L'IA va révolutionner notre monde, c'est une certitude. Mais s’agit-il pour autant d’une « technologie générique clé » comme a pu l’être le smartphone ? Le débat est ouvert, notamment parce que l’intelligence artificielle recoupe en pratique une grande diversité de technologies différentes. Sans trancher ce point, on peut noter que l’IA se fonde sur des architectures logicielles largement diffusées en open source, ce qui permet l’appropriation et la réutilisation d’outils développés dans un secteur particulier. En outre, les méthodes développées pour faire de l’apprentissage machine dans un domaine donné peuvent souvent être adaptées à d’autres champs d’activité. Le logiciel AlphaGo Zéro développé pour jouer au go a ainsi pu être adapté avec succès au jeu d’échecs. Cela dit, il ne faut pas négliger le caractère très artisanal de nombre d’applications aujourd’hui. L’efficacité remarquable de l’IA pour certaines tâches de classification conserve un caractère « magique » : on ne sait pas bien pourquoi ça marche, quand bien même le logiciel lui-même et la méthode d’apprentissage sont totalement déterministes. Les raisons qui expliquent pourquoi la matrice de plusieurs millions de coefficients parvient de façon satisfaisante à opérer la reconnaissance d’image attendue restent obscures et font l’objet de travaux de recherche. Je ne pousserai pas plus loin ce volet de « l’explicabilité » de l’intelligence artificielle, qui constitue cependant un obstacle à certains de ses déploiements, dans les champs où la compréhension des résultats est importante, par exemple pour déterminer les responsabilités en cas d’erreur.