Intelligence artificielle: une brève histoire

L'intelligence artificielle reproduit les systèmes neuronaux

L’intelligence artificielle (IA) s’immisce de plus en plus dans nos vies. Comment se préparer à la révolution dans le monde du travail qui est en cours ? Quels sont les emplois du futur et ceux qui disparaissent ? Pour nous aider à y voir clair, Exportech Québec inaugure une Rubrique dédiée à l’IA sur notre blog. Ce premier article définit l’IA et sa genèse scientifique.

 

Par Nathalie Ricard, département marketing d’Exportech Québec – le 3 février 2025

 

Définition de l’intelligence artificielle

L’IA est une branche de l’informatique qui cherche à simuler l’intelligence humaine avec une machine pour accomplir des tâches.

 

Mode de fonctionnement

Des algorithmes qui utilisent des techniques telles que l’apprentissage automatique (machine learning) et les réseaux neuronaux artificiels alimentent l’IA. Leurs performances s’améliorent avec les données disponibles.

L’apprentissage automatique comporte un sous-ensemble appelé l’apprentissage profond (deep learning) où les réseaux neuronaux artificiels – des algorithmes conçus pour fonctionner comme le cerveau humain – apprennent à partir de données. Ils démontrent ainsi un comportement « intelligent ».

 

Catégories

1) L’IA faible (ou étroite) : Permet d’accomplir une tâche spécifique. Des emplois basés sur la reconnaissance vocale, la traduction de texte ou la recommandation de produits sont en transformation. Cette forme d’IA ne possède pas de conscience ni de compréhension générale du monde.

2) L’IA forte (ou générale) : Objectif de recherche qui vise à rendre l’IA autonome dans l’accomplissement de toutes les tâches intellectuelles qu’une personne humaine peut faire, incluant la capacité d’apprendre et de s’adapter à de nouveaux contextes.

 

Genèse d’un champ de recherche

L’IA est née à la suite d’une série d’idées, de débats et de découvertes scientifiques. Revenons brièvement en arrière pour cerner comment l’analogie entre l’intelligence humaine et celle d’une machine s’est élaborée.

1938 : Alan Turing soutient que la machine atteindra une limite car elle est incapable d’intuition, contrairement à la personne humaine.

1943 : Le mouvement cybernétique soutient que l’esprit et la machine se rapprochent. Le premier modèle mathématique de réseaux neuronaux est tracé.

Post Deuxième Guerre Mondiale : Entrepris un siècle plus tôt, les travaux entourant l’ordinateur prennent leur essor. Le public, les journalistes et les scientifiques le perçoivent tel un cerveau électronique. Mais seul l’aspect des neurones « tout ou rien », comme des opérateurs logiques booléens, est utilisé.

1949 : Alan Turing développe le « Test d’imitation » pour évaluer les capacités d’une machine à répondre à la manière humaine, lors d’une conversation.

1955 : C’est lors du séminaire de Dartmouth que le terme « intelligence artificielle » est utilisé pour la première fois. L’IA devient un champ scientifique.

 

Geoffrey Hinton, un Britanno-Canadien, parrain de l’IA

Geoffrey Hinton est un professeur émérite de l’Université de Toronto. Reconnu comme le parrain de l’intelligence artificielle (IA), il a reçu le prix Nobel de physique, en 2024.

En 1986, le chercheur avec deux autres collègues redonnent un souffle aux recherches sur les réseaux de neurones. Ils inventent un nouvel algorithme dit de rétropropagation (backpropagation). Cet algorithme sous-tend l’apprentissage automatique.

Hinton poursuit ses recherches avec d’autres associés, Yoshua Bengio, un Québécois d’origine franco-marocaine qui est professeur à l’Université de Montréal, et Yann Le Cun, un Franco-Américain. Ce dernier a fait son post-doctorat avec Hinton.

En 2018, ces trois chercheurs obtiennent le célèbre prix Turing, pour les avancées dans l’apprentissage profond (deep learning). Cette distinction est reconnue comme le prix Nobel de l’informatique.

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