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mêlent dans de mêmes circuits, aujourd'hui encore très mystérieux). Une nouvelle informatique, nécessairement neuro-inspirée, est à imaginer pour reproduire cette seconde intelligence, autrement dit
faire émerger ce qu'on appelle l'IA générale ou l'IA forte.
Le système nerveux est connexionniste, c'est-à-dire que son fonctionnement repose sur des transferts
de signaux entre les composantes (neurones ou groupes de neurones) d'un vaste réseau préorganisé par
la neurogenèse. Une question fondamentale porte sur le degré minimum de fidélité physicochimique
qu'il est nécessaire d'adopter pour comprendre l'information mentale, en particulier la façon dont elle
est mémorisée et remémorée. Robustesse et pérennité sont, sur cette question, des propriétés de première importance. Une distinction doit notamment être faite entre les circuits périphériques du système
nerveux et les circuits corticaux. Dans le premier cas, il s'agit principalement de canaux nerveux unidirectionnels (feedforward) dans lesquels instants d'arrivée et fréquence des potentiels d'action (spikes)
sont déterminants. Dans le second cas, celui de circuits massivement bouclés, il est possible d'imaginer
que c'est le graphe des connexions qui est porteur de l'information et non pas les caractéristiques des
signaux en eux-mêmes. En particulier, la robustesse de l'information mentale peut être expliquée par la
forte redondance des connexions entre les sommets d'un même sous-graphe représentatif d'un élément
de connaissance.
Cette hypothèse d'information corticale graphique, la cognition se développant et se maintenant donc
sur un réseau numérique, ouvre de belles perspectives dans l'émulation informatique du fonctionnement cortical et par conséquent dans les progrès de l'IA générale. Il est étonnant d'observer que les
rapports récents sur les stratégies à adopter pour le développement de l'IA, notamment aux Etats-Unis,
ne préconisent pas de rassembler neuroscientifiques et informaticiens dans de mêmes équipes de recherche, condition indispensable à la compréhension de la cognition et à son émulation dans des circuits électroniques. Tout se passe comme si, dans les différents groupes de réflexion, l'Intelligence
Artificielle n'avait pas grand-chose à voir avec l'Intelligence Naturelle.
Il va de soi qu'une meilleure compréhension du cortex cérébral, à l'échelle informationnelle, non seulement bénéficiera au développement de l'IA mais contribuera également aux progrès des neurosciences cognitives. Il serait par exemple possible de réaliser des simulations in silico pour essayer de
mieux comprendre certains troubles mentaux et éventuellement de trouver de nouvelles thérapies.
Interaction Humain-Agent
L’intelligence artificielle a pris, ces dernières années, une place de plus en plus importante dans le
domaine de l’interaction humain-machine, conduisant à de nouveaux paradigmes d’interaction. De
nombreux travaux de recherche portent sur l’adaptation des interfaces aux utilisateurs, la prise en
compte de leurs individualités mais aussi de leurs états affectifs, de leurs capacités cognitives et sensori-motrices, de leurs intentions, de leur culture… L’interface doit donc s’adapter dynamiquement aux
besoins et états affectifs des utilisateurs, en tant qu’individu, collectif ou sociétal, pour améliorer non
seulement les performances de l’utilisateur mais aussi la qualité de leur expérience (déterminée par
leur engagement, leur degré de confiance, etc). Dans cet objectif, les modes d’interaction font maintenant usage de plusieurs modalités telles que la voix, le comportement non-verbal, la prosodie, le toucher. Les interactions humain-machine demandent de prendre en compte les signaux émis par
l’humain (ce qu’il dit, comment il le dit, ce qu’il fait..), de générer une réponse multimodale, de définir
des stratégies d’interaction. La même information doit être accessible à tout moment sur des dispositifs miniaturisés ou au contraire sur de très grandes surfaces, tout en conservant une interaction « naturelle » intégrée dans l’environnement. De plus en plus d’objets connectés permettent de capturer des
données physiologiques sur les utilisateurs et, dans le même temps, les écrans sont partout, sur toutes
les surfaces. Enfin, les interfaces avec une représentation humanoïde (robot physique ou virtuel - souvent appelé agent conversationnel animé) tendent à se généraliser. Elles doivent être dotés de capacités
mêlent dans de mêmes circuits, aujourd'hui encore très mystérieux). Une nouvelle informatique, nécessairement neuro-inspirée, est à imaginer pour reproduire cette seconde intelligence, autrement dit
faire émerger ce qu'on appelle l'IA générale ou l'IA forte.
