INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA)
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Applications de l’intelligence artificielle
Garry Kasparov et Deep Blue
Stan Honda/ AFP
Beaucoup de réalisations mettant à profit des techniques d’intelligence artificielle dépassent les facultés humaines. Ainsi, l’ordinateur Deep Blue a vaincu en 1997 le Russe Garry Kasparov, alors champion du monde en titre au jeu d’échecs. Depuis, d’autres machines l’ont emporté sur l’un des meilleurs joueurs de go au monde – le Sud-Coréen Lee Sedol (2016) – et sur d’excellents joueurs de poker (2017). Désormais, des ordinateurs démontrent ou aident à démontrer des théorèmes mathématiques et construisent automatiquement des connaissances à partir de masses immenses de données (big data) dont le volume se compte en téraoctets (1012 octets), voire en pétaoctets (1015 octets), avec des techniques dites d’apprentissage machine. Grâce à ces dernières, des automates reconnaissent la parole articulée et la transcrivent, comme les secrétaires dactylographes d’antan, et d’autres identifient avec précision des visages ou des empreintes digitales parmi des dizaines de millions et comprennent des textes écrits en langage naturel. Toujours grâce à ces techniques d’apprentissage machine, des voitures se conduisent seules, des machines diagnostiquent parfois mieux que des dermatologues des mélanomes à partir de photographies de grains de beauté prises par des téléphones portables, des robots font la guerre à la place des hommes et les chaînes de fabrication automatisées se multiplient dans les usines. À cela, il faut ajouter que certains scientifiques utilisent ces techniques d’apprentissage automatique pour déterminer la fonction de macromolécules biologiques, en particulier celle de protéines et de gènes, à partir de la séquence de leurs constituants, acides aminés pour les protéines, nucléotides pour les gènes. Plus généralement, toutes les sciences subissent une rupture épistémologique majeure avec les expérimentations dites in silico, parce qu’elles s’effectuent sur les données massives grâce à des processeurs puissants, et qu’elles s’opposent en cela aux expérimentations in vivo – sur le vivant – et surtout in vitro – dans des éprouvettes de verre.
Mentionnons enfin les applications encore peu explorées de l’intelligence artificielle dite générative parce qu’elle fabrique à volonté images et textes.
Ces applications de l’intelligence artificielle affectent presque tous les domaines d’activités, en particulier les secteurs de l’industrie, de la banque, des assurances, de la santé, de la défense, car de nombreuses tâches routinières sont désormais susceptibles d’être automatisées, ce qui transforme bien des métiers et en supprime certains.
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Écrit par
- Jean-Gabriel GANASCIA : professeur des Universités, faculté des sciences, Sorbonne université, Paris
Classification
Pour citer cet article
Jean-Gabriel GANASCIA. INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) [en ligne]. In Encyclopædia Universalis. Disponible sur : (consulté le )
Article mis en ligne le et modifié le 15/12/2023
Médias
Quelques participants de l’école d’été de Dartmouth (États-Unis)
Photo courtesy of the Minsky family
Cinquantième anniversaire de l’école d’été de Dartmouth marquant la naissance de l’Intelligence artificielle
Joseph Mehling/ Courtesy of Dartmouth College Library
Réseau de neurones formels
Encyclopædia Universalis France
Autres références
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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE
- Écrit par Jean-Gabriel GANASCIA
- 2 716 mots
- 2 médias
Le désir de fabriquer des machines capables de générer textes, images et sons, à l’instar d’artistes, remonte bien à avant le développement de l’intelligence artificielle (IA). À titre d’illustration, la Britannique Ada Lovelace (1815-1852) pressentait déjà qu’une machine pourrait,...
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AGHION PHILIPPE (1956- )
- Écrit par Olivier MARTY
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...monde académique, Aghion voit dans celle-ci une source d’efficacité, de profits et donc de développements favorables à l’emploi. À cet égard, il considère l’intelligence artificielle comme une technologie bienvenue que les acteurs économiques ont intérêt à favoriser. De son côté, l’État devrait veiller à... -
ANDERSON JOHN ROBERT (1947- )
- Écrit par Denis ALAMARGOT
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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...
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APPRENTISSAGE, psychologie
- Écrit par Daniel GAONAC'H et Jean-François LE NY
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- 2 médias
Ces recherches s’articulent maintenant avec celles qui, en intelligence artificielle, s’appuient sur l’exploitation d’un très grand nombre de données empiriques (big data) : plutôt que d’« instruire » la machine par des règles définies a priori, on cherche à ce que celle-ci se fonde, pour progresser... -
APPRENTISSAGE PROFOND ou DEEP LEARNING
- Écrit par Jean-Gabriel GANASCIA
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Apprentissage profond, deeplearning 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...
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