Des visions ridiculisées à la réalité : pourquoi l'intelligence artificielle et les robots de service ont dépassé leurs détracteurs

Entre euphorie et mépris – Un voyage technologique à travers le temps

L'histoire des innovations technologiques suit souvent un schéma prévisible : une phase d'euphorie exagérée est inévitablement suivie d'une période de déception et de mépris, avant que la technologie ne finisse par conquérir discrètement le quotidien. Ce phénomène est particulièrement frappant dans deux domaines technologiques désormais considérés comme des technologies clés du XXIe siècle : l'intelligence artificielle et les robots de service.

À la fin des années 1980, la recherche en IA s'est retrouvée confrontée à l'une des crises les plus profondes de son histoire. Ce que l'on a appelé le « deuxième hiver de l'IA » s'était installé, les financements de la recherche avaient été réduits et de nombreux experts avaient déclaré que l'idée de machines pensantes était un échec. Un sort similaire s'est abattu sur les robots de service deux décennies plus tard : si la pénurie de travailleurs qualifiés n'était pas encore un problème social pertinent au tournant du millénaire, les robots destinés au secteur des services étaient rejetés comme des gadgets coûteux et de la science-fiction irréaliste.

Cette analyse examine les trajectoires de développement parallèles des deux technologies et révèle les mécanismes qui conduisent à la sous-estimation systématique des innovations révolutionnaires. Elle démontre que l'euphorie initiale et le dédain qui a suivi étaient tout aussi erronés, et quels enseignements peuvent en être tirés pour l'évaluation des technologies futures.

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Retour sur hier : l'histoire d'une révolution mal comprise

Les racines de la recherche moderne en IA remontent aux années 1950, lorsque des pionniers comme Alan Turing et John McCarthy ont posé les bases théoriques des machines pensantes. La célèbre conférence de Dartmouth de 1956 est généralement considérée comme la naissance de l'intelligence artificielle en tant que discipline de recherche. Les premiers chercheurs étaient animés d'un optimisme sans bornes : ils étaient convaincus que les machines atteindraient l'intelligence humaine en quelques années.

Les années 1960 apportèrent les premiers succès spectaculaires. Des programmes comme Logic Theorist étaient capables de prouver des théorèmes mathématiques, et en 1966, Joseph Weizenbaum développa ELIZA, le premier chatbot de l'histoire. ELIZA simulait un psychothérapeute et pouvait imiter des conversations humaines de manière si convaincante que même la secrétaire de Weizenbaum demanda à parler seule au programme. Paradoxalement, Weizenbaum fut consterné par ce succès : il voulait prouver que les machines ne pouvaient tromper personne.

Mais la première grande désillusion s'est installée au début des années 1970. Le tristement célèbre rapport Lighthill de 1973 a déclaré que la recherche en IA était un échec fondamental et a entraîné des coupes sombres dans le financement de la recherche au Royaume-Uni. Aux États-Unis, la DARPA a suivi le mouvement avec des mesures similaires. Le premier hiver de l'IA avait commencé.

Un tournant crucial fut la critique des perceptrons – les premiers réseaux neuronaux – par Marvin Minsky et Seymour Papert en 1969. Ils démontrèrent mathématiquement que les perceptrons simples ne pouvaient même pas apprendre la fonction XOR et étaient donc inutilisables pour des applications pratiques. Cette critique marqua l'arrêt de la recherche sur les réseaux neuronaux pendant près de deux décennies.

Les années 1980 ont marqué une renaissance de l'IA avec l'essor des systèmes experts. Ces systèmes basés sur des règles, comme MYCIN, utilisé dans le diagnostic des maladies infectieuses, semblaient enfin constituer une avancée majeure. Les entreprises ont investi des millions dans des machines Lisp spécialisées, conçues de manière optimale pour exécuter des programmes d'IA.

