L’IA est une discipline relativement récente. Depuis sa genèse, elle ne cesse de faire couler beaucoup d’encre. Ainsi, plus d’un s’interroge encore sur son origine et les divers moments de ses étapes évolutives. Pour ce faire, une étude évolutive de l’intelligence artificielle(IA) s’avère nécessaire. Fort de tout cela, dans cet article on va se pencher sur la genèse de celle-ci, puis sur la naissance du concept vers la deuxième moitié du XXe siècle ainsi que les différents moments de son processus évolutif.
La genèse de l’IA
L’IA se définit comme étant un ensemble de théories et de techniques mise en oeuvre en vue de mettre au point des machines pouvant singer l’intelligence humaine. On la définit également comme une discipline scientifique visant à permettre à des machines, et plus particulièrement, à des systèmes informatiques de feindre les processus cognitifs humains.
Par ailleurs, l’IA est un champ disciplinaire très vaste. Elle embrasse non seulement l’informatique, mais également les mathématiques, la neuroscience et la philosophie.
Plusieurs penseurs comme Pamela Mc Corduck, la font remonter à l’Antiquité. D’après ce dernier, l’IA commence avec “le vieux souhait de jouer à Dieu”.
En effet, la conception que nous avons de l’IA aujourd’hui a été initiée par des philosophes classiques tels que l’anglais Gottfried Wilhem Leibniz(1646-1716) avec son “Calculus ratiocinator” dans lequel il essaie de faire la description du processus de la pensée humaine comme la manipulation mécanique de symbole.
La deuxième moitié du XXe siècle marque la naissance du concept IA
Dès 1940 à 1950, une kyrielle de scientifiques d’une large gamme de disciplines comme : les mathématiques, la psychologie, l’ingénierie, l’économie et la science politique, ont commencé à réfléchir sur le moyen de produire un cerveau artificiel.
C’est ainsi qu’en 1950, le mathématicien Alan Turing a publié son fameux article dans lequel il se questionne sur la possibilité de fabriquer une machine ayant la capacité de penser en posant cette interrogation: “Une machine peut-elle penser?”
Tout au moins, ce dernier voulait mettre au point une machine dotée d’une véritable intelligence. Ainsi, par la suite, cela allait être connu sous l’appellation du mémorable test de Turing. Ceci a été la toute première hypothèse sérieuse dans le domaine de la pensée de l’IA.
Par ailleurs, en 1951, Marvin Lee Minsky, un scientifique américain, s’inspirant des recherches de Pitt et Mc Culloch, a construit une première machine à réseau neuronal, le SNARC. C’est grâce à cette dernière que Minsky allait devenir l’un des plus importants tenants et innovateurs du domaine de l’IA.
Ce n’est qu’en 1956 lors d’une conférence qui s’est tenue à Darmouth que Mc Carthy a utilisé pour la première fois, l’expression IA. Cette conférence a eu lieu sous l’assertion:” Chaque aspect de l’apprentissage ou toute autre caractéristique de l’intelligence peut-être si précisément décrit qu’une machine peut-être conçue pour le simuler.”
La conférence de Darmouth a été un moment clé dans la concrétisation de l’IA comme discipline théorique indépendante de l’informatique. C’est le premier moment où l’IA a été nommée comme telle. C’est aussi à partir de là qu’on a déterminé ses buts, et a commencé à mettre en relations ses acteurs.
Ainsi, les années suivant la conférence de Darmouth ont été une période de découverte et d’exploration effrénée pour l’IA. Ce que les chercheurs en IA appellent l’âge d’or de l’IA.
À partir des années 1956 à 1974, pour la plupart des gens, les programmes développés à l’époque ont été considérés comme merveilleux. Par exemple, les ordinateurs permettaient de résoudre des problèmes algébriques, démontraient des théorèmes géométriques et apprennaient l’anglais. Cela paraissait sceptique pour plus d’un que des machines aient des comportements intelligents.
Les chercheurs de l’époque faisaient preuve d’un optimisme très poussé. Ils prédisaient la venue de machines totalement intelligente dans les 20 prochaines années suivant cette période. À partir de ces effervescences, des agences gouvernementales comme la DARPA (Defense Advenced, Research Project Agency) investissent des sommes colossaux dans l’IA.
Cependant, l’IA n’a pas connu un développement linéaire. Elle a connu des moments de vicissitudes au cours de son processus évolutif. C’est ce que les chercheurs en IA appellent les hibernations de l’IA.
