## Les parallèles avec nos propres modes d’apprentissage Les mécanismes d’apprentissage des machines ne sont pas sans rappeler les stratégies d’apprentissage humain. Voici quelques grandes similitudes : – **L’apprentissage par essai-erreur** : Tout comme une IA ajuste ses prédictions en fonction des retours, les humains apprennent souvent en se trompant puis en corrigeant leurs erreurs. – **L’adaptation progressive** : À mesure qu’une IA interagit avec son environnement, elle s’habitue aux demandes des utilisateurs. Les humains, eux aussi, modifient leurs comportements en fonction des retours qu’ils reçoivent de leur entourage. – **La réutilisation des acquis** : L’approche d’apprentissage par transfert chez les machines s’inspire directement de la capacité humaine à appliquer des connaissances antérieures à de nouveaux contextes. — ## Une IA façonnée par ses utilisateurs Les systèmes intelligents ne se contentent pas d’exécuter des tâches préprogrammées : ils évoluent continuellement grâce à leurs interactions avec les utilisateurs. Chaque demande, chaque correction et chaque retour contribuent à rendre ces outils plus performants et plus adaptés. En somme, l’intelligence artificielle, bien que différente de l’intelligence humaine, s’inspire profondément des mécanismes qui nous permettent d’apprendre et de progresser. Si les machines apprennent de nos comportements, il est également crucial de prendre conscience de l’impact que nous avons sur leur développement.