Mais cette euphorie fut de courte durée. À la fin des années 1980, il devint évident que les systèmes experts étaient fondamentalement limités : ils ne pouvaient fonctionner que dans des domaines étroitement définis, exigeaient une maintenance extrêmement intensive et tombaient en panne dès qu'ils étaient confrontés à des situations imprévues. L'industrie des machines Lisp s'effondra de manière spectaculaire ; des entreprises comme LMI firent faillite dès 1986. Le deuxième hiver de l'IA commença, encore plus rude et plus durable que le premier.

Parallèlement, la robotique s'est initialement développée presque exclusivement dans le secteur industriel. Le Japon a joué un rôle de premier plan dans la technologie robotique dès les années 1980, tout en se concentrant également sur les applications industrielles. Honda a commencé à développer des robots humanoïdes en 1986, mais a gardé ces recherches strictement secrètes.

Les fondements cachés : comment les avancées ont émergé dans l'ombre

Alors que la recherche en IA était publiquement considérée comme un échec à la fin des années 1980, des avancées révolutionnaires se produisaient parallèlement, quoique largement passées inaperçues. La percée la plus importante fut la redécouverte et le perfectionnement de la rétropropagation par Geoffrey Hinton, David Rumelhart et Ronald Williams en 1986.

Cette technique a résolu le problème fondamental de l'apprentissage dans les réseaux neuronaux multicouches, réfutant ainsi les critiques de Minsky et Papert. Cependant, la communauté de l'IA a initialement peu réagi à cette révolution. Les ordinateurs disponibles étaient trop lents, les données d'apprentissage trop rares, et l'intérêt général pour les réseaux neuronaux avait été durablement terni par les critiques dévastatrices des années 1960.

Seuls quelques chercheurs visionnaires, comme Yann LeCun, ont perçu le potentiel transformateur de la rétropropagation. Ils ont œuvré pendant des années dans l'ombre de l'IA symbolique établie, posant les bases de ce qui allait plus tard conquérir le monde sous le nom d'apprentissage profond. Ce développement parallèle illustre un modèle caractéristique de l'innovation technologique : les avancées technologiques surviennent souvent précisément lorsqu'une technologie est publiquement considérée comme un échec.

Un phénomène similaire s'observe en robotique. Alors que, dans les années 1990, l'attention du public se concentrait sur des succès spectaculaires, mais finalement superficiels, comme la victoire de Deep Blue sur Garry Kasparov en 1997, des entreprises japonaises comme Honda et Sony posaient discrètement les bases des robots de service modernes.

Bien que Deep Blue ait marqué une étape importante en matière de puissance de calcul, il reposait encore entièrement sur des techniques de programmation traditionnelles, sans réelle capacité d'apprentissage. Kasparov lui-même comprit plus tard que la véritable avancée ne résidait pas dans la puissance de calcul brute, mais dans le développement de systèmes auto-apprenants et auto-améliorants.

Le développement de la robotique au Japon a bénéficié d'une approche culturellement différente de l'automatisation et des robots. Alors que dans les pays occidentaux, les robots étaient principalement perçus comme une menace pour l'emploi, le Japon les considérait comme des partenaires indispensables dans une société vieillissante. Cette acceptation culturelle a permis aux entreprises japonaises d'investir continuellement dans les technologies robotiques, même lorsque les avantages commerciaux à court terme n'étaient pas évidents.

L'amélioration progressive des technologies de base a également été cruciale : les capteurs sont devenus plus petits et plus précis, les processeurs plus puissants et économes en énergie, et les algorithmes logiciels plus sophistiqués. Au fil des ans, ces avancées progressives ont donné lieu à des sauts qualitatifs, toutefois difficiles à déceler pour les non-initiés.

Présent et rupture : Quand l'impossible devient quotidien

Paradoxalement, le changement radical de perception de l'IA et des robots de service a commencé au moment même où ces deux technologies étaient confrontées à leurs critiques les plus virulentes. L'hiver de l'IA du début des années 1990 s'est terminé brutalement par une série de percées qui puisaient leurs racines dans les approches supposément ratées des années 1980.

