What AI is -- and isn't | Sebastian Thrun and Chris Anderson

Traducteur: Bruno Hauzaree Relecteur: Yves DAUMAS

Chris Anderson: Help us understand what machine learning is,

Chris Anderson : Expliquez-nous ce qu'est le « machine learning »

because that seems to be the key driver

car cela semble être le facteur clé

of so much of the excitement and also of the concern

de toute cette excitation et de toutes ces craintes

around artificial intelligence.

autour de l'intelligence artificielle.

How does machine learning work?

Comment cela fonctionne-t-il ?

Sebastian Thrun: So, artificial intelligence and machine learning

Sebastian Thrun : L'intelligence artificielle et le « machine learning »

is about 60 years old

remontent à environ 60 ans

and has not had a great day in its past until recently.

et n'ont pas eu leur heure de gloire jusqu'à récemment.

And the reason is that today,

La raison est qu'aujourd'hui,

we have reached a scale of computing and datasets

nous avons atteint l'échelle de puissance de calcul et de volume de données

qui était nécessaire pour rendre les machines intelligentes.

that was necessary to make machines smart.

So here's how it works.

Voici comment cela fonctionne.

If you program a computer today, say, your phone,

Si vous voulez programmer un ordinateur, disons, votre téléphone,

then you hire software engineers

vous devez embaucher des ingénieurs logiciels

that write a very, very long kitchen recipe,

qui écrivent une très, très longue recette de cuisine

like, "If the water is too hot, turn down the temperature.

comme : « Si l'eau est trop chaude, baisse la température.

If it's too cold, turn up the temperature."

Si l'eau est trop froide, augmente la température. »

The recipes are not just 10 lines long.

Les recettes n'ont pas juste 10 lignes.

They are millions of lines long.

Elles ont des millions de lignes.

A modern cell phone has 12 million lines of code.

Un téléphone mobile récent a 12 millions de lignes de code.

A browser has five million lines of code.

Un navigateur internet 5 millions de lignes de code.

And each bug in this recipe can cause your computer to crash.

Chaque erreur dans la recette peut provoquer une panne de votre ordinateur.

That's why a software engineer makes so much money.

C'est pourquoi un ingénieur logiciel gagne autant d'argent.

The new thing now is that computers can find their own rules.

La nouveauté est que les ordinateurs peuvent trouver leurs propres règles.

So instead of an expert deciphering, step by step,

Au lieu d'avoir un expert qui écrit, pas à pas,

a rule for every contingency,

une règle pour chaque cas de figure,

what you do now is you give the computer examples

vous donnez maintenant à l'ordinateur des exemples

and have it infer its own rules.

pour qu'il déduise lui-même ses règles.

A really good example is AlphaGo, which recently was won by Google.

Un bon exemple est AlphaGo, qui a récemment été acheté par Google.

Normally, in game playing, you would really write down all the rules,

Normalement, dans les jeux, vous voulez écrire toutes les règles,

but in AlphaGo's case,

mais dans le cas d'AlphaGo,

the system looked over a million games

le système a regardé plus d'un million de parties

and was able to infer its own rules

et a été en mesure de déduire ses propres règles

and then beat the world's residing Go champion.

et de battre le tenant du titre mondial du jeu de go.

That is exciting, because it relieves the software engineer

C'est excitant, car cela évite d'avoir à faire appel à des ingénieurs logiciels

of the need of being super smart,

extrêmement intelligents,

and pushes the burden towards the data.

et repousse la contrainte vers les données.

As I said, the inflection point where this has become really possible --

Comme je le disais, le point d'inflexion où cela est vraiment devenu possible --

très embarrassant, ma thèse était sur le « machine learning ».

very embarrassing, my thesis was about machine learning.

It was completely insignificant, don't read it,

C'était complètement insignifiant, ne la lisez pas,

because it was 20 years ago

car elle a 20 ans

and back then, the computers were as big as a cockroach brain.

et alors, les ordinateurs étaient aussi gros que le cerveau d'un cafard.

Now they are powerful enough to really emulate

Ils sont maintenant assez puissants pour imiter

kind of specialized human thinking.

une sorte de pensée humaine spécialisée.

And then the computers take advantage of the fact

Les ordinateurs usent du fait

qu'ils peuvent regarder beaucoup plus de données que les gens.

that they can look at much more data than people can.

So I'd say AlphaGo looked at more than a million games.

J'ai dit qu'AlphaGo a regardé plus d'un million de parties.

No human expert can ever study a million games.

Aucun expert humain ne peut étudier un million de parties.

Google has looked at over a hundred billion web pages.

Google a parcouru plus d'une centaine de milliards de pages web.

No person can ever study a hundred billion web pages.

Personne ne peut étudier une centaine de milliards de pages.

So as a result, the computer can find rules

En conséquence, un ordinateur peut trouver des règles

that even people can't find.

que les humains ne peuvent pas trouver.

CA: So instead of looking ahead to, "If he does that, I will do that,"

CA: Donc au lieu de suivre des règles comme « S'il fait cela, je fais ceci »,

it's more saying, "Here is what looks like a winning pattern,

c'est plus comme : « Voici à quoi ressemble

here is what looks like a winning pattern."

un modèle de partie gagnante. »

ST: Yeah. I mean, think about how you raise children.

ST : Oui. Pensez comment on élève les enfants.

Vous ne passez pas 18 ans à donner aux enfants une règle pour chaque cas

You don't spend the first 18 years giving kids a rule for every contingency

and set them free and they have this big program.

pour ensuite les libérer avec ce grand programme.

Ils trébuchent, tombent, se lèvent, ils sont giflés ou fessés,

They stumble, fall, get up, they get slapped or spanked,

and they have a positive experience, a good grade in school,

ils ont une expérience positive, une bonne note à l'école,

and they figure it out on their own.

et ils comprennent par eux-mêmes.

