Évolution de l’IA : Différence entre versions
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− | Côté culture, c’est en 1968 sort le film “”2001”, l’odyssée de l’espace de Stanley Kubrick” : une IA est l’un des personnages principaux. Cette œuvre prouve que le public s’intéresse de plus en plus aux découvertes scientifiques et technologiques du futur. | + | Côté culture, c’est en 1968 sort le film “”2001”, l’odyssée de l’espace de Stanley Kubrick” : une IA est l’un des personnages principaux. Cette œuvre prouve que le public s’intéresse de plus en plus aux découvertes scientifiques et technologiques du futur. |
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Dans les faits, côté sciences, les prémices des IA actuelles sont posées à partir de 1965 où le MIT et l’université de Stanford exploitent l’IA dans le cadre de la santé et de la recherche en chimie moléculaire. Les logiciels IA étaient surtout utilisés pour reproduire la logique humaine et exploiter des données. | Dans les faits, côté sciences, les prémices des IA actuelles sont posées à partir de 1965 où le MIT et l’université de Stanford exploitent l’IA dans le cadre de la santé et de la recherche en chimie moléculaire. Les logiciels IA étaient surtout utilisés pour reproduire la logique humaine et exploiter des données. | ||
Au cours des années 1990, l'intelligence artificielle connaît un ralentissement relatif de son développement. Malgré des avancées prometteuses, le domaine est confronté à des défis techniques imprévus et à des attentes souvent exagérées nécessitant trop de ressources.. Cette période de désillusion met en lumière la complexité des problèmes à résoudre pour parvenir à créer une véritable intelligence artificielle, et souligne la nécessité d'une approche plus réaliste et pragmatique dans le domaine. Le développement des IA est surtout stoppé car les recherches sont focalisées sur le développement de l’ordinateur domestique. | Au cours des années 1990, l'intelligence artificielle connaît un ralentissement relatif de son développement. Malgré des avancées prometteuses, le domaine est confronté à des défis techniques imprévus et à des attentes souvent exagérées nécessitant trop de ressources.. Cette période de désillusion met en lumière la complexité des problèmes à résoudre pour parvenir à créer une véritable intelligence artificielle, et souligne la nécessité d'une approche plus réaliste et pragmatique dans le domaine. Le développement des IA est surtout stoppé car les recherches sont focalisées sur le développement de l’ordinateur domestique. |
Version du 9 avril 2024 à 14:37
Sommaire
- 1 Publication du "Test de Turing" (1950)
- 2 Émergence des systèmes experts (1980)
- 3 Ralentissement relatif dans les années 1990
- 4 Renaissance de l'IA : apprentissage automatique et réseaux de neurones (années 2000)
- 5 Révolution de l'apprentissage profond (deep learning) dans les années 2010
- 6 Omniprésence de l'IA dans les années 2020 et au-delà
Publication du "Test de Turing" (1950)
En 1950, Alan Turing publie le “Test” de Turing", une proposition révolutionnaire pour évaluer l'intelligence artificielle. Présenté dans son article intitulé "Computing Machinery and Intelligence", ce test vise à évaluer la capacité d'une machine à penser de manière indiscernable d'un être humain. Le principe est simple : un interlocuteur doit dialoguer à l'aveugle avec une machine et un être humain, via des échanges écrits. Si l'interlocuteur ne parvient pas à distinguer la machine de l'humain, ou s'il se trompe dans son identification, la machine est considérée comme ayant réussi le test. Cependant le test de turing à des défauts, notamment dans le fait que le test peut être plus ou moins difficile pour l’IA si l'humain est interrogé et un spécialiste du sujet ou non. De plus, les contraintes de temps dans le cadre du test facilitent la tâche à l’IA, il est beaucoup plus simple de jouer à l'humain pendant 15 minutes que pendant des heures.
Émergence des systèmes experts (1980)
Dans les années 1980, l'intelligence artificielle prend un virage significatif avec l'émergence des premiers systèmes experts conçus pour simuler le savoir-faire d'un spécialiste, dans un domaine précis et bien délimité, grâce à l'exploitation d'un certain nombre de connaissances fournies et d’approches de raisonnement symbolique. C'est -à -dire que cela repose sur des raisonnements logiques et formels. Ces systèmes permettent aux ordinateurs de manipuler des connaissances et de résoudre des problèmes complexes dans des domaines spécifiques.Grâce à des algorithmes, l'IA découvre des informations dans les données et se modifie à mesure qu'elle ingère de nouvelles données, en général elle a tendance à évoluer seule. Finalement les systèmes marquent ainsi une avancée majeure dans le développement de l'IA, ouvrant de nouvelles perspectives quant à la modélisation et à la résolution de problèmes à l'aide de règles logiques.
