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Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine1.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Simulation_informatique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_humaine
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-1
Souvent classée dans le domaine des mathématiques et des sciences cognitives, l'IA fait appel à des disciplines telles que la neurobiologie computationnelle (qui a notamment inspiré les réseaux neuronaux artificiels), les statistiques, ou l'algèbre linéaire. Elle vise à résoudre des problèmes à forte complexité logique ou algorithmique. Par extension, dans le langage courant, l'IA inclut les dispositifs imitant ou remplaçant l'homme dans certaines mises en œuvre de ses fonctions cognitives2.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Math%C3%A9matiques
https://fr.wikipedia.org/wiki/Sciences_cognitives
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_(biologie)
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiels
https://fr.wikipedia.org/wiki/Statistique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Alg%C3%A8bre_lin%C3%A9aire
https://fr.wikipedia.org/wiki/Logique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithmique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Langage
https://fr.wikipedia.org/wiki/Cognition
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-2
Les applications de l'IA incluent notamment les moteurs de recherche, les systèmes de recommandation, la compréhension du langage naturel, les voitures autonomes, les chatbots, les outils de génération d'images, les outils de prise de décision automatisée et les programmes compétitifs dans des jeux de stratégie3.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Applications_de_l%27intelligence_artificielle
https://fr.wikipedia.org/wiki/Moteur_de_recherche
https://fr.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A8me_de_recommandation
https://fr.wikipedia.org/wiki/Compr%C3%A9hension_du_langage_naturel
https://fr.wikipedia.org/wiki/V%C3%A9hicule_autonome
https://fr.wikipedia.org/wiki/Chatbot
https://fr.wikipedia.org/wiki/Art_cr%C3%A9%C3%A9_par_intelligence_artificielle
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-3
Depuis l'apparition du concept, les finalités, les enjeux et le développement de l'IA suscitent de nombreuses interprétations, fantasmes ou inquiétudes, que l'on retrouve dans les récits ou films de science-fiction ainsi que dans les essais philosophiques4. Des outils d'intelligence artificielle (spécialisée ou générative) ont accompli des progrès spectaculaires dans les années 2010-2020, mais restent loin des performances du vivant dans toutes ses aptitudes naturelles, selon le magazine Slate en 20195.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Science-fiction
https://fr.wikipedia.org/wiki/Philosophie
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-4
https://fr.wikipedia.org/wiki/Slate_(magazine)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-5
Définition, taxonomies
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=1
https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&action=edit&section=1
Le terme « intelligence artificielle », souvent abrégé par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour artificial intelligence) a été créé par John McCarthy, qui l'a défini comme : « la science et l'ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents. Elle est liée à la tâche similaire qui consiste à utiliser des ordinateurs pour comprendre l'intelligence humaine, mais l'IA ne doit pas se limiter aux méthodes qui sont biologiquement observables6. ».
https://fr.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-6
Pour Marvin Lee Minsky, l'un de ses créateurs, l'IA est « la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique »a,7. Cette définition combine l'aspect « artificiel » des ordinateurs et des processus informatiques, aux aspects « intelligents » d'imitation de comportements humains, notamment de raisonnement et d'apprentissage. Celui-ci est à l'œuvre dans jeux, dans la pratique des mathématiques, dans la compréhension du langage naturel, dans la perception visuelle (interprétation des images et des scènes), auditive (compréhension du langage parlé) ou par d'autres capteurs, dans la commande d'un robot dans un milieu inconnu ou hostile.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Marvin_Minsky
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-7
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-8
https://fr.wikipedia.org/wiki/Ordinateur
https://fr.wikipedia.org/wiki/Comportement
https://fr.wikipedia.org/wiki/Math%C3%A9matiques
https://fr.wikipedia.org/wiki/Compr%C3%A9hension_du_langage_naturel
https://fr.wikipedia.org/wiki/Robot
Avant les années 2000, d'autres définitions sont proches de celle de Minsky, mais varient sur deux points fondamentaux8 :
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-9
les définitions qui lient l'IA à un aspect humain de l'intelligence et celles qui la lient à un modèle idéal d'intelligence, non forcément humaine, nommée rationalité ;
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence
https://fr.wikipedia.org/wiki/Rationalit%C3%A9
les définitions qui insistent sur le fait que l'IA a pour but d'avoir toutes les apparences de l'intelligence (humaine ou rationnelle), et celles qui insistent sur le fait que le fonctionnement interne du système d'IA doit ressembler également à celui de l'être humain et être au moins aussi rationnel.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne
Diagramme de Venn montrant comment s'imbriquent les notions d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Diagramme_de_Venn
Bulles imbriquées pour positionner les notions d'IA, de machine learning et de deep learning.
