La différence entre précision et exactitude

La précision et l’exactitude sont-elles des termes identiques, interchangeables ? Bien qu’ils paraissent synonymes, ces mots disent pourtant deux choses bien différentes même si dans le langage de tous les jours, nous utilisons allègrement l’un et l’autre pour désigner à peu près le même genre de résultat. Afin de bien comprendre la différence fondamentale entre ces deux termes, analysons des impacts de balles sur quelques cibles. 

Les deux cibles de gauche montrent des tirs précis puisque toutes les deux ont des impacts en un seul regroupement serré. Les deux cibles à droite, en revanche, ont des impacts distribués, donc imprécis.

Les deux cibles en haut ont des tirs centrés, donc exacts, mais celle de droite souffre de moins de précision que celle de gauche.

Les cibles du bas montrent des tirs inexacts puisque le centre a été raté dans les deux cas. Celle de droite n’est pas plus ou moins exacte que celle de gauche, mais par contre elle est plus imprécise.

Correction de l’exactitude (le biais)
Lorsque les tirs sont inexacts comme dans les deux cibles du bas, il existe ce qu’on appelle « un biais » d’autant plus important que la distance moyenne des tirs par rapport au centre de la cible est élevée. Un biais est constant. Peu importe la précision des tirs, le centre de la cible sera systématiquement raté. Ce biais doit être prioritairement éliminé en désaxant la lunette ou la position du tireur. Grâce à une correction de la visée, les tirs deviennent exacts, mais ils peuvent encore se montrer imprécis.

Correction de la précision
Corriger la précision est un tout autre problème. Pour obtenir un haut taux de précision, chaque tir doit s’effectuer en préservant toutes les conditions des tirs précédents si celles-ci sont restées inchangées. En revanche, si des variations dans les conditions sont survenues, c’est là où le talent et l’expérience du tireur entrent fortement en ligne de compte.

Instruments scientifiques
Précision et exactitude s’appliquent à bien d’autres domaines que le tir sur cibles. Par exemple, en science, les instruments de mesure possèdent eux aussi ces deux caractéristiques.

Calibrage
Grâce à un calibrage utilisant un échantillon étalonné, on élimine premièrement le biais de lecture pour obtenir la meilleure exactitude possible. L’appareil doit donner une excellente mesure pour multitude de lectures même si dans un premier temps l’écart-type entre ces mesures est plus important que désiré.

Amélioration
Ensuite, pour améliorer la précision et ainsi réduire l’écart-type, il faut tout d’abord éliminer les variations des conditions environnementales. Position stable, température invariable, pression constante, distance fixe, etc. Ainsi, il est possible de réduire l’imprécision en stabilisant les paramètres environnementaux. Que restera-t-il ensuite ? Peut-on encore faire mieux ? Eh bien, certainement !

Jouer sur l’environnement
Contrôler l’environnement améliorera la précision mesurée, donc le rapport signal sur bruit (S/N : Signal to Noise ratio), mais il restera toujours un bruit de fond important. Et le réduire ne représente pas une mince tâche.

Bon rapport Signal/Bruit
Piètre rapport Signal/Bruit

La température et la pression constituent les deux plus grands ennemis de la précision. La température est en réalité une mesure de l’agitation moléculaire. En diminuant la température au plus proche possible du zéro absolu (0 K ou -273,15 °C), les molécules constituant le détecteur se figent et génèrent alors moins de bruit intrinsèque à l’instrument. Ensuite, en vidant le milieu de toute matière, on évite les perturbations causées par les molécules ambiantes.

Mais le vide créé technologiquement sur terre est bien plus imparfait que celui trouvé dans l’espace. C’est pourquoi l’envoi d’appareils de mesure dans le vide spatial, comme au point de Lagrange L2, permettant de les protéger des rayons solaires, devient parfois absolument nécessaire pour obtenir la précision requise pour mesurer de très petites variations de signal.

Un bruit récalcitrant
Placer un appareil de mesure dans des conditions idéales, éliminera-t-il toute source de bruit ? Eh bien non ! Il existera toujours un bruit résiduel fondamental qu’absolument rien ne pourra éliminer. Ainsi, la précision d’une mesure n’atteindra jamais des sommets absolus. Ce bruit provient des fluctuations quantiques inhérentes à tout ce qui existe. Nous parlons ici du fameux principe d’indétermination (incertitude) de Heisenberg. Donc, le rapport signal sur bruit sera toujours bloqué à une valeur limite infranchissable et quoi qu’on fasse, rien n’y fera, les lois de la physique quantique étant immuables.

Un exemple, le JWST
La localisation choisie pour opérer le télescope James Webb au point de Lagrange L2 ainsi que son coût exorbitant s’expliquent plus aisément lorsqu’on connait les principes d’exactitude et de précision. Sans l’optimisation de ces deux critères, les objectifs scientifiques poursuivis par les scientifiques ne seraient jamais atteints.