Le premier tournant fut la victoire de Deep Blue sur Kasparov en 1997. Bien que toujours basée sur la programmation traditionnelle, cette victoire modifia durablement la perception des capacités informatiques par le public. Plus important encore, cependant, fut la renaissance des réseaux neuronaux à partir des années 2000, portée par une puissance de calcul en croissance exponentielle et la disponibilité de grandes quantités de données.

Les décennies de travail de Geoffrey Hinton sur les réseaux neuronaux ont enfin porté leurs fruits. Les systèmes d'apprentissage profond ont réalisé des prouesses en reconnaissance d'images, en traitement du langage naturel et dans d'autres domaines considérés comme impossibles quelques années auparavant. AlphaGo a battu le champion du monde de Go en 2016, et ChatGPT a révolutionné l'interaction homme-machine en 2022 – tous deux s'appuyant sur des techniques remontant aux années 1980.

Parallèlement, les robots de service sont passés d'une vision de science-fiction à des solutions concrètes aux problèmes du monde réel. L'évolution démographique et la pénurie croissante de travailleurs qualifiés ont soudainement créé un besoin urgent d'assistance automatisée. Des robots comme Pepper ont été utilisés dans les maisons de retraite, tandis que les robots logistiques ont révolutionné les entrepôts.

Le progrès technologique a été crucial, tout comme l'évolution du cadre social. La pénurie de main-d'œuvre qualifiée, qui n'était pas un problème au tournant du millénaire, est devenue l'un des principaux défis des économies développées. Soudain, les robots n'étaient plus perçus comme des destructeurs d'emplois, mais comme des auxiliaires indispensables.

La pandémie de COVID-19 a encore accéléré cette évolution. Les services sans contact et les processus automatisés ont gagné en importance, tandis que, parallèlement, les pénuries de personnel dans des secteurs critiques comme la santé sont devenues flagrantes. Des technologies jugées impraticables pendant des décennies se sont soudainement révélées indispensables.

Aujourd'hui, l'IA et les robots de service sont devenus une réalité quotidienne. Les assistants vocaux comme Siri et Alexa s'appuient sur des technologies directement dérivées d'ELIZA, mais ont été considérablement améliorés par les techniques d'IA modernes. Les robots de soins assistent déjà régulièrement le personnel des maisons de retraite japonaises, tandis que les robots humanoïdes sont sur le point de percer dans d'autres domaines de services.

Exemples pratiques : Quand la théorie rencontre la réalité

La transformation de concepts décriés en outils indispensables est mieux illustrée par des exemples concrets qui retracent le chemin depuis la curiosité du laboratoire jusqu’à la commercialisation.

Le premier exemple impressionnant est le développement du robot Pepper par SoftBank Robotics. Fruit de décennies de recherche sur l'interaction homme-robot, Pepper a été initialement conçu comme un robot de vente. Il est aujourd'hui utilisé avec succès dans les maisons de retraite allemandes pour interagir avec les patients atteints de démence. Ce robot peut mener des conversations simples, entraîner la mémoire et favoriser les interactions sociales par sa présence. Ce qui était considéré comme un gadget coûteux dans les années 2000 s'avère aujourd'hui un précieux soutien pour le personnel soignant surmené.

L'acceptation patiente est particulièrement remarquable : des personnes âgées qui n'ont jamais grandi avec des ordinateurs interagissent naturellement et sans réserve avec le robot humanoïde. Cela confirme la théorie, controversée depuis des décennies, selon laquelle les humains ont une tendance naturelle à anthropomorphiser les machines – un phénomène déjà observé avec ELIZA dans les années 1960.

