INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA)
Carte mentale
Élargissez votre recherche dans Universalis
Enfant terrible de l’informatique, l’intelligence artificielle est apparue au milieu des années 1950, soit une dizaine d’années après la fabrication de l’ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), premier ordinateur entièrement électronique. À l’origine, elle se proposait de simuler les différentes facultés cognitives constitutives de l’intelligence, qu’elle soit humaine ou animale, sur des ordinateurs, en les programmant avec les techniques du traitement de l’information. Au cours du temps, l’intelligence artificielle a régulièrement défrayé la chronique. C’est surtout le cas depuis les années 2010 où, avec l’accroissement prodigieux de la capacité de stockage des processeurs, l’accélération inouïe de leur vitesse de calcul, la réduction de leur coût et leur miniaturisation, elle a pris une place croissante dans nos sociétés. Elle est ainsi devenue à la fois nécessaire, permettant de traiter les immenses quantités d’information produites, et déconcertante, en ce qu’elle modélise beaucoup de facultés cognitives humaines, au point que certains s’inquiètent et se demandent ce qui restera en propre à l’homme. De quoi est-elle capable et jusqu’où ira-t-elle ? Telles sont les questions que beaucoup se posent désormais. Pour y répondre, il convient d’abord de bien préciser les significations que recouvre cette notion d’intelligence artificielle.
Quelques jalons historiques
L’intelligence artificielle est d’abord une discipline scientifique qui a vu officiellement le jour en 1956, au Dartmouth College de Hanover, dans l’État du New Hampshire (États-Unis), lors d’une école d’été organisée par quatre chercheurs américains, John McCarthy (1927-2011), Marvin Minsky (1927-2016), Nathaniel Rochester (1919-2001) et Claude Shannon (1916-2001). Depuis, l'expression « intelligence artificielle », inventée par John McCarthy sans doute pour frapper les esprits, est devenue très populaire au point que plus personne ne l’ignore. Cette composante de l’informatique a pris de plus en plus d’ampleur au fil du temps. Il est vrai que les technologies qui en sont issues ont grandement contribué à changer le monde. À titre d’illustration, le World Wide Web (communément appelé Web), que l’on utilise tous quotidiennement, vient du couplage des réseaux de télécommunication et d’un modèle de mémoire, l’hypertexte, conçu avec des techniques d’intelligence artificielle et publié en 1965 lors d’une conférence sur cette dernière.
Quelques participants de l’école d’été de Dartmouth (États-Unis)
Prise en 1956, lors de l'école d'été du Dartmouth College de Hanover consacrée à l'intelligence artificielle, cette photographie en montre quelques participants dont les quatre organisateurs : Marvin Minsky (deuxième rang au centre), puis John McCarthy à sa gauche (en chemise blanche) et...
Crédits : Photo courtesy of the Minsky family
Définition et fondement de l’intelligence artificielle
Pour les promoteurs de cette école d’été de 1956, l’intelligence artificielle visait initialement à la simulation, sur des machines, de chacune des différentes facultés de l’intelligence, qu’il s’agisse de l’intelligence humaine, animale, végétale ou sociale. Cette discipline scientifique reposait sur la conjecture selon laquelle toutes les fonctions cognitives, en particulier l’apprentissage, le raisonnement, le calcul, la perception, la mémorisation, voire la découverte scientifique ou la créativité artistique, peuvent être décrites avec une précision telle qu’il serait possible de les reproduire sur des ordinateurs. Par la suite, et en dépit des progrès considérables qu’elle a enregistrés, l’étude de l’intelligence artificielle a toujours reposé sur la même conjecture que rien, jusqu’à présent, n’a permis ni de démentir ni de démontrer irréfutablement.
Apposée sur un des bâtiments de l'université de Dartmouth, cette plaque rend hommage aux quatre pères fondateurs de « l'intelligence artificielle » qui organisèrent, en 1956, une école d'été où fut, pour la première fois, utilisée cette expression. Elle mentionne la conjecture...
Crédits : Joseph Mehling/ Courtesy of Dartmouth College Library
Quoi que l’on en pense, les indéniables succès que l’intelligence artificielle a remportés en montrent la fécondité. Pour s’en convaincre, rappelons que l’on regroupe souvent les fonctions cognitives en cinq grandes catégories :
– la perception, c’est-à-dire le passage de la sensation, par exemple de l’information visuelle ou sonore, à une représentation en mémoire ;
– la représentation des connaissances, c’est-à-dire l’organisation des informations en mémoire, et l’apprentissage, autrement dit la construction de nouvelles connaissances à partir des informations stockées en mémoire ;
– le raisonnement, vu comme un calcul sur les connaissances représentées en mémoire ;
– les facultés de communication et d’expression, à savoir l’échange et le dialogue ;
– les facultés dites exécutives de mise en œuvre des décisions.
Même si l’intelligence artificielle n’épuise pas encore, et n’épuisera peut-être jamais, l’ensemble [...]
