Watson est l’un des produits phares et les plus révolutionnaires développés par IBM. Watson, nommé ainsi en hommage au fondateur d’IBM, Thomas J. Watson, est un supercalculateur qui combine la puissance de l’intelligence artificielle et un logiciel analytique sophistiqué dans le but d’atteindre des performances optimales et pouvoir répondre à des questions formulées en langage naturel. Il a fait ses preuves au cours de cette décennie et IBM est maintenant prêt à explorer d’autres horizons avec Watson. IBM a indiqué que le prochain défi de Watson est de moderniser le code hérité.IBM Watson IA est un système informatique de question-réponse capable de répondre à des questions formulée dans le langage naturel. Le système informatique a été initialement développé pour répondre aux questions du jeu télévisé Jeopardy. En 2011, Watson a concouru pour Jeopardy contre les champions légendaires Brad Rutter et Ken Jenning et a alors remporté le premier prix d'un million de dollars. En raison de ce succès, IBM a décidé de rendre Watson disponible pour toutes les entreprises, mais également d’étendre la technologie aux services cloud concurrents.
Ainsi, en mai, l’entreprise a lancé une nouvelle initiative : IBM Watson AIOps. L'objectif de ce projet est de fournir un large éventail de nouvelles capacités et de services basés sur l'IA pour aider les sociétés à automatiser certains aspects du développement, de l'infrastructure, et des opérations informatiques. L’une des idées maîtresses de la société est de faire en sorte que l’IA puisse “parler” en code. IBM explique en effet que la demande du marché pour l'IA communiquant en code est importante et elle continuera à augmenter selon les cabinets d’analyse.
Selon Gartner par exemple, l'utilisation de l'IA permettra de récupérer 6,2 milliards d'heures de productivité des travailleurs en 2021. L'enseignement du code d'IA pourrait rationaliser et automatiser de nombreux processus informatiques qui exigent actuellement une surveillance et un dépannage manuels fastidieux, notamment la sécurité, la gestion des systèmes et les multiples environnements cloud. Pour discuter du défi que représente la traduction du code par l'IA et de sa place dans l'histoire de Watson, l’IEEE Spectrum s’est entretenu avec Ruchir Puri, responsable scientifique d'IBM Research, qui a été l'un des architectes du succès de Watson à Jeopardy.
Ruchir Puri
Ruchir Puri, responsable scientifique d'IBM Research, parle du défi que représente la traduction du code par l'IA
Q : Il semblerait que le fait de pouvoir faire communiquer des machines entre eux, en code, ne soit pas un si grand défi. Il s'agit sans doute d'un langage que les ordinateurs utilisent pour communiquer entre eux. Alors pourquoi a-t-il été un tel défi pour l'IA de faire cela ? Et comment surmontez-vous ces défis ?
Puri a répondu que les scientifiques d’IBM se sont également posé cette question. Selon lui, intuitivement, l’on pourrait supposer que cela devrait être facile pour l'IA, mais il y a un problème de contexte. « Le problème réside en fait dans les tentatives pas si réussies des systèmes basés sur des règles. Prenons l'exemple de la traduction en langage de programmation. Si c'était assez facile et que les systèmes à base de règles fonctionnaient, les premiers langages comme le COBOL et d'autres, qui ont depuis connu leur heure de gloire, auraient déjà été convertis », a-t-il dit.
« Alors, qu'est-ce qui empêche cela ? Ce qui empêche cela, c'est vraiment, tout comme les langues humaines, que les langages de programmation ont un contexte. La signification d'une déclaration particulière sur une ligne est en fait liée à ce qui se passe avant, et dériver ce contexte et faire la traduction, comme dans le cas des langues humaines, demande beaucoup d'efforts, de temps et de ressources. Et plus le programme devient grand, plus il est difficile de le traduire, encore plus que les langues humaines », a expliqué le chercheur d’IBM.
