L\u2019intelligence artificielle est un pan entier de l\u2019informatique avec sa diversit\u00e9, ses briques technologiques, ses assemblages et solutions en tout genre. C\u2019est un v\u00e9ritable \u00e9cosyst\u00e8me h\u00e9t\u00e9roclite. Qui plus est, la grande majorit\u00e9 des solutions commerciales d\u2019Intelligence Artificielle sont faites de bric et de broc, en fonction de besoins tr\u00e8s sp\u00e9cifiques. On est loin d\u2019avoir des solutions d\u2019IA g\u00e9n\u00e9riques. Cette diversit\u00e9 bio-informatique g\u00e9n\u00e8re pour l\u2019instant une sorte de protection contre les menaces de l\u2019IA \u00e9voqu\u00e9es par certains Cassandre de l\u2019industrie.<\/p>\n
Ceux-ci redoutent une \u00e9ch\u00e9ance fatidique o\u00f9 l\u2019IA prendra le pas sur l\u2019intelligence humaine. Le c\u00e9l\u00e8bre astrophysicien Stephen Hawking<\/a> n\u2019h\u00e9sitait pas en 2014 \u00e0 proph\u00e9tiser que lorsque l\u2019IA d\u00e9passera l\u2019intelligence humaine, ce sera la derni\u00e8re invention humaine, celle-ci ayant ensuite pris enti\u00e8rement le pas sur l\u2019esp\u00e8ce humaine ! Il reprend \u00e0 son compte, en version pessimiste, une citation de Irwin John Good datant de 1965 publi\u00e9e dans Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine<\/a> selon laquelle la machine ultra-intelligente sera la derni\u00e8re invention que l\u2019homme aura besoin de cr\u00e9er.<\/p>\n Bill Joy avait publi\u00e9 “Why the future doesn’t need us<\/a>” en 2000 dans Wired, tirant la sonnette d’alarme sur les dangers des progr\u00e8s technologiques dans l’IA, les nanotechnologies et les biotechnologies. C’\u00e9tait bien avant\u00a0la fin du premier s\u00e9quen\u00e7age complet du g\u00e9nome humain qui avait co\u00fbt\u00e9 une fortune.\u00a0On y apprend d’ailleurs qu’il avait rencontr\u00e9 Jacques Attali et que ce dernier avait indirectement influ\u00e9 le cours des \u00e9v\u00e9nements de Java ! Bill Joy \u00e9tait en fait effray\u00e9 des perspectives avanc\u00e9es par\u00a0Ray Kurzweil qu’il avait rencontr\u00e9 dans une conf\u00e9rence en 1998 et avoir lu son “The age of spiritual machines”, paru\u00a0six ans avant “The singularity is near”. Puis une grosse d\u00e9cennie de calme c\u00f4t\u00e9 alertes.\u00a0Bill Gates et Elon Musk ont repris le flambeau de Bill Joy en 2015 pour demander une pause technologique et une r\u00e9flexion sur les limites \u00e0 ne pas d\u00e9passer avec l\u2019intelligence artificielle comme avec la robotique. Il existe m\u00eame des instituts de recherche qui planchent sur cette question : le Center for the Study of Existential Risk <\/strong>de Cambridge et le Future of Humanity Institute <\/strong>d\u2019Oxford.<\/p>\n Dans les optimistes, on trouve bien \u00e9videmment le pape actuel de la singularit\u00e9 Ray Kurzweil <\/strong>qui anticipe celle-ci autour de 2030-2014 ainsi que Mark Zuckerberg<\/a> de Facebook qui pense que l\u2019homme sera raisonnable dans ses usages de l\u2019IA.<\/p>\n Seulement voil\u00e0, l\u2019intelligence artificielle n\u2019est pas un produit. Ce n\u2019est pas non plus un logiciel unifi\u00e9 comme un traitement de texte, une application mobile ou m\u00eame un syst\u00e8me d\u2019exploitation. Il n\u2019y a pas de logiciel d\u2019intelligence artificielle mais des<\/em> solutions d\u2019intelligence artificielle qui s\u2019appuient sur des dizaines de briques diff\u00e9rentes qui vont de la captation des sens, notamment audio et visuels, \u00e0 l\u2019interpr\u00e9tation des informations, au traitement du langage et \u00e0 l\u2019exploitation de grandes bases de donn\u00e9es structur\u00e9es ou non structur\u00e9es. Leur int\u00e9gration reste une affaire de bricolage. Nous en sommes encore \u00e0 l\u2019\u00e2ge de la pierre, avec seulement une cinquantaine d\u2019ann\u00e9es de recul sur la question.