L’histoire de l’intelligence artificielle

C’est depuis 1956 que les termes d’ « intelligence artificielle » se sont répandus bien que le concept se soit fait connaître après l’augmentation des volumes de données, des algorithmes de plus en plus complexifiés et des progrès en ce qui concerne la puissance de traitement et de stockage.

Dans les années 1950, les premières recherches en intelligence artificielle concernaient des thèmes tels que la résolution de problèmes et les méthodes symboliques. Puis dans la décennie suivante, le ministère américain de la Défense jeta son intérêt à ces travaux et a fait démarrer l’entraînement d’ordinateurs dans le but d’imiter un raisonnement humain basique. C’est ainsi que la Defense Advanced Research Projects Agency commença des projets de cartographie de rues dans les années 1970.

Dès 2003, elle a mis au point des assistants personnels intelligents, ce qui est bien antérieur à l’avènement des systèmes d’IA que nous connaissons de nos jours.

Ce sont ces recherches initiales qui ont conduit à l’automatisationExécution d’une tâche, dans sa totalité ou en partie, par une machine sans besoin de l’intervention humaine. et au raisonnement formel qui est désormais d’actualité dans les ordinateurs actuels. C’est surtout à l’intérieur des systèmes d’aide à la décision et de recherche intelligente, pensés afin de compléter et augmenter les compétences humaines que cette automatisationExécution d’une tâche, dans sa totalité ou en partie, par une machine sans besoin de l’intervention humaine. est appliquée.

Bien que l’idée qui circule est celle de présenter l’intelligence artificielle telle des robots similaires aux humains qui prennent le pouvoir, les avancées actuelles n’ont pas de quoi nous effrayer. Au contraire même, on peut dire que l’intelligence artificielle a évolué positivement et amène des avantages indéniables dans divers secteurs d’activité.

Les réseaux neuronaux font partie de la galaxie de l’IA. Les premiers travaux sur les réseaux neuronaux ont créé un engouement pour ce que l’on dénommait alors les «machines pensantes». Il s’agissait d’une image représentant des formes géométriques et une flèche entre machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par « apprentissage statistique ») par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. classique et moderne

Désormais, le machine learning se répand à une vitesse exponentielle. Intégré dans diverses technologies et logiciels, ce champ d’étude de l’IA se fonde sur des approches mathématiques et statistiques. Le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par « apprentissage statistique ») par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. a pour but de donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre grâce à des données. Ainsi, il va améliorer ses propres performances pour résoudre des tâches sans pour autant être au départ programmés pour cela. Plus largement, le machine learningIl s’agit de l’apprentissage automatique (parfois désigné par « apprentissage statistique ») par une machine (au sens large). Le terme désigne également l’implémentation de méthodes systématiques vouées à la résolution de processus complexes par le biais d’algorithmes. concerne la conception, l’analyse, l’optimisation, le développement et l’implémentation de telles méthodes.

Aujourd’hui le deep learning connaît aussi un immense succès. Il s’agit d’un ensemble de méthodes d’apprentissage automatique ayant pour objectif de modéliser par un grand niveau d’abstraction des données par l’entremise des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Et ces techniques ont donné lieu à des avancées monumentales dans les secteurs de l’analyse du signal sonore ou visuel et plus particulièrement en ce qui concerne la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, ainsi que le traitement automatisé du langage.

Désormais, bien que si elles respectent dans l’ensemble la définition dite de Minsky, certaines définitions de l’intelligence artificielle divergent sur des aspects importants. Cela concerne les définitions qui rapprochent l’IA d’un aspect humain de l’intelligence, et celles qui font un rapprochement à un modèle idéalisé d’intelligence et qui n’est pas nécessairement humaine. Ensuite, existent des définitions qui se concentrent sur l’IA ayant pour but d’avoir toutes les apparences de l’intelligence, et celles qui insistent sur le fonctionnement interne du système d’IA qui doit ressembler à celui humain en gardant sa rationalité.

Ainsi, l’intelligence artificielle correspond de nos jours à l’ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Subdivisée en des catégories diverses mais intrinsèquement liées, l’IA n’a pas fini de nous surprendre et d’innover en apportant de la nouveauté technologique dans notre quotidien.