INTRODUCTION
les nouvelles techniques permettant de traiter ces
données, voire d'en tirer par le repérage de corrélations
des informations inattendues5. ». Le big data a
pu connaitre un essor fulgurant par la synergie de quatre facteurs
énumérés dans le rapport Villani6. Il s'agit de
la baisse colossale du coût de traitement de l'information, de
l'avènement du web 2.0 et des contenus générés par
les utilisateurs, de la croissance exponentielle des données
générées par les humains et les machines et des
progrès spectaculaires en algorithmie. Le big data fait par
ailleurs l'objet d'un investissement massif. Si le total estimé en
valeur des investissements mondiaux dans les domaines du big data et
de l'analytique s'élève à 189 milliards de dollars en
2019, le cabinet IDC estime que cet investissement total
s'élèvera à 274 milliards de dollars en 20227.
Ce phénomène participe à l'essor du marché
d'internet, basé sur la publicité en ligne. Désormais, les
« data brokers8 », courtiers en données
personnelles, revendent des données personnelles en temps réel
afin de proposer par exemple un contenu publicitaire
ciblé9.
Le big data permet ainsi la création de
nouveaux usages liés au développement de nouvelles technologies.
Le big data offre notamment la possibilité de traiter une plus
grande masse de données, souvent non structurées, afin de mener
une opération non plus déductive mais inductive10. Il
permet de faire émerger des modèles, appelés «
patterns ». L'intelligence artificielle ne peut fonctionner sans
ces données, qui permettent au logiciel de fonctionner et qu'elle permet
en retour de traiter. Cette technologie est ainsi intimement liée au
big data par un rapport d'interdépendance : «
L'algorithme sans données est aveugle. Les données sans
algorithme sont muettes11 ».
2. Un logiciel de traitement intelligent ?
L'idée d'un être artificiel est présente
dès l'antiquité à travers les mythes de Pygmalion et
d'Héphaïstos12. Néanmoins, la doctrine s'accorde
à dater l'apparition du terme d'intelligence artificielle en 1956 lors
de la conférence de Dartmouth. Les plus grands chercheurs du domaine
réunis sur le campus du Dartmouth College tels que K. McCarthy, M.
Minsky, C. Shannon, A. Newell, A. Samuel, H. Simon et N. Rochester s'accordent
à définir cette nouvelle technologie
5 CNIL, « Comment permettre à l'Homme
de garder la main ? Les enjeux éthiques des algorithmes et de
l'intelligence artificielle », 2017, p. 75
6 C. Villani, « Donner un sens à
l'intelligence artificielle », mars 2018, p.149
7 Propos rapportés dans le « Guide du
big data », 2019, p. 38
8 B. Poilvé, « Les enchères en
temps réel (RTB), un système complexe », LINC, CNIL, 14
janvier 2020
9 Rapport à l'Assemblée nationale
n°3119 « Numérique et libertés, un nouvel âge
démocratique », présenté par C. Paul et C.
Féral-Schuhl 2015, p. 108
10 A. Basdevant, J.P. Mignard, op. cit., p.
64
11 CNIL, sondage réalisé sur un
échantillon de 1001 personnes par l'IFOP, « Comment permettre
à l'homme de garder la main ? Les enjeux éthiques des algorithmes
et de l'intelligence artificielle », 2017 p.15
12 J. Diaz, «Petite histoire de l'intelligence
artificielle, Partie 1 », Actu IA, 12 avril 2017
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