IA quoi de neuf ?

New York, 1997.

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Au 35ᵉ étage de l’Equitable Center, Garry Kasparov, champion du monde d’échecs, affronte pour la deuxième fois Deep Blue, le supercalculateur d’IBM capable d’examiner près de 200 millions de positions par seconde.

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Un an plus tôt, Kasparov avait dominé la machine. Confiant, il avait accepté une revanche. Mais en ce 12 mai, les deux adversaires sont à égalité : une victoire chacun, trois parties nulles. La dernière manche décidera du vainqueur… et peut-être d’un peu plus que cela. Quelques jours plus tôt, Newsweek avait résumé l’enjeu par une formule dramatique : The brain’s last stand — le dernier rempart de l’esprit humain.

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Quand Kasparov abandonne au 19ᵉ coup, le choc est mondial : pour la première fois, une machine bat un champion en titre dans ce qui était considéré comme l’un des sommets de la pensée humaine.

Dix-neuf ans plus tard, un autre duel homme–machine se prépare.

Et cette fois, le terrain semble encore plus défavorable aux algorithmes.

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Séoul, 2016.

Devant des millions de spectateurs en ligne, Lee Sedol, l’un des plus grands joueurs de go de l’histoire, affronte AlphaGo, un programme conçu par DeepMind, filiale de Google. On pensait le go hors d’atteinte des machines : trop de subtilités, trop de configurations possibles, trop de place pour l’intuition humaine.

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Pourtant, lors de la deuxième partie, au 37ᵉ coup, AlphaGo pose une pierre sur la cinquième ligne : un mouvement si improbable qu’un murmure traverse la salle. Lee Sedol lui-même semble sonné. Aucun humain n'aurait joué un tel coup. Quelques instants plus tard, Sedol s’incline.

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Le verdict est sans appel : l’intuition humaine, longtemps jugée irremplaçable, vacille face à un programme qui n’a pas seulement calculé — mais appris, et joué d’une manière que les experts qualifieront de créative.

En apparence, ces deux défaites se ressemblent. En réalité, elles racontent deux histoires différentes.

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Deep Blue calcule : 200 millions de positions par seconde. AlphaGo apprend : il généralise, détecte des motifs, explore des stratégies que personne ne lui a enseignées. Comme un humain ?

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Chez nous, de nos jours.

L’intelligence artificielle a quitté les laboratoires. Elle trie nos photos, trace nos itinéraires, filtre nos emails. À travers les modèles de langage, elle nous aide à écrire, résumer, traduire, analyser.

Nous ne savons plus très bien où se situent ses limites — ce qui nourrit autant de craintes que d’espoirs. Il existe d’ailleurs un terme ancien pour qualifier ces objets au rôle ambivalent.