1028 shaares
S'il y a un domaine des sciences du numérique qui a connu une expansion foudroyante dans les dernières décennies, c'est bien l'intelligence artificielle, au point qu'elle est partout aujourd'hui ! Nous revenons ici sur son histoire pour mieux comprendre les défis qui nous attendent dans les années à venir...
Introduction
L’intelligence artificielle (IA) est contemporaine de l’informatique. Elle est née au cours des années 1950, avec de jeunes chercheurs tels que John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon. À la même époque, le mathématicien anglais Alan Turing posait la question centrale qui attend toujours une réponse : « Une machine peut-elle penser ? ».
L’IA est un domaine de recherche-développement (R&D) qui cherche à reproduire sur une machine les processus perceptifs et cognitifs de l’animal ou de l’humain (raisonnement, prise de décision, reconnaissance de formes : parole, images). On parle maintenant d’IA au pluriel. Une IA est un artefact visant à résoudre un problème spécifique tel que reconnaître la parole, traduire un texte, etc.
La naissance « officielle » de l’IA fut précédée d’une longue période de gestation. Les développements théoriques et pratiques sur les automates d’une part, et les travaux en logique mathématique d’autre part, en constituent les fondements.
L’IA s’est ensuite développée en se fondant sur trois grands types de modèles : les modèles symboliques, les modèles statistiques et les modèles connexionnistes. Ces modèles sont brièvement rappelés ci-dessous. L’utilisation des modèles génératifs pose des questions juridiques et éthiques abordées à la fin de cet article.
Les modèles d’IA
Introduction
L’intelligence artificielle (IA) est contemporaine de l’informatique. Elle est née au cours des années 1950, avec de jeunes chercheurs tels que John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon. À la même époque, le mathématicien anglais Alan Turing posait la question centrale qui attend toujours une réponse : « Une machine peut-elle penser ? ».
L’IA est un domaine de recherche-développement (R&D) qui cherche à reproduire sur une machine les processus perceptifs et cognitifs de l’animal ou de l’humain (raisonnement, prise de décision, reconnaissance de formes : parole, images). On parle maintenant d’IA au pluriel. Une IA est un artefact visant à résoudre un problème spécifique tel que reconnaître la parole, traduire un texte, etc.
La naissance « officielle » de l’IA fut précédée d’une longue période de gestation. Les développements théoriques et pratiques sur les automates d’une part, et les travaux en logique mathématique d’autre part, en constituent les fondements.
L’IA s’est ensuite développée en se fondant sur trois grands types de modèles : les modèles symboliques, les modèles statistiques et les modèles connexionnistes. Ces modèles sont brièvement rappelés ci-dessous. L’utilisation des modèles génératifs pose des questions juridiques et éthiques abordées à la fin de cet article.
Les modèles d’IA
