[Version 1.0 — décembre 2022]

De nombreux livres et rapports ont été écrits sur la nature et l'histoire de l'intelligence artificielle et des technologies d'apprentissage automatique. [1] Cette brève enquête propose quelques définitions de base et met en évidence les promesses de ces technologies, ainsi que certains des défis politiques uniques qu'elles créent. Ce document sera mis à jour régulièrement pour refléter les derniers développements dans ce domaine en évolution rapide. Un PDF de ce document peut également être trouvé sur SSRN . [2]

Les difficultés de définition compliquent la gouvernance de l'IA

Définir la nature et la portée de l'intelligence artificielle est notoirement délicat et c'est le premier des nombreux facteurs qui compliquent sa gouvernance. L' encyclopédie de philosophie de Stanford parle des questions "remarquablement difficiles, voire éternellement sans réponse" impliquées dans la formulation d'une définition consensuelle de l'IA. [3] "Il n'y a pas de définition unique universellement acceptée de l'IA, mais plutôt des définitions et des taxonomies différentes", conclut un rapport du US Government Accountability Office. [4]

Au niveau le plus élémentaire, cependant, l'intelligence artificielle implique l'exposition de l'intelligence par une machine. L'apprentissage automatique fait référence aux processus par lesquels un ordinateur peut former et améliorer un algorithme ou un modèle informatique sans intervention humaine étape par étape. Un algorithme est "similaire à une recette de plat", note l'informaticien Ethem Alpaydin, en ce sens qu'il s'agit "d'une séquence d'instructions qui sont exécutées pour transformer l'entrée en sortie". [5] Plus simplement, un algorithme est un « ensemble d'instructions décrivant la manière de résoudre des problèmes particuliers ». [6]Lorsque les gens parlent de réglementer l'IA ou le ML, à la base, ils suggèrent en réalité la nécessité de contrôler les algorithmes et les processus algorithmiques, car ils sont au cœur de tout apprentissage automatique. De plus, comme l'IA et le ML sont des sciences informatiques, les réglementer signifie à un certain niveau que nous réglementons les techniques de modélisation informatique et mathématique. Ces réalités compliquent également la gouvernance de l'IA.

L'efficacité de la plupart des outils d'IA/ML dépend d'une énorme puissance de calcul (ou de calcul en abrégé), de grands ensembles de données (appelés Big Data ) et de puissants outils d'analyse informatique qui alimentent des modèles d'apprentissage en profondeur et d'autres méthodes d'apprentissage de l'IA. [7] Ces éléments constitutifs de l'IA, en particulier les mégadonnées, soulèvent des problèmes politiques à part entière, en particulier pour des raisons de confidentialité et de sécurité des données. En effet, bon nombre des discussions actuelles sur la gouvernance de l'IA ne sont que des prolongements de débats politiques qui se déroulent depuis de nombreuses années dans les cercles du big data. [8]

Enfin, les modèles dits fondamentaux , qui sont des « modèles formés sur des données larges… qui peuvent être adaptés à un large éventail de tâches en aval », [9] captent aujourd'hui une grande attention car ils peuvent être largement utilisés par le public pour diverses tâches. . Les modèles fondamentaux populaires tels que DALL-E, GPT-3 et LaMDA permettent aux utilisateurs de créer des illustrations, des scripts et des conversations alimentés par l'IA. Les modèles fondamentaux ont le potentiel d'aider à démocratiser l'utilisation de l'IA/ML, mais ce faisant, ils donnent lieu à divers nouveaux risques d'utilisation abusive, ce qui complique également la gouvernance de l'IA. [dix]

IA forte/large

Il existe des formes d'IA fortes et faibles, mais même ces termes sont régulièrement contestés. L'IA forte fait généralement référence aux capacités de la machine à grande échelle et est parfois également appelée intelligence générale artificielle (AGI) reflétant des niveaux de compréhension ou de capacité proches de l'humain. L'IAG, qui est aussi parfois appelée de manière plus inquiétante superintelligence , [11] a tendance à capter une attention considérable du public car elle "évoque une vaste gamme de scénarios catastrophiques". [12] AGI figure également en bonne place dans les intrigues de nombreuses représentations dystopiques de l'intelligence artificielle trouvées dans la culture populaire, y compris de nombreux livres, films et émissions de télévision de science-fiction. [13]

Cela a souvent conduit à une surestimation du potentiel de l'IA pour atteindre des capacités de type humain, [14] avec le sensationnalisme et la spéculation qui dominent souvent les discussions. [15] Cela n'aide pas que les partisans et les critiques de la puissante AGI jouent parfois les prédictions de la superintelligence de l'IA et parlent en termes fatalistes de l'avènement d'une "singularité", ou d'un moment dans le futur où l'intelligence des machines surpassera celle des humains. Par exemple, les livres aux titres flamboyants de boosters d'IA comme Ray Kurzweil ( The Singularity Is Near ) et de détracteurs comme Nick Bostrom ( Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies ) reflètent un air d'inévitabilité sur les machines qui en viennent à posséder une plus grande intelligence que les humains, pour le meilleur ou pour le meilleur. pire.

Cependant, la majorité des experts en IA s'accordent à dire que ces prédictions de superintelligence sont largement surestimées et qu'il n'y a aucune possibilité que les machines acquièrent des connaissances équivalentes à celles de l'homme de sitôt – ou peut-être jamais. [16] "Dans tout classement des inquiétudes à court terme concernant l'IA, la superintelligence devrait être loin dans la liste", déclare l'experte en IA Melanie Mitchell, auteur de Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans . [17] "Une inspection minutieuse de l'IA révèle un écart embarrassant entre les progrès réels des informaticiens travaillant sur l'IA et les visions futuristes qu'eux et d'autres aiment décrire", déclare Erik Larson, auteur de The Myth of Artificial Intelligence: Why Computers Can ne pense pas comme nous . [18]Larson qualifie cette réflexion extrême sur l'IA superintelligente de "kitsch technologique", ou de sentimentalité exagérée et de mélodrame qui n'est pas lié à la réalité. [19] Qu'il s'agisse des partisans de l'idée d'"IA apocalyptique ou redoutable" ou "d'IA utopique ou rêveuse", les deux sont coupables de simplifier à l'excès des idées compliquées, dit-il. [20] Andrew Ng, un éminent scientifique de l'IA, a observé avec humour que « s'inquiéter de l'IA tueuse, c'est comme s'inquiéter de la surpopulation sur Mars ». [21]

