Comment l’intelligence artificielle est-elle passée de la science-fiction à la science elle-même ?

La chronologie de l’intelligence artificielle nous entraîne dans un voyage fascinant à travers l’évolution de ce domaine extraordinaire. Depuis ses débuts modestes jusqu’à aujourd’hui, l’IA a captivé l’esprit des scientifiques et suscité des possibilités infinies.

Tout a commencé au milieu du XXe siècle, lorsque des pionniers visionnaires se sont penchés sur le concept de création de machines capables de simuler l’intelligence humaine. Leurs travaux révolutionnaires ont ouvert la voie à la naissance de l’intelligence artificielle.

Ces dernières années, l’IA est devenue partie intégrante de nos vies. Elle est désormais capable de comprendre le langage humain, de reconnaître des objets et de faire des prédictions. Ses applications couvrent des domaines allant des soins de santé aux transports, transformant notre façon de vivre et de travailler.

Rejoignez-nous dans ce voyage passionnant à travers la chronologie de l’intelligence artificielle.

Où commence la chronologie de l’intelligence artificielle ?

La chronologie de l’intelligence artificielle remonte aux années 1940. Toutefois, certains experts estiment que le terme lui-même peut être trompeur, car la technologie de l’IA est encore loin d’atteindre une intelligence comparable à celle de l’homme. Elle n’a pas encore atteint le stade où elle peut rivaliser avec les réalisations remarquables de l’humanité. Pour développer une IA « forte », qui n’existe pour l’instant que dans la science-fiction, il faudrait réaliser des progrès considérables dans les sciences fondamentales afin de créer un modèle du monde entier.

Toutefois, depuis 2010 environ, ce domaine connaît un regain d’intérêt. Cela est principalement dû aux progrès remarquables de la puissance de traitement des ordinateurs et à la disponibilité de vastes quantités de données. Dans ce contexte d’effervescence, il est important d’aborder le sujet avec une perspective objective, car des promesses exagérées et des inquiétudes infondées se glissent parfois dans les discussions.

Nous pensons qu’il serait utile de rappeler brièvement la chronologie de l’intelligence artificielle afin de replacer les débats en cours dans leur contexte. Commençons par les idées qui sont à la base de l’IA et qui remontent à l’Antiquité.

L’Antiquité

Les fondements de l’IA actuelle remontent à l’Antiquité, lorsque des penseurs et des philosophes ont jeté les bases des concepts qui sous-tendent ce domaine. Si les avancées technologiques que nous connaissons aujourd’hui n’existaient pas à l’époque, les graines de l’IA ont été semées par des réflexions philosophiques et des explorations théoriques.

Il est possible de trouver des indices d’idées liées à l’IA dans des civilisations anciennes telles que la Grèce, l’Égypte et la Chine. Par exemple, dans la mythologie grecque ancienne, il est question d’automates, des êtres mécaniques capables d’accomplir des tâches et même de faire preuve d’intelligence. Ces récits reflètent les premières notions de création de vie artificielle, bien que dans un contexte mythique.

Dans la Chine ancienne, le concept de « l’automate de Yan Shi » est souvent cité comme un précurseur du développement de l’intelligence artificielle. Yan Shi, ingénieur et inventeur du IIIe siècle avant J.-C., aurait créé une figure mécanique capable d’imiter les mouvements humains et de réagir à des stimuli externes. On peut considérer qu’il s’agit là d’une première tentative de reproduire des comportements humains par des moyens artificiels.

En outre, des philosophes de l’Antiquité comme Aristote ont réfléchi à la nature de la pensée et du raisonnement, jetant ainsi les bases de l’étude de la cognition, qui est aujourd’hui un aspect crucial de la recherche sur l’intelligence artificielle. Les idées d’Aristote sur la logique et la rationalité ont influencé le développement des algorithmes et des systèmes de raisonnement dans l’IA moderne, créant ainsi les fondements de la chronologie de l’intelligence artificielle.

La naissance de l’IA

Entre 1940 et 1960, la convergence des avancées technologiques et l’exploration de la combinaison des fonctions mécaniques et organiques ont eu un impact profond sur le développement de l’intelligence artificielle (IA).