Le deuxième exemple vient de la logistique : l’utilisation de robots autonomes dans les entrepôts et les centres de distribution. Des entreprises comme Amazon emploient aujourd’hui des dizaines de milliers de robots pour trier, transporter et emballer des marchandises. Ces robots effectuent des tâches jugées trop complexes pour les machines il y a quelques années seulement : ils naviguent de manière autonome dans des environnements dynamiques, reconnaissent et manipulent une grande variété d’objets et coordonnent leurs actions avec leurs collègues humains.

Cette avancée technologique n'est pas le fruit d'un bond technologique unique, mais de l'intégration de diverses technologies : les améliorations des capteurs ont permis une perception précise de l'environnement, des processeurs puissants ont permis une prise de décision en temps réel et des algorithmes d'IA ont optimisé la coordination entre des centaines de robots. Parallèlement, des facteurs économiques – pénurie de personnel, hausse des coûts de main-d'œuvre et exigences de qualité accrues – ont soudainement rendu l'investissement dans la technologie robotique rentable.

Un troisième exemple se trouve dans le diagnostic médical, où les systèmes d'IA aident désormais les médecins à détecter les maladies. Les algorithmes modernes de reconnaissance d'images permettent de diagnostiquer le cancer de la peau, les maladies oculaires ou le cancer du sein avec une précision égale, voire supérieure, à celle des médecins spécialistes. Ces systèmes s'appuient directement sur les réseaux neuronaux, développés dans les années 1980, mais jugés peu pratiques pendant des décennies.

La continuité du développement est particulièrement impressionnante : les algorithmes d'apprentissage profond actuels utilisent essentiellement les mêmes principes mathématiques que la rétropropagation de 1986. La différence essentielle réside dans la puissance de calcul disponible et les volumes de données. Ce que Hinton et ses collègues ont démontré avec de petits problèmes fictifs fonctionne désormais avec des images médicales de millions de pixels et des ensembles de données d'entraînement de centaines de milliers d'exemples.

Ces exemples illustrent une tendance caractéristique : les technologies clés émergent souvent des décennies avant leur application pratique. Entre l'étude de faisabilité scientifique et la commercialisation, s'écoule généralement une longue phase d'améliorations progressives, durant laquelle la technologie semble stagnante aux yeux des non-initiés. La percée survient alors souvent brutalement lorsque plusieurs facteurs – maturité technologique, nécessité économique, acceptation sociale – concourent simultanément.

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Ombres et contradictions : les revers du progrès

Cependant, le succès de l'IA et des robots de service n'est pas exempt de côtés sombres et de contradictions non résolues. Le dédain initial pour ces technologies avait, en partie, des raisons tout à fait légitimes, qui restent d'actualité.

Un problème central des systèmes d'IA modernes est celui de la « boîte noire ». Alors que les systèmes experts des années 1980 disposaient, du moins en théorie, de processus décisionnels compréhensibles, les systèmes d'apprentissage profond actuels sont totalement opaques. Même leurs développeurs ne peuvent expliquer pourquoi un réseau neuronal prend une décision particulière. Cela pose des problèmes majeurs dans des domaines d'application critiques comme la médecine ou la conduite autonome, où la traçabilité et la responsabilité sont cruciales.

Joseph Weizenbaum, le créateur d'ELIZA, est devenu l'un des critiques les plus virulents du développement de l'IA pour une bonne raison. Son avertissement concernant la tendance à attribuer des caractéristiques humaines aux machines et à leur accorder une confiance excessive s'est avéré prophétique. L'effet ELIZA – cette tendance à prendre les chatbots primitifs pour plus intelligents qu'ils ne le sont – est plus pertinent aujourd'hui que jamais, alors que des millions de personnes interagissent chaque jour avec des assistants vocaux et des chatbots.

