L'intelligence artificielle (IA) représente une branche de l'informatique qui se concentre sur la création de systèmes capables de mimétisme des processus cognitifs humains. Ces systèmes peuvent effectuer des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine, telles que la reconnaissance de la parole, la prise de décision, et la traduction linguistique.
L'intelligence artificielle peut se définir comme la capacité d'une machine à imiter des fonctions cognitives humaines telles que l'apprentissage et la résolution de problèmes. L'IA peut être classée en deux catégories principales : L'IA faible : Conçue pour effectuer une tâche spécifique, par exemple, un assistant virtuel comme Siri. L'IA forte : Possède une compréhension générale et flexible, similaire à la cognition humaine, bien que cette version de l'IA soit encore théorique.
L'histoire de l'IA remonte aux années 1950 avec les travaux de pionniers comme Alan Turing et John McCarthy. Depuis ses débuts modestes, l'IA a connu plusieurs phases de développement : Les débuts (19501970) : Époque de la création des premiers algorithmes et systèmes symboliques. L'âge sombre (19701990) : Période de réduction des financements après des promesses non tenues. La renaissance (2000présent) : L'augmentation de la puissance de calcul et l'avènement de l'apprentissage automatique, particulièrement des réseaux neuronaux, ont drastiquement transformé le domaine.
Dans l'IA, plusieurs concepts clés sont essentiels à comprendre : Machine learning (apprentissage automatique) : Technique où les machines apprennent à partir de données. Deep learning (apprentissage profond) : Souscatégorie de l'apprentissage automatique utilisant des réseaux neuronaux complexes. Algorithmes : Séquences d'instructions utilisées pour résoudre des problèmes. Big Data : Ensemble volumineux de données exploitables pour l'IA. Réseaux neuronaux : Modèles computationnels qui imitent le fonctionnement du cerveau humain afin de traiter des données complexes.
Les mots et concepts mentionnés ici permettront d'appréhender les bases nécessaires pour comprendre les applications actuelles et futures de l'IA.
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