<\/p>\n Dans la lign\u00e9e d\u2019autres s\u00e9ries d\u2019articles de d\u00e9frichages de sujets technologiques complexes de ce blog, je me propose ici de d\u00e9cortiquer ce que l\u2019on sait de l\u2019\u00e9tat de l\u2019art de l\u2019Intelligence Artificielle, de ses applications et des progr\u00e8s en cours.<\/p>\n Je vais notamment tenter de r\u00e9pondre \u00e0 plusieurs questions cl\u00e9s qui me travaillent :<\/p>\n Comme d\u2019habitude dans nombre des publications de ce blog, il s\u2019agit ici du r\u00e9sultat d\u2019une qu\u00eate personnelle sur un sujet nouveau, s\u2019appuyant en grande partie sur une recherche bibliographique extensive. Je ne suis pas sp\u00e9cialiste de ce domaine et j\u2019apprends au fil de l\u2019eau tout en partageant le r\u00e9sultat de cet apprentissage. Cette qu\u00eate est\u00a0publi\u00e9e en 9\u00a0parties, et en suivant l\u2019ordre des questions ci-dessus.<\/p>\n Vos feedbacks et suggestions sont les bienvenus, c\u2019est l\u2019avantage de la r\u00e9daction d\u2019un texte en plusieurs parties !<\/p>\n Qu\u2019est-ce que l\u2019intelligence artificielle ?<\/strong><\/p>\n L\u2019Intelligence Artificielle regroupe les sciences et technologies qui permettent d\u2019imiter, d\u2019\u00e9tendre et\/ou d\u2019augmenter l\u2019intelligence humaine avec des machines.<\/p>\n L\u2019IA (AI en anglais) a \u00e9t\u00e9 conceptualis\u00e9e en 1956 par John McCarthy, Alan Newell, Arthur Samuel, Herbert Simon et Marvin Minsky, ce dernier \u00e9tant d\u00e9c\u00e9d\u00e9 en janvier 2016. Cela s\u2019appuyait comme toute innovation, progr\u00e8s scientifique ou nouvelle th\u00e9orie sur de nombreux travaux et visions ant\u00e9rieurs \u00e0 1956 (le concept de calculus ratiotinator de Leibnitz, la machine et le test de Turing, les neurones formels de\u00a0McCullochs et Pitts, l’architecture de Von Neuman, le th\u00e9or\u00e8me de Shanon, etc). L\u2019IA s\u2019inscrit dans une longue tradition humaine d\u2019innovations s\u2019appuyant d\u2019abord sur la force m\u00e9canique puis sur la force intellectuelle toutes deux artificielles. Certains scientifiques visent \u00e0 atteindre dans un premier temps l\u2019intelligence humaine. M\u00e9caniquement, les effets de levier technologiques sont tels qu\u2019un seuil aboutirait au d\u00e9passement rapide de l\u2019intelligence humaine par celle de la machine.<\/p>\n L\u2019IA fait partie de ce que l\u2019on appelle aussi les sciences cognitives. IBM int\u00e8gre ainsi Watson dans son offre de \u201ccognitive computing\u201d. J\u2019ai cherch\u00e9 comment on pouvait la segmenter en domaines. En gros, on trouve d\u2019abord ce qui concerne les sens et la capacit\u00e9 des ordinateurs \u00e0 lire, voir et entendre, puis \u00e0 structurer leur m\u00e9moire, \u00e0 apprendre, \u00e0 raisonner, puis \u00e0 prendre des d\u00e9cisions ou \u00e0 aider \u00e0 prendre des d\u00e9cisions.<\/p>\n J\u2019ai tent\u00e9 ensuite de\u00a0segmenter le domaine de l\u2019IA et bien mal m\u2019en a pris. Plusieurs d\u00e9coupages existent, au niveau conceptuel puis au niveau technique.<\/p>\n Au plus haut niveau conceptuel, on segmente l\u2019IA en IA forte <\/strong>qui imiterait le cerveau humain avec une conscience et IA faible<\/strong>, qui \u00e9voluerait de mani\u00e8re incr\u00e9mentale \u00e0 partir d\u2019outils plus \u00e9l\u00e9mentaires. La distinction entre IA forte et IA faible se retrouve dans cette classification<\/a> de la port\u00e9e de l\u2019IA avec trois niveaux d\u2019IA :<\/p>\n L\u2019Artificial Narrow Intelligence <\/strong>(ANI) correspond \u00e0 la capacit\u00e9 de traitement de probl\u00e8mes dans un domaine pr\u00e9cis. C\u2019est l\u2019\u00e9tat de l\u2019art actuel. Cela a commenc\u00e9 avec les syst\u00e8mes jouant et gagnant aux \u00e9checs comme Deep Blue d\u2019IBM en 1997, puis avec des syst\u00e8mes experts pointus comme dans certains secteurs de la sant\u00e9.