That's happening with computers now,

C'est pareil avec les ordinateurs,

which makes computer programming so much easier all of a sudden.

ce qui rend leur programmation beaucoup plus facile tout à coup.

Now we don't have to think anymore. We just give them lots of data.

Plus besoin de penser à tout, il suffit d'avoir beaucoup de données.

CA: And so, this has been key to the spectacular improvement

CA : Donc, cela a été la clé de l'amélioration spectaculaire

in power of self-driving cars.

dans les voitures autonomes.

I think you gave me an example.

Je pense que vous m'avez donné un exemple.

Can you explain what's happening here?

Pouvez-vous expliquer comment cela fonctionne ?

ST: This is a drive of a self-driving car

ST : C'est le trajet d'un véhicule autonome

that we happened to have at Udacity

que nous avons conçu à Udacity

récemment transformée en un spin-off appelé Voyage.

and recently made into a spin-off called Voyage.

We have used this thing called deep learning

Nous avons utilisé ce qu'on appelle l'apprentissage profond

to train a car to drive itself,

pour lui apprendre à se conduire seule.

and this is driving from Mountain View, California,

Elle l'a fait, depuis Mountain View, en Californie,

to San Francisco

jusqu'à San Francisco

on El Camino Real on a rainy day,

sur El Camino Real par temps de pluie,

with bicyclists and pedestrians and 133 traffic lights.

avec des cyclistes, des piétons et 133 feux de circulation.

And the novel thing here is,

La nouveauté, c'est que,

many, many moons ago, I started the Google self-driving car team.

dans le passé, j'ai lancé l'équipe véhicule autonome de Google

And back in the day, I hired the world's best software engineers

et pour cela, j'ai engagé les meilleurs ingénieurs logiciels mondiaux

to find the world's best rules.

pour trouver les meilleures règles.

This is just trained.

Là, nous l'avons juste entraînée.

We drive this road 20 times,

Nous avons pris cette route 20 fois,

we put all this data into the computer brain,

on a mis les données dans le cerveau de l'ordinateur,

and after a few hours of processing,

et après quelques heures de calculs,

it comes up with behavior that often surpasses human agility.

il est arrivé avec un comportement qui surpasse l'agilité humaine.

So it's become really easy to program it.

C'est beaucoup plus facile à programmer.

This is 100 percent autonomous, about 33 miles, an hour and a half.

C'est 100% autonome, près de 53 km, une heure et demie.

CA: So, explain it -- on the big part of this program on the left,

CA : Bon, expliquez ceci -- sur la grande partie de ce programme à gauche,

you're seeing basically what the computer sees as trucks and cars

nous voyons ce que voit l'ordinateur comme les camions, les autos

and those dots overtaking it and so forth.

et tous ces points qui les rattrapent et ainsi de suite.

ST: On the right side, you see the camera image, which is the main input here,

ST : A droite, on voit l'image de la caméra, qui est la source principale ici,

and it's used to find lanes, other cars, traffic lights.

pour voir les lignes, les véhicules, les feux.

The vehicle has a radar to do distance estimation.

Le véhicule a un radar pour estimer les distances.

This is very commonly used in these kind of systems.

Ils sont souvent utilisés dans ce genre de systèmes.

On the left side you see a laser diagram,

Sur la gauche, on voit un diagramme laser,

where you see obstacles like trees and so on depicted by the laser.

où l'on voit des obstacles tels les arbres représentés par le laser.

But almost all the interesting work is centering on the camera image now.

Mais l'effort principal porte sur l'image de la caméra.

We're really shifting over from precision sensors like radars and lasers

Nous passons de capteurs de précision comme les radars et les lasers

vers des capteurs banalisés à très bas coût.

into very cheap, commoditized sensors.

Une caméra coûte moins de 8 dollars.

A camera costs less than eight dollars.

CA: And that green dot on the left thing, what is that?

CA : Et ce point vert à gauche, qu'est-ce que c'est ?

Is that anything meaningful?

C'est important ?

ST: This is a look-ahead point for your adaptive cruise control,

ST : C'est un point de vue anticipé pour le régulateur de vitesse,

so it helps us understand how to regulate velocity

qui nous aide à comprendre comment réguler la vitesse

based on how far the cars in front of you are.

en fonction de la distance de la voiture devant vous.

CA: And so, you've also got an example, I think,

CA : Donc, vous avez aussi un exemple, je pense,

of how the actual learning part takes place.

de la façon dont la partie d'apprentissage a lieu.

Maybe we can see that. Talk about this.

On peut peut-être parler de cela ?

ST: This is an example where we posed a challenge to Udacity students

ST : C'est un exemple de challenge proposé aux étudiants d'Udacity

to take what we call a self-driving car Nanodegree.

qui suivent notre « Nano Diplôme » de véhicule autonome.

We gave them this dataset

On leur donne ce jeu de données

and said "Hey, can you guys figure out how to steer this car?"

en leur demandant « Trouvez comment conduire cette auto ».

And if you look at the images,

Si vous regardez les images,

it's, even for humans, quite impossible to get the steering right.

c'est, même pour les humains, quasi-impossible de conduire correctement.

And we ran a competition and said, "It's a deep learning competition,

On a organisé une compétition d'apprentissage profond,

AI competition,"

une compétition d'IA,

and we gave the students 48 hours.

et on a donné 48 heures aux étudiants.

So if you are a software house like Google or Facebook,

Pour une entreprise de logiciels telle que Google et Facebook,

something like this costs you at least six months of work.

un tel projet peut prendre au moins six mois de travail.

So we figured 48 hours is great.

On s'est dit 48 heures serait super.

And within 48 hours, we got about 100 submissions from students,

En 48 heures, nous avons reçu 100 soumissions d'étudiants,

and the top four got it perfectly right.

et les quatre premiers ont parfaitement réussi.

