Second article d'une série de trois, publiés sur le site d'analyse financière Margin Call
http://www.margincall.fr/

Les algorithmes vont-ils vous tuer ? - Episode II

Poursuivant notre balade sur les sentiers de l'intelligence artificielle, nous abordons à présent les domaines du traitement automatisé de l'information, des Big Data, des automates cellulaires, de la simulation multi-agents, de l'émergence et leurs applications possibles aux programmes de trading.

Les logiciels embarqués intervenant en aérospatiale (celui de Curiosity pour l'exploration martienne) ,ceux destinés à l'armement (drones),ou encore ceux du secteur automobile tendent à devenir de plus en plus autonomes et robustes.

En fonction d'informations reçues de leur environement, via de multiples capteurs, ces programmes déterminent la meilleure décision à retenir et agissent en conséquence , parfois sans aucune intervention humaine.

Traitement automatisé de l'information et Big Data

Le traitement algorithmique (évaluation, hiérarchisation par pondération puis classement) de l'information issue de très grosses bases de données se développe très rapidement et impacte un nombre croissant de secteurs stratégiques.
Les Big Data, bases de données géantes à disposition sur le réseau mondial, sont parcourues par des algorithmes moteur de recherche à l'image de Google.
Dans ces parcours, les algorithmes brassent des millions d'informations et remarquent des liaisons de fréquences ou de propriétés entre telles et telles sous tables, parfois sans aucun rapport entre elles à priori !
Ces similitudes d'information (cf billet – épisode I) sont ensuite soumises à un opérateur humain qui décide si une corrélation exhibée par la machine est sans fondement ou bien si au contraire, quelque chose de profond et de nouveau se cache derrière cette mise en relation.
Une nouvelle forme de recherche émerge de ces algorithmes voraces issus de la théorie des graphes.
Cette pratique sous-entend des puissances de calcul et de stockage très importantes !
On peut alors imaginer une machine ultra puissante, assurant en temps réel une recherche exhaustive d'information stratégique à l'usage des trader sur l'ensemble des réseaux, puis analysant efficacement cette masse d'informations (un peu comme un logiciel de jeu d'échec) et restituant après pondération de chaque micro-information traitée, une synthèse optimisée, elle-même pouvant ensuite alimenter un autre programme agissant sur le marché.

Coopération, Intelligence en essaim, Emergence

Les biologistes étudient depuis longtemps le comportement de colonies de fourmis ou de termites.
Ils ont en particulier remarqué qu'il existe souvent une dynamique globale dans ces colonies et que cette dynamique résulte de l'action réduite de chaque insecte.
La fourmi (qui n'est pas prêteuse) agit en fonction des signaux reçus de son environnement (présence ou non de phéromones), elle modifie cet environnement, puis réagit à nouveau sur cet
environnement modifié; des structures naissent alors de l'action collective.
Le monde du calcul s'est naturellement inspiré de ces constatations.
Les systèmes dynamiques, automates cellulaires, simulation multi-agents, ont permis de mettre en évidence ,par le calcul , la réalité et l'efficacité d'un intelligence émergente issue des interactions d'une nuée d'agents.
La programmation orientée multi-agent permet de simuler un grand nombre de systèmes dynamiques complexes et de mettre en place une résolution collective d'un problème.
Cela va du comportement d'une fourmilière ou termitière , à celui d'une avalanche , de l'érosion de la côte sur une plage ,du mouvement des dunes de sable ou de la propagation d'un incendie ou d'une épidémie sur un territoire donné.
Via le multi-agent, on simule efficacement le mécanisme d'une vente aux enchères ou d'une activité de trading.
Très récemment, les émeutes britaniques de l'été 2011 ont été étudiées via la SMA par Antonio A Casilli – Conférence 2012 TED – X paris Université

http://www.knowtex.com/nav/la-simulation-sociale-pour-combattre-la-censure-texte-de-la-conference-tedxpu-d-antonio-casilli_33941

L'intérêt premier est de prévoir et d'expliquer des comportements du système qui apparaissent au cours du temps et qui parfois échappent complètement aux modèles équationnels classiques :

Les équations échouent là où le multi-agent réussit !!
Plus fort encore : la simulation multi-agents (SMA) donne souvent naissance à l'émergence ,
c'est un phénomène très étudié mais qui reste encore mystérieux :
L'émergence peut se résumer de façon terriblement réductrice par la phrase :
« Le tout est plus que la somme de ses parties » (ne cherchez pas de contrepèterie ici, il n'y en pas !)
Le phénomène émergent apparaît au cours du déroulement de l'algorithme , sans qu'il ait été programmé dans le code initial ; c'est donc une structure nouvelle , un agencement inattendu à priori qui émerge de la dynamique générale du système et de la somme des interactions de chaque agent du système... c'est beau non ??
Si ce n'est pas beau, alors c'est magique !
Reste alors à comprendre et à domestiquer cette émergence, (ce qui n'est pas encore le cas aujourd'hui) afin de l'exploiter au sein des futurs programmes.
Ceux-ci pourront alors devenir auto-évolutifs, ils se corrigeront , se complèteront en fonction de leur usage, ils s'affineront, deviendront meilleurs sans intervention humaine....

 

 

 

 

Ces progrès algorithmiques ne pourront s'exprimer que si les puissances de calcul des machines poursuivent leur évolution.

Les techniques de gravures de microprocesseur issues des nanotechnologies vont permettre cette évolution technologique et ouvrir de nouvelles perspectives en IA.
Au delà, il faut évoquer l'horizon constitué par l'informatique quantique.

C'est ce que l'on fera dans l'épilogue.