Des débuts aux grandes ruptures (deep learning, transformers…)

L’histoire de l’intelligence artificielle est jalonnée de phases d’enthousiasme intense et de périodes de stagnation, appelées « hivers de l’IA ». Depuis ses premiers balbutiements dans les années 1950 jusqu’aux révolutions récentes portées par le deep learning et les transformers, l’IA a connu plusieurs grandes ruptures technologiques et théoriques.

Les débuts (1950–1980)

Les fondements de l’IA ont été posés avec :

  • Alan Turing et son test de Turing (1950),

  • La conférence de Dartmouth (1956), considérée comme l’acte de naissance officiel de l’IA,

  • Le développement des systèmes experts et de la logique symbolique, avec une forte dominance de l’approche dite « symbolique » (IA symbolique).

Premiers obstacles et hivers de l’IA

Face aux limitations de puissance de calcul et à l’incapacité des systèmes symboliques à généraliser ou à traiter l’incertitude, l’IA subit plusieurs ralentissements majeurs :

  • Premier hiver dans les années 1970,

  • Deuxième dans les années 1980, malgré l’essor des systèmes experts.

La renaissance avec le machine learning (années 1990)

La redécouverte des réseaux de neurones (notamment avec l’algorithme du backpropagation) et l’essor du machine learning statistique (SVM, arbres de décision, etc.) ont permis de relancer l’intérêt pour des approches plus robustes, reposant sur les données.

La grande rupture du deep learning (années 2010)

Avec l’augmentation des capacités de calcul (GPU), des volumes de données massifs et des avancées algorithmiques, le deep learning a permis des progrès spectaculaires dans la reconnaissance d’images, la traduction automatique, la reconnaissance vocale, etc. Des architectures comme les CNN (réseaux convolutifs) ont révolutionné le traitement d’images, tandis que les RNN et LSTM ont permis d’importantes avancées en traitement du langage naturel.

L’ère des transformers (depuis 2017)

L’introduction du modèle Transformer (Vaswani et al., 2017) a marqué une rupture décisive dans le traitement du langage. Ces modèles, reposant sur le mécanisme d’attention, ont donné naissance à des architectures telles que BERT, GPT, T5, ou encore ChatGPT, capables de comprendre et générer du texte avec un niveau de cohérence inégalé.

Conclusion

Du raisonnement symbolique aux modèles neuronaux à grande échelle, l’histoire de l’IA est faite de sauts technologiques majeurs qui ont profondément transformé la discipline. Comprendre ces ruptures successives permet de saisir l’évolution des paradigmes de l’IA et d’appréhender les enjeux futurs liés à son développement.