Norbert Wiener, pionnier de la cybernétique, a reconnu l’importance d’intégrer la théorie mathématique, l’électronique et l’automatisation pour créer une théorie complète du contrôle et de la communication chez les animaux et les machines. Sur ces bases, Warren McCulloch et Walter Pitts ont formulé le premier modèle mathématique et informatique du neurone biologique en 1943. Bien qu’ils n’aient pas inventé le terme « intelligence artificielle », John Von Neumann et Alan Turing ont joué un rôle crucial dans les technologies sous-jacentes. Ils ont facilité le passage des ordinateurs de la logique décimale du XIXe siècle à la logique binaire, codifiant l’architecture des ordinateurs modernes et démontrant leur capacité universelle à effectuer des tâches programmées.

Turing, en particulier, a introduit le concept de « jeu d’imitation » dans son célèbre article de 1950 intitulé « Computing Machinery and Intelligence » (Machines à calculer et intelligence), dans lequel il s’est demandé si une personne pouvait faire la distinction entre une conversation avec un humain et une machine par le biais d’une communication par télétype, laissant ainsi une trace importante dans la chronologie de l’intelligence artificielle. Ce travail précurseur a suscité des discussions sur la définition des limites entre les humains et les machines.

C’est à John McCarthy du MIT que revient le mérite d’avoir inventé le terme « IA ». Marvin Minsky définit l’IA comme le développement de programmes informatiques capables d’effectuer des tâches qui reposent actuellement sur des processus mentaux de haut niveau, tels que l’apprentissage perceptif, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique. La discipline a officiellement commencé à prendre forme lors d’un symposium organisé au Dartmouth College durant l’été 1956, au cours duquel un atelier a joué un rôle central et a bénéficié des contributions continues de McCarthy, Minsky et de quatre autres participants.

Au début des années 1960, l’enthousiasme pour l’IA a diminué, malgré les promesses et l’enthousiasme qu’elle continuait de susciter. La capacité de mémoire limitée des ordinateurs a posé des problèmes pour l’utilisation efficace des langages de programmation. Cependant, même pendant cette période, des bases importantes ont été jetées.

Par exemple, le langage de traitement de l’information (IPL) a vu le jour, permettant le développement de programmes tels que la Logic Theorising Machine (LTM) en 1956. La MLT visait à prouver des théorèmes mathématiques et a introduit des concepts tels que les arbres de solution, qui restent pertinents pour l’IA aujourd’hui.

L’âge d’or de l’IA

Le film de Stanley Kubrick « 2001 : l’Odyssée de l’espace », sorti en 1968, a présenté au public un ordinateur appelé HAL 9000, qui résume les préoccupations éthiques entourant l’intelligence artificielle. Le film soulevait la question de savoir si l’IA serait hautement sophistiquée et bénéfique pour l’humanité ou si elle représenterait un danger potentiel.

Bien que l’influence du film ne soit pas fondée sur l’exactitude scientifique, il a contribué à sensibiliser le public à ces thèmes, tout comme l’auteur de science-fiction Philip K. Dick, qui n’a cessé de se demander si les machines pouvaient éprouver des émotions.

La fin des années 1970 a été marquée par l’introduction des premiers microprocesseurs, qui a coïncidé avec un regain d’intérêt pour l’IA. Les systèmes experts, qui visent à reproduire le raisonnement humain, atteignent leur apogée à cette époque. L’université de Stanford a introduit MYCIN en 1972, tandis que le MIT a introduit DENDRAL en 1965. Ces systèmes reposaient sur un « moteur d’inférence » qui fournissait des réponses logiques et raisonnées lorsqu’on lui donnait des informations pertinentes.

Promettant des avancées significatives, ces systèmes ont rencontré des difficultés jusqu’à la fin des années 1980 ou au début des années 1990. La mise en œuvre et la maintenance de ces systèmes complexes ont demandé beaucoup de travail, avec un effet « boîte noire » qui masquait la logique sous-jacente de la machine lorsqu’elle traitait des centaines de règles. Par conséquent, la création et la maintenance de ces systèmes sont devenues de plus en plus difficiles, d’autant plus que des alternatives plus abordables et plus efficaces sont apparues. Il convient de noter qu’au cours des années 1990, le terme « intelligence artificielle » a perdu de son importance dans le discours académique, cédant la place à des termes plus modérés tels que « informatique avancée ».

