Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'histoire de l'intelligence artificielle (IA) est marquée par plusieurs phases de progrès significatifs et de révolutions technologiques majeures. Pour comprendre l'évolution de l'IA, il est essentiel de se pencher sur certaines périodes clés et sur les avancées décisives qui ont façonné le domaine.
Les premières recherches sur l'IA ont commencé dans les années 1950. John McCarthy, souvent appelé le père de l'IA, a organisé la fameuse conférence de Dartmouth en 1956, où le terme "intelligence artificielle" a été officiellement utilisé pour la première fois. Les années 1960 et 1970 ont vu l'émergence de premiers programmes d'IA, comme ELIZA de Joseph Weizenbaum, une simulation de psychothérapeute, et SHAKEY, un robot mobile capable de percevoir son environnement et de prendre des décisions basiques.
Malgré ces premiers succès, l'IA a vécu un hiver pendant les années 1970 et 1980, une période durant laquelle les promesses non tenues et les limitations technologiques ont réduit l’enthousiasme et les financements. Les systèmes étaient trop limités par les capacités de calcul et la compréhension insuffisante du processus humain de décision.
Les années 1980 ont vu une nouvelle vague d'intérêt pour l'IA avec le développement des systèmes experts. Ces systèmes utilisaient des bases de connaissances et des règles pour effectuer des tâches spécifiques, comme le diagnostic médical avec le système MYCIN. Bien qu'ils aient montré des performances impressionnantes dans des domaines restreints, ces systèmes ont aussi montré leurs limites en termes de flexibilité et d'adaptabilité.
Le véritable tournant est survenu avec l'essor de l'apprentissage automatique, une sousdiscipline de l'IA qui permet aux systèmes de s'améliorer automatiquement grâce à l'expérience. Les progrès en puissance de calcul, surtout grâce aux GPU (Unités de traitement graphique), ainsi que la disponibilité massive de données ("big data") ont été des facteurs cruciaux. Des algorithmes comme les réseaux neuronaux profonds ont révolutionné le champ grâce à leur capacité à effectuer des tâches complexes comme la reconnaissance d'image et de parole.
Aujourd'hui, l'IA continue de progresser rapidement avec des technologies comme les réseaux de neurones génératifs adverses (GAN) qui permettent de créer des images, vidéos et sons réalistes à partir de données de formation. L'émergence de systèmes capables de traitement du langage naturel comme GPT3 d'OpenAI a ouvert de nouvelles possibilités pour l'automatisation de tâches complexes et créatives.
En conclusion, les évolutions majeures et les révolutions technologiques ont continuellement redéfini ce que les systèmes d'IA peuvent accomplir, transformant des domaines divers comme la médecine, la finance, et les loisirs.