Comment l’intelligence artificielle disrupte l’analyse de pierres précieuses. Entre limites et opportunités.

De jour en jour, l’intelligence artificielle occupe une place de plus en plus importante dans nos vies. Depuis quelques années, cette technologie capable de simuler l’intelligence humaine s’immisce dans toutes les industries, y compris celle de la joaillerie. Parce qu’elle permet d’optimiser les performances et de réduire les défaillances, l’IA ouvre de multiples perspectives et créé de nouvelles possibilités. Aujourd’hui, plusieurs laboratoires de renom, comme Gübelin Gem Lab ou le SSEF, expérimentent cette nouvelle intelligence et réalisent déjà leurs analyses grâce à des algorithmes de Machine Learning. Entre opportunités inédites et risques à prévenir, les interrogations que suscite cette fameuse IA sont nombreuses.

L’avenir de l’expertise ?

Si à l’origine l’intelligence artificielle s’est affirmée comme la possibilité d’automatiser des tâches, elle peut également générer des données et créer de nouveaux contenus, ce que l’on nomme l’intelligence artificielle générative. En ayant simplement la capacité d!imiter ce qu’elle a observé dans les données qui lui ont été injectées, cette entité virtuelle est capable d’apprendre et d’améliorer ses performances grâce aux informations qu’elle traite. Cette forme d’intelligence, baptisée Machine Learning, offre des performances remarquables dans l’analyse des gemmes. Permettant de déterminer avec précision le pays d’origine d’une pierre, elle est aussi capable de détecter les pierres de synthèse.

Gübelin Gem Lab est l’un des premiers laboratoires à avoir développé un système d’analyse basé sur l’IA. Cette nouvelle technologie révolutionne la manière dont les scientifiques collectent les informations sur les pierres. Aujourd’hui, l’enjeu n’est pas de créer des données, mais d’obtenir plus d’informations sur les pierres et de faciliter leur interprétation. Lorsque scientifiques et gemmologues analysent une pierre, ils fonctionnent immanquablement par a priori. L’expertise est menée dans le but de vérifier ou de prouver le pressentiment de l’expert. Il y a donc, à l’origine de la démarche, une intuition humaine. Cette intuition amène parfois les experts à interpréter de manière différente un même résultat. Or, l’intelligence artificielle ne présuppose pas, elle analyse la pierre sans pronostic sur le résultat. À ce titre, ce type d’analyse « déshumanisée » peut apporter plus de constance et de cohérence dans l’interprétation des données.

Convaincu que « si nous ne le faisons pas, quelqu’un d’autre le fera », Daniel Nyefeler, directeur de Gübelin Gem Lab, défend l’idée qu’aujourd’hui tous les acteurs du marché doivent s’ouvrir sur les possibilités qu’offre l’intelligence artificielle. Tout l’enjeu consiste à trouver un point d’équilibre entre la part d’intervention du gemmologue et celle du logiciel.

L’IA au service de l’analyse des pierres

Laurent Cartier, en charge des initiatives spéciales pour l’Institut Suisse de Gemmologie, explore depuis une dizaine d’années cette nouvelle technologie qu’il juge « suffisamment développée » pour être implémentée aujourd’hui dans tous les laboratoires de gemmologie. Le progrès que promet l’IA, c!est l’analyse en simultané d’une multitude de données parfois récoltées via des procédés variés (chimiques, spectroscopiques, etc.), ce qu’un humain n’a pas la capacité de faire. Aujourd’hui, l’IA a déjà fait ses preuves en matière d’authentification et permet également de déterminer l’origine de certaines gemmes comme l’émeraude, le saphir ou la tourmaline.

Mais la vraie plus-value de l’IA, c’est sa rapidité. Dans les années à venir, de plus en plus de « nouvelles pierres » de couleur vont apparaitre sur le marché. Parce qu’elles proviendront de régions encore non référencées, leur expertise sera certainement complexe et difficile dans les premiers temps. Grâce à l’intelligence artificielle, il est possible d’espérer identifier plus rapidement ces nouveautés. En matière de traitement, la même logique s’applique. De nouveaux procédés ne cessent de voir le jour, et un nouveau traitement est toujours difficilement détectable. L’IA pourrait permettre d’assimiler plus rapidement toutes les innovations.

Pour Laura Tocmacov, créatrice de la fondation ImpactIA, cette nouvelle technologie va obligatoirement créer des disparités de valeur sur les pierres. Selon elle, il est plausible qu’à l’avenir une véritable distinction s’opère entre les gemmes analysées via l’IA et celles expertisées par un gemmologue. Parce que les méthodes d’analyses « traditionnelles » rassurent, elles seront possiblement plus valorisées que celles réalisées de A à Z par une machine. Il y a donc une forte possibilité pour qu’apparaissent sur le marché des pierres dites « low cost », c’est-à-dire entièrement expertisées par un système de Machine Learning. Dans le futur, l’IA donnera sans doute davantage de crédit et de valeur à l’expertise humaine, reconsidérant ainsi le savoir-faire du gemmologue.

Les limites et les risques de l’IA

Si progressivement les systèmes de Machine Learning vont libérer experts et gemmologues de 5%, 10% ou 15% de leurs tâches, il apparaît clairement qu’aujourd!hui, ils ne peuvent pas totalement remplacer l’humain. D’ailleurs, l’IA n’a pas vocation à le faire. Pour Laura Tocmacov, la plus grande illusion serait de croire qu’avec l’intelligence artificielle la marge d!erreur n’existe plus. D’après elle, il est impossible d’exiger de cette technologie « ce que le meilleur expert du monde ou la meilleure experte du monde n’est pas capable, c’est-à-dire la fiabilité à 100% ».

Un point de vue que partage Laurent Cartier, qui dénonce également le principal problème des Machine Learning : ils doivent être alimentés par de la data. Or, si une ou plusieurs données sont erronées, c!est tout le système d’analyse qu’il faut remettre en question. Si l’IA permet de réduire la marge d’erreur, elle n’abolit pas le risque d’inexactitude et peut engendrer des résultats en partie faussés. À ce jour, le plus grand risque auquel nous expose l’IA est donc celui de la désinformation.

Pour tous les acteurs du marché des pierres précieuses, l’enjeu aujourd’hui est de parvenir à « transférer les connaissances humaines dans un logiciel ». Pour mener à bien cet ambitieux projet, le rôle de l’humain est primordial. Scientifiques et gemmologues doivent accompagner ce « transfert de connaissances » en observant les résultats obtenus et en procédant à des vérifications complémentaires lorsqu’ils constatent des anomalies ou des conclusions étonnantes.

Néanmoins, si à ce jour l’intelligence artificielle ne tient pas encore toutes ses promesses, il est plus que nécessaire de faire évoluer les techniques d’analyse et d’expertise en y intégrant cette technologie. Parce que les systèmes de Machine Learning ont la capacité d’assimiler en un temps record l’équivalent de 10, 20 ou 30 années d’apprentissage humain, ils permettront d’atteindre un niveau supérieur dans l’étude et la compréhension des pierres.

Avec :

Laurent Cartier – Responsable de projets spéciaux – SSEF et Cofondateur de Sustainable Pearls

Daniel Nyfeler – Directeur Gübelin Gem Lab Laura Tocmacov Fondatrice de la Fondation impactIA

Andrea Machalova – Rédactrice en chef adjointe – Bilan, Responsable de Bilan Luxe