En mai 1997, le superordinateur Deep Blue d’IBM a franchi une étape importante en battant le champion d’échecs Garry Kasparov. Malgré la capacité limitée de Deep Blue à n’analyser qu’une petite partie de la complexité du jeu, la défaite d’un être humain par une machine est restée un événement symboliquement important dans l’histoire.

Il est important de reconnaître que si « 2001 : l’Odyssée de l’espace » et la victoire de Deep Blue n’ont pas été directement à l’origine du financement et de l’avancement de l’IA, ils ont contribué au dialogue culturel plus large sur le potentiel de l’IA et ses implications pour l’humanité, accélérant ainsi la chronologie de l’intelligence artificielle.

Les temps modernes

Après la victoire de Deep Blue contre Garry Kasparov, les technologies de l’IA ont fait l’objet d’une grande attention, atteignant leur apogée vers le milieu des années 2010.

Deux facteurs clés ont contribué à l’essor de ce domaine vers 2010 :

1. L’accèsà de vastes quantités de données: La disponibilité d’énormes ensembles de données est devenue cruciale pour les progrès de l’IA. L’abondance des données a permis aux algorithmes d’apprendre et de faire des prédictions sur la base d’un grand nombre d’informations.
2. Découverte de processeurs de cartes graphiques très efficaces: La prise de conscience que les processeurs de cartes graphiques pouvaient exécuter des algorithmes d’IA avec une efficacité exceptionnelle a encore stimulé les progrès dans ce domaine. Cette découverte a permis des calculs plus rapides et plus puissants, faisant progresser la recherche sur l’IA.

Le système d’IA d’IBM, Watson, qui a battu deux champions de l’émission télévisée Jeopardy en 2011, a constitué une réussite notable au cours de cette période. Une autre étape importante a été franchie en 2012, lorsque l’IA de Google X a réussi à identifier des chats dans des vidéos en utilisant plus de 16 000 processeurs. Cela a démontré le potentiel impressionnant des machines à apprendre et à différencier différents objets.

En 2016, l’IA AlphaGo de Google a battu Lee Sedol et Fan Hui, les champions d’Europe et du monde du jeu de Go. Cette victoire a représenté un changement radical par rapport aux systèmes experts et a mis en évidence la transition vers l’apprentissage inductif.

Et le meilleur ? Vous pouvez le constater par vous-même dans la vidéo ci-dessous, grâce à la chaîne Youtube de Google DeepMind.

Au lieu de coder des règles à la main, comme dans les systèmes experts, l’accent a été mis sur la capacité des ordinateurs à découvrir de manière indépendante des modèles et des corrélations grâce à l’analyse de données à grande échelle.

L’apprentissage en profondeur est apparu comme une technologie d’apprentissage automatique très prometteuse pour diverses applications. Des chercheurs tels que Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio et Yann LeCun ont lancé en 2003 un programme de recherche visant à révolutionner les réseaux neuronaux. Leurs expériences, menées dans des institutions telles que Microsoft, Google et IBM, ont démontré le succès de l’apprentissage profond dans la réduction significative des taux d’erreur dans les tâches de reconnaissance de la parole et de l’image.

L’adoption de l’apprentissage profond par les équipes de recherche a augmenté rapidement en raison de ses avantages indéniables. Bien que des progrès significatifs aient été réalisés dans le domaine de la reconnaissance de texte, des experts comme Yann LeCun reconnaissent qu’il reste encore un long chemin à parcourir avant de créer des systèmes de compréhension de texte.

L’un des principaux défis réside dans le développement d’agents conversationnels. Si nos smartphones peuvent transcrire avec précision des instructions, ils peinent encore à contextualiser correctement les informations ou à discerner nos intentions, ce qui met en évidence la complexité de la compréhension du langage naturel.

Quelles sont les tendances et les évolutions actuelles en matière d’intelligence artificielle ?

La chronologie de l’intelligence artificielle ne s’arrêtera jamais, car le domaine de l’IA est en constante évolution, et plusieurs tendances et développements clés façonnent son paysage actuel.

L’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui vise à permettre aux machines d’apprendre et de s’améliorer en fonction de leurs expériences, sans être explicitement programmées. Au lieu de suivre des instructions strictes, les algorithmes d’apprentissage automatique analysent les données, identifient des modèles et font des prédictions ou prennent des décisions sur la base de cette analyse.

