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L’intelligence artificielle a le potentiel de faire progresser considérablement la technologie et le bien-être humain. Mais le terme « IA » peut faire référence à de nombreux outils et processus différents, dont certains peuvent compromettre votre sécurité. Lisez ce qui suit pour en savoir plus sur les différents types d’IA et sur la manière dont ils peuvent vous concerner. Et procurez-vous une application de sécurité en ligne performante pour vous protéger contre les menaces en ligne nouvelles et émergentes.
Le terme intelligence artificielle (IA) ne se réfère pas à un seul type d’outil ou de technologie : il existe de nombreux types d’IA qui varient à la fois en termes de capacité et de fonction. Certains, comme les chatbots désormais omniprésents, sont largement utilisés aujourd’hui, tandis que d’autres, comme les robots à pleine conscience de la science-fiction, ne sont encore que des théories.
Voici les principales catégories d’IA qu’il est bon de connaître :
La technologie de l’IA est généralement expliquée en termes de capacité et de fonctionnalité. Tout d’abord, analysons les capacités de l’IA. Il s’agit principalement de définir des types de modèles d’IA en fonction de leur degré d’intelligence, c’est-à-dire suivant leur capacité à résoudre des problèmes.
Les trois niveaux d’IA basés sur les capacités sont l’intelligence artificielle faible (ANI), l’intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI) :
L’intelligence artificielle faible (ANI) est la seule forme d’IA qui existe actuellement. Les assistants vocaux tels que Siri et la reconnaissance faciale sont des exemples courants de la technologie ANI. L’IA générative, le type d’IA sur lequel repose ChatGPT et d’autres grands modèles de langage (LLM), entre également dans cette catégorie.
Ces modèles d’IA sont conçus pour accomplir une seule tâche, comme l’identification d’images, le chat ou le filtrage d’e-mails. Malgré son nom, l’ANI n’est pas « intelligente », c’est-à-dire qu’elle n’a pas de raisonnement ou de conscience de soi. La technologie ANI combine des données avec un algorithme pour faire des prédictions dans le cadre de paramètres prédéfinis.
Par exemple, un outil d’IA faible peut être entraîné sur des milliers de photos de chats et apprendre à identifier un chat sur la base des caractéristiques de chaque photo. Lorsqu’on lui présente une nouvelle image, sa « mémoire » peut prédire si l’image contient un chat ou non. L’IA ne « voit » pas vraiment un chat et, plus important encore, elle ne comprend pas ce qu’est un chat.
Mais malgré, ou plutôt à cause de ses limites, l’ANI présente aussi des risques. Des données d’apprentissage peu fiables peuvent entraîner des biais ou des résultats inexacts, ce qui peut s’avérer critique dans des applications telles que les voitures autonomes, la reconnaissance faciale et les diagnostics médicaux. En outre, l’ANI peut être exploitée par les cybercriminels pour créer des escroqueries sophistiquées basées sur l’IA.
C’est pourquoi il est plus important que jamais de protéger vos appareils avec un logiciel de sécurité complet comme Avast Antivirus Gratuit qui s’appuie sur des outils d’IA pour fournir un niveau de défense supplémentaire contre les menaces qui se cachent dans les communications frauduleuses.
L’intelligence artificielle générale (AGI) est la prochaine étape de la technologie de l’IA après l’ANI. En théorie, l’AGI sera capable d’accomplir un grand nombre de tâches et d’utiliser un raisonnement de type humain pour apprendre, s’adapter et s’améliorer. La technologie AGI n’existe pas encore, mais des entreprises telles que OpenAI ont pour objectif d’y parvenir dans les cinq prochaines années. En attendant, des experts tels que Yann LeCun, scientifique en chef de Meta pour l’IA, restent sceptiques quant à la capacité des LLM à développer l’AGI.
Alors que les modèles ANI ne peuvent exécuter qu’un seul ensemble de tâches, l’AGI promet d’être adaptative, capable d’agir de manière autonome et d’apprendre de ses actions. Il est probable que l’AGI dépassera rapidement l’intelligence humaine dans certains domaines, tels que les mathématiques et les sciences, ce qui pourrait conduire à un effet boule de neige de l’IA dans lequel l’AGI « évoluerait » rapidement en une superintelligence artificielle (ASI).
