Intelligence artificielle " IA "

L’IA est un concept apparu en 1956, mais sa généalogie remonte aux premiers travaux sur les réseaux de neurones formels, dans les années 1940. Ceux-ci avaient déjà pour ambition de reproduire les fonctions cognitives du cerveau humain, grâce aux progrès réalisés en informatique. Le concept d’IA s’appuie sur plusieurs disciplines portant sur le traitement du langage naturel, le raisonnement logique, les sciences cognitives etc.

L’un des principes clés de l’IA est l’apprentissage à partir de données collectées grâce à différentes plateformes et dispositifs informatiques. La collecte de plus en plus massive des données (en lien avec le « big data ») couplée à l’incroyable augmentation des capacités de calcul (la fameuse loi de Moore) et aux avancées en matière d’algorithmique explique les progrès réalisés par l’AI ces dernières années. On ne peut donc pas dissocier l’IA des avancées réalisées dans les techniques d’apprentissage machine et notamment en deep et machine learning.

Par ailleurs, il faut éviter la tentation simpliste de présenter les technologies développées à partir de l’IA comme permettant uniquement un traitement automatisé des tâches répétitives et fastidieuses. L’IA est en effet capable d’actions complexes, comme la conduite de véhicules autonomes. Mais il ne faut pas non plus imaginer que l’IA pourrait évoluer en une machine intelligente, qui prendrait son autonomie vis-à-vis de son créateur-programmeur. En tout cas pour l’instant. En effet, l’IA est la résultante d’une architecture logicielle (type de réseaux de neurones, nombre de couches, méthodes d’apprentissage, etc.) issue d’une logique humaine.

Il reste un énorme fossé à combler avant d’arriver à une IA « forte », qui serait comparable à une intelligence humaine, notamment sur le plan de la capacité à comprendre des contextes d’interactions entre des individus et/ou avec des objets.