Création et développement

Historiquement, l'idée d'intelligence artificielle semble émerger dans les années 1950 quand Alan Turing se demande si une machine peut « penser ». Dans l'article « Computing Machinery and Intelligence » (Mind, octobre 1950)^[9], Turing explore ce problème et propose une expérience (maintenant dite test de Turing) visant à trouver à partir de quand une machine deviendrait « consciente ». Il développe ensuite cette idée dans plusieurs forums, dans la conférence « L'intelligence de la machine, une idée hérétique »^[10], dans la conférence qu'il donne à la BBC 3^e programme le 15 mai 1951 « Les calculateurs numériques peuvent-ils penser ? »^[11], ainsi que dans la discussion avec M.H.A. Newman, Sir Geoffrey Jefferson et R.B. Braithwaite les 14 et 23 janvier 1952 sur le thème « Les ordinateurs peuvent-ils penser ? »^[12].

Une autre origine probable est la publication, en 1949, par Warren Weaver d'un mémorandum sur la traduction automatique des langues^[13] qui suggère qu'une machine puisse faire une tâche qui relève typiquement de l'intelligence humaine.

Le développement des techniques informatiques (augmentation de la puissance de calcul) aboutit ensuite à plusieurs avancées :

• dans les années 1980, l'apprentissage automatique se développe, notamment avec la renaissance du connexionnisme. L'ordinateur commence à déduire des « règles à suivre » en analysant seulement des données^[14],[15] ;
• parallèlement, des algorithmes « apprenants » sont créés qui préfigurent les futurs réseaux de neurones (l'apprentissage par renforcement, les machines à vecteurs de support, etc.). Ceci permet par exemple en mai 1997 à l’ordinateur Deep Blue de battre Garry Kasparov au jeu d'échecs^[16] lors d'un match revanche de six parties ;
• l'intelligence artificielle devient un domaine de recherche international, marquée par une conférence au Dartmouth College à l’été 1956^[17],[18] à laquelle assistaient ceux qui vont marquer la discipline ;
• depuis les années 1960, la recherche se fait principalement aux États-Unis, notamment à l'université Stanford sous l'impulsion de John McCarthy^[19], au MIT sous celle de Marvin Minsky^[20], à l'université Carnegie-Mellon sous celle de Allen Newell et Herbert Simon^[21] et à l'université d'Édimbourg sous celle de Donald Michie^[22], en Europe et en Chine, ainsi qu'au Japon avec le projet « ordinateurs de cinquième génération (en) » du gouvernement ;
• dans les années 2000, le Web 2.0, le big data et de nouvelles puissances et infrastructures de calcul permettent à certains ordinateurs d'explorer des masses de données sans précédent ; c'est l'apprentissage profond (« deep learning »), dont l'un des pionniers est le français Yann Le Cun^[23].

Les bornes de ce domaine varient, ainsi optimiser un itinéraire était considéré comme un problème d'intelligence artificielle dans les années 1950 et n'est plus considéré aujourd’hui que comme un simple problème d'algorithmie^[24].

Vers 2015, le secteur de l'intelligence artificielle cherche à relever quatre défis : la perception visuelle, la compréhension du langage naturel écrit ou parlé, l'analyse automatique du langage et la prise de décision autonome^[25]. Produire et organiser des données nombreuses et de qualité, c'est-à-dire corrélées, complètes, qualifiées (sourcées, datées, géoréférencées…), historisées est un autre enjeu. La capacité déductive et de généralisation pertinente d'un ordinateur, à partir de peu de données ou d'un faible nombre d'évènements, est un autre objectif, plus lointain^[25].

Entre 2010 et 2016, les investissements auraient été décuplés, atteignant une dizaine de milliards de dollars en 2016^[26].

Précurseurs

Si les progrès de l’intelligence artificielle sont récents, ce thème de réflexion est tout à fait ancien, et il apparaît régulièrement au cours de l’histoire. Les premiers signes d’intérêt pour une intelligence artificielle et les principaux précurseurs de cette discipline sont les suivants.

Automates

Une des plus anciennes traces du thème de « l’homme dans la machine » date de 800 avant notre ère, en Égypte. La statue du dieu Amon levait le bras pour désigner le nouveau pharaon parmi les prétendants qui défilaient devant lui, puis elle « prononçait » un discours de consécration. Les Égyptiens étaient probablement conscients de la présence d’un prêtre actionnant un mécanisme et déclarant les paroles sacrées derrière la statue, mais cela ne semblait pas être pour eux contradictoire avec l’incarnation de la divinité. Vers la même époque, Homère, dans L'Iliade (XVIII, 370–421), décrit les automates réalisés par le dieu forgeron Héphaïstos : des trépieds munis de roues en or, capables de porter des objets jusqu’à l’Olympe et de revenir seuls dans la demeure du dieu ; ou encore, deux servantes forgées en or qui l’assistent dans sa tâche. De même, le Géant de bronze Talos, gardien des rivages de la Crète, était parfois considéré comme une œuvre du dieu.

Vitruve, architecte romain, décrit l’existence entre le III^e et le I^er siècle avant notre ère, d’une école d’ingénieurs fondée par Ctesibius à Alexandrie, et concevant des mécanismes destinés à l’amusement tels des corbeaux qui chantaient. Héron L'Ancien décrit dans son traité « Automates », un carrousel animé grâce à la vapeur et considéré comme anticipant les machines à vapeur. Les automates disparaissent ensuite jusqu’à la fin du Moyen Âge. On a prêté à Roger Bacon la conception d'automates capables de parler, mais mais ce n'était probablement en fait que des mécanismes simulant la prononciation de certains mots simples.

Léonard de Vinci a construit en 1515 un automate en forme de lion pour amuser le roi de France, François I^[27]. Gio Battista Aleotti et Salomon de Caus, eux, ont construit des oiseaux artificiels et chantants, des flûtistes mécaniques, des nymphes, des dragons et des satyres animés pour égayer des fêtes aristocratiques, des jardins et des grottes. René Descartes, lui, aurait conçu en 1649 un automate qu’il appelait « ma fille Francine ». Il conduit par ailleurs une réflexion d’un modernisme étonnant sur les différences entre la nature des automates, et celles d’une part des animaux (pas de différence) et d’autre part celle des hommes (pas d’assimilation). Ces analyses en font le précurseur méconnu d’un des principaux thèmes de la science-fiction : l'indistinction entre le vivant et l’artificiel, entre les hommes et les robots, les androïdes ou les intelligences artificielles.

Le canard artificiel de Vaucanson (1738).

Jacques de Vaucanson a construit en 1738 un « canard artificiel de cuivre doré, qui boit, mange, cancane, barbote et digère comme un vrai canard ». Il était possible de programmer les mouvements de cet automate, grâce à des pignons placés sur un cylindre gravé, qui contrôlaient des baguettes traversant les pattes du canard. L’automate a été exposé pendant plusieurs années en France, en Italie et en Angleterre, et la transparence de l’abdomen permettait d’observer le mécanisme interne. Le dispositif permettant de simuler la digestion et d’expulser une sorte de bouillie verte fait l’objet d’une controverse. Certains commentateurs estiment que cette bouillie verte n’était pas fabriquée à partir des aliments ingérés, mais préparée à l’avance. D’autres estiment que cet avis n’est fondé que sur des imitations du canard de Vaucanson. L’incendie du musée de Nijni Novgorod en Russie, vers 1879, a détruit cet automate^[28].

Les artisans Pierre et Louis Jaquet-Droz fabriquèrent parmi les meilleurs automates fondés sur un système purement mécanique, avant le développement des dispositifs électromécaniques. Certains de ces automates, par un système de cames multiples, étaient capables d'écrire un petit billet (toujours le même). Enfin, Les Contes d'Hoffmann (et ballet) L'Homme au sable décrit une poupée mécanique dont s'éprend le héros.

Faits marquants depuis les années 2000

L'intelligence artificielle est un sujet d'actualité au XXI^e siècle. En 2004, le Singularity Institute a lancé une campagne Internet appelée 3 Laws Unsafe (« 3 lois dangereuses »), pour sensibiliser à l'insuffisance des trois lois d'Asimov avant la sortie du film I, Robot^[35],[36].

En 2005, le projet Blue Brain est lancé, qui vise à simuler le cerveau des mammifères. Il s'agit d'une des méthodes envisagées pour réaliser une IA. Ils annoncent de plus comme objectif de fabriquer en dix ans le premier « vrai » cerveau électronique^[37]. En mars 2007, le gouvernement sud-coréen annonce que plus tard dans l'année, il émettrait une charte sur l'éthique des robots, afin de fixer des normes pour les utilisateurs et les fabricants. Selon Park Hye-Young, du ministère de l'Information et de la communication, la Charte reflète les trois lois d'Asimov : la tentative de définition des règles de base pour le développement futur de la robotique. En juillet 2009, en Californie, dans une conférence organisée par l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), un groupe d'informaticiens se demande s'il devrait y avoir des limites sur la recherche qui pourrait conduire à une perte de contrôle des systèmes informatiques par l'humanité. Il y abordent les progrès et le potentiel de l'IA, ainsi que les risques associés aux armes léthales autonomes, au chômage technologique et aux concepts d'explosion d'intelligence et de singularité technologique^[38].

En 2009, le Massachusetts Institute of Technology (MIT) a lancé un projet visant à repenser la recherche en intelligence artificielle. Il réunira des scientifiques qui ont eu du succès dans des domaines distincts de l'IA. Neil Gershenfeld déclare « Nous voulons essentiellement revenir 30 ans en arrière et revisiter certaines idées qui ont été gelées »^[39].

En novembre 2009, l'US Air Force cherche à acquérir 2 200 PlayStation 3^[40] pour utiliser le processeur cell à sept ou huit cœurs qu'elle contient dans le but d'augmenter les capacités de leur superordinateur constitué de 336 PlayStation 3 (total théorique 52,8 petaFLOPS en double précision). Le nombre sera réduit à 1 700 unités le 22 décembre 2009^[41]. Le projet vise le traitement vidéo haute-définition, et l'« informatique neuromorphique », ou la création de calculateurs avec des propriétés/fonctions similaires au cerveau humain^[40].

En France

En France, les pionniers sont Alain Colmerauer, Gérard Huet, Jean-Louis Laurière, Claude-François Picard, Jacques Pitrat^[57] et Jean-Claude Simon^[58]. Un congrès national annuel, « Reconnaissance de formes et intelligence artificielle », est créé en 1979 à Toulouse^[59]. En lien avec l'organisation de la conférence International Joint Conference on Artificial Intelligence à Chambéry en 1993, et la création d'un GRECO-PRC^[60] « intelligence artificielle », en 1983, il donne naissance à une société savante, l'Association française pour l'intelligence artificielle (AFIA) en 1989, qui, entre autres, organise des conférences nationales en intelligence artificielle^[61].

