L’Intelligence Artificielle (IA) est aujourd’hui au cœur de notre existence et offre une expérience unique basée sur la résolution de problématiques diverses par la logique. On compare également le comportement des machines à celui de véritables humains. Mais qu’est-ce que l’intelligence artificielle exactement ? Quand est-ce apparu pour la première fois ? Quelle est son histoire depuis sa création ? Cet article se propose d’explorer la genèse et l'évolution de ce domaine fascinant.
Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?
L’intelligence artificielle, aussi appelée intelligence informatique, vise à imiter le comportement du cerveau lors de la prise de décisions. L'IA correspond à un ensemble de logiciels ou d'objets connectés reproduisant le raisonnement humain à travers des tâches itératives, automatisées. L’intelligence artificielle va s’adapter aux informations qu’elle reçoit pour répondre à la demande reçue.L’intelligence artificielle va être liée à la capacité de réflexion et d’apprentissage : à travers les années, l’humain a mis au point des objets capables d’apprendre grâce aux données récoltées durant le processus IA.
Les différents types d'IA
On considère aujourd’hui trois typologies d’intelligence artificielle :
- Intelligence artificielle étroite (IA faible) : N’ayant que peu de capacité, les objets, les logiciels configurés ne peuvent accomplir qu’une seule tâche unique, que ce soit la conduite d’une voiture, la reconnaissance faciale ou vocale ou encore la recherche sur Internet. Même si cette intelligence artificielle est très performante, elle n’est limitée qu’à un seul champ d’action.
- Intelligence artificielle générale (IA forte ou profonde) : Ce type d’IA va concurrencer le cerveau humain dans ses réflexions et ses connaissances. Ce type d’IA serait capable de comprendre, de penser, d’agir avec une certaine prise d’initiatives pour résoudre des problèmes. Ce logiciel serait donc doté d’émotions et de raisonnements complexes, ainsi que des croyances et des pensées uniques. À ce jour, les chercheurs et les scientifiques n’ont pas encore réussi à mettre au point l’IA profonde.
- Superintelligence artificielle : Va au-delà de l’imitation et la compréhension de l’humain, cette étape du développement de l’intelligence artificielle à son plus haut niveau, souvent abordée par des experts et chercheurs, correspond à l’utopie selon laquelle le réseau de neurones artificiel serait conscient de lui-même et ses capacités dépasseraient celles de l’humain.
Les prémices de l'IA : Des idées anciennes aux premières réalisations
Depuis l’Antiquité, les humains rêvent de créer des machines pensantes. Le folklore et les tentatives de fabrication d’appareils programmables au cours de l’histoire reflètent cette ambition de longue date. Les fictions regorgent d’exemples de possibilités offertes par les machines intelligentes, dépeignant leurs avantages et leurs dangers.
La première fois que l’on entend parler de l’intelligence artificielle remonte aux années 50. On doit alors ce nouveau terme à Alan Turing, grand mathématicien. En 1950, il publie un article intitulé « Computing Machinery and Intelligence » dans lequel il évoque son intention de donner aux machines la capacité d’intelligence. C’est de là qu’est né le concept du test de Turing, qui permet alors d’identifier la capacité d’une machine à tenir une conversation humaine, plus ou moins parfaite.
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En 1947, près de trente ans avant la commercialisation du premier ordinateur, le mathématicien de génie Alan Turing prononça à Londres une conférence publique à l’occasion de laquelle il exposa ce qui fut plus tard considéré comme la première définition de l’intelligence artificielle : « Ce que nous voulons est une machine capable d’apprendre à partir de l’expérience […]. La possibilité donnée à une machine de modifier ses propres instructions est le mécanisme à la base de [cet apprentissage]. » Dès 1948, Turing énumère et réfute les raisons pour lesquels ses contemporains doutent de la possibilité d’une machine intelligente.