Le grand public confond souvent l'intelligence artificielle avec l'apprentissage automatique (machine learning) et l'apprentissage profond (deep learning). Ces trois notions diffèrent et sont en réalité imbriquées : l'intelligence artificielle englobe l'apprentissage automatique, qui lui-même englobe l'apprentissage profond9.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_profond
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-10
Pour l'OCDE, un système d'IA est « un système basé sur une machine qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des informations qu’il reçoit, comment générer des résultats tels que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions, qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels. Les différents systèmes d’IA varient dans leurs niveaux d’autonomie et d’adaptabilité après leur déploiement »10.
https://fr.wikipedia.org/wiki/OCDE
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-11
L'une des définitions admises par la Commission européenne est « une technologie qui permet aux machines et aux ordinateurs d’effectuer des tâches qui nécessiteraient autrement une intelligence ou une intervention humaine. L’IA est basée sur des algorithmes qui modélisent le processus de prise de décision du cerveau humain, et qui peuvent apprendre des données disponibles afin de faire des prédictions de plus en plus précises »11. Après une une analyse des aspects technico-économiques de l'IA en 2020 s'appuyant sur 65 études scientifiques, le Centre commun de recherche (CCR, organe de la Commission européenne consacré à la veille sur l’intelligence artificielle digne de confiance et qui suit la taxonomie du domaine) a échoué a synthétiser une définition commune ou consensuelle de l'AI 2.012,13.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Commission_europ%C3%A9enne
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-12
https://fr.wikipedia.org/wiki/Centre_commun_de_recherche
https://fr.wikipedia.org/wiki/Commission_europ%C3%A9enne
https://fr.wikipedia.org/wiki/Veille_technologique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle_digne_de_confiance
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-AIWatch2021-13
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-14
Néanmoins, à partir des définitions publiées entre 1955 et 2021, de celle de l'Europe (plusieurs fois modifiée)14, et des résumés des descriptions du concept d’IA dans la littérature spécialisée, le groupe a identifié quatre thèmes, selon lui récurrents dans la plupart des définitions12 :
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-defElargUE-15
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-AIWatch2021-13
capacité à percevoir l'environnement et à prendre en compte la complexité du monde réel ;
traitement de l'information (collecter et interpréter des intrants, captés sous forme de données) ;
prises de décision (y compris dans le raisonnement et l'apprentissage), choix d'actions, exécution de taches (dont d'adaptation, de réaction aux changements de contexte...), avec un certain niveau d'autonomie ;
réalisation d'objectifs spécifiques (raison ultime des systèmes d'IA).
Le groupe AI Watch note que les IA peuvent aussi être classées en fonction des familles d’algorithmes et/ou des modèles théoriques qui les sous-tendent, des capacités cognitives reproduites par l’IA, des fonctions exécutées par l’IA. Les applications de l’IA peuvent, elles, être classées en fonction du secteur socioéconomique et/ou des fonctions qu'elles y remplissent12.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-AIWatch2021-13
Techniques
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=2
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Apprentissage automatique
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=3
https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&action=edit&section=3
L'apprentissage automatique consiste à permettre au modèle d'IA d'apprendre à effectuer une tâche au lieu de spécifier exactement comment il doit l'accomplir15. Le modèle contient des paramètres dont les valeurs sont ajustées tout au long de l'apprentissage. La méthode de la rétropropagation du gradient est capable de détecter, pour chaque paramètre, dans quelle mesure il a contribué à une bonne réponse ou à une erreur du modèle, et peut l'ajuster en conséquence. L'apprentissage automatique nécessite un moyen d'évaluer la qualité des réponses fournies par le modèle16. Les principales méthodes d'apprentissage sont :Apprentissage superviséUn jeu de données annoté est utilisé pour entraîner l'algorithme. Il contient des données d'entrée fournies au modèle et les réponses correspondantes attendues, que le modèle est entraîné à produire15. Il est parfois difficile de se procurer suffisamment de données annotées avec les réponses attendues17.Apprentissage non superviséUn jeu de données est fourni au modèle, mais n'est pas annoté avec les réponses attendues.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:0-16
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9tropropagation_du_gradient
