Semaine de la créativité et de l'innovation 2021

I. Une brève histoire de l’intelligence artificielle

Naissance et tentative de définition de l'IA

L’intelligence artificielle est avant tout une discipline scientifique. Vu qu’il s’agit d’une discipline, d’un champ de recherche, il n’est pas possible de circonscrire clairement le champ de l’intelligence artificielle, dont le développement qui est intrinsèquement dépendant aux progrès d’autres champs de recherches scientifiques et technologiques. La discipline a d’abord vu le jour à l'occasion du Darmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence en 1956, un camp d’été organisé par quatre chercheurs américains au Darmouth College : John McCarthy (1927-2011), Marvin Minsky (1927-2016), Nathaniel Rochester (1919-2001) et Claude Shannon (1916-2001). On doit le terme d’intelligence artificielle à John McCarthy, qui l’aurait vraisemblablement choisi afin de marquer les esprits des autres chercheurs et obtenir ainsi une bourse. L’IA n’est pas le seul projet qui va résulter du projet des 4 chercheurs américains : Le World Wide Web, ou Internet, vient du couplage des réseaux de télécommunication et d’un modèle de mémoire dit hypertexte, conçu grâce à des techniques d’intelligences artificielles et dévoilé initialement lors une conférence de 1965 sur l’intelligence artificielle. Internet fait alors figure de petite sœur de l’intelligence artificielle.

Pour les promoteurs de l’école d’été de 1965, l’intelligence artificielle visait à la simulation sur des machines des différentes facultés de l'intelligence. Le postulat initial était de considérer que toutes les fonctions cognitives (apprentissage, raisonnement, calcul, perception, mémorisation, voire la créativité artistique), peuvent être décrites avec une précision telle qu’on pourrait la reproduire sur ordinateur. Cette conjecture est toujours au fondement de notre conception classique de l’IA et le projet initial de simuler l’intégralité des aspects d’un cerveau humain n’a jamais pu être démenti ou démontré irréfutablement. S’il est impossible pour l’instant d’affirmer qu’une IA pourra ou ne pourra pas imiter exactement le fonctionnement d’un cerveau humain, force est de constater que l’intelligence

Si c’est aux 4 premiers chercheurs de Darmouth qu’on doit les premières recherches en matière d’intelligence artificielle, ces recherches ne sont pas isolées et s’inscrivent dans une période scientifique ou la cybernétique est particulièrement en vogue (tentative de modéliser des systèmes, biologiques, psychiques, politiques ou sociaux avec des flux d’informations) depuis les années 40.

Dès 1936, le mathématicien Alan Turing âgé alors de 24 ans émet l’hypothèse qu’un ordinateur pourrait imiter le fonctionnement du cerveau humain.

 En 1948, dans son article intitulé Intelligent Machinery, Alan Turing met par écrit cette idée que l’intelligence humaine pourrait être simulée sur un ordinateur. Si on veut encore remonter le cours du temps, on peut rappeler que l’idée selon laquelle les machines pouvaient penser est plus ancienne encore dans la tradition européenne, sans même parler des systèmes de pensées animistes. Pris sous son prisme philosophique scientifique, on peut considérer que l’idée prend ses origines dans la pensée couplée de Hobbes, reprise par Leibniz selon laquelle la pensée résulte d’un calcul. Cette première pensée est complétée par la thèse dite Church-Turing selon laquelle tout calcul peut être effectué par une machine : si la pensée est un calcul et si les calculs peuvent être effectués par des machines, alors une machine peut simuler la pensée.

La double révolution des années 1990

Deux changements fondamentaux vont survenir à partir des années 1990 :

Le premier changement résulte des progrès des CNN, ou réseau neuronal convolutionnel. Les CNN ont constitué le fondement de la révolution que constitue le Machine Learning, qui peut être défini comme une branche de l’intelligence artificielle englobant de nombreuses méthodes permettant de créer automatiquement des modèles à partir des données. Ces méthodes sont en fait des algorithmes qui permettent de découvrir des patterns et d’effectuer des prédictions à partir de données en se basant sur des statistiques, sur du forage de données, sur la reconnaissance de patterns et sur les analyses prédictives. L’accroissement phénoménal de la quantité de données, devenues intraitables par le cerveau humain et les outils conventionnels et qui constituent le big data, est un des éléments majeurs de l’intérêt qui est porté au machine learning.

Le second changement fondamental qui va nous préoccuper survient à la fin des années 1990 avec la naissance de l’informatique animiste : à la fin des années 1990, on couple l’intelligence artificielle à de la robotique et aux interfaces hommes- machines. Les machines deviennent alors capables d’interagir avec ce qu’elles perçoivent de leurs environnements. Les réactions des machines sont d’ailleurs calculées pour provoquer en nous l’illusion d’une conscience les animant. Cette tendance de l’intelligence artificielle peut éventuellement se caractériser comme une forme d’animisme puisqu’elle s’emploie à susciter la projection d’un souffle de vie sur les objets quotidiens de notre environnement. Cela a donné naissance, entre autres, au « calcul des émotions » (affective computing) qui évalue les réactions d’un sujet ressentant des émotions et qui les reproduit sur une machine.