<\/p>\n On peut y mettre en vrac les moteurs de recherche courants, la d\u00e9tection de fraudes bancaires, le credit rating de particuliers, la conduite automatique ou assist\u00e9e, Apple SIRI, Microsoft Cortana et Google Translate. Si l\u2019IA n\u2019imite pour l\u2019instant pas toujours l\u2019homme, la force brute et l\u2019usage d\u2019\u00e9l\u00e9ments techniques dont l\u2019homme ne dispose pas comme la vitesse de traitement et le stockage de gros volumes de donn\u00e9es permettent d\u00e9j\u00e0 \u00e0 la machine de d\u00e9passer l\u2019homme dans tout un tas de domaines ! Et dans d\u2019autres dimensions que celles qui font que homme est l\u2019homme. Par contre, ne font pas partie du champ de l’IA les probl\u00e8mes simples qui peuvent \u00eatre r\u00e9solus avec de simples algorithmes. C’est le cas des syst\u00e8mes de pilotage automatiques d’avions.<\/p>\n L\u2019Artificial General Intelligence <\/strong>(AGI) correspond au niveau d\u2019intelligence \u00e9quivalent \u00e0 celui de l\u2019homme, avec un c\u00f4t\u00e9 polyvalent, avec la capacit\u00e9 \u00e0 raisonner, analyser des donn\u00e9es et r\u00e9soudre des probl\u00e8mes vari\u00e9s. On peut int\u00e9grer dans ce niveau un grand nombre des capacit\u00e9s humaines : l\u2019usage du langage \u00e0 la fois comme \u00e9metteur et r\u00e9cepteur, l\u2019usage de la vue et les autres sens, la m\u00e9moire et en particulier la m\u00e9moire associative, la pens\u00e9e, le jugement et la prise de d\u00e9cisions, la r\u00e9solution de probl\u00e8mes multi-facettes, l\u2019apprentissage par la lecture ou l\u2019exp\u00e9rience, la cr\u00e9ation de concepts, la perception du monde et de soi-m\u00eame, l\u2019invention et la cr\u00e9ativit\u00e9, la capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9agir \u00e0 l\u2019impr\u00e9vu dans un environnement complexe physique comme intellectuel ou encore la capacit\u00e9 d\u2019anticipation. On peut y ajouter la capacit\u00e9 \u00e0 ressentir des \u00e9motions personnelles ou sentir celle des autres (l\u2019empathie), avoir des envies et des d\u00e9sirs et aussi savoir g\u00e9rer ses pulsions et agir avec plus ou moins de rationalit\u00e9. Cette liste est tr\u00e8s longue ! Pour l\u2019instant, on en est encore loin, m\u00eame si certaines de ces capacit\u00e9s notamment linguistiques et de raisonnement g\u00e9n\u00e9ral sont en train de voir le jour.<\/p>\n L\u2019AGI d\u00e9pend \u00e0 la fois des progr\u00e8s mat\u00e9riels et de notre compr\u00e9hension toujours en devenir du fonctionnement du cerveau humain qui fait partie du vaste champ de la neurophysiologie, coiffant des domaines allant de la neurobiologie (pour les couches \u201cbasses\u201d) \u00e0 la neuropsychologie (pour les couches \u201chautes\u201d). Le fonctionnement du cerveau apparait au gr\u00e9 des d\u00e9couvertes comme \u00e9tant bien plus complexe et riche qu\u2019imagin\u00e9. Les neurones seraient capables de stocker des informations analogiques et non pas binaires, ce qui en multiplierait la capacit\u00e9 de stockage de plusieurs ordres de grandeur par rapport \u00e0 ce que l\u2019on croyait jusqu\u2019\u00e0 il y a peu de temps. On sait par contre que le cerveau est \u00e0 la fois ultra-massivement parall\u00e8le avec ses trillions de synapses reliant les neurones entre elles\u00a0mais\u00a0tr\u00e8s lent (“clock” de 100 Hz maximum).