Les spéculations extrêmes sur l'IA superintelligente représentent une sous-appréciation de la complexité de l'intelligence humaine réelle et de notre capacité unique à naviguer dans tant de situations uniques. [22] Comme l'a noté un important rapport de l'Université de Stanford, la plupart des experts en intelligence artificielle ont encore du mal à comprendre comment « imprégner les machines de capacités de bon sens » et trouver « des méthodes [qui] peuvent s'adapter aux problèmes les plus divers et les plus complexes du réel ». monde a à offrir. [23] Les principaux experts en IA Gary Marcus et Ernest Davis, auteurs de Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust , concluent que, « [t]a grande mesure, le débat public sur l'IA a été détaché de toute sorte de compréhension de la réalité à quel point l'IA serait difficile à atteindre. »[24] Les machines "n'ont même pas une compréhension de base du fonctionnement du monde", notent-ils, et "malheureusement, acquérir le bon sens est beaucoup plus difficile qu'on ne le pense". [25] Ils se réfèrent au défi d'imprégner les machines de bon sens comme "la montagne que le terrain doit gravir" et affirment que "nous avons un long voyage devant nous". [26] Encore une fois, c'est l'opinion consensuelle parmi les principaux experts en IA. Néanmoins, un chapitre ultérieur approfondira les affirmations concernant l'IA superintelligente et les systèmes de réglementation mondiaux que certains recommandent pour faire face au risque existentiel qu'elle poserait.

IA faible/étroite

En pratique, il est plus utile et important de se concentrer sur les défis actuels de l'IA, plus pertinents et réalistes, qui impliquent divers types d' IA faibles . Cependant, une IA faible est un peu impropre, car une IA faible peut être assez puissante, mais son application est simplement plus étroite. Les applications d'IA faibles peuvent souvent exceller dans l'exécution extraordinaire d'une tâche spécifique, comme payer des jeux, proposer une traduction linguistique ou même faire fonctionner certains véhicules ou machines sans beaucoup d'assistance humaine.

Lorsque le public a vu des programmes d'IA sophistiqués vaincre les meilleurs joueurs du monde de jeux comme les échecs et le go, cela a fait craindre que les machines ne possèdent déjà une intelligence de niveau humain. Par exemple, lorsque « Deep Blue » d'IBM a vaincu le célèbre grand maître des échecs Garry Kasparov en 1997, un titre de Newsweek a déclaré qu'il s'agissait de « The Brain's Last Stand » [27] et de nombreux autres reportages médiatiques se sont livrés à des discours dystopiques sur le triomphe des machines. sur l'humanité. Des craintes similaires ont été soulevées lorsque AlphaGo de DeepMind a battu le champion de Go Lee Sedol en 2016. [28]

Pourtant, aucun de ces programmes ne possédait la capacité générale de faire bien au-delà de ce pour quoi ils avaient été formés. [29] Ils ne pouvaient pas, par exemple, apprendre à maîtriser de nombreux autres jeux, y compris des jeux simples comme les dames ou le poker. C'est ainsi que fonctionnent presque tous les systèmes d'IA aujourd'hui : ils sont bons (et s'améliorent) dans une tâche, mais incapables d'un raisonnement de haut niveau de type humain dans de nombreuses activités simples.

Ironiquement, 20 ans après avoir perdu son célèbre match avec Deep Blue, Kasparov a écrit un livre, Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins , cherchant à démystifier la pensée dystopique sur l'apprentissage automatique et l'IA. Il a noté que "la prédiction catastrophique a toujours été un passe-temps populaire en matière de nouvelles technologies" et qu'"[avec] chaque nouvel empiètement des machines, les voix de la panique et du doute se font entendre, et elles ne font que s'intensifier aujourd'hui. ” [30]

Les multiples dimensions de l'IA compliquent également sa gouvernance

Les débats continuent de faire rage à la fois sur la manière de conceptualiser l'IA et sur la manière de faire progresser ses capacités. Une étude notable de 2014 a parlé de la nécessité d'embrasser «l'anarchie des méthodes» de l'IA lorsqu'il s'agit d'enseigner aux machines comment penser, car il y avait tellement de sous-domaines, de techniques et d'abstractions de concepts. [31] Thomas Edison a dit un jour que l'électricité était un « champ de champs » qui transformerait la vie de plusieurs façons. Il en va de même pour l'IA, et c'est un autre facteur qui complique sa gouvernance.

L'IA/ML s'appuie sur les connaissances et les capacités développées dans de nombreux autres secteurs et technologies importants, notamment l'informatique, les microprocesseurs, Internet, les réseaux haut débit à large bande, les systèmes de stockage/traitement de données, le GPS et la géolocalisation, les capteurs, etc. Hal Varian, économiste en chef chez Google, observe que nous vivons dans une ère d' innovation combinatoire rapide dans laquelle les nouvelles technologies se superposent de manière symbiotique, accélérant encore leur développement et leur sophistication. [32]C'est précisément ce qui alimente l'IA/ML. De nombreux autres domaines d'études scientifiques sont étroitement liés à l'IA/ML. "L'apprentissage automatique se situe à l'intersection des statistiques et de l'informatique, s'inspirant parfois aussi des sciences cognitives et des neurosciences", explique Alpaydin. [33] Ces facteurs compliquent également la gouvernance de l'IA, car les tentatives de réglementation de l'IA/ML pourraient avoir de profondes implications pour de nombreux autres technologies, secteurs et domaines scientifiques. Ainsi, lorsque l'on suggère allègrement "nous devrions prendre des mesures pour contrôler l'IA", ils recommandent (peut-être sans le savoir) que nous devrions prendre des mesures pour contrôler ou influencer de nombreuses autres choses à ses côtés.

Par extension, l'IA/ML est appelée à devenir la " technologie polyvalente la plus importante de notre époque". [34] Les technologies à usage général finissent par s'entremêler avec presque tous les autres secteurs de l'économie et sont utilisées partout dans la société. [35] Par exemple, l'IA sera utilisée par presque toutes les organisations pour aider à améliorer l'analyse et le marketing, améliorer le service client et stimuler les ventes ou les performances de diverses nouvelles manières. Et cela bouleversera complètement la façon dont la production et le travail sont effectués dans d'innombrables domaines et professions.