1
2
3
4
5
…
pour nos abonnés,
l’article se compose de 8 pages
Écrit par :
- Jean-Gabriel GANASCIA : professeur des Universités, université Pierre-et-Marie-Curie
Classification
Autres références
« INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) » est également traité dans :
ANDERSON JOHN ROBERT (1947- )
John Robert Anderson est né à Vancouver (Canada) en 1947. Après des études à l’université de la Colombie-Britannique, il obtient son Ph.D. en 1972 à l’université Stanford, sous la direction de G. Bower. D’abord professeur de psychologie à Yale de 1973 à 1977, il rejoint en 1978 l’université Carnegie-Mellon à Pittsburgh. John Anderson cherche à élaborer une théorie unifiée de la cognition expliqua […] Lire la suite
APPRENTISSAGE, psychologie
Dans le chapitre « Depuis les années 1990 » : […] Alors que, dans les années 1970-80, la psychologie cognitive a accordé plus d’attention à l’étude de la mémoire qu’à celle de l’apprentissage, l’évolution des connaissances à partir de la fin des années 1980 a conduit à une fusion des concepts et des théories de ces deux champs. En effet, les théories récentes qui cherchent à rendre compte des processus d’apprentissage s’appuient sur les conceptio […] Lire la suite
APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING
Apprentissage profond, deep learning en anglais, ou encore « rétropropagation de gradient »… ces termes, quasi synonymes, désignent des techniques d’apprentissage machine ( machine learning ), une sous-branche de l’intelligence artificielle qui vise à construire automatiquement des connaissances à partir de grandes quantités d’information. Les succès qu’enregistrent ces techniques leur confère […] Lire la suite
AUTOMATISATION
Dans le chapitre « Systèmes industriels d'intelligence artificielle et systèmes experts » : […] L'intelligence artificielle s'adresse à toutes les activités cognitives, comme la compréhension du langage naturel, l'analyse d'images, la reconnaissance des formes, ainsi qu'à certains problèmes qui, comme ceux de la mise au point d'emplois du temps, les choix d'un itinéraire, ont une solution théorique combinatoire, mais sont résolus de façon plus directe et intelligente par tout expert humain. […] Lire la suite
AUTO-ORGANISATION
Dans le chapitre « Auto-organisation au sens faible » : […] Des exemples d'auto-organisation au sens faible sont fournis par la plupart des applications du calcul par réseaux neuronaux aux techniques d' intelligence artificielle destinées à fabriquer des machines à apprendre et à mémoire distributive (cf. F. Fogelman-Soulié, 1991 ; T. Kohonen). Ce calcul est effectué en parallèle par un grand nombre d'unités, dites neurones formels, qui effectuent chacun […] Lire la suite
BIG DATA
Dans le chapitre « Véracité » : […] La variété des formats de données et les divers lieux où s’effectue la collecte font que les informations peuvent être entachées d’erreurs, introduites volontairement ou non. Les données non structurées issues des réseaux sociaux privés, de capteurs situés dans des endroits inaccessibles ou de sites Internet douteux ne doivent ainsi pas être prises avec la même objectivité que des informations rec […] Lire la suite
COBOL (common business oriented language)
Langage de programmation de haut niveau spécialement conçu pour des applications commerciales et des applications de gestion. Cobol autorise le traitement des gros fichiers sur supports séquentiels ou sélectifs à l'aide d'un vocabulaire et d'une syntaxe censés rappeler l'anglais courant. Cobol fut développé en 1959 au sein d'un comité de la Codasyl (Conference on data systems language) par un effo […] Lire la suite
COGNITIVES SCIENCES
Dans le chapitre « Intelligence artificielle, robotique, vision artificielle » : […] Tout en étant dès l'origine, on l'a vu, l'une des composantes majeures du projet des sciences cognitives, l'intelligence artificielle consiste aujourd'hui en grande partie en une collection d'applications de ces sciences – dans chacune des quatre grandes aires (perception, raisonnement, langage, action), les recherches fondamentales sur l'homme ont leur pendant en intelligence artificielle. Il ar […] Lire la suite
DEEP BLUE, superordinateur
Dans le chapitre « Le défi de l’intelligence artificielle » : […] Dès les débuts de l’informatique, des chercheurs comme Alan Turing (1912-1954) ont envisagé la possibilité pour un ordinateur de jouer aux échecs, comme test d’intelligence de la machine. Dans les années 1950, la mise au point d’une méthode mathématique améliorant l’algorithme minimax de recherche du meilleur coup a constitué un progrès. En 1962 ont été présentés, au Massachusetts Institute of Te […] Lire la suite
ÉCONOMIE CIRCULAIRE
Dans le chapitre « La tension entre exigence de sobriété et recherche de nouveaux gisements de valeur » : […] Selon le philosophe Dominique Bourg, la visée de l’économie circulaire est « la préservation de la biosphère afin d’en maintenir la viabilité, pour l’espèce humaine au premier chef ». Ce principe de conservation et de restauration du capital naturel implique, soit de minimiser l’extraction de ressources naturelles difficilement ou non renouvelables (dans le cadre d’une soutenabilité dite « faible […] Lire la suite
Voir aussi
- ALGORITHME
- APPRENTISSAGE informatique et robotique
- COGNITIVISME
- COMPRÉHENSION psycholinguistique
- CONNEXIONNISME
- CYBERNÉTIQUE
- ÉMOTION
- MACROMOLÉCULES BIOLOGIQUES
- HISTOIRE DES MATHÉMATIQUES
- MÉLANOME
- MÉMOIRE psychologie
- NEURONE ou CELLULE NERVEUSE
- NEUROSCIENCES
- PAROLE
- PERCEPTION robotique
- PHILAE sonde spatiale
- PROGRAMME informatique
- REPRÉSENTATION & CONNAISSANCE
- HISTOIRE DES SCIENCES XXe et début du XXIe s.
- JOHN ROGERS SEARLE
Pour citer l’article
Jean-Gabriel GANASCIA, « INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) », Encyclopædia Universalis [en ligne], consulté le 13 août 2022. URL : https://www.universalis.fr/encyclopedie/intelligence-artificielle-ia/