<\/p>\n L\u2019Artificial Super Intelligence <\/strong>(ASI) est la continuit\u00e9 logique de l\u2019\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente, li\u00e9e \u00e0 la puissance des machines qui se d\u00e9multiplie et se distribue plus facilement que celle d\u2019un cerveau humain avec ses entr\u00e9es-sorties et ses capacit\u00e9s de stockages et de traitement limit\u00e9es. A ce niveau, l\u2019intelligence de la machine d\u00e9passe celle de l\u2019homme dans tous les domaines y compris dans la cr\u00e9ativit\u00e9 et m\u00eame dans l\u2019agilit\u00e9 sociale. Le point de d\u00e9passement est une \u201csingularit\u00e9\u201d. Il est \u00e9voqu\u00e9 dans de nombreux ouvrages comme le fameux The Singularity is Near <\/strong>de Ray Kurzweil. Il l\u2019est \u00e9galement dans cet essai The Singularity \u2013 A philosophical analysis<\/a>\u00a0du philosophe australien David J. Chalmers qui propose notamment de tester d\u2019abord l\u2019ASI dans un environnement enti\u00e8rement virtuel enti\u00e8rement d\u00e9connect\u00e9 du monde r\u00e9el pour tester ses aptitudes. Si cela peut rassurer !<\/p>\n Dans la pratique, l\u2019IA d\u2019aujourd\u2019hui va d\u00e9j\u00e0 bien au-del\u00e0 des capacit\u00e9s humaines, notamment lorsque la m\u00e9moire est en jeu. La capacit\u00e9 des syst\u00e8mes experts, et notamment d\u2019IBM Watson, \u00e0 brasser d\u2019\u00e9normes volumes d\u2019information fournit des capacit\u00e9s inaccessibles \u00e0 n\u2019importe quel humain, m\u00eame surdou\u00e9. L\u2019ASI correspond donc \u00e0 un m\u00e9lange des genres entre les domaines o\u00f9 l\u2019homme est d\u00e9j\u00e0 d\u00e9pass\u00e9 et ceux o\u00f9 il ne l\u2019est pas encore et le deviendra.<\/p>\n Vu du versant de l\u2019optimisme, l\u2019ASI aurait un impact indirect : l\u2019immortalit\u00e9 de l\u2019homme, cons\u00e9quence des d\u00e9couvertes g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l\u2019ASI. C\u2019est \u00e9videmment faire abstraction de ce qui ne peut pas encore se faire de mani\u00e8re enti\u00e8rement num\u00e9rique. Les progr\u00e8s dans la sant\u00e9 sont contingent\u00e9s par l\u2019exp\u00e9rimentation qui se fait encore in-vivo et in-vitro. L\u2019exp\u00e9rimentation in-silico \u2013 de mani\u00e8re enti\u00e8rement virtuelle et num\u00e9rique – des processus biologiques est un domaine en plein devenir. Il se heurte pour l\u2019instant \u00e0 des obstacles proches de l\u2019insurmontable, m\u00eame en int\u00e9grant les merveilles des exponentielles de progr\u00e8s et de la loi de Moore. La recherche scientifique dans la sant\u00e9 en est donc toujours r\u00e9duite \u00e0 mener des exp\u00e9rimentations it\u00e9ratives et plut\u00f4t lentes, m\u00eame avec les appareillages les plus modernes. Avec ou sans IA, cela reste immuable. D\u2019ailleurs, les meilleures solutions d\u2019IA comme l\u2019usage d\u2019IBM Watson dans la canc\u00e9rologie s\u2019appuient sur le corpus issu de toutes ces exp\u00e9rimentations. Il a une base physique et r\u00e9elle. On pourra certainement automatiser l\u2019exp\u00e9rimentation biologique encore plus qu\u2019aujourd\u2019hui dans la recherche de th\u00e9rapeutiques, mais cela restera toujours du domaine du biologique, pas du num\u00e9rique, donc plut\u00f4t lent et pas tr\u00e8s scalable.<\/p>\n On arriverait au stade de l\u2019AGI entre 2030 et 2100 selon les pr\u00e9visions, et de l\u2019ASI quelques d\u00e9cennies apr\u00e8s. On se demande d\u2019ailleurs ce qui expliquerait le d\u00e9lai entre les deux au vu du facteur d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration li\u00e9 au mat\u00e9riel.<\/p>\n Poursuivons notre qu\u00eate de la d\u00e9finition de l\u2019IA dans un cours du MIT<\/a>. L\u2019IA serait un ensemble de techniques permettant d\u2019imiter le comportement humain, agissant de mani\u00e8re rationnelle en fonction de faits et donn\u00e9es et capables d\u2019atteindre un objectif. La rationalit\u00e9 n\u2019est pas l\u2019omniscience mais la capacit\u00e9 \u00e0 agir en fonction des informations disponibles, y compris celles qui sont ambig\u00fces. Cette rationalit\u00e9 est habituellement limit\u00e9e par notre volont\u00e9 et notre capacit\u00e9 d\u2019optimisation.