Définition
L’intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine. L’IA se fonde notamment sur la technologie du machine learning : la machine se nourrit d’un large volume de données qu’elle traite grâce à un algorithme pour en tirer des conclusions. Ces analyses sont ensuite mémorisées par la machine, ce qui lui permet d’effectuer des tâches, de prendre des décisions adaptées aux situations et de prédire des issues possibles.
On distingue deux types d’IA :
- D’une part, on a l’IA forte qui permet aux machines d’agir comme le ferait un cerveau en alliant des actions mécaniques à la compréhension et l’expression des émotions humaines.
- D’autre part, on a l’IA faible qui limite les machines à la résolution de problèmes.
Historique
L’IA a pour origines historiques lointaines les automates, les machines à calculer, les micro-ordinateurs et l’ensemble des réflexions sur la logique. Déjà dans l’Antiquité et plus fortement au 18ème et au 19ème siècle, on prépare le passage de « l’animal-machine » à « la machine-homme ».
Depuis, les chercheurs identifient souvent trois périodes majeures dans le développement de l’IA :
- Les années 1960.
- En 1950, le mathématicien britannique Alan Turing publie son célèbre article Computing Machinery and Intelligence, dans lequel il décrit le « jeu de l’imitation », aussi connu sous le nom « Test de Turing », un test consistant à converser avec une machine en lui demandant de créer quelque chose avec des critères précis qu’elle se doit de respecter. Cet article ouvre non seulement la voie à la recherche sur l’IA, mais mesure aussi le degré d’intelligence des machines.
- Toutefois, il faut attendre 1958 pour que John McCarthy, un informaticien américain, nomme ce nouveau domaine de recherche : l’ “intelligence artificielle”.
- Les années 1980. Les recherches se multiplient et s’approfondissent grâce aux progrès informatiques et au développement des algorithmes. Un système d’experts se forme.
- Les années 1990. La data prend de plus en plus d’importance et est au cœur de nombreuses technologies telles que la réalité virtuelle et la reconnaissance vocale/faciale.
Une technologie clé de l’avenir
L’IA s’inscrit dans notre quête continue de performance et de confort. Elle fait aujourd’hui partie de notre quotidien, tant son domaine d’application est large : on la retrouve sur nos appareils connectés (reconnaissance faciale, assistants numériques, jeux vidéo…), dans lesystème bancaire (évaluation des risques d’une opération financière…), dans la médecine (imageries, diagnostics de maladies…), dans les transports (voitures autonomes, GPS…), etc.
Grâce à la collecte constante de data, l’IA offre de grandes possibilités :
- Personnalisation des contenus en fonction de nos préférences (plateformes de vidéo à la demande, shopping, actualité…) ;
- Analyse des tendances ;
- Autonomisation et facilitation de tâches (gestion, chatbot…) ;
- Aide à la prise de décision ;
- Digitalisation des industries ;
- etc.
En résumé, ses défenseurs louent sa capacité à améliorer nos vies en étant une grande source d’innovation, de productivité et de croissance économique, d’autant plus que les limites de l’IA semblent sans cesse repoussées.
Une technologie qui fait débat
L’IA a aussi des détracteurs pour 2 raisons : soit pour ses limites, soit pour les risques qu’elle peut engendrer.
“La création de l’intelligence artificielle serait le plus grand événement de l’histoire de l’humanité. Mais il pourrait aussi être l’ultime. (…) Les humains, limités par leur évolution biologique lente, ne pourraient pas rivaliser, et seraient détrônés.” (Stephen Hawking, astrophysicien britannique)
D’une part, certains remarquent son incapacité à s’attaquer à des raisonnements complexes relevant de la perception des sens et des émotions humaines. Les machines, n’ayant ni conscience ni bon sens, peuvent manipuler des données sans pour autant les comprendre. Les machines éprouvent ainsi des difficultés à s’adapter aux situations complexes impliquant un trop grand nombre de variables. Aussi, malgré les avancées de l’IA, la supervision de l’homme reste toujours nécessaire.
D’autre part, l’IA implique différents risques : crainte qu’elle tombe entre de mauvaises mains pour de mauvaises actions, inquiétude quant à son dépassement des performances humaines ou à l’usage de données personnelles par les grandes entreprises du web, etc.
L’IA au service de la transition écologique
Depuis plusieurs années, le Gouvernement français applique sa stratégie nationale sur l’intelligence artificielle et la considère comme un grand accélérateur de la transition écologique.
Au sein du MTE, le laboratoire d’innovation par les données Ecolab promeut le développement des usages et de la valorisation des données publiques et participe à l’animation de la stratégie du ministère en matière de donnée.
De plus, l’initiative Greentech Innovation a constitué un vivier de plusieurs start-up qui utilisent l’IA comme Agreenculture, Axionable, Beebryte, Kompozite, NepTech, etc.
Sources :
- BEI : https://bit.ly/3BXUG7K
- Futura-Sciences : https://bit.ly/3soVFuI
- Institut Léonard de Vinci : https://bit.ly/3K238pk
- Larousse : https://bit.ly/3M3cdQ
- Wikipédia : https://bit.ly/3hm1PFD