{"id":54403,"date":"2016-04-08T08:03:00","date_gmt":"2016-04-08T06:03:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms.galaxiemedia.fr\/tomshardware\/2016\/04\/08\/lhistoire-de-lintelligence-artificielle-en-images\/"},"modified":"2023-11-01T23:14:22","modified_gmt":"2023-11-01T22:14:22","slug":"lhistoire-de-lintelligence-artificielle-en-images","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tomshardware.fr\/lhistoire-de-lintelligence-artificielle-en-images\/","title":{"rendered":"L’Histoire de l’intelligence artificielle en images"},"content":{"rendered":"\n

Introduction<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

Une machine pourra-t-elle penser un jour comme l\u2019Homme<\/strong> ? \u00c0 en croire Kurt G\u00f6del, la r\u00e9ponse est non. Mais, ses travaux fondamentaux sur l\u2019inf\u00e9riorit\u00e9 des machines n\u2019ont pas emp\u00each\u00e9 les hommes de r\u00eaver \u00e0 la cr\u00e9ation d\u2019une vie d\u00e9finie par son intelligence artificielle.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligence artificielle<\/strong> se manifeste aujourd\u2019hui sous une forme bien diff\u00e9rente de celle qui \u00e9tait envisag\u00e9e dans les ann\u00e9es 70 et 80. Nous nous sommes grandement \u00e9loign\u00e9s des premiers travaux qui se rapprochaient plus de ce que les livres de science-fiction avaient en t\u00eate. Nous avons appris nos limites. Cette petite chronologie reprend les grandes \u00e9tapes qui ont permis aux chercheurs d\u2019arriver \u00e0 cette conclusion. <\/p>\n\n\n\n

Pour ceux qui aimeraient une histoire de l\u2019intelligence artificielle dans les films, nous vous invitons \u00e0 lire notre reportage photo \u00ab Ces ordinateurs qui ont fa\u00e7onn\u00e9 l\u2019imagination<\/a><\/strong> \u00bb.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Galatea ? (Antiquit\u00e9)<\/h2>\n\n\n\n
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Galatea est le nom d\u2019une statue de la mythologie grecque qui re\u00e7ut la vie. Nous en parlons pour montrer que le concept d\u2019intelligence artificielle pr\u00e9c\u00e8de de loin l\u2019arriv\u00e9e de l\u2019informatique. L\u2019id\u00e9e qu\u2019un objet cr\u00e9\u00e9 soit capable de produire ou obtenir une conscience similaire \u00e0 celle de l\u2019homme est pr\u00e9sente dans la mythologie grecque<\/strong>, l\u2019\u00c9gypte ancienne, le folklore juif (le Golem) et bien d\u2019autres cultures anciennes. On raconte que l\u2019ing\u00e9nieur chinois Yan Shi a pr\u00e9sent\u00e9 au roi Zhou Mu Wang un robot ressemblant \u00e0 un homme. Si cette histoire fictive qui a \u00e9t\u00e9 \u00e9crite au troisi\u00e8me si\u00e8cle avant Jesus Christ vous fait penser \u00e0 Pinocchio, ce n\u2019est pas un hasard.<\/p>\n\n\n\n

Le concept d\u2019intelligence artificielle est n\u00e9 de l\u2019id\u00e9e que la conscience de l\u2019homme est une entit\u00e9 reproductible et ind\u00e9pendante de lui constitu\u00e9e de syst\u00e8mes m\u00e9caniques qu\u2019il serait possible de comprendre et exporter.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Konrad Zuse Z3 (1941)<\/h2>\n\n\n\n
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Le Konrad Zuse Z3 est le premier ordinateur programmable au monde<\/strong>. Utilisant 2 000 relais et une architecture \u00e0 mots de 22 bits, il fut termin\u00e9 \u00e0 Berlin en 1941. Le gouvernement allemand refusa de le financer et il fut d\u00e9truit en 1943 lors des bombardements. La machine a ouvert la voie \u00e0 l\u2019id\u00e9e qu\u2019il \u00e9tait possible de programmer un ordinateur pour pouvoir un jour r\u00e9pliquer la conscience humaine. La machine g\u00e9rait les boucles, mais pas les branchements.<\/p>\n\n\n\n

Le proof-of-concept<\/em> d\u2019ordinateur \u00e0 programme enregistr\u00e9 vient de l\u2019Universit\u00e9 de Manchester. Elle lan\u00e7a son premier programme en 1948. Le premier ordinateur \u00e0 programme enregistr\u00e9 complet et op\u00e9rationnel date de 1949.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