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-17
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_supervis%C3%A9
https://fr.wikipedia.org/wiki/Jeu_de_donn%C3%A9es
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:0-16
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-18
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9
Le but peut par exemple être de regrouper les données similaires entre elles15 (clustering).Apprentissage auto-superviséUn problème d'apprentissage supervisé est automatiquement généré à partir d'un jeu de données non annoté. Cela fonctionne souvent en cachant une partie des informations (des mots d'un texte, des morceaux d'images…) afin d'entraîner le modèle à les prédire18.Apprentissage par renforcementL'agent est plongé dans un environnement où ce qu'il fait est évalué. Par exemple, un agent peut apprendre à jouer aux échecs en jouant contre lui-même, et le résultat (victoire ou défaite) permet à chaque itération d'évaluer s'il a bien joué. Il n'y a dans ce cas pas besoin de jeu de données15.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:0-16
https://fr.wikipedia.org/wiki/Partitionnement_de_donn%C3%A9es
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_auto-supervis%C3%A9
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-19
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_par_renforcement
https://fr.wikipedia.org/wiki/Agent_intelligent
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:0-16
Réseaux de neurones
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=4
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Exemple de réseau de neurones comprenant deux neurones d'entrée (en vert), une couche « cachée » de neurones (en bleu) et un neurone de sortie (en jaune).
Les réseaux de neurones artificiels sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain : les neurones sont en général connectés à d'autres neurones en entrée et en sortie. Les neurones d'entrée, lorsqu'ils sont activés, agissent comme s'ils participaient à un vote pondéré pour déterminer si un neurone intermédiaire doit être activé et ainsi transmettre un signal vers les neurones de sortie. En pratique, pour l'équivalent artificiel, les « neurones d'entrée » ne sont que des nombres et les poids de ce « vote pondéré » sont des paramètres ajustés lors de l'apprentissage19,20.
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiels
https://fr.wikipedia.org/wiki/Cerveau_humain
https://fr.wikipedia.org/wiki/Neurone
https://fr.wikipedia.org/wiki/Vote_pond%C3%A9r%C3%A9
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-20
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:12-21
À part la fonction d'activation, les réseaux de neurones artificiels n'effectuent en pratique que des additions et des multiplications matricielles, ce qui fait qu'ils peuvent être accélérés par l'utilisation de processeurs graphiques21. En théorie, un réseau de neurones peut approximer n'importe quelle fonction22.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_d%27activation
https://fr.wikipedia.org/wiki/Produit_matriciel
https://fr.wikipedia.org/wiki/Processeur_graphique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-22
https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_(math%C3%A9matiques)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-23
Pour de simples réseaux de neurones à propagation avant (feedforward en anglais), le signal ne passe que dans une direction. Avec les réseaux de neurones récurrents, le signal de sortie de chaque neurone est réinjecté en entrée de ce neurone, permettant un mécanisme de mémoire à court terme23. Les réseaux neuronaux convolutifs, qui sont particulièrement utilisés en traitement d'images, introduisent une notion de localité. Leurs premières couches identifient des motifs relativement basiques et locaux comme des contours, là où les dernières couches traitent de motifs plus complexes et globaux20.

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https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_%C3%A0_propagation_avant
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9currents
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-24
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seaux_neuronaux_convolutifs
https://fr.wikipedia.org/wiki/Traitement_d%27images
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:12-21
Apprentissage profond
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=5
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L'apprentissage profond (deep learning en anglais) utilise de multiples couches de neurones entre les entrées et les sorties, d'où le terme « profond »24. L'utilisation de processeurs graphiques pour accélérer les calculs et l'augmentation des données disponibles a contribué à la montée en popularité de l'apprentissage profond. Il est utilisé notamment en vision par ordinateur, en reconnaissance automatique de la parole et en traitement automatique des langues25 (ce qui inclut les grands modèles de langage).
