L’intelligence Artificielle: De quoi s’agit-il vraiment ?

Le Conseil Scientifique du GDR IA a dirigé la rédaction d’un livret pour expliquer la richesse et la diversité de l’intelligence artificielle, et pour tenter de démystifier ce domaine qui est hélas trop souvent présenté dans les médias de manière bien trop sensationnaliste. Ce livret est publié par Cepadues. Il est disponible ici:

 

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Objectifs du livret

 

L’intelligence artificielle est née il y a plus de 60 ans lorsque ce terme a été utilisé pour désigner la problématique d’automatisation de différentes capacités cognitives, que l’on résume souvent à la question de savoir si une machine peut penser (“Can machines think?” étant la question d’un célèbre article de Turing de 1950).

Depuis lors, les progrès ont été nombreux et l’intelligence artificielle est utilisée pour résoudre un grand nombre de problèmes de notre vie de tous les jours, sans que l’on y prête attention.

L’intelligence artificielle a été particulièrement mise en lumière ces dernières années, suite aux avancées obtenues en apprentissage automatique, et ses applications à différents domaines, comme la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel, et le développement des véhicules autonomes.

Ainsi, tout le monde entend à présent parler d’intelligence artificielle, mais sans toujours savoir de quoi l’on parle vraiment. ll est, en effet, difficile de passer plus d’une semaine sans tomber sur un article détaillant une nouvelle prouesse de l’intelligence artificielle.

Ces annonces sont cependant trompeuses en faisant croire à une unité de cette “intelligence artificielle ”. Or, depuis son origine, l’intelligence artificielle est un agrégat de différentes techniques pour différentes problématiques.

Ce constat pouvait être posé dès la création de la discipline, lors de la conférence de Dartmouth, quand McCarthy, Minsky et leurs collègues ont défini l’intelligence artificielle comme “la capacité d’utiliser le langage, de former des abstractions et des concepts, de résoudre différentes familles de problèmes pour le moment réservés aux humains, et de s’améliorer elles-mêmes”. Ceci montre que l’on parle d’un ensemble de capacités différentes dont il faut comprendre les principes et qu’il faut automatiser pour pouvoir les simuler en utilisant un ordinateur ou un robot.

Le but de ce livret est de faire le tour de la discipline intelligence artificielle en montrant cette diversité et en introduisant les différentes techniques employées, tout en restant accessible à tous.

Il s’agit donc d’une introduction élémentaire à l’intelligence artificielle. Après une brève section historique, ce livret est donc composé de 3 grandes parties, la première présente les principaux paradigmes de l’intelligence artificielle. La seconde illustre l’intelligence artificielle à l’oeuvre au travers de neuf grandes thématiques où l’intelligence artificielle a un rôle crucial. La troisième partie est consacrée aux interactions importantes de l’intelligence artificielle avec d’autres disciplines. Enfin une dernière section aborde quelques questions communes autour de l’intelligence artificielