L'intelligence artificielle désigne l'ensemble des techniques permettant à des machines d'imiter des capacités cognitives humaines : comprendre le langage, reconnaître des images, prendre des décisions ou générer du contenu. Le terme a été coiné en 1956 lors de la conférence de Dartmouth, mais les avancées les plus spectaculaires datent des années 2010-2020.
Plusieurs vagues ont marqué l'histoire de l'IA : les systèmes experts des années 80, le machine learning statistique des années 2000, puis la révolution du deep learning à partir de 2012 avec AlexNet. Depuis 2022, l'IA générative a bouleversé l'écosystème technologique mondial.
| Concept | Description |
|---|---|
| IA symbolique | Règles et logique formelle, systèmes experts. Approche classique des années 70-90. |
| Machine Learning (ML) | L'algorithme découvre des patterns sans être explicitement programmé. |
| Deep Learning | Sous-ensemble du ML utilisant des réseaux de neurones profonds. |
| IA Générative | Modèles capables de créer du contenu nouveau : texte, images, code, audio, vidéo. |
L'IA faible (ou IA étroite) est conçue pour une tâche spécifique : recommandation, reconnaissance faciale, traduction. C'est l'IA qui existe aujourd'hui.
L'IA forte (ou AGI) désignerait une intelligence équivalente ou supérieure à celle de l'humain dans tous les domaines. Elle reste un objectif de recherche.
Ne confondez pas IA et automatisation. L'automatisation suit des règles fixes. L'IA apprend et s'adapte à partir des données.