1. Les débuts et les défis de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine qui remonte aux années 1950. Alan Turing, souvent considéré comme le père de l’IA, a posé les bases de la réflexion sur les machines pensantes avec son célèbre "Test de Turing". En 1956, le terme "Artificial Intelligence" a été officiellement introduit lors d'une conférence à Dartmouth College par John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon.
À ses débuts, l’IA reposait sur des systèmes experts — des programmes informatiques basés sur des règles logiques. Ces systèmes pouvaient imiter des raisonnements humains simples, mais restaient très limités dans leur capacité d’adaptation.
Durant les années 1970 et 1980, deux périodes connues sous le nom d’« hivers de l’IA » ont freiné l’enthousiasme du public et des investisseurs. Ces périodes ont été marquées par des déceptions, des attentes irréalistes, et une stagnation technologique causée par le manque de puissance informatique et de données disponibles.
💡 Les raisons de ces échecs temporaires
- Manque de puissance de calcul
- Données insuffisantes pour entraîner des modèles performants
- Complexité du langage naturel et du raisonnement
- Attentes trop élevées et sous-estimation des défis
🚀 L’évolution vers l’IA moderne
C’est à partir des années 2010 que l’intelligence artificielle (IA) a connu un renouveau spectaculaire, grâce à l’émergence du deep learning (apprentissage profond), une technique d’IA inspirée du cerveau humain, capable d’apprendre à partir de grandes quantités de données. Ce progrès a été rendu possible par l’utilisation de GPU (processeurs graphiques), bien plus puissants que les processeurs traditionnels pour effectuer des millions de calculs nécessaires à l'entraînement des modèles. L’accès à de vastes bases de données a également joué un rôle crucial. Des géants comme Google, Facebook et OpenAI ont alors investi massivement dans la recherche, donnant naissance à des modèles innovants tels que GPT (capable de générer du texte de manière fluide), BERT (conçu pour comprendre le langage dans son contexte), ou encore DALL·E (capable de créer des images à partir de descriptions textuelles). Ces technologies ont marqué une avancée majeure dans le traitement automatique du langage et de l’image.