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_profond
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-25
https://fr.wikipedia.org/wiki/Processeur_graphique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Vision_par_ordinateur
https://fr.wikipedia.org/wiki/Reconnaissance_automatique_de_la_parole
https://fr.wikipedia.org/wiki/Traitement_automatique_des_langues
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-26
https://fr.wikipedia.org/wiki/Grand_mod%C3%A8le_de_langage
Grands modèles de langages
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=6
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Les grands modèles de langage sont des modèles de langage ayant un grand nombre de paramètres, typiquement des milliards. Ils reposent très souvent sur l'architecture transformeur26.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Grand_mod%C3%A8le_de_langage
https://fr.wikipedia.org/wiki/Mod%C3%A8le_de_langage
https://fr.wikipedia.org/wiki/Transformeur
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:22-27
Les transformeurs génératifs pré-entraînés (Generative Pretrained Transformers ou GPT en anglais) sont un type particulièrement populaire de grand modèle de langage. Leur « pré-entraînement » consiste à prédire, étant donnée une partie d'un texte, le token suivant (un token étant une séquence de caractères, typiquement un mot, une partie d'un mot, ou de la ponctuation). Cet entraînement à prédire ce qui va suivre, répété pour un grand nombre de textes, permet à ces modèles d'accumuler des connaissances sur le monde. Ils peuvent ensuite générer du texte semblable à celui ayant servi au pré-entraînement, en prédisant un à un les tokens suivants. En général, une autre phase d'entraînement est ensuite effectuée pour rendre le modèle plus véridique, utile et inoffensif. Cette phase d'entraînement (utilisant souvent une technique appelée RLHF) permet notamment de réduire un phénomène appelé « hallucination », où le modèle génère des informations d'apparence plausible mais fausses27.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Transformeur_g%C3%A9n%C3%A9ratif_pr%C3%A9-entra%C3%AEn%C3%A9
https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_lexicale
https://fr.wikipedia.org/wiki/RLHF
https://fr.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(intelligence_artificielle)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-28
Avant d'être fourni au modèle, le texte est découpé en tokens. Ceux-ci sont convertis en vecteurs qui en encodent le sens ainsi que la position dans le texte. À l'intérieur de ces modèles se trouve une alternance de réseaux de neurones et de couches d'attention. Les couches d'attention combinent les concepts entre eux, permettant de tenir compte du contexte et de saisir des relations complexes28.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Plongement_lexical
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:3-29
Ces modèles sont souvent intégrés dans des agents conversationnels, aussi appelés chatbots, où le texte généré est formaté pour répondre à l'utilisateur. Par exemple, l'agent conversationnel ChatGPT exploite les modèles GPT-3.5 et GPT-429. En 2023 font leur apparition des modèles grand public pouvant traiter simultanément différents types de données comme le texte, le son, les images et les vidéos, tel Google Gemini30.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Agent_conversationnel
https://fr.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
https://fr.wikipedia.org/wiki/GPT-3
https://fr.wikipedia.org/wiki/GPT-4
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-30
https://fr.wikipedia.org/wiki/Google_Gemini
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-31
Recherche et optimisation
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=7
https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&action=edit&section=7
Certains problèmes nécessitent de chercher intelligemment parmi de nombreuses solutions possibles.
