Une épopée digne des meilleurs romans de science-fiction
Imaginez trois chercheurs passionnés, obstinés, souvent traités de doux dingues, qui ont résisté à l’incroyable scepticisme du monde de la tech pour finir par faire entrer l’intelligence artificielle dans notre quotidien.
Leurs noms ? Yoshua Bengio, Yann Le Cun et Geoffrey Hinton. Si vous utilisez un assistant vocal, si vous demandez à Google Photos de trier vos images ou si vous admirez les performances de ChatGPT, Claude, Gemini, ou Mistral, vous ne les connaissez peut-être pas, mais vous leur devez sans doute beaucoup.
Aucune machine à café ne fonctionne encore grâce aux réseaux neuronaux mais les avancées permises par le deep learning sont partout autour de nous. Retour sur un trio visionnaire, pionniers du deep learning, qui a transformé l’apprentissage automatique.
Geoffrey Hinton : le premier des résistants
Tout commence dans les années 1970, époque bénie des pattes d’éléphant et des K7 audio… mais pas vraiment pour les fans d’intelligence artificielle. Après une licence en psychologie expérimentale, Hinton s’attaque à une thèse IA à l’université d’Édimbourg. À ce moment-là, l’IA traverse ce qu’on appelle l’ »hiver de l’IA » : les financements s’évaporent, le matériel informatique est trop limité, et la croyance générale est que toutes ces théories fascinantes resteront à jamais lettre morte.
Hinton, contre toute attente, choisit d’étudier les réseaux neuronaux. Après le livre « Perceptrons » qui prédit l’échec total de cette voie, le pauvre Geoffrey passe pour le cousin excentrique à toutes les réunions universitaires : « Pourquoi tu perds ton temps avec ça ? On a déjà prouvé que c’était absurde ! ». Mais Hinton, obstiné, reste convaincu que pour créer une IA vraiment intelligente, il faut imiter le cerveau humain. Spoiler : il avait raison.
Il persiste, travaille dans différentes universités et finit par rejoindre l’Université de Californie à San Diego, où il rencontre David Rumelhart, pionnier des neurosciences cognitives. Ensemble, ils développent l’algorithme de rétropropagation, une avancée majeure pour corriger les erreurs des réseaux neuronaux. Fun fact : dans leur publication, le nom d’un certain Yann Le Cun apparaît déjà.
Yann Le Cun : l’esprit curieux passé de Chomsky à l’IA
En 1986, tandis que Hinton s’illustre dans la recherche, Yann Le Cun fait ses premiers pas sur la scène internationale. Après des études d’ingénieur et la lecture passionnée d’un échange entre Noam Chomsky et Jean Piaget sur le langage, il se lance dans une thèse sur… les neurones artificiels !
Son premier article passe inaperçu – il est écrit en français, comme quoi, parfois, choisir la langue de Molière peut retarder l’émergence du génie (ça, ou ne pas traduire ses posts LinkedIn).
Mais il persiste et rejoint Geoffrey Hinton en post-doc à Toronto. Il se spécialise alors dans les systèmes de correction d’erreurs et développe également des techniques de filtres capables d’analyser et reconnaître des images. Son système finit même par être adopté par la banque pour reconnaître les lettres manuscrites sur les chèques – eh oui, c’est grâce à lui que votre écriture illisible ne finit pas systématiquement dans le néant informatique.
Professeur et jury de mémoires, il découvre alors un étudiant brillant, « un bourreau de travail » selon ses dires : Yoshua Bengio. L’ironie du sort, c’est que personne n’y croit encore sérieusement à cette époque…
Yoshua Bengio : la touche créative (et canadienne) du trio
Formé à Montréal, Yoshua Bengio n’est pas du genre à faire les choses à moitié. Après un doctorat à McGill, il file chez Bell Labs rejoindre Yann Le Cun et participe activement au perfectionnement des systèmes de reconnaissance d’écriture manuscrite. Bengio, dans la course, apporte sa propre pierre à l’édifice : il améliore la reconnaissance vocale et la traduction automatique, et joue un rôle fondamental dans la création des réseaux génératifs adverses – ces fameux GANs qui permettent aux IA de générer images, voix et textes parfois troublants de réalisme.