C'est ce qui rend l'IA si importante pour l'innovation et la croissance futures, mais ce fait complique également sa gouvernance. [36] Tout comme l'électronique, l'informatique et Internet avant lui, il est plus facile d'imaginer comment régir des composants ou des sorties individuels que le concept plus large lui-même. C'est l'une des raisons pour lesquelles les cadres de gouvernance pour des choses comme les voitures sans conducteur, les drones et la robotique se développent plus rapidement que la réglementation globale pour l'IA générale.

Enfin, l'IA pose également des défis de gouvernance particuliers car il s'agit d'une technologie à double usage (et souvent open source) qui, comme les technologies chimiques et nucléaires avant elle, a à la fois des usages pacifiques bénéfiques, mais aussi potentiellement concernant des applications militaires ou de maintien de l'ordre. [37] Ce fait est particulièrement important lorsque l'on parle du risque dit existentiel, que j'aborde ailleurs. [38] Pendant ce temps, de nombreuses discussions réglementaires actuelles se concentrent sur l'informatique affective et les technologies biométriques , telles que la reconnaissance faciale, qui sont des technologies à double usage qui surveillent les attributs humains et, lorsqu'elles sont utilisées de manière inappropriée, soulèvent de graves risques pour la sécurité et la confidentialité. [39]

L'IA promet de stimuler la croissance dans de nombreux secteurs

Au cours du dernier demi-siècle, il y a eu des vagues de battage médiatique et d'hystérie sur les perspectives d'avancement de l'IA. [40] Une grande partie de cela était motivée à la fois par une exubérance irrationnelle et par la peur d'une AGI de haut niveau qui ne s'est jamais produite. En conséquence, les historiens de l'IA parlent souvent des nombreux "printemps" et "hivers" de l'IA qui se sont succédé au cours du dernier demi-siècle. D'autres le décrivent comme des "booms and busts" de l'IA.

Cela n'a pas aidé que certains des premiers pionniers de l'IA aient prédit avec exubérance qu'une puissante AGI serait avec nous très rapidement. À la fin des années 1960, par exemple, des chercheurs en intelligence artificielle ont prédit de manière confidentielle que « les machines seront capables, d'ici vingt ans, de faire n'importe quel travail qu'un homme peut faire » (Herbert A. Simon), et que « d'ici une génération… le problème de la création de « l'intelligence artificielle » sera en grande partie résolu » (Marvin Minsky). Une telle exubérance a été remplacée par le pessimisme dans les années 1970 et une période « hivernale » qui en a résulté pour la recherche et l'investissement en IA.

Aujourd'hui, cependant, on pense généralement que l'IA est au milieu d'une autre période de "printemps" alors que l'enthousiasme grandit autour de capacités et d'applications spécifiques. La puissance des technologies AI / ML est déjà tout autour de nous dans des produits et services tels que les outils de reconnaissance vocale et d'image sur nos smartphones ainsi que les systèmes de recommandation que de nombreux fournisseurs de médias et d'autres entreprises utilisent pour adapter les biens, services et contenus à notre intérêts.

D'autres fois, l'IA/ML opère dans les coulisses pour aider à la détection des fraudes et des spams, au filtrage des virus informatiques, à la gestion/modération du contenu, [41] cartographie /navigation, prévisions météorologiques, [42] automatisation de l'entrepôt/gestion des stocks, [43] gestion de la chaîne d'approvisionnement, [44] et diverses autres logistiques de bureau. [45] Par exemple, en 2021, McKinsey & Company a estimé que "[l]a mise en œuvre réussie de la gestion de la chaîne d'approvisionnement basée sur l'IA a permis aux premiers utilisateurs d'améliorer les coûts logistiques de 15 %, les niveaux de stock de 35 % et les niveaux de service de 65 %. pour cent, par rapport à des concurrents plus lents. [46]Ces améliorations de la productivité devraient s'accélérer à mesure que les techniques d'IA/ML seront affinées.

Les capacités d'IA et de ML alimentent également la plupart des appareils qui composent ce que l'on appelle l' Internet des objets , ou divers appareils « intelligents » connectés, y compris de nombreuses technologies portables et d'autres appareils dotés de capteurs intégrés. [47] Un autre terme connexe ici est l'informatique ambiante [48] ou l'informatique ubiquitaire , qui signifie essentiellement « utiliser des ordinateurs sans savoir que vous en utilisez un », ou du moins sans les appeler explicitement des ordinateurs lorsque l'on utilise des systèmes intelligents. [49] Ces technologies ont, entre autres, de puissantes applications sanitaires et médicales.

Pendant ce temps, diverses technologies robotiques alimentées par l'IA sont déjà à l'œuvre dans de nombreux secteurs industriels. [50] L'IA, le ML et les technologies robotiques avancées promettent de révolutionner de nombreux domaines, notamment les services financiers, [51] le transport, [52] la vente au détail, [53] l'agriculture, [54] le divertissement, [55] l'énergie, [ 56] l'environnement la protection, [57] l'éducation, [58] l'aviation, [59] l'industrie automobile, [60] et bien d'autres. [61]À l'avenir, chaque segment de l'économie sera touché par l'IA et la robotique d'une manière ou d'une autre, et il devrait être tout aussi clair que la politique publique dans ces domaines sera transformée au cours du processus. Finalement, toute politique impliquera une politique d'IA à un certain niveau.

L'IA a le potentiel de stimuler une croissance économique explosive. [62] Selon Grand View Research, une société d'études de marché et de conseil basée en Inde et aux États-Unis, le marché mondial de l'intelligence artificielle était évalué à 93,5 milliards USD en 2021 et devrait se développer à un taux de croissance annuel composé de 38,1 % à partir de 2022 à 2030. [63] De nombreuses autres études prévoient que « l'IA aura un impact économique significatif » sur la croissance et la productivité. [64] Une étude réalisée en 2018 par les consultants de McKinsey a estimé que « l'IA a le potentiel de générer une activité économique mondiale supplémentaire d'environ 13 000 milliards de dollars d'ici 2030, soit environ 16 % de PIB cumulé de plus qu'aujourd'hui. Cela équivaut à 1,2 % de croissance supplémentaire du PIB par an », conclut le rapport. [65]Même si l'impact économique de l'IA est bien en deçà de cette estimation, il générerait toujours d'énormes opportunités de croissance dans de nombreux segments de l'économie.