Recherche locale
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=8
https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&action=edit&section=8
Illustration de la descente de gradient pour trois points de départ différents, faisant varier deux paramètres de sorte à minimiser la fonction de coût représentée par la hauteur.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Descente_de_gradient
https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_objectif
La recherche locale, ou recherche par optimisation, repose sur l'optimisation mathématique pour trouver une solution numérique à un problème, en améliorant progressivement la solution choisie31.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_locale_(optimisation)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:42-32
En particulier, en apprentissage automatique, la descente de gradient permet de trouver une solution localement optimale, étant donné une fonction de coût à minimiser en faisant varier les paramètres du modèle. Elle consiste, à chaque étape, à modifier les paramètres à optimiser dans la direction qui permet de réduire le mieux la fonction de coût. La solution obtenue est localement optimale, mais il se peut qu'il y ait globalement de meilleures solutions, qui auraient pu être obtenues avec différentes valeurs initiales de paramètres31. Les modèles d'IA modernes peuvent avoir des milliards de paramètres à optimiser, et utilisent souvent des variantes plus complexes et efficaces de la descente de gradient26.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_du_gradient
https://fr.wikipedia.org/wiki/Extremum
https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_objectif
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:42-32
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:22-27
Les algorithmes évolutionnistes (inspirés de la théorie de l'évolution) utilisent une forme de recherche par optimisation. À chaque étape, des opérations telles que la « mutation » ou le « croisement » sont effectuées aléatoirement pour obtenir différentes variantes, et les variantes les mieux adaptées sont sélectionnées pour l'étape suivante31.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_%C3%A9volutionniste
https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_synth%C3%A9tique_de_l%27%C3%A9volution
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:42-32
Recherche dans l'espace des états
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=9
https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&action=edit&section=9
La recherche dans l'espace des états vise à trouver un état accomplissant l'objectif à travers un arbre des états possibles32. Par exemple, la recherche antagoniste est utilisée pour des programmes jouant à des jeux tels que les échecs ou le go. Elle consiste à parcourir l'arbre des coups possibles par le joueur et son adversaire, à la recherche d'un coup gagnant33. La simple recherche exhaustive est rarement suffisante en pratique vu le nombre d'états possibles. Des heuristiques sont utilisées pour prioriser les chemins les plus prometteurs34.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Espace_des_phases
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-33
https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89checs
https://fr.wikipedia.org/wiki/Go_(jeu)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Arbre_de_jeu
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-34
https://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_exhaustive
https://fr.wikipedia.org/wiki/Heuristique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-35
Logique
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=10
https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&action=edit&section=10
La logique formelle est utilisée pour le raisonnement et la représentation des connaissances. Elle se décline en deux principales formes, la logique propositionnelle et la logique prédicative. La logique propositionnelle opère sur des affirmations qui sont vraies ou fausses, et utilise la logique connective avec des opérateurs tels que « et », « ou », « non » et « implique ». La logique prédicative étend la logique propositionnelle et peut aussi opérer sur des objets, prédicats ou relations. Elle peut utiliser des quantificateurs comme dans « Chaque X est un Y » ou « Certains X sont des Y »35.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Logique_formelle
https://fr.wikipedia.org/wiki/Raisonnement
https://fr.wikipedia.org/wiki/Repr%C3%A9sentation_des_connaissances
https://fr.wikipedia.org/wiki/Calcul_des_propositions
https://fr.wikipedia.org/wiki/Connecteur_logique_(linguistique)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Quantification_(logique)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:52-36
L'inférence logique (ou déduction) est le processus qui consiste à fournir une nouvelle affirmation (la conclusion) à partir d'autres affirmations connues comme étant vraies (les prémisses). Une règle d'inférence décrit les étapes valides d'une preuve ; la plus générale est la règle de résolution. L'inférence peut être réduite à la recherche d'un chemin amenant des prémisses aux conclusions, où chaque étape est une application d'une règle d'inférence35. Mais à part pour de courtes preuves dans des domaines restreints, la recherche exhaustive prend trop de temps.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_(logique)
https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9duction_logique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Pr%C3%A9misse
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A8gle_d%27inf%C3%A9rence
https://fr.wikipedia.org/wiki/Preuve
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A8gle_de_r%C3%A9solution
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:52-36
La logique floue assigne des valeurs de vérité entre 0 et 1, permettant de gérer des affirmations vagues, comme « il fait chaud »36. La logique non monotone permet d'annuler certaines conclusions35. Divers autres formes de logique sont développées pour décrire de nombreux domaines complexes.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Logique_floue
https://fr.wikipedia.org/wiki/Valeur_de_v%C3%A9rit%C3%A9
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-37
https://fr.wikipedia.org/wiki/Logique_non_monotone
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:52-36
Méthodes probabilistes et gestion de l'incertitude
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=11
https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&action=edit&section=11
Un exemple de réseau bayésien, et les tables de probabilité conditionnelle associées.