It drives better than I could drive on this imagery,

Elle conduit mieux que je pourrais le faire sur ces images,

using deep learning.

avec l'apprentissage profond.

And again, it's the same methodology.

C'est encore la même méthodologie.

It's this magical thing.

C'est une chose magique.

When you give enough data to a computer now,

Si un ordinateur a suffisamment de données

and give enough time to comprehend the data,

et suffisamment de temps pour comprendre,

it finds its own rules.

il trouve ses propres règles.

CA: And so that has led to the development of powerful applications

CA : Cela a mené au développement d'applications puissantes

in all sorts of areas.

dans toutes sortes de domaines.

You were talking to me the other day about cancer.

Vous me parliez l'autre jour du cancer.

Can I show this video?

Puis-je montrer cette vidéo ?

ST: Yeah, absolutely, please. CA: This is cool.

ST : Oui, bien sûr, allez-y. CA : Merci.

ST: This is kind of an insight into what's happening

ST : C'est une sorte d'aperçu de ce qui se passe

in a completely different domain.

dans un domaine complètement différent.

This is augmenting, or competing --

Ceci augmente, ou concurrence

it's in the eye of the beholder --

-- selon le point de vue --

with people who are being paid 400,000 dollars a year,

des personnes qui sont payées 400 000 $ par an,

dermatologists,

les dermatologues,

highly trained specialists.

des spécialistes entraînés.

It takes more than a decade of training to be a good dermatologist.

Cela prend plus de 10 ans pour devenir un bon dermatologue.

What you see here is the machine learning version of it.

Ce que vous voyez ici en est la version « machine learning ».

It's called a neural network.

Cela s'appelle un réseau neuronal.

"Neural networks" is the technical term for these machine learning algorithms.

« Réseau neuronal » est le terme technique pour ces algorithmes d'apprentissage.

They've been around since the 1980s.

Ils sont là depuis les années 80.

This one was invented in 1988 by a Facebook Fellow called Yann LeCun,

Celui-ci a été inventé en 1988 par un camarade de Facebook appelé Yann LeCun,

and it propagates data stages

et il propage les données par étape

through what you could think of as the human brain.

à travers ce qui s'apparente à un cerveau humain.

It's not quite the same thing, but it emulates the same thing.

Ce n'est pas la même chose, mais il simule la même chose.

It goes stage after stage.

Il procède étape par étape.

In the very first stage, it takes the visual input and extracts edges

Dans la première étape, il prend le visuel et extrait les contours

and rods and dots.

et les barres et points.

And the next one becomes more complicated edges

Les contours de l'image deviennent plus complexes,

and shapes like little half-moons.

avec des formes comme des demi-lunes.

And eventually, it's able to build really complicated concepts.

Finalement, il est capable de construire des concepts très compliqués.

Andrew Ng has been able to show

Andrew Ng a été en mesure de montrer

that it's able to find cat faces and dog faces

que l'on peut trouver des têtes de chat et de chien

in vast amounts of images.

parmi de nombreuses images.

What my student team at Stanford has shown is that

Ce que mes étudiants de Stanford ont montré, est que

if you train it on 129,000 images of skin conditions,

si on l'entraîne sur 129 000 images de maladie de la peau,

including melanoma and carcinomas,

incluant les mélanomes et les carcinomes,

you can do as good a job

on peut faire un aussi bon travail

as the best human dermatologists.

que le meilleur dermatologue humain.

And to convince ourselves that this is the case,

Pour se convaincre que c'est le cas,

we captured an independent dataset that we presented to our network

on a pris un jeu de données indépendant que l'on a présenté à notre réseau

and to 25 board-certified Stanford-level dermatologists,

et à 25 dermatologues certifiés du niveau de Stanford

and compared those.

et on les a comparés.

And in most cases,

Dans la plupart des cas,

they were either on par or above the performance classification accuracy

il était au niveau ou au-dessus des performances de classifications

of human dermatologists.

des dermatologues humains.

CA: You were telling me an anecdote.

CA : Vous me racontiez une anecdote

I think about this image right here.

je pense que c'est cette image.

What happened here?

Que s'est-il passé ?

ST: This was last Thursday. That's a moving piece.

ST : C'était jeudi dernier. C'est émouvant.

What we've shown before and we published in "Nature" earlier this year

Nous avons montré et publié dans « Nature » cette année, la comparaison

was this idea that we show dermatologists images

du taux de réussite entre des dermatologues

et notre programme,

and our computer program images,

and count how often they're right.

pour identifier des mélanomes.

But all these images are past images.

Mais ces images viennent du passé.

They've all been biopsied to make sure we had the correct classification.

Toutes ont été biopsiées pour assurer une classification correcte.

This one wasn't.

Celle-ci ne l'était pas.

This one was actually done at Stanford by one of our collaborators.

Celle-ci a été faite par l'un de nos collaborateurs à Stanford.

The story goes that our collaborator,

Ce qui s'est passé, c'est que ce collaborateur,

who is a world-famous dermatologist, one of the three best, apparently,

qui est un dermatologue célèbre, l'un des trois meilleurs, apparemment,

looked at this mole and said, "This is not skin cancer."

regardait ce grain de beauté et disait : « Ce n'est pas un cancer. »

And then he had a second moment, where he said,

Puis, il a réfléchi, et il s'est dit :

"Well, let me just check with the app."

« Autant vérifier avec l'application. »

So he took out his iPhone and ran our piece of software,

Il a pris son iPhone et a lancé notre logiciel,

our "pocket dermatologist," so to speak,

notre « dermatologue de poche »,

and the iPhone said: cancer.

et l'iPhone a dit : « C'est un cancer. »

It said melanoma.

Il a reconnu un mélanome.

And then he was confused.

Le dermatologue était perplexe :

And he decided, "OK, maybe I trust the iPhone a little bit more than myself,"

« Peut-être que j'ai un peu plus confiance dans l'iPhone qu'en moi-même »,

and he sent it out to the lab to get it biopsied.

et il envoya le tout au labo pour une biopsie.

