Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
L'histoire de l'Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (apprentissage automatique) est riche et complexe, retraçant des décennies d'innovations et de découvertes.
L'idée de machines capables de penser est ancienne, mais c'est principalement au milieu du XXe siècle que les fondations de l'IA moderne ont été posées. Alan Turing, avec son célèbre "test de Turing" en 1950, a marqué une étape cruciale. Il proposait une façon de mesurer si une machine pouvait exhiber un comportement intelligent indiscernable de celui d'un humain.
Les années 1950 ont vu la création des premiers programmes d'IA. En 1956, la conférence de Dartmouth est souvent citée comme le point de départ officiel de la discipline. À cette époque, des pionniers comme John McCarthy (qui a inventé le terme IA), Marvin Minsky, et Herbert Simon ont dirigé des recherches fondamentales.
Durant cette période, les systèmes experts et les théories basées sur des règles dominent. Malgré des succès précoces, les limitations technologiques restreignent les capacités de ces systèmes.
Après une phase de stagnation, les années 1980 introduisent une renaissance grâce aux réseaux de neurones avec des architectures comme le Perceptron et les avancées en programmation logique. Cette période a aussi vu l'essor des systèmes basés sur les connaissances, tels que les systèmes experts comme Dendral et Mycin, utilisés dans les domaines spécifiques comme la chimie et la médecine.
Le tournant du siècle a marqué un changement significatif avec les progrès en puissance de calcul et la disponibilité de grandes quantités de données (Big Data). Ces conditions ont permis le développement du Deep Learning, une souscatégorie du Machine Learning basée sur des réseaux de neurones profonds.
Aujourd'hui, l'IA et le Machine Learning sont omniprésents. Des algorithmes sophistiqués alimentent des innovations dans des domaines variés : de la santé à la finance, en passant par les voitures autonomes et les assistants virtuels. Le futur de l'IA promet encore plus de changements révolutionnaires, en intégrant des aspects comme l'éthique de l'IA et l'explicabilité des modèles.
En rétrospective, l'évolution de l'IA et du Machine Learning reflète une progression continue avec des moments de frustration et des épisodes de percées. Cette dynamique assure que le domaine reste l'un des plus excitants et prometteurs de notre époque.
Alan Turing Deep Learning Réseaux de neurones Dartmouth Systèmes experts