La robotique est confrontée à des défis similaires. Des études montrent que le scepticisme à l'égard des robots a considérablement augmenté en Europe entre 2012 et 2017, notamment concernant leur utilisation sur le lieu de travail. Ce scepticisme n'est pas irrationnel : l'automatisation entraîne effectivement la perte de certains emplois, même si de nouveaux sont créés. L'affirmation selon laquelle les robots se contentent de tâches « sales, dangereuses et ennuyeuses » est trompeuse : ils occupent également de plus en plus d'emplois qualifiés.

Le développement des soins infirmiers est particulièrement problématique. Si les robots infirmiers sont salués comme une solution aux pénuries de personnel, ils risquent de déshumaniser davantage un secteur déjà sous tension. L'interaction avec les robots ne peut remplacer les soins humains, même s'ils peuvent effectuer certaines tâches fonctionnelles. La tentation est grande de privilégier les gains d'efficacité aux besoins humains.

Un autre problème fondamental est la concentration du pouvoir. Le développement de systèmes d'IA avancés requiert des ressources colossales – puissance de calcul, données, capitaux – que seules quelques multinationales peuvent rassembler. Il en résulte une concentration sans précédent du pouvoir entre les mains de quelques entreprises technologiques, avec des conséquences imprévisibles pour la démocratie et la participation sociale.

L'histoire des machines Lisp des années 1980 offre un parallèle instructif. Ces ordinateurs hautement spécialisés étaient techniquement brillants, mais commercialement voués à l'échec, car contrôlés par une petite élite et incompatibles avec les technologies standard. Aujourd'hui, le danger existe que des solutions isolées similaires se développent en IA, à la différence que cette fois, le pouvoir est entre les mains de quelques multinationales plutôt que de sociétés de niche spécialisées.

Enfin, la question des impacts sociétaux à long terme demeure. Les prédictions optimistes des années 1950, selon lesquelles l'automatisation apporterait plus de loisirs et de prospérité à tous, ne se sont pas réalisées. Au contraire, les avancées technologiques ont souvent engendré une aggravation des inégalités et de nouvelles formes d'exploitation. Il y a peu de raisons de croire que l'IA et la robotique auront un impact différent cette fois-ci, à moins que des contre-mesures délibérées ne soient prises.

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Horizons futurs : ce que le passé révèle sur demain

Les évolutions parallèles de l'IA et des robots de service offrent des perspectives précieuses pour évaluer les tendances technologiques futures. Plusieurs modèles, très susceptibles d'émerger dans les innovations futures, peuvent être identifiés.

Le schéma le plus important est le cycle de battage médiatique caractéristique : les nouvelles technologies traversent généralement une phase d'attentes démesurées, suivie d'une période de déception, avant d'atteindre enfin leur maturité pratique. Ce cycle n'est pas aléatoire, mais reflète les différentes échelles de temps des avancées scientifiques, du développement technologique et de l'adoption sociétale.

Il est crucial ici de comprendre que des innovations révolutionnaires émergent souvent précisément lorsqu'une technologie est publiquement considérée comme un échec. La rétropropagation a été développée en 1986, au cœur du deuxième hiver de l'IA. Les fondements des robots de service modernes ont émergé dans les années 1990 et 2000, alors que les robots étaient encore considérés comme de la science-fiction. En effet, la recherche fondamentale, menée avec patience, se déroule loin des projecteurs et ne porte ses fruits que des années plus tard.

Pour l'avenir, cela signifie que des technologies particulièrement prometteuses seront souvent découvertes dans des domaines actuellement considérés comme problématiques ou en échec. L'informatique quantique est au même niveau que l'IA dans les années 1980 : théoriquement prometteuse, mais pas encore viable en pratique. L'énergie de fusion se trouve dans une situation similaire : il faudra attendre 20 ans avant d'être commercialisée, mais les progrès sont constants.

Un deuxième modèle important est le rôle des conditions économiques et sociales. Les technologies prévalent non seulement en raison de leur supériorité technique, mais aussi parce qu'elles répondent à des problèmes spécifiques. L'évolution démographique a créé le besoin de robots de service, la pénurie de main-d'œuvre qualifiée a rendu l'automatisation indispensable, et la numérisation a généré les volumes de données qui ont rendu possible l'apprentissage profond.