Logo de la conférence « AI for Humanity » organisée le 29 mars 2018 au Collège de France.

Le 17 janvier 2017, le fonds de capital risque Serena Capital lance un fonds de 80 millions d’euros destiné à l’investissement dans les start-ups européennes du big data et de l'intelligence artificielle^[62]. Le 19 janvier 2017, une audition se tient au Sénat : « L'intelligence Artificielle menace-t-elle nos emplois ? »^[63]. Le 20 janvier 2017, Axelle Lemaire entend valoriser les potentiels scientifiques et industriels français grâce au projet « France IA »^[64].

En janvier 2017, dans le cadre de sa mission de réflexion sur les enjeux éthiques et les questions de société soulevés par les technologies numériques, la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL) annonce l'organisation d'un débat public sur les algorithmes et l'intelligence artificielle^[65]. Le 15 décembre 2017, à l'issue d'un débat ayant mobilisé 60 partenaires (institutions publiques, associations, entreprises, acteurs du monde de la recherche, société civile)^[66], elle publie son rapport « Comment permettre à l'Homme de garder la main ? »^[67] comprenant des recommandations pour la construction d'un modèle éthique d'intelligence artificielle.

En septembre 2017, Cédric Villani, premier vice-président de l'Office parlementaire d'évaluation des choix scientifiques et technologiques (OPECST)^[68], est chargé de mener une consultation publique sur l'intelligence artificielle^[69]. Il rend son rapport le 28 mars 2018^[70], à la veille d'une intervention du président de la République Emmanuel Macron au Collège de France pour annoncer la stratégie de la France dans ce domaine^[71]. Il y dévoile un plan de 1,5 milliard d'euros sur l'ensemble du quinquennat, ainsi qu'une évolution de la législation française pour permettre la mise en application de l'intelligence artificielle, en particulier concernant la circulation des véhicules autonomes^[72]. Parallèlement à ces annonces, il est interviewé par Wired, magazine de référence pour la communauté mondiale des nouvelles technologies, et y exprime sa vision de l'intelligence artificielle, à savoir que les algorithmes utilisés par l'État doivent être ouverts, que l'intelligence artificielle doit être encadrée par des règles philosophiques et éthiques et qu'il faut s'opposer à l'usage d'armes automatiques ou de dispositifs prenant des décisions sans consulter un humain^[73],[74].

En septembre 2023, l’entreprise Onclusive, située à Courbevoie et spécialisée dans la veille médiatique, annonce son intention de licencier 217 employés sur 380 d’ici juin 2024, afin de les remplacer par une intelligence artificielle^[75].

Définition

L'intelligence artificielle générale (IAG) comprend tout système informatique capable d'effectuer ou d'apprendre pratiquement n'importe quelle tâche cognitive propre aux humains ou autres animaux^[76]. Elle peut alternativement être définie comme un système informatique surpassant les humains dans la plupart des tâches ayant un intérêt économique^[77].

D'un point de vue généraliste, l'IA connaît une pléthore de définitions et il est indéniable qu'il s'agit d'une notion ambiguë et mal connue. Par exemple, en Angleterre, "42 % des personnes interrogées ont proposé une définition plausible de l'IA, tandis que 25 % pensent qu'il s'agit de robots" ^[78]. Cela démontre que l'IA est une notion ambiguë et encore floue.

La littérature scientifique propose également plusieurs définitions de l'IA. Dans ce contexte, il est accepté une définition globale de l'IA, basée sur les travaux de Gamkrelidze ^[79] et Hassani^[80]. selon Fabrice Lollia, chercheur en sciences de l'information et de la communication, il s'agit d'une forme d'intelligence informatique nourrie par l'augmentation technologique, visant à améliorer la prise de décision et l'apprentissage en imitant les facultés cognitives humaines^[81].

L'intelligence artificielle générale a longtemps été considérée comme un sujet purement spéculatif^[82]. Certains travaux de recherche ont déjà décrit GPT-4 comme ayant des « étincelles » d'intelligence artificielle générale^[83],[84]. Les experts en intelligence artificielle affichent de larges désaccords et incertitudes quant à la date potentielle de conception des premières intelligences artificielles générales (parfois appelées « intelligences artificielles de niveau humain »), leur impact sur la société, et leur potentiel à déclencher une « explosion d'intelligence »^[85].

Estimation de faisabilité

Comparer la capacité de traitement de l'information d'un cerveau humain à celle d'un ordinateur peut aider à comprendre les ordres de grandeur pour estimer la possibilité pratique ou non d'une intelligence artificielle générale, de même qu'un simple calcul de puissance en kW permet grosso modo de dire qu'un camion donné pourra espérer transporter commodément telle ou telle charge ou si cela lui sera impossible. Voici quelques exemples d'ordres de grandeur en traitement de l'information :

• balance Roberval : 1 bit par seconde (comparaison de deux poids) ;
• mainframe typique des années 1970 : 1 million d'opérations par seconde sur 32 bits ;
• Intel Paragon XP/S, 4 000 processeurs i860 à 50 MHz (1992) : 160 milliards d'opérations par seconde ;
• Summit, 9 216 processeurs POWER9 (2018) : 200 pétaflops, soit 200 millions de milliards d'opérations par seconde ;
• Fugaku 415-PFLOPS (2020-2021) : 415 pétaflops, soit 415 millions de milliards d'opérations par seconde.

Cette puissance n'est pas à prendre au pied de la lettre. Elle précise surtout les ordres de grandeur en présence et leur évolution relativement rapide (jusqu'en 2018).

L'intelligence artificielle n'avait donné que des résultats mitigés sur les ordinateurs typiques de 1970 effectuant 10⁷ opérations logiques par seconde^{[alpha 3],[86]}. Le cerveau humain, formé de 10¹¹ neurones ne pouvant chacun commuter plus de 100 fois par seconde en raison de leur temps de relaxation permettait beaucoup plus de traitements logiques par unité de temps (10¹³ opérations logiques par seconde)^[86]. Ce handicap technique précis n'existe plus sur les ordinateurs depuis les années 2000, travaillant en 64 bits et avec des horloges cadencées à 4 GHz environ, pour des processeurs destinés aux particuliers. Concernant des supercalculateurs comme Summit ou Fugaku 415-PFLOPS, le rapport du nombre de comparaisons par seconde entre ordinateur et cerveau a même complètement changé de sens.

Le matériel serait donc maintenant disponible, toutefois l'IA souligne la difficulté à expliciter toutes les connaissances utiles à la résolution d'un problème complexe. Certaines connaissances dites implicites sont acquises par l'expérience et mal formalisables. L'apprentissage de ces connaissances implicites par l'expérience est exploitée depuis les années 1980 (voir Réseau de neurones). Néanmoins, un autre type de complexité apparaît : la complexité structurelle. Comment mettre en relation des modules spécialisés pour traiter un certain type d'informations, par exemple un système de reconnaissance des formes visuelles, un système de reconnaissance de la parole, un système lié à la motivation, à la coordination motrice, au langage, etc. En revanche, une fois un système cognitif conçu et son apprentissage par l'expérience réalisé, l'« intelligence » correspondante peut être distribuée en un grand nombre d'exemplaires, par exemple sur les portables d'actuaires ou de banquiers pouvant ainsi, comme le rappelle un slogan, dire oui ou non, mais le dire tout de suite grâce à des applications dites de credit scoring.

Définition

Le concept d’intelligence artificielle forte fait référence à une machine capable non seulement de produire un comportement intelligent, notamment de modéliser des idées abstraites, mais aussi d’éprouver une impression d'une réelle conscience, de « vrais sentiments » (notion dont la définition n'est pas universelle), et « une compréhension de ses propres raisonnements »^[87].

Contrairement à l'intelligence artificielle générale, l'intelligence artificielle forte fait donc le plus souvent intervenir des notions philosophiques de conscience qui font que les capacités de l'intelligence artificielle ne suffisent pas à dire si elle est « forte ». Cela dit, aucune définition de la conscience pour une IA ne fait consensus^[88]. Les termes « intelligence artificielle forte » et « intelligence artificielle générale » sont parfois en pratique utilisés de manière interchangeable^[76].

En partant du principe, étayé par les neurosciences^[89], que la conscience a un support biologique et donc matériel, les scientifiques ne voient généralement pas d’obstacle théorique à la création d'une intelligence consciente sur un support matériel autre que biologique. Selon les tenants de l'IA forte, si à l'heure actuelle il n'y a pas d'ordinateurs ou d'algorithmes aussi intelligents que l'être humain, ce n'est pas un problème d'outil mais de conception. Il n'y aurait aucune limite fonctionnelle (un ordinateur est une machine de Turing universelle avec pour seules limites celles de la calculabilité), seulement des limites liées à l'aptitude humaine à concevoir les logiciels appropriés (programme, base de données…).

Diversité des opinions

Les principales opinions soutenues pour répondre à la question d’une intelligence artificielle forte (c'est-à-dire douée d'une sorte de conscience) sont les suivantes :

• impossible : la conscience serait le propre des organismes vivants (supérieurs), et elle serait liée à la nature des systèmes biologiques. Cette position est défendue par certains philosophes et sociologues comme Harry Collins, pour qui l'intelligence requiert une immersion dans la société humaine, et donc un corps humain^[82], et peut rappeler le courant du vitalisme ;
• impossible avec des machines manipulant des symboles comme les ordinateurs actuels, mais possible avec des systèmes dont l’organisation matérielle serait fondée sur des processus quantiques. Des algorithmes quantiques sont théoriquement capables de mener à bien des calculs hors de l'atteinte pratique des calculateurs conventionnels (complexité en ${\displaystyle N^{3}}$ au lieu de ${\displaystyle 2^{N}}$, par exemple, sous réserve d'existence du calculateur approprié). Au-delà de la rapidité, certains scientifiques comme Roger Penrose défendent que la conscience nécessiterait un fonctionnement non compatible avec les lois de la physique classique, et accessible uniquement avec des systèmes quantiques^[90]. Toutefois, l'état de la recherche en informatique quantique n'est pas encore suffisamment avancé pour permettre de l'utiliser dans des applications concrètes hors laboratoires^[91], rendant difficile la vérification de ces hypothèses ;
• impossible car la pensée n'est pas un phénomène calculable par des processus discrets et finis. Cette théorie est notamment avancée par le philosophe John Searle et son expérience de la chambre chinoise^[92]. Une conscience est donc nécessaire pour accéder à l'intelligence, mais un système informatique ne serait capable que d'en simuler une, sans pour autant la posséder, renvoyant au concept philosophique du zombie ;
• possible avec des ordinateurs manipulant des symboles. La notion de symbole est toutefois à prendre au sens large. Cette option inclut les travaux sur le raisonnement ou l'apprentissage symbolique basé sur la logique des prédicats, mais aussi les techniques connexionnistes telles que les réseaux de neurones, qui, à la base, sont définies par des symboles. Cette position est portée par des mouvements comme ceux du computationnalisme et est portée par des philosophes comme Hubert Dreyfus, pour qui le cerveau suit les lois de la physique et de la biologie, impliquant que l'esprit est donc un processus simulable^[93]. Cette dernière opinion constitue la position la plus engagée en faveur de l'intelligence artificielle forte.