Ralentissement relatif dans les années 1990
Côté culture, c’est en 1968 sort le film “”2001”, l’odyssée de l’espace de Stanley Kubrick” : une IA est l’un des personnages principaux. Cette œuvre prouve que le public s’intéresse de plus en plus aux découvertes scientifiques et technologiques du futur.
Dans les faits, côté sciences, les prémices des IA actuelles sont posées à partir de 1965 où le MIT et l’université de Stanford exploitent l’IA dans le cadre de la santé et de la recherche en chimie moléculaire. Les logiciels IA étaient surtout utilisés pour reproduire la logique humaine et exploiter des données. Au cours des années 1990, l'intelligence artificielle connaît un ralentissement relatif de son développement. Malgré des avancées prometteuses, le domaine est confronté à des défis techniques imprévus et à des attentes souvent exagérées nécessitant trop de ressources.. Cette période de désillusion met en lumière la complexité des problèmes à résoudre pour parvenir à créer une véritable intelligence artificielle, et souligne la nécessité d'une approche plus réaliste et pragmatique dans le domaine. Le développement des IA est surtout stoppé car les recherches sont focalisées sur le développement de l’ordinateur domestique. Cependant, l’histoire de l’IA est marquée par un évènement majeur qui est la victoire du système “IBM Deep Blue”, un logiciel basé sur le deep learning, qui a battu le champion mondial d’échecs Garry Kasparov. La réussite n’est cependant pas convaincante car le processeur utilisé était simple et utilisait seulement des fonctionnalités limitées, bien loin de ce qui est connu actuellement.
Renaissance de l'IA : apprentissage automatique et réseaux de neurones (années 2000)
Dans les années 2000, l'intelligence artificielle renaît grâce à l'émergence de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones artificiels, autrement dit des compétences humaines améliorées. Ces nouvelles méthodes permettent aux machines d'apprendre à partir de données et de développer des capacités de reconnaissance de motifs et de résolution de problèmes plus difficiles. Cette évolution ouvre la voie à de nouvelles applications et possibilités dans divers domaines, on retiendra notamment la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’image ou encore la traduction automatique. (marquant une avancée significative dans le monde de l'Intelligence Artificiel). Ces nouvelles fonctionnalités qui font maintenant partie intégrante d’internet marquent une avancée significative pour le monde d’internet mais surtout pour l’intelligence artificielle qui devient à présent une réalité.
Révolution de l'apprentissage profond (deep learning) dans les années 2010
Les années 2010 sont marquées par une révolution dans le domaine de l'intelligence artificielle avec l'avènement de l'apprentissage profond. Cette technique permet aux machines d'accomplir des tâches autrefois réservées à l'intelligence humaine, comme la reconnaissance d'images et la compréhension du langage naturel, autrement dit l’IA mène enfin le rôle pour lequel elle a été créée, remplacer des tâches humaines. L'apprentissage profond propulse l'IA au cœur de nombreuses industries dans l'exécution, planification ou encore calcul des tâches et transforme ainsi la manière dont nous interagissons avec la technologie au quotidien. Ce qui permet d’ouvrir la voie à un large panel de nouvelles applications et de progrès technologiques innovants .
Omniprésence de l'IA dans les années 2020 et au-delà
Dans les années 2020, l'intelligence artificielle a gagné une place de plus en plus importante dans notre quotidien, s'immisçant dans divers aspects de nos vies, tels que les assistants personnels sur nos appareils mobiles ou les suggestions de contenus sur les plateformes de streaming comme Netflix.
De plus, cette année est marquée par l’arrivée de l’IA géante GPT-3, créée par le laboratoire de recherche OpenAI. C’est un outil de génération de texte écrivant des productions quasi impossibles à distinguer d’un article écrit par un humain. Dans les années 2022, c’est un logiciel IA générateur d’images qui est publié, Mid Journey, du laboratoire de recherche indépendant éponyme. L’IA est aussi sérieusement utilisée en médecine, où l’apprentissage automatique est utilisé pour diagnostiquer les acouphènes à partir de scintigraphies cérébrales. Tout ceci montre bien une évolution accrue des outils IA dans divers domaines.
Cette évolution est aussi marquée par un fort investissement d’acteurs de plus en plus gros. Certes, il existe encore des laboratoires indépendants dédiés à l’intelligence artificielle, mais le fait que d’énormes groupes, acteurs majeurs comme Microsoft, Facebook ou Apple s’y intéressent signifie que de sérieuses ressources sont déployées pour gagner la course à l’IA.
Cependant, cette expansion soulève également des questions relatives à des domaines sensibles tels que la protection de la vie privée et les implications sur l'emploi. Par ailleurs, elle suscite des interrogations quant aux enjeux de confidentialité et aux répercussions socio-économiques qui en découlent. Ainsi, il est primordial d'engager un débat approfondi afin de mieux appréhender les implications de cette technologie sur notre société.