And it came up as an aggressive melanoma.

Il s'est avéré que c'était un mélanome agressif.

So I think this might be the first time that we actually found,

Je pense que c'était la première fois que l'on a effectivement trouvé,

in the practice of using deep learning,

en utilisant des techniques d'apprentissage profond,

an actual person whose melanoma would have gone unclassified,

une personne ayant un mélanome qui aurait été non diagnostiqué,

had it not been for deep learning.

s'il n'y avait pas eu l'apprentissage profond.

CA: I mean, that's incredible.

CA : C'est incroyable !

(Applause)

(Applaudissements)

It feels like there'd be an instant demand for an app like this right now,

Mais s'il y avait une demande instantanée pour une telle application,

that you might freak out a lot of people.

cela pourrait effrayer beaucoup de gens.

Are you thinking of doing this, making an app that allows self-checking?

Pensez-vous rendre cet auto-diagnostic disponible ?

ST: Ma messagerie est inondée de questions à ce sujet,

ST: So my in-box is flooded about cancer apps,

with heartbreaking stories of people.

avec des histoires déchirantes de personnes,

I mean, some people have had 10, 15, 20 melanomas removed,

dont certaines avaient eu 10, 15 ou 20 mélanomes enlevés,

and are scared that one might be overlooked, like this one,

et étaient effrayés qu'un d'entre eux, comme celui-ci, passe inaperçu,

and also, about, I don't know,

et aussi, des demandes concernant

flying cars and speaker inquiries these days, I guess.

des autos volantes, ou de participation à des conférences.

My take is, we need more testing.

Selon moi, nous avons besoin de plus de tests.

I want to be very careful.

Je veux être très prudent.

It's very easy to give a flashy result and impress a TED audience.

C'est facile de publier des résultats tape-à-l’œil pour impressionner TED.

It's much harder to put something out that's ethical.

C'est plus dur de construire quelque chose d'éthique.

And if people were to use the app

Si les gens utilisent l'application

et choisissent de ne pas recourir à l'assistance d'un médecin

and choose not to consult the assistance of a doctor

because we get it wrong,

et que nous nous trompons,

I would feel really bad about it.

je me sentirais vraiment mal.

Nous conduisons des tests cliniques

So we're currently doing clinical tests,

et si ces tests se poursuivent, et que les données se tiennent,

and if these clinical tests commence and our data holds up,

we might be able at some point to take this kind of technology

on pourrait un jour utiliser ce type de technologie

and take it out of the Stanford clinic

et sortir de la clinique de Stanford,

and bring it to the entire world,

pour l'apporter au reste du monde,

places where Stanford doctors never, ever set foot.

dans des endroits où les docteurs de Stanford ne sont jamais allés.

CA: And do I hear this right,

CA : Est-ce que j'entends bien,

that it seemed like what you were saying,

il semble que vous disiez,

parce que vous travaillez avec cette armée d'étudiants d'Udacity,

because you are working with this army of Udacity students,

that in a way, you're applying a different form of machine learning

que vous appliquez une forme différente de « machine learning »

than might take place in a company,

que celle utilisée dans une entreprise,

which is you're combining machine learning with a form of crowd wisdom.

une combinaison d'apprentissage automatique et de sagesse de foule.

Are you saying that sometimes you think that could actually outperform

Pensez-vous que parfois vous pouvez surpasser

ce qu'une entreprise peut réaliser, même une très grande ?

what a company can do, even a vast company?

ST : Je crois qu'il y a des cas qui m'époustouflent,

ST: I believe there's now instances that blow my mind,

and I'm still trying to understand.

et j'essaie toujours de comprendre.

What Chris is referring to is these competitions that we run.

Ce à quoi Chris fait allusion, sont les compétitions que nous organisons.

We turn them around in 48 hours,

En environ 48 heures, nous avons réussi

and we've been able to build a self-driving car

à construire un véhicule autonome

that can drive from Mountain View to San Francisco on surface streets.

capable d'aller de Moutain View à San Francisco sur la route.

Ce n'est pas équivalent à Google, après 7 ans de développement,

It's not quite on par with Google after seven years of Google work,

but it's getting there.

mais cela s'en approche.

And it took us only two engineers and three months to do this.

Cela nous a pris deux ingénieurs et trois mois pour faire cela.

And the reason is, we have an army of students

La raison est que nous avons une armée d'étudiants

who participate in competitions.

qui participent à ces compétitions.

We're not the only ones who use crowdsourcing.

D'autres utilisent aussi le « crowdsourcing ».

Uber and Didi use crowdsource for driving.

Uber et Didi l'utilisent pour la conduite,

Airbnb uses crowdsourcing for hotels.

Airbnb l'utilise pour les hôtels.

There's now many examples where people do bug-finding crowdsourcing

Beaucoup d'entreprises font rechercher des bugs en « crowdsourcing »

ou pour le pliage de protéines, ou pour toutes sortes de projets.

or protein folding, of all things, in crowdsourcing.

But we've been able to build this car in three months,

On a été capable de construire cette voiture en trois mois,

so I am actually rethinking

donc je réfléchis en ce moment

how we organize corporations.

à organiser les entreprises.

We have a staff of 9,000 people who are never hired,

On a un effectif de 9 000 personnes qui ne sont jamais embauchées,

that I never fire.

qui ne sont jamais virées.

They show up to work and I don't even know.

Elles se vont travailler, je ne le sais même pas.

Then they submit to me maybe 9,000 answers.

Puis elles me soumettent peut-être 9 000 réponses.

I'm not obliged to use any of those.

Je ne suis pas obligé d'en utiliser une.

I end up -- I pay only the winners,

A la fin, je paye seulement les gagnants,

so I'm actually very cheapskate here, which is maybe not the best thing to do.