R\u00e9seau neuronal (1943)<\/h2>\n\n\n\n
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Warren Sturgis McCulloch et Walter Pitts publient en 1943 ce qui est consid\u00e9r\u00e9 aujourd\u2019hui comme les fondements des r\u00e9seaux neuronaux artificiels<\/strong>. Il s\u2019agit d\u2019un r\u00e9seau informatique compos\u00e9 de \u00ab neurones \u00bb capables de reconna\u00eetre des s\u00e9ries et \u00ab apprendre \u00bb. Ce genre de r\u00e9seau est par exemple utilis\u00e9 par des syst\u00e8mes de reconnaissance de caract\u00e8res. Les travaux de McCulloch et Pitts ont propos\u00e9 le premier mod\u00e8le math\u00e9matique et algorithmique qui a servi de bases aux concepts qui ont suivi.<\/p>\n\n\n\n

Les syst\u00e8mes modernes de neurones se sont \u00e9loign\u00e9s des syst\u00e8mes biologiques afin d\u2019offrir une approche plus pragmatique fond\u00e9e sur les statistiques et le traitement du signal. C\u2019est ce qui explique pourquoi les nouveaux r\u00e9seaux sont diff\u00e9rents de ceux qui ont marqu\u00e9 le monde de l\u2019intelligence artificielle dans les ann\u00e9es 80.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Game Theory (1944)<\/h2>\n\n\n\n
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En 1944, Oskar Morgenstern et John von Neumann publient un ouvrage qui reprend les fondements de la th\u00e9orie des jeux de von Neumann pos\u00e9s en 1928. Ces concepts s\u2019av\u00e8reront \u00eatre fondamentaux dans le domaine de l\u2019intelligence artificielle<\/strong>. La th\u00e9orie des jeux \u00e9tudie les strat\u00e9gies utilis\u00e9es lors de la prise de d\u00e9cision et les m\u00e9canismes d\u00e9crits ont permis la cr\u00e9ation de mod\u00e8les qui se sont av\u00e9r\u00e9s indispensables \u00e0 la cr\u00e9ation de programmes permettant de jouer aux \u00e9checs ou aux backgammons. Ce sont des jeux o\u00f9 il est impossible de prouver l\u2019existence d\u2019une strat\u00e9gie optimale et la th\u00e9orie des jeux permet d\u2019utiliser un mod\u00e8le pour que la machine prenne une d\u00e9cision et \u00e9volue au fur et \u00e0 mesure des parties.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Le test de Turing (1950)<\/h2>\n\n\n\n
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Alan Turing proposa un test permettant de d\u00e9terminer si une intelligence artificielle est similaire ou impossible \u00e0 distinguer d\u2019une intelligence humaine<\/strong>. Le test demande \u00e0 un individu de communiquer par messages textuels avec un ordinateur et un humain. S\u2019il n\u2019est pas capable de distinguer les deux, l\u2019intelligence artificielle passe le test.<\/p>\n\n\n\n

Le plus grand point faible de ce test est le fait qu\u2019il repose sur l\u2019id\u00e9e qu\u2019un homme est capable de juger et distinguer le comportement d\u2019un autre homme de celui d\u2019une machine. Or, le programme indien Cleverbot a montr\u00e9 que dans 37 % des cas, l\u2019interlocuteur humain \u00e9tait jug\u00e9 \u00eatre une machine. Aujourd\u2019hui, le programme ALICE est sans doute la r\u00e9f\u00e9rence dans ce domaine, mais aucun logiciel n\u2019a pour l\u2019instant pass\u00e9 le test.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Jeu de dames (1951)<\/h2>\n\n\n\n
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Le premier logiciel fonctionnel d\u00e9montrant une intelligence artificielle fut \u00e9crit en 1951<\/strong> \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Manchester. Destin\u00e9 \u00e0 jouer aux dames, il tournait sur un Ferranti Mark 1, aussi connu sous le nom de Manchester Electronic Computer. Le programme fut con\u00e7u par Christopher Strachey. Un programme permettant de jouer aux \u00e9checs a aussi \u00e9t\u00e9 con\u00e7u durant cette p\u00e9riode, mais la machine \u00e9tait trop lente et le jeu se limitait \u00e0 un \u00e9chec et mat en 2 coups.<\/p>\n\n\n\n

