Qu’est-ce que l’intelligence artificielle vraiment? Et pourquoi est-elle partout aujourd’hui?

Les grandes étapes de l’histoire de l’IA qui ont transformé l'avenir

En 2025, l'intelligence artificielle existe depuis environ 70 ans. L’IA ne date pas d’hier. Bien qu’elle soit aujourd’hui sur toutes les lèvres, ses origines remontent aux années 1950. C'est le fruit d’un long cheminement scientifique et technique. Dans cet article, nous explorons une chronologie des avancées majeures qui ont positionné l’intelligence artificielle au centre des technologies de demain.

Réseaux de neurones (neural networks), apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning) | Source de l’image: Brève histoire de l’IA

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA)? 

Le terme intelligence artificielle (IA) a été introduit lors d’un atelier organisé dans le cadre du Dartmouth Summer Research Project, en 1956. Cet événement est considéré comme le premier consacré à l’IA en tant que domaine de recherche. Depuis, le discours académique et les besoins pratiques ont continuellement redéfini le concept de l’IA.

Aujourd’hui, des organisations internationales comme le Forum économique mondial définissent l’IA comme

"Des systèmes qui agissent en percevant, interprétant des données, apprenant, raisonnant et décidant de la meilleure ligne de conduite".

Et l’OECD caractérise l’IA comme

"Un système basé sur une machine qui peut, pour un ensemble d’objectifs définis par l’humain, faire des prédictions, des recommandations ou prendre des décisions influençant des environnements réels ou virtuels".

Pourquoi l’IA est-elle si importante aujourd’hui? 

Bien que l’IA existe depuis plusieurs décennies et que de nombreux algorithmes ont été développés, deux principaux types de systèmes d’IA sont utilisés dans le monde des affaires:

• Les systèmes basés sur des règles, qui suivent des instructions définies par des humains.

• Les systèmes d’apprentissage automatique (machine learning, ou ML), qui apprennent directement à partir des données. 

L’apprentissage automatique est un domaine de l’IA à l’intersection de l’informatique, des mathématiques et des statistiques. Son objectif est de développer des algorithmes capables d’apprendre à partir de données pour améliorer leurs performances, sans être programmés par des experts explicitement. Ces systèmes s’améliorent avec le temps et peuvent même s’adapter après leur déploiement, ce qui explique pourquoi le ML est à la base de nombreux outils intelligents que nous utilisons aujourd’hui.

Au cœur des applications d’IA modernes, un type particulier de ML appelé “apprentissage profond” (deep learning) est utilisé pour résoudre des problèmes complexes comme: la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale ou le traitement du langage naturel. Le niveau d’autonomie et d’adaptabilité de ces systèmes peut varier après leur mise en service. En ce sens, certains systèmes d’IA peuvent continuer à évoluer et à s’améliorer au cours de leur utilisation.

Même si le ML permet à certains systèmes d’IA de dépasser les performances humaines dans certaines tâches, il introduit aussi des risques, tels que les biais présents dans les données ou la vulnérabilité face à des attaques adverses.

Alors que l’IA devient de plus en plus accessible et intégrée aux outils du quotidien, il est essentiel de comprendre comment ces systèmes fonctionnent, et aussi de veiller à ce qu’ils soient utilisés de manière responsable et équitable. Car au final, les systèmes d’IA ne sont aussi fiables que les données sur lesquelles ils apprennent, et donc des défauts ou biais dans ces données peuvent conduire à des conséquences inattendues.

Une brève histoire de l’IA

Brève chronologie de l’IA | Source de l’image: World Economic Forum

L’évolution de l’IA s’étend sur plusieurs décennies de percées, de reculs et de réinventions. Née de la fusion de la logique, des mathématiques et de l’informatique, l’IA des années 1960 reposait principalement sur des systèmes basés sur des règles.

Caractéristiques clés des systèmes basés sur des règles :

• Règles programmées manuellement: La logique doit être définie de manière explicite par les développeurs, puis codée manuellement.

• Difficultés face à la complexité ou à l’ambiguïté: Ces systèmes ne sont pas adaptés aux situations incertaines, dynamiques ou nuancées.

• Dépendance à l’expertise humaine: Leur conception et leur mise à jour nécessitent l’intervention continue d’experts du domaine.

Ces premières approches visaient à accroître la puissance de calcul et l’accès aux données, avec des tentatives pour imiter l’intelligence humaine qui, toutefois, n’ont pas tenu leurs promesses. Cette désillusion a conduit à la première "hiver de l’IA" dans les années 1970, marquée par une baisse de l’intérêt et des financements.

1880s

Un regain d’intérêt dans les années 1980 a donné naissance aux systèmes experts, capables de traiter des tâches spécifiques à l’aide de règles prédéfinies. Bien que cette période ait connu un certain succès commercial, les limites de ces systèmes ont conduit à un second hiver de l’IA à la fin des années 1980.