-- ce n'est pas très généreux, et peut-être pas la meilleure chose à faire.

But they consider it part of their education, too, which is nice.

Mais elles considèrent cela comme une part de leur formation.

But these students have been able to produce amazing deep learning results.

Mais ces étudiants ont été capables de produire des résultats extraordinaires

Donc oui, combiner capacités humaines et apprentissage machine est incroyable.

So yeah, the synthesis of great people and great machine learning is amazing.

CA : Gary Kasparov a dit lors du premier jour [de TED2017]

CA: I mean, Gary Kasparov said on the first day [of TED2017]

that the winners of chess, surprisingly, turned out to be two amateur chess players

que les vainqueurs aux échecs se sont avérés être deux joueurs amateurs

avec trois programmes informatiques médiocres ou médiocres-à-bons

with three mediocre-ish, mediocre-to-good, computer programs,

that could outperform one grand master with one great chess player,

qui pouvaient surpasser un grand maître

like it was all part of the process.

comme si cela faisait partie du processus.

And it almost seems like you're talking about a much richer version

C'est comme si vous parliez d'une version bien plus riche

of that same idea.

de la même idée.

ST : Oui, quand nous écoutions le fantastique panel hier matin,

ST: Yeah, I mean, as you followed the fantastic panels yesterday morning,

ces deux sessions sur l'IA,

two sessions about AI,

robotic overlords and the human response,

la domination robotique et la réponse humaine,

many, many great things were said.

de très grandes choses ont été dites.

But one of the concerns is that we sometimes confuse

Le problème est que l'on confond parfois

what's actually been done with AI with this kind of overlord threat,

ce qui peut réellement être fait par l'IA avec cette sorte de menace de domination,

where your AI develops consciousness, right?

où votre IA développerait une conscience.

The last thing I want is for my AI to have consciousness.

La dernière chose que je veux est une IA consciente.

I don't want to come into my kitchen

Je ne veux pas aller dans ma cuisine

and have the refrigerator fall in love with the dishwasher

et trouver mon réfrigérateur, amoureux du lave-vaisselle,

and tell me, because I wasn't nice enough,

qui me dise que comme je ne suis pas gentil,

my food is now warm.

ma nourriture n'est plus au frais.

I wouldn't buy these products, and I don't want them.

Je n'achèterais pas ces produits et je n'en veux pas.

But the truth is, for me,

Mais à dire vrai, pour moi,

AI has always been an augmentation of people.

le rôle de l'IA a toujours été d'augmenter les capacités.

It's been an augmentation of us,

C'est une amélioration pour nous,

to make us stronger.

pour nous rendre plus forts.

And I think Kasparov was exactly correct.

Je pense que la remarque de Kasparov était très juste.

It's been the combination of human smarts and machine smarts

C'est la combinaison d'humains et de machines intelligents

that make us stronger.

qui nous rend plus forts.

The theme of machines making us stronger is as old as machines are.

Cette idée de machines nous rendant plus forts est aussi vieille que les machines.

The agricultural revolution took place because it made steam engines

La révolution agricole a eu lieu avec des machines à vapeur,

and farming equipment that couldn't farm by itself,

des équipements agricoles ne sachant pas cultiver seuls,

ils ne nous ont pas remplacés mais rendus plus forts.

that never replaced us; it made us stronger.

And I believe this new wave of AI will make us much, much stronger

Je pense que cette nouvelle génération d'IA nous rendra beaucoup plus forts

as a human race.

en tant que race humaine.

CA: We'll come on to that a bit more,

CA : Nous reviendrons là-dessus,

but just to continue with the scary part of this for some people,

mais juste pour rester sur la partie qui effraie certains,

like, what feels like it gets scary for people is when you have

cela peut être effrayant pour certains

a computer that can, one, rewrite its own code,

lorsqu'un ordinateur peut réécrire son propre code

so, it can create multiple copies of itself,

et qu'il peut créer de multiples copies de lui-même,

try a bunch of different code versions,

essayer différentes versions de son code,

possibly even at random,

peut-être même au hasard,

and then check them out and see if a goal is achieved and improved.

et vérifier plus tard si le but est atteint et amélioré.

So, say the goal is to do better on an intelligence test.

Donc, disons que le but est de faire mieux sur un test d'intelligence.

You know, a computer that's moderately good at that,

Pour un ordinateur modérément bon,

you could try a million versions of that.

vous pourriez essayer un million de versions de cela.

You might find one that was better,

Vous pourriez en trouver une meilleure,

and then, you know, repeat.

et alors, vous savez, vous répétez.

And so the concern is that you get some sort of runaway effect

Vous pourriez obtenir une sorte d'effet d'emballement

where everything is fine on Thursday evening,

où tout est correct le jeudi soir,

and you come back into the lab on Friday morning,

et vous revenez dans le labo le vendredi matin,

and because of the speed of computers and so forth,

et en raison de la vitesse des ordinateurs,

things have gone crazy, and suddenly --

les choses sont soudain devenues folles.

ST: I would say this is a possibility,

ST : Je dirais que c'est une possibilité,

but it's a very remote possibility.

mais une possibilité peu probable.

So let me just translate what I heard you say.

Laissez-moi traduire ce que vous venez de dire.

In the AlphaGo case, we had exactly this thing:

Dans le cas d'AlphaGo, nous avons exactement cela :

the computer would play the game against itself

l'ordinateur jouait le jeu contre lui-même

et apprenait de nouvelles règles.

and then learn new rules.

And what machine learning is is a rewriting of the rules.

Et l'apprentissage automatique est une réécriture des règles.

It's the rewriting of code.

C'est la réécriture du code.

But I think there was absolutely no concern

Mais je pense qu'il n'y a absolument aucun risque

that AlphaGo would take over the world.

qu'AlphaGo domine le monde.

It can't even play chess.

