Yoshua Bengio a aidé à inventer l’apprentissage profond. Maintenant, il essaye de le rendre sûr.

Les dernières années ont vu l’essor de l’intelligence artificielle alimentée par l’apprentissage profond, mais des chercheurs universitaires travaillent depuis bien plus longtemps à développer et à comprendre son potentiel. Parmi les leaders incontestés du domaine, on compte Yoshua Bengio, directeur scientifique de l’Institut québécois d’intelligence artificielle Mila, un pôle scientifique qui abrite ce qui est considéré comme la plus grande concentration au monde de chercheurs en apprentissage profond. En 2018, Bengio (aux côtés de Geoffrey Hinton et de Yann LeCun) a remporté le prix Turing – l’équivalent approximatif d’un prix Nobel dans le domaine de l’informatique – pour leurs contributions à l’apprentissage profond moderne. Au cours de la dernière année, Bengio a élargi son champ d’intérêt pour inclure la réflexion et la rédaction sur les risques sociaux, y compris les risques existentiels, liés à l’IA. En agissant ainsi, il s’est une fois de plus distingué comme un brillant penseur, attaquant un problème complexe et difficile avec une clarté inhabituelle. Bengio n’est redevable à aucun grand laboratoire commercial, profondément respecté dans son domaine et en conversation avec les principaux universitaires qui sont d’accord avec lui ainsi qu’avec ceux qui ne le sont pas, il était parfaitement positionné pour faire avancer la conversation sur les risques sociaux et existentiels posés par les progrès de l’IA. Dans un témoignage devant le Sénat américain cet été, Bengio a présenté les raisons de sa préoccupation face au progrès rapide de la capacité de l’IA à correspondre aux niveaux d’intelligence humaine: «Auparavant considérée comme étant à des dizaines, voire à des centaines d’années de distance, [Bengio et ses collègues lauréats du prix Turing] pensent maintenant qu’elle pourrait être atteinte dans quelques années ou dans une couple de décennies», a-t-il déclaré au Congrès. «Aucun des systèmes d’IA avancés actuels n’est démontrablement sûr contre le risque de perte de contrôle face à une IA mal alignée.»