Selon lui, en langage humain, le contexte peut se limiter à un paragraphe ou peut-être à un document particulier, mais ici le contexte peut en fait se rapporter à plusieurs bibliothèques et autres services qui sont liés à un programme particulier. « Par conséquent, je pense que la difficulté réside vraiment dans le contexte, qui empêche les systèmes basés sur des règles de réussir », ajouta-t-il.
Q : Si un groupe informatique d'une grande organisation devait migrer ses données COBOL vers une plateforme open source, combien de temps cela prendrait-il en général ? Et à quel point l'IA est-elle plus rapide pour ce genre de travail ?
« Laissez-moi donc de vous donner quelques exemples. L'une des grandes entreprises automobiles avec lesquelles nous collaborons travaille sur une application critique qu'elle possède, avec environ un million de lignes de code, toutes écrites avec d'anciennes versions de Java. L’entreprise voulait construire des microservices et créer une véritable application cloud native », a-t-il donné comme exemple pour répondre à la question. Selon Puri, ils ont travaillé sur ce projet pendant plus d'un an, et ce, avec certains de leurs meilleurs experts.
« Et n'oubliez pas que dans beaucoup de ces applications, les architectes, les programmeurs et les codeurs qui ont écrit ces applications sont partis depuis longtemps, de sorte que l'expertise est difficile à trouver », estime le chercheur. Et lorsque IBM est intervenu avec son système, qu’il appelle “Accélérateur de la modernisation des applications avec l'IA”, il a pu réduire le délai à environ six semaines. Une grande partie de ce temps a ensuite été consacrée à la mise en place des données.
Q : Pensez-vous que permettre à l'IA de parler en code conduira bientôt à l'obsolescence des codeurs humains ?
Puri a répondu par un non catégorique à cette question. Il estime en effet que c’est le contraire qui arrivera et qu’on l’observe déjà. « L'automatisation conduit-elle vers l'élimination de la demande de compétences humaines ? Je dirais plutôt qu'elle l'augmente », dit-il. « Et dans ce cas particulier, je dirais que l'utilisation de l'IA va réduire et éliminer la nécessité de tâches lourdes, dont la révision de codes, les tests, la traduction, la recherche, la migration et autres, mais l'IA ne va pas inventer l'algorithme pour vous ».
Puri a expliqué que l’ingéniosité humaine essentielle reste la clé pour créer une manière entièrement nouvelle, une manière réimaginée, de résoudre un problème. Pour lui, ce genre de percées créatives est très loin pour l'IA, qui est exactement ce à quoi les humains sont bons.
Q : Comment voyez-vous le travail actuel avec Watson AIOps dans le contexte global de Watson, passant de l'initiative Jeopardy de Watson à sa situation actuelle dans le traitement des problèmes informatiques des grandes entreprises ?
Puri a répondu que IBM a été très avant-gardiste en ce qui concerne l'IA et que si vous regardez les entreprises, chacune d'entre elles applique l'IA à son propre savoir-faire, à son activité principale. À titre d’exemple, Google l'applique à son moteur de recherche et peut-être à la publicité ciblée. De son côté, Facebook l'utilise sur ses plateformes de médias sociaux, etc. Il a déclaré que l’activité pour laquelle IBM vit et respire tous les jours est la technologie de l'information appliquée aux entreprises.
D’après lui, l'IA appliquée aux technologies de l'information a et aura un impact transformateur sur les entreprises. Puri estime que les entreprises sont en train de convertir leur technologie de l'information en un cloud hybride et ce voyage comporte de nombreux défis. C’est pour cette raison que IBM a lancé l’initiative IBM Watson AIOps. « Je pense que l'intelligence artificielle est en passe de bouleverser de nombreux domaines et d'aider de nombreux secteurs. Mais l'intersection de l'IA et du génie logiciel est vraiment intéressante », a-t-il déclaré.
« On dit que les logiciels mangent le monde. Dans ce cas, je dirais que l'IA mange le logiciel. L'IA perturbe vraiment le génie logiciel lui-même », a-t-il conclu.
Source : IEEE Spectrum
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