Dans ce premier épisode de Logique Floue, Axel Buendia et Jérôme Hoibian, fondateurs de Spirops, laboratoire indépendant de R&D en IA de plus de 20 ans, présentent leur vision singulière de l’IA. À rebours des discours dominants sur l’IA générative et la course à la puissance, ils défendent une approche différente : une IA frugale, inspirée du raisonnement humain, construite pour fonctionner avec peu de ressources, peu de données, en accordant une attention particulière à ses usages et à leurs conséquences concrètes. Ils reviennent sur les origines de leurs travaux autour de la “logique floue”, une manière de penser et de représenter le monde non pas de façon binaire, mais dans toutes les nuances de sa complexité. Une approche qui ouvre la voie à des systèmes autonomes, plus simples et plus précis, capables de prendre des décisions, de planifier leurs actions et d’interagir de manière crédible. Mais derrière les questions techniques se dessinent surtout des interrogations profondément humaines :- Quelle place laisser aux machines dans notre société ?- Que devient le travail dans un monde automatisé ?- Peut-on développer une IA sans céder à la logique du profit absolu ?- Et comment penser collectivement une société qui intègre les nouveaux paramètres mis en place par le développement de l’IA ? Entre recherche, jeu vidéo, philosophie et politique, ce premier épisode pose les bases d’un podcast qui entend ouvrir le débat sur le monde qui se construit autour de l’intelligence artificielle. Itw Carole Cheysson - Pulse, assisté de Sacha Bénard, mix William Lopez, Jingle Kelian Regis, illustration Yar ALnajem Transcription de l'épisode Logique Floue – Podcast #1 Un autre modèle d’IA : simplicité et frugalité avec Axel Buendia et Jérôme Hoibian Avec Jérôme Hoibian et Axel Buendia [00:00] Carole : Logique Floue est un podcast consacré à l'intelligence artificielle et penser le monde qui se construit autour d'elle. À l'heure où l'IA devient omniprésente dans nos métiers, nos outils, notre information et nos imaginaires, Logique Floue propose d'aller à la rencontre de celles et ceux qui la pensent, la développent, l'utilisent ou la questionnent. Chercheurs, ingénieurs, philosophes, artistes, entrepreneurs ou acteurs publics viendront confronter leur vision d'un futur déjà en train de s'écrire. [00:24] Soutenu par Spirops, laboratoire de recherche indépendant en intelligence artificielle depuis plus de 20 ans, le podcast explorera notamment leur approche dite frugale de l'IA. Des systèmes plus spécialisés, plus maîtrisés et plus raisonnés, fondés sur des modèles différents des grandes IA génératives actuelles. À travers des portraits des membres de l'équipe de Spirops et des conversations avec des invités extérieurs spécialistes de leur domaine, Logique Floue ouvre un espace de dialogue autour des promesses, des limites [00:51] et des choix de sociétés qui accompagnent le développement de l'intelligence artificielle. Dans ce premier épisode, les deux fondateurs de Spirops, Axel Buendia et Jérôme Hoibian, reviennent sur leur parcours et sur la vision de l'IA qui guide leur démarche depuis le début. [01:11] Carole : On a décidé, je crois de manière collective, d'appeler ce podcast La Logique Floue. Pourquoi est-ce qu'on utilise ce terme-là et comment on pourrait le définir ? Axel Buendia : Allez, je commence. Donc La Logique Floue, c'est une logique qui, contrairement à la logique un peu classique où les choses sont vraies ou fausses, c'est noir ou blanc. [01:34] La logique Floue, ça dit en gros, les choses peuvent être un peu vraies ou un peu fausses. Donc c'est une logique, comme son nom l'indique, qui est un peu floue. Donc en gros, voilà, c'est ça la logique floue. Donc il y a des opérateurs mathématiques qui vont avec, etc. Jérôme Hoibian : Alors il faut faire attention parce que ça s'appelle la logique floue, parce que c'est une traduction d'un mot anglais qui s'appelle la Fuzzy Logic. Mais en français, en fait, nous, on n'aime pas trop la traduction parce que quand on discute avec différents interlocuteurs, ils ont... [02:01] Ils imaginent que logique floue, ça veut dire une logique qui n'est pas si précise que ça. En fait, c'est presque un défaut d'être flou. Alors que fuzzy logic , on pourrait nous traduire en français comme logique continue. C'est-à-dire qu'au lieu que quelque chose soit faux, puis d'un seul coup vrai, il y a toutes les graduations entre le vrai et le faux. Un exemple, par exemple, chez soi, [02:28] Est-ce qu'il fait froid ou est-ce qu'il fait chaud ? En logique binaire, on va dire, s'il fait moins de 17 degrés, il fait froid. S'il fait plus de 17 degrés, il fait chaud. Mais dans la logique globale, quand on discute entre êtres humains, si je demande à Axel, est-ce qu'il fait chaud ? Oui, s'il fait vraiment froid, il va dire qu'il