Mais c'est ce que l'IA signifiera pour chaque individu qui compte le plus. L'IA a la capacité d'aider les gens à améliorer leur santé, à prolonger leur vie, à élargir les options de transport, à éviter les accidents, à améliorer la sécurité communautaire, à améliorer les possibilités d'éducation, à accéder à des services financiers de qualité supérieure, et bien plus encore. Les machines et les robots pilotés par l'IA aideront à de nombreux travaux dangereux, rendant ainsi de nombreux lieux de travail plus sûrs. [66]

Étude de cas : le potentiel de l'IA pour la médecine et les soins de santé

Considérez ce que l'IA accomplit déjà dans le domaine des soins de santé et de la pratique de la médecine. [67] Des systèmes algorithmiques de plus en plus puissants - souvent combinés à de nouvelles technologies portables - aident déjà de nombreuses personnes à mieux surveiller leur santé et leur forme physique. Des outils d'IA plus sophistiqués permettent aux médecins et aux scientifiques de créer des options de soins hautement personnalisées et de développer de nouveaux traitements médicaux adaptés aux besoins uniques de chaque patient. [68]Des capacités d'IA plus larges pourraient avoir un impact profond sur la santé publique. En 2022, par exemple, une technologie d'IA appelée AlphaFold de Deep Mind a pu modéliser la structure de presque toutes les protéines connues, ce qui représentait « une avancée significative en biologie qui accélérera la découverte de médicaments et aidera à résoudre des problèmes tels que la durabilité et l'insécurité alimentaire. ” [69]

L'IA, le ML et la robotique sont aujourd'hui à l'origine de nombreuses autres avancées médicales majeures :

• Don d'organes : Dans le domaine des dons d'organes, « le don de rein [p]aired est l'une des grandes réussites de l'intelligence artificielle », aidant les médecins et les patients en prenant « un problème incroyablement complexe et en le résolvant plus rapidement et avec moins d'erreurs que les humains ». peut, et par conséquent sauve plus de vies. [70]
• Détection et traitement des crises cardiaques : les outils d'IA et de ML aident à détecter et à traiter les maladies cardiaques et les crises cardiaques, qui sont l'une des principales causes de décès dans le monde. Les scientifiques de Cedars-Sinai ont développé un outil algorithmique capable de quantifier l'accumulation de plaque coronarienne en cinq à six secondes, contre au moins 25 à 30 minutes auparavant. [71] Cela améliorera considérablement la capacité de prédire qui aura une crise cardiaque. D'autres chercheurs ont développé des outils d'IA pour aider à améliorer le traitement personnalisé des femmes qui ont eu des crises cardiaques. [72]Les femmes qui subissent une crise cardiaque ont un taux de mortalité plus élevé que les hommes, souvent parce que leurs symptômes ne sont pas correctement compris ou diagnostiqués. Pendant ce temps, le National Health Service britannique a récemment commencé à utiliser un nouvel outil d'IA capable de détecter les maladies cardiaques en seulement 20 secondes lorsque les patients sont dans un scanner IRM, contre 13 minutes ou plus, il faut généralement aux médecins pour analyser manuellement les images après un scan. est effectuée. [73]
• Cancers : le cancer est la deuxième cause de décès derrière les maladies cardiaques, faisant 602 350 morts en 2020. [74] Les technologies basées sur l'IA et le ML sont sur le point de contribuer à réduire ce nombre de morts stupéfiant. Les chercheurs de la Mayo Clinic ont montré comment les modèles ML peuvent aider à diagnostiquer et à traiter le cancer du pancréas à un stade plus précoce. [75] Le cancer du pancréas est la troisième cause principale de décès par cancer, faisant 46 774 morts en 2020. [76] Des scientifiques britanniques ont également récemment rendu compte d'un nouveau logiciel d'IA capable de détecter des signes de pré-cancer lors d'endoscopies chez 92 % des patients, ce qui pourrait réduire considérablement le nombre de décès par cancer de l'œsophage. [77] Les techniques d'IA/ML aident également à la détection précoce et au traitement du cancer du poumon, [78]le cancer du sein [79] , le cancer du cerveau [80] et de nombreux autres types de cancer [81] (y compris les cancers non diagnostiqués [82] ), aidés par des techniques de dépistage de plus en plus personnalisées. [83]
• Septicémie et superbactéries : Des études médicales récentes ont également documenté la façon dont les systèmes de surveillance alimentés par l'IA aident à détecter les « superbactéries » résistantes aux antibiotiques [84] et la septicémie [85] et sauveront ainsi des milliers de vies chaque année. Environ 1,7 million d'adultes développent une septicémie chaque année aux États-Unis et plus de 250 000 d'entre eux meurent. [86]
• Santé mentale : l'IA peut aider à identifier et à résoudre les problèmes de santé mentale grâce à l'analyse textuelle, qui peut compléter l'analyse basée sur l'homme à un moment où il y a une pénurie nationale de travailleurs de la santé dans ce domaine. [87]

Cela ne fait qu'effleurer la surface de ce que l'IA/ML signifiera pour les soins aux patients. [89] Le Dr Mihaljevic a noté que, lorsqu'il a commencé à pratiquer la médecine dans les années 1980, le volume global de renseignements médicaux doublait environ tous les sept ans alors qu'aujourd'hui, il double tous les 73 jours. [90] Marcus et Davis notent que sept mille articles médicaux sont maintenant publiés chaque jour . [91] Pendant ce temps, dans le domaine étroitement lié de la robotique médicale, le nombre d'articles scientifiques a augmenté de façon exponentielle, passant de moins de 10 publiés en 1990 à plus de 5200 en 2020 selon une étude récente dans Science . [92]Ces chiffres sont conformes aux tendances plus larges de la littérature technique et scientifique. "Étant donné que la littérature scientifique double environ tous les 12 ans, cela signifie que de tous les travaux scientifiques jamais produits, la moitié l'a été au cours des 12 dernières années", rapportent Dashun Wang et Albert-Laszlo Barabasi dans leur livre, The Science of Science . . [93]

La seule façon de tirer pleinement parti de cette explosion de connaissances est la puissance des technologies de lecture et d'apprentissage automatiques. Comme le résume l'Institut national du cancer, «ce qui enthousiasme le plus les scientifiques, c'est le potentiel de l'IA à aller au-delà de ce que les humains peuvent actuellement faire eux-mêmes. L'IA peut « voir » des choses que nous, les humains, ne pouvons pas, et peut trouver des modèles et des relations complexes entre des types de données très différents. » [94]