Le Mark 1 utilisait une architecture \u00e0 mots de 20 bits. Chaque mot contenait une instruction. La m\u00e9moire utilisait 8 tubes contenant chacun 64 mots, soit l\u2019\u00e9quivalent d\u2019une page. La m\u00e9moire centrale \u00e9tait compos\u00e9e d\u2019un tambour magn\u00e9tique contenant 512 pages.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Darthmouth Conference (1956)<\/h2>\n\n\n\n
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Le terme \u00ab intelligence artificielle \u00bb est utilis\u00e9 pour la premi\u00e8re fois par John McCarthy lors de la conf\u00e9rence Dartmouth qu\u2019il a organis\u00e9 en 1956<\/strong> et qui est consid\u00e9r\u00e9e comme l\u2019un des grands d\u00e9buts du sujet en informatique. Il est facile de sous-estimer l\u2019importance de McCarthy dans ce domaine. Cet homme qui a montr\u00e9 une aptitude exceptionnelle aux math\u00e9matiques d\u00e8s son plus jeune \u00e2ge est le p\u00e8re des m\u00e9tamath\u00e9matiques en intelligence artificielle. Sa conf\u00e9rence et son influence ont \u00e9t\u00e9 la source de nombreuses innovations dans ce domaine.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

The Logic Theorist (1956)<\/h2>\n\n\n\n
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The Logic Theorist est un des premiers programmes \u00e0 tenter de repr\u00e9senter un probl\u00e8me en forme de branches pour ensuite essayer de le r\u00e9soudre en s\u00e9lectionnant la branche qui a le plus de chance d\u2019\u00eatre correcte. \u00c9crit par Allen Newell, Herbet Simon et J.C Shaw, il est cens\u00e9 simuler les facult\u00e9s humaines de r\u00e9solution d\u2019un probl\u00e8me<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Quelques ann\u00e9es avant, Norbert Wiener avait publi\u00e9 sa th\u00e9orie de la r\u00e9troaction (feedback theory) avec un programme qui ajustait automatiquement la temp\u00e9rature d\u2019une pi\u00e8ce en fonction de plusieurs facteurs. C\u2019est \u00e0 ce moment que Wiener a postul\u00e9 que la conscience humaine n\u2019\u00e9tait que le fruit de m\u00e9canismes de retour \u00e0 des facteurs ext\u00e9rieurs. Wiener et The Logic Theorist montrent qu\u2019une machine est capable de faire des choix en tenant compte de plusieurs facteurs, \u00e0 l\u2019instar d\u2019un \u00eatre humain. Le probl\u00e8me est qu\u2019ils oublient les facult\u00e9s de spontan\u00e9it\u00e9 de l\u2019homme.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Satisficing (1956)<\/h2>\n\n\n\n
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Satisficing ou le principe du seuil de satisfaction de l\u2019individu fut un des piliers des travaux de l\u2019\u00e9poque dans le domaine de l\u2019intelligence artificielle<\/strong>. Herbet Simon a montr\u00e9 en mettant ce mot-valise en avant que l\u2019homme est incapable de maximiser ou optimiser ses ressources, car il peut rarement \u00e9valuer toutes les probabilit\u00e9s d\u2019une situation avec pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

Ces travaux ont donn\u00e9 naissance \u00e0 des strat\u00e9gies de prise de d\u00e9cision privil\u00e9giant l\u2019efficacit\u00e9 au lieu de l\u2019optimisation. L\u2019ordinateur ne tente donc plus forc\u00e9ment de trouver la solution optimale, mais cherche une solution satisfaisante, \u00e0 l\u2019instar de l\u2019homme.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

The General Problem Solver (1957)<\/h2>\n\n\n\n
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Les cr\u00e9ateurs du programme The Logic Theorist ont continu\u00e9 leurs travaux pour donner naissance au programme General Problem Solver (GPS) qui fut test\u00e9 pour la premi\u00e8re fois en 1957. Il reprend les principes du premier programme et ceux \u00e9tablis par la th\u00e9orie de la r\u00e9troaction de Wiener. Le programme pouvait r\u00e9soudre plus de probl\u00e8mes de \u00ab bon sens \u00bb que The Logic Theorist<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Concr\u00e8tement, il pouvait r\u00e9soudre des probl\u00e8mes g\u00e9om\u00e9triques, prouver des th\u00e9or\u00e8mes et jouer aux \u00e9checs. GPS est le premier programme \u00e0 s\u00e9parer l\u2019\u00e9nonc\u00e9 du probl\u00e8me qui est repr\u00e9sent\u00e9 comme une donn\u00e9e entr\u00e9e et la strat\u00e9gie pour le r\u00e9soudre qui \u00e9tait un moteur de r\u00e9solution g\u00e9n\u00e9rique.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