« L’intelligence artificielle n’est pas seulement un outil puissant, elle devient une force qui modifie notre perception du monde. Mais à mesure qu’elle devient plus performante, plus intelligente, plus réaliste et plus accessible, l’IA va de plus en plus mélanger la vérité et la tromperie, rendant plus difficile que jamais le déchiffrage de la réalité. »
Cette situation a suscité d’importantes préoccupations en matière de sécurité et d’éthique quant aux menaces que l’intelligence artificielle fait peser sur les infrastructures numériques et physiques. Des malfaiteurs pourraient programmer l’AGI avec des intentions préjudiciables, ce qui donnerait lieu à des capacités destructrices potentiellement illimitées dans la guerre cybernétique et dans d’autres domaines, en particulier si elles ne sont pas réglementées.
L’AGI est généralement le type d’IA représenté dans les films. Parmi les exemples, citons les droïdes de Star Wars et Sonny de I, Robot. Les applications futures réalistes de l’AGI pourraient être l’assistance à la recherche par l’IA, les robots qualifiés et les prestataires de santé par l’IA.
La superintelligence artificielle est la forme la plus avancée d’IA théorisée à date. Cette forme d’IA serait une entité consciente d’elle-même, échappant au contrôle de l’homme, qui surpasserait largement l’intelligence humaine, notamment en matière de raisonnement, de créativité et même d’intelligence émotionnelle.
Tout en étant capables d’effectuer des tâches mieux que les humains les plus doués et d’inventer de nouvelles technologies qui nous échappent, les systèmes ASI, tels que l’Architecte des films Matrix, pourraient constituer une menace existentielle pour l’humanité.
Interrogés en 2024, des milliers de chercheurs en IA ont déclaré se sentir inquiets des effets à long terme des progrès de l’IA. Si environ 68 % des chercheurs ont prédit des résultats positifs à partir des modèles ASI, près de la moitié d’entre eux ont également suggéré qu’il y avait environ 5 % de risques de résultats extrêmement négatifs, tels que l’extinction de l’humanité.
Si la technologie ASI n’est pour l’instant qu’un concept théorique, certaines startups bien financées travaillent au développement d’une superintelligence « sûre », qui donnerait la priorité à la sécurité et dont les valeurs seraient en adéquation avec celles de l’homme dès la conception.
L’IA peut également être classée selon la manière dont elle fonctionne et interagit dans des contextes spécifiques, plutôt que selon son niveau d’intelligence global. Ces catégories fonctionnelles comprennent les machines interactives, l’IA à mémoire limitée, l’IA cognitive et l’IA consciente d’elle-même.
Voici une présentation plus détaillée de ces différents types d’IA :
Les machines interactives entrent dans la catégorie ANI. Elles exécutent des tâches uniques sur la base d’entrées simples en temps réel, tel qu’un bot IA qui joue aux échecs contre vous et base ses mouvements sur les vôtres. Les machines interactives n’ont pas de mémoire et ne peuvent donc pas apprendre ou s’adapter à de nouvelles données. Elles suivent des règles strictes et préprogrammées et fournissent des réponses immédiates.
Parce que ces outils sont strictement programmés et que leurs fonctionnalités sont limitées, ils sont plus difficiles à manipuler par les pirates. Cependant, leur programmation peut être modifiée pour fournir des réponses incorrectes. Cela pourrait être dangereux dans des domaines tels que la finance et la santé, qui utilisent des machines interactives pour formuler des recommandations de base ou classer des données.
L’IA à mémoire limitée relève également de l’ANI, mais elle peut se souvenir d’activités antérieures et utiliser sa mémoire pour résoudre des problèmes, ce qui lui permet d’opérer dans un environnement plus dynamique. La mémoire de l’IA étant à court terme, elle ne peut réagir qu’aux interactions et données récentes. À la fin d’une session, le contexte et les interactions sont réinitialisés et « oubliés ».
Par exemple, les voitures autonomes utilisent l’IA à mémoire limitée pour observer la position et la vitesse des autres véhicules. Les chatbots comme ChatGPT sont également des exemples d’IA à mémoire limitée : ils peuvent se souvenir des messages précédents pour fournir des réponses pertinentes au cours de la même conversation.
