Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA), parfois appelée intelligence machine, est l’intelligence simulée par des machines, contrairement à l'intelligence mise en oeuvre par les humains. Dans la pratique, le terme « intelligence artificielle » est souvent utilisé pour décrire les machines (ou ordinateurs) qui imitent « cognitives » fonctions que les humains associent à l’esprit humain, comme « l'apprentissage », la « résolution de problèmes » ou encore l'identification d'éléments, la prévision statistique ou la simulation de sens telle que la vue.

Il existe de nombreuses définitions de l'intelligence artificielle.

Une première approche consiste à y intégrer l'ensemble des applications qui se réclament ou se sont réclamées de l'intelligence artificielle. On parvient assez rapidement à une liste qui englobe au final l'ensemble de ce qui tombe dans le périmètre de l'intelligence humaine.

• La capacité à entretenir des relations interpersonnelle
• Le language (comprendre, parler, analyser)
• La coordination de mouvements
• L'empathie
• La spiritualité
• La logique
• Les capacités musicales
• La capacité à gérer des actions quotidiennes (accomplir les tâches quotidiennes, lire...)
• La capacité à appréhender, analyser et se déplacer dans son environnement
• Les sens (vue, ouïe, goût, toucher, odorat).

Dans un cadre professionnel, l'intelligence artificielle s'intéresse aussi à d'autres types de tâches:

• la prévision
• la représentation de données
• l'automatisation de tâches
• L'auto apprentissage

Dans les cercles scientifiques, les définitions sont souvent plus restrictives.

Ainsi alors que les machines deviennent de plus en plus performantes, les tâches considérées comme nécessitant une "intelligence" sont souvent écartées de la définition de l'IA, un phénomène connu sous le nom d’effet de l’IA. Une théorie dans le théorème de Tesler indique que "l'IA est tout ce qui n'a pas encore été fait". Par exemple, la reconnaissance du caractère est souvent exclue des choses considérées comme de l'IA, car elle est devenue une technologie courante, ce qui est paradoxal.

A compte, toute technologie d'intelligence artificielle mûre et affichant 100% efficacité sortirait précisément du champs de l'intelligence artificielle. Autrement dit, selon cette approche l'intelligence artificielle ne resterait intelligence artificielle aussi longtemps qu'elle commettrait des erreurs.

Selon cette école de pensée, les capacités des machines modernes actuellement classées dans l'IA inclut la compréhension de la parole humaine, le jeux(tels que les échecs et Go), la voiture autonome, le routage intelligent dans les réseaux de distribution de contenu et des simulations militaires.

L'intelligence artificielle peut être classée en trois types de systèmes différents:

• Analytique
• D'inspiration humaine
• Intelligence artificielle humanisée. 

L’intelligence artificielle analytique n'a que des caractéristiques compatibles avec l'intelligence cognitive ; générer une représentation globale du monde et utiliser un apprentissage basé sur l'expérience passée pour éclairer les décisions futures. L'IA inspirée par l'homme contient des éléments de l’intelligence cognitive et électronique ; comprendre les émotions humaines, en plus des éléments cognitifs, et les prendre en compte dans leur prise de décision . L'IA humanisée présente les caractéristiques de tous les types de compétences (c.-à-d. Intelligence cognitive, émotionnelle et sociale), peut être consciente de soi et consciente de soi dans ses interactions.

L’intelligence artificielle a été créée en tant que discipline universitaire en 1956. Au cours des années qui ont suivi, elle a connu plusieurs vagues d’optimisme , suivie par la déception et la perte de financement (appelée « hiver de l’IA ») . ] suivie de nouvelles approches, de succès et d’un financement renouvelé. Pendant la majeure partie de son histoire, la recherche sur l'IA a été divisée en sous-champs qui souvent ne parviennent pas à communiquer les uns avec les autres.

Ces sous-domaines reposent sur des considérations techniques, telles que des objectifs particuliers (par exemple, « robots de s » ou « l’apprentissage de la machine »), l'utilisation d'outils particuliers (« logique » ou réseaux de neurones artificiels), ou profonde différences philosophiques. Les sous- champs sont également basés sur des facteurs sociaux (institutions particulières ou travaux de chercheurs particuliers).

Les problèmes traditionnels (ou objectifs) de la recherche en IA comprennent le raisonnement, la connaissance représentation, la planification, l’apprentissage, le traitement du langage naturel, la perception et la capacité de se déplacer et manipuler des objets. L'intelligence générale fait partie des objectifs à long terme du domaine. Ap proaches comprennent des méthodes statistiques, l’intelligence informatique et symbolique traditionnelle AI . De nombreux outils sont utilisés en IA, notamment des versions d’optimisation mathématique et de recherche, des réseaux de neurones artificiels et des méthodes basées sur les statistiques, les probabilités et les aspects économiques . Le champ AI est à cheval sur plusieurs disciplines: l'informatique, le génie informatique, les mathématiques, la psychologie, la linguistique, la philosophie, et sur bien d’autres domaines.

Le domaine a été fondé sur l’affirmation selon laquelle l’intelligence humaine « peut être décrite avec une précision telle qu’une machine peut être fabriquée pour la simuler».  Certaines personnes considèrent également que l'IA constitue un danger pour l'humanité si elle progresse sans relâche. D'autres pensent que l'IA, contrairement aux révolutions technologiques précédentes, créera un risque de chômage de masse .

Au XXIe siècle, les techniques d’intelligence artificielle ont connu une regain d'intérêt après les progrès simultanés en matière de puissance informatique, de grandes quantités de données et de compréhension théorique. Les techniques de l'intelligence artificielle sont devenues une partie essentielle de l’industrie des technologies, contribuant à résoudre de nombreux problèmes difficiles.