Les pionniers et les premières réalisations (1940-1960)
C’est entre les années 1940 et les années 1960 que l’intelligence artificielle et ses développements techniques voient le jour. L’accélération a été donnée après la seconde guerre mondiale et, à ce moment-là, un coup de projecteur va être mené sur l’IA. Les premiers objectifs de cette technologie étaient basés sur la possibilité d’automatiser des commandes grâce à l'électronique avec un premier modèle mathématique informatique. Il faudra attendre l’année 1943 pour voir apparaître un premier réseau de neurones artificiel par Warren McCulloch et Walter Pitts. Le premier concept d’intelligence artificielle est mis au monde. Ce sont ensuite les années 1950 qui prennent le relais sur la création de l’IA telle qu’elle va se développer à travers les années. Durant cette décennie, de nombreux ingénieurs ont travaillé sur ce projet.
- 1936 : Alan Turing (1912-1954) en 1936 à l’Université de Princeton.
- 1943 : Warren S. McCulloch et Walter Pitts publient « A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity » dans le Bulletin of Mathematical Biophysics. L’article pose les bases de l’idée selon laquelle le cerveau peut être compris comme un système informatique, et il introduit le concept de réseaux neuronaux artificiels, désormais une technologie clé dans l’IA moderne.
- 1950 : L’article emblématique du mathématicien britannique Alan Turing, « Computing Machinery and Intelligence », est publié dans Mind.
- 1951 : Marvin Minsky et Dean Edmunds construisent le premier réseau de neurones artificiels. Le SNARC est conçu pour simuler le comportement d’un rat parcourant un labyrinthe.
- 1952 : La machine sait jouer aux échecs, grâce au premier logiciel informatique créé par Arthur Samuel.
- 1956 : L’intelligence artificielle est une discipline scientifique qui a vu officiellement le jour en 1956, à Dartmouth College, Hanover (New Hampshire, États-Unis). John McCarthy développe le langage de programmation Lisp (LiST Processing).Arthur Samuel est le pionnier du concept de machine learning. Il développe un programme informatique capable d’améliorer sa performance au jeu de dames au fil du temps. Oliver Selfridge publie son article « Pandemonium: A paradigm for learning ». John McCarthy introduit le concept d’Advice Taker dans son article « Programs with Common Sense ».
Mais c’est en 1956 que l’intelligence artificielle s’impose comme un véritable domaine scientifique à travers le monde. De cet atelier de travail sur les machines pensantes, une expression émerge, celle de l’un de ces chercheurs, John McCarthy, qui parle pour la première fois d’intelligence artificielle. Ce terme s’est imposé tout de suite, raconte Pierre Mounier-Kuhn. Il était suffisamment frappant, paradoxal et ambigu pour plaire à beaucoup de gens. Il décrivait bien les projets de ces experts, cela parlait au public, et cela permettait de formuler tout un tas de promesses et ainsi d’attirer des crédits. Trois ans après le séminaire de Dartmouth, les deux pères de l'intelligence artificielle, McCarthy et Minsky, fondent le laboratoire d’intelligence artificielle du Massachusetts Institute of Technology (MIT). Le mouvement gagne peu à peu la Grande-Bretagne et la France, et les autres pays où l’on commence à utiliser les ordinateurs.
Les "Hivers de l'IA" et la renaissance (1970-2010)
Très vite, l’intelligence artificielle demeure un domaine réservé au Département de la Défense, aux Etats-Unis. Mais à l’aube des années 70 survient la période appelée « AI Winter » (l’hiver de l’intelligence artificielle). Cela signifie que ce concept perd de sa superbe. Les projets n’aboutissent pas, malgré des investissements très onéreux. Mais l’histoire de l’intelligence artificielle n’est pas linéaire. Son développement dépend en majorité des crédits qui lui sont alloués, des effets de mode et des fluctuations financières. Cela ne concerne pas uniquement des financements publics mais aussi de grosses entreprises. L’historien et d'autres spécialistes qualifient cela d'"hiver de l’intelligence artificielle".