Des auteurs comme Douglas Hofstadter (mais déjà avant lui Arthur C. Clarke ou Alan Turing ; voir le test de Turing) expriment par ailleurs un doute sur la possibilité de faire la différence entre une intelligence artificielle qui éprouverait réellement une conscience, et une autre qui simulerait exactement ce comportement (voir Zombie (philosophie)). Après tout, nous ne pouvons même pas être certains que d’autres consciences que la nôtre, y compris chez des humains, éprouvent réellement quoi que ce soit, si ce n'est par une pétition de principe qui spécule que chaque humain se retrouve à l'identique chez tous les autres. On retrouve là le problème connu du solipsisme en philosophie.

Même si une intelligence artificielle forte n'était guère possible, une IA peut être de plus en plus perçue comme forte par une majorité d'individus parallèlement à l'arrivée des IA génératives, dont les LLM (de l'anglais large language model) comme ChatGPT ou Google Bard, et les outils de génération d'images comme Midjourney, DALL-E ou Stable Diffusion. En effet, le champ d'applications de ces outils est beaucoup large qu'auparavant : création, synthèse, traduction de textes, composition d'images, de vidéos à partir de prompts, textes descriptifs. Il devient ainsi de plus en plus difficile pour un être humain de distinguer des créations humaines de celles provenant d’une IA générative.

Travaux complémentaires

Le mathématicien de la physique Roger Penrose^[94] pense que la conscience viendrait de l'exploitation de phénomènes quantiques dans le cerveau (voir microtubules), empêchant la simulation réaliste de plus de quelques dizaines de neurones sur un ordinateur normal, d’où les résultats encore très partiels de l’IA. Il restait jusqu’à présent isolé sur cette question. Un autre chercheur, Andrei Kirilyuk, a présenté depuis une thèse de même esprit quoique moins radicale^[95].

Distinction avec « narrow AI »

Si le terme intelligence artificielle peut désigner un système capable de résoudre plusieurs problèmes de façon relativement autonome tout en ne faisant que simuler le principe d'intelligence, il peut aussi désigner des systèmes capables de résoudre uniquement un type de problème pour un jeu de données prédéfini^[97]. On peut donner pour exemple un système entrainé à reconnaitre des chiffres écrits à la main, comme ceux utilisés par La Poste^[98], qui malgré sa grande performance sur sa tâche, serait incapable de fonctionner sur un problème sortant de ce pour quoi il a été conçu.

Ces intelligences artificielles, nommées « narrow AI » (« intelligence artificielle étroite »), sont conçues spécifiquement sur une tâche, sans développement particulier pour la généraliser comme le ferait une intelligence artificielle générale. Elles n'en gardent pas moins leur utilité, et restent très utilisées dans l'industrie^[99], étant les seuls systèmes d'IA utilisables jusqu'à ce qu'une intelligence artificielle générale soit accessible et commercialisée.

Estimation de faisabilité

Le sémanticien François Rastier, après avoir rappelé les positions de Turing et de Grice à ce sujet, propose^[103] six « préceptes » conditionnant un système de dialogue évolué, en précisant qu'elles sont déjà mises en œuvre par des systèmes existants :

• objectivité (utilisation d'une base de connaissance par le système) ;
• textualité (prise en compte d'interventions de plus d'une phrase, qu'elles émanent du système ou de l'utilisateur) ;
• apprentissage (intégration au moins temporaire d'informations issues des propos de l'utilisateur) ;
• questionnement (demande de précisions de la part du système) ;
• rectification (suggestion de rectifications à la question posée, lorsque nécessaire) ;
• explicitation (explicitation par le système d'une réponse qu'il a apportée précédemment).

Il suggère aussi que le système devrait être en mesure de se faire par lui-même une représentation de l'utilisateur auquel il a affaire, pour s'adapter à lui. De son côté, l'utilisateur a tendance à s'adapter au système à partir du moment où il a bien compris qu'il s'adresse à une machine : il ne conversera pas de la même manière avec un système automatisé qu'avec un interlocuteur humain, ce qui présente pour le concepteur l'avantage pragmatique de simplifier certains aspects du dialogue.

Autres tests notables

D'autres tests ont également été développés pour évaluer la performance d'une intelligence artificielle :

• Le test du café^[104] : imaginé par Steve Wozniak, le test consiste à placer un système intelligent dans un habitat américain moyen et lui demander de faire un café. La réussite du test implique donc plusieurs tâches comme l'orientation dans un environnement inconnu, déduire le fonctionnement d'une machine, trouver les ustensiles nécessaires…
• Le test de l'étudiant^[105] : proposé par Ben Goertzel, le test évalue la capacité d'un robot à s'inscrire dans un établissement d'enseignement supérieur, suivre les cours, passer les examens et obtenir le diplôme final.
• Le test de l'embauche : proposé par le chercheur Nils John Nilsson, le test consiste à faire postuler un système intelligent à un travail important, et travailler au moins aussi bien qu'un humain^[106].

Prix Turing

Plusieurs prix Turing (ACM Turing Award) ont été attribués à des pionniers de l'intelligence artificielle, notamment :

• Marvin Minsky (1969) ;
• John McCarthy (1971) ;
• Allen Newell et Herbert Simon (1975) ;
• Edward Feigenbaum et Raj Reddy (1994) ;
• Judea Pearl (2011) ;
• Yann Le Cun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio (2019)^[107].

Autres personnalités

• Ian Goodfellow, inventeur des réseaux antagonistes génératifs.
• Andrew Ng, connu comme directeur scientifique de Baidu et comme créateur de Coursera
• Terry Winograd, pionnier en traitement du langage naturel.
• Vladimir Vapnik co-inventeur des machines à vecteurs de support.
• Seymour Papert, ancien directeur du Laboratoire d'intelligence artificielle du MIT.
• Jacques Pitrat, pionnier français en intelligence artificielle symbolique.

En 2023, le magazine Time publie une liste de 100 personnalités influentes du domaine de l'IA et leurs biographies^[108].

Cognitivisme

Le cognitivisme considère que le vivant, tel un ordinateur (bien que par des procédés évidemment très différents), manipule essentiellement des symboles élémentaires. Dans son livre La société de l’esprit, Marvin Minsky, s’appuyant sur des observations du psychologue Jean Piaget, envisage le processus cognitif comme une compétition d’agents fournissant des réponses partielles et dont les avis sont arbitrés par d’autres agents. Il cite les exemples suivants de Piaget :

• L’enfant croit d’abord que plus le niveau d’eau est élevé dans un verre, plus il y a d’eau dans ce verre. Après avoir joué avec des transvasements successifs, il intègre le fait que la notion de hauteur du liquide dans le verre entre en compétition avec celle du diamètre du verre, et arbitre de son mieux entre les deux.
• Il vit ensuite une expérience analogue en manipulant de la pâte à modeler : la réduction de plusieurs objets temporairement représentés à une même boule de pâte l’incite à dégager un concept de conservation de la quantité de matière.

Au bout du compte, ces jeux d’enfants se révèlent essentiels à la formation de l’esprit, qui dégagent quelques règles pour arbitrer les différents éléments d’appréciation qu’il rencontre, par essais et erreurs.

Connexionnisme

Le connexionnisme, se référant aux processus auto-organisationnels, envisage la cognition comme le résultat d’une interaction globale des parties élémentaires d’un système. On ne peut nier que le chien dispose d'une sorte de connaissance des équations différentielles du mouvement, puisqu’il arrive à attraper un bâton au vol. Et pas davantage qu’un chat ait aussi une sorte de connaissance de la loi de chute des corps, puisqu’il se comporte comme s’il savait à partir de quelle hauteur il ne doit plus essayer de sauter directement pour se diriger vers le sol. Cette faculté qui évoque un peu l’intuition des philosophes se caractériserait par la prise en compte et la consolidation d’éléments perceptifs dont aucun pris isolément n’atteint le seuil de la conscience, ou en tout cas n’y déclenche d’interprétation particulière.

Synthèse

Trois concepts reviennent de façon récurrente dans la plupart des travaux :

• la redondance (le système est peu sensible à des pannes ponctuelles) ;
• la réentrance (les composants s'informent en permanence entre eux ; cette notion diffère de la réentrance en programmation) ;
• la sélection (au fil du temps, les comportements efficaces sont dégagés et renforcés).

Distinction entre intelligence artificielle, machine learning et deep learning

Schéma montrant le positionnement des notions d'IA, machine learning et deep learning imbriquées les unes aux autres.

Il y a une confusion fréquente dans le débat public entre « intelligence artificielle », apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning). Pourtant, ces notions ne sont pas équivalentes, mais sont imbriquées :

• l'intelligence artificielle englobe le machine learning, qui lui-même englobe le deep learning^[113] ;
• l'intelligence artificielle peut aussi englober plusieurs autres types de briques logicielles, comme les moteurs de règles^[114].

Finance et banques

Certaines banques font appel à et développent des systèmes experts d'évaluation de risque lié à l'octroi d'un crédit (credit-scoring), notamment en utilisant ces systèmes pour la vérification des informations fournies, ou leur récupération et traitement de façon automatisée^[115]. Un exemple est le score FICO.

Plusieurs grands noms de la finance se sont montrées intéressées par de telles technologies, avec des projets comme ceux de Bridgewater Associates où une intelligence artificielle va gérer entièrement un fonds^[116] ou encore la plateforme d'analyse prédictive Sidetrade.

Sont également développés des systèmes de trading algorithmique, dont les gains de vitesses permis par l'automatisation peuvent leur donner un avantage par rapport à des traders humains, en particulier grâce au trading à haute fréquence^[117].

Militaire

Le domaine militaire utilise des systèmes tels que les drones, les systèmes de commandement et d'aide à la décision.

L’utilisation des intelligences artificielles dans le domaine militaire est devenu de plus en plus important. Les États-Unis ont dépensé 18 milliards de dollars pour trois années de recherches dans tous les domaines requis à l’automatisation de l’armement militaire^[118].

