Cet article du Père Roger Mamani Choque, CM, propose une réflexion sur la relation entre l’Intelligence Artificielle (IA) et le charisme vincentien, adressée aux membres de l’Eglise et en particulier à ceux qui sont engagés dans la mission vincentienne.
Présentation
Cet article propose une réflexion personnelle sur la relation entre l’Intelligence Artificielle (IA) et le charisme vincentien, adressée aux membres de l’Eglise et spécialement à ceux qui sont engagés dans la mission vincentienne. Il ne s’agit pas d’une recherche formelle, car aucune méthodologie scientifique rigoureuse n’a été employée, mais d’une approche contemplative et pratique de la manière dont l’IA est insérée dans notre vie quotidienne en tant que missionnaires vincentiens, membres du Peuple de Dieu.
L’IA, une technologie qui est déjà profondément ancrée dans divers aspects de notre vie quotidienne, présente à la fois des opportunités et des défis éthiques et pastoraux. Pour comprendre son impact, nous présentons d’abord une vue d’ensemble de l’IA : son origine, son développement et la manière dont elle influence la vie des gens et le fonctionnement des institutions et des entreprises. Cet examen vise à fournir un contexte facilitant la réflexion sur notre réponse à cette réalité émergente.
Nous aborderons ensuite la mission de l’Église du point de vue de saint Vincent de Paul, en explorant comment son charisme peut inspirer notre interaction avec la technologie moderne. Saint Vincent, avec sa capacité à répondre de manière créative aux besoins de son temps, nous offre un cadre précieux pour discerner et s’adapter aux défis que l’IA présente dans le contexte d’aujourd’hui. À travers ses écrits et son héritage, nous trouvons des lignes directrices pour intégrer l’IA dans notre mission, toujours avec un regard éthique et en mettant l’accent sur la dignité humaine.
Enfin, nous appelons à rester ouverts aux manifestations de la volonté de Dieu dans les événements contemporains. L’ère de l’intelligence artificielle exige de nous une réponse qui allie la fidélité à notre tradition à une volonté d’innovation pour relever de nouveaux défis. Cette réflexion nous invite à répondre de manière créative et responsable aux exigences de la société et aux impératifs de notre mission d’évangélisation, en veillant à ce que l’utilisation de la technologie soit cohérente avec les valeurs évangéliques et le charisme vincentien.
Alors que nous avançons dans cette ère technologique, il est crucial que les Vincentiens se forment intégralement et réfléchissent de manière critique à l’influence de l’IA sur notre vie et notre mission. Avec une base solide dans la tradition et un engagement dans l’innovation, nous pouvons utiliser ces outils de manière à promouvoir la justice, le bien commun et le salut des âmes, tout en maintenant notre vocation de service aux plus pauvres et aux plus vulnérables.
Intelligence artificielle
Selon l’Académie royale espagnole, l’intelligence artificielle (IA) est la “discipline scientifique qui traite de la création de programmes informatiques qui exécutent des opérations comparables à celles effectuées par l’esprit humain, telles que l’apprentissage ou le raisonnement logique” (RAE, 2024). Le terme “intelligence artificielle” a été officiellement introduit lors de la convention de Dartmouth en 1956, le décrivant comme la science et l’ingénierie de la création de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques dotés de capacités avancées (Hernando et al., 2022).
L’IA découle des premières tentatives de simulation et de mécanisation des processus de pensée humaine, une idée que Turing avait déjà anticipée en 1950. Depuis lors, l’IA a considérablement évolué, passant d’une théorie conceptuelle à une réalité technologique avec des applications pratiques. Dans les années 1990, bien que l’IA ne soit pas aussi avancée que nous la connaissons aujourd’hui, elle avait jeté les bases de son développement en tant que science.
Dans les années 2000, les progrès de l’IA se sont accélérés grâce à trois facteurs clés : l’augmentation des capacités d’apprentissage, l’accumulation massive de données et le développement d’algorithmes d’apprentissage profond (Kelley, 2017). Ces avancées ont permis à l’IA de dépasser nombre de ses limites initiales et de commencer à s’intégrer dans notre vie quotidienne.
Actuellement, l’IA joue un rôle crucial dans la révolution technologique, en soutenant les innovations dans des domaines tels que la robotique, la nanotechnologie, l’internet, l’impression 3D, l’informatique quantique et les véhicules autonomes (Hernando et al., 2022). Selon la Commission mondiale d’éthique des connaissances scientifiques et des technologies de l’UNESCO (2019), l’IA se définit par sa capacité à imiter certaines fonctions de l’intelligence humaine, telles que la perception, l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, l’interaction linguistique et la production créative.
En termes techniques, l’IA comprend plusieurs branches et méthodologies, dont les plus importantes sont les suivantes :
- Apprentissage automatique : sous-domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d’algorithmes permettant aux machines d’apprendre à partir de données. Cet apprentissage peut être supervisé (avec des données étiquetées) ou non supervisé (sans données étiquetées).