LISP (1958)<\/h2>\n\n\n\n
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Con\u00e7u par John McCarthy, LISP est le deuxi\u00e8me langage de programme de haut niveau au monde apr\u00e8s Fortran qui le pr\u00e9c\u00e8de d\u2019un an. Cr\u00e9\u00e9 comme syst\u00e8me de notation math\u00e9matique pour ordinateur, il repr\u00e9sente une contribution fondamentale de McCarthy dans le domaine de l\u2019intelligence artificielle qui continue de pr\u00e9f\u00e9rer ce langage de programmation<\/strong>. Les dialectes utilis\u00e9s aujourd\u2019hui sont principalement Common Lisp, Scheme et Clojure.<\/p>\n\n\n\n

LISP reprit les concepts de l\u2019Information Processing Language qui fut le premier langage de programmation destin\u00e9e \u00e0 l\u2019intelligence artificielle. Il \u00e9tait utilis\u00e9 entre 1955 et 1956. Il a inspir\u00e9 le traitement de listes popularis\u00e9 par LISP. Steve Russell fut le premier \u00e0 impl\u00e9menter LISP sur un IBM 704 disposant d\u2019un interpr\u00e9teur capable d\u2019\u00e9valuer les expressions du code.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Perceptron (1960)<\/h2>\n\n\n\n
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Frank Rosenblatt termina le MARK 1 ou le Perceptron en 1960 \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Cornell. Il \u00e9tait le premier ordinateur \u00e0 utiliser un r\u00e9seau de neurones permettant \u00e0 la machine d\u2019apprendre en fonction de ses r\u00e9ussites et ses \u00e9checs<\/strong>. Avant la conception de la machine, les Perceptron \u00e9taient \u00e9mul\u00e9s sur des IBM 704. C\u2019est pour cela que le terme perceptron d\u00e9signe aussi l\u2019algorithme au coeur du syst\u00e8me. La machine con\u00e7ue par Rosenblatt a \u00e9t\u00e9 principalement utilis\u00e9e pour la reconnaissance de caract\u00e8res.<\/p>\n\n\n\n

Si la machine a donn\u00e9 des r\u00e9sultats tr\u00e8s prometteurs, elle \u00e9tait incapable de traiter des donn\u00e9es non lin\u00e9aire et non scalaire. Une mise \u00e0 jour de la machine en 1990 a r\u00e9solu ces probl\u00e8mes, mais la recherche a entre temps d\u00e9laiss\u00e9 ce domaine.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

ANALOGY (1963)<\/h2>\n\n\n\n
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ANALOGY est le premier programme informatique capable de r\u00e9soudre les questions analogiques des tests d\u00e9terminant le coefficient intellectuel d\u2019une personne<\/strong>. \u00c9crit par Thomas Evans pour sa dissertation de doctorat pr\u00e9sent\u00e9 \u00e0 MIT, ANALOGY a aussi bien r\u00e9pondu qu\u2019un individu moyen de 16 ans.<\/p>\n\n\n\n

Evans a \u00e9crit ce programme pour \u00e9tudier l\u2019utilisation de repr\u00e9sentations de haut niveau en informatique. L\u2019id\u00e9e nouvelle \u00e0 l\u2019\u00e9poque dans le monde de l\u2019intelligence artificielle affirme que l\u2019utilisation de repr\u00e9sentations peut aider \u00e0 l\u2019accomplissement de certaines t\u00e2ches, parce qu\u2019elles permettent de simuler un comportement humain.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Reconnaissance et adaptation (1963)<\/h2>\n\n\n\n
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Leonard Uhr et Charles Vossler publi\u00e8rent un papier d\u00e9crivant une des premi\u00e8res machines capables d\u2019apprendre, acqu\u00e9rir et modifier ses fonctionnalit\u00e9s<\/strong>. Elle est ainsi capable de d\u00e9passer les limites du Perceptron. Le programme avait la particularit\u00e9 de d\u00e9marrer sans aucune forme de savoir pr\u00e9\u00e9tabli et sans op\u00e9rateur. Le savoir et les op\u00e9rateurs \u00e9taient g\u00e9n\u00e9r\u00e9s et peaufin\u00e9s par le programme en fonction des succ\u00e8s et des erreurs. Le programme pouvait aussi cr\u00e9er du code en fonction des s\u00e9ries qu\u2019il traitait afin de pouvoir l\u2019analyser. Le programme utilisait un jeu de matrices et une s\u00e9rie de repr\u00e9sentations symboliques pour pouvoir reconna\u00eetre les caract\u00e8res entr\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Le premier syst\u00e8me expert (1965)<\/h2>\n\n\n\n
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Edward Feigenbaum a entrepris un projet de 10 ans tentant de d\u00e9duire la structure organique de composants biologiques \u00e0 l\u2019aide d\u2019un syst\u00e8me expert<\/strong>. En intelligence artificielle, le syst\u00e8me expert est con\u00e7u pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes \u00e0 l\u2019aide de raisonnements et connaissances. Le programme est dit expert, car il utilise la m\u00eame m\u00e9thode qu\u2019un expert humain au lieu de passer par les m\u00e9thodes de programmation traditionnelles. On estime que les syst\u00e8mes experts repr\u00e9sentent l\u2019une des formes d\u2019intelligence artificielle les plus convaincantes.<\/p>\n\n\n\n

