Intelligence artificielle

Intelligence artificielle : Grandes dates et grandes notions

Il n’existe pas une définition unique de l’intelligence artificielle (IA), tant le concept, né officiellement dans les années 50 et aujourd’hui en pleine expansion, est large.

De 1843 à 1943

En 1843, Ada Lovelace, mathématicienne britannique, fille du poète Lord Byron, ouvre la voie en inventant le premier algorithme au monde. Un siècle plus tard, les chercheurs américains Walter Pitts et Warren McCulloch créent le premier modèle mathématique d’un neurone artificiel, jetant ainsi les bases du « deep learning » (cf. infra).

Le tournant des années 50

En 1950 est mis en place le test de Turing, du nom du mathématicien et cryptologue britannique Alan Turing, qui permet de qualifier l’intelligence d’une machine. En 1956, la conférence de Dartmouth, réunissant de nombreux chercheurs dont John McCarthy et Marvin Minsky, marque la naissance de l’intelligence artificielle en tant que discipline scientifique.

L’accélération depuis 2010

Aujourd’hui, l’IA est partout. Elle est devenue un enjeu économique mais aussi stratégique majeur. Quelques exemples : Alibaba, leader chinois de l’e-commerce, a annoncé il y a quelques années un plan d’investissement de 15 milliards de dollars pour renforcer ses technologies d’IA. En 2017, les Émirats arabes unis ont nommé un ministre de l’Intelligence artificielle.

Deux définitions parmi d’autres

Pour Alan Turing (1950), « un ordinateur mériterait d’être qualifié d’intelligent s’il pouvait tromper un humain en lui faisant croire qu’il est humain ».
Pour Yann LeCun, professeur en IA, « l’intelligence artificielle est un ensemble de techniques permettant à des machines d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes normalement réservés aux humains et à certains animaux » (2016).

Trois dimensions

L’Observatoire de l’IA Côte d’Azur, OTESIA, considère que les différentes définitions de l’IA confluent autour de trois dimensions : « une technique, car elle décrit un ensemble de procédés (…) susceptibles d’obtenir un résultat déterminé » ; « une machine capable de reproduire ou simuler l’intelligence humaine » ; et « un ensemble de systèmes automatisés capables de s’adapter de façon (plus ou moins) autonome à son environnement ».

Trois types

« Il y a trois types d’IA », explique Jennifer Lavigne, médiatrice pédagogique à la Maison de l’intelligence artificielle : « l’IA symbolique, c’est-à-dire des algorithmes classiques très complexes, le « machine learning » (apprentissage automatique) et le « deep learning » (apprentissage profond) ». Dans les deux derniers cas, il s’agit « d’une intelligence artificielle qui apprend toute seule pour arriver à un résultat ». La différence vient du nombre de couches de neurones artificiels, plus important dans le deep learning.

Faible ou forte ?

« Aujourd’hui, il n’y a que des IA faibles. Les IA fortes, c’est uniquement en science-fiction, au cinéma », précise Jennifer Lavigne, neurobiologiste de formation. « Une IA forte serait capable de faire absolument tout comme un être humain : raisonner, comprendre, avoir des émotions. C’est Terminator, WALL.E ou R2-D2. Une IA faible va être très performante dans un ou deux domaines précis mais elle n’est pas capable de faire autre chose ».

Les fonctions de l’IA

La Maison de l’Intelligence artificielle, créée par le Département des Alpes-Maritimes en 2020, met en avant plusieurs fonctions d’IA : vision par ordinateur, méthode de contrôles, planification, représentation des connaissances et du raisonnement, traitement de la parole, analyse prédictive, IA distribuée, traitement du langage naturel et robotique.

Visuel de Une. illustration DR

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