Inscrivez-vous pour découvrir le futur dès aujourd’hui.
<div class="newsletter-cta-description">
<p class="article-paragraph skip">Des innovations incontournables des frontières de la science et de la technologie.</p>
</div>
</div>
Création de ses propres moyens de cryptage
Alice et Bob réussissent à garder des secrets, du moins face à Eve. Ces trois personnages sont des réseaux neuronaux, développés par une équipe de Google Brain, qui est la division de recherche de Google spécialisée dans l’apprentissage profond des machines. Leur objectif était d’évaluer dans quelle mesure l’intelligence artificielle (IA) peut protéger des informations sensibles.
Selon une étude publiée sur arXiv par les chercheurs Martín Abadi et David Andersen, il a été démontré que ces réseaux neuronaux peuvent créer leurs propres techniques de cryptage simple afin de sécuriser des messages contre toute écoute, et cela sans l’aide de méthodes cryptographiques prédéfinies. Les chercheurs ont noté que, théoriquement, les réseaux neuronaux ne sont pas conçus pour exceller dans ce domaine.
L’expérience a impliqué ces réseaux neuronaux, appelés avec affection. L’idée était qu’Alice et Bob échangent des messages, tandis qu’Eve essaie de les intercepter et de les déchiffrer. Pour y parvenir, Alice et Bob ont reçu un ensemble de nombres prédéfinis servant de clé pour chiffrer et déchiffrer leurs messages. Eve, quant à elle, n’avait pas accès à cette clé.
Après environ 15 000 itérations de cette situation, Alice et Bob ont réussi à développer leur propre méthode de cryptage. Alice a réussi à transformer le texte clair en texte chiffré, que Bob a pu déchiffrer avec succès. Eve, de son côté, n’a pu déchiffrer que 8 des 16 bits du message, un succès qui n’était dû qu’à la chance.
L’IA, omniprésente
L’engagement de Google dans l’apprentissage approfondi a considérablement amélioré l’interprétation de la parole et la reconnaissance d’images (via Cloud Vision), et a même produit une IA capable de produire un discours similaire à celui d’un humain. De plus, son utilisation ne se limite pas aux applications pratiques. Une IA de Google a tenté d’explorer le domaine artistique en composant sa propre chanson.
Ainsi, bien que l’IA commence à peine à s’attaquer au domaine de la cryptographie, elle est déjà intégrée dans de nombreux autres secteurs.
Les avancées des réseaux neuronaux proviennent de leur structure inspirée du cerveau humain. C’est passionnant de voir comment ces technologies d’IA, telles que l’apprentissage profond, continuent à s’améliorer sans cesse, avec certaines d’entre elles capables même de s’autoformer.
Nous vivons véritablement à un moment charnière de l’histoire de notre civilisation.
FAQ
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique, utilisant des réseaux de neurones profonds pour apprendre de grandes quantités de données.
Comment Alice et Bob échangent-ils leurs messages en toute sécurité ?
Ils utilisent une clé convenue à l’avance pour chiffrer et déchiffrer leurs messages, rendant l’interception par Eve difficile.
Quels sont les défis de la cryptographie pour l’IA ?
Les défis incluent le besoin de développer des algorithmes robustes qui peuvent résister à des tentatives de déchiffrement tout en restant efficaces pour l’utilisateur final.
Pourquoi les réseaux neuronaux peuvent-ils créer leurs propres modèles de cryptage ?
Cela provient de leur capacité à apprendre et à s’adapter à partir des données fournies, même sans instructions explicites.
Comment l’IA influence-t-elle d’autres domaines au-delà de la cryptographie ?
L’IA est utilisée dans des secteurs variés comme la médecine (pour le diagnostic), la finance (pour l’analyse de données) et même dans l’art, comme dans la composition musicale.