Une course aux armements à base d'IA est en cours, telle qu'illustrée par le projet Maven aux États-Unis^[119].

Jean-Christophe Noël, expert de l'Institut français des relations internationales (IFRI), rapporte qu'une IA, surnommée ALPHA, a fait ses premières classes en octobre 2015 en « affrontant des programmes informatiques de combats aériens de l’Air Force Research Laboratory et a systématiquement triomphé d’un pilote de chasse chevronné en octobre 2015 »^[120].

En septembre 2019, la force opérationnelle IA du ministère des Armées français rend un rapport détaillant la stratégie de l'armée face à cette technologie, notamment la création d’une unité consacrée à l’intelligence artificielle au sein de l'Agence de l'innovation de défense (AID), ainsi qu'une Cellule de coordination de l’intelligence artificielle de défense (CCIAD). La loi de programmation militaire prévoit un budget de 700 millions d'euros pour les missions en faveur de l'IA, soit une moyenne de 100 millions par an^[121].

Des drones tueurs pilotés par l'intelligence artificielle sont à l'œuvre sur le théâtre du conflit ukraino-russe^[122].

Médecine

La médecine a aussi vu de grands progrès grâce à l'utilisation de systèmes d'aide au diagnostic ou de diagnostic automatisé^[123].

En 2018, Google DeepMind, filiale de Google spécialisée dans la recherche avancée en intelligence artificielle, a publié les résultats d'une expérimentation d'intelligence artificielle pouvant détecter les maladies oculaires. Les résultats indiquent que l'IA le fait avec une marge d'erreur plus faible que les ophtalmologues^[124].

La France crée en 2019 le Health Data Hub afin de simplifier et encadrer l'utilisation des données de santé^[125].

Plusieurs systèmes intelligents ont pu être utilisés pour lutter contre la pandémie de Covid-19, notamment avec le superordinateur Fugaku 415-PFLOPS.

Renseignement policier

Un usage de l'IA se développe dans le domaine de la prévention des crimes et délits. La police britannique, par exemple, développe une IA de ce genre, annoncée comme pouvant être opérationnelle dès mars 2019^[126]. Baptisée National Data Analytics Solution (Solution nationale d'analyse de données ou NDAS), elle repose sur l'IA et des statistiques et vise à estimer le risque qu'une personne commette un crime ou en soit elle-même victime, pour orienter les services sociaux et médicaux qui peuvent la conseiller.

L'usage d'outils de prédiction des crimes à partir des données préalablement existantes est toutefois l'objet de controverses, compte tenu des biais sociaux (notamment raciaux) qu'il comporte^[127]. En effet, la logique d'identification de schémas propre à ces technologies joue un rôle de renforcement des préjugés déjà existants.

Cybercrime

L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus exploitée dans le domaine du cybercrime, comme le révèle une étude de la société spécialisée en cybersécurité SlashNext. Cette tendance croissante à l'utilisation de l'IA pour commettre des crimes en ligne montre une sophistication accrue des attaques. L'entreprise SlashNext a notamment identifié l'usage de deux IA malicieuses, FraudGPT et WormGPT, tout en suggérant que ces découvertes ne représentent que la partie visible d'une menace potentiellement colossale. Lors de leurs investigations, les chercheurs ont également mis en lumière l'existence de DarkBart et DarkBert^{[alpha 4]}, deux chatbots malveillants en développement, capables d'intégrer la technologie de reconnaissance d'images de Google Google Lens. Ces chatbots pourraient envoyer du texte et des images, et participer à des attaques d'ingénierie sociale avancées. Face à cette menace croissante, les solutions actuelles de lutte contre le cybercrime semblent insuffisantes, estime un rapport d'Immunefi, qui souligne les limites de certaines IA, telles que ChatGPT, dans la détection des exploits^[128].

Droit

Le droit fait appel à l'IA dans la perspective de prédire les décisions de justice, d'aider à la décision et de trancher les cas simples^[129]. L'Estonie a par exemple développé une intelligence artificielle capable de prendre des décisions de justice sur des délits mineurs^[130]. Les États-Unis utilisent par ailleurs dans certaines juridictions le système COMPAS (en)(Correctional Offender Management profiling for Alternative Sanctions), un système d'aide de prise à la décision pour les juges^[130]. Plusieurs startups se sont spécialisées dans ce créneau, créant le domaine de la legaltech^[131].

Logistique et transports

Le domaine de la logistique a vu certains projets utilisant de l'intelligence artificielle se développer notamment pour la gestion de la chaîne logistique (supply chain) ou des problématiques de livraison telle celle du dernier kilomètre^[132].

L'intelligence artificielle est également fortement utilisée dans le domaine des transports en commun, car elle permet de faciliter la régulation et la gestion du trafic au sein de réseaux de plus en plus complexes, comme le système UrbanLoop actuellement en cours d'étude dans la ville de Nancy^[133].

Même si les problèmes d'optimisation de temps de trajet ou de transports font partie des plus anciennes applications de solutions à base d'intelligence artificielle (voir le problème du voyageur de commerce ou l'algorithme de Dijkstra), les avancées récentes, notamment en apprentissage profond, ont permis des progrès significatifs en matière de précision. Certains projets comme Google Maps utilisent par exemple des systèmes d'IA en milieu urbain pour compenser la réflexion du signal GPS sur les immeubles avoisinant^[134], ou pour cartographier des zones où peu d'informations sont disponibles^[135],[136].

Plusieurs entreprises ont par ailleurs annoncé avoir développé des programmes de recherche en voiture autonome, notamment Google à travers sa filiale Waymo, l'entreprise française Navya ou encore Tesla.

Industrie

Les systèmes intelligents deviennent monnaie courante dans de nombreuses industries. Plusieurs tâches peuvent leur être confiées, notamment celles considérées comme trop dangereuses pour un humain^[137]. Certains applications se concentrent sur les systèmes de maintenance prédictive, permettant des gains de performance grâce à une détection des problèmes de production en amont.

Robotique

La robotique a recours à l’intelligence artificielle à plusieurs égards. Notamment pour la perception de l'environnement (objets et visages), l'apprentissage et l'intelligence artificielle développementale^[138],[139].

L'interaction homme-robot manque encore souvent de naturel et est un enjeu de la robotique. Il s'agit de permettre aux robots d'évoluer dans le monde dynamique et social des humains et d'échanger avec eux de façon satisfaisante^[138]. L'échange nécessite également, à l'inverse, une évolution du regard que les humains portent sur les robots ; selon Véronique Aubergé, chercheuse à l’Université Grenoble-Alpes « la vraie révolution n’est pas technologique, elle est culturelle ». D'ores et déjà, travers les robots dotés d'intelligence artificielle, tel Google Home, les utilisateurs combleraient un isolement social^[138].

Jeux vidéo

L'intelligence artificielle est par exemple utilisée pour animer les personnages non-joueurs de jeux vidéo, qui sont conçus pour servir d'opposants, d'aides ou d'accompagnants lorsque des joueurs humains ne sont pas disponibles ou désirés. Différents niveaux de complexité sont développés, d'une simple assistance à un comportement complexe imitant (ou dépassant) les meilleurs joueurs humains.

Art

Dès la fin des années 1980, des artistes s'emparent de l'intelligence artificielle pour donner un comportement autonome à leurs œuvres. Les Français Michel Bret, Edmond Couchot et Marie-Hélène Tramus sont des pionniers, ainsi qu'en témoignent des œuvres comme La Plume et Le Pissenlit (1988)^[140], puis La Funambule (2000), animée par un réseau de neurones. L’Américain Karl Sims, en partenariat avec la société Thingking Machines, crée en 1993 Genetic Images, machines incorporant des algorithmes génétiques. Le couple franco-autrichien Christa Sommerer et Laurent Mignonneau crée depuis le début des années 1990 de nombreuses œuvres dans le champ de la vie artificielle, parmi lesquelles Interactive plant growing (1992) ou A-Volve (1994). Le Français Florent Aziosmanoff propose quant à lui de considérer que l’emploi de l’intelligence artificielle dans l’art conduit à l’émergence d’une nouvelle discipline d’expression, qu’il nomme le Living art^[141].

À partir de 2009, l'artiste Grégory Chatonsky utilise des réseaux récursifs de neurones pour générer la musique du groupe fictif Capture^[142], qui donne lieu à un projet de recherche-création financé par le FQRSC. Il poursuit l'utilisation des réseaux de neurones dans un séminaire de recherche sur l'imagination artificielle^[143] à l'ENS et dans divers projets et, en particulier en 2019 avec Terre Seconde^[144] exposé au Palais de Tokyo. Il publie en août 2022 Internes^[145], le premier roman en langue française co-écrit avec une intelligence artificielle.

En mars 2018, l'artiste Joseph Ayerle publie la vidéo d’art intitulée Un'emozione per sempre 2.0, dans laquelle il met en scène une Ornella Muti virtuelle, recréée par une intelligence artificielle. Après seulement quelques jours d’entraînement, l’intelligence artificielle est capable d’animer le visage de l’actrice italienne pour réaliser des scènes qu’elle n’a jamais jouées^[146].

Le 23 octobre 2018, la société de vente aux enchères Christie's met en vente le tableau Portrait d'Edmond de Belamy réalisé par une intelligence artificielle à l'aide de réseaux antagonistes génératifs. La peinture est signée par la formule mathématique à l'origine de sa création (« Min (G) max (D) Ex [log (D(x))] + Ez [log(1-D(G(z)))] »)^[147]. Cette vente soulève de nombreux débats sur son statut de création artistique et sur l'auteur de l'œuvre : il peut être l'intelligence artificielle elle-même ou les trois créateurs qui l'ont programmée^[148]. L'œuvre est achetée pour 350 000 dollars^[149]. Cette vente peut être considérée comme une reconnaissance du GAN-isme (l'abréviation de Generative Adversarial Networks, « réseaux antagonistes génératifs » en français), un mouvement artistique qui utilise l’intelligence artificielle dans la création d'une œuvre picturale^[149].

Une fausse photo du jeune Elon Musk jouant au jeu vidéo Mars Marauder en 1995, générée par l'IA

L'artiste numérique Solimán López^[150] utilise l'intelligence artificielle comme outil pour créer des interactions inédites avec d'autres médias, outils et concepts. En 2019, dans High Meshes, il invente des micro-communautés de personnes réelles scannées en 3D par photogrammétrie. Ces données alimentent un logiciel d'intelligence artificielle qui rassemble les corps en fonction de leurs informations purement numériques sans tenir compte des questions raciales, sexuelles, religieuses, politiques ou culturelles. Dans le projet D.A.I, en 2018, des cartes d'identités de multiples pays sont analysées par une intelligence artificielle et aboutissent à de nouveaux papiers, symbolisant un monde sans frontières.

