Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? “Histoire et Généralités“

L’intelligence artificielle permet le regroupement d’une panoplie de techniques destinées à la réalisation de machines capables de simuler l’intelligence humaine. Cette technique met à la disposition de l’Homme un système apte à résoudre des problèmes et situations complexes de la vie quotidienne et de la science en général. Dans cet article, nous allons introduire les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle à savoir un aperçu de l’historique de ce domaine scindé en 2 époques principales. Ensuite, nous évoquerons quelques généralités tels qu’une définition générale, les types existants de l’intelligence artificielle et les domaines d’application.

Table des matières

2. Histoire de l’intelligence artificielle

En parlant d’historique, nous identifions deux époques majeures de l’intelligence artificielle à travers l’histoire et au fil du temps. La première époque s’étale avant l’an 2000 et la seconde après les années 2000. Cette segmentation temporelle revient principalement à l’évolution du degré d’impact de l’intelligence artificielle sur la société.

2.1. Époque 1 : Avant l’an 2000

L’intelligence artificielle a connu plusieurs stations phares durant cette première époque.

Nous résumons ces dernières par l’identification des dates les plus marquantes :

• 1950 : Publication d’un article de Alan Turing “Computing Machinery and intelligence“ visant à définir la conscience d’une machine. Aujourd’hui nous appelons cette méthode le “Test Turing“.
• 1956 : Déclaration de l’intelligence artificielle comme étant un domaine scientifique officiel lors d’une conférence aux États-Unis.
• 1960 : Implication des travaux de recherche dans de grands laboratoires pour le développement du domaine de l’intelligence artificielle.
• 1974 : Période nommée le “AI Winter“ où le domaine a connu une baisse d’intérêt et de financement au niveau mondial.
• 1980 : Réintégration des projets de l’intelligence artificielle grâce aux systèmes experts.
• 1990 : Début de l’exploitation de l’intelligence artificielle sur le terrain.
• 1997 : Sortie officielle de l’intelligence artificielle grâce au supercalculateur Deep Blue de IBM.

2.2. Époque 2 : Après l’an 2000

Cette deuxième époque de l’intelligence artificielle est caractérisée par son fort impact sur la société et sur plusieurs domaines tel que la cinématographie, l’informatique… Par ailleurs, voici les trois périodes marquantes durant cette époque :

• Début des années 2000 : L’utilisation de l’intelligence artificielle dans les films de science-fiction pour réaliser des scénarios proches de la réalité.
• 2001-2010 : Le domaine informatique prend de l’ampleur au niveau mondial, chose qui implique davantage l’intelligence artificielle dans la société.
• Après 2010 : Développement de nouveaux processus pour le deep learning et machine learning ainsi qu’une utilisation accrue du domaine dans les leaders de l’informatique au monde.
• L’intelligence artificielle : Généralités

Après avoir vu un court aperçu sur l’histoire de l’intelligence artificielle et les dates les plus marquantes de l’évolution de ce domaine, nous présenterons dans la section suivante un bref aperçu sur les généralités de l’intelligence artificielle, notamment en répondant à la fameuse question : “Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?“

3.  L’intelligence artificielle : Généralités

3.1. Définition de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est un domaine vaste qui comprend plusieurs axes et diverses définitions selon le point de vue envisagé. Globalement, on pourrait dire que l’intelligence artificielle est une combinaison de techniques visant à développer les machines dans le but d’accomplir des tâches précises et résoudre les problématiques de l’Homme.

Les tâches visées peuvent être simples ou complexes pour l’humain, nous citons à titre d’exemple :

• La reconnaissance des objets.
• La localisation des objets (dans une image ou une séquence vidéo).
• La planification de mouvements robotiques.
• La conduite autonome des véhicules.

Cette diversification en terme de complexité de tâches impacte directement sur le processus de planification. Ceci dit, les tâches les plus complexes nécessiteront sans doute des connaissances plus poussées pour leur réalisation.

Dans ce contexte, on associe souvent l’intelligence à la capacité de formation et d’apprentissage dans la mesure où un système intelligent ne peut guère augmenter ses performances, exécuter les tâches planifiées ou développer ses compétences sans apprentissage cohérent et constructive.

C’est ainsi que le domaine de l’intelligence artificielle est lié étroitement à l’apprentissage pour promouvoir son aspect d’intelligence. Avec l’apparition de l’apprentissage artificiel, les systèmes intelligents reposaient sur la mise en place de programmes écrits à la main , nous identifions à titre d’exemple :

• Jeu d’échec : programme sur la base de recherche arborescente.
• Reconnaissance de caractères : Comparatif avec des images de référence
• Diagnostic médical à partir de symptômes : déduction logique.

Cependant, cette approche manuelle qui repose sur les programmes manuscrits a développé de sérieuses limites, chose qui a poussé l’Homme à avoir recours à des techniques plus avancées.

3.2. Les types de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle repose sur 4 types essentiels :

3.2.1. La réactivité

La réactivité est le type le plus répandu de l’intelligence artificielle, il est actuellement adopté et développé dans plusieurs secteurs et applications. Nous pouvons modéliser ce type par une machine capable de percevoir les composantes du monde qui l’entoure et de prendre des décisions en fonction de ses observations et sur la base de ses perceptions. Nous citons à titre d’exemple l’ordinateur très connu Deep Blue du leader en informatique IBM qui a battu le champion d’échecs Garry Kasparov en 1996.

