Origines
La première apparition d'un système semblable à une intelligence artificielle remonte aux années 1940-1950 lorsque des scientifiques de divers domaines ont lancé des études pour créer des machines imitant des processus cognitifs humains. En 1950, Alan Turing, un mathématicien et cryptologue britannique, publie un article dans lequel il mentionne l'éventualité de pouvoir créer des machines ayant une véritable intelligence. C'est d'ailleurs dans cet article qu'il propose le célèbre "test de Turing" permettant d'évaluer la capacité d'une machine à reproduire l'intelligence humaine. En 1956, lors de la conférence de Dartmouth, l'IA est officiellement introduite en tant que discipline académique. Des chercheurs tels que John McCarthy, ou encore Marvin Minsky, ont imaginé un futur où les machines seraient capables de plus que de simplement copier les humains, mais bien apprendre, ou encore s'adapter.
Schéma du test de Turing :
Ascension et déclin
L'IA a connu des périodes d'enthousiasme, notamment dans les années 1980, mais aussi des périodes de déception et de gel des financements appelés "hivers de l'IA", allant de 1974 à 1980, et de 1987 à 1993. Ces différentes phases ont été marquées par des attentes insatisfaites et une réduction majeure des investissements dans le domaine.
Graphique évolutif :
Renaissance
Au cours des années 2010, l'IA a connu de grands progrès avec l'arrivée de l'apprentissage profond, l'augmentation du nombre de données disponibles, et l'utilisation de processeurs graphiques qui multiplient les capacités de calcul. Cette évolution a permis à l'IA de se glisser dans toute une gamme de secteurs, tel que le développement web avec des solutions innovantes afin d'améliorer l'efficacité et la productivité des développeurs, notamment via des plateformes telles que Wix, ou encore Adobe Sensei.
Applications et enjeux
De nos jours, l'IA est omniprésente, allant de la simple recommandation de contenu à la gestion de véhicules autonomes. Cependant, cette présence soutenue soulève de nombreuses questions éthiques et environnementales sur lesquelles il est essentiel de se pencher afin que l'IA soit utilisée de manière raisonnable et bénéfique pour l'humanité.
Exemples de domaines impactés :
| Domaine | Exemple | Problématique |
|---|---|---|
| Divertissement | Recommandation de contenu (Netflix, Spotify, etc.) | Impact sur la diversité culturelle |
| Transport | Véhicules autonomes (Tesla, Waymo) | Responsabilité en cas d'accident |
| Santé | Diagnostic médical assisté par IA | Confidentialité des données médicales |
| Finance | Détection de fraudes bancaires | Transparence des décisions |
| Éducation | Outils d'apprentissage adaptatif | Surveillance des élèves |
| Justice | Analyse prédictive des récidives | Biais discriminatoires |
| Environnement | Optimisation énergétique des bâtiments | Consommation énergétique des datacenters |
| Commerce | Chatbots et assistants virtuels | Perte d'emplois |