« De temps en temps, en plaisantant, je dis qu'après m'être occupé de données et d'algorithmes pendant tant d'années, j'ai décidé de passer à l'intelligence humaine au moment même où le monde entier commençait à parler d'intelligence artificielle : c'étaient exactement les jours du lancement de ChatGPT... ». C'est-à-dire en novembre 2022, lorsque Fabio Moioli, ingénieur, manager, top voice sur LinkedIn (où il est suivi par 125 000 personnes) et l'un des principaux experts - pas seulement en Italie - en matière d'IA, est passé de Microsoft à Spencer Stuart, une multinationale de chasseurs de têtes.
Avant, le monde des télécommunications, McKinsey, Capgemini... Aujourd’hui, il traite de technologie et de données, mais aussi de réunions, de formations, de conférences, d'articles de vulgarisation. Et avec un focus de plus en plus marqué sur la révolution promise par l'IA. « J'avais l'habitude de parler d'OpenAI lors de conférences, et tout le monde me regardait sans savoir ce que c'était. Mais si l'on veut définir un tournant, je dirais 2016, lorsqu'un grand coup de pouce a été donné au deep learning, avec AlphaGo de Google et OpenAI elle-même. C'est là que nous avons commencé à voir la perspective et le potentiel de cette technologie encore plus clairement ».
Maintenant que lui, par métier, sélectionne les meilleurs managers de l'industrie en combinant connaissances techniques et facteur humain, il est presque naturel que le dialogue parte de là, des similitudes et des différences entre l'intelligence naturelle et l'intelligence artificielle.

Dans quelle mesure sont-elles comparables ? L'IA est-elle vraiment de l'intelligence ou est-ce autre chose ? Et quel est le défi pour nous, en termes d'utilisation de la raison et de connaissance de la réalité, de nous accommoder de cette révolution ?
Permettez-moi de rappeler quelques données de base. Tout d'abord, sur la raison pour laquelle on parle d’« intelligence artificielle » : parce que c'est quelque chose qui apprend, qui peut s'adapter. Un programme informatique « classique », aussi puissant soit-il - et qui a peut-être envoyé un homme sur la Lune - reste un outil qui fait exactement ce que je lui dis de faire. Si je dis à la calculatrice de faire 2+2, elle fait « 2+2=4 » parce que je lui ai appris à le faire, je l'ai codé dans la calculatrice. En IA, si je montre à un algorithme quantité de photos d'un chat, il comprend ; et petit à petit, il apprend à reconnaître un chat même s'il n'a que trois pattes, parce qu'il a peut-être eu un accident. Il est donc intelligent dans l'apprentissage, car l'« intelligence » a à voir avec l'apprentissage et la capacité à résoudre des problèmes. Cela dit, j'aime mieux parler d'intelligences, au pluriel.

Pourquoi ?
L'intelligence humaine n'existe pas en tant que chose unique : les êtres humains ont plusieurs types d'intelligences. J'ai également enseigné les sciences cognitives à l'Université d'État de Milan et je donne un cours précisément sur ces questions. Nous savons maintenant que le mot peut signifier différentes choses : il y a l'intelligence spatiale, l'intelligence musicale, l'intelligence kinesthésique, l'intelligence interpersonnelle... On peut être un grand compositeur, avoir une énorme intelligence musicale, et être très médiocre en tant que sportif, etc. La même chose se produit dans le domaine de la technologie. L'IA n'existe pas : il y a beaucoup de technologies différentes qui, ayant cette caractéristique d'apprendre, d'être en quelque sorte capable de s'adapter, sont définissables comme "intelligence" selon les définitions les plus classiques.

