Pour ouvrir notre série estivale consacrée à l'intelligence artificielle, il nous a semblé nécessaire de repartir de zéro pour bien savoir de quoi l'on parle. En effet, face à la déferlante d'annonces, toutes enrobées de grandiloquence et d'hyperboles, il est plus que jamais nécessaire de regarder les choses à tête reposée.
L’IA est là… et elle n’attend pas votre permission
L’intelligence artificielle, ou IA pour les intimes (et AI en version originale) n’est pas un projet ou un doux rêve. Elle est une réalité, comme avant elle l’électricité ou l’informatique. Elle imprègne nos vies quotidiennes discrètement, mais de plus en plus profondément. Rien que dans votre iPhone, elle anime Face ID (qui vous reconnaît malgré votre nouvelle coupe et vos nouvelles lunettes), elle floute l’arrière-plan des photos en mode portrait, elle reconnaît les lieux, les visages, les animaux et les objets et même les textes présents dans les photos.
À votre poignet, c’est aussi un système dopé à l’IA qui détecte les troubles de vos battements cardiaques et fait la différence entre un saut dans la piscine et une mauvaise chute en randonnée. L’analyse des montagnes de données nécessaires à la création des modèles qui animent ces fonctions n’a pas été réalisée par une armée de statisticiens : elle a été confiée à des systèmes d’apprentissage automatique, qui ont fait le boulot tout seuls.
Car voilà, l’IA, ce n’est pas qu’un outil de suppression de belles-mères à l’arrière-plan des photos de vacances, de floutage de visages ou de création d’images un peu bizarres pour faire rire les copains ou lancer des fausses nouvelles. Et heureusement, car on aurait du mal à justifier que ces usages récréatifs justifient la construction de data centers qui consomment aujourd’hui plus d’électricité que certaines nations, et poussent même certains fournisseurs à envisager de rouvrir des centrales à charbon ou de relancer des centrales nucléaires.
L’IA est une science, vraiment
Contrairement aux idées reçues, l’IA n’est pas un gadget de salon, mais une discipline scientifique solide. Elle repose sur de nombreuses branches — machine learning, réseaux de neurones, théorie de l’information, optimisation et statistique — qui forment un socle rigoureux et reconnu depuis plusieurs décennies, avec ses étudiants, ses chercheurs et ses publications.
Depuis l’apparition des premiers microprocesseurs il y a plus de cinquante ans, jusqu’à l’introduction du deep learning et des grands modèles de langage (LLM) au cours des deux dernières décennies, l’informatique a suivi une courbe exponentielle de complexité et de puissance. Génie logiciel et ingénierie matérielle se sont alimentés l’un l’autre, la puissance matérielle permettant d’imaginer des prouesses logicielles toujours plus audacieuses, conduisant en retour à imaginer de nouvelles révolutions matérielles, dans une boucle sans fin.