- Apprentissage supervisé : il s’agit de former des modèles à partir d’un ensemble de données étiquetées, l’algorithme apprenant à prédire ou à classer de nouvelles données sur la base du modèle appris.
- Apprentissage non supervisé : il s’agit d’algorithmes qui analysent des données non étiquetées pour découvrir des structures ou des groupes cachés sans être guidés par des réponses prédéfinies.
- Apprentissage profond : partie de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour modéliser des modèles complexes dans les données volumineuses. Cette approche a permis des avancées en matière de reconnaissance d’images et de traitement du langage naturel, entre autres.
- Apprentissage par renforcement : méthode par laquelle un agent apprend à prendre des décisions dans un environnement dynamique par essais et erreurs, en optimisant son comportement par des récompenses et des punitions.
Outre ces approches, l’IA comprend des technologies telles que les systèmes experts, l’automatisation des processus robotiques, la robotique et les systèmes de traitement du langage naturel (UNIR, 2024). Si l’IA ne remplace pas les experts humains, elle amplifie leurs capacités en effectuant des tâches complexes qui nécessitent un traitement intensif des données et un apprentissage continu.
Il est important de se rappeler que l’IA, bien que puissante, est conçue pour des tâches spécifiques et manque de compétences générales telles que la gestion d’activités nécessitant des jugements éthiques ou empathiques (Hernando et al., 2022). L’IA complète mais ne remplace pas le besoin d’intervention humaine dans de nombreux domaines, soulignant son rôle d’outil qui améliore nos capacités.
L’intelligence artificielle (IA) a évolué rapidement et, selon l’UNESCO (2021), a donné naissance à un certain nombre de technologies avancées qui sont de plus en plus proposées sous forme de services. Ces technologies s’intègrent dans divers aspects de la vie quotidienne et professionnelle, transformant la façon dont nous interagissons avec l’information, les appareils et les autres. Les paragraphes suivants expliquent comment ces technologies façonnent le paysage actuel de l’IA :
- Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP est une branche de l’IA qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il s’agit notamment de la capacité d’interpréter, d’analyser et de générer des textes automatiquement. Les applications du TAL vont de la traduction automatique et de la génération de résumés à l’analyse sémantique approfondie pour comprendre les contextes complexes des textes.
- Reconnaissance de la parole : Cette technologie applique la RLP au langage parlé, permettant aux machines de comprendre et de traiter la voix humaine. Elle est présente dans des appareils tels que les smartphones, les assistants personnels d’IA (comme Siri ou Alexa) et les chatbots qui peuvent effectuer des tâches à l’aide de commandes vocales. Sa précision et sa facilité d’utilisation se sont considérablement améliorées grâce aux progrès des modèles d’apprentissage profond.
- Reconnaissance et traitement d’images : il s’agit de l’utilisation de l’IA pour interpréter et manipuler des images. Cette technologie comprend des applications pour la reconnaissance faciale, l’identification d’objets, la reconnaissance de l’écriture manuscrite et la manipulation d’images à des fins diverses, de la sécurité à l’art numérique. Les véhicules autonomes s’appuient également sur cette technologie pour analyser leur environnement et y réagir en temps réel.
- Agents automatisés : ils comprennent un large éventail de systèmes automatisés, tels que les avatars dans les jeux informatiques, les robots logiciels (malveillants ou bénins), les compagnons virtuels et les robots intelligents. Ces agents peuvent interagir de manière autonome avec les utilisateurs ou d’autres systèmes, en fournissant des réponses et en effectuant des actions basées sur leurs capacités de programmation et d’apprentissage.
- Détection des affects : cette technologie analyse les émotions humaines et y répond en traitant le texte, le comportement et les expressions faciales. Elle est utilisée dans des applications allant de l’assistance à la clientèle au suivi de la santé mentale, offrant une interaction plus personnalisée et plus empathique basée sur l’interprétation des sentiments et des émotions.
- Exploration de données pour la prédiction : Utilise des techniques avancées pour extraire des modèles significatifs à partir de grands ensembles de données. Les applications comprennent les diagnostics médicaux, les prévisions météorologiques, les projections commerciales, la gestion des villes intelligentes, les prévisions financières et la détection des fraudes. Le data mining permet aux organisations de prendre des décisions éclairées basées sur l’analyse prédictive et la modélisation des tendances.
- Créativité artificielle : il s’agit de systèmes capables de générer des contenus créatifs tels que des photographies, de la musique, des œuvres d’art et des récits. Ces systèmes utilisent des algorithmes génératifs qui peuvent combiner, transformer et créer de nouveaux contenus, imitant et parfois dépassant les capacités humaines dans certains domaines de la créativité.
P. Roger Mamani Choque, CM
Province du Pérou