Il ne sait même pas jouer aux échecs.

CA: No, no, no, but now, these are all very single-domain things.

CA : Non, bien sûr, aujourd'hui ce sont des systèmes mono-domaines.

But it's possible to imagine.

Mais il est possible d'imaginer...

I mean, we just saw a computer that seemed nearly capable

Nous venons de voir un ordinateur qui semble presque capable

of passing a university entrance test,

de passer un test d'entrée universitaire.

that can kind of -- it can't read and understand in the sense that we can,

Ce genre de -- il ne peut lire et comprendre comme on le fait,

but it can certainly absorb all the text

mais il peut absorber tout le texte

and maybe see increased patterns of meaning.

et peut-être révéler des modèles qui ont du sens.

Isn't there a chance that, as this broadens out,

N'y a-t-il pas une chance qu'avec l'évolution de la technologie,

there could be a different kind of runaway effect?

il puisse y avoir un nouvel effet d'emballement ?

ST: That's where I draw the line, honestly.

ST : C'est là que je trace la frontière, honnêtement.

And the chance exists -- I don't want to downplay it --

C'est possible, je ne veux pas le minimiser,

but I think it's remote, and it's not the thing that's on my mind these days,

mais cela reste très faible, et pas d'actualité pour le moment

parce que je pense que la grande révolution est ailleurs.

because I think the big revolution is something else.

Everything successful in AI to the present date

Tous les succès de l'Intelligence Artificielle à ce jour

has been extremely specialized,

ont été extrêmement spécialisés,

and it's been thriving on a single idea,

et cela repose sur une seule idée,

which is massive amounts of data.

qui est cet incroyable volume de données.

The reason AlphaGo works so well is because of massive numbers of Go plays,

AlphaGo fonctionne si bien du fait de l'immense nombre de parties de go jouées

and AlphaGo can't drive a car or fly a plane.

et AlphaGo ne peut ni conduire une voiture ni piloter un avion.

The Google self-driving car or the Udacity self-driving car

La voiture autonome Google ou celle d'Udacity

thrives on massive amounts of data, and it can't do anything else.

repose sur un volume immense de données, et elle ne peut rien faire d'autre.

It can't even control a motorcycle.

Il ne peut pas conduire une moto.

It's a very specific, domain-specific function,

C'est une fonction très spécifique à un domaine donné,

and the same is true for our cancer app.

c'est pareil pour le cancer.

There has been almost no progress on this thing called "general AI,"

Il n'y a eu aucun progrès sur ce concept appelé « IA générale »,

where you go to an AI and say, "Hey, invent for me special relativity

où vous allez voir l'IA et dites : « Invente une théorie sur la relativité

or string theory."

ou sur la théorie des cordes. »

It's totally in the infancy.

C'est à un stade de balbutiement.

The reason I want to emphasize this,

La raison qui me pousse à souligner cela,

I see the concerns, and I want to acknowledge them.

c'est que je vois les craintes, et je veux les reconnaître.

But if I were to think about one thing,

Si je devais penser à une chose,

I would ask myself the question, "What if we can take anything repetitive

je me poserais la question « Et si je pouvais prendre une tâche répétitive

and make ourselves 100 times as efficient?"

et nous rendre 100 fois plus efficaces ? »

It so turns out, 300 years ago, we all worked in agriculture

Il s'avère qu'il y a 300 ans, on était tous agriculteurs,

and did farming and did repetitive things.

cultivait et faisait des tâches répétitives.

Today, 75 percent of us work in offices

Aujourd'hui, 75% des personnes travaillent au bureau

and do repetitive things.

à des tâches répétitives.

We've become spreadsheet monkeys.

Nous sommes devenus des singes de tableurs.

And not just low-end labor.

Et pas seulement le travail bas de gamme.

We've become dermatologists doing repetitive things,

Les dermatologues font des tâches répétitives,

lawyers doing repetitive things.

les avocats font des tâches répétitives.

I think we are at the brink of being able to take an AI,

Je pense que nous sommes à un point où l'IA va pouvoir nous aider,

look over our shoulders,

regarder par-dessus notre épaule,

and they make us maybe 10 or 50 times as effective in these repetitive things.

et nous rendre 10 ou 50 fois plus efficaces pour ces tâches répétitives.

That's what is on my mind.

C'est ce que je pense.

CA: That sounds super exciting.

CA : Cela semble très excitant.

The process of getting there seems a little terrifying to some people,

Le processus pour s'y rendre semble un peu terrifiant pour certains,

because once a computer can do this repetitive thing

car une fois qu'un ordinateur peut faire des choses répétitives

much better than the dermatologist

mieux qu'un dermatologue

or than the driver, especially, is the thing that's talked about

ou qu'un chauffeur, par exemple, puisqu'on en parle beaucoup

so much now,

en ce moment,

soudain des millions d'emplois disparaissent,

suddenly millions of jobs go,

and, you know, the country's in revolution

et le pays est en révolution

before we ever get to the more glorious aspects of what's possible.

avant que nous n'atteignions l'aspect glorieux de ce qui est possible.

ST: Yeah, and that's an issue, and it's a big issue,

ST : Oui, et c'est un problème, un problème important

and it was pointed out yesterday morning by several guest speakers.

et il a été pointé hier matin par plusieurs orateurs.

Now, prior to me showing up onstage,

Avant de monter sur scène,

I confessed I'm a positive, optimistic person,

je confesse être positif et optimiste,

so let me give you an optimistic pitch,

donc laissez-moi vous porter un discours optimiste,

which is, think of yourself back 300 years ago.

qui est... Replongez-vous 300 ans en arrière.

Europe just survived 140 years of continuous war,

L'Europe vient juste de survivre à 140 ans de guerre ininterrompue,

none of you could read or write,

personne ne sait lire ou écrire,

there were no jobs that you hold today,

les emplois que vous avez n'existent même pas,

like investment banker or software engineer or TV anchor.

tel que banquier en investissement, ingénieur logiciel ou présentateur TV.

