Le test de Turing : définition et exemples

La machine arrivera-t-elle un jour à surpasser l’homme ? Alan Turing s’est déjà posé cette question dans les années 50. Il a été l’un des pionniers à proposer les bases théoriques permettant de mesurer l’intelligence des machines avec son test appelé communément test de Turing. Aujourd’hui encore, les principes énoncés par Turing continuent d’être au centre des recherches sur les frontières entre l’homme et la machine. Ces principes sont utilisés dans plusieurs domaines technologiques, y compris celui de la sécurité en ligne.

Qu’est-ce que le test de Turing ?

Le test de Turing est un moyen d’évaluer si l’intelligence artificielle (IA) a atteint un niveau comparable à celui des humains. Proposé par Alan Turing en 1950 dans sa publication Computing Machinery Intelligence, ce test appelé à l’origine “jeu de l’imitation” est depuis devenu une référence importante dans le domaine de l’intelligence artificielle. 

L’objectif du test est de déterminer si l’IA est capable de penser comme un humain. Mais le fait de penser étant difficilement mesurable, Turing propose une reformulation de la problématique initiale : “Une machine peut-elle penser ?” en : “Les machines peuvent-elles faire ce que nous (en tant qu’entités pensantes) pouvons faire ?”. Cette reformulation permet de se concentrer sur les capacités concrètes de l’IA plutôt que sur des considérations philosophiques abstraites. 

Alan Turing avait prédit que dans les années 2000, les machines seraient capables de tromper 30 % des juges sur leur aptitude à imiter les humains. Avec le fondement théorique qu’il a posé, Turing a stimulé les recherches dans le domaine de l’intelligence artificielle. Si l’avancée dans ce domaine peut susciter des inquiétudes, notamment à cause des idées reçues sur les dangers de l’intelligence artificielle, utilisée de manière éthique et responsable, l’IA offre également des opportunités permettant d’améliorer notre qualité de vie.

En quoi consiste le test de Turing ?

Le test de Turing implique une série de questions posées à la fois à une machine et à un être humain pendant une durée de cinq minutes. Un jury composé d’êtres humains évalue les réponses fournies pour déterminer si elles proviennent d’un humain ou d’une machine. Si le jury est incapable de faire la distinction entre l’humain et la machine, alors la machine est considérée comme ayant réussi le test de Turing. 

Le premier test de Turing s’inspire du jeu de l’imitation dans lequel un homme essaie d’imiter la pensée d’une femme et inversement, la femme celle d’un homme. Le jury, se basant sur les réponses aux questions posées, cherche à déterminer qui est l’homme et qui est la femme. Dans ce premier test de Turing, l’homme et l’ordinateur ont essayé tous deux d’imiter une femme. Si l’ordinateur réussit à tromper le jury, il est considéré comme intelligent.

Le déroulement du test de Turing

En 1952, Alain Turing propose la version du test maintenue à ce jour. Cette nouvelle approche ne se concentre plus sur la comparaison des réponses entre un humain et une machine. Désormais, seul l’ordinateur est évalué en fonction des questions posées par le jury. Le test est considéré comme réussi lorsque les réponses de l’ordinateur se rapprochent de ce que le jury considère comme des réponses humaines.

Le test de Turing ne comporte pas de liste officielle de questions prédéfinies, la sélection des questions relève du jury. Ce dernier favorise généralement les questions liées aux expériences humaines, aux émotions et aux subtilités du langage pour tester si l’IA est capable de distinguer la faute ou continue à donner une réponse. Il peut s’agir de questions liées aux origines, à l’enfance ou encore aux goûts et aux préférences.

Les limites du test de Turing

Même si le test de Turing propose un cadre scientifique pour évaluer l’intelligence artificielle, les résultats peuvent être biaisés. D’une part, les membres du jury peuvent être subjectifs puisqu’ils peuvent avoir des attentes différentes quant à ce qu’ils considèrent comme une conversation intelligente. 

D’autre part, selon plusieurs chercheurs, une conversation superficielle avec des machines ne peut révéler une véritable intelligence. Dans son argument de la chambre chinoise, par exemple, John Searl réfute la notion que le traitement de l’information par un ordinateur puisse constituer une véritable compréhension ou une conscience. Il illustre son propos en enfermant une personne ne parlant pas chinois dans une chambre et en lui donnant les indications sur les symboles. La personne a pu tromper les évaluateurs en répondant aux questions en chinois, sans pour autant comprendre la langue. 

Enfin, la capacité à converser de manière convaincante avec un humain n’est qu’un aspect limité de l’intelligence. Une approche multidisciplinaire est nécessaire pour appréhender la complexité de l’intelligence humaine, qui implique non seulement l’aptitude à communiquer, mais aussi la créativité, la résolution de problèmes, la conscience de soi et bien plus encore.

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Qui a réussi le test de Turing ?

Bien qu’à ce jour aucune IA n’ait été officiellement reconnue comme ayant réussi le test de Turing de manière incontestable, plusieurs programmes ont participé à des versions du test et ont réussi à surprendre le jury avec leurs réponses similaires à celles des humains.

ELIZA, le premier programme pour le test de Turing

En 1966, ELIZA, le programme de conversation de Joseph Weizenbaum, est considéré comme la première IA à avoir pu tromper le jury en se faisant passer pour un humain. Le programme se base sur la détection de mots clés qu’il répète dans sa réponse pour former une suite logique correcte à la conversation. 

