3. Qu'est-ce que l'IA ?

Origine du terme « intelligence artificielle »

John McCarthy a été le premier à utiliser le terme « intelligence artificielle », dont l’abréviation est « IA » (ou AI pour artificial intelligence, en anglais).[1]

McCarthy a défini l'IA ainsi : « C'est la science et l'ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents. Elle est liée à la tâche similaire qui consiste à utiliser des ordinateurs pour comprendre l'intelligence humaine, mais l'IA ne doit pas se limiter aux méthodes qui sont biologiquement observables. ».[1]

Évolution de la définition de l'IA

Depuis que McCarthy a introduit sa définition, le domaine de l'IA a considérablement évolué. De nouvelles sous-disciplines et approches ont émergé, chacune avec des focalisations et des méthodologies spécifiques. Par conséquent, différentes définitions reflètent cette diversité et évolution.

L'IA est un domaine complexe qui englobe plusieurs disciplines, y compris l'informatique, la neurologie, la psychologie, et la philosophie. Chaque discipline apporte une perspective unique et des définitions variées de ce que signifie « intelligence » et comment elle peut être reproduite artificiellement.[1] 

Les objectifs de la recherche en IA et ses applications pratiques sont variés, allant de la création de systèmes experts capables de résoudre des problèmes spécifiques à l'élaboration de modèles cognitifs qui reproduisent des aspects de l'intelligence humaine. Chaque objectif peut nécessiter une définition différente.[2]

Les avancées technologiques influencent également les définitions de l'IA. Par exemple, les progrès en apprentissage profond et en réseaux neuronaux ont conduit à des définitions qui mettent davantage l'accent sur ces techniques spécifiques.[2]

Il existe un débat philosophique continu sur la nature de l'intelligence et de la conscience, et comment elles peuvent être mesurées ou reproduites. Ce débat conduit à une variété de définitions qui reflètent différentes positions philosophiques.[1]

Pour ces raisons, il est difficile et probablement contre-productif de se limiter à une seule définition de l'IA. Une approche plus nuancée qui prend en compte les différentes perspectives et évolutions du domaine est généralement préférée.[2]

Quelques définitions généralement admises

Comme mentionné précédemment, de nombreuses définitions de l'IA ont été proposées au fil du temps. Nous vous en présentons quelques-unes pour que vous puissiez les examiner selon votre convenance et votre intérêt, afin de mieux comprendre leurs différences et leurs complexités respectives. Cette chronologie est fournie à titre informatif et peut être parcourue rapidement selon votre intérêt, car elle n'est pas essentielle à votre compréhension. Vous pouvez aussi passer par dessus et vous rendre au prochain titre : Des débats et des définitions, après la ligne du temps.

Des débats et des définitions

Dans l'encyclopédie Wikipédia, les définitions de John McCarthy, de Marvin Lee Minsky et de l'OCDE sont présentées, tout en soulignant la confusion qui règne dans le débat public entre les termes « intelligence artificielle », « apprentissage automatique (machine learning) » et « apprentissage profond (deep learning) ».[10]

De même, dans le document « IA et éducation - Guide pour les décideurs politiques » de l'UNESCO publié en 2021, l'auteur met en perspective les définitions de Zhong (2006), Luckin et al. (2016) et celle de COMEST (2019), tout en affirmant ceci : « Pendant ce temps, les définitions de l’IA se multipliaient et s’élargissaient, se mêlant souvent aux questions philosophiques relatives à la définition de l’intelligence et à la possibilité pour les machines d’être réellement « intelligentes ». »[3]

De plus, dans son rapport « PRÊT POUR L'IA », publié en 2024, le Conseil de l'innovation du Québec présente aux lecteurs la définition de l'OCDE tout en soulignant ses limites : « Cette définition, bien qu’adéquate, ne met pas en évidence les différentes catégories d’IA. »[11]

Cela illustre la difficulté de formuler une définition de l'IA qui prenne en compte tous ses aspects.

En résumé

Tentons de synthétiser les différentes définitions évoquées pour dégager un fil conducteur, en identifiant les éléments constitutifs de l'IA. Cela nous permettra de proposer une définition générale, simple à comprendre et à appréhender, de ce qu'est un système d'IA.

Voici donc ce que l'on peut déduire de toutes ces définitions et qu'il est essentiel de retenir au sujet de l'IA :

Définition d'un système d'IA :

Un système d'IA est une machine ou un système automatisé capable de :

Intégrer des données :

  • Associer des données.
  • Percevoir son environnement (perception visuelle, auditive, tactile, etc.).
  • Reconnaître les objets, les voix, les musiques et d'autres formes de données perceptuelles.
  • Comprendre le langage naturel.

Imiter le raisonnement humain :

  • Apprendre et s'adapter.
  • Prédire des résultats futurs.
  • Planifier et recommander des actions ou des solutions.
  • Raisonner et inférer des conclusions.
  • Résoudre des problèmes complexes.
  • Assister dans la résolution de problèmes.

Utiliser des règles et stratégies :

  • Appliquer des règles ou des stratégies pour atteindre des objectifs.
  • Prendre des décisions basées sur des informations contextuelles.

Avoir une influence sur son environnement :

  • Influencer ou possiblement agir sur son environnement de manière autonome.
  • Formuler des options d'information ou d'action.

Vous aurez l'occasion de découvrir dans d'autres chapitres les distinctions entre différents types d'IA (comme l'IA faible et l'IA forte), les algorithmes et les modèles spécifiques utilisés et leurs domaines d'applications, ainsi que les défis éthiques et sociétaux liés à l'adoption de l'IA.