Des facteurs similaires pour l'avenir sont déjà identifiables : le changement climatique favorisera les technologies contribuant à la décarbonation. Le vieillissement de la population stimulera les innovations médicales et de soins. La complexité croissante des systèmes mondiaux nécessitera de meilleurs outils d'analyse et de contrôle.

Un troisième modèle concerne la convergence de différents axes technologiques. Tant en IA qu'en robots de service, la percée ne résulte pas d'une innovation unique, mais plutôt de l'intégration de plusieurs axes de développement. En IA, des algorithmes améliorés, une puissance de calcul accrue et des ensembles de données plus complets ont été combinés. En robots de service, les avancées en matière de capteurs, de mécanique, de stockage d'énergie et de logiciels ont convergé.

Les avancées futures se produiront probablement aux interfaces de différentes disciplines. Combiner l'IA et les biotechnologies pourrait révolutionner la médecine personnalisée. L'intégration de la robotique et des nanotechnologies pourrait ouvrir des domaines d'application entièrement nouveaux. Combiner l'informatique quantique et l'apprentissage automatique pourrait résoudre des problèmes d'optimisation actuellement considérés comme insolubles.

Parallèlement, l'histoire nous met en garde contre les attentes excessives à court terme. La plupart des technologies révolutionnaires nécessitent 20 à 30 ans entre la découverte scientifique et l'adoption généralisée par la société. Cette période est nécessaire pour surmonter les difficultés techniques initiales, réduire les coûts, construire les infrastructures et obtenir l'acceptation sociale.

Un enseignement particulièrement important est que les technologies évoluent souvent de manière radicalement différente de ce qui avait été initialement prévu. ELIZA était censé démontrer les limites de la communication informatique, mais il est devenu un modèle pour les chatbots modernes. Deep Blue a surpassé Kasparov grâce à sa puissance de calcul brute, mais la véritable révolution est venue des systèmes auto-apprenants. Les robots de service étaient initialement destinés à remplacer les travailleurs humains, mais ils se révèlent être un atout précieux en cas de pénurie de personnel.

Cette imprévisibilité devrait nous inciter à l'humilité lors de l'évaluation des technologies émergentes. Ni l'euphorie excessive ni le mépris absolu ne rendent justice à la complexité du développement technologique. Il est plutôt nécessaire d'adopter une approche nuancée, prenant au sérieux le potentiel et les risques des nouvelles technologies et acceptant de réviser les évaluations en fonction des nouvelles connaissances.

Les leçons d'une époque méconnue : que reste-t-il du savoir ?

Les histoires parallèles de l'intelligence artificielle et des robots de service révèlent des vérités fondamentales sur la nature du changement technologique, qui vont bien au-delà de ces domaines spécifiques. Elles démontrent que l'euphorie technologique aveugle et la technophobie généralisée sont tout aussi trompeuses.

L'idée la plus importante est la reconnaissance du décalage temporel entre la percée scientifique et l'application pratique. Ce qui apparaît aujourd'hui comme une innovation révolutionnaire trouve souvent ses racines dans des décennies de recherche fondamentale. La rétropropagation de Geoffrey Hinton en 1986 façonne ChatGPT et les véhicules autonomes d'aujourd'hui. L'ELIZA de Joseph Weizenbaum en 1966 perdure dans les assistants vocaux modernes. Ce long délai entre l'invention et l'application explique pourquoi les évaluations technologiques échouent si souvent.

