"Machines à prédire", un numéro spécial de Réseaux par Bilel Benbouzid et Dominique Cardon pour comprendre le renouveau actuel de l'intelligence artificielle

Machine learning, deep learning, réseaux de neurones... ces technologies de calcul prédictif n'ont rien de nouvelles, mais les formes que ce type de calcul prend aujourd'hui lui confèrent un caractère inédit. C'est ce que proposent de démontrer Bilel Benbouzid et Dominique Cardon à travers une sélection d'articles publiés dans la revue Réseaux à la fin de l'année dernière, et consacrés à ce qu'ils appellent les "machines prédictives": "des dispositifs calculatoires rationalisent le futur en le rendant disponible à des formes d’action préventives". Une des choses qui explique le renouveau de l'intelligence artificielle est l'existence de controverses sur ses formes passées, controverse qui ont conduit les concepteurs d'algorithmes à repenser leur utilité, et de là le type de prédictions produites. Comme Benbouzid et Cardon le résument, ce qui distingue cette intelligence artificielle est son encastrement dans les mondes sociaux et mondes organisés. Dans le régime d'anticipation actuel, "le résultat d’un calcul est satisfaisant s’il permet de faire fonctionner des machines utiles, davantage tournées vers l’action que vers l’explication des phénomènes". Chacun des articles de ce riche numéro spécial l'illustre. En ligne ici: https://www.cairn.info/revue-reseaux-2018-5.htm