AI/ML aidera également à partager les connaissances médicales entre beaucoup plus d'institutions et à atteindre plus de patients en conséquence. Le Dr Mihaljevic a estimé que la Cleveland Clinic, qui est l'une des installations de recherche médicale les plus importantes du pays, ne peut atteindre qu'environ 1,5% des Américains en utilisant ses moyens de soins traditionnels. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle peuvent modifier cette équation en élargissant considérablement les possibilités pour les Américains d'accéder aux avantages des connaissances scientifiques et des soins médicaux de la clinique de Cleveland et de nombreux autres établissements médicaux, laboratoires et universités de classe mondiale aux États-Unis. Le Dr Mihaljevic a spécifiquement souligné comment l'IA était la clé de l'amélioration des soins médicaux à domicile, qui deviendront un moyen essentiel d'aider une population vieillissant rapidement à l'avenir, quel que soit l'endroit où elle vit.[95] ou, mieux encore, en évitant complètement la nécessité de procédures invasives. [96]

Pour ces raisons, les décideurs politiques ne doivent pas sous-estimer l'importance de la technologie AI/ML, et ils doivent travailler avec diligence pour s'assurer que l'Amérique reste un leader dans ce domaine. Alors que certains experts prédisent qu'un autre hiver de l'IA pourrait arriver à la suite de certaines déceptions notables et étroites de l'IA, ils échouent souvent à identifier comment la politique publique affecte ce résultat. [97] La ​​quantité globale d'innovation que nous pouvons attendre de cet espace est fondamentalement liée à la question de savoir si l'Amérique crée la bonne culture d'innovation pour l'intelligence artificielle. Pour réaliser le plein potentiel qu'offre l'IA, l'Amérique devra définir ses politiques par défaut de manière à encourager l'innovation tout en répondant aux nombreuses préoccupations légitimes concernant les diverses capacités de l'IA.

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Principaux plats à emporter :

• Définir la nature et la portée de l'intelligence artificielle et de ses nombreuses composantes et sous-secteurs connexes est compliqué. Ce fait crée de nombreux défis de gouvernance.
• De nombreux autres aspects de l'IA compliquent sa gouvernance, notamment le fait qu'il s'agit à la fois d'une technologie à usage général et à double usage. L'IA s'appuie sur les connaissances et les capacités développées à travers de nombreuses autres technologies et secteurs importants de manière combinatoire, ce qui signifie que les décisions de gouvernance de l'IA les affecteront également.
• Il existe à la fois des formes fortes et faibles d'IA, mais l'imagination publique et les politiques publiques se sont trop concentrées sur des formes hyper-puissantes d'IA forte qui sont lointaines et improbables. Aujourd'hui, l'accent le plus important devrait être mis sur les défis associés à des applications plus ciblées d'une IA faible ou étroite.
• L'IA a connu de nombreux "printemps" et "hivers" au cours du dernier demi-siècle, reflétant des vagues d'exubérance irrationnelle et de pessimisme quant à son potentiel. Aujourd'hui, le domaine mûrit rapidement.
• Chaque segment de l'économie sera touché par l'IA d'une manière ou d'une autre et les développements de l'IA stimuleront probablement la croissance économique à l'avenir. Par extension, toutes les questions politiques et les questions de gouvernance impliqueront éventuellement des considérations d'IA d'une manière ou d'une autre.
• Les technologies d'IA offrent aux individus et à la société des améliorations significatives du niveau de vie dans de multiples dimensions. Le plus profond d'entre eux sera probablement ce que l'IA signifie pour la pratique de la médecine et les soins de santé personnalisés.

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[1] Michael Wooldridge, Une brève histoire de l'intelligence artificielle : qu'est-ce que c'est, où nous en sommes et où nous allons (Flatiron Books, 2020) ; Melanie Mitchell, Intelligence artificielle : un guide pour les humains pensants (Farrar, Straus et Giroux, 2019) ; Pedro Domingos, The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World (Basic Books, 2015).

[2] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4292207.

[3] « Intelligence artificielle », Encyclopédie de philosophie de Stanford , 12 juillet 2018.https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence.

[4] US Government Accountability Office, « Intelligence artificielle : opportunités émergentes, défis et implications », évaluation de la technologie , GAO-18-142SP, (28 mars 2018), p. 15.https://www.gao.gov/products/gao-18-142sp.

[5] Ethem Alpaydin, Apprentissage automatique (The MIT Press, 2021), p. 16.

[6] Louridas, Algorithmes , p. xiii.

[7] Chris Meserole, « Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? » Brookings Institution, 4 octobre 2018.https://www.brookings.edu/research/what-is-machine-learning.

[8] Adam Thierer, « Big Data, Innovation, Competitive Advantage & Privacy Concerns », Technology Liberation Front , 27 avril 2012.https://techliberation.com/2012/04/27/big-data-innovation-competitive-advantage-privacy-concerns.

[9] Rishi Bommasani et Percy Liang, "Réflexions sur les modèles fondamentaux", Intelligence artificielle centrée sur l'homme de l'Université de Stanford (2021).https://crfm.stanford.edu/2021/10/18/reflections.html.

[10] Rishi Bommasani, « Sur les opportunités et les risques des modèles de fondation », Centre de recherche sur les modèles de fondation (juillet 2021).https://arxiv.org/abs/2108.07258.

[11] K. Eric Drexler, «Reframing Superintelligence: Comprehensive AI Services as General Intelligence», Rapport technique n ° 2019-1 (Future of Humanity Institute, Université d'Oxford, 2019).

[12] Darcy WE Allen, Chris Berg et Sinclair Davidson, Les nouvelles technologies de la liberté (Institut américain de recherche économique, 2020), p. 95.

[13] Adam Thierer, "Comment la dystopie de la science-fiction façonne le débat sur l'IA et la robotique", Discours , 26 juillet 2022,https://www.discoursemagazine.com/culture-and-society/2022/07/26/how-science-fiction-dystopianism-shapes-the-debate-over-ai-robotics/;Jill Lepore, « Un âge d'or pour la fiction dystopique », The New Yorker , 5 et 12 juin 2017.https://www.newyorker.com/magazine/2017/06/05/a-golden-age-for-dystopian-fiction.

