Le groupe de travail du summer camp de Darmouth, situ\u00e9 \u00e0 Hanover dans le New Hampshire, comprenait Marvin Minsky<\/b>, Claude Shannon<\/b>, \u00e0 <\/b>l\u2019\u00e9poque au <\/b>MIT, Allan Newell<\/b> et Herbert Simon<\/b> de Carnegie Tech, et Arthur Samuel<\/b> et Nathanial Rochester<\/b>, tous deux d\u2019IBM. Le groupe voulait plancher sur la conjecture selon laquelle tous les processus de l\u2019intelligence humaine pouvaient th\u00e9oriquement \u00eatre mis en \u0153uvre par des machines.<\/p>\n
L\u2019objectif \u00e9tait de concevoir, au moins conceptuellement, des machines capables d\u2019imiter l\u2019intelligence humaine, notamment la vision, le langage et le raisonnement. Il \u00e9tait des plus ambitieux \u00e0 une \u00e9poque o\u00f9 les ordinateurs se vendaient en quantit\u00e9s n\u00e9gligeables et \u00e9taient construits \u00e0 base de lampes et pas encore de transistors, et encore moins de circuits int\u00e9gr\u00e9s !<\/p>\n Les 10 participants \u00e0 ce congr\u00e8s pensaient qu\u2019il serait possible de r\u00e9gler la question en une \u00e0 deux d\u00e9cennies. Malgr\u00e9 les beaut\u00e9s de la loi empirique \u00e9nonc\u00e9e par Gordon Moore \u00e0 partir de 1965, nous y sommes encore, 62 plus tard.<\/p>\n Nous disposons cependant d\u2019outils permettant de cr\u00e9er des solutions d\u2019IA qui d\u00e9passent les facult\u00e9s humaines dans tout un tas de domaines. Elles sont encore loin d\u2019int\u00e9grer nombre de caract\u00e9ristiques de l\u2019intelligence humaine comme le raisonnement. Et la facult\u00e9 \u00e0 se mouvoir dans l\u2019espace tout comme la vision restent approximatives avec l\u2019IA d\u2019aujourd\u2019hui, ce qui explique la relative lenteur des progr\u00e8s en robotique.<\/p>\n L\u2019IA \u00e9tait une appellation adopt\u00e9e par des chercheurs souhaitant poser les jalons d\u2019une nouvelle discipline, et d\u2019\u00e9viter son association trop \u00e9troite avec des domaines scientifiques existants comme les math\u00e9matiques, les statistiques, l\u2019informatique ou les sciences cognitives. C\u2019\u00e9tait presque une appellation \u201cmarketing\u201d, bas\u00e9e sur une promesse difficile \u00e0 tenir.<\/p>\n L\u2019IA, un voyage \u00e9ternel ou un aboutissement ?<\/strong><\/p>\n Apr\u00e8s deux hivers rigoureux dans les ann\u00e9es 1970 puis 1990, l\u2019IA est revenue au devant de la sc\u00e8ne. Il y a \u00e0 peine une dizaine d\u2019ann\u00e9es, l\u2019IA n\u2019\u00e9tait pas \u00e0 la mode et symbolisait la \u201close\u201d dans l\u2019univers entrepreneurial. Les choses ont bien chang\u00e9 depuis !<\/p>\n Dans la pratique, l\u2019IA se mat\u00e9rialise par une grosse boite \u00e0 outils disparate qui \u00e9volue tr\u00e8s vite et qui n\u2019a pas encore atteint les objectifs de 1955. On qualifie les solutions actuelles d\u2019intelligence artificielle \u00e9troite (ANI = Artificial Narrow Intelligence). Dans la pratique, ajouter Narrow ou Etroite n\u2019est pas tr\u00e8s vendeur, donc on \u00e9vite le qualificatif.<\/p>\n D\u2019o\u00f9 une d\u00e9finition pragmatique de l\u2019IA comme \u00e9tant le champ acad\u00e9mique de la cr\u00e9ation de logiciels et mat\u00e9riels dot\u00e9s de certaines formes d\u2019intelligence, et pas forc\u00e9ment d\u2019intelligence humaine. C’est aussi un ensemble de sciences cognitives.<\/p>\n L\u2019intelligence artificielle est \u2026 artificielle. Elle na\u00eet dans des machines cr\u00e9\u00e9es par l’esp\u00e8ce humaine. Mais il faut \u00e9viter de projeter sur elle une vision anthropomorphique. On peut \u00e9ventuellement \u00e9voquer de l\u2019intelligence humaine augment\u00e9e, l\u2019IA \u00e9tant principalement destin\u00e9e \u00e0 permettre \u00e0 l\u2019homme de faire plus de choses, comme avec tous les outils num\u00e9riques jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent.