Lors d'un récent vol transatlantique, j'ai visionné le film "Her", un film futuriste sur un personnage nommé Theodore qui tombe amoureux de son système d'exploitation (quelque chose comme une version beaucoup plus sophistiquée de Siri d'Apple). Ce qui rend le film vraiment intéressant, c'est que le système d'exploitation, qui s'appelle Samantha, tombe réellement amoureux de Théodore - un amour fou, obsessionnel, possessif, qui ne peut pas dormir la nuit.
Au début, j'ai supposé que ce système d'exploitation était simplement capable de faire croire à Theodore qu'il avait des sentiments pour lui. Cependant, lorsque Samantha est forcée d'admettre qu'elle est simultanément amoureuse de plusieurs autres personnes, j'ai commencé à comprendre : Ce système d'exploitation est si avancé qu'il ne peut pas seulement apprendre comme un être humain, mais qu'il a aussi la capacité de développer des émotions comme un être humain.
À la fin du film, j'ai retiré mes écouteurs et j'ai demandé au directeur technique de mon entreprise, un visionnaire de la technologie nommé Lowell Stewart, qui avait également regardé le film, à quel point ce genre de chose pouvait se produire dans le futur. Lowell, bien sûr, vient du monde réel du développement agile, du scrum, des sprints de codage, des rapports de bogues, etc. Je n'entrerai donc pas dans les détails de sa réponse. Inutile de dire que j'ai eu l'impression que cela pourrait prendre un certain temps.
"Je prendrai Avant et Après pour 50, Alex"
Si quelqu'un peut en juger autrement, c'est bien Mike Rhodin, qui dirige le groupe ultra sophistiqué Watson d'IBM. Lors d'une récente conférence à la Harvard Law School sur les innovations perturbatrices, M. Rhodin a expliqué un grand changement de paradigme qui est sur le point de se produire dans l'informatique : le passage d'un modèle de programmation déterministe (nous écrivons du code dans le but de déterminer un résultat) à un modèle probabiliste, l'analyse statistique d'ensembles massifs de données pour aider les ordinateurs à aller bien au-delà de la manipulation de données relationnelles.
Ce que Rhodin et son équipe recherchent, ce sont des logiciels cognitifs, c'est-à-dire une véritable intelligence artificielle capable d'analyser les mots dans leurs relations syntaxiques et d'en déduire le sens. C'est le groupe Watson qui a construit le superordinateur capable de battre les étudiants de Harvard et du MIT dans le jeu télévisé Jeopardy.
À première vue, l'idée qu'un ordinateur puisse connaître plus de faits triviaux qu'un être humain ne semble pas très impressionnante, mais gagner à Jeopardy va bien au-delà de la régurgitation. Les noms de catégories (comme celui utilisé dans le titre ci-dessus) sont souvent eux-mêmes des jeux de mots sophistiqués qui servent d'indices pour une réponse à une question que le candidat doit formuler en se basant sur tout ce qui va de la connaissance de l'histoire à la culture populaire et au-delà, le tout étant lié dans le genre de relation complexe qui aurait auparavant exigé un cerveau humain pour le comprendre (et un cerveau vraiment intelligent, de surcroît).
Les "one liners" et la route à parcourir
M. Rhodin s'empresse de souligner que les questions de Jeopardy, aussi délicates soient-elles, sont des questions à réponse unique et qu'elles étaient donc à la portée de l'ordinateur Watson au moment de l'épreuve de Jeopardy. Mais il souligne également que Watson s'est trompé sur certaines questions. Rhodin aborde ensuite le problème posé par les blocs de langage plus longs et plus complexes, dont l'analyse requiert une sophistication beaucoup plus grande, c'est-à-dire la capacité de formuler des questions sur le langage, auxquelles on ne peut répondre qu'ensuite. Pour ce type d'analyse, la capacité de penser et d'apprendre comme un être humain doit être reproduite dans un ordinateur, et c'est ce type de fonctionnalité que l'équipe Watson recherche.
Retour à Samantha et perturbation des services juridiques
Si M. Rhodin pense que quelque chose comme Samantha est possible dans, disons, les deux ou trois prochaines vies, il ne l'a certainement pas laissé entendre dans sa présentation à Harvard. En fait, M. Rhodin va jusqu'à dire que des technologies comme Watson ne remplaceront pas les avocats, mais qu'elles renforceront plutôt leur capacité à synthétiser d'énormes quantités de données à la volée et à parvenir, elles-mêmes, à de meilleures conclusions.
Rhodin, bien sûr, se réfère spécifiquement aux questions situationnelles qui sont tout simplement trop complexes pour être encodées dans n'importe quel type de système - déterministe, probabiliste ou autre. Bien entendu, d'autres types de questions juridiques se prêtent bien à l'automatisation des processus (l'assemblage de documents, par exemple), et il existe aujourd'hui des technologies éprouvées qui permettront d'encoder l'expertise des juristes chevronnés dans des systèmes destinés à être utilisés par d'autres.
La question incontournable .........................
La question qui m'interpelle est la suivante : Si, dans un avenir prévisible, un système cognitif est capable de déconstruire un bloc de texte comme le ferait un être humain, est-il possible qu'un système cognitif puisse réellement rédiger des documents juridiques à partir de zéro ? Bien que je ne sois pas un expert, ce type de fonctionnalité ressemble à s'y méprendre à celle de Samantha. Disons que je ne retiens pas mon souffle.
Note de la rédaction : Ce billet a été publié à l'origine sur HotDocs.com. En juin 2024, Mitratech a acquis HotDocs, une plateforme avancée d'automatisation des documents. Le contenu a depuis été mis à jour pour inclure des informations alignées sur nos offres de produits, les changements de réglementation et la conformité.
