Historique de l’IA
L’intelligence artificielle (IA) a profondément transformé le monde moderne, changeant notre manière de vivre et de travailler. Cet article explore l’histoire des IA en détail, en retraçant les principales étapes de leur évolution, des premières idées anciennes aux récentes avancées en apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning).
Les origines de l’IA
Les premières traces d’une pensée mécanique et de la création d’entités artificielles remontent à l’Antiquité. Les mythes grecs et romains parlent de créatures artificielles créées par les dieux ou des artisans humains telles que Talos ou bien le Golem
au Moyen Age: avec des mécanismes comme les automates, conçus pour simuler des mouvements humains ou animaux, l’idée de la création d’entités artificielles commence à prendre forme concrètement.
Premières Ébauches de Machines Pensantes
Des inventeurs comme Blaise Pascal et Charles Babbage ont conçu des machines capables de réaliser des calculs complexes, posant les bases du concept de calcul mécanique.
Alan Turing a proposé le concept de la machine universelle, capable de résoudre tout problème qu’on peut exprimer par des algorithmes, ouvrant ainsi la voie aux ordinateurs modernes.
Naissance du Concept d’IA
En 1950, Turing propose le fameux test qui consiste à déterminer si une machine peut se faire passer pour un humain lors d’une conversation.
John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon organisent cette conférence fondatrice, où le terme « intelligence artificielle » est utilisé pour la première fois.
Les premiers programmes capables de simuler des raisonnements humains, tels que Logic Theorist (1955) et General Problem Solver (1957), montrent le potentiel des ordinateurs pour l’IA.
Une Période de disette
Les premières attentes élevées conduisent à un désengagement financier en raison des limitations techniques, ralentissant la recherche
Les limitations en matière de compréhension du langage naturel et la difficulté à appliquer les programmes aux problèmes du monde réel entraînent un repli.
Renaissance de l’IA (1990-2000)
L’augmentation de la puissance de calcul et la disponibilité croissante des données permettent à l’IA de progresser.
Les systèmes experts commencent à offrir des solutions spécialisées dans divers domaines, du diagnostic médical à la finance
L’Ere moderne de l’IA
L’émergence de l’apprentissage automatique (machine learning) et de l’apprentissage profond (deep learning) révolutionne l’IA, avec des applications allant de la reconnaissance faciale aux voitures autonomes
La collecte et l’analyse massives de données permettent aux algorithmes d’apprentissage automatique de s’améliorer continuellement.