Qui aurait cru que l’art du faux visage serait un jour un métier d’avenir ?
Ils persévèrent même si tout le monde les prend pour des hurluberlus
Dans les années 2000, seuls ces trois chercheurs soupçonnent encore que les réseaux neuronaux pourraient totalement bouleverser le monde.
Les SVM (Support Vector Machine) sont alors la coqueluche du moment, et le deep learning est perçu comme une pure hérésie. Les revues scientifiques refusent leurs articles, les financements leur passent sous le nez, certains les prennent même pour la version scientifique d’un club d’amateurs d’OVNI.
Face à tant d’adversité, notre trio ne baisse pas les bras. En 2003, ils décrochent un financement du Canadian Institute for Far Advanced Research. Les collègues rient… puis laissent passer.
En 2007, la conférence NIPS leur refuse un atelier sur le deep learning, alors qu’ils ont inventé le nom eux-mêmes ! Rancuniers mais créatifs, ils organisent un événement « off » en marge de la conférence et affrètent même des bus pour rameuter les curieux. Plus de 300 personnes y assistent. Imaginez l’ambiance à la machine à café le lendemain.
Finalement, l’histoire leur donne raison
Petit à petit, le deep learning montre des résultats spectaculaires. Dès 2009, il surpasse la concurrence en reconnaissance vocale.
En 2012, ils explosent les scores sur la reconnaissance d’images ; la machine DeepMind bat un champion du jeu de Go en 2016. Les géants du numérique s’empressent alors de recruter ces visionnaires. Google s’accapare Hinton, Facebook nomme Le Cun à la tête de sa recherche IA en France, et Bengio garde son ancrage académique à Montréal, avec le laboratoire Mila, véritable écosystème mondial dédié à l’IA.
Le 27 mars 2019, les « gentils hurluberlus » reçoivent le prestigieux prix Turing, l’équivalent du Nobel en informatique, récompensant leur contribution révolutionnaire.
Un million de dollars et une reconnaissance enfin à la hauteur de leur influence… même si, entre nous, aucun d’eux n’a encore mis la main sur une IA capable d’organiser un dîner sans accroc.
Pourquoi ces histoires nous passionnent-elles encore aujourd’hui ?
Ce qui fait de l’histoire de Bengio, Le Cun et Hinton une véritable épopée moderne, c’est à la fois leur vision, leur curiosité insatiable et… leur capacité à résister à la mode scientifique. Qui, honnêtement, aurait persisté à défendre une technologie unanimement considérée comme has been ? Ces trois chercheurs prouvent que la tech n’est pas qu’une course à la nouveauté rapide, c’est aussi, parfois, une affaire de patience et de passion.
On leur doit aujourd’hui des applications que l’on utilise machinalement : correction automatique de votre smartphone, suggestion de musiques, traduction instantanée, lecture des IRM et même filtres à moustaches sur Snapchat.
Au-delà des prouesses techniques, il y a aussi une belle dimension humaine : amitié, solidarité dans l’échec, créativité collective… et beaucoup, beaucoup de ténacité.
Et maintenant, l’odyssée continue !
Le deep learning n’a pas fini de nous surprendre. L’IA générative, les systèmes d’aide médicale, les traducteurs automatiques ou encore la robotique avancée doivent une fière chandelle à ce trio audacieux. On retiendra, avec le sourire, que si certains voient des obstacles, d’autres rêvent de ponts et osent les construire – quitte à devoir organiser quelques conférences secrètes ou essuyer les sarcasmes des sceptiques !
En suivant le sillage de ces pionniers, qui sait de quoi sera fait l’IA dans dix, vingt ou cinquante ans ?
Une chose est sûre : on pourra encore compter sur la passion et l’audace des têtes brûlées de la tech pour faire avancer la science.
Maintenant, la prochaine fois que vous entendez « réseaux neuronaux » ou « deep learning », vous pourrez briller en soirée en racontant l’histoire de ces trois fous géniaux… Et ça, ce n’est pas l’IA qui va le faire à votre place (pas encore, du moins !) 😉
Source : Deep Learning : découvrez le trio révolutionnaire qui a changé le visage de l’IA !