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_bay%C3%A9sien
De nombreux problèmes en IA (raisonnement, planification, apprentissage, perception, robotique…) nécessitent de pouvoir opérer à partir d'informations incomplètes ou incertaines37.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-38
Certaines techniques reposent sur l'inférence bayésienne, qui fournit une formule pour mettre à jour des probabilités subjectives étant données de nouvelles informations. C'est notamment le cas des réseaux bayésiens. L'inférence bayésienne nécessite souvent d'être approximée pour pouvoir être calculée38.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne
https://fr.wikipedia.org/wiki/Probabilit%C3%A9_bay%C3%A9sienne
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_bay%C3%A9sien
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:02-39
Les méthodes de Monte-Carlo sont un ensemble de techniques pour résoudre des problèmes complexes en effectuant aléatoirement de nombreuses simulations afin d'approximer la solution39.
https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-40
Les réseaux de neurones peuvent aussi être optimisés pour fournir des estimations probabilistes40.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-41
Séparation des données en deux groupes (partitionnement) par un algorithme de maximisation de l'espérance.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Partitionnement_de_donn%C3%A9es
https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_esp%C3%A9rance-maximisation
Des outils mathématiques précis ont été développés pour analyser comment des agents peuvent faire des choix et des plans en utilisant la théorie de la décision, la maximisation de l'espérance et la théorie de la valeur de l'information. Ces techniques comprennent des modèles tels que les processus de décision markoviens, la théorie des jeux et les mécanismes d'incitation38.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Agent_intelligent
https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_de_la_d%C3%A9cision
https://fr.wikipedia.org/wiki/Esp%C3%A9rance_math%C3%A9matique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Processus_de_d%C3%A9cision_markovien
https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_des_jeux
https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_des_m%C3%A9canismes_d%27incitation
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:02-39
Classifieurs et méthodes statistiques
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De nombreux modèles d'IA ont pour but d'assigner une catégorie (classification), une valeur (régression) ou une action à des données fournies. Les méthodes de classification comprennent arbres de décision, k plus proches voisins, machine à vecteurs de support ou classification bayésienne naïve41,38. Les réseaux de neurones peuvent également faire de la classification42.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Classement_automatique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Arbre_de_d%C3%A9cision
https://fr.wikipedia.org/wiki/K_plus_proches_voisins
https://fr.wikipedia.org/wiki/Machine_%C3%A0_vecteurs_de_support
https://fr.wikipedia.org/wiki/Classification_na%C3%AFve_bay%C3%A9sienne
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-42
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:02-39
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-43
Histoire
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Article détaillé : Histoire de l'intelligence artificielle.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Histoire_de_l%27intelligence_artificielle
Le canard artificiel de Vaucanson (1738).
https://fr.wikipedia.org/wiki/Canard_dig%C3%A9rateur
https://fr.wikipedia.org/wiki/Jacques_Vaucanson
Comme précurseur à l'intelligence artificielle, divers automates ont été créés au cours de l'histoire, dont le canard de Vaucanson ou les automates d'Al-Jazari. Certains automates remontent à l'Antiquité et étaient utilisés pour des cérémonies religieuses43. Des mythes et rumeurs rapportent également la création d'êtres intelligents, par exemple les golems44.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Automate
https://fr.wikipedia.org/wiki/Canard_de_Vaucanson
https://fr.wikipedia.org/wiki/Al-Jazari
https://fr.wikipedia.org/wiki/Antiquit%C3%A9
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-44
https://fr.wikipedia.org/wiki/Golem
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-45
Des philosophes et mathématiciens comme Raymond Lulle, Leibniz ou George Boole ont cherché à formaliser le raisonnement et la génération d'idées45.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Raymond_Lulle
https://fr.wikipedia.org/wiki/Leibniz
https://fr.wikipedia.org/wiki/George_Boole
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:33-46
Au XXe siècle, Alan Turing a notamment inventé un modèle de calcul par la suite appelé machine de Turing, exploré la notion de calculabilité et d'intelligence des machines, et proposé le « jeu de l'imitation » (test de Turing) pour évaluer l'intelligence de futures machines45. Le terme « intelligence artificielle » a été mis en avant par John McCarthy lors de la conférence de Dartmouth en 1956, où l'intelligence artificielle a été établie en tant que discipline à part entière46,47. Dans les années qui ont suivi, des chercheurs ont proposé diverses preuves de concept, dans des situations spécifiques, de ce que les machines peuvent faire en théorie.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing
https://fr.wikipedia.org/wiki/Machine_de_Turing
https://fr.wikipedia.org/wiki/Calculabilit%C3%A9
https://fr.wikipedia.org/wiki/Test_de_Turing
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:33-46
https://fr.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy
https://fr.wikipedia.org/wiki/Conf%C3%A9rence_de_Dartmouth
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-47
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-48
https://fr.wikipedia.org/wiki/Preuve_de_concept
Par exemple, le programme ELIZA pouvait se faire passer pour un psychothérapeute, et le Logic Theorist pouvait démontrer des théorèmes48.