En 2022, les logiciels d'intelligence artificielle comme Midjourney, Stable Diffussion et DALL-E sont capable de créer des images à partir de descriptions textuelles^[151],[152]. En mars 2023, des fausses photos d’actualité réalisées avec ces logiciels d'intelligence artificielle et diffusées sur Internet mettent en scène des personnalités dans des situations extravagantes et deviennent instantanément virales — le président Macron ramassant des poubelles, Donald Trump arrêté par des policiers^[153], le Pape habillé en doudoune blanche^[154] - augmentant encore les craintes sur la manipulation de l'opinion.

Autres domaines

La domesticité, avec des robots employé de maison^[155], ou pour certaines tâches précises comme en domotique.

En programmation informatique, notamment pour la maintenance prédictive, l'autocomplétion ou l'aide au développement^[156].

En journalisme : des IA (appelées improprement « robots journalistes ») pourraient à terme aider les journalistes en les débarrassant de certaines tâches, notamment la veille, le bâtonnage de dépêches ou la vérification des fake news^[157].

La Corée du Sud propose la toute première animatrice télé virtuelle en novembre 2020 lors d'un JT^[158].

En design : la conception assistée par ordinateur fait depuis longtemps appel à des algorithmes d'optimisation. En 2019, le créateur Philippe Starck lance ainsi une chaise développée en collaboration avec la société Autodesk, la « A.I.chair »^[159].

Question de l'intelligence

La définition du terme « intelligence artificielle » pose une question fondamentale : Qu'est-ce que l'intelligence^[169] ?

Le chercheur en IA Yann Le Cun avance que le noyau de l'intelligence est la faculté de prédire. En effet, les bases de la programmation des premiers systèmes experts supposent de « maîtriser parfaitement un problème et d'avoir une vue précise de toutes les solutions »^[169]. En général, on oppose ces systèmes experts au plus récent apprentissage automatique, une technique où la machine est récompensée lorsqu'elle atteint les objectifs qu'on lui a donnés, avec une progression analogue à la méthode essai-erreur. Dans les années 2010, la technique la plus étudiée est celle de l'apprentissage supervisé, où les lois sont induites dans le système à partir d'exemples, de schémas et d'associations automatiques, notamment observables dans le big data. Dans tous les cas, l'efficacité de l'intelligence artificielle consiste à répondre aux objectifs donnés par les programmeurs et à tendre vers l'autonomie décisionnelle, ce qui présuppose une capacité de prédiction.

Le philosophe John Searle considère quant à lui que la faculté de comprendre est plus importante dans la définition de l'intelligence. Il essaie de démontrer la faiblesse des systèmes d'intelligence artificielle et les limites du test de Turing, par son expérience de la chambre chinoise, concluant : « on ne devrait pas dire d'une IA qu'elle comprend les informations qu'elle traite lorsqu'elle manipule des règles de syntaxe sans maîtriser la sémantique, c'est-à-dire sans reconnaître le sens des mots. La question de savoir si on peut parler d'une véritable intelligence reste donc ouverte »^[169]. L'apprentissage automatique fonctionne cependant différemment de l'IA symbolique^[170], qui était populaire à l'époque où Searle a conçu l'expérience de pensée de la chambre chinoise en 1980^[171].

Espoirs et enthousiasme

Une description d’un possible avenir de l’intelligence artificielle a été faite par le statisticien anglais Irving John Good :

« Supposons qu’existe une machine surpassant en intelligence tout ce dont est capable un homme, aussi brillant soit-il. La conception de telles machines faisant partie des activités intellectuelles, cette machine pourrait à son tour créer des machines meilleures qu’elle-même ; cela aurait sans nul doute pour effet une réaction en chaîne de développement de l’intelligence, pendant que l’intelligence humaine resterait presque sur place. Il en résulte que la machine ultra intelligente sera la dernière invention que l’homme aura besoin de faire, à condition que ladite machine soit assez docile pour constamment lui obéir. »

— Irving John Good^[172]

Pour l'Américain Ray Kurzweil, l'intelligence artificielle dépassera bientôt l'intelligence naturelle.

La mutation qu'évoque Good correspond à un changement « qualitatif » du principe même de progrès, que certains nomment « singularité »^[173]. Ce concept est central pour de nombreux transhumanistes, qui s'interrogent sur les dangers ou les espoirs d'un tel scénario, certains allant jusqu'à envisager l'émergence d'un « dieu » numérique appelé à prendre le contrôle du destin de l'humanité, ou à fusionner avec elle.

Good estimait à un peu plus d'une chance sur deux la mise au point d'une telle machine avant la fin du XX^e siècle. La prédiction ne s’est toujours pas réalisée, en 2012, mais elle a imprégné le public à l'époque, notamment lors de la victoire de Deep Blue sur Garry Kasparov. Une partie du grand public était en effet persuadée qu’IBM venait de mettre au point le vecteur d’une telle explosion de l’intelligence et que cette compagnie en tirerait profit. L’espoir a été déçu : une fois sa victoire acquise, Deep Blue, simple calculateur évaluant 200 millions de positions à la seconde, sans conscience du jeu lui-même, a été reconverti en machine classique utilisée pour l'exploration de données.

Le développement de l'intelligence artificielle suscite l'enthousiasme des transhumanistes, notamment celui de l'ingénieur américain Ray Kurzweill, selon qui il est évident qu'à plus ou moins long terme, l'intelligence — jusqu'alors confinée dans son support biologique, le cerveau — deviendra progressivement non-biologique et considérablement plus puissante au point que des cyborgs remplaceront les humains, cela en vertu de ce qu'il appelle le « principe de singularité »^[174].

Critiques et inquiétudes

Le développement de l'intelligence artificielle suscite des craintes, y compris au sein de la sphère high tech. En 2015, Bill Gates, ex-PDG de Microsoft, s'inquiète à ce sujet^[175].

Le développement de l'intelligence artificielle génère de l'enthousiasme, mais aussi de vives inquiétudes. Certains auteurs de science-fiction, tels Isaac Asimov, William Gibson ou Arthur C. Clarke, sur le modèle du récit de L'Apprenti sorcier, décrivent le risque d'une perte de contrôle des humains sur le processus technique. Dans les années 2010, différents intellectuels ont également pris position. Ainsi de l'astrophysicien Stephen Hawking, selon qui l'intelligence artificielle risque réellement de surpasser un jour l'intelligence humaine et de finir par dominer l'humanité, voire de s'y substituer^[176],[177]. Il pose en novembre 2017 au salon technologique Web Summit de Lisbonne la question suivante « Serons-nous aidés par l’intelligence artificielle ou mis de côté, ou encore détruits par elle ? »^[178].

Dans le milieu de la haute technologie, certains expriment publiquement des craintes similaires. C'est ainsi le cas, en 2015, de Bill Gates, Elon Musk et Bill Joy^[179]. Selon le spécialiste américain de l'informatique Moshe Vardi, l'intelligence artificielle pourrait mettre 50 % de l'humanité au chômage. « Nous approchons d'une époque où les machines pourront surpasser les hommes dans presque toutes les tâches »^[180].

Hilary Mason, directrice de la recherche à Cloudera, critique le sensationnalisme entourant l'intelligence artificielle et prône une vision utilitariste et technique de cette technologie^[181].

En mai 2023, une déclaration du Center for AI Safety (« Centre pour la Sûreté de l'IA ») affirme que réduire le risque d'extinction de l'humanité lié à l'IA devrait être une priorité mondiale, au même titre que pour d'autres risques civilisationnels tels les pandémies ou les guerres nucléaires. Elle est signée par des dirigeants de laboratoires d'IA comme OpenAI, Google DeepMind ou Anthropic, ainsi que par des chercheurs en intelligence artificielle^[182],[183].

Critique de la technique et de la technologie

Comme l'explique l'historien François Jarrige, la critique de l'intelligence artificielle trouve son origine dans celle - plus ancienne et plus générale - des techniques et de la technologie, dont Lewis Mumford (aux États-Unis)^[189], Jacques Ellul (en France)^[190] et Günther Anders (en Allemagne)^[191] sont au XX^e siècle les principaux instigateurs, et qui inspire aujourd'hui différents cercles militants (en France, par exemple : Pièces et Main d'Œuvre^[192] et Technologos^[193])^[194].

Selon Jarrige, leurs thèses restent peu connues ou controversées du fait que le « progrès » et l'« État » restent encore largement surestimés. Ainsi, reprenant les analyses d'Ellul^[195], les animateurs du groupe Technologos estiment que l'État est de loin le moins qualifié pour enrayer l'autonomisation du processus technicien^[196] et qu'il appartient aux individus de briser les mythes de l'État-providence et du progrès technique : « Ce n'est pas la technique qui nous asservit mais le sacré transféré à la technique (…). Ce n'est pas l'État qui nous asservit, c'est sa transfiguration sacrale »^[197].

Dans un rapport en date de février 2018 intitulé The Malicious Use of Artificial Intelligence 26 experts spécialistes en intelligence artificielle mettent en garde contre les dangers d'un usage criminel de l'IA : augmentation de la cybercriminalité, conduire à des utilisations de drones à des fins terroristes, manipulation de masse, etc.^[198].

Vers des alternatives open source ?

En mars 2023, comme alternative aux géants du Web et du cloud computing, qui ont le plus de pouvoir et d'influence, Mozilla a annoncé vouloir investir 30 millions de dollars dans un projet baptisé Mozilla.ai, qui est à la fois une startup et une communauté, indépendante des géants de la tech et de la recherche académique^[199]. Le projet vise à créer, dans le respect des valeurs de son manifeste (notamment transparence et responsabilité), un système d’IA « open source, digne de confiance et indépendant » qui puisse faire « contrepoids » aux IA privées en émergence^[200].

Appels à des règles éthiques pour l'IA

Dans la seconde moitié des années 2010, des lanceurs d'alerte et des enquêtes laissent penser que l'IA, encore émergente, est déjà utilisée à des fins malveillantes pour faire basculer des processus électoraux. Le premier cas détecté a été la plate-forme RIPON, secrètement créée par le Groupe SCL, à la demande de Steve Bannon et du milliardaire américain Robert Mercer, mise au service de groupes politiques presque tous libertariens de droite ; Ripon a été un outil de désinformation, de production et de diffusion de fake news à grande échelle^[201],[202]. Ripon ne sera découvert que parce qu'elle a été au cœur du scandale Facebook-Cambridge Analytica/Aggregate IQ). Cette IA a été, au moins durant quelques années, dans les années 2010, utilisée pour tromper et manipuler un grand nombre d'électeurs, par exemple, avec succès, pour faire élire Donald Trump lors de l'élection présidentielle américaine de 2016, ou pour faire advenir le Brexit^[203], ainsi que pour orienter des dizaines d'élections dans le monde.