[14] Kevin Kelly, "The AI ​​Cargo Cult: Le mythe d'une IA surhumaine", Wired , 25 avril 2017.https://www.wired.com/2017/04/the-myth-of-a-superhuman-ai.

[15] Zohar Atkins, « L'IA est-elle sensible ? » Qu'est-ce qu'on appelle penser , 13 juin 2022.https://whatiscalledthinking.substack.com/p/is-ai-sentient.

[16] Oren Etzioni, "Non, les experts ne pensent pas que l'IA superintelligente est une menace pour l'humanité", Technology Review , 20 septembre 2016.https://www.technologyreview.com/2016/09/20/70131/no-the-experts-dont-think-superintelligent-ai-is-a-threat-to-humanity;Gary Marcus, "L'intelligence générale artificielle n'est pas aussi imminente que vous pourriez le penser", Scientific American , 6 juin 2022.https://www.scientificamerican.com/article/artificial-general-intelligence-is-not-as-imminent-as-you-might-think1.

[17] Melanie Mitchell, L'intelligence artificielle : un guide pour les humains pensants (Farrar, Straus et Giroux, 2019), p. 278 [Édition Kindle.]

[18] Erik Larson, Le mythe de l'intelligence artificielle : pourquoi les ordinateurs ne peuvent pas penser comme nous (The Belknap Press of Harvard University, 2021), p. 49.

[19] Erik Larson, "La Silicon Valley a été reprise par le" kitsch technologique "," Fast Company , 12 mai 2021.https://www.fastcompany.com/90635442/technological-kitsch.

[20] Larson, Le mythe de l'intelligence artificielle , p. 62.

[21] Cité dans Clive Thompson, Coders : The Making of a New Tribe and the Remaking of the World (Penguin Press, 2019), p. 302.

[22] Cade Metz, « L'IA n'est pas sensible. Pourquoi les gens disent-ils que c'est le cas ? » New York Times , 5 août 2022.https://www.nytimes.com/2022/08/05/technology/ai-sentient-google.html.

[23] Gathering Strength, Gathering Storms: The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100) 2021 Study Panel Report , (Stanford University, sept. 2021): 32–3,http://ai100.stanford.edu/2021-report.

[24] Gary Marcus et Ernest Davis, Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust (Panthéon, 2019), p. 24.

[25] Ibid., p. 94.

[26] Ibid., p. 155.

[27] Steven Levy, "Ce que Deep Blue nous dit sur l'IA en 2017", Wired , 23 mai 2017.https://www.wired.com/2017/05/what-deep-blue-tells-us-about-ai-in-2017.

[28] "Google AI bat Human Go Champion", BBC , 25 mai 2017,https://www.bbc.com/news/technology-40042581.

[29] Joshua Sokol, "L'IA continue de maîtriser les jeux, mais peut-elle gagner dans le monde réel?" L'Atlantique , 27 février 2018.https://www.theatlantic.com/technology/archive/2018/02/ai-keeps-mastering-games-but-can-it-win-in-the-real-world/554312.

[30] Garry Kasparov, Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins (Public Affairs, 2017), p 7; Adam Thierer, « The Growing AI Technopanic », Medium , 27 avril 2017.https://aboveintelligent.com/the-growing-ai-technopanic-5d6658b00fed.

[31] Joel Lehman, Jeff Clune et Sebastian Risi, "Anarchy of Methods: Current Trends in How AI is Abstracted in AI," Intelligent Systems , Vol. 29, №6 (2014), p. 56–62,https://www.cs.utexas.edu/users/ai-lab/?lehman:is14.

[32] Hal R. Varian, « Computer Mediated Transactions », American Economic Review , 100:2 (mai 2010).https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.100.2.1.

[33] Alpaydin, Apprentissage automatique , p. 34.

[34] Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee, « The Business of Artificial Intelligence », Harvard Business Review , 18 juillet 2017.https://hbr.org/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence.

[35] Timothy F. Bresnahan et M. Trajtenberg, "General Purpose Technologies 'Engines of Growth'?" Journal of Econometrics , 65:1 (1995), p. 83–108.

[36] Nicholas Crafts, «L'intelligence artificielle en tant que technologie à usage général: une perspective historique», Oxford Review of Economic Policy , Vol. 37, №3 (Automne 2021), p. 521–536.https://academic.oup.com/oxrep/article/37/3/521/6374675.

[37] Commission de sécurité nationale sur l'intelligence artificielle, rapport final (2021), p. 1,https://www.nscai.gov; Jayshree Pandya, "Le dilemme du double usage de l'intelligence artificielle", Forbes , 7 janvier 2019,https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/01/07/the-dual-use-dilemma-of-artificial-intelligence.

[38] Adam Thierer, « Risques existentiels et problèmes de gouvernance mondiale autour de l'IA et de la robotique », dernière révision le 12 septembre 2022 . https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4174399.

[39] Alpaydin, Apprentissage automatique , p. 83.

[40] Robert D. Atkinson, « Ça va nous tuer ! » and Other Myths about the Future of Artificial Intelligence », Information Technology & Innovation Foundation, juin 2016.http://www2.itif.org/2016-myths-machine-learning.pdf.

[41] Alex Feerst, "L'utilisation de l'IA dans la modération de contenu en ligne", American Enterprise Institute (septembre 2022).https://platforms.aei.org/the-use-of-ai-in-online-content-moderation.

[42] Robin Fearon "Les outils d'IA aident à prédire les conditions météorologiques extrêmes et à sauver des vies", Discovery , 2 août 2022.https://www.discovery.com/science/ai-tools-help-to-predict-extreme-weather.

[43] "Comment les robots alimentés par l'IA remplissent vos commandes en ligne", Last Week in AI , 25 janvier 2022.https://lastweekin.ai/p/robot-picking.

[44] Christopher Mims, "Comment construire une IA qui fonctionne réellement pour votre entreprise", Wall Street Journal , 23 juillet 2022.https://www.wsj.com/articles/how-to-build-ai-that-actually-works-for-your-business-11658548830.

[45] Cem Dilmegan, « Top 15 Use Cases and Applications of AI in Logistics in 2022 », 9 juillet 2020, mises à jour, 29 mai 2022.https://research.aimultiple.com/logistics-ai.

