Thomas Schiex reçoit le AAAI Fellows, reconnaissance internationale pour ses travaux exceptionnels au service de l’Intelligence Artificielle.

« Les algorithmes originaux produits par notre équipe sont capables de résoudre de plus en plus efficacement des problèmes toujours plus complexes, dans des domaines très variés : bioinformatique, apprentissage automatique, gestion de ressources dans l’espace et le temps, analyse d’image… »

Directeur de recherche au sein de l’unité Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse, expert en intelligence artificielle, Thomas Schiex s’intéresse à la résolution automatique de problèmes de raisonnement difficiles en s’appuyant sur les « réseaux de contraintes », des outils mathématiques permettant de modéliser et de résoudre de nombreux problèmes du style « casse-tête », en vraie grandeur.

L’« intelligence artificielle » est perçue comme un mythe, de la science-fiction ou une véritable révolution. Pouvez-vous nous dire pourquoi et comment ce domaine a évolué depuis le début de votre carrière ?

Thomas Schiex : Quand j’ai débuté ma carrière, la victoire d’un ordinateur sur un joueur d’échecs était considérée comme un Graal, une des cibles identifiées par les pionniers, John McCarthy puis J.A. Robinson. L’IA était perçue très positivement. Puis, elle a promis beaucoup et ses réponses n’ont pas toujours été à la hauteur. Nous avons donc traversé un hiver rigoureux. Le développement d’algorithmes plus puissants, de l’apprentissage automatique, la croissance des moyens de calculs et l’accès à de grandes quantités de données ont changé la donne. La bibliothèque des algorithmes de l’IA s'élargit, s’affirme : preuve de théorèmes, jeu d’échecs et de Go, bientôt peut-être conduite de véhicules routiers autonomes. L’automatisation de plus en plus de tâches devient possible. Cela pourrait rendre le travail plus rare (ou nous libérer du travail, si notre organisation sociale évolue). Les questions socio-politiques que cela soulève me semblent peu discutées par nos hommes politiques. Le livre d’E. Brynjolfsson & A. McAffee, « The second Machine Age » est très intéressant sur ce sujet.

Quels sont les domaines d’application de vos travaux ?

Thomas Schiex : Nos travaux dans l’équipe sont assez « fondamentaux » pour s’appliquer dans beaucoup de domaines. Notre outil « toulbar2 » est d’ailleurs mobilisé par d’autres sur des domaines que nous méconnaissons complètement. Ce positionnement peut surprendre pour une équipe INRAE, finalisée. Notre engagement est d’aller plus loin et de mobiliser ces outils sur des problèmes issus de la biologie et de l’agronomie. Nous avons ainsi produit des outils d’analyse de données génétiques massives ou contribué au décryptage de génomes de plantes et de bactéries. Nous nous intéressons aujourd'hui à la conception assistée de vergers-maraîchers, en lien avec le développement durable. En biologie synthétique, nous tentons également d’accélérer la conception de nouvelles protéines, avec déjà quelques jolis succès et des interactions croissantes avec les domaines de la santé et de la chimie verte.

Sortir de son domaine d’hyperspécialisation, interagir avec des chercheurs issus d’autres disciplines est très enrichissant. Cela nous ramène à une époque où les scientifiques étaient des touche-à-tout. Pour cela, INRAE est un endroit idéal pour une personne bien formée dans les sciences du numérique.

L’armée, Facebook, Toyota, la médecine, … tout le monde mise sur l’IA. Selon vous, que peut apporter l’intelligence artificielle à l’agronomie ? Et quelles sont les forces d’INRAE dans ce domaine ?

Thomas Schiex : La loi d’Amara affirme qu’en général, on surestime les effets d’une technologie sur le court terme et qu’on les sous-estime sur le long terme. Je ne pense pas que nous allons, même à moyen terme, vers une super IA qui supplantera l’Homme. Je crois par contre qu’IA, automatique, robotique, statistiques vont permettre d’automatiser de nombreuses tâches, dans le monde réel (et non sur un échiquier ou un goban) dans l’industrie, les services et l’agriculture. Des engins agricoles vont devenir autonomes. Cela va faciliter le développement de l’agriculture de précision, libérer le cultivateur d’une partie de son travail. Il va aussi devenir de plus en plus aisé de confronter des données issues de l’agronomie, de la biologie ou de faire des “pilotes automatiques” pour micro-organismes.

A INRAE, des départements comme NUMM ou CEPIA hébergent des chercheurs en IA, en automatique et en statistiques. Mais la concentration dans ces disciplines du numérique reste faible. Elle n’est pas, à mon avis, à la hauteur des enjeux accrus du numérique dans tous les domaines scientifiques. Les collaborations directes avec des instituts comme l’INRIA ou les universités peuvent combler ce manque, mais de grands groupes industriels recrutent massivement les chercheurs universitaires français dans le domaine de l’apprentissage automatique mais aussi, de façon croissante, du raisonnement automatique. Même dans ce contexte tendu, l’environnement de travail d’INRAE, en proximité avec les problèmes finaux, est assez idéal pour développer des travaux aboutis, allant de la théorie à la mise en œuvre finale.

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Une nouvelle protéine conçue par une Intelligence Artificielle

L’objectif de l’Intelligence Artificielle (IA) est de permettre à un ordinateur de (mieux) résoudre les problèmes traités par les humains. À Toulouse, une IA utilisant des algorithmes de raisonnement automatique, a été utilisée en bioinformatique pour créer une protéine hyper-stable qui s’assemble seule. C’est le résultat d’un travail impliquant le laboratoire Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse (MIAT), en collaboration avec la Belgique et le Japon.