Un syst\u00e8me expert a deux faces. La premi\u00e8re est fixe et ind\u00e9pendante et elle est appel\u00e9e le moteur d\u2019inf\u00e9rence. La seconde est variable et repr\u00e9sente la base de connaissance. Dans les ann\u00e9es 80, les syst\u00e8mes experts ont acquis un troisi\u00e8me module qui apporta une interface permettant de dialoguer avec l\u2019utilisateur.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

PDP-10 (1966)<\/h2>\n\n\n\n
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Le PDP\u201310 est une famille d\u2019ordinateurs centraux qui s\u2019est distingu\u00e9e entre autres dans les laboratoires du d\u00e9partement intelligence artificielle de MIT. La machine a initi\u00e9 le concept de temps partag\u00e9, c\u2019est-\u00e0-dire le partage de plusieurs temps de processeurs<\/strong>. Le PDP\u201310 a ainsi r\u00e9uni la communaut\u00e9 de chercheurs qui a partag\u00e9 ses ressources pour faire tourner leurs programmes LISP. Il eut d\u2019ailleurs une influence si importante sur le langage que ses instructions LDB et DPB qui \u00e9taient utilis\u00e9es en assembleur sont devenues des fonctions de Common Lisp.<\/p>\n\n\n\n

La machine dispose d\u2019une architecture \u00e0 mots de 36 bits et d\u2019un jeu d\u2019instructions l\u00e9g\u00e8rement \u00e9tendu. Son syst\u00e8me d\u2019exploitation, le TOPS\u201310, fut utilis\u00e9 pour la conception de l\u2019ARPANET. Bill Gates et Paul Allen ont quant \u00e0 eux \u00e9crit l\u2019Altair BASIC sur un Intel 8080 \u00e9mul\u00e9 tournant sur un PDP\u201310 situ\u00e9 \u00e0 Harvard.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

SHRDLU (1968)<\/h2>\n\n\n\n
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Con\u00e7u par Terry Winograd \u00e0 MIT, SHRDLU est un des premiers programmes informatiques de compr\u00e9hension de langage naturel. Le but est de pouvoir avoir une \u00ab conversation \u00bb avec sa machine<\/strong>. \u00c9crit en Micro Planner et en Lisp, il tournait sur des PCP\u20136.<\/p>\n\n\n\n

SHRDLU \u00e9tait avant tout un logiciel de d\u00e9composition analytique qui \u00e9tait capable de d\u00e9chiffrer l\u2019anglais. L\u2019utilisateur pouvait bouger des objets dans un environnement qui \u00e9tait grandement simplifi\u00e9 pour pouvoir \u00eatre contr\u00f4l\u00e9 \u00e0 l\u2019aide de 50 mots seulement. SHRDLU utilisait aussi de la m\u00e9moire pour offrir du contexte. Il \u00e9tait ainsi possible de demander de \u00ab placer un c\u00f4ne vert sur un bloc rouge \u00bb, puis de \u00ab retirer le c\u00f4ne \u00bb. Le syst\u00e8me d\u00e9duisait automatiquement que \u00ab le c\u00f4ne \u00bb \u00e9tait le c\u00f4ne vert mentionn\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment. Les d\u00e9monstrations \u00e9taient particuli\u00e8rement impressionnantes, mais sa port\u00e9e est rest\u00e9e limit\u00e9e. En effet, en dehors du monde simpliste des blocs, ce genre de programme est beaucoup moins pertinent.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Prolog (1972)<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

