L'intelligence artificielle n'est pas apparue du jour au lendemain. C'est une histoire d'idées brillantes, de prédictions audacieuses, de revers frustrants et de percées spectaculaires. Parcourons ensemble cette chronologie.
En 1950, le mathématicien britannique Alan Turing publie un article intitulé Computing Machinery and Intelligence. Il y propose ce que l'on appelle aujourd'hui le test de Turing : si une machine peut tenir une conversation si convaincante qu'un humain ne peut pas savoir s'il discute avec une personne ou un ordinateur, on pourrait dire que cette machine peut « penser ».
Turing n'a pas construit d'IA lui-même - mais il a donné au monde la question qui a lancé tout le domaine.
À l'été 1956, un petit groupe de chercheurs s'est réuni au Dartmouth College dans le New Hampshire, aux États-Unis. Ils ont inventé le terme « intelligence artificielle » et fait une prédiction remarquablement optimiste : ils pensaient que les machines pourraient faire tout ce que l'esprit humain peut faire en l'espace d'une génération.
Cela ne s'est pas tout à fait produit - mais la conférence a officiellement lancé l'IA en tant que domaine d'étude.
Les premiers programmes d'IA pouvaient résoudre des problèmes d'algèbre, jouer aux dames et même tenir des conversations simples (comme le chatbot ELIZA en 1966). Les financements affluaient. Les gouvernements et les universités pensaient que l'IA de niveau humain était à portée de main.
Qu'était ELIZA ?
La réalité a frappé durement. Les ordinateurs étaient trop lents, les données rares, et l'IA primitive ne pouvait pas gérer le désordre du monde réel. Les financements se sont taris et les critiques ont qualifié l'IA de surmédiatisée. Cette période sombre est devenue le premier hiver de l'IA.
Imaginez semer des graines dans un sol gelé - les idées étaient bonnes, mais la technologie n'était pas encore prête.
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Dans les années 1980, les systèmes experts sont devenus populaires. C'étaient des programmes alimentés par des règles écrites par des humains - par exemple, « si le patient a de la fièvre ET une éruption cutanée, envisager la rougeole ». Les entreprises ont dépensé des millions pour les développer.
Mais les systèmes experts étaient fragiles. Ils ne pouvaient ni apprendre ni s'adapter. Quand les résultats commerciaux ont déçu, un deuxième hiver de l'IA a suivi à la fin des années 1980.
Tout a changé en 2012 quand un réseau de neurones appelé AlexNet a écrasé la concurrence dans le défi de reconnaissance d'images ImageNet. Il n'utilisait pas de règles écrites à la main - il apprenait à partir de millions d'images.
Cette percée a prouvé que le deep learning (des réseaux de neurones à nombreuses couches) fonctionnait réellement avec suffisamment de données et de puissance de calcul. Soudain, les géants de la tech ont commencé à investir des milliards.
| Année | Jalon | |-------|-------| | 1950 | Turing propose le test de Turing | | 1956 | « Intelligence artificielle » inventé à Dartmouth | | 1966 | Création du chatbot ELIZA | | 1997 | IBM Deep Blue bat le champion d'échecs Garry Kasparov | | 2011 | IBM Watson gagne Jeopardy! | | 2012 | AlexNet remporte ImageNet - le deep learning décolle | | 2016 | AlphaGo de DeepMind bat le champion mondial de Go Lee Sedol | | 2017 | Google publie l'article sur l'architecture Transformer | | 2022 | ChatGPT est lancé et atteint 100 millions d'utilisateurs en deux mois |
En 2017, des chercheurs de Google ont publié un article intitulé Attention Is All You Need, introduisant l'architecture Transformer. Cette conception a permis aux modèles d'IA de traiter le langage de manière bien plus efficace que jamais.
Les Transformers alimentent les grands modèles de langage actuels - GPT-4, Claude, Gemini et d'autres. C'est la raison pour laquelle vous pouvez avoir une conversation naturelle avec un chatbot IA en ce moment même.
Quel était le nom de l'article de 2017 qui a introduit l'architecture Transformer ?
L'IA évolue plus vite que jamais. Nous voyons des modèles multimodaux capables de gérer à la fois le texte, les images et l'audio. Le prochain chapitre est en train de s'écrire - et comprendre l'histoire vous aide à donner du sens à la direction que nous prenons.
Qu'est-ce qui a causé les hivers de l'IA ?