[46] McKinsey & Company, « Réussir la révolution de la chaîne d'approvisionnement de l'IA », article , 30 avril 2021.https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/succeeding-in-the-ai-supply-chain-revolution.

[47] Adam Thierer, « L'Internet des objets et la technologie portable : résoudre les problèmes de confidentialité et de sécurité sans faire dérailler l'innovation », Richmond Journal of Law and Technology , 21:6 (2015).http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2494382.

[48] ​​Christopher Mims, "Pourquoi l'avenir de l'ordinateur est partout, tout le temps", Wall Street Journal , 29 octobre 2022.https://www.wsj.com/articles/computer-technology-ambient-computing-11666992784.

[49] Alpaydin, Apprentissage automatique , p. 9.

[50] A Roadmap for US Robotics From Internet to Robotics: 2020 Edition , 9 septembre 2020.https://www.hichristensen.com/pdf/roadmap-2020.pdf.

[51] Suparna Biswas, Brant Carson, Violet Chung, Shwaitang Singh et Renny Thomas, "AI-Bank of the Future: Can Banks Meet the AI ​​Challenge?" McKinsey & Company, 19 septembre 2020.https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/ai-bank-of-the-future-can-banks-meet-the-ai-challenge.

[52] Maria Lopez Conde et Ian Twinn, « Comment l'intelligence artificielle rend les transports plus sûrs, plus propres, plus fiables et plus efficaces sur les marchés émergents », Société financière internationale, Note 75 (novembre 2019).https://www.ifc.org/wps/wcm/connect/7c21eaf5-7d18-43b7-bce1-864e3e42de2b/EMCompass-Note-75-AI-making-transport-safer-in-Emerging-Markets.pdf?MOD=AJPERES&CVID=mV7VCeN.

[53] Ben Forgan, "Ce que les robots peuvent faire pour le commerce de détail", Harvard Business Review , 1er octobre 2020.https://hbr.org/2020/10/what-robots-can-do-for-retail.

[54] Louis Columbus, "10 façons dont l'IA a le potentiel d'améliorer l'agriculture en 2021", Forbes , 17 février 2021.https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2021/02/17/10-ways-ai-has-the-potential-to-improve-agriculture-in-2021/?sh=454d747a7f3b.

[55] Anne Hobson, "L'intelligence artificielle est sur le point de refaire des expériences événementielles", The Hill , 11 janvier 2017.https://www.rstreet.org/2017/01/11/artificial-intelligence-is-set-to-remake-event-experiences.

[56] Franklin Wolfe, "How Artificial Intelligence Will Revolutionize the Energy Industry", Harvard University Graduate School of Arts and Sciences, édition spéciale sur l'intelligence artificielle , 28 août 2017.https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/artificial-intelligence-will-revolutionize-energy-industry.

[57] Justine Calma, "Comment l'apprentissage automatique pourrait aider à sauver les espèces menacées de l'extinction", The Verge , 4 août 2022.https://www.theverge.com/23290902/machine-learning-conservation-data-deficient-species-iucn-red-list-extinction-threat.

[58] Sara Randazzo, « La technologie peut-elle stimuler la lecture ? Les outils d'alphabétisation arrivent dans les salles de classe », Wall Street Journal , 7 août 2022.https://www.wsj.com/articles/literacy-technology-offers-new-ways-to-teach-kids-to-read-11659879846.

[59] Kelsey Reichmann, "Comment l'industrie aéronautique permet-elle l'innovation avec l'intelligence artificielle?" Aviation Today , 14 décembre 2020.https://www.aviationtoday.com/2020/12/14/aviation-industry-enabling-innovation-artificial-intelligence.

[60] Mobilité, "L'intelligence artificielle refaçonne l'industrie automobile", Future Bridge , 29 avril 2020.https://www.futurebridge.com/industry/perspectives-mobility/artificial-intelligence-reshaping-the-automotive-industry.

[61] Dan Castro et Joshua New, La promesse de l'intelligence artificielle (Center for Data Innovation, oct. 2016).https://datainnovation.org/2016/10/the-promise-of-artificial-intelligence.

[62] Tom Davidson, « L'IA avancée pourrait-elle entraîner une croissance économique explosive ? » Open Philanthropy, rapport de recherche , 25 juin 2021.https://www.openphilanthropy.org/research/could-advanced-ai-drive-explosive-economic-growth.

[63] Grand View Research, "Rapport sur la taille du marché de l'intelligence artificielle, 2022-2030", GVR-1-68038-955-5, avril 2022.https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market.

[64] Marcin Szczepański, « Impacts économiques de l'intelligence artificielle (IA) », Service de recherche du Parlement européen, Briefing PE 637.967 (juillet 2019), p. 3.https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2019/637967/EPRS_BRI(2019)637967_EN.pdf.

[65] Jacques Bughin, Jeongmin Seong, James Manyika, Michael Chui et Raoul Joshi, « Notes from the AI ​​Frontier : Modeling the Impact of AI on the World Economy », McKinsey Global Institute, Discussion Paper, 4 septembre 2018 .https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy.

[66] Alex Owen-Hill, « 5 travaux super dangereux que les robots peuvent faire en toute sécurité », ROBOTIQ , 8 octobre 2019, dernière mise à jour le 27 juillet 2021.https://blog.robotiq.com/5-super-dangerous-jobs-that-robots-can-do-safely.

[67] J. Hunter Young, Kyle Richardville, Bradley Staats et Brian J. Miller, « Comment les algorithmes pourraient améliorer les soins primaires », Harvard Business Review , 6 mai 2022.https://hbr.org/2022/05/how-algorithms-could-improve-primary-care;PwC, quel docteur ? Pourquoi l'IA et la robotique définiront la nouvelle santé (2017).https://www.pwc.com/gx/en/industries/healthcare/publications/ai-robotics-new-health/transforming-healthcare.html;Jordan Reimschisel, « Le robot qui m'a sauvé la vie », Medium , 27 avril 2017.https://aboveintelligent.com/that-robot-saved-my-life-6499d9a2f384.

[68] Anna Megdell, "L'apprentissage automatique crée une opportunité pour de nouvelles thérapies personnalisées", University of Michigan Health Lab, Lab Notes , 27 septembre 2022.https://labblog.uofmhealth.org/lab-notes/machine-learning-creates-opportunity-for-new-personalized-therapies.

