Auto-formation en IA
Depuis quelques années, l'Intelligence Artificielle (IA) connaît un développement phénoménal, mais ce n'est que depuis peu qu'elle s'invite dans les discussions archéologiques. Elle soulève de grandes questions d'ordre déontologique, notamment autour de son utilisation dans la recherche.
En première ligne se trouve l'IA générative Chat-GPT 3.5 et sa version multimodale Chat-GPT 4. Chat-GPT 3.5 génère une réponse textuelle à partir d'un prompt rédigé. En d'autres termes, on pose une question ou une simple phrase écrite à Chat-GPT et l'IA génère une réponse écrite. Chat-GPT 4 est une version dite "multimodale" car l'on peut y entrer du texte, mais également des images, par exemple dans le but d'obtenir un commentaire d'une image.
Par ailleurs, certaines IA génèrent également des images à partir d'une entrée écrite. C'est le cas, par exemple, de Bing Image Creator de Microsoft Designer, qui a été utilisée pour réaliser l'image ci-contre, ainsi que plusieurs autres illustrations de ce site.
Ces IA génératives peuvent créer des problèmes de plusieurs ordres en archéologie. Tout d'abord, la plupart ne citent pas leurs sources, ce qui enjoint des problèmes de plagiat, de droits d'auteur et peut rendre compliquée la vérification des informations fournies. Ensuite, l'IA peut halluciner. Autrement dit, elle invente une réponse, notamment si elle ne possède pas l'information demandée. Or, rien n'indique dans sa réponse que cette dernière est fausse. De plus, l'utilisation de ces IA génératives soulève des questions d'un point de vue purement intellectuel pour la recherche. Il devient effectivement plus simple de lui poser une question, qui sera peut-être fausse ou incomplète et non-sourcée, plutôt que de chercher soit même la réponse et d'entrer dans une démarche de recherche.
Cependant, il semble à la fois inutile de rejeter l'utilisation de l'IA en archéologie, qui sera de toute façon employée par certains, mais également contre-productif d'ignorer un outil aussi puissant qui, s'il est bien utilisé, peut s'avérer être un atout pour la recherche.
L'Institut du Développement et des Ressources en Informatique Scientifique (IDRIS) présente les nouveautés en matière d'Intelligence Artificielle dans le cadre de leur émission mensuelle Panoram'IA disponible sur YouTube.
Accéder à l'émission Panoram'IA sur YouTube.
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Chatbot
Ces dernières années, les chatbots sont devenus monnaie courante. Il s'agit d'agents conversationnels qui, comme leur nom l'indique, sont utilisés pour "converser" avec un utilisateur et, entre autres, apporter des réponses à ses questions. Bien qu'ils s'agissent de simples programmes informatiques, ils permettent donc la simulation d'une conversation.
Leurs utilisations sont diverses, mais les principales restent celles liées à la vente (assistant de vente, service client), à l'éducation / à l'information et à l'automatisation de certaines tâches. Certains sont des assistants vocaux comme Siri, Amazon Alexa ou encore Google Assistant. Un grand nombre de sites internet vendant divers produits sont aujourd'hui pourvus d'un agent conversationnel. Désormais, l'éducation et la recherche s'en équipent également.
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Générateurs d'images et archéologie
Utilisées pour illustrer un cours, faire des affiches à destination du public ou élaborer des hypothèses de reconstitution de sites et d'environnements, les IA permettant de générer des illustrations à partir d'un prompt ou d'autres images sont de plus en plus utilisées en archéologie.
Dans le domaine de la recherche, l'art génératif est notamment employé pour imaginer ce qu'a pu être l'environnement d'un site. Effectivement, lorsque les données environnementales dont l'archéologue dispose sont suffisantes, ce dernier peut alors rédiger un prompt apportant les informations nécessaires à l'IA pour qu'elle puisse élaborer un environnement probable. Par exemple, ces données peuvent correspondre à la densité arboricole, aux essences d'arbres documentées et de manière générale à la végétation supposée, aux cours d'eau passant près du site, aux ressources naturelles présentes, etc. Des IA génératives comme Bing Image Creator (Microsoft) ou DALL-E (OpenAI) peuvent permettre d'aboutir à certains résultats. L'obtention d'une image représentant un environnement probable n'est jamais obtenue au premier essai. Le prompt doit être réélaboré plusieurs fois, en prenant en considération les hallucinations de l'IA, ses imprécisions ou encore en insistant davantage sur certains détails.
Les images ci-dessous ont été élaborées à partir du prompt suivant sur Bing Image Creator : "Environnement d'un temple romain à midi. Un cours d'eau passe à côté. Il y a plusieurs espèces d'arbres. Des Romains sont présents autour." Ce prompt ne se base sur aucune donnée archéologique, mais donne déjà une première idée de ce qui peut être fait à l'aide d'une Intelligence Artificielle générative. Nous pouvons observer qu'en l'absence d'informations plus précises sur le temple, ce dernier peut être représenté en ruines et est archéologiquement faux. De plus, l'IA semble avoir majoritairement ignoré la dernière directive, à savoir la présence de Romains autour du temple, si ce n'est sur la deuxième figuration. Quant à la végétation, puisqu'elle n'avait pas plus de précisions, celle représentée ne se base pas sur la réalité, mais est composée de plusieurs essences d'arbres, comme cela lui a été demandé. D'autres essais, avec un prompt plus précis, incluant des données archéologiques, seraient nécessaires pour obtenir des résultats probants pour la recherche.
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Machine Learning
Le "Machine Learning" est un domaine d'étude de l'Intelligence Artificielle dont l'objectif est de permettre aux machines (algorithmes) d'apprendre automatiquement à partir de données diverses qui vont leur être fournies.