Des robots apprennent comme les humains, en faisant des erreurs

Doit-on avoir peur des robots ? Tout dépend du point de vue où l’on se place. Si les aspirateurs intelligents font le bonheur de ces dames qui peuvent passer plus de temps sur Facebook, les machines de toutes sortes en général, bénéficient chaque année de nouvelles fonctions avancées et menacent de plus en plus d’emplois dans des secteurs très variés.

Le film « Les temps modernes » de Charlie Chaplin réalisé en 1936 s’est accompli telle une prophétie lors qu’on compte les milliers de bras articulés dans les chaînes de montage automobiles, remplaçant avec plus de précision et de robustesse les milliers d’ouvriers occupant les mêmes places quelques décennies plus tôt.

Dans une étude intitulée « Le futur de l’emploi », Carl Benedikt Frey et Michael A. Osborne, deux chercheurs de l’Université d’Oxford, ont examiné plus de 700 métiers pour savoir lesquels avaient le plus de chances d’être remplacés par des machines dans un futur proche. En se basant sur un algorithme complexe et les prédictions de Keynes sur le développement du « chômage technologique », les deux chercheurs ont établi un classement des métiers en fonction de leur probable « computérisation » (le remplacement de certaines tâches répétitives par des machines ou des ordinateurs).

« Tant qu’il s’agit d’une tâche répétitive et programmée, la plupart des métiers ne risquent pas grand-chose », me diriez-vous ! Pas si l’on en croit les chercheurs de Berkeley qui ont développé des algorithmes permettant aux robots d’apprendre des tâches motrices par répétition d’essais et analyses d’erreurs. En utilisant un processus qui se rapproche de l’apprentissage humain, les machines franchissent ainsi une étape majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Doit-on se mobiliser contre la généralisation des machines qui prendront un jour nos emplois et seront probablement face à nous, le jour où nous seront convoqués par notre conseiller professionnel pôle emploi.

Appréciez plutôt cette vidéo qui parle d’elle-même.

Inspiré de l’article New ‘deep learning’ technique enables robot mastery of skills via trial and error