Prolog est un langage de programmation logique qui est utilis\u00e9 en intelligence artificielle et en informatique linguistique. Con\u00e7u par Alain Colmerauer \u00e0 Marseille en 1970, le premier syst\u00e8me utilisant Prolog apparut en 1972. Il est l\u2019un des premiers langages de programmation logique et reste l\u2019un des plus populaires aujourd\u2019hui<\/strong>. En plus d\u2019\u00eatre utilis\u00e9 dans le traitement du langage naturel, il est utilis\u00e9 dans les syst\u00e8mes experts, et les preuves de th\u00e9or\u00e8mes.<\/p>\n\n\n\n

Les chercheurs europ\u00e9ens en intelligence artificielle ont souvent privil\u00e9gi\u00e9 Prolog au lieu de LISP qui est pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 des Am\u00e9ricains. Les d\u00e9bats autour des m\u00e9rites des deux langages sont moins fr\u00e9quents aujourd\u2019hui.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Soar (1983)<\/h2>\n\n\n\n
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Les principes mis en avant par le programme General Problem Solver donn\u00e8rent naissance \u00e0 l\u2019architecture Soar (State Operator and Result) destin\u00e9e \u00e0 un syst\u00e8me d\u2019intelligence artificielle. Soar est aussi appel\u00e9 architecture cognitive. Les chercheurs continuent d\u2019\u00e9tudier ses principes et utilisent cette architecture pour comprendre le comportement de l\u2019homme dans le but de le mod\u00e9liser et le reproduire artificiellement<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Soar est fond\u00e9 sur l\u2019hypoth\u00e8se du syst\u00e8me des symboles physiques \u00e9tablis par Newell et Simon. L\u2019id\u00e9e est de repr\u00e9senter l\u2019ensemble des capacit\u00e9s d\u2019un \u00eatre intelligent, des t\u00e2ches les plus mondaines et r\u00e9p\u00e9titives aux probl\u00e8mes ouverts les plus complexes. Pour cela, Soar cr\u00e9e des mod\u00e8les de comportements et des formes appropri\u00e9es de savoir (proc\u00e9durales, d\u00e9claratives, \u00e9pisodiques ou iconique). Soar va ensuite utiliser des m\u00e9canismes de l\u2019esprit pour traiter les informations et g\u00e9n\u00e9rer un comportement similaire \u00e0 celui d\u2019un homme. Si des projets existent pour qu\u2019une machine dispose de capacit\u00e9s de m\u00e9morisation \u00e9pisodiques et s\u00e9mantiques, on ne parvient toujours pas \u00e0 cr\u00e9er de nouvelles repr\u00e9sentations ou la spontan\u00e9it\u00e9.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Smart Truck (1989)<\/h2>\n\n\n\n
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Smart Truck repr\u00e9sente un des grands \u00e9checs du d\u00e9partement am\u00e9ricain de la D\u00e9fense et un tournant dans le monde de l\u2019intelligence artificielle<\/strong>. Smart Truck est le nom donn\u00e9 \u00e0 un projet visant \u00e0 cr\u00e9er un v\u00e9hicule militaire autonome capable de prendre la place de soldats. La machine \u00e9tait lente et tellement peu convaincante que le projet a \u00e9t\u00e9 abandonn\u00e9 cinq ans apr\u00e8s sa mise en route et un investissement de 500 millions de dollars.<\/p>\n\n\n\n

Les scientifiques et l\u2019arm\u00e9e se sont rendu compte qu\u2019il \u00e9tait pour l\u2019instant impossible de construire un robot capable de remplacer l\u2019homme. C\u2019est \u00e0 partir de ce moment que le monde de l\u2019intelligence artificielle a cess\u00e9 de vouloir se rapprocher de la science-fiction et qu\u2019il a simplement cherch\u00e9 \u00e0 optimiser des logiciels en les rendant plus flexibles et plus pertinents.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

DART (1991)<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

DART (Dynamic Analysis and Replanning Tool) est un programme d\u00e9montrant une intelligence artificielle qui fut utilis\u00e9 durant la guerre du Golf de 1990. L\u2019outil sert \u00e0 faciliter la prise de d\u00e9cision en optimisant et planifiant le transport de ressources ou en r\u00e9solvant d\u2019autres probl\u00e8mes logistiques<\/strong>. Les \u00c9tats-Unis ont aussi fait appel \u00e0 l\u2019intelligence artificielle pour guider les missiles.<\/p>\n\n\n\n