Le 28 septembre 2016, les géants du secteur de l'intelligence artificielle mettent en place un « partenariat pour l'intelligence artificielle au bénéfice des citoyens et de la société »^[204]. L'année suivante, Google DeepMind se dote d'une unité interne pour aborder les questions éthiques^[205].

Le 18 juillet 2018, 2 400 chercheurs, ingénieurs et personnalités du secteur de l'intelligence artificielle signent une lettre ouverte^[206], s'engageant à « ne jamais participer ou soutenir le développement, la fabrication, le commerce ou l'usage d'armes létales autonomes ». La lettre précise notamment que « La décision de prendre une vie humaine ne devrait jamais être déléguée à une machine. ». Parmi les signataires, se trouvent Elon Musk, les dirigeants de Google DeepMind, Stuart Russell, Yoshua Bengio ou encore Toby Walsh^[207].

Fin 2020, l'UNESCO a rejoint (en tant qu'observateur, comme l'OCDE) le Conseil et le Comité directeur du Partenariat mondial sur l'intelligence artificielle, avec la possibilité de participer activement aux travaux de ces organes^[208].

À la suite de la publication en février 2020 d'un Livre blanc sur l’intelligence artificielle^[209], la Commission européenne pose en 2021 les bases de la législation sur l'intelligence artificielle, visant à prévenir les risques et les problèmes éthiques inhérents à ces technologies^[210]. Ce projet classe les risques en 4 catégories, dont la plus grave est qualifiée comme ceci par la Commission :

« Risque inacceptable : les systèmes d'IA considérés comme une menace évidente pour la sécurité, les moyens de subsistance et les droits des personnes seront interdits. Il s'agit notamment des systèmes ou applications d'IA qui manipulent le comportement humain pour priver les utilisateurs de leur libre arbitre (par exemple, des jouets utilisant une assistance vocale incitant des mineurs à avoir un comportement dangereux) et des systèmes qui permettent la notation sociale par les États^[211]. »

En décembre 2022, le « premier forum mondial sur l'éthique de l'IA », réunion ministérielle internationale, est réuni à Prague, sous l'égide de l'UNESCO^[212].

Demandes de moratoire

Début 2023, l'apparition de ChatGPT suscite une grande curiosité, de l'enthousiasme, mais aussi des craintes sérieuses : « Devons-nous laisser les machines inonder nos canaux d'information de propagande et de mensonges? (…) Devons-nous risquer de perdre le contrôle de notre civilisation? Ces décisions ne doivent pas être déléguées à des leaders technologiques non élus » affirment Elon Musk, Steve Wozniak (cofondateur d'Apple) et des centaines d'experts. Le 29 mars 2023, ceux-ci, invoquant des « risques majeurs pour l'humanité », signent une pétition qui appelle le monde à un moratoire d'au moins six mois sur ces recherches, jusqu'à la mise en place de systèmes de sécurité, incluant : la création d'autorités réglementaires dédiées, des moyens pour efficacement surveiller des IA et des systèmes les utilisant, la mise à disposition de techniques permettant de mieux différencier le réel de l'artificiel, et la création d'institutions pouvant limiter les « perturbations économiques et politiques dramatiques (en particulier pour la démocratie) que l'IA provoquera »^[213].

Cet appel a été publié la veille du jour (30 mars 2023) où l'Unesco, estimant que « l'autorégulation de l'industrie n'est manifestement pas suffisante pour éviter ces préjudices éthiques » a publié un communiqué demandant à tous les États de mettre en œuvre une recommandation, rédigée par 24 experts, adoptée le 23 novembre 2021, et publiée en 2022^[214] visant à construire un cadre législatif et éthique pour l'intelligence artificielle (IA). Il ne s'agit pas de se priver de l'IA, mais de ne l'utiliser que quand les atouts qu'elle peut offrir sont bien identifiés, et que quand on peut éviter, limiter, réparer les risques qui lui sont associés (en particulier lors d'usages non-pacifiques, malveillants et/ou aggravant les inégalités et des clivages) ; l'ONU, via cette recommandation invite à ne pas utiliser l'IA quand elle met en péril la protection des données (tous les individus devraient pouvoir accéder aux enregistrements de leurs données personnelles, et même les effacer, et la capacité des organismes de réglementation du monde entier à faire respecter ces dispositions doit être renforcée). Il s'agit aussi d'interdire la notation sociale et la surveillance de masse, contraires aux droits de l’homme et aux libertés fondamentales, et elles sont utilisées de manière généralisée. « La Recommandation souligne que, lors de l’élaboration de cadres réglementaires, les États membres devraient tenir compte du fait que la responsabilité et l’obligation de rendre des comptes incombent toujours aux êtres humains en dernier ressort et que les technologies de l’IA ne devraient pas être dotées elles-mêmes d’une personnalité juridique ». Les IA doivent être évaluées du point de vue de leurs impacts éthiques sur les individus, la société et l’environnement en créant une infrastructure juridique et technique ad hoc, et en créant un responsable (indépendant) de l’éthique de l’IA ou d'autre mécanisme pour surveiller les IA. Ceux qui créent des IA devraient « privilégier les méthodes d’IA économes en données, en énergie et en ressources » pour en faire un outil dans la lutte contre le changement climatique et la dégradation de l'environnement. Les gouvernements sont invités, lors du cycle de vie du système d’IA à analyser son « empreinte carbone, sa consommation d’énergie et l’impact environnemental de l’extraction des matières premières pour soutenir la fabrication des technologies d’IA », tout en cherchant à diminuer l’impact environnemental du numérique, dont en investissant dans les technologies vertes. « si les systèmes d’IA ont un impact négatif disproportionné sur l’environnement, la Recommandation préconise de ne pas les utiliser »^[215].

Cette recommandation, qui avait été adoptée, à l'unanimité, par les 193 États-membres, faisait suite à trois ans de travail préparatoire ; « C'est le défi de notre temps » et en 2023 il est devenu « urgent que tous transposent ce cadre sous la forme de stratégies et de réglementations nationales. Nous devons traduire les engagements en actes » a commenté Audrey Azoulay (directrice générale de l'Unesco)^[213]. L'ONU appelle ainsi les États qui ne l'ont pas déjà fait à rejoindre les plus de 40 pays « de toutes les régions du monde » qui ont commencé à créer de tels garde-fous, pour notamment créer un outil législatif capable d'encadrer et de surveiller les IA, tout en veillant à la protection des données personnelles et sensibles, et en sensibilisant la population mondiale à un usage responsable de l'IA^[213].

Intelligence artificielle et travail numérique

Malgré les progrès importants de l'intelligence artificielle ces dernières années, l'hypothèse de la fin du travail ne semble pas encore réalisée. Cependant, la structure du marché de l'emploi connaît de grands changements à cause de l'intelligence artificielle. Selon le sociologue Antonio Casilli, les différentes formes d'activités humaines nécessaires à la production d'intelligence artificielle, ou « travail numérique » (« digital labour »), concept forgé dans les années 2000 pour désigner l'ensemble des activités en ligne, créatrices de valeurs, le plus souvent captées par les grandes plateformes numériques, est consubstantiellement lié à la production des intelligences artificielles et peut être analysé en trois catégories^{[223],[224],[225]} :

Travail à la demande

Cette forme a la particularité d'être à la fois en ligne et hors ligne. C'est le travail lié aux plateformes d'appariement algorithmique comme Uber, Deliveroo, ou même Airbnb, etc. Dans le cas du travail à la demande, l'intelligence artificielle ne remplace pas le travail humain mais elle permet plutôt une optimisation de la rencontre de l'offre et de la demande sur un certain marché. Cette forme de digital labour est moins liée à la production d'intelligence artificielle que les deux suivantes, en revanche, l'intelligence artificielle et l’algorithmique bousculent la structure de l'emploi des secteurs d’activités concernés. L'optimisation algorithmique de la rencontre de l'offre et la demande encourage un système de rémunération à la tâche et prive les travailleurs du statut de salarié. Dans ce cas-là les conséquences de l'intelligence artificielle sur l'emploi concernent davantage une modification du statut des travailleurs, qu'un remplacement de l'homme par la machine. La tâche reste la même, seules les conditions d'emploi et de rémunération changent.

Micro-travail

L'émergence du micro-travail est très étroitement lié à la production d'intelligence artificielle, notamment dans la phase d’entraînement et de calibrage des algorithmes. En effet tous les algorithmes d'intelligence artificielle (particulièrement ceux utilisant la technologie du deep-learning) ont besoin d'une quantité incroyable de données pour réaliser leur apprentissage et devenir fonctionnels. Or il n'existe pas à ce jour d'autre solution que d'avoir recours à la main d’œuvre humaine pour fournir ces quantités de données. C'est Amazon, l'un des leaders mondiaux de l'intelligence artificielle qui possède la plus grande plateforme de micro-travail : Amazon Mechanical Turk créée en 2005. Les autres leaders de l'intelligence artificielle utilisent également les services de plateformes de micro-travail : Google se sert d'EWOK, Microsoft d'UHRS et IBM de Mighty IA^[226]. Ces micro-tâches numériques sont en général : rédiger de courts commentaires, cliquer, regarder des vidéos ou des photos, traduire un texte, donner de la visibilité à un site Web, créer des playlists musicales, taguer des images ou reconnaître des visages ou des objets dans les photos. Aux micro-tâches s'appliquent des micro-paiements : certaines sont payées en centimes de dollars, un ou deux dollars pour les plus élaborées. L'institut américain Pew Research Center estime que les deux tiers des tâches proposées sur Amazon Mechanical Turk sont rémunérées moins de 10 centimes et la moyenne horaire de salaire était évaluée par des chercheurs à 1,38 dollar par heure en 2010^[227]. Selon une étude de la Banque mondiale de 2013, il avait alors plus d’une centaine de plates-formes de micro-travail dans le monde, comptabilisant autour d'un million d’inscrits^[228], mais des enquêtes plus récentes ont vu ce nombre largement rehaussé, les estimations les plus actuelles allant de quelques dizaines de millions, à plus de 100 millions de micro-travailleurs dans le monde^[229]. En France il y aurait environ 250 000 micro-travailleurs^[230]. Le micro-travail peut être considéré comme le droit héritier du taylorisme qui s'est adapté à l'économie numérique.