Au milieu des années 1960, l’IA connaît son premier hiver. Les promesses de traductions automatiques en masse ne se concrétisent pas. Autre promesse non tenue : en 1958, deux chercheurs avaient promis un ordinateur capable de battre le champion du monde d’échecs, en moins de dix ans. En 1969, McCarthy et Minsky écrivent un livre commun : Perceptrons, "où ils montrent les limites de l’apprentissage machine (machine learning), ce qui va mettre un coup d’arrêt temporaire aux recherches dans ce domaine", explique Jean-Gabriel Ganascia, chercheur en intelligence artificielle au Laboratoire Informatique de Paris 6 Lip6, président du comité d’éthique du CNRS. Un nouvel hiver a lieu au milieu des années 1970.
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Dans les années 80, l’IA redore son blason. La loi de Moore, créée en 1965 par le docteur Gordon E. Moore, entoure l’évolution de la puissance de calcul des ordinateurs et la complexité des outils informatiques. C’est un événement attendu avec impatience. Ce n'est qu’à partir du début de 21e siècle que la puissance de calcul des ordinateurs, couplée à l’explosion de quantité de données numériques disponibles, a permis à l’approche connexionniste d’exprimer son plein potentiel.
Étapes marquantes des "hivers" et de la renaissance
- Années 1970 : Les promesses de l'IA ne se concrétisent pas, entraînant une réduction des financements et un ralentissement des progrès.
- Années 1980 : L'IA connaît une renaissance grâce aux systèmes experts et aux investissements renouvelés.
- 1997 : IBM, multinationale spécialisée dans les outils informatiques, lance le Deep Blue. Il s’agit d’un superordinateur de presque deux mètres de haut et de plus de 700 kilos, spécialisé dans le jeu d’échecs. Le premier match a lieu en 1996, à Philadelphie. Gary Kasparov remporte quatre des six parties. Le deuxième match a lieu en 1997 à New York.
- Années 2000 : L’IA est portée par une nouvelle vague, avec des ruptures majeures en 2011, notamment grâce à Google et aux moteurs de recherche.
L'essor de l'IA moderne (2010 à aujourd'hui)
Avec les progrès et les innovations technologiques multiples du XXIème siècle, l’intelligence artificielle s’est imposée comme un enjeu de société. Par la suite, Internet se démocratise au point que la majeure partie des foyers disposent désormais d’un ordinateur et d’une connexion à internet. La production en série des ordinateurs les rend alors plus accessibles financièrement. Il en existe de toutes sortes, de diverses capacités et performances. A partir des années 2010, le deep learning et le machine learning voient le jour.
Depuis le milieu des années 2010, les réseaux de neurones ont en effet démontré de nombreuses avancées spectaculaires que les spécialistes eux-mêmes n’avaient pas anticipées, en atteignant un niveau surhumain dans divers types de jeux (go, poker, jeux vidéo) et dans plusieurs domaines d’expertise spécifiques (radiologie, oncologie, reconnaissance de visages et d’émotions, analyse prédictive). Si la majorité des logiciels informatiques en fonctionnement reposent toujours sur une logique symbolique, les réseaux de neurones connaissent des progrès fulgurants et attirent à eux l’écrasante majorité des efforts de recherche et de développement.
Le deep learning et le machine learning: des avancées majeures
A partir des années 2010, le deep learning et le machine learning voient le jour. L'une des sous-catégories de l'IA s'appelle le Machine learning, un procédé qui permet aux ordinateurs de s’améliorer grâce à l’apprentissage. Dans cette sous-catégorie, se trouve le deep learning, l'apprentissage profond, qui est une "technologie d'apprentissage", basée sur des réseaux de neurones artificiels. Cette technique permet à un programme de reconnaître, entre autre, le contenu d'une image ou de comprendre le langage parlé. "Le deep learning, développe Pierre Mounier-Kuhn, c'est ce qui fait qu'une machine constate ses erreurs, apprend de ses erreurs et en tire des leçons pour améliorer ses performances. Cela demande un très haut niveau de précision." La dernière démonstration d'un deep learning abouti date de début 2016, quand le programme de Google, Deep Mind a permis à un ordinateur de battre pour la première fois un joueur professionnel de go (jeu inventé en Chine il y a plus de 3000 ans). Les chercheurs planchaient sur l'algorithme depuis des décennies.
