Intelligence Artificielle

Les origines de l’intelligence artificielle remontent au milieu du 20ème siècle, lorsque le mathématicien britannique Alan Turing posa la question fondamentale: « Une machine peut-elle penser ? » en 1950.

Le terme « intelligence artificielle » lui-même a été officiellement adopté lors d’une conférence à Dartmouth College, aux États-Unis, en 1956, conférence qui réunissait de nombreux chercheurs reconnus comme les pionniers du domaine, tels que John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell et Herbert Simon. Ils croyaient fermement en la possibilité de créer une machine dotée de véritables capacités cognitives.

Dans les décennies qui ont suivi, l’IA a traversé des périodes de grand intérêt et de progrès rapides, ainsi que des périodes de déception et de réduction du financement, communément appelées les « hivers de l’IA ».

Cependant, avec l’évolution de la puissance de calcul et l’accumulation de données massives au 21ème siècle, l’IA a connu un renouveau majeur, notamment avec l’apprentissage profond et l’essor des réseaux de neurones.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

L’intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui cherche à créer des systèmes capables de réaliser des tâches normalement requérant l’intelligence humaine.

Ces tâches peuvent inclure l’apprentissage, la compréhension du langage naturel, la reconnaissance de formes et d’images, le raisonnement logique, la résolution de problèmes, etc.

Il y a généralement deux types d’IA:

1. L’IA faible (ou étroite) – Il s’agit d’un système conçu pour accomplir une tâche spécifique, comme recommander des produits en ligne ou reconnaître la parole. Ces systèmes n’ont pas la capacité de comprendre ou d’apprendre quoi que ce soit en dehors de leur programmation spécifique.
2. L’IA forte (ou générale) – C’est une forme d’IA qui a la capacité de comprendre, d’apprendre et d’appliquer des connaissances dans différents contextes, comme un être humain. À l’heure actuelle, l’IA forte est largement théorique et n’existe pas encore.

Les méthodes d’apprentissage automatique, en particulier l’apprentissage profond, sont couramment utilisées dans le domaine de l’IA. L’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour analyser les données, apprendre des tendances et prendre des décisions basées sur ces apprentissages. L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs niveaux de hiérarchie pour réaliser des tâches d’apprentissage plus complexes.