INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

On en parle de plus en plus depuis quelques années. Voir la page Apple Intelligence.

Dans les années 2010, les assistants personnels intelligents sont l’une des premières applications grand public de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Souvent classée dans le domaine des mathématiques et des sciences cognitives, l’IA fait appel à des disciplines telles que la neurobiologie computationnelle (qui a notamment inspiré les réseaux neuronaux artificiels), les statistiques, ou l’algèbre linéaire. Elle vise à résoudre des problèmes à forte complexité logique ou algorithmique. Par extension, dans le langage courant, l’IA inclut les dispositifs imitant ou remplaçant l’homme dans certaines mises en œuvre de ses fonctions cognitives.

Les applications de l’IA incluent notamment les moteurs de recherche, les systèmes de recommandation, la compréhension automatique des langues, les voitures autonomes, les chatbots, les outils de génération d’images, les outils de prise de décision automatisée et les programmes compétitifs dans des jeux de stratégie.

Depuis l’apparition du concept, les finalités, les enjeux et le développement de l’IA suscitent de nombreuses interprétations, fantasmes ou inquiétudes, que l’on retrouve dans les récits ou films de science-fiction ainsi que dans les essais philosophiques4. Des outils d’intelligence artificielle (spécialisée ou générative) ont accompli des progrès spectaculaires dans les années 2010-2020, mais restent loin des performances du vivant dans toutes ses aptitudes naturelles, selon le magazine Slate en 20195.

Définition :

Le terme « intelligence artificielle », créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour artificial intelligence). McCarthy définit l’IA ainsi : « C’est la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents. Elle est liée à la tâche similaire qui consiste à utiliser des ordinateurs pour comprendre l’intelligence humaine, mais l’IA ne doit pas se limiter aux méthodes qui sont biologiquement observables. »

Elle est également définie par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique »a,. On y trouve donc le côté « artificiel » atteint par l’usage des ordinateurs ou de processus électroniques élaborés et le côté « intelligence » associé à son but d’imiter le comportement. Cette imitation peut se faire dans le raisonnement, par exemple dans les jeux ou la pratique des mathématiques, dans la compréhension automatique des langues, dans la perception : visuelle (interprétation des images et des scènes), auditive (compréhension du langage parlé) ou par d’autres capteurs, dans la commande d’un robot dans un milieu inconnu ou hostile.

Même si elles respectent globalement la définition de Minsky, certaines définitions de l’IA varient sur deux points fondamentaux :

les définitions qui lient l’IA à un aspect humain de l’intelligence, et celles qui la lient à un modèle idéal d’intelligence, non forcément humaine, nommée rationalité ;

les définitions qui insistent sur le fait que l’IA a pour but d’avoir toutes les apparences de l’intelligence (humaine ou rationnelle), et celles qui insistent sur le fait que le fonctionnement interne du système d’IA doit ressembler également à celui de l’être humain et être au moins aussi rationnel.

Bulles imbriquées pour positionner les notions d’IA, de machine learning et de deep learning.

Diagramme de Venn montrant comment s’imbriquent les notions d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.

Il y a une confusion fréquente dans le débat public entre intelligence artificielle, apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning). Pourtant, ces notions ne sont pas équivalentes, mais imbriquées. L’intelligence artificielle englobe l’apprentissage automatique, qui lui-même englobe l’apprentissage profond.

Pour l’OCDE, un système d’IA est « un système basé sur une machine qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des informations qu’il reçoit, comment générer des résultats tels que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions, qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels. Les différents systèmes d’IA varient dans leurs niveaux d’autonomie et d’adaptabilité après leur déploiement »

Exemple d’image générée par Intelligence artificielle :

 

Page mise à jour le 12/06/2024