Concepts clés
Les systèmes d’intelligence artificielle s’appuient sur un socle conceptuel solide, combinant théorie des données, méthodes algorithmiques et modélisation statistique. Cette section expose les fondements techniques indispensables à la compréhension du fonctionnement des systèmes intelligents, en mettant en lumière les relations essentielles entre données, algorithmes et modèles.
Elle présente également les grandes approches historiques du raisonnement artificiel, notamment la distinction entre IA symbolique et IA statistique, afin d’éclairer les paradigmes qui structurent encore aujourd’hui la recherche et le développement en intelligence artificielle.
Données, algorithmes et modèles
Les données représentent la matière première de tout système d’intelligence artificielle. Qu’elles soient structurées (bases relationnelles, séries temporelles), semi-structurées (formats JSON, XML) ou non structurées (texte libre, images, audio), elles sont utilisées pour entraîner des algorithmes à identifier des patterns, construire des représentations et prendre des décisions.
Les algorithmes sont les mécanismes opérationnels qui traitent ces données : ils appliquent des règles, des heuristiques ou des calculs statistiques afin de générer des modèles interprétables ou prédictifs.
Les modèles, enfin, sont les produits de l’apprentissage : ce sont des abstractions mathématiques qui capturent les régularités observées dans les données et permettent d’inférer ou de généraliser à de nouveaux cas.
Cette sous-section explicite le rôle et l’articulation de chacun de ces trois éléments, en soulignant leur interdépendance dans les systèmes d’IA, du simple classifieur jusqu’aux architectures neuronales complexes.
Intelligence symbolique vs statistique
Historiquement, deux grandes approches ont structuré le développement de l’intelligence artificielle : l’intelligence symbolique et l’intelligence statistique.
L’intelligence symbolique, ou IA « forte », repose sur des représentations explicites de la connaissance, encodées sous forme de règles logiques, d’ontologies ou de graphes sémantiques. Elle permet une modélisation déterministe et interprétable du raisonnement, particulièrement adaptée aux systèmes experts, aux moteurs d’inférence ou à la planification formelle.
L’intelligence statistique, en revanche, repose sur des modèles probabilistes ou connexionnistes qui apprennent à partir de données. Plutôt que d’expliciter des règles, ces systèmes infèrent des corrélations ou des structures latentes. C’est dans ce cadre que s’inscrivent le Machine Learning et le Deep Learning, qui utilisent des méthodes telles que les réseaux de neurones, les arbres de décision ou les modèles bayésiens.
Cette sous-section examine les caractéristiques, les avantages et les limites de ces deux paradigmes, ainsi que les approches hybrides qui cherchent à combiner la rigueur symbolique et la puissance prédictive des méthodes statistiques.