DART a fait \u00e9conomiser des millions de dollars \u00e0 l\u2019arm\u00e9e am\u00e9ricaine en trouvant des solutions \u00e0 des probl\u00e8mes complexes qui plombaient les co\u00fbts de l\u2019arm\u00e9e. Aujourd\u2019hui, on retrouve en partie la technologie de DART dans les syst\u00e8mes contr\u00f4lant les aeroports, les chemins de fer ou les emplois du temps d\u2019employ\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Victoire de Deep Blue sur Kasparov (1997)<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

La victoire de Deep Blue sur Kasparov fut possible gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019utilisation de mod\u00e8les utilisant les principes du seuil de satisfaction de l\u2019individu. La machine \u00e9tait capable de s\u2019adapter et trouver une solution satisfaisante si rapidement que le grand ma\u00eetre a admis que la machine jouait comme un homme<\/strong>. En effet, auparavant, les grands ma\u00eetres arrivaient \u00e0 battre les ordinateurs en pr\u00e9disant le coup le plus rationnel. Cela permettait d\u2019anticiper la r\u00e9action de la machine pour pouvoir la vaincre. L\u2019impl\u00e9mentation du satisficing par IBM a rendu ce genre de pr\u00e9diction impossible.<\/p>\n\n\n\n

M. Kasparov demanda une revanche, mais IBM refusa et d\u00e9monta la machine. L\u2019un des deux racks constituant Deep Blue se trouve aujourd\u2019hui au mus\u00e9e national de l\u2019histoire am\u00e9ricaine.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

La voiture autonome de Google (2009)<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

Les v\u00e9hicules autonomes sont l\u2019une des grandes applications modernes de l\u2019intelligence artificielle aujourd\u2019hui. L\u2019arm\u00e9e am\u00e9ricaine continue d\u2019investir dans ce type de projet et plus r\u00e9cemment, le secteur priv\u00e9 a montr\u00e9 des avanc\u00e9es int\u00e9ressantes. Google s\u2019est d\u00e9marqu\u00e9 par ses travaux tentant d\u2019apporter cette technologie au grand public.<\/strong> Google Chauffeur reste une application int\u00e9ressante qui d\u00e9pend de la pr\u00e9sence de nombreux capteurs appos\u00e9s sur la voiture et d\u2019un syst\u00e8me de radar. N\u00e9anmoins, un interrupteur permet au conducteur de prendre le contr\u00f4le de la machine \u00e0 n\u2019importe quel moment. Il reste encore beaucoup \u00e0 faire avant que ce genre de technologie soit courante. C\u2019est n\u00e9anmoins un pas dans la bonne direction.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Watson gagne au Jeopardy (2011)<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

Destin\u00e9 aux diagnostics m\u00e9dicaux, Watson s\u2019est distingu\u00e9 en gagnant au jeu t\u00e9l\u00e9vis\u00e9 Jeopardy. La machine est capable de r\u00e9pondre \u00e0 des questions pos\u00e9es dans un anglais naturel au lieu d\u2019un code utilisant la syntaxe d\u2019un langage de programmation<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Watson avait 4 To d\u2019informations \u00e0 sa disposition, dont le texte de Wikipedia et l’\u00e9quivalent de 200 millions de pages de contenu. La machine n\u2019\u00e9tait pas connect\u00e9e \u00e0 Internet durant la partie, mais pouvait traiter l\u2019\u00e9quivalent d\u2019un million de livres \u00e0 la seconde. Le syst\u00e8me qui a jou\u00e9 au jeu t\u00e9l\u00e9vis\u00e9 regroupait 90 serveurs IBM PowerPC 750. Watson est aujourd\u2019hui plus petit et il est utilis\u00e9 pour aider les infirmi\u00e8res d\u2019un centre am\u00e9ricain traitant les patients atteint d’un cancer des poumons. 90 % d\u2019entre elles suivent ses conseils, selon la derni\u00e8re \u00e9tude en date.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Siri et Google Now (2011)<\/h2>\n\n\n\n
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Aujourd\u2019hui l\u2019intelligence artificielle tente d\u2019envahir les foyers. De nombreux concepts issus de ce domaine se retrouvent dans les applications tels que Siri ou Google Now. Ces technologies se concentrent principalement sur la compr\u00e9hension de langages naturels et l\u2019utilisation des ressources du web<\/strong> en passant de Bing Answers, Wolfram Alpha \u00e0 Yelp, Yahoo et d\u2019autres encore. Les technologies sont encore perfectibles. Elles manquent parfois de rapidit\u00e9 ou de pertinences et les syst\u00e8mes sont parfois trop restrictifs dans le genre de discours qu\u2019ils acceptent. Le fait de pouvoir int\u00e9grer ce genre de technologies dans un smartphone reste n\u00e9anmoins tr\u00e8s impressionnant.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Deep Learning (2012)<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