Mais dans ces intelligences humaines, il y a un facteur qui, d'une certaine manière, les tient ensemble...
Elles sont unies par le cerveau. Lequel possède des caractéristiques uniques. Les intelligences artificielles, par exemple, fonctionnent bien sur de gros volumes, elles ont besoin de beaucoup de données pour apprendre : les humains peuvent apprendre même avec un nombre d'exemples et de cas beaucoup plus restreints. Cependant, lorsqu'on parle d'IA, le risque est de l'anthropomorphiser un peu trop. L'IA n'est pas une intelligence humaine plus développée : c'est une intelligence différente. Elle peut faire des choses totalement inimaginables pour l'homme, mais elle est incapable de faire d'autres choses à la portée d'un enfant. L'IA est exceptionnelle pour trouver des corrélations, pour remarquer quand deux phénomènes se produisent ensemble. L'être humain est efficace pour comprendre les causes et les effets. Si un homme voit le soleil se lever et qu'il entend le coq chanter, il n'y a aucun doute dans son esprit sur ce qui est la cause et ce qui est l'effet : c'est le coq qui chante parce qu'il a vu la lumière. Cela, l'intelligence artificielle ne le sait pas, elle ne sait pas. Elle sait seulement que les deux sont liés.

Pour simplifier : l'IA peut reconnaître les liens de manière plus puissante, mais l'homme a le problème de la signification de ces liens....
Oui, c'est exact. C'est l'une des principales différences à ce jour, car il est clair qu'il s'agit d'une technologie qui évolue très rapidement. Mais pour l'instant, c'est l'une des caractéristiques qui distingue également les deux intelligences en termes de créativité. L'IA est capable de générer des combinaisons créatives  : en écoutant beaucoup de morceaux de Mozart, elle peut créer une nouvelle musique agréable et efficace dans le "style Mozart". En regardant beaucoup de tableaux d'un peintre, elle peut générer un tableau similaire. Il pourrait peut-être même tromper les experts. Mais il ne peut pas créer quelque chose de vraiment nouveau, entendu comme un nouveau style, une nouvelle idée commerciale. La créativité entendue comme "créer quelque chose qui n'existait pas auparavant" reste profondément humaine. Même si ce type particulier de créativité lié à l'IA générative commence à être très efficace aujourd'hui, avec toutes les conséquences qui en découlent....

Cela ouvre la voie à l'une des grandes questions : la relation entre les opportunités et les risques. Quel est le point d'équilibre ?
L'IA nous offre une énorme opportunité, car elle peut nous aider à relever tant de défis : des soins de santé au réchauffement climatique, en passant par bien d'autres choses encore. Ce sont des avantages incontestables, et il faut les soutenir. Mais il est clair que, précisément parce qu'elle est si puissante, cette technologie doit être bien gérée. C'est le défi de tous les temps, de toutes les transformations : lorsque l'automobile est apparue, une foule de personnes dont le travail était de s'occuper des chevaux - il y avait toute une industrie liée aux chevaux - ont disparu. Et on peut dire la même chose de beaucoup d'autres situations. Cette révolution est encore plus profonde et se produit plus rapidement : il y a donc certainement des problèmes auxquels nous devons faire face en tant que société. Mais il faut les gérer.

Des exemples ?
Je pense au travail du médecin : ce n'est pas qu'avec l'IA ce travail disparaisse et qu’il aille faire autre chose car on n'aurait plus besoin de médecins. Mais le médecin du futur qui utilise l'IA pour établir des diagnostics et rédiger des rapports, ou pour aider en salle d'opération, sera très probablement un médecin plus efficace : il nous aidera à vivre plus longtemps et mieux. Et en utilisant ces choses, il aura peut-être plus de temps pour parler au patient ou à ses proches. J'aurai toujours besoin de parler à un être humain qui m'explique la maladie, me fait comprendre les implications et m'aide à choisir de me faire opérer ou non : je n'ai pas envie d'en discuter avec un algorithme. Paradoxalement, l'IA pourrait donc rendre ce travail plus humain, car elle pourrait laisser plus de temps pour cela. Bien sûr, il y a aussi des emplois qui pourraient disparaître. Mais la plupart des emplois ne disparaissent pas et ne naissent pas : ils se transforment. C'est à nous, en tant que société, d'aider les gens à comprendre cette transformation et donc à s'y préparer.