We would all be in the fields and farming.

Nous serions tous aux champs à cultiver.

Now here comes little Sebastian with a little steam engine in his pocket,

Voilà le petit Sebastian avec une petite machine à vapeur dans la poche,

saying, "Hey guys, look at this.

disant : « Hé les gars, regardez ça.

It's going to make you 100 times as strong, so you can do something else."

Cela va vous rendre 100 fois plus forts, et vous libérer du temps. »

And then back in the day, there was no real stage,

Dans ces temps-là, il n'y avait pas de podium,

but Chris and I hang out with the cows in the stable,

mais Chris et moi sommes dans l'étable avec les vaches,

and he says, "I'm really concerned about it,

et il dit : « Je suis inquiet :

je trais ma vache tous les jours, et si la machine le fait pour moi ? »

because I milk my cow every day, and what if the machine does this for me?"

The reason why I mention this is,

La raison pour laquelle je le mentionne est...

we're always good in acknowledging past progress and the benefit of it,

Nous voyons facilement le progrès passé et ses bénéfices,

like our iPhones or our planes or electricity or medical supply.

comme les iPhone, les avions, l'électricité ou les médicaments.

We all love to live to 80, which was impossible 300 years ago.

Nous allons tous vivre jusque 80 ans ce qui était impossible il y a 300 ans.

But we kind of don't apply the same rules to the future.

Mais on n'applique pas les mêmes règles pour le futur.

So if I look at my own job as a CEO,

Si je regarde à mon propre travail en tant que PDG,

I would say 90 percent of my work is repetitive,

je dirais que 90% de mon travail est répétitif,

I don't enjoy it,

je n'y prends pas de plaisir,

I spend about four hours per day on stupid, repetitive email.

je passe près de 4 heures par jour sur des courriels répétitifs stupides.

And I'm burning to have something that helps me get rid of this.

J'ai hâte d'avoir quelque chose qui m'aide à me débarrasser de ces tâches.

Why?

Pourquoi ?

Because I believe all of us are insanely creative;

Parce que je crois que nous sommes follement créatifs,

I think the TED community more than anybody else.

la communauté TED plus que n'importe quelle autre.

But even blue-collar workers; I think you can go to your hotel maid

Mais aussi les cols bleus : vous pouvez aller voir votre femme de chambre

and have a drink with him or her,

et boire un verre avec elle,

and an hour later, you find a creative idea.

et une heure après, vous trouverez une idée créative.

What this will empower is to turn this creativity into action.

Ce que cela va permettre est de transformer cette créativité en action.

Like, what if you could build Google in a day?

Comme par exemple, si on pouvait construire Google en un jour ?

What if you could sit over beer and invent the next Snapchat,

Si on pouvait, assis autour d'une bière, inventer le prochain Snapchat,

whatever it is,

quoi que que ce soit,

and tomorrow morning it's up and running?

et que cela marche demain matin ?

And that is not science fiction.

Ce n'est pas de la science-fiction.

What's going to happen is,

Ce qui va se passer est que

we are already in history.

nous sommes déjà dans l'histoire.

We've unleashed this amazing creativity

On a libéré cette étonnante créativité

en se libérant de l'agriculture

by de-slaving us from farming

and later, of course, from factory work

et plus tard, du travail en usine,

and have invented so many things.

et on a inventé tant de choses.

It's going to be even better, in my opinion.

Cela va être encore mieux, selon moi.

And there's going to be great side effects.

Il va y avoir de grands effets secondaires.

One of the side effects will be

Un des effets de bord sera que

that things like food and medical supply and education and shelter

les choses comme la nourriture, les médicaments, l'éducation, le logement

and transportation

et le transport

will all become much more affordable to all of us,

seront plus abordables pour nous tous,

not just the rich people.

pas seulement les gens riches.

CA: Hmm.

CA : Hum.

So when Martin Ford argued, you know, that this time it's different

Donc quand Martin Ford argumente que cette fois c'est différent

because the intelligence that we've used in the past

car l'intelligence employée dans le passé

to find new ways to be

pour trouver de nouvelles façons d'être

will be matched at the same pace

sera égalée au même rythme

by computers taking over those things,

que les ordinateurs qui prennent en charge cela,

what I hear you saying is that, not completely,

vous dites, vous, non, pas complétement

because of human creativity.

en raison de la créativité des humains.

Do you think that that's fundamentally different from the kind of creativity

Pensez-vous que c'est fondamentalement différent de la créativité

that computers can do?

que les ordinateurs peuvent avoir ?

ST: So, that's my firm belief as an AI person --

ST : C'est ce que je crois vraiment en tant qu'expert de l'IA --

that I haven't seen any real progress on creativity

je n'ai pas réellement vu de progrès en créativité

and out-of-the-box thinking.

ou en pensée créative.

What I see right now -- and this is really important for people to realize,

Ce que je vois maintenant, et c'est important pour les gens de le réaliser,

car ce terme « intelligence artificielle » est alarmant

because the word "artificial intelligence" is so threatening,

and then we have Steve Spielberg tossing a movie in,

et soudain Steven Spielberg nous jette dans un film,

où tout à coup l'ordinateur domine l'humanité,

where all of a sudden the computer is our overlord,

but it's really a technology.

mais c'est juste de la technologie.

It's a technology that helps us do repetitive things.

C'est une technologie qui nous aide à faire des tâches répétitives.

And the progress has been entirely on the repetitive end.

Et les progrès ont été faits sur ces tâches répétitives.

It's been in legal document discovery.

Dans la découverte des documents légaux.

It's been contract drafting.

Dans l'élaboration de contrats.

It's been screening X-rays of your chest.

Dans l'interprétation de radios des poumons.

