Il y a une forte identification de nos jours entre #bigdata et #AI, entre données et intelligence.
En gros, il suffirait de collecter le plus de données possible pour obtenir de l'intelligence.
Sauf que les données seules ne disent rien, bien sûr.
On ne peut déduire de leur seule présence dans quelle chaine de causalité elles se placent. Ce qui fût leur(s) cause(s) et ce qu'elles induiront comme conséquence(s) est inconnu à priori.
On ne peut pas non plus déduire à priori les relations entre elles et les autres.
Cette causalité et ces relations doivent être connues pour que l'IA puisse travailler.
Mais d'où viennent ces informations liées aux relations ?... Simplement (!) au fait que leur existence a été déduite avant la capture des données par une intelligence. Quelqu'un a dû "créer abstraitement" ces relations par nature invisibles.
La machine a pas mal de difficultés à faire ça - c'est-à-dire que les ingénieurs ont des difficultés à programmer ça, évidemment.
Peut-être n'y arrivera-t-elle jamais. La réalité est une masse mouvante, changeante, d'événements aux multiples causes et aux conséquences très souvent imprévisibles en raison des relations de chaque événement avec les autres.
Aucune intelligence ne pourra jamais maîtriser ce maelström, mais tout juste tenter d'y détecter quelques signaux connus.
C'est pourquoi les professionnels des systèmes logiques complexes (dits "intelligence artificielle") devraient commencer par apprendre, non pas la logique, mais la modestie.