3.2.2. La mémoire limitée

Contrairement au premier type de l’intelligence artificielle, les machines à mémoire limitée ont la capacité de s’appuyer sur des représentations du monde réel pour prendre une décision. L’exemple des voitures autonomes rentre bel et bien dans cette section dans le mesure où les voitures sont dotées d’un répertoire de représentations du monde programmé au préalable ce qui leur permet d’être capable d’ajuster leur vitesse ou leur trajectoire en fonction des facteurs qu’ils aperçoivent en temps réel tel que le trafic, la situation de la route, le climat, la trajectoire…

3.2.3. La théorie de l’esprit

Ce type d’intelligence artificielle marque une grande rupture entre les machines existantes et celles envisagées pour la construction dans le futur. Grâce à la théorie de l’esprit, les robots seront capables de :

• Appréhender les représentations du monde.
• Classifier les représentations.
• Comprendre les émotions.
• Hiérarchiser les émotions selon le degré d’influence sur le comportement humain.
• Adapter les comportements de l’humain sur la base des émotions hiérarchisées.

3.2.4. L’auto-conscience

L’auto-conscience est le dernier et le plus avancé type de l’intelligence artificielle. L’auto-conscience consiste à attribuer aux machines la capacité suffisante qui leur permettront de former des représentations en ayant une autonomie et indépendance complète . Nous pouvons considérer ce type comme étant une extension du type “théorie de l’esprit“ de l’intelligence artificielle. Ainsi, les machines auto-conscientes comprennent les émotions humaines et les appliquent ensuite aux différents scénarios afin de prédire d’autres indicateurs.

3.3. Domaines d’application de l’intelligence artificielle

Comme cité au préalable, l’intelligence artificielle est actuellement appliquée à plusieurs domaines et secteurs. Dans cette section, nous décrirons les différents domaines pour lesquels l’intelligence artificielle est considérée comme l’un des acteurs principaux.

3.3.1. La santé

La santé est un secteur ayant un grand dynamisme en intelligence artificielle dans la mesure où nous identifions diverses applications dans ce sens , notamment :

• Diagnostic des maladies
• Détection précoce de maladie
• Détecter les premiers signes d’une attaque cardiaque
• Accélérer la mise de médicaments
• Réduire le temps entre la découverte d’une molécule et mise au marché
• Promouvoir l’exécution de certaines activités de santé dans des établissements d’hébergement de personnes âgées… 

3.3.2. Le secteur bancaire

Pour répondre aux différents besoins et questions de la clientèle , l’intelligence artificielle prend part de cette activité dans le secteur bancaire à travers un ensemble de solutions :

• L’élaboration de bots pour répondre aux besoins de la clientèle. Ce processus est entrainé sur la base d’une panoplie de conversations analysées et enregistrées.
• Prendre des décisions relatives à l’accord de prêts à la clientèle.
• Traitement par degré d’urgence des e-mails.
• La détection des opérations frauduleuses …

3.3.3. Le transport

Une des applications les plus pertinente de l’intelligence artificielle est les véhicules autonomes. Dans ce contexte, les industries automobiles visent à développer l’aspect autonomie des véhicules par le moyen des techniques d’apprentissage artificielle en intégrant plusieurs fonctionnalités dans le but de privilégier le confort et la sécurité du conducteur.

3.3.4. Le commerce

Dans le e-commerce, les recommandations personnalisées d'achat ainsi que les publicités ont une importance extrême dans l’implication et l’utilisabilité du client. L’intelligence artificielle prend également part de cette activité à travers diverses contributions à savoir :

• La détection des tendances d'achat,
• L'analyse des échanges sur les réseaux sociaux
• Anticiper la demande de la clientèle
• Création de nouveaux services et produits.

L'IA se développe également chez les enseignes du bricolage en intégrant des fonctionnalités aidant les clients pour répondre à leurs besoins en matière de rénovation (Détection des modèles susceptibles à susciter l’intérêt du client…)

3.3.5. L’industrie

L’intelligence artificielle joue un grand rôle dans la robotique moderne. Dans la mesure où les robots développent leur capacité d’apprendre un geste à partir d’une manipulation opératrice. Le AI présente également des contribution dans le cadre de la maintenance prédictive pour diminuer , voir même éliminer le temps de panne d’un robot. Nous identifions également la capacité détection de certains signes d'usure sur une machine pour décider au bon moment par rapport aux interventions possibles à son propos.

3.3.6. Le droit

Dans le domaine judiciaire, des algorithmes opèrent sur l’analyser de jurisprudence afin d’identifier les arguments clés, fournir un conseil juridique, qualifier un contrat ou même estimer le montant des indemnités à espérer.

4. Conclusion

L’intelligence artificielle a connu un développement rapide au fil du temps. Titre d’aujourd’hui, nous pouvons qualifier son utilisation d’accrue au sein des grandes entreprises industrielles et de recherche à l’international. Cependant, l’humain vise une évolution continue du domaine pour atteindre l’autonomie complète dans le future proche.