Travail social en réseau

Certains sociologues, parmi lesquels Antonio Casilli, considèrent que la présence en ligne, sur les plateformes qui captent nos données personnelles, peut être considéré comme une forme de travail^[225]. En effet cette activité en ligne est essentielle à la production de données qui seront par la suite utilisées afin de faire progresser les algorithmes. Cette activité pourrait donc être considérée comme du travail, dans la mesure où elle est créatrice de valeur pour les plateformes.

Malgré les craintes qui règnent autour de l'hypothèse de la fin du travail, cette idée semble actuellement relever du fantasme. Le travail humain demeure essentiel à la phase d'apprentissage des intelligences artificielles. Même entraînée et fonctionnelle, une intelligence artificielle nécessite souvent des vérifications humaines afin d'assurer son bon fonctionnement. L'exemple le plus notoire dans le domaine est celui des assistants vocaux, Amazon assume écouter les conversations des utilisateurs d'Alexa afin « d'améliorer l'expérience utilisateur »^[231], or ce sont bien des humains qui sont derrière ces écoutes. De même les voitures dites autonomes d'Uber ne peuvent pas fonctionner sans opérateur de conduite, qui n'est pas au volant, mais qui doit guider le véhicule en participant à la reconnaissance d'images fournis par les caméras en direct. Uber a d'ailleurs décidé de doubler le nombre de ces opérateurs de conduite après le premier accident mortel de début 2018^[232]. L'analyse du digital labour met en lumière toute l'ambivalence actuelle de l'intelligence artificielle. Lorsque les grandes plateformes du numérique et les ingénieurs annoncent le remplacement de l'homme par les machines, une étude sociologique concrète nous montre que pour l'instant, le travail humain est essentiel pour combler les lacunes de l'intelligence artificielle. Il semble donc que derrière les promesses d'automatisation, se cache finalement une précarisation du statut des travailleurs (dans le cas du travail à la demande), un parcellisation extrême des tâches (dans le cas du micro-travail) et une invisibilisation du travail (dans le cas du travail social en réseau)^[233].

Sondage

En 2016, des chercheurs du Future of Humanity Institute, de l’Université Yale et d’AI Impact ont sondé 352 experts en apprentissage automatique pour prédire la vitesse des progrès de l'IA pour différentes capacités et professions, ainsi que les implications sociales. Il y a une large incertitude, mais la prédiction médiane était que les machines dépasseront l'humain en traduction en 2024, qu'elles seront capables de rédiger des essais en 2026, de conduire des camions en 2027, de travailler dans le commerce et la vente en 2031, d'écrire un best-seller en 2049, de travailler en tant que chirurgien en 2053, qu'elles dépasseront l'intelligence humaine dans toutes les tâches en 2061 et qu'elles deviendront capables d'automatiser tous les emplois humains en 120 ans^[234].

Quelques IA célèbres dans la science-fiction

• 2023 : dans la mini-série Class of '09, l'IA est utilisée par le FBI pour résoudre des enquêtes

Othello

Dans le jeu Othello, sur un plateau de 8 cases sur 8, chaque joueur place tour à tour des pions de sa couleur (noir ou blanc). Le vainqueur est celui qui possède les pions de la couleur dominante.

L'une des premières intelligences artificielles pour l'Othello est IAGO, développée en 1976 par l'université Caltech de Pasadena (Californie), qui bat sans difficultés le champion japonais Fumio Fujita.

Le premier tournoi d'Othello hommes contre machines est organisé en 1980. Un an plus tard, un nouveau tournoi de programmes regroupent 20 systèmes^[242]. C'est entre 1996 et 1997 que le nombre de programmes explose : Darwersi (1996-1999) par Olivier Arsac, Hannibal (1996) par Martin Piotte et Louis Geoffroy, Keyano (1997) par Mark Brockington, Logistello (1997) par Michael Buro, etc.

Échecs

Un supercalculateur IBM similaire à Deep Blue, qui a battu le champion du monde d'échecs en titre dans un match en 1997.

En 1968, le maître international anglais David Levy lança un défi à des spécialistes en intelligence artificielle, leur pariant qu'aucun programme informatique ne serait capable de le battre aux échecs dans les dix années à venir. Il remporta son pari, n'étant finalement battu par Deep Thought qu'en 1989^[243].

En 1988, l'ordinateur HiTech de Hans Berliner est le premier programme à battre un grand maître du jeu d'échecs, Arnold Denker (74 ans) en match (3,5-1,5)^{[244],[alpha 5]}. Par la suite, de forts joueurs furent battus, comme le grand maître Bent Larsen (alors classé à 2 560 points Elo), vaincu en 1988 par Deep Thought dans un tournoi en Californie^[245],[246].

En mai 1994, à Munich, le programme Fritz 3, tournant sur un ordinateur avec un monoprocesseur Pentium à 90 MHz, gagne une partie de blitz (partie de moins de dix minutes par joueurs) dans un tournoi contre le champion du monde d'échecs, le Russe Garry Kasparov. En août 1994, lors du premier tour du Grand Prix Intel de Londres, le champion du monde affronte Chess Genius 2.9 (tournant sur un Pentium à 100 MHz) en jeu semi-rapide (30 min la partie) et perd sur le score de 0.5-1.5 (une nulle et une défaite)^[247].

En 1997, le supercalculateur conçu par IBM, Deep Blue (surnommé Deeper Blue lors de ce match revanche), bat Garry Kasparov (3,5–2,5) et marque un tournant : pour la première fois, le meilleur joueur humain du jeu d'échecs est battu en match (et non lors d'une partie unique) par une machine.

En juin 2005, le supercalculateur Hydra gagne face au grand maître Michael Adams par 5 victoires, une nulle et aucune défaite^[248].

En novembre 2006, Deep Fritz gagne un match en six parties face au champion du monde Vladimir Kramnik, sur le score de 2 victoires, 4 nulles et aucune défaite, plaçant notamment dans la deuxième partie un échec et mat élémentaire (mat en un coup), que Kramnik ne vit pas^[249].

En 2010, l'ancien champion du monde Veselin Topalov confirme utiliser pour sa préparation au championnat du monde d'échecs 2010 le superordinateur Blue Gene/P, alors équipé de 8 792 processeurs^[250].

En décembre 2017, une version généraliste d'AlphaGo Zero (le successeur du programme AlphaGo de DeepMind^{[alpha 6]}) nommée AlphaZero, est développé pour jouer à n'importe quel jeu en connaissant seulement les règles, et en apprenant à jouer seul contre lui-même. Ce programme est ensuite entraîné pour le go, le shogi et les échecs. Après 9 heures d’entraînement, AlphaZero bat le programme d'échecs Stockfish (leader dans son domaine), avec un score de 28 victoires, 72 nulles et aucune défaite. Il faut cependant noter que la puissance de calcul disponible pour AlphaZero (4 TPU v2 pour jouer, soit une puissance de calcul de 720 Teraflops) était infiniment supérieure à la puissance disponible de Stockfish pour ce match, ce dernier tournant sur un ordinateur équipé de seulement 64 cœurs Intel^[251]. AlphaZero a également battu (après apprentissage) le programme de shōgi Elmo (en)^[252],[253].

Go

En 2015, l'IA réalise des progrès significatifs dans la pratique du go, plus complexe à appréhender que les échecs (entre autres à cause du plus grand nombre de positions : 10¹⁷⁰ au go, contre 10⁵⁰ pour les échecs, et de parties plausibles : 10⁶⁰⁰ au go, contre 10¹²⁰ pour les échecs)^[254].

En octobre 2015, AlphaGo, un logiciel d'IA conçu par DeepMind, filiale de Google, bat pour la première fois Fan Hui, le triple champion européen de go^[255] et ainsi relève ce qu'on considérait comme l'un des plus grands défis pour l'intelligence artificielle. Cette tendance se confirme en mars 2016 quand AlphaGo bat par trois fois consécutives le champion du monde de la discipline, Lee Sedol, dans un duel en cinq parties^[256]. Lee Sedol a déclaré au terme de la seconde partie qu'il n'avait trouvé « aucune faiblesse » chez l'ordinateur et que sa défaite était « sans équivoque ».

Jeopardy!

Réplique de Watson, lors d'un concours de Jeopardy!

En 2011, l'IA Watson conçue par IBM bat ses adversaires humains au jeu télévisé américain Jeopardy!. Dans ce jeu de questions/réponses, la compréhension du langage est essentielle pour la machine ; pour ce faire, Watson a pu s'appuyer sur une importante base de données interne lui fournissant des éléments de culture générale, et avait la capacité d'apprendre par lui-même, notamment de ses erreurs. Il disposait néanmoins d’un avantage, la capacité d’appuyer instantanément (et donc avant ses adversaires humains) sur le buzzer pour donner une réponse^[254].

Poker

En 2007, Polaris est le premier programme informatique à gagner un tournoi de poker significatif face à des joueurs professionnels humains^[257],[258]. Depuis, les efforts pour améliorer ce résultat n'ont pas cessé.

En 2017, lors du tournoi de poker « Brains Vs. Artificial Intelligence : Upping the Ante » (« Cerveau contre Intelligence Artificielle : on monte la mise ») organisé dans un casino de Pennsylvanie, l’intelligence artificielle Libratus, développée par des chercheurs de l'université Carnegie-Mellon de Pittsburgh, est confrontée à des adversaires humains dans le cadre d'une partie marathon étalée sur 20 jours^[258]. Les joueurs humains opposés à Libratus, tous professionnels de poker, affrontent successivement la machine dans une partie en face à face (heads up (en)) selon les règles du « No Limit Texas hold'em » (no limit signifiant que les mises ne sont pas plafonnées), la version alors la plus courante du poker. Les parties sont retransmises en direct et durant huit heures par jour sur la plateforme Twitch^[259].

Au terme de plus de 120 000 mains jouées, Libratus remporte tous ses duels face aux joueurs humains et accumule 1 766 250 dollars (virtuels). Le joueur humain ayant perdu le moins d'argent dans son duel face à la machine, Dong Kim, est tout de même en déficit de plus de 85 000 dollars. Dans leurs commentaires du jeu de leur adversaire, les joueurs humains admettent que celui-ci était à la fois déconcertant et terriblement efficace. En effet, Libratus « étudiait » chaque nuit, grâce aux ressources d'un supercalculateur situé à Pittsburgh, ses mains jouées durant la journée écoulée, utilisant les 15 millions d’heures-processeur de calculs du supercalculateur^[259].