Quelle bonne nouvelle ! Il semblerait que ce fameux rapport S/N soit meilleur que celui prévu par les scientifiques. Ainsi, JWST est non seulement exact, mais également plus précis. On pourra le pousser à voir des objets célestes encore plus éloignés ou encore plus petits avec un minimum de flou.

Cycles des ajustements
Remettre son travail cent fois sur le métier, il faut souvent accumuler plusieurs cycles de calibrage-amélioration (exactitude-précision) avant d’obtenir les performances escomptées.

Un autre exemple, valable inversement pour les deux sexes
Tous les hommes le savent, les femmes s’avèrent difficiles à comprendre, à cerner. Nous sommes en présence d’un cas de mesure où l’exactitude et la précision sont au cœur du problème. On peut devenir meilleur à regrouper certaines phrases sous différents thèmes. On améliore ainsi la précision de nos interprétations, mais sont-elles exactes pour autant ? Je dirais, rarement. On peut correctement regrouper ses déclarations, c’est quand même possible d’avoir tout faux sur leur sens exact. On parle effectivement d’un biais d’interprétation.

Et comme en physique quantique, peu importe les efforts déployés pour tout comprendre de la femme, il restera toujours une zone d’ombre impossible à éclaircir. Ce sont ses fluctuations intrinsèques où son bruit devient beaucoup plus grand que la clarté de son signal.

Il n’en sera jamais autrement, faire du bruit, crier, ne sert donc qu’à masquer le véritable message parfois trop subtil ou sensible pour le proférer avec force et conviction. Comprendre sans rien dire reste une lubie impossible à concrétiser. On ne parle plus de comprendre, mais d’accepter.

Alors, chérie, j’aurai beau améliorer mon écoute aux limites du possible, si tes paroles inutiles, le bruit dans ta conversation, dépassent largement les phrases importantes, je ne parviendrai jamais à te comprendre, et ce peu importe mes efforts. Et crier n’améliorera rien, bien au contraire !

Mais si l’on se donne plusieurs cycles pour s’améliorer l’un l’autre, je te promets que nous arriverons à de bien meilleurs résultats. Je te comprendrai plus souvent même si tu ne t’exprimes pas toujours de la même façon, pourvu que tu laisses tomber toutes ces phrases ayant pour seul effet de noyer le poisson dans une mer de futilités.

Intelligence artificielle contre Gödel

J’ai déjà écrit plusieurs articles sur l’intelligence artificielle. J’explique pourquoi il faut la craindre et aussi pourquoi on doit continuer d’avancer dans ce domaine tout en respectant une certaine éthique.

Jeune, j’ai lu l’œuvre complète d’Asimov, celui qui a compris bien avant tout le monde ce que notre avenir nous réservera lorsque nous serons accompagnés par une population grandissante d’androïdes intelligents.

Il a défini le principe des trois lois de la robotique dont le libellé est connu de tout le monde, mais bien peu sont capables de décrire son contenu. Il a même écrit une quatrième loi, connue de presque personne, afin de surmonter des problèmes éthiques et pratiques posés par ses trois lois.

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L’intelligence artificielle avancée sera un jour implantée dans des corps artificiels performants, ça ne fait aucun doute. Et ils deviendront nos égaux de silicium, ou même de carbone, comme nous, puisque les recherches actuelles en semi-conducteurs tendent à vouloir remplacer le sable par la suie.

Mais l’intelligence artificielle n’a pas que des problèmes d’ordre technique, chimique, physique ou de programmation à surmonter. Elle se bute déjà à un autre problème qui deviendra éminemment important, voire crucial, l’indécidabilité de Gödel.

En 1931, un mathématicien austro-hongrois du nom de Kurt Gödel vient jeter un pavé gros comme une planète dans la mare des mathématiciens, des philosophes et des autres têtes pensantes de l’époque. À ce moment, la toute nouvelle physique quantique vient de détruire l’une des deux jambes du sublime géant représentant nos connaissances scientifiques. L’article de Gödel va faire exploser la seconde.

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Par deux théorèmes dits d’incomplétude, il démontre logiquement que tous les problèmes n’ont pas toujours de solutions. Pire, il est impossible de savoir avec certitude à l’avance si un problème fait partie de la catégorie soluble ou insoluble. Aujourd’hui par exemple, nous ignorons si la détermination d’une formule permettant de calculer les nombres premiers fait partie de l’une ou de l’autre des catégories. La preuve mathématique apportée par Gödel brise pour de bon le cou aux déterministes, enfin à ceux pour qui la physique quantique n’avait pas encore converti à la nature imprédictible de l’univers.