<\/p>\n Autre d\u00e9coupage, plus fin, de l\u2019IA, en trois domaines : le symbolisme <\/strong>qui se focalise sur la pens\u00e9e abstraite, le connectionisme <\/strong>qui se focalise sur la perception, dont la vision, la reconnaissance des formes et qui s\u2019appuie notamment sur les r\u00e9seaux neuronaux artificiels et enfin, le comportementalisme <\/strong>qui s\u2019int\u00e9resse aux pens\u00e9es subjectives de la perception. C\u2019est dans ce dernier domaine que l\u2019on peut int\u00e9grer l\u2019informatique affective<\/b> (affective computing<\/b>) qui \u00e9tudie les moyens de reconnaitre, exprimer, synth\u00e9tiser et mod\u00e9liser les \u00e9motions humaines. C\u2019est une capacit\u00e9\u00a0 qu\u2019IBM Watson est cens\u00e9 apporter au robot Pepper d\u2019Aldebaran \/ Softbank.<\/p>\n L’IA peut notamment servir \u00e0 automatiser des processus cognitifs <\/strong>et en s’appuyant\u00a0sur\u00a0quatre \u00e9tapes : l\u2019observation des faits et donn\u00e9es, leur interpr\u00e9tation, leur \u00e9valuation et la d\u00e9cision, avec une action ou une proposition d\u2019actions, souvent bas\u00e9e sur des statistiques.<\/p>\n On parle aussi d\u2019intelligence symbolique <\/strong>et d\u2019intelligence computationnelle<\/strong>. La premi\u00e8re r\u00e9sout les probl\u00e8mes avec de la connaissance (c\u2019est le domaine actuel de l\u2019IA et du machine learning), la seconde avec des donn\u00e9es issues d\u2019exemples et de l\u2019apprentissage. Ce dernier domaine int\u00e8gre notamment les r\u00e9seaux neuronaux, la logique floue et les algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques.<\/p>\n Voici encore un autre d\u00e9coupage : celui de l\u2019arbre avec trois grandes branches : l\u2019une pour les t\u00e2ches d\u2019expertise<\/strong>, la seconde pour les t\u00e2ches courantes <\/strong>(perception, sens commun, raisonnement, langage) et la troisi\u00e8me pour les t\u00e2ches formelles <\/strong>(math\u00e9matiques, jeux). Mais cela ne d\u00e9crit pas les briques technologiques associ\u00e9es pour autant.<\/p>\n Cet autre d\u00e9coupage, plus terre \u00e0 terre, comprend le machine learning, le traitement du langage, les syst\u00e8mes experts, la robotique et la vision. L\u2019architecture est moyenne : il serait plus logique de regrouper les sens avec la parole et la vision. Sans compter l\u2019ou\u00efe qui peut aussi servir. Quand \u00e0 la robotique, elle a vocation \u00e0 int\u00e9grer tous les autres champs du sch\u00e9ma et \u00e0 en ajouter d\u2019autres qui lui sont sp\u00e9cifiques comme ceux des capteurs, des mat\u00e9riaux, de la m\u00e9canique, des moteurs \u00e9lectriques et des batteries.<\/p>\n Enfin, ce dernier sch\u00e9ma<\/a> fait un lien formel entre trois groupes : les applications <\/strong>(affective computing, reconnaissance d\u2019images et vid\u00e9os, traduction, \u2026), les domaines d\u2019applications <\/strong>(computer vision, NLP, \u2026) et les m\u00e9thodes <\/strong>(avec trois grandes cat\u00e9gories : le data mining, le machine learning et les statistiques). Bien bien, mais on peut aussi faire du data mining gr\u00e2ce \u00e0 du machine learning et ce dernier peut aussi\u00a0s’appuyer sur des statistiques. Tout cela est bien r\u00e9cursif !