<\/p>\n A l\u2019origine, sur son chemin, d\u2019un tas d\u2019avanc\u00e9es technologiques plut\u00f4t compl\u00e9mentaires de l\u2019intelligence humaine, l\u2019IA incarne finalement la conqu\u00eate d\u2019un Graal distant, l\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale imitant et d\u00e9passant celle de l\u2019Homme. Peu importe si ce Graal est atteignable ou pas puisqu\u2019elle est d\u00e9j\u00e0 utile en l\u2019\u00e9tat !<\/p>\n Vraie et fausse IA ?<\/strong><\/p>\n L\u2019intelligence artificielle g\u00e9n\u00e8re toutes sortes de fantasmes pour les uns et de craintes pour les autres. Les d\u00e9finitions de l\u2019IA vont d\u2019ailleurs bon train. L\u2019appellation d\u2019intelligence artificielle est source d\u2019une interminable bataille s\u00e9mantique, tout comme celle de l\u2019intelligence humaine.<\/p>\n Pour certains, seul l\u2019apprentissage profond, ou deep learning, est digne de faire partie de l\u2019IA et le machine learning, pas du tout. Comme si seules les technologies un peu magiques dans leur apparence pouvaient faire partie de l\u2019IA. Pour les sp\u00e9cialistes du secteur, toutes les sciences et technologies de l\u2019histoire de l\u2019IA en font partie. Simplement, leurs capacit\u00e9s \u00e9voluent dans le temps.<\/p>\n Ces diff\u00e9rents viennent aussi de ce qu\u2019une partie importante de la valeur ajout\u00e9e des applications de l\u2019IA est issue du volume et de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es qui les alimentent. Mais les m\u00e9thodes importent aussi et elles \u00e9voluent constamment. On peut se rassurer en se rappelant que l\u2019intelligence artificielle est \u2026 m\u00e9canique et artificielle, et donc diff\u00e9rente de l\u2019intelligence humaine.<\/p>\n L\u2019IA chez les startups<\/strong><\/p>\n La querelle s\u00e9mantique atteint surtout l\u2019univers des startups. Celles-ci feraient de \u201cl\u2019IA washing\u201d, peignant aux couleurs de l\u2019IA des solutions qui n\u2019en contiennent pas forc\u00e9ment. Et les investisseurs dans les startups de l\u2019IA seraient de v\u00e9ritables gogos, suivant aveugl\u00e9ment un effet de mode. Ils le sont probablement souvent, mais pas plus que ceux qui investissent dans nombre d\u2019autres secteurs d\u2019activit\u00e9, l\u2019\u00e9chec \u00e9tant la r\u00e8gle et la r\u00e9ussite, l\u2019exception dans l\u2019univers des startups<\/p>\n Cette notion d’IA washing est \u00e0 nuancer. Ce n’est pas parce que certaines startups utilisent des briques technologiques pr\u00eates \u00e0 l’emploi ou ne relevant que de m\u00e9thodes anciennes de machine learning sans r\u00e9seaux de neurones qu’elles ne font pas d’IA ou que leur solution n’int\u00e8gre pas d’IA. Et c\u2019est valable m\u00eame si la soci\u00e9t\u00e9 a ajout\u00e9 en cours de route de l\u2019IA \u00e0 son discours marketing. Lorsque l\u2019IA n\u2019\u00e9tait pas \u00e0 la mode, des \u00e9diteurs de logiciels en utilisaient d\u00e9j\u00e0 des briques dans leurs logiciels. Ils \u00e9taient juste discrets \u00e0 ce sujet. Pour ne prendre qu\u2019un exemple, le traitement du langage n\u2019a pas attendu le deep learning pour se d\u00e9velopper. Nombre d’entreprises du num\u00e9rique sont fond\u00e9es par ou emploient des informaticiens form\u00e9s il y a 10, 20 ou 30 ans aux techniques de l’IA.<\/p>\n Enfoncer le clou sur l\u2019IA washing des startups revient \u00e0 affirmer qu’un site web r\u00e9alis\u00e9 en WordPress avec un th\u00e8me standard au lieu d’\u00eatre d\u00e9velopp\u00e9 avec son propre framework en Ruby on Rails avec un front-end custom en React ou Angular n’est pas “de l’internet”. L\u2019IA est une sorte de vague de logiciels 2.0, amen\u00e9e \u00e0 se g\u00e9n\u00e9raliser dans tous les pans du num\u00e9rique.<\/p>\n Reste \u00e0 d\u00e9finir “une IA”, qui est toujours un assemblage de plusieurs composantes (data, algos, hard, savoir-faire m\u00e9tier) et \u00e0 ausculter les startups de pr\u00e8s pour appr\u00e9hender les morceaux d\u2019IA qu\u2019elle exploite et l\u2019impact qu\u2019ils ont sur la qualit\u00e9 de la solution propos\u00e9e.<\/p>\n![\"Congres](\"https:\/\/www.oezratty.net\/wordpress\/wp-content\/Congres-de-Darmouth.jpg\" "\\"Congres")
<\/a><\/p>\n<\/a><\/p>\n