À partir des années 1960, l’expression intelligence artificielle (abrégée en IA) a d’abord désigné un champ de recherches situé à cheval sur plusieurs disciplines, comme l’informatique, les sciences cognitives et la logique. Il s’agissait de comprendre les mécanismes cognitifs humains pour les faire imiter par du matériel informatique.
L’idée d’une machine capable de penser comme un être humain a aussitôt fécondé les imaginaires. Des récits de science-fiction, comme 2001, l’Odyssée de l’espace, exploitent l’idée que des ordinateurs puissent prendre le dessus sur les humains.
En parallèle de ces productions autour d’une intelligence artificielle fantasmée, de premières applications des recherches informatiques récoltent de la notoriété. On pense en particulier aux programmes d’échecs, dont la valeur a longtemps été mesurée à l’aune de leur capacité à battre les plus grands champions humains.
Les recherches en intelligence artificielle ont franchi un cap avec le big data, qui ouvre la porte à l’exploitation d’une masse de données. De nouvelles technologies se développent, qui font intervenir des réseaux de neurones, l’apprentissage automatique, etc.
Les systèmes reposant sur l’intelligence artificielle réalisent des tâches de plus en plus complexes : traduction automatique, transcription de parole en texte, génération de texte, génération d’image, etc.
Cependant, le terme même d’intelligence artificielle prend avec le temps une dimension commerciale qui s’éloigne des enjeux de départ. Car même dans ses développements les plus avancés, les plus spectaculaires, il ne s’agit toujours pas d’intelligence, mais de technologies.
En fin de compte, quand on dit qu’une application fait appel à une IA, il s’agit souvent d’un ensemble d’algorithmes. Le fonctionnement de cette IA est certes complexe, mais elle n’est pas intelligente, pas capable de penser par elle-même.
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