Qu’est-ce que l’IA ?
L’intelligence artificielle (IA) constitue un champ interdisciplinaire de recherche et d’ingénierie dédié à la création de systèmes capables d’accomplir des tâches requérant, chez l’humain, des facultés cognitives avancées telles que la perception, le raisonnement, la planification ou encore l’apprentissage.
Cette section propose une mise en contexte rigoureuse de l’IA, en retraçant ses fondements théoriques, ses finalités pratiques et ses implications dans les systèmes complexes. Elle fournit également des éléments de cadrage terminologique afin de distinguer les différentes approches incluses sous l’appellation générique d’IA.
Définition et objectifs
L’intelligence artificielle peut être définie comme l’ensemble des théories, des techniques et des modèles computationnels visant à simuler ou reproduire certaines fonctions de l’intelligence humaine à l’aide de machines.
Ses objectifs sont multiples : automatisation de processus cognitifs, optimisation de la prise de décision sous incertitude, modélisation de comportements intelligents, et développement d’agents autonomes capables d’interagir avec des environnements dynamiques.
Cette sous-section présente les principales définitions proposées dans la littérature scientifique, de l’IA symbolique à l’IA connexionniste, en passant par l’IA hybride, et expose les enjeux contemporains liés à l’implémentation de ces approches dans les systèmes socio-techniques.
Différence entre IA, Machine Learning et Deep Learning
L’IA est un champ englobant une grande diversité de méthodes, dont le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) ne constituent que des sous-ensembles.
Le Machine Learning désigne un ensemble d’algorithmes permettant à une machine d’apprendre automatiquement à partir de données empiriques, sans être explicitement programmée pour chaque tâche. Il repose notamment sur des techniques statistiques, probabilistes et linéaires (régressions, arbres de décision, SVM, etc.).
Le Deep Learning, sous-domaine du Machine Learning, utilise des architectures profondes de réseaux de neurones artificiels (deep neural networks) pour extraire des représentations hiérarchiques et non linéaires des données. Ces modèles sont particulièrement adaptés à des volumes de données massifs et à des problématiques complexes telles que la vision par ordinateur ou le traitement automatique du langage naturel.
Cette sous-section établit les frontières conceptuelles et méthodologiques entre ces approches, tout en montrant leur complémentarité dans la construction de systèmes d’intelligence artificielle robustes et performants.