https://fr.wikipedia.org/wiki/ELIZA
https://fr.wikipedia.org/wiki/Logic_Theorist
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:03-49
La fin du siècle a été marquée par des périodes d'enthousiasme, et deux périodes de désillusion et de gel des financements appelées « hivers de l'IA »49, la première de 1974 à 1980 et la seconde de 1987 à 1993. Les systèmes experts ont été particulièrement populaires dans les années 1980, malgré leur fragilité et la difficulté à implémenter manuellement les bonnes règles d'inférences48. Des techniques d'apprentissage automatique se sont développées (réseaux de neurones, rétropropagation du gradient, algorithmes génétiques) ainsi que l'approche connexionniste48. Mais les faibles puissances de calcul et le manque de données d'entraînement limitait leur efficacité.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-50
https://fr.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A8me_expert
https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_(logique)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:03-49
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiels
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9tropropagation_du_gradient
https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_g%C3%A9n%C3%A9tique
https://fr.wikipedia.org/wiki/Connexionnisme
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:03-49
Certains domaines n'ont progressivement plus été considérés comme faisant partie de l'intelligence artificielle, à mesure qu'une solution efficace était trouvée50 ; un phénomène parfois appelé « effet IA ».
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-51
https://fr.wikipedia.org/wiki/Effet_IA
Dans les années 2010, les assistants personnels intelligents sont l'une des premières applications grand public de l'intelligence artificielle.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Assistant_personnel_intelligent
Dans les années 2000, le Web 2.0, le big data et de nouvelles infrastructures et capacités de calcul ont permis l'exploration de masses de données sans précédent. En 2005, le projet Blue Brain a débuté, ayant pour objectif de simuler le cerveau de mammifères51. En 2012, le réseau neuronal convolutif AlexNet a lancé l'utilisation de processeurs graphiques pour entraîner des réseaux de neurones, décuplant ainsi les capacités de calcul dédiées à l'apprentissage52.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Web_2.0
https://fr.wikipedia.org/wiki/Big_data
https://fr.wikipedia.org/wiki/Blue_Brain
https://fr.wikipedia.org/wiki/Cerveau_artificiel
https://fr.wikipedia.org/wiki/Mammif%C3%A8re
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-52
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_neuronal_convolutif
https://fr.wikipedia.org/wiki/AlexNet
https://fr.wikipedia.org/wiki/Processeur_graphique
https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiels
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-53
Des organisations visant à créer une intelligence artificielle générale ont vu le jour, comme DeepMind en 201053 et OpenAI en 201554.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle_g%C3%A9n%C3%A9rale
https://fr.wikipedia.org/wiki/DeepMind
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-54
https://fr.wikipedia.org/wiki/OpenAI
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-55
En 2017, des chercheurs de Google ont proposé l'architecture transformeur, qui a servi de base aux grands modèles de langage. En 2018, Yann Le Cun, Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton ont remporté le prix Turing pour leurs travaux sur l'apprentissage profond55,56.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Google
https://fr.wikipedia.org/wiki/Transformeur
https://fr.wikipedia.org/wiki/Yann_Le_Cun
https://fr.wikipedia.org/wiki/Yoshua_Bengio
https://fr.wikipedia.org/wiki/Geoffrey_Hinton
https://fr.wikipedia.org/wiki/Prix_Turing
https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_profond
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-56
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-57
En 2022, des programmes générant des images à partir de descriptions textuelles, comme Midjourney ou DALL-E 2, se sont popularisés57. La même année, l'agent conversationnel ChatGPT a affiché une croissance inédite, gagnant un million d'utilisateurs en seulement cinq jours58 et cent millions d'utilisateurs en deux mois59, ce qui a accentué un phénomène de « course » à l'IA60. En 2023, les progrès rapides de l'IA ont suscité des inquiétudes quant à un potentiel risque d'extinction de l'humanité61.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Midjourney
https://fr.wikipedia.org/wiki/DALL-E
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-58
https://fr.wikipedia.org/wiki/ChatGPT
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-59
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-60
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-61
https://fr.wikipedia.org/wiki/Extinction_de_l%27humanit%C3%A9
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-62
Des modèles traitant simultanément plusieurs modalités (texte, images, son), ont émergé (dont Google Gemini)62.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Google_Gemini
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-63
Intelligence artificielle générale
