Intelligence artificielle : de quoi s'agit-elle et d'où vient-elle ? Partie 2 : Développements récents

Publié le lundi 13 mai 2019

Auteur : Peter MacKinnon

Peter MacKinnon

Directeur général,
Synergy Technology Management

L'intelligence artificielle a attiré l'attention du public avec des histoires de promesses et de périls pour l'humanité. Il s’agit du deuxième article d’un article de blog en deux parties qui traite des origines et de l’évolution de l’IA jusqu’à nos jours.

Cycle saisonnier d’IA

En 1956, un atelier financé par le gouvernement des États-Unis s'est tenu au Dartmouth College afin de définir le domaine officiel de l'IA. Cet événement a été suivi, au cours des prochaines années, par quelques réalisations modestes dans le développement d’outils capables de performances analogues à celles de l’être humain dans des domaines restreints (preuves géométriques, algèbre, jeux simples, etc.).

Au début des années 1980, les applications commerciales de l’IA commençaient à apparaître, principalement sous la forme de systèmes experts[1], la première application pragmatique de l'IA. À l’époque, la plupart des entreprises d’intelligence artificielle étaient des start-ups et se limitaient principalement à l’Amérique du Nord, ainsi que des groupes de recherche appliquée à l’IA implantés dans de nombreuses grandes entreprises existantes dans des domaines tels que la maintenance de moteurs complexes, la conception aérospatiale et l’exploration pétrolière et gazière.

Même à cette époque, il était clair que les ordinateurs standard n'étaient pas suffisamment optimisés pour fonctionner comme une machine conçue pour exécuter des langages informatiques conçus pour exécuter des ensembles de règles basés sur l'IA. En conséquence, plusieurs start-ups sont apparues aux États-Unis (par exemple, Symbolics, LISP Machines), qui proposaient des systèmes informatiques optimisés pour les langues de l’IA du moment, notamment LISP et PROLOG.

Au début des années 80, une guerre commerciale se dessinait entre les États-Unis et le Japon, un peu à la différence des conflits actuels entre les États-Unis et la Chine. Dans le cadre de cette "guerre", le gouvernement japonais a annoncé en 1982 Le Projet informatique de cinquième génération, qui visait à développer des ordinateurs capables de jaser, de traduire des langues, d’interpréter des images et de raisonner comme des personnes.

Au milieu de ce premier printemps d’intelligence artificielle, nommé ainsi rétrospectivement, les États-Unis, le Canada et de nombreux autres pays ont réagi dans un état inquiet quant à la signification réelle de ce projet informatique sensible au Japon, notamment en raison de l’influence croissante des prouesses technologiques japonaises. Divers pays ont entrepris des études approfondies sur leurs capacités nationales et leurs menaces étrangères vis-à-vis de la prochaine génération d'informatique et d'intelligence artificielle.

Le Projet de cinquième génération semblait prêt à accélérer radicalement les progrès de l'IA en matière de matériel, d'outils logiciels et d'applications. Cependant, à la fin des années 80, ce projet avait pris beaucoup de retard dans la réalisation de ses objectifs. Dans le même temps, les capacités d’intelligence artificielle prévues par le milieu des années 80 n’avaient pas non plus été atteintes. Le résultat net a été une réduction spectaculaire du financement de la recherche fondamentale et appliquée sur l'IA dans de nombreux pays. En conséquence, l'IA est entrée dans son premier hiver, qui a duré jusqu'au début du siècle.

Le passé récent et l'avenir

Au début des années 2000, les avancées majeures en matière de recherche sur l’IA dans les domaines de l’apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de la vision artificielle se retrouvaient dans des applications commerciales. Cette résurgence s’explique par la disponibilité de ressources informatiques beaucoup plus puissantes (informatique en nuage, par exemple), d’énormes quantités de données numériques (par exemple, les médias sociaux) et par des avancées majeures dans le développement de « l’apprentissage en profondeur », un sous-domaine de l’IA (par exemple, les applications incluent la victoire contre les meilleurs champions du monde d’échecs et de jeux). Aucune de ces capacités n'existait à une échelle significative avant ce moment.

L'intelligence artificielle a évolué au cours des 60 dernières années. C'est maintenant une technologie de rupture émergente qui a de profondes applications et des implications pour de nombreux aspects de l'activité humaine et de la société. Ses avantages nets globaux restent encore flous. Les limites pour appliquer l'IA sont grandes ouvertes.

Des pensées finales

L’histoire nous a appris à quel point diverses technologies ont déclenché la révolution industrielle. Ces machines « artificielles » changent radicalement nos systèmes politiques, nos sociétés, nos économies, nos modèles d’emploi individuels, notre démographie et même nos cultures.

L'intelligence artificielle est susceptible d'avoir un semblable; sinon plus profond impact sur la société et comment nous sommes gouvernés. Les technologies physiques (c.-à-d. les machines) de la révolution industrielle ont été de puissants moteurs de changement; mais la plupart étaient à but unique et spécifiques à une tâche. Néanmoins, ils ont tout bouleversé avec les manières sociales qui en ont résulté de réorganiser les êtres humains afin de tirer parti de manière créative des opportunités offertes par ces machines. par exemple, l'essor de la société et de la fabrication de chaînes de montage. Cette conséquence transformatrice, mais non intentionnelle, induite par la machine peut se reproduire avec l’IA intégrée aux produits et services de la société.

Cependant, la promesse de l'intelligence artificielle peut encore s'embrouiller en raison d'obstacles techniques ou se heurter à un mur provoqué par la résistance sociale aux changements rapides et à la fragmentation sociale, y compris la gouvernance, alors que les nations, les entreprises et les individus tentent de faire face à de profonds des choses.

Pendant ce temps, les implications éthiques, efficaces et philosophiques de l'IA pour la société et l'individu sont en retard par rapport aux développements technologiques et aux applications associées de l'IA.


[1] Un système expert se composait d’une base de données d’informations factuelles spécifiques et d’un ensemble de règles sur la manière de déduire les relations au sein des données codifiées dans le système et entre celles-ci (par exemple, les données pourraient être des échantillons de pathologie et les règles d’inférence constitueraient les moyens par lesquels lequel le pathologiste diagnostique les données dont il dispose (c.-à-d. connaissances expertes appliquées).

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