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Rubrique: Ingénieur IA
L'intelligence artificielle peut être classifiée selon la manière dont elle représente et traite l'information. L'IA symbolique et l'IA subsymbolique sont deux paradigmes majeurs mais distincts dans ce domaine.
L'IA symbolique repose sur la manipulation de symboles et de règles explicites pour effectuer des tâches cognitives. Elle se base sur des représentations formelles des connaissances et des algorithmes logiques. Parmi les exemples notables, on trouve les systèmes experts, qui sont conçus pour imiter le raisonnement humain en utilisant une base de règles clairement définie. L'un des avantages principaux de l'IA symbolique est son interprétabilité : les décisions prises peuvent être facilement expliquées, puisque chaque étape du processus de raisonnement est transparente.
Cependant, cette approche a des limitations. Elle nécessite une connaissance humaine approfondie pour définir les règles et ne s'adapte pas bien aux environnements complexes et dynamiques. La gestion des incertitudes et des exceptions est également un défi significatif.
L'IA subsymbolique, par contre, se concentre sur les techniques qui imitent les processus biologiques, tels que les réseaux de neurones artificiels. Plutôt que de manipuler des symboles selon des règles prédéfinies, l'IA subsymbolique apprend à partir de données. Les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond en sont des exemples courants. Cette méthode est particulièrement efficace pour le traitement de grandes quantités de données et pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, la traduction automatique, et la reconnaissance vocale.
L'IA subsymbolique excelle dans des scénarios où les règles ne peuvent pas être définies clairement ou de manière exhaustive. Cependant, elle souffre d'un manque d'interprétabilité : les décisions prises par ces systèmes sont souvent considérées comme des "boîtes noires", ce qui pose des défis en termes d'éthique et de responsabilité.
Bien que ces deux paradigmes semblent opposés, ils peuvent être complémentaires. Par exemple, les systèmes hybrides qui combinent l'IA symbolique et subsymbolique commencent à émerger afin de tirer parti des forces des deux approches. Ces systèmes hybrides peuvent utiliser des connaissances symboliques pour structurer le processus d'apprentissage subsymbolique, augmentant ainsi l'efficacité et l'interprétabilité.
En conclusion, l'IA symbolique excelle dans les environnements bien définis et explicites, tandis que l'IA subsymbolique brille dans les contextes où les données sont abondantes mais les règles sont complexes ou inconnues.