Le système nerveux est connexionniste, c'est-à-dire que son fonctionnement repose sur des transferts
de signaux entre les composantes (neurones ou groupes de neurones) d'un vaste réseau préorganisé par
la neurogenèse. Une question fondamentale porte sur le degré minimum de fidélité physicochimique
qu'il est nécessaire d'adopter pour comprendre l'information mentale, en particulier la façon dont elle
est mémorisée et remémorée. Robustesse et pérennité sont, sur cette question, des propriétés de première importance. Une distinction doit notamment être faite entre les circuits périphériques du système
nerveux et les circuits corticaux. Dans le premier cas, il s'agit principalement de canaux nerveux unidirectionnels (feedforward) dans lesquels instants d'arrivée et fréquence des potentiels d'action (spikes)
sont déterminants. Dans le second cas, celui de circuits massivement bouclés, il est possible d'imaginer
que c'est le graphe des connexions qui est porteur de l'information et non pas les caractéristiques des
signaux en eux-mêmes. En particulier, la robustesse de l'information mentale peut être expliquée par la
forte redondance des connexions entre les sommets d'un même sous-graphe représentatif d'un élément
de connaissance.
Cette hypothèse d'information corticale graphique, la cognition se développant et se maintenant donc
sur un réseau numérique, ouvre de belles perspectives dans l'émulation informatique du fonctionnement cortical et par conséquent dans les progrès de l'IA générale. Il est étonnant d'observer que les
rapports récents sur les stratégies à adopter pour le développement de l'IA, notamment aux Etats-Unis,
ne préconisent pas de rassembler neuroscientifiques et informaticiens dans de mêmes équipes de recherche, condition indispensable à la compréhension de la cognition et à son émulation dans des circuits électroniques. Tout se passe comme si, dans les différents groupes de réflexion, l'Intelligence
Artificielle n'avait pas grand-chose à voir avec l'Intelligence Naturelle.
Il va de soi qu'une meilleure compréhension du cortex cérébral, à l'échelle informationnelle, non seulement bénéficiera au développement de l'IA mais contribuera également aux progrès des neurosciences cognitives. Il serait par exemple possible de réaliser des simulations in silico pour essayer de
mieux comprendre certains troubles mentaux et éventuellement de trouver de nouvelles thérapies.
Interaction Humain-Agent
L’intelligence artificielle a pris, ces dernières années, une place de plus en plus importante dans le
domaine de l’interaction humain-machine, conduisant à de nouveaux paradigmes d’interaction. De
nombreux travaux de recherche portent sur l’adaptation des interfaces aux utilisateurs, la prise en
compte de leurs individualités mais aussi de leurs états affectifs, de leurs capacités cognitives et sensori-motrices, de leurs intentions, de leur culture… L’interface doit donc s’adapter dynamiquement aux
besoins et états affectifs des utilisateurs, en tant qu’individu, collectif ou sociétal, pour améliorer non
seulement les performances de l’utilisateur mais aussi la qualité de leur expérience (déterminée par
leur engagement, leur degré de confiance, etc). Dans cet objectif, les modes d’interaction font maintenant usage de plusieurs modalités telles que la voix, le comportement non-verbal, la prosodie, le toucher. Les interactions humain-machine demandent de prendre en compte les signaux émis par
l’humain (ce qu’il dit, comment il le dit, ce qu’il fait..), de générer une réponse multimodale, de définir
des stratégies d’interaction. La même information doit être accessible à tout moment sur des dispositifs miniaturisés ou au contraire sur de très grandes surfaces, tout en conservant une interaction « naturelle » intégrée dans l’environnement. De plus en plus d’objets connectés permettent de capturer des
données physiologiques sur les utilisateurs et, dans le même temps, les écrans sont partout, sur toutes
les surfaces. Enfin, les interfaces avec une représentation humanoïde (robot physique ou virtuel - souvent appelé agent conversationnel animé) tendent à se généraliser. Elles doivent être dotés de capacités