Ceux qui s'attendent à une catastrophe du point de vue de l'emploi et de l'impact social se trompent donc...
Pour moi, oui. Ce n'est pas un problème catastrophe, mais de gestion. Il est clair que ce ne sera pas la même chose pour tous les emplois et pour toutes les personnes : beaucoup auront du mal. Mais c'est à la société d'aider ces personnes à se débrouiller le mieux possible. Pensez à l'agriculture. L'IA peut énormément améliorer la productivité et la qualité : avec des micro-caméras, des capteurs, des drones et tout le reste, on peut être très précis en utilisant la bonne quantité de pesticides ou en ne gaspillant pas l'eau. On protège l'environnement en produisant plus. Mais ensuite, une fois que cette nourriture est produite, le fait qu'elle reste entre les mains de quelques-uns ou qu'elle aille à ceux qui ont faim n'est pas décidé par l'IA : c'est décidé par la politique, c'est-à-dire par nous.

Vous avez utilisé le mot le plus fascinant : « responsabilité ». Quel défi cela représente-t-il pour notre responsabilité d'avoir de si grandes opportunités à portée de main ?
De temps en temps, lorsque je parle de ces questions, j'utilise la célèbre réplique de Spiderman, vous la connaissez ? « De grands pouvoirs, de grandes responsabilités ». Le potentiel de l'IA nous confère une énorme responsabilité, qui va de la gestion des personnes et du travail à la redistribution des richesses - dans le sens de s'assurer que tout le monde en profite - en passant par les défis éthiques. Par exemple, il y a toute la question de s'assurer que l'IA n'est pas entraînée en introduisant des biais qui finissent ensuite par multiplier les inégalités. Si l'algorithme voit une corrélation entre le sexe masculin et les rôles managériaux, parce qu'historiquement il y a plus d'hommes dans le top management, et que je l'utilise pour sélectionner des managers, il finit par m'indiquer majoritairement des hommes pour occuper certains postes. Ce n'est pas qu'il a un parti pris contre les femmes : c'est qu'il le trouve dans les données. C'est à nous d'aller dans l'algorithme et de corriger le biais de genre, pour éviter la discrimination.

L'expression « grand pouvoir, grande responsabilité » ouvre deux questions : les normes et la sensibilisation. Ont-elles le même poids ?
Les deux sont nécessaires, profondément. Nous avons besoin de règles - qui arrivent déjà, avec la législation européenne : les entreprises les demandent aussi, parce qu'il n'est pas juste de se décharger sur les entreprises de certains choix décisifs pour tout le monde. Et il faut beaucoup d'éducation, parce que je dois apprendre à travailler en utilisant cette technologie de manière intelligente. Mais l'éducation, ce n'est pas seulement la formation : c'est aussi l'esprit critique. Avec l'empathie et la capacité à collaborer dans le type de créativité que j'ai mentionné plus tôt, je pense que cela fait partie des compétences qui seront de plus en plus nécessaires.

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Vous avez fait trois prédictions pour 2024 : l'expansion de l'IA générative à d'autres modèles, et pas seulement au langage ; l'avènement de systèmes de plus en plus personnalisés et calibrés en fonction des besoins de chaque utilisateur ; et le risque - énorme - de deep fakes, dans une année marquée par tant d'élections décisives. Mais si vous deviez indiquer la chose la plus importante à prendre en compte pour affronter l'évolution de l'IA, que diriez-vous ?
Pour les citoyens, il sera encore plus important justement de développer l'esprit critique. C'est fondamental. Quand on parle de deep fakes, à l'heure actuelle, on parle d'une technologie qui est tellement efficace que n'importe qui, avec une toute petite formation, peut créer une vidéo ou un audio dans lequel on a l'impression que Fabio Moioli a dit des choses que je n'ai jamais dites... Et donc il faut développer encore plus l'esprit critique : regarder la source, le contexte, remettre en question, mais dans un sens positif. Ce sera même crucial pour la résilience de la démocratie. Mais c'est aussi un message pour les entreprises. Nous aurons de plus en plus de modèles évolués utilisant l'IA avec non seulement le langage humain comme point d'entrée, mais aussi le langage de la chimie, de la génétique, des matériaux. Cela signifie découvrir de nouveaux composants, de nouveaux médicaments....

Cela signifie aussi plus de collaboration entre des mondes différents.
Oui, le travail en commun sera de plus en plus décisif. Et c'est là un autre grand défi.