Watson à Jeopardy! : quand une machine a gagné le jeu (2011)
En février 2011, Watson d'IBM a battu à Jeopardy! les deux champions les plus titrés de l'émission. Le système a montré les progrès du traitement automatique des langues, puis IBM a voulu vendre la technologie à la médecine et aux entreprises.
Pendant trois soirées, du 14 au 16 février 2011, IBM Watson a affronté au jeu Jeopardy!, en deux manches, les deux champions les plus titrés de son histoire. Ken Jennings avait remporté 74 victoires consécutives, un record. Brad Rutter détenait les plus hauts gains cumulés de l’émission, environ 3 millions de dollars. La compétition avait été enregistrée en janvier 2011 au centre de recherche IBM de Yorktown Heights, New York. Le système porte le nom du premier PDG d’IBM, Thomas J. Watson Sr., et a été développé par une équipe de recherche dirigée par David Ferrucci.
Pourquoi Jeopardy!
Après la victoire de Deep Blue sur Garry Kasparov en 1997 (article), IBM a cherché un nouveau défi homme contre machine. En 2006, David Ferrucci a proposé un système pour ce jeu. Plus de deux douzaines de scientifiques, ingénieurs et programmeurs à Yorktown Heights y ont travaillé pendant cinq ans.
Jeopardy! était considéré comme difficile pour les ordinateurs à cause de son format rapide et d’indices fondés sur des sens subtils, des jeux de mots et des énigmes, contrairement aux règles fixes des échecs. C’était un test de traitement automatique des langues. Ferrucci a formulé l’objectif ainsi : « The goal is not to model the human brain. The goal is to build a computer that can be more effective in understanding and interacting in natural language, but not necessarily the same way humans do it. »
Des centaines d’algorithmes, un buzzer
Watson fonctionnait avec DeepQA, un logiciel de questions-réponses. La machine d’origine remplissait une pièce : 10 racks avec 90 serveurs et 2 880 cœurs de processeur. Ses connaissances provenaient de Wikipedia, d’encyclopédies, de dictionnaires, de textes religieux, de romans, de pièces de théâtre et de livres de Project Gutenberg, entre autres sources. Pendant le jeu, il n’avait pas de connexion Internet.
Des centaines d’algorithmes analysaient chaque indice en parallèle, rassemblaient des candidats et des preuves et les évaluaient. Plus les algorithmes indépendants convergeaient, plus la confiance était élevée. Watson appuyait sur le buzzer seulement avec une confiance suffisante, le tout en environ trois secondes. Contrairement à un moteur de recherche qui renvoie une liste de documents, Watson était conçu pour donner une réponse directe, l’idée centrale des systèmes de questions-réponses.
Trois soirées de février
Watson n’était pas infaillible. Lors du Final Jeopardy! de la première manche, catégorie « US Cities », il a répondu « What is Toronto????? » Les cinq points d’interrogation signalaient une faible confiance ; la bonne ville était Chicago. Un ingénieur IBM a porté une veste des Toronto Blue Jays à l’enregistrement de la seconde manche. Watson y est entré à égalité avec Rutter.
Le score final fut de 77 147 dollars pour Watson, 24 000 pour Jennings et 21 600 pour Rutter. IBM a fait don du prix d’un million de dollars de la première place à World Vision et World Community Grid. Jennings a reçu 300 000 dollars et Rutter 200 000.
Jennings a écrit sur sa propre bonne réponse au Final Jeopardy! : « I for one welcome our new computer overlords. » Il a dit plus tard : « ‘Quiz show contestant’ may be the first job made redundant by Watson, but I’m sure it won’t be the last. » Paul Miller d’Engadget, cité par la BBC, a estimé que les questions du jeu n’étaient pas vraiment difficiles et que Watson était surtout plus rapide sur le buzzer.
Pourquoi c’est important
Là où Deep Blue cherchait dans un monde de jeu fermé, Watson tentait de répondre à des questions ouvertes en langage. Ce glissement pointait vers des ambitions plus larges en IA au-delà des échecs.
Le soir de la finale, IBM a annoncé un accord de recherche avec Nuance Communications pour explorer et commercialiser les capacités analytiques de Watson dans la santé. En janvier 2022, IBM et Francisco Partners ont signé un accord selon lequel Francisco Partners acquiert les actifs de données et d’analyse de l’activité Watson Health d’IBM ; les détails financiers n’ont pas été divulgués.
Onze ans plus tard, ChatGPT répondait à des questions en langage naturel pour tout le monde, avec un grand modèle de langage plutôt qu’un ensemble d’algorithmes spécialisés. Watson a montré qu’une démonstration spectaculaire et une activité viable sont deux choses différentes. Le grand moment suivant homme contre machine fut AlphaGo, qui a appris le Go plutôt que de retrouver des faits dans une base de connaissances.