Si ces types d’outils d’IA sont utiles et marquent une nouvelle ère dans les avancées technologiques, ils ne sont pas à l’abri des dangers. Par exemple, certains peuvent être en mesure d’accéder aux clés API d’OpenAI (le créateur de ChatGPT) et de concevoir leurs propres outils d’IA malveillants, ou d’intégrer une clé API dans un bot de réseaux sociaux qui génère du spam ou diffuse des malwares.
« Les grands modèles de langage basés sur l’IA (comme ChatGPT, Gemini, etc.) progressent à un rythme incroyablement rapide, offrant des interactions hyperpersonnalisées qui pourraient modifier les perceptions et les prises de décision. »
Les outils actuels qui entrent dans la catégorie de l’IA à mémoire limitée ont également un impact profond sur l’environnement. Selon les prévisions de l’Agence internationale de l’énergie (AIE) pour 2024, la consommation électrique qui alimente les centres de données à l’origine des outils d’IA pourrait atteindre 1 000 térawatts d’ici 2026, soit à peu près la consommation d’électricité du Japon. Déjà, une seule requête sur ChatGPT utilise 2,9 watts-heures d’énergie, soit près de 10 fois l’énergie nécessaire à une recherche sur Google.
L’IA cognitive est un type d’AGI qui reste purement hypothétique. En théorie, elle pourrait appréhender le contexte de manière beaucoup plus complète que l’IA à mémoire limitée. Cette forme avancée d’IA posséderait une connaissance approfondie des émotions humaines, des codes sociaux et de la psychologie humaine en général.
L’interaction avec une IA cognitive ne se distinguerait pas de l’interaction avec un être humain. Toutefois, ces outils n’auraient pas nécessairement une mémoire à long terme ou une conscience de soi. Ils seraient simplement beaucoup plus aptes à réagir à des indices contextuels subtils.
Cette IA pourrait fournir un service à la clientèle beaucoup plus complet qu’un humain, en se concentrant sur des interactions spécifiques avec les consommateurs. Elle peut également offrir une assistance émotionnelle, de l’amitié, un tutorat, une aide à la santé mentale, etc. Pensez à l’IA Samantha dans le film Her.
L’IA cognitive serait vulnérable aux mêmes types d’attaques et de manipulations que les attaques de l’IA à mémoire limitée, mais les risques seraient plus importants. Étant donné la capacité de l’IA cognitive à comprendre les émotions humaines complexes, ces outils d’IA malveillants pourraient être très manipulateurs et porter facilement atteinte à la confidentialité des utilisateurs.
L’IA consciente d’elle-même a été proposée comme un type d’IAE capable de comprendre qu’elle existe et dotée d’une conscience pleinement développée. Elle aurait une mémoire à long terme, des capacités cognitives comparables ou supérieures à celles d’un être humain, ainsi que des objectifs et des comportements qui lui sont propres. Parmi les exemples fictifs, citons Ultron dans Avengers : Age of Ultron et Data dans Star Trek.
Une autre façon de conceptualiser l’IA est de passer en revue les différentes catégories de technologies de l’IA. Ces catégories expliquent les applications de l’intelligence artificielle dans différents domaines et comment l’IA fonctionne dans le monde réel.
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est la fonction de base de la plupart des outils d’IA actuels. Il s’agit de la technologie qui permet aux machines d’apprendre à partir de données et d’améliorer leur « compréhension » et leurs performances.
Les algorithmes sont au cœur de l’IA et du machine learning. Ces ensembles d’instructions dictent la manière dont les machines traitent les données et font des prédictions. Grâce aux algorithmes, les outils IA peuvent créer des résultats uniques et résoudre de nouveaux problèmes sans nécessiter de programmation supplémentaire.
Le deep learning, ou apprentissage profond, est une forme avancée de machine learning utilisant des algorithmes multicouches appelés réseaux neuronaux qui reçoivent simultanément des données d’entrée, traitent des données et fournissent des données de sortie. Bien que le deep learning imite certains processus du cerveau humain, il n’aboutit pas à la conscience ou au raisonnement.
