Comment distinguer un chien d’un chat sur une photographie ? La reconnaissance est plus délicate encore quand l’animal est flou. Il existe des bases de données de photos de ces deux animaux qui sont soumises à des humains pris au hasard : en moyenne, 15 % des photos sont mal identifiées, les sujets d’expérience confondant les deux animaux. Depuis quelques années, des réseaux de neurones dits « à apprentissage profond » sont capables de faire nettement mieux que les humains ; ainsi, ils ne commettent que 5 % d’erreurs. Ces dernières années, en effet, des progrès considérables ont été effectués pour ce type de reconnaissance d’images, qui justifient l’exploitation de ces réseaux de neurones en radiologie, cancérologie ou cardiologie notamment.
Aux origines de l’IA, la reconnaissance d’objets présents sur des photos, caractéristique de la cognition de type « système 1 », ne semblait pas digne d’un grand intérêt. Et pour cause : ce type de processus ne semble pas poser de grandes difficultés aux humains, même très jeunes, ni même à certains animaux. Est-ce à ce point intelligent d’être capable de faire la différence entre un chien et un chat sur une image ? Parmi les légendes qui accompagnent l’histoire de l’IA, on raconte que Marvin Minsky (1927-2016), l’un des plus célèbres pionniers de cette discipline, aurait, au début des années 1960, confié comme mission à l’un de ses étudiants, dans le cadre d’un modeste travail de fin d’études, de résoudre le problème de la vision par ordinateur…