Fin 2022, des millions d’humains découvrent avec fascination les systèmes d’IA obéissant à des instructions formulées en langage naturel : les réseaux de neurones dits « génératifs » pour leur faculté à produire du texte ou des images en réponse à une simple requête (pour plus de détail sur leur fonctionnement, lire : Intelligence artificielle : qui suis-je ?). Les grands modèles de langage (Large Language Models, LLM), en particulier, excellent par leur polyvalence et leur facilité d’usage.
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La démocratisation de l'IA avec ChatGPT et autres
La démocratisation de l'intelligence artificielle depuis les années 2020, c'est comme avoir permis à toute la population connectée à Internet un accès à ce qui était depuis toujours dans les mains de grandes entreprises et de scientifiques. Avant l'arrivée de ChatGPT, de nombreux outils avaient vu le jour avec une intelligence artificielle souvent limitée à des crédits et dont les résultats étaient toujours en cours de développement. Néanmoins, il était possible d'avoir accès à des IA en payant des abonnements ou des crédits, pour générer des contenus ou pour retoucher des photos sur les smartphones notamment.
En juin 2020, OpenAI a lancé GPT-3, un modèle de traitement du langage naturel, qui a démontré des capacités impressionnantes en matière de génération de texte, de traduction, de réponse aux questions. C'est en 2022 que ChatGPT révolutionne le milieu et rend l'IA accessible à tous, gratuite, avec une API ouverte pour permettre à tous les professionnels d'utiliser cette technologie. Même s'il a fallu attendre l'année 2023 pour voir le système s'améliorer, intégrer DALL-E dans sa version ChatGPT Plus avec la génération de visuels intégrée, ou encore la recherche sur Internet via Bing, l'évolution de la technologie en seulement quelques mois à complètement rebattu les cartes dans tous les domaines.
Les applications concrètes de l'IA
L'IA est présente dans notre quotidien. Elle est par exemple utilisée par les services de détection des fraudes des établissements financiers, pour la prévision des intentions d'achat et dans les interactions avec le support client en ligne. Nous pouvons citer :
- Détection des fraudes : Dans le secteur de la finance, l'intelligence artificielle est utilisée de deux manières. Les applications qui notent les demandes de crédit utilisent l'IA pour évaluer la solvabilité des consommateurs. Des moteurs d'IA plus avancés sont chargés de surveiller et de détecter en temps réel les paiements frauduleux réalisés par carte bancaire.
- Service client virtuel (SCV) : Les centres d'appel utilisent un SCV pour prédire les demandes de leurs clients et y répondre sans intervention humaine. La reconnaissance vocale et un simulateur de dialogue humain constituent le premier point d'interaction avec le service client. Les demandes plus complexes requièrent quant à elles une intervention humaine.
L'avenir de l'IA : Entre espoirs et inquiétudes
L’investissement dans l’intelligence artificielle est énorme. Emmanuel Macron vient de présenter un plan ambitieux pour lequel l'Etat consacrera 1,5 milliard d'euros d'ici la fin du quinquennat, avec la volonté d'attirer et de retenir les meilleurs chercheurs. La Chine a annoncé cette année un plan d’investissement public de 22 milliards de dollars d’ici 2020. La marge de manœuvre concernant le progrès dans l’IA est grande. Pour Pierre Mounier-Kuhn, "l’intelligence artificielle est un horizon qui recule sans arrêt au fur et à mesure que l’on progresse." La reconnaissance de visage, de la voix est désormais considérée comme acquis, et est intégrée dans tous les téléphones intelligents. Reste-t-il des promesses et des horizons à atteindre ? Il y a d’un côté les personnes qui développent des applications ayant un débouché commercial. D’autres sont des "poissons pilotes de l’IA, en se fixant des buts impossible à atteindre, détaille le chercheur, comme la conscience".
Pour certains pays, comme la Corée du nord par exemple, l’intelligence artificielle fait peur et doit avoir des limites. Les machines vont-elles surpasser voire éclipser l’intelligence humaine ? L’IA va-t-elle rendre nos cerveaux obsolètes ? Est-ce l’invention la plus dangereuse ou la plus prometteuse de l’Histoire ?
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