Histoire et évolutions majeures
L’intelligence artificielle s’est développée par vagues successives, rythmée par des percées théoriques, des avancées techniques et des périodes de stagnation connues sous le nom de « hivers de l’IA ». Comprendre l’histoire de ce champ permet de saisir la nature cumulative mais aussi cyclique de ses évolutions, ainsi que les facteurs (scientifiques, technologiques, économiques) ayant contribué à l’émergence de ses différentes générations de systèmes.
Cette section retrace les grandes étapes de la construction de l’IA en tant que discipline scientifique, de ses origines fondatrices à l’essor des approches modernes telles que le deep learning et les architectures de type transformer. Elle met également en lumière les tendances actuelles et les défis à venir dans un contexte de généralisation rapide des applications intelligentes.
Des débuts aux grandes ruptures (deep learning, transformers…)
Cette section retrace l’évolution de l’intelligence artificielle, depuis ses origines symboliques jusqu’aux grandes avancées récentes comme le deep learning et les transformers, qui ont marqué un tournant décisif dans les capacités des systèmes d’IA.
L’IA moderne : tendances et défis
Cette section dresse un panorama des tendances actuelles de l’intelligence artificielle, telles que les grands modèles de langage, l’IA générative ou l’apprentissage profond, tout en abordant les défis majeurs liés à l’éthique, à la transparence, à la régulation et à l’impact social.