<\/p>\n Cela rappelle \u00e0 bon escient que\u00a0les solutions \u00e0 base d\u2019IA ne sont\u00a0pas \u201cdes\u00a0logiciels\u201d mais l\u2019assemblage de diverses briques logicielles selon les besoins. Et ces briques sont des plus nombreuses. A tel point que leur int\u00e9gration est un enjeu technique et m\u00e9tier de taille, peut-\u00eatre le plus complexe \u00e0 relever. Aymeric Poulain Maybant m\u2019a transmis sa th\u00e8se de doctorat<\/a> sur l\u2019hybridation en sciences cognitives qui date de 2005 et d\u00e9crit tr\u00e8s bien cet enjeu. L\u2019IA int\u00e9grative est un des principaux facteurs de d\u00e9veloppement du secteur. On le retrouve dans l\u2019association de nombreuses techniques dans les solutions d\u2019IA comme le couplage de r\u00e9seaux neuronaux et d\u2019approches statistiques, notamment dans la reconnaissance de la parole.<\/p>\n Si on demandait \u00e0 un syst\u00e8me d\u2019Intelligence Artificielle de s\u2019auto-d\u00e9finir et s’auto-segmenter en exploitant les donn\u00e9es bibliographiques disponibles, il serait bien mal en point ! Un peu comme il est difficile de caract\u00e9riser une p\u00e9riode contemporaine, sans le regard de l\u2019historien du futur qui pourra prendre du recul pour analyser le pr\u00e9sent.<\/p>\n Vous \u00eates d\u00e9j\u00e0 paum\u00e9s ? Moi aussi ! Dans la partie suivante<\/a>, je vais rentrer dans les couches basses de l\u2019IA et inventorier les principaux outils logiciels qui la composent.<\/p>\n ____________________________________<\/p>\n Vous pouvez consulter tous les \u00e9pisodes de ce roman fleuve de printemps sur l\u2019intelligence artificielle :<\/p>\n Episode 1 : s\u00e9mantique et questions cl\u00e9s<\/a> L\u2019intelligence artificielle fait partie de ces technologies qui peuvent g\u00e9n\u00e9rer toutes sortes de fantasmes pour les uns et de craintes pour les autres. Comme de nombreuses technologies, il nous est difficile d\u2019en comprendre le fonctionnement et donc les enjeux associ\u00e9s. L\u2019actualit\u00e9 technologique nous ressasse des performances d\u2019IBM Watson, des robots quadrup\u00e8des ou bip\u00e8des de la […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[19,33,1570,5],"tags":[2647,2651,2652,2645,2646,2649,2656,2658,2470,2653,2655,2654,2657,2644,2650,1382,2648],"class_list":["post-12328","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-google","category-innovation","category-sante","category-technologie","tag-agi","tag-an-newell","tag-arthur-samel","tag-artificial-intelligence","tag-asi","tag-bill-gates","tag-cognitive-computing","tag-deepmind","tag-google","tag-herbert-simon","tag-ia-faible","tag-ia-forte","tag-ibm-watson","tag-intelligence-artificielle","tag-john-mccarthy","tag-mark-zuckerberg","tag-minsky"],"views":85269,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12328","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12328"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12328\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12328"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12328"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12328"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"Irvin](\"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-content\/WindowsLiveWriter\/Lintelligence-artificielle-est-elle-un-p_D8B5\/Irvin-John-Good-Citation_thumb.jpg\" "\\"Irvin")
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\nEpisode 2 : histoire et technologies de l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 3 : IBM Watson et le marketing de l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 4 : les startups US de l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 5 : les startups acquises par les grands du num\u00e9rique<\/a>
\nEpisode 6 : les startups fran\u00e7aises de l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 7 : la mod\u00e9lisation et la copie du cerveau<\/a>
\nEpisode 8 : \u00e9volutions de la loi de Moore et applications \u00e0 l\u2019intelligence artificielle<\/a>
\nEpisode 9 : la robotisation en marche des m\u00e9tiers<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"