En apprenant à partir de grandes quantités de données, les machines peuvent s’adapter automatiquement et améliorer leurs performances au fil du temps.

Apprentissage en profondeur

L’apprentissage en profondeur, qui s’appuie sur des réseaux neuronaux multicouches, continue de faire progresser l’IA. Les chercheurs explorent des architectures telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour le traitement des images et des vidéos, et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour l’analyse des données séquentielles.

Des techniques telles que l’apprentissage par transfert, les réseaux adversaires génératifs (GAN) et l’apprentissage par renforcement retiennent également l’attention.

Big data

Les bigdata, l’une des choses les plus importantes que l’IA apporte à votre entreprise, font référence aux grandes quantités de données structurées et non structurées qui sont trop importantes et trop complexes pour être traitées efficacement à l’aide des méthodes traditionnelles de traitement des données. Le big data englobe des données provenant de diverses sources telles que les médias sociaux, les capteurs, les transactions, etc. Le défi du big data réside dans son volume, sa vitesse et sa variété.

Les techniques avancées d’analyse et d’IA, y compris l’apprentissage automatique, sont employées pour extraire de ces données des informations précieuses, des modèles et des tendances, ce qui permet aux organisations de prendre des décisions fondées sur les données et d’acquérir un avantage concurrentiel.

Chatbots

Les chatbots sont peut-être le plus beau cadeau de la chronologie de l’intelligence artificielle. Il s’agit de programmes informatiques alimentés par l’IA et conçus pour simuler des conversations humaines et offrir des expériences interactives aux utilisateurs. Ils utilisent des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et interpréter les données de l’utilisateur, répondre par des informations pertinentes et exécuter des tâches ou fournir une assistance.

Les chatbots peuvent être intégrés dans des plateformes de messagerie, des sites web ou des applications, et peuvent traiter un large éventail de requêtes, fournir des recommandations, faciliter les transactions et offrir une assistance à la clientèle, entre autres fonctions.

Robotique

La robotique d’IA combine l’intelligence artificielle et la robotique pour créer des machines intelligentes capables d’effectuer des tâches de manière autonome ou avec une intervention humaine minimale. Les robots dotés d’IA sont équipés de capteurs, de systèmes de perception et d’algorithmes de prise de décision qui leur permettent de percevoir leur environnement et d’interagir avec lui.

Ils peuvent analyser les données sensorielles, prendre des décisions et agir en conséquence. La robotique d’IA trouve des applications dans des domaines tels que l’automatisation industrielle, les soins de santé, l’agriculture et l’exploration, permettant aux robots d’effectuer des tâches complexes, d’améliorer la productivité et d’assister les humains dans divers domaines.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est un domaine de l’IA qui progresse rapidement et dont l’objectif est de permettre aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain. Des modèles linguistiques tels que le GPT-3 de l’OpenAI ont démontré des capacités impressionnantes dans des tâches telles que la génération de texte, la traduction, les questions-réponses et l’analyse des sentiments.

Le NLP est appliqué dans divers domaines, notamment l’assistance à la clientèle, les assistants virtuels et la génération de contenu.

Au terme de cette captivante chronologie de l’intelligence artificielle, nous nous émerveillons de l’incroyable chemin parcouru. Depuis ses humbles débuts jusqu’à aujourd’hui, l’IA a évolué, s’est transformée et a remis en question nos perceptions.

Tout au long de l’histoire de l’intelligence artificielle, nous sommes témoins des rêves des visionnaires qui ont osé imaginer des machines capables de penser comme des humains. Nous avons admiré le travail de pionnier d’esprits brillants qui ont jeté les bases de ce domaine extraordinaire. Nous avons vécu les hauts et les bas, les revers et les triomphes qui ont façonné la trajectoire de l’IA.

Aujourd’hui, l’IA témoigne de l’ingéniosité et de la curiosité humaines. Elle fait désormais partie intégrante de nos vies, révolutionne les industries, stimule l’innovation et ouvre la voie à des possibilités infinies.

Mais l’histoire de l’intelligence artificielle ne s’arrête pas là. Elle est porteuse d’un sentiment d’anticipation, comme si elle chuchotait les merveilles qui nous attendent dans le futur. Alors que nous avançons en terrain inconnu, nous nous embarquons pour un voyage de découverte, où le potentiel de l’IA ne connaît pas de limites. Avec le contenu de Dataeconomy.