And these things are so specialized,

Ces choses sont si spécialisées,

I don't see the big threat of humanity.

que je ne vois pas la grande menace pour l'humanité.

In fact, we as people --

En fait, nous en tant qu'humains,

I mean, let's face it: we've become superhuman.

avouons-le, nous devenons super-humains.

We've made us superhuman.

Nous sommes devenus super-humains.

We can swim across the Atlantic in 11 hours.

Nous pouvons traverser l'Atlantique à la nage en 11 heures.

We can take a device out of our pocket

Nous pouvons sortir un équipement de notre poche

and shout all the way to Australia,

et crier jusqu'en en Australie,

and in real time, have that person shouting back to us.

et en temps réel, la personne peut nous répondre.

That's physically not possible. We're breaking the rules of physics.

C'est physiquement impossible. Nous brisons les règles de la physique.

When this is said and done, we're going to remember everything

Quand cela sera dit et fait, nous nous rappellerons de tout

we've ever said and seen,

ce qui a été dit et fait,

you'll remember every person,

nous nous souviendrons de tous,

which is good for me in my early stages of Alzheimer's.

ce qui est une bonne chose avec mes débuts d'Alzheimer.

Sorry, what was I saying? I forgot.

Désolé, je disais ? J'ai oublié.

CA: (Laughs)

CA : (Rires)

ST: We will probably have an IQ of 1,000 or more.

ST : Nous allons probablement avoir un QI de 1 000 et plus.

There will be no more spelling classes for our kids,

Il n'y aura plus de cours d'orthographe pour nos enfants,

because there's no spelling issue anymore.

car il n'y aura plus de problèmes d'orthographe.

There's no math issue anymore.

Plus de problèmes de maths.

And I think what really will happen is that we can be super creative.

Je pense que ce qui va se passer est que l'on va devenir super créatifs.

And we are. We are creative.

On l'est. On est super créatifs.

That's our secret weapon.

C'est notre arme secrète.

CA: So the jobs that are getting lost,

CA : Donc les emplois perdus,

in a way, even though it's going to be painful,

dans un sens, même si cela est douloureux,

humans are capable of more than those jobs.

les humains sont capables de plus que ces emplois.

This is the dream.

C'est le rêve.

The dream is that humans can rise to just a new level of empowerment

Le rêve est que les humains puissent s'élever à un nouveau niveau d'autonomie

and discovery.

et de découverte.

That's the dream.

C'est le rêve.

ST: And think about this:

ST: Pensez à cela :

if you look at the history of humanity,

si on regarde l'histoire de l'humanité,

that might be whatever -- 60-100,000 years old, give or take --

qui peut avoir, à peu près, 60-100 000 ans,

almost everything that you cherish in terms of invention,

presque tout ce que l'on peut chérir comme inventions,

of technology, of things we've built,

comme technologies, ces choses qu'on a créées,

has been invented in the last 150 years.

l'ont été dans les 150 dernières années.

If you toss in the book and the wheel, it's a little bit older.

Si on exclut le livre et la roue, qui sont un peu plus anciens.

Or the axe.

Ou la hache.

But your phone, your sneakers,

Mais le téléphone, les baskets,

these chairs, modern manufacturing, penicillin --

ces chaises, la fabrication moderne, la pénicilline --

the things we cherish.

tout ce que l'on chérit.

Now, that to me means

Pour moi, cela signifie que

the next 150 years will find more things.

nous découvrirons de nouvelles choses dans les 150 prochaines années

In fact, the pace of invention has gone up, not gone down, in my opinion.

En fait, le rythme des inventions a augmenté et non diminué, selon moi.

I believe only one percent of interesting things have been invented yet. Right?

Je crois que seulement 1% des choses intéressantes ont déjà été inventées.

We haven't cured cancer.

On n'a pas soigné le cancer.

Nous n'avons pas de voitures volantes, pas encore. J'espère que je vais changer ça.

We don't have flying cars -- yet. Hopefully, I'll change this.

That used to be an example people laughed about. (Laughs)

C'était un exemple où les gens riaient. (Rires).

C'est drôle, non ? Travailler secrètement sur les voitures volantes.

It's funny, isn't it? Working secretly on flying cars.

We don't live twice as long yet. OK?

On ne vit pas encore deux fois plus longtemps.

We don't have this magic implant in our brain

Nous n'avons pas cet implant magique dans le cerveau qui

that gives us the information we want.

nous fournit l'information voulue.

And you might be appalled by it,

Vous pourriez être consternés,

but I promise you, once you have it, you'll love it.

mais je vous promets, vous l'aimerez quand vous l'aurez !

I hope you will.

J'espère.

It's a bit scary, I know.

C'est un peu effrayant, je sais.

There are so many things we haven't invented yet

Il reste tant de choses à inventer

that I think we'll invent.

et que l'on inventera.

On n'a pas de bouclier de gravité.

We have no gravity shields.

On ne peut pas se téléporter.

We can't beam ourselves from one location to another.

Ça a l'air ridicule,

That sounds ridiculous,

mais il y a environ 200 ans,

but about 200 years ago,

experts were of the opinion that flight wouldn't exist,

des experts pensaient qu'on ne pourrait pas voler,

even 120 years ago,

même il y a 120 ans,

and if you moved faster than you could run,

et que si on allait plus vite que la vitesse de course,

you would instantly die.

on mourrait instantanément.

So who says we are correct today that you can't beam a person

Qui pourrait dire aujourd'hui qu'on ne peut pas téléporter une personne

from here to Mars?

d'ici sur Mars ?

CA: Sebastian, thank you so much

CA : Sebastian, merci beaucoup

for your incredibly inspiring vision and your brilliance.

pour votre incroyable vision inspirante et votre génie.

Thank you, Sebastian Thrun.

Merci. Sebastian Thrun.

That was fantastic. (Applause)

C'était fantastique. (Applaudissements)