1990s

Dans les années 1990, un changement fondamental s’est opéré avec l’essor de l’apprentissage automatique (machine learning), qui privilégie une approche "ascendante": l’"intelligence" est apprise à partir des données, plutôt que programmée à l’avance.

Des événements marquants, comme la victoire de Deep Blue (IBM) contre le champion du monde d’échecs Garry Kasparov en 1997, ont démontré les capacités croissantes de l’IA.

Les années 2000 et 2010

Cette période marque une nouvelle ère portée par :

• Une puissance de calcul exponentielle

• L’explosion des données disponibles à l’échelle mondiale

• Le développement de l’apprentissage profond (deep learning)

Aujourd'hui

L’IA est désormais présente dans presque tous les secteurs. Cependant, à mesure que les systèmes deviennent plus puissants et surpassent les humains dans un nombre croissant de tâches, leur fonctionnement interne devient souvent plus opaque. C’est pourquoi la transparence, l’équité et la qualité des données sont des piliers essentiels pour une adoption responsable de l’IA.

Pourquoi les technologies d’IA sont devenues si populaires récemment ?

La donnée: le carburant de l’intelligence artificielle

Comme mentionné précédemment, l’intelligence artificielle (IA) existe depuis plusieurs décennies. Pourtant, son adoption généralisée au cours des dernières années résulte d’un ensemble de facteurs puissants. Plus précisément, la croissance exponentielle des données, les algorithmes avancés et la technologie plus accessible rendent aujourd’hui l’IA à la fois atteignable et indispensable.

La société d’analyse International Data Corporation (IDC) prévoit que le volume de données «créées, capturées, copiées et consommées dans le monde» continuera à augmenter de manière fulgurante. Selon IDC:

«La quantité de données créée au cours des trois prochaines années dépassera celle des 30 dernières années, et le monde générera plus de trois fois plus de données au cours des cinq prochaines années qu’au cours des cinq précédentes.»

Il n’est donc pas surprenant que l’un des moteurs majeurs de l’essor actuel de l’IA soit la donnée elle-même. Sans ensembles de données vastes et de haute qualité, la majorité des applications d’IA modernes ne pourraient pas exister, car elles reposent sur ces données pour apprendre, s’améliorer et prendre des décisions.

Ce flot de données en croissance rapide alimente à la fois l’offre et la demande en IA. Il y a trop d’informations pour que les humains puissent les traiter seuls. L’IA devient alors essentielle pour donner un sens à cette masse d’informations, qu’il s’agisse d’analyser des images médicales, de surveiller des caméras de circulation ou d’examiner la littérature scientifique. Par exemple, dans le domaine de l’imagerie médicale, de nombreux chercheurs explorent l’IA pour assister les radiologues, ces derniers n’ayant plus le temps matériel de traiter chaque image avec la même attention qu’auparavant.

Puissance informatique augmentée

Au-delà des données, les avancées en apprentissage automatique (machine learning), notamment en apprentissage profond (deep learning) et en modèles transformeurs (comme ceux qui alimentent GPT‑3), ont également accéléré le développement de l’IA. En parallèle, l’informatique en nuage et les GPU optimisés pour les charges de travail IA ont considérablement augmenté la puissance de traitement. Cela explique en partie pourquoi l’IA est devenue si populaire récemment: il est aujourd’hui beaucoup moins coûteux et plus rapide de former et de déployer des modèles IA qu’il y a dix ans.

Des outils d'IA accessibles à tous

Outre la puissance de calcul améliorée et l’accessibilité accrue de l’IA, les outils open source, les API en nuage et les environnements de développement conviviaux ont démocratisé l’IA. Autrement dit, les entreprises, même de petite taille, peuvent désormais intégrer des fonctionnalités intelligentes dans leurs produits sans devoir tout construire à partir de zéro. Même les plateformes low-code et no-code proposent aujourd’hui des fonctions basées sur l’IA.

Facteurs sociopolitiques

Plusieurs dynamiques sociopolitiques ont également contribué à cette montée en puissance récente de l’IA. Des investissements publics dans la recherche, comme ceux de la DARPA aux États-Unis ou d’organismes similaires en Chine, ont accéléré la convergence de la big data, du matériel performant, des algorithmes avancés et de logiciels faciles à utiliser. Ces éléments ont été le véritable catalyseur de la percée de l’IA dans le grand public.

À mesure que ces facteurs gagnent encore en influence, l’IA est appelée à devenir encore plus intégrée dans notre vie quotidienne et professionnelle. Toutefois, il est essentiel de souligner que ces éléments n’expliquent qu’en partie la montée en puissance de l’IA car il y a d’autres moteurs clés ont joué un rôle important dans son adoption rapide au cours de la dernière décennie.