La victoire nette et sans bavure de la machine marque une nouvelle étape dans le développement de l'intelligence artificielle et illustre les progrès accomplis dans le traitement par l'IA des « informations imparfaites », où la réflexion doit prendre en compte des données incomplètes ou dissimulées. Les estimations du nombre de possibilités d'une partie de poker sont en effet d'environ 10¹⁶⁰ dans la variante no limit en face à face^[259].

Auparavant, en 2015, le joueur professionnel Doug Polk (en) a remporté la première édition de cet évènement contre une autre IA, baptisée Claudico (en)^[259].

Bridge

Le seul programme connu actuellement est celui de la société Will-Bridge, qui a réussi en 1987 à faire jouer un ordinateur au plus haut niveau des performances humaines par l'utilisation de systèmes experts avec la création de plusieurs concepts nouveaux, comme les systèmes experts bimoteurs, pour traiter le problème de l'explication négative et les systèmes experts hybrides, qui permettent de traiter des problèmes de non-connaissance^[260].

Notes

Références

Bibliographie

Aspects techniques

• Stuart J. Russell et Peter Norvig (trad. de l'anglais), Intelligence artificielle [« Artificial Intelligence: A Modern Approach »], Pearson Education France, 2010, 3^e éd., 1198 p. (ISBN 978-2-7440-7455-4, présentation en ligne).
• Alan Turing, Jean-Yves Girard, La Machine de Turing, Éditions du Seuil, 1995 [détail de l’édition], Les Ordinateurs et l'Intelligence, p. 133–174
• Claire Rémy, L'Intelligence artificielle, Paris, Dunod, 1994, 158 p. (ISBN 2-10-002258-X)
• Jean-Marc Alliot et Thomas Schiex, Intelligence artificielle et informatique théorique, Toulouse, CEPADUES, 2002, 543 p. (ISBN 2-85428-578-6)
• (en) Michael R. Genesereth et Nils J. Nilsson, Logical Foundations of Artificial Intelligence, Los Altos, Californie, États-Unis, Morgan Kaufmann, 1987, 405 p. [détail de l’édition] (ISBN 0-934613-31-1)
• Jean-Louis Laurière, Intelligence Artificielle, Eyrolles, 1986
• Jean-Paul Delahaye, Outils logiques pour l'intelligence artificielle, Eyrolles, 1985 [détail des éditions] (ISBN 978-2212084122)
• Jean-Paul Haton, Marie-Christine Haton, L'Intelligence Artificielle, Paris, Que sais-je ?, 1990, 127 p. (ISBN 2-13-043164-X)
• (en) Kate Crawford, Atlas of AI : Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence, Yale University Press, 2021
• (en) Jacques Pitrat Artificial Beings, the conscience of a conscious machine, Artificial Beings, the conscience of a conscious machine, ISTE-Wiley, 2019 (ISBN 9781848211018).

Aspects prospectifs

• Étude : CGET (2019) Intelligence artificielle – État de l’art et perspectives pour la France ; 21 février 2019. URL:https://cget.gouv.fr/ressources/publications/intelligence-artificielle-etat-de-l-art-et-perspectives-pour-la-france (ISBN 978-2-11-152634-1) (ISSN 2491-0058)
• « Jusqu'où ira l'intelligence artificielle ? », Pour la science, hors-série n^o 115,‎ mai-juin 2022, p. 4-119

Aspects philosophiques

• Marie David et Cédric Sauviat, Intelligence artificielle, la nouvelle barbarie, Éditions du Rocher, 2019, 313 p.
• Laurent Alexandre, La Guerre des intelligences. Intelligence artificielle versus intelligence humaine, Paris, JC Lattès, 2017, 250 p. (ISBN 978-2-7096-6084-6, lire en ligne)
• Gilbert Boss, Les machines à penser : L'homme et l'ordinateur, Zurich, Éditions du Grand midi, 1987, 202 p. (ISBN 2-88093-105-3)
• Jacques Bolo, Philosophie contre intelligence artificielle, Paris, Lingua Franca, 1996, 375 p. (ISBN 2-912059-00-3)
• Alan Ross Anderson (trad. de l'anglais), Pensée et machine, Seyssel, Éditions Champ Vallon, 1983 (réimpr. 1993), 150 p. (ISBN 2-903528-28-4, lire en ligne)
• Jean Sallantin et Jean-Jacques Szczeciniarz, Le Concept de preuve à la lumière de l'intelligence artificielle, Paris, Presses universitaires de France, 1999, 370 p. (ISBN 2-13-050104-4)
• Jean-Gabriel Ganascia, L'Âme-machine, les enjeux de l'intelligence artificielle, Paris, Éditions du Seuil, Collection Science Ouverte, 1990, 284 p. (ISBN 2-02-011470-4)
• Nick Bostrom, Superintelligence : Paths, Dangers, Strategies, 2014, 328 p. (ISBN 978-0-19-967811-2, lire en ligne)

Fondements cognitifs, psychologiques et biologiques

• Hervé Chaudet et Liliane Pellegrin, Intelligence artificielle et psychologie cognitive, Paris, Dunod, 1998, 179 p. (ISBN 2-10-002989-4)

Aspects linguistiques

• Gérard Sabah, L'Intelligence artificielle et le langage, Représentations des connaissances, Processus de compréhension, vol. 1, Hermès, 1989 (ISBN 2-86601-134-1)
• Gérard Sabah, L'Intelligence artificielle et le langage, Représentations des connaissances, Processus de compréhension, vol. 2, Paris, Hermès, 1990, 768 p. (ISBN 2-86601-187-2)
• Gérard Sabah, Compréhension des langues et interaction (Traité IC2, Série Cognition et Traitement de l'Information), Paris, Hermès science: Lavoisier, 2006, 400 p. (ISBN 2-7462-1256-0)
• (en) Krzysztof Wołk, Machine learning in translation corpora processing, Boca Raton, FL, Taylor & Francis, 2019, 264 p. (ISBN 978-0-367-18673-9)

Histoire

• Daniel Crevier et Nathalie Bukcek (trad. de l'anglais), À la recherche de l'intelligence artificielle, Paris, Flammarion, 1997, 438 p. (ISBN 2-08-081428-1), (traduction de (en) The Tumultuous history of the search for artiticial intelligence.)

Vulgarisation

• Gérard Tisseau et Jacques Pitrat, Intelligence artificielle : problèmes et méthodes, Paris, Presses universitaires de France, 1996, 255 p. (ISBN 2-13-047429-2)
• Jack Challoner (trad. de l'anglais), L'Intelligence artificielle : Un guide d'initiation au futur de l'informatique et de la robotique, Paris, Pearson Education, 2003, 72 p. (ISBN 2-7440-1600-4)
• Hugues Bersini, De l'intelligence humaine à l'intelligence artificielle, Paris, Ellipse, 2006, 192 p. (ISBN 2-7298-2813-3)
• Jean-Gabriel Ganascia, L'Intelligence artificielle, Paris, Éditions du Cavalier bleu, coll. « Idees recues », 2007, 127 p. (ISBN 978-2-84670-165-5)
• Howard Selina (illustrations) et Henry Brighton (texte) (trad. de l'anglais), L'Intelligence artificielle en images, Les Ulis, EDP Sciences, coll. « Aperçu », 2015, 176 p. (ISBN 978-2-7598-1772-6)
• Marion Montaigne (dessin) et Jean-Noël Lafargue (scénario), L'Intelligence artificielle : fantasmes et réalités, Bruxelles, Le Lombard, coll. « La petite bédéthèque des savoirs », 2016, 72 p. (ISBN 978-2-8036-3638-9)
• L'IA et l'efficacité, dans L'IA et moi sur Savoir média (2021, 30 minutes) Consulté le 31 mai 2022.

Politique, relations internationales

• Daniel Ventre, Intelligence artificielle, cybersécurité et cyberdéfense, ISTE, Londres, 246 pages, juin 2020 (ISBN papier : 9781784056797), (ISBN ebook : 9781784066796)

Articles connexes

Aspects juridiques

• Digital Services Act, ou loi sur les services numériques de l'Union européenne

Notions générales

Notions techniques

Chercheurs en intelligence artificielle (espace anglophone)

Chercheurs en intelligence artificielle (espace francophone)

Laboratoires et projets renommés de recherche en intelligence artificielle

• Le Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL) (en), fondé en 1963 par John McCarthy
• L'Augmentation Research Center (ARC) (en) du Stanford Research Institute, fondé au début des années 1960 par Douglas Engelbart
• Le projet MAC (en) de l'institut de technologie du Massachusetts, lancé le 1^er juillet 1963 et dirigé par Robert Fano
• Le laboratoire de recherche en intelligence artificielle (AILab) du Massachusetts Institute of Technology, fondé en 1970 –pour remédier au manque d'espace dont souffre le groupe IA du nouveau projet MAC– et fusionné en 2003 avec le laboratoire de recherche en informatique (LCS) ; à nouveau réunies, les deux entités prennent le nom de MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL)
• l'Institut des sciences de l'information (ISI) (en) de l'Université de Californie du Sud (USC), fondé en 1972 par Keith Uncapher (en)
• OpenAI, société fondatrice des projets GPT-3, DALL-E et ChatGPT.

Liens externes

• Notices dans des dictionnaires ou encyclopédies généralistes :

  • Britannica
  • Brockhaus
  • Enciclopedia De Agostini
  • Nationalencyklopedin
  • Store norske leksikon
  • Treccani
• Notices d'autorité :

  • BnF (données)
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  • Japon
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• Ressources relatives à la recherche :
  • (en) Internet Encyclopedia of Philosophy
  • (en) Stanford Encyclopedia of Philosophy
• Ressource relative à la santé :
  • (en) Medical Subject Headings
• « Intelligence artificielle », publications en ligne, Interstices, INRIA.
• (en) European Association for Artificial Intelligence (EurAI) (Association européenne pour l'intelligence artificielle)
• Association française pour l'intelligence artificielle (AfIA).
• Association française pour la promotion et la sensibilisation à l'intelligence artificielle (AFPSIA) (inaccessible).
• GdrIA, groupement de recherche du CNRS sur les aspects formels et algorithmiques de l'intelligence artificielle.
• ActuIA, site présentant l'actualité de l'intelligence artificielle.
• Dossier sur l'Intelligence artificielle, savoirs.ens.fr (conférences de l'École normale supérieure).
• Insideaiminds.com est un blogue spécialisé dans l'analyse des opinions des plus grands experts de l'intelligence artificielle
• Sébastien Konieczny, « L'intelligence artificielle, menace ou avancée ? », Huffington Post, 9 mars 2016.
• Juliette Demey, « À quoi sert l'intelligence artificielle ? », JDD, 19 juillet 2015.
• « Intelligence artificielle : en mon âme et conscience », La Science, CQFD, France Culture, 1 juin 2023.