Les moments d’hibernation de l’IA dans son processus évolutif
Aux environs des années 70, l’IA était en proie à de nombreuses difficultés. Elle a donc fait d’une part l’objet des critiques aigus, d’autre part, elle a connu des contraintes budgétaires. En effet, les investisseurs en la matière comme le gouvernement britannique, la DARPA, le NRC, le Conseil Américain de la recherche ont fait profil bas à un certain moment en ce qui a trait aux moyens qu’elle nécessitait. La raison, selon eux, c’est qu’il n’y a pas eu suffisamment de progrès. C’est donc pour cette cause qu’ils ont coupé tous les fonds de recherches dans le domaine.
Selon Hans Moravec, la crise résultait des prédictions irréalistes des chercheurs en IA de l’époque. “Beaucoup de chercheurs se sont retrouvés piégés dans un entrelacs d’éxagérations croissantes” declara-t-il.
Toutefois, en dépit de toutes les difficulté auxquelles ils ont fait face, les chercheurs en IA sont restés très optimistes sur son avenir.
À partir de la fin des années 80 et le début des années 90, l’IA a connu de nouvelles coupures budgétaires.
L’admiration des acteurs économiques de l’époque vis-à-vis l’IA a accru, puis chuté à nouveau.
Vers 1991, les objectifs impressionnants présentés par le Japon en 1981 pour ses ordinateurs de cinquième génération n’ont pas été atteints. D’ailleurs, certains d’entre eux, comme le fait de mener une conversation ordinaire, ne l’ont pas toujours été même après vingt (20) ans . Ceci est le cas pour beaucoup d’autres projets en IA. Ce qui permet de comprendre que la barre a été placée trop haut. D’où la naissance de l’expression hiver IA parmi les chercheurs qui ont déjà vécu les coupes budgétaires des années 70.
Cependant, malgré les moments de turbulences continues qu’ont connues les chercheurs, ils ont poursuivi leur chemin dans le domaine de recherche de l’IA. Néanmoins, certains d’entre eux ont opté pour de nouvelles approches entièrement neuves.
L’IA vers 1993 et le début du XXIème siècle
Après un demi-siècle environ derrière elle, l’IA a enfin parvenu à réaliser certains de ses plus anciens objectifs. Beaucoup plus de personnes se servent avec succès de la technologie.
Toutefois, la réputation de l’IA dans le monde des affaires est encore loin d’être parfaite. Car, jusqu’à présent, les chercheurs n’arrivent toujours pas à expliquer les échecs de l’IA, à répondre au rêve d’un niveau d’intelligence équivalent à l’Homme. Or c’est cet objectif qui a captivé l’imagination du monde dans les années 60.
Ainsi, ce n’est qu’à partir des années 90- 2000 que l’IA a commencé à faire tarir les débats. Par exemple, le 11 mai 1997, Deep Blue est devenu le premier système informatique de jeu d’échec à battre le champion mondial en titre, Garry Kasparov.
Depuis lors, les machines intégrant l’IA dans leurs programmes n’ont cessé de surpasser l’Homme. L’une des récentes défaites de l’Homme face à l’IA, est celle du champion mondial du jeu de Go face à Alpha Go. Cette dernière a été développée par l’un des géants du GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Microsoft), Google.
En effet, l’IA ne cesse de prendre son pied depuis les années 2000. Cela s’explique par trois raisons:
1- L’introduction d’algorithmes plus sophistiqués;
2- Entrée sur le marché de processeurs graphique à coût réduit capable d’effectuer d’importants calculs;
3- La disponibilité de très grande bases de données correctement annotées permettant un apprentissage plus fin.
En plus, au fil des années, les GAFAM, formés des 5 plus grands géants du web ne cessent de s’imposer dans le domaine. Et particulièrement Google, le principal moteur de recherche mondial. Ce dernier est lui-même considéré comme étant une IA suivant les mots d’un chercheur du CNRS (Centre National de Recherche Scientifique).
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Par voie de conséquence, aujourd’hui, les investissements dans l’IA sont colossaux.
Dorénavant, l’IA intègre notre quotidien par divers moyens, tels que : les téléphones intelligents (reconnaissance de visage, de la voix), les voitures autonomes, etc.
De son origine à nos jours, l’IA a un parcours relativement long qui est jalonné de différentes périodes. Des périodes de grandes effervescences ainsi que des périodes stagnantes. Cependant, une question subsiste encore aujourd’hui : Une machine pense-t-elle vraiment?