Le deep learning permet à l’IA de traiter très rapidement de grandes quantités de données, ce qui lui permet d’effectuer des tâches plus complexes. Par exemple, grâce au deep learning, des chatbots comme ChatGPT peuvent lire et « comprendre » des dizaines de pages d’informations et fournir un compte rendu presque instantanément. Le deep learning aide également les grands modèles de langages, également appelés LLM, à reconnaître les schémas subtils et les nuances dans le langage.
Le traitement du langage naturel (NLP) est une application spécialisée de l’IA qui se concentre sur la compréhension et l’imitation du langage humain, et qui alimente des outils tels que les chatbots IA, les assistants virtuels et les traducteurs linguistiques.
Le NLP s’appuie sur le deep learning pour prédire des séquences de mots sur la base d’une entrée telle qu’une invite, de ses données d’entraînement et des mots qui la précèdent. Chaque mot généré est en fait une supposition éclairée par le contexte immédiat. Cette technologie permet aux outils d’IA d’interagir de manière naturelle et humaine.
La robotique associe l’IA à des machines physiques, ce qui permet à l’IA d’interagir avec le monde physique. Les robots dotés d’IA peuvent recueillir des données sur leur environnement, reconnaître des objets et effectuer des tâches spécifiques. Par exemple, Amazon utilise des robots autonomes dans ses centres d’approvisionnement pour gérer les stocks et déplacer des objets lourds en utilisant des données en temps réel.
Dans un avenir proche, les robots dotés d’IA devraient jouer un rôle important dans des secteurs tels que l’ingénierie, la fabrication et la santé.
Les systèmes experts sont des outils d’IA spécialisés conçus pour prendre des décisions de niveau humain dans des contextes spécifiques. Par exemple, un système expert pourrait aider à diagnostiquer des cancers difficiles à détecter. Bien que les systèmes experts permettent de résoudre des problèmes complexes, leur champ d’application est limité. Ils sont généralement dépourvus de mémoire, de capacités de raisonnement et de la faculté de tenir compte des nuances ou des émotions.
Les systèmes experts, qui constituent l’une des premières formes d’IA, sont utilisés depuis plus longtemps que la plupart des autres types d’IA. Ces outils analysent les faits et appliquent une logique de base pour faire des prédictions. Par exemple, ils sont souvent utilisés dans le domaine financier pour évaluer l’éligibilité d’un prêt en traitant des données concrètes, telles que des entrées numériques, et en prenant des décisions sur la base de leur formation.
L’IA a le potentiel d’améliorer des millions de vies en prenant en charge des tâches routinières et même des responsabilités complexes, libérant ainsi du temps pour des activités humaines plus pertinentes. Elle promet également des avancées dans des domaines tels que la médecine, la climatologie, l’exploration spatiale et bien d’autres encore.
Mais il est également important d’être conscient des limites et des risques futurs de l’IA. Nous savons déjà par expérience qu’en laissant l’IA prendre des décisions importantes sans surveillance humaine, nous risquons de rencontrer de graves problèmes.Par exemple, en 2019, l’immigration américaine a utilisé l’IA pour traduire des demandes d’asile, ce qui a entraîné des refus infondés qui ont mis en danger des personnes vulnérables.
L’IA devient également un outil privilégié pour les pirates informatiques, avec la multiplication des menaces comme les deepfakes et les escroqueries basées sur l’usurpation de la voix par une IA. Ces tactiques avancées ont conduit à des cas d’usurpation d’identité et de phishing, comme le rapportent de récentes analyses des menaces.
« Les vidéos deepfake, en particulier celles qui présentent des escroqueries à l’investissement, ont atteint un niveau de sophistication élevé, mettant à mal la capacité du spectateur à distinguer un contenu réel d’un contenu fabriqué. »
La capacité de l’IA à imiter les interactions humaines en fait un outil puissant pour les pirates utilisant l’ingénierie sociale. Les bots IA avancés peuvent créer de faux profils, mener des conversations convaincantes, diffuser des informations erronées et exploiter les vulnérabilités du système. Ces bots apprennent et s’améliorent à chaque interaction, et les experts prédisent qu’ils pourraient bientôt exécuter de manière indépendante des piratages sophistiqués.
L’ère de l’IA est passionnante, mais elle est aussi pleine d’incertitudes. Et comme les attaques assistées par IA deviennent de plus en plus sophistiquées, il est plus important que jamais de disposer des bons outils pour lutter contre ces nouvelles menaces.
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