Le concept \u00e9tait d\u00e9j\u00e0 en travail depuis longtemps, mais c\u2019est entre 2012 et 2013 que le Deep Learning (ou machine learning) est devenu une r\u00e9alit\u00e9, notamment gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019extr\u00eame puissance des derni\u00e8res machines du moment<\/strong>. L\u2019id\u00e9e consiste \u00e0 laisser un programme informatique autonome apprendre \u00e0 reconnaitre des objets, des images, ou m\u00eame des langages, par lui-m\u00eame.<\/p>\n\n\n\n

Raymond Kurzweil est l\u2019un des scientifiques cl\u00e9s du secteur, notamment lorsqu\u2019il eut acc\u00e8s \u00e0 la puissance et aux immenses quantit\u00e9s de donn\u00e9es regroup\u00e9es chez Google, gr\u00e2ce \u00e0 Larry Page. Les neurones virtuels ont alors rencontr\u00e9 le Big Data, de quoi faire exploser leur apprentissage. Juste avant l\u2019arriv\u00e9e de Kurzweil, le Google X Lab avait d\u00e9j\u00e0 scann\u00e9e 16 millions de vid\u00e9os sur Youtube pour reconna\u00eetre des chats et des humains.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Cortana (2014)<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

Cortana est l\u2019assistant personnel pr\u00e9sent\u00e9 par Microsoft en avril 2014, dont le nom vient de l\u2019intelligence artificielle Cortana du jeu Halo. Cortana concurrence Siri d\u2019Apple et Google Now<\/strong>, s\u2019appuie sur les ressources de cloud computing de Microsoft, et utilise le moteur de recherche Bing. Elle est capable de reconna\u00eetre ses erreurs puis de les corriger par la suite, et tente de tenir une conversation avec son interlocuteur.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

IBM SyNAPSE (2014)<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

En ao\u00fbt 2014, IBM a pr\u00e9sent\u00e9 la premi\u00e8re puce \u00e9lectronique \u00ab cognitive \u00bb vraiment puissante, TrueNorth<\/strong>. Son architecture est la m\u00eame que le premier prototype de puce pr\u00e9sent\u00e9 en 2011 (avec un seul coeur), mais ce processeur est cette fois beaucoup plus puissant. Ses 5,4 milliards de transistors, grav\u00e9s en 28 nm, sont organis\u00e9s en s\u2019inspirant du cerveau biologique, en neurones et en synapses. On y trouve un r\u00e9seau de 4094 c\u0153urs neuro-synaptiques, soit un million de neurones et 256 millions de synapses programmables.<\/p>\n\n\n\n

En regroupant 48 de ces processeurs dit \u00ab neuromorphiques \u00bb ensembles, IBM a pu \u00e9galer la composition d\u2019un cerveau de rongeur, avec environ 48 millions de neurones. Les puces sont, pour ne rien g\u00e2cher, tr\u00e8s peu \u00e9nergivores (seulement 70 mW par processeur).<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Google AlphaGO (2016)<\/h2>\n\n\n\n
\"Image<\/figure>\n\n\n\n

C\u2019est certainement l\u2019une des performances les plus impressionnantes de l\u2019intelligence artificielle : battre le meilleur joueur mondial du jeu de go<\/strong>. Un jeu consid\u00e9r\u00e9 comme l\u2019un des plus complexes du monde, dans lequel les possibilit\u00e9s sont infinies.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligence artificielle DeepMind de Google \u00e9tait derri\u00e8re le programme AlphaGo,<\/strong> qui a gagn\u00e9 4 parties sur 5 face au champion humain. L\u2019IA a m\u00eame \u00e9t\u00e9 capable de rattraper une erreur en plein jeu, pour gagner une manche tr\u00e8s serr\u00e9e. Notez, pour la petite histoire, que le joueur cor\u00e9en Lee Sedol ne savait pas qu\u2019il allait jouer contre une machine. AlphaGo avait d\u00e9j\u00e0 battu un autre champion du jeu de go, Fan Hui, en janvier dernier.TrueNorth<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Une machine pourra-t-elle penser un jour comme l\u2019Homme ? L\u2019intelligence artificielle se manifeste aujourd\u2019hui sous une forme bien diff\u00e9rente de celle qui \u00e9tait envisag\u00e9e dans la science fiction des ann\u00e9es 70. 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