ia

Définition de l'IA

Ensemble de techniques informatiques visant à reproduire les fonctions cognitives humaines : raisonnement, apprentissage, perception et prise de décision.

Deux approches majeures de l'IA

L'approche symbolique et l'approche numérique/connexionniste (incluant le Deep Learning).

Test de Turing (1950)

Concept posant que si une machine dialogue au point d'être confondue avec un humain, on peut considérer qu'elle "pense".

Colloque de l'été 1956

Événement fondateur où des chercheurs posent officiellement les bases de l'Intelligence Artificielle.

Approche symbolique (1960-70)

Systèmes experts reproduisant le raisonnement du médecin via une démarche cognitive structurée.

Les 3 modules d'un système expert

1. Base de connaissances (savoir médical) ; 2. Moteur d'inférence (logique) ; 3. Base de faits (données du patient).

IA à base de connaissances

Utilise le savoir médical formel via des réseaux sémantiques, des ontologies, des règles et des probabilités.

Système MYCIN (1972)

IA spécialisée dans le diagnostic et le traitement des infections bactériennes (logique "Si… alors").

Limites de l'IA symbolique

Performances médiocres hors des cas prévus, subjectivité des experts critiquée et exclusion du médecin du raisonnement.

Machine Learning (années 1990)

Système qui apprend à partir de données plutôt que de règles pré-établies.

Apprentissage supervisé vs non-supervisé

Supervisé : apprend à partir d'exemples annotés. Non-supervisé : détecte des motifs cachés sans annotations.

Système Watson (2011)

IA d'IBM ayant battu deux champions au jeu Jeopardy! en répondant à des questions complexes en langage naturel.

Deep Learning

Sous-branche du Machine Learning utilisant des réseaux de neurones profonds.

IA Générative (depuis 2022)

Technologie capable de rédiger des documents, de créer des images et de générer du contenu original.