caille. S'il fait très chaud, il va dire qu'il fait super chaud. Mais en fait, on va utiliser différentes valeurs et si on les transforme [02:53] en valeur numérique. On peut imaginer une échelle qui commencerait par exemple à zéro, qui serait vraiment le froid glacial de Sibérie. Un, il fait aussi chaud que si on était aux Émirats arabes. Et puis, tous les chiffres entre. Donc, zéro, zéro-un, zéro-deux, zéro-trois, etc. Qui seraient toutes les valeurs intermédiaires. Et on peut étendre cette logique à tous les opérateurs. [03:20] habituels booléens comme les ET, les OU. Donc souvent on a des conditions qui vont dire est-ce qu'il fait chaud et que le radiateur est allumé ? Ça c'est des logiques booléennes, il y a des tables comme ça donc le et c'est si le premier est vrai et le deuxième est vrai, ça fait vrai si un des deux est faux, ça fait faux si les deux sont faux, ça fait faux et bien on peut étendre [03:42] ces opérateurs à la logique floue pour dire si le radiateur est à moitié allumé et qu'il fait à moitié chaud, quel est le résultat du « et ». Ce qui donne, dans l'occurrence, 0,25 dans notre unité. Carole : Mais du coup, en ce qui concerne votre travail, comment ça se traduit par opposition à une logique qui ne serait pas floue ? [04:06] Axel Buendia : Alors ce qui est intéressant, c'est que la logique floue c'est arrivé en réponse au raisonnement sur l'incertitude. L'idée c'était de dire, on partait de la logique booléene, du mathématicien Boole, et l'idée c'était de dire, ça ne suffit pas à modéliser notre monde, notre monde il est incertain, on n'a pas de garantie sur les choses, parfois on n'est pas totalement sûr de nous. Et donc du coup, comment on peut introduire cette incertitude dans les raisonnements logiques ? [04:31] Donc c'est ça la logique Floue. Ce qui est intéressant c'est que nous on a utilisé la logique Floue dans nos premiers outils pour faire des personnages puisqu'on pense que pour décider il y a plein de choses floues dans notre vie et qu'on n'est jamais sûr de rien, enfin rarement sûr de grand-chose. Et donc du coup c'est un clin d'œil à notre technologie de départ et sinon je pense que c'est surtout parce que le nom sonne bien. Jérôme Hoibian : Oui mais comme je le disais tout à l'heure il y a deux usages. [04:54] Donc il y a ce côté flou. Mais nous, on l'utilise plutôt dans l'exemple de tout à l'heure. Par exemple, est-ce qu'un ennemi est proche ou est-ce qu'un ennemi est loin ? Bon, c'est pas dès qu'il est à moins de 25 mètres, il est proche, et à plus de 25 mètres, il est loin. C'est plus il va être proche, plus on va... Donc en fait, ce qui se passe, c'est que nous, on continue à utiliser la logique booléenne quand on discute entre nous, quand on crée ce qu'on appelle des cerveaux de l'intelligence, etc. On va dire, si l'ennemi est proche et qu'il est menaçant [05:21] alors je vais partir en courant. Bon, mais en fait, tous ces « ET » là, nous, on en parle comme ça parce que c'est beaucoup plus facile à comprendre, mais en fait, on sait très bien que ça va être plus il est proche, plus il est menaçant, plus je vais avoir envie de fuir. Voilà, c'est ça la logique. Carole : D'accord. Mais en fait, ça semble presque plus humain ? [05:43] Comme tu disais, avec cette histoire d'incertitude, je trouve que c'est intéressant ce concept-là, plutôt que de voir effectivement de manière binaire, j'imagine. Donc votre démarche, finalement , en partant de l'humain, elle garde cet aspect humain de la décision, si je comprends bien. Axel Buendia : Tout à fait. Jérôme Hoibian : Et on continue systématiquement à garder ce mantra de dire : il faut faire [06:07] comme l'humain, parce que même là, ça fait plus de 20 ans qu'on fait de l'IA, et ça nous arrive encore de faire des calculs compliqués, d'essayer de prédire une situation, etc. Et puis, assez fréquemment, on s'arrête et on se dit, mais ce n'est pas possible que ce soit aussi compliqué. Si je suis en train de faire l'IA, je ne sais pas quoi, d'une fourmi, c'est sûr qu'elle ne fait pas tous ces calculs-là. Du coup, ça nous oblige à chaque fois à revoir notre copie, à simplifier [06:33] et à essayer le plus possible de faire des algorithmes qui ressemblent à ce qu'on pense être le raisonnement humain. Et ça a une vertu, c'est que finalement, en faisant ça, ça a comme effet secondaire de faire des algorithmes qui sont moins lourds en termes de temps de calcul. S'obliger à dire, non, cet algorithme est trop compliqué, c'est sûr que moi, dans la réalité [06:59] quand je pense, je ne fais pas des calculs aussi compliqués. Ça a aussi cette vertu de faire que nos algorithmes sont plus frugaux. Carole : J'allais y venir justement parce qu'on en a parlé quand on a fait ton interview. Tu disais que vous aviez cette démarche d'IA frugale, qu'on appelle comme ça, aussi parce qu'il