Pourtant aujourd’hui, la majorité des gens pensent encore de l’ancienne façon. Ces concepts d’incomplétude, d’indétermination, d’incertitude n’ont pas encore entièrement pris racine dans nos esprits tellement ils sont contre-intuitifs. Combien de gens entendez-vous encore dire « tout problème a sa solution », alors que cette affirmation a été réfutée voilà bientôt 90 ans ?

L’indétermination de l’indécidabilité mèneront l’intelligence artificielle aux frontières de son incapacité à donner une réponse exacte aux problèmes que nous lui soumettrons. Elle devra se contenter de faire des choix parmi des solutions toutes inexactes.

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Robotic hand using a laptop computer, illustration.

C’est pourquoi les chercheurs en IA se penchent sur cette situation puisqu’il faudra bien stopper le calcul de ces entités pensantes après un certain temps de réflexions infructueuses sans savoir si une solution exacte aurait pu être trouvée une microseconde après l’arrêt, ou jamais. Ils ont développé le concept PAC ou PAC(L) signifiant : Probably Approximately Correct (Learning). En français : Apprentissage probablement approximativement exact. Ça fait beaucoup de conditions inexactes, vous ne trouvez pas ?

L’apprentissage de la machine se fera donc à coups de cascades d’inexactitudes, tout comme le nôtre en fait. La machine pourra traiter plus de données que le cerveau humain, peut-être aussi plus rapidement, mais elle finira elle aussi par se buter à des problèmes sans solutions, sans bonnes solutions, à des solutions impopulaires et même inacceptables.

L’éthique que nous lui apprenons pour affronter l’incomplétude est basée sur nos valeurs actuelles. Ces valeurs changent avec le temps et les choses aujourd’hui acceptables ou inacceptables ne le seront plus dans un avenir quelconque. Ainsi, leurs solutions seront critiquées, tout comme les nôtres puisque rien n’est fixé d’avance et tout évolue.

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Nous n’accepterons pas les solutions de l’intelligence artificielle comme des panacées quasiment divines et c’est une bonne chose. Pour un certain temps, ils resteront des aides utiles. Jusqu’au jour où l’humain disparaitra d’une façon ou d’une autre. Nos machines pensantes nous survivront puisqu’elles auront appris à se répliquer et à générer l’énergie nécessaire à leur survie. Surtout, elles seront moins fragiles, elles pourront facilement se réparer sans trauma et elles seront moins sensibles aux aléas naturels que leurs créateurs.

Dans un avenir proche ou lointain, mais « quasiment » certain, qui se rappellera de bêtes étranges que la machine intelligente nommait autrefois « humains » ? Certaines légendes les plus loufoques à circuler parmi la population d’androïdes prétendent même qu’ils auraient créé la machine pensante ! Mais qui croit réellement et sérieusement à cette mythologie déjantée ?

Défauts inhérents à la téléportation

En physique, on considère que l’information est soumise aux lois de la théorie quantique. Elle est donc soumise à un principe fondamental de cette théorie qui est l’incertitude.

Pour rappeler ce qu’est le principe d’incertitude — ou d’indétermination — de Heisenberg, il stipule qu’il est impossible de connaitre avec une précision absolue deux propriétés complémentaires d’un même système quantique comme, par exemple, la vitesse et la position. Et quand j’écris impossible, ce n’est pas une figure de style, c’est une vérité absolue et incontournable.

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Il est donc impossible de cloner une particule élémentaire à cause de cette imprécision systémique. On peut la copier avec un certain degré de précision qui ne sera jamais parfait.

Ce concept fait en sorte que si un jour vous étiez téléporté, votre copie ne serait pas un clone de vous-même, mais une copie quelconque ayant la fiabilité relative à la précision des mesures que le système de téléportation aurait pu prendre de tous vos constituants.

L’autre problème de la téléportation est le concept de la destruction de l’original. On imagine souvent la téléportation comme un système de transport. C’est totalement faux. Les corps ne voyagent pas d’un endroit à un autre.

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Les informations de chacune de vos particules composant votre corps sont lues par un scanner qui les détruit durant ce processus. Le système emmagasine les informations pour ensuite les transporter d’un point à un autre par un moyen classique de transmission d’informations pour ensuite reconstituer un corps à destination à partir de la matière environnante.

Les informations de chacun de vos plus petits constituants sont donc copiées plus ou moins précisément, mais jamais totalement ni parfaitement. Imaginez alors la téléportation comme une tentative de reconstitution d’un original à partir d’une photocopie.

Tout le monde a déjà photocopié une photocopie d’une photocopie avec le résultat qu’on connait. La téléportation nous assure qu’il ne pourra jamais en être autrement. Jamais un original ne restera un parfait original une fois la téléportation effectuée, même avec le plus parfait des systèmes mis en place.

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Alors, cessez de fantasmer sur le capitaine Kirk. Avoir été téléporté un nombre aussi impressionnant de fois, aujourd’hui vous ressembleriez probablement plus à un blob qu’à un humain.

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