[69] Steven Rosenbush, «DeepMind AI Lab prédit la structure de la plupart des protéines», Wall Street Journal , 28 juillet 2022.https://www.wsj.com/articles/deepmind-ai-lab-predicts-structure-of-most-proteins-11659048143.

[70] Corinne Purtill, "Comment l'IA a changé le don d'organes aux États-Unis", Quartz , 10 septembre 2018.https://qz.com/1383083/how-ai-changed-organ-donation-in-the-us.

[71] Cedars-Sinai, "L'outil d'intelligence artificielle peut aider à prédire les crises cardiaques", 22 mars 2022,https://www.cedars-sinai.org/newsroom/artificial-intelligence-tool-may-help-predict-heart-attacks.

[72] Université de Zurich, "L'intelligence artificielle améliore le traitement chez les femmes souffrant de crises cardiaques", ScienceDaily , 29 août 2022. www.sciencedaily.com/releases/2022/08/220829112918.htm.

[73] Tammy Lovell, "NHS déploie un outil d'IA qui détecte les maladies cardiaques en 20 secondes", Health Care IT News , 16 mars 2022.https://www.healthcareitnews.com/news/emea/nhs-rolls-out-ai-tool-which-detects-heart-disease-20-seconds.

[74] Center for Disease Control and Prevention, « Une mise à jour sur les décès par cancer aux États-Unis », 28 février 2022.https://www.cdc.gov/cancer/dcpc/research/update-on-cancer-deaths.

[75] Shania Kennedy, « Mayo Clinic ML peut prédire le cancer du pancréas plus tôt que les méthodes habituelles », Health IT Analytics , 19 juillet 2022.https://healthitanalytics.com/news/mayo-clinic-ml-can-predict-pancreatic-cancer-earlier-than-usual-methods.

[76] Centre de contrôle et de prévention des maladies, « Une mise à jour sur les décès par cancer ».

[77] Cameron Henderson, "Les scientifiques britanniques inventent un œil artificiel qui peut détecter le cancer de l'œsophage précoce", Daily Mail , 23 juillet 2022.https://www.dailymail.co.uk/health/article-11041985/British-scientists-invent-artificial-eye-pics-deadly-throat-cancer.html.

[78] Elizabeth Svoboda, "L'intelligence artificielle améliore la détection du cancer du poumon", Nature , 18 novembre 2020.https://www.nature.com/articles/d41586-020-03157-9.

[79] Erin McNemar, "L'intelligence artificielle fait progresser la détection du cancer du sein", Health IT Analytics , 7 octobre 2021.https://healthitanalytics.com/news/artificial-intelligence-advances-breast-cancer-detection.

[80] Institut national du cancer, "L'intelligence artificielle accélère le diagnostic de tumeur cérébrale pendant la chirurgie", Blog Cancer Currents , 12 février 2020,https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2020/artificial-intelligence-brain-tumor-diagnosis-surgery.

[81] Benjamin Hunter, Sumeet Hindocha et Richard W. Lee, "Le rôle de l'intelligence artificielle dans le diagnostic précoce du cancer", Cancers (Bâle), 14: 6 (mars 2022), p. 1524.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8946688.

[82] Bendta Schroeder, "Utilisation de l'apprentissage automatique pour identifier les cancers non diagnostiqués", MIT News , 1er septembre 2022.https://news.mit.edu/2022/using-machine-learning-identify-undiagnosable-cancers-0901a.

[83] Rachel Gordon, "Voir vers l'avenir : Dépistage personnalisé du cancer avec l'intelligence artificielle", MIT News , 21 janvier 2022.https://news.mit.edu/2022/seeing-future-personalized-cancer-screening-artificial-intelligence-0121.

[84] Peter Ruegg-Eth Zurich, « AI Spots Antibiotic Resistance 24 Hours Faster than Old Methods », Futurity , 18 janvier 2022.https://www.futurity.org/antibiotic-resistance-artificial-intelligence-2682392-2.

[85] Laura Cech-Jhu, "L'IA pourrait prévenir des milliers de décès par septicémie chaque année", Futurity , 22 juillet 2022.https://www.futurity.org/sepsis-artificiall-intelligence-hospitals-deaths-2771192-2.

[86] Idem.

[87] Shania Kennedy, « L'outil d'IA peut détecter les signes de déclin de la santé mentale dans les messages texte », Health IT Analytics , 13 octobre 2022.https://healthitanalytics.com/news/ai-tool-can-detect-signs-of-mental-health-decline-in-text-messages.

[88] Adam Thierer, "Ce que j'ai appris sur le pouvoir de l'IA à la Cleveland Clinic", Medium , 6 mai 2022.https:///@AdamThierer/what-i-learned-about-the-power-of-ai-at-the-cleveland-clinic-e5b7768d057d.

[89] Cem Dilmegani, « Top 18 des cas d'utilisation de l'IA dans le domaine de la santé en 2022 », AI Multiple , 9 mai 2022.https://research.aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases.

[90] Thierer, "Ce que j'ai appris sur la puissance de l'IA."

[91] Marcus et Davis, Redémarrer l'IA , p. 67.

[92] Pierre E. Dupont, « Une décennie rétrospective de la recherche en robotique médicale de 2010 à 2020 », Science Robotics , Vol. 6, №60, 10 novembre 2021,https://www.science.org/doi/full/10.1126/scirobotics.abi8017.

[93] Dashun Wang et Albert-Laszlo Barabasi, La science des sciences (Cambridge University Press, 2021), p. 163.

[94] Institut national du cancer, « L'intelligence artificielle peut-elle aider à voir le cancer de manière nouvelle et meilleure ? » Blog Cancer Currents , 22 mars 2022,https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2022/artificial-intelligence-cancer-imaging.

[95] Jonathan Shaw, « The Medical-Robotics Revolution », Harvard Magazine , mai-juin 2022.https://www.harvardmagazine.com/2022/05/features-medical-robotics-revolution.

[96] Shehmir Javaid, "4 façons dont l'IA révolutionne le domaine de la chirurgie en 2022", AI Multiple , 31 mai 2022.https://research.aimultiple.com/ai-in-surgery.

[97] Filip Piekniewski, « AI Winter Is Well on Its Way », Blog de Piekniewski , 28 mai 2018.https://blog.piekniewski.info/2018/05/28/ai-winter-is-well-on-its-way.