Le rôle de ce que l'on appelle la « vallée des déceptions » joue ici un rôle crucial. Toute technologie majeure traverse une phase où ses promesses initiales ne peuvent être tenues et où elle est considérée comme un échec. Cette phase est non seulement inévitable, mais même nécessaire : elle filtre les approches douteuses et force la concentration sur des concepts véritablement viables. Les deux hivers de l'IA des années 1970 et 1980 ont dissipé les attentes irréalistes et ouvert la voie au patient travail préparatoire qui a ensuite conduit à de véritables avancées.

Un autre point essentiel concerne le rôle des conditions sociales. Les technologies prévalent non seulement en raison de leur supériorité technique, mais aussi parce qu'elles répondent à des besoins sociaux concrets. L'évolution démographique a transformé les robots de service, passant d'une simple curiosité à une nécessité. La pénurie de travailleurs qualifiés a transformé l'automatisation, passant d'une menace à une solution de secours. Cette dépendance contextuelle explique pourquoi une même technologie est évaluée de manière totalement différente à différents moments.

L'importance des facteurs culturels est particulièrement remarquable. L'attitude positive du Japon envers les robots a permis de poursuivre les investissements dans cette technologie, même lorsqu'elle était jugée peu pratique en Occident. Cette ouverture culturelle s'est avérée payante lorsque les robots sont soudainement devenus très demandés dans le monde entier. À l'inverse, le scepticisme croissant envers l'automatisation en Europe a conduit le continent à prendre du retard dans les technologies clés du futur.

L'histoire nous met également en garde contre les dangers de la monoculture technologique. Les machines Lisp des années 1980 étaient techniquement brillantes, mais elles ont échoué car elles représentaient des solutions isolées et incompatibles. Aujourd'hui, le danger inverse existe : la domination de quelques entreprises technologiques mondiales dans l'IA et la robotique pourrait conduire à une concentration problématique du pouvoir, freinant l'innovation et compliquant le contrôle démocratique.

Enfin, l'analyse montre que la critique technologique est souvent justifiée, mais formulée pour de mauvaises raisons. L'avertissement de Joseph Weizenbaum concernant l'humanisation des ordinateurs était prophétique, mais sa conclusion selon laquelle l'IA ne devrait pas être développée pour cette raison s'est avérée erronée. Le scepticisme à l'égard des robots de service reposait sur des préoccupations légitimes concernant l'emploi, mais négligeait leur potentiel pour remédier aux pénuries de main-d'œuvre.

Cette perspective est particulièrement importante pour l'évaluation des technologies émergentes. Les critiques ne doivent pas viser la technologie elle-même, mais plutôt les applications problématiques ou une réglementation inadéquate. L'objectif est d'exploiter le potentiel des nouvelles technologies tout en minimisant leurs risques.

L'histoire de l'IA et des robots de service nous enseigne l'humilité : ni les prophéties enthousiastes des années 1950 ni les prévisions pessimistes des années 1980 ne se sont réalisées. La réalité s'est avérée plus complexe, plus lente et plus surprenante que prévu. Il convient de toujours garder cette leçon à l'esprit lorsqu'on évalue les technologies du futur, de l'informatique quantique au génie génétique en passant par l'énergie de fusion.

Parallèlement, l'histoire montre qu'une recherche patiente et continue peut mener à des avancées révolutionnaires, même dans des circonstances difficiles. Les travaux de Geoffrey Hinton sur les réseaux neuronaux, menés pendant des décennies, ont longtemps été ridiculisés, mais ils façonnent aujourd'hui nos vies. Cela devrait nous encourager à ne pas abandonner, même dans des domaines de recherche apparemment désespérés.

Mais la plus grande leçon est peut-être celle-ci : le progrès technologique n’est ni automatiquement bon ni automatiquement mauvais. C’est un outil dont les effets dépendent de la façon dont nous l’utilisons. Il ne s’agit pas de diaboliser ou d’idolâtrer la technologie, mais de la façonner consciemment et de manière responsable. C’est la seule façon de garantir que la prochaine génération de technologies sous-estimées contribue véritablement au bien-être de l’humanité.

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