Pôle Risques et Modélisation
L’intelligence artificielle se trouve actuellement à un stade crucial de son développement. Elle dépasse les laboratoires et les professionnels pour devenir un pilier majeur de notre société. En effet, à travers des interfaces utilisateurs pédagogiques, l’intelligence artificielle a réussi à s’imposer dans la vie quotidienne de nouveaux utilisateurs : étudiants, écrivains, éditeurs… et toute personne ayant besoin de rédiger un texte ou effectuer une recherche rapide. Le consensus omniprésent est que l’intelligence artificielle est à l’aube d’une révolution de nos méthodes d’apprentissage, de communication, d’interaction avec le monde… et de réflexion.
Mais vous-êtes–vous déjà posé la question : D’où vient l’intelligence artificielle ? qui l’a inventé et dans quel but ?
Pour cela, il faut remonter aux années 1950 aux états unis.
Les précurseurs théoriques :
En 1956, une conférence historique a eu lieu au Dartmouth et qui a réuni plusieurs chercheurs, est considérée comme le point de départ officiel de l’intelligence artificielle. Deux figures principales sont à retenir :
- Alan Turing: il s’agit d’un brillant mathématicien britannique, notamment connu grâce au « test de Turing » qui se présente sous-forme d’un jeu ou des questions sont posés à un homme. Cet homme est ensuite remplacé par une machine qui répond aux mêmes questions. A la fin la performance de l’interaction entre l’humain et la machine est comparée dans ce jeu d’imitation afin de décrire le niveau de cette intelligence artificielle. -> Bien qu’il soit critiqué pour sa simplicité et ses limitations, ce test a été un point de départ important pour l’intelligence artificielle
- Alan Turing reste le premier à avoir suggéré qu’une machine pouvait «penser »
- Evolution du PCNB
- John Maccarthy est un informaticien américain. Il est à l’origine de l’appellation «Intelligence Artificelle » qu’il a introduite durant la conférence et a participé à sa promotion. Il a notamment développé le langage LISP (List Procession), la plus ancienne famille de langage de programmation et qui deviendra par la suite un langage important pour l’IA. LISP est encore utilisé aujourd’hui sur certaines applications spécifiques.
Il a également contribué aux idées initiales de réseaux neuronaux artificiels cherchant à reproduire le mécanisme de traitement de l’information dans le cerveau humain
Evolutions initiales :
Durant la même période, Marvin Minsky et Dean Edmonds, deux étudiants de l’université d’Harvard créent Snarc, ce qui signifie Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator. Il s’agit d’un dispositif expérimental conçu pour simuler un réseau de neurones (40 approximativement) et pour explorer les mécanismes dont ces réseaux pourraient apprendre et résoudre des problèmes. L’idée derrière ce projet était de créer un ordinateur qui peut apprendre et prendre des décisions comme un être humain
EN, 1955 Allen Newell, Herbert A.Simon et J.C. Shaw invente the Logic Theorist, un programme informatique conçu pour résoudre des problèmes mathématiques en utilisant des règles préétablies. Sa particularité est que « The Logic Theorist » apprend de ses expériences pour devenir meillerur, ce qui démontre des capacités de raisonnement automatique et donc de « penser » et résoudre des problèmes logiques de manière similaire à un être humain.
Des hauts et des bas :
L’intelligence artificielle connait un engouement important lors des deux décennies suivantes. L’idée de pouvoir reproduire les processus de la pensée humaine fascine, et plusieurs chercheurs de la conférence de Dartmouth ont entreprennent des projets ambitieux sur le sujet. Ils établirent les bases de la discipline telles que la résolution de problèmes, la logique symbolique, la reconnaissance de formes et l’apprentissage automatique.
Cette étape a également été caractérisée par l’investissement financier et l’intérêt des gouvernements et de l’industrie pour l’IA, ce qui a créé un enthousiasme quant aux possibilités offertes par cette nouvelle frontière technologique.
Cependant, malgré quelques progrès notables, les objectifs s’avéreront trop ambitieux. Les systèmes conçus étaient souvent limités par la capacité de calcul et de la performance des algorithmes. En conséquence, cette période de grand optimisme a été suivie par une phase de désillusion qu’on appelle l’hiver de l’IA caractérisé par un scepticisme croissant quant à la faisabilité réelle des objectifs ambitieux de l’IA.
La renaissance de l’IA :
Il faudra attendre les années 1980-1990 pour l’hiver de l’IA prenne fin. Plusieurs développement technologiques clés viennent répondre aux limites de l’IA et contribuent aux progrès significatifs dans ce domaine. En voici quelques exemples :
- La capacité de calcul accrue,
- Les avancés des architectures informatiques,
- La capacité de stockage de données,
- Des algorithmes beaucoup plus performants
- L’émergence de nouvelles approches telles que les développements des réseaux neuronaux profonds (deep learning): qui a été décisive.
La capacité de l’intelligence artificielle à traiter des grandes quantités de données complexes propulse les avancées de l’intelligence Artificielle à des niveaux sans précédents. De nouvelles collaborations entre les gouvernements, l’industrie et la recherche académique a remis sur la page un enthousiasme omniprésent pour l’IA ; cette fois-ci avec un intérêt du grand public.
Conclusion :
Aujourd’hui l’Intelligence Artificielle change notre manière d’aborder la technologie. Les avancés sont si rapides que l’être humain moyen peut de retrouver dépassé par ces évolutions et doit faire preuve d’une grande capacité d’adaptation. Toutefois les défis éthiques et la responsabilité demeurent. Une réglementation rigoureuse devient cruciale pour garantir la protection des individus :
L’Intelligence artificielle façonne notre monde ; la manière dont nous la développons et l’utilisons déterminera son impact futur.