Le programme PARRY

À partir de 1972, Kenneth Colby développe PARRY, qu’il décrit comme étant « ELIZA avec une attitude ». Il l’a soumis à un groupe de psychiatres, les invitant à déterminer s’ils interagissaient avec un être humain ou une machine. Dans près de la moitié des cas (48 %), les psychiatres n’ont pas réussi à identifier le programme.

ALICE et Mitsuku, vainqueurs du Prix Loebner

Au cours des décennies suivantes, le domaine de l’IA a fait des progrès significatifs et le test de Turing a évolué. De 1990 à 2020, le prix Loebner, initié par l’inventeur Hugh Loebner, récompense chaque année le meilleur chatbot capable de tromper le jury en se faisant passer pour un humain. Le programme ALICE de Richard Wallace a remporté ce concours à trois reprises en 2000, 2001 et 2004. Tandis que le programme Mitsuku de Steve Worswick a remporté le concours à cinq reprises en 2013, puis de 2016 à 2019.

Cleverbot du festival Techniche

En 2011, lors du festival Techniche de Guwahati, en Inde, Cleverbot de Rollo Carpenter a convaincu le jury constitué de 1 334 votants qu’il était humain à 59,3 %. Ce score n’est pas loin de celui attribué aux humains (63,3 %), la note de passage du test étant de 50,05 %.

Eugene Goostman

Ce programme développé par Vladimir Veselov, Eugene Demchenko et Sergey Ulasen simule un adolescent ukrainien de 13 ans. Bien qu’il ait participé à plusieurs reprises au concours annuel du prix Loebner, il n’a jamais remporté la première place, se classant deuxième en 2005 et 2008. Mais en juin 2014, lors d’un test de Turing organisé à la Royal Society de Londres pour commémorer le 60ᵉ anniversaire de la mort d’Alan Turing, Eugene Goostman parvient à convaincre 33 % des juges qu’il était humain. 

Google Duplex

En 2018, Google Duplex marque l’histoire de l’IA conversationnelle en prenant un rendez-vous par téléphone sans que son interlocuteur s’aperçoive qu’il s’agit d’un bot. Le bot a pu gérer la conversation de manière fluide et naturelle en s’adaptant au contexte. Mais son domaine d’expertise reste limité aux prises de rendez-vous, l’IA ne peut tenir des conversations ordinaires.

ChatGPT et le test de Turing

Même si ChatGPT n’est pas un chatbot conçu pour passer le test de Turing, il peut fournir des réponses indiscernables de celles d’un humain dans certains cas. Dans leur étude publiée en février 2024, une équipe dirigée par Matthew Jackson (Stanford School of Humanities and Sciences) a analysé la personnalité de l’IA en utilisant les outils de la psychologie et de l’économie comportementale, notamment le modèle Big 5. Leur recherche stipule que la dernière version du chatbot (GPT 4) a des comportements semblables à ceux des humains.

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Test de Turing : exemples et variantes

Le test de Turing inversé

Dans cette variante du test de Turing, c’est à la machine de déterminer si son interlocuteur est humain ou non. Le CAPTCHA est un exemple de test de Turing inversé, utilisé comme mesure de sécurité pour identifier les tentatives d’accès à un site web par un bot. Cette approche consiste à présenter à l’utilisateur une tâche que seul un humain est capable de résoudre. 

Le test de Turing créatif

Plutôt que de se concentrer sur les réponses aux questions, le test de Turing créatif vise à évaluer la capacité d’une machine à produire des œuvres créatives, la créativité étant considérée comme un des traits de l’intelligence humaine. Le test de Lovelace 2.0, nommé d’après la mathématicienne Ada Lovelace, en est un exemple. L’IA réussit le test si le résultat qu’elle produit n’est pas explicable par son programmeur.  

Le test de Gary Marcus

Cette variante du test de Turing tient compte des contenus vidéo pour évaluer la machine. Pour effectuer le test, Gary Marcus utilise les vidéos YouTube et des émissions de télévision. Pour le réussir, l’IA est invitée à décrire la vidéo comme le ferait un humain.

Test de Turing multimodal

Dans cette variante du test de Turing, l’évaluation s’étend sur la faculté d’une IA à comprendre et à générer du contenu dans plusieurs modes, incluant le langage naturel, les images, les vidéos ou encore les sons.

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Les apports du test de Turing dans la cybersécurité

Le principe du test de Turing, évaluant la capacité des machines à imiter ou à tromper les humains, est largement utilisé dans le domaine de la cybersécurité. En contribuant aux progrès du machine learning, notamment du deep learning, le test de Turing a favorisé des avancées dans la détection et la prévention des menaces en ligne. Nous pouvons prendre le cas du test de Turing inversé permettant de détecter des activités malveillantes initiées par des bots, mais aussi des cybercriminels cherchant à se faire passer pour des utilisateurs légitimes.

Certaines techniques d’ingénierie sociale utilisées dans les cyberattaques peuvent également exploiter les principes du test de Turing. Par exemple, les attaques de phishing peuvent utiliser des messages générés automatiquement pour inciter les utilisateurs à divulguer des informations sensibles. CyberGhost VPN vous protège de ces attaques en sécurisant vos données par son chiffrement VPN de pointe.

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