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Article détaillé : intelligence artificielle générale.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle_g%C3%A9n%C3%A9rale
L'intelligence artificielle générale (IAG) comprend tout système informatique capable d'effectuer ou d'apprendre pratiquement n'importe quelle tâche cognitive propre aux humains ou autres animaux63. Elle peut alternativement être définie comme un système informatique surpassant les humains dans la plupart des tâches ayant un intérêt économique64.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Cognition
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-Intelligence_artificielle_g%C3%A9n%C3%A9rale_%E2%80%94_DataFranca-64
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-65
L'intelligence artificielle générale a longtemps été considérée comme un sujet purement spéculatif65. Certains travaux de recherche ont déjà décrit GPT-4 comme ayant des « étincelles » d'intelligence artificielle générale66,67. Les experts en intelligence artificielle affichent de larges désaccords et incertitudes quant à la date potentielle de conception des premières intelligences artificielles générales (parfois appelées « intelligences artificielles de niveau humain »), leur impact sur la société, et leur potentiel à déclencher une « explosion d'intelligence »68.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-:32-66
https://fr.wikipedia.org/wiki/GPT-4
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle_g%C3%A9n%C3%A9rale
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-67
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-68
https://fr.wikipedia.org/wiki/Explosion_d%27intelligence
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-69
Un sondage de 2022 suggère que 90 % des experts en IA pensent que l'IAG a plus d'une chance sur deux d'être réalisée dans les 100 ans, autour d'une date médiane de 206169.
https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9diane_(statistiques)
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-70
Une superintelligence artificielle est un type hypothétique d'intelligence artificielle générale dont les capacités intellectuelles dépasseraient de loin celles des humains les plus brillants70. Le philosophe Nick Bostrom note que les machines disposent de certains avantages par rapport aux cerveaux humain, notamment en ce qui concerne la mémoire, la vitesse (la fréquence des processeurs étant de l'ordre de dix millions de fois plus élevée que celle des neurones biologiques) et la capacité à partager des connaissances71.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Superintelligence
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-71
https://fr.wikipedia.org/wiki/Nick_Bostrom
https://fr.wikipedia.org/wiki/Processeur
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-72
Tests
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Dans ce contexte, un test est un moyen d'évaluer les capacités d'une intelligence artificielle à imiter certains comportements et raisonnements humains.
Test de Turing
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Dans le test de Turing, une machine et un humain répondent textuellement aux questions d'un interrogateur humain. L'interrogateur ne les voit pas mais doit déterminer à partir des réponses textuelles lequel des deux est la machine. Pour passer le test, la machine doit parvenir une bonne partie du temps à tromper l'interrogateur. Ce test a été conçu par Alan Turing en 1950 dans l'article « Computing Machinery and Intelligence ». Initialement appelé le « jeu de l'imitation », son but était de fournir une expérience concrète pour déterminer si les machines peuvent penser72.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Test_de_Turing
https://fr.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing
https://fr.wikipedia.org/wiki/Computing_Machinery_and_Intelligence
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-73
Test du café
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Imaginé par Steve Wozniak, le test du café consiste à placer un système intelligent dans un habitat américain moyen et à lui demander de faire un café73. La réussite du test implique donc plusieurs tâches comme l'orientation dans un environnement inconnu, déduire le fonctionnement d'une machine, trouver les ustensiles nécessaires…
https://fr.wikipedia.org/wiki/Steve_Wozniak
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-74
Test de l'étudiant
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https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Intelligence_artificielle&veaction=edit&section=18
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Proposé par Ben Goertzel, le test de l'étudiant évalue la capacité d'un robot à s'inscrire dans un établissement d'enseignement supérieur, suivre les cours, passer les examens et obtenir le diplôme final74.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Ben_Goertzel
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-75
Test de l'embauche
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Proposé par le chercheur Nils John Nilsson, le test de l'embauche consiste à faire postuler un système intelligent à un travail important pour l'économie, où il doit travailler au moins aussi bien qu'un humain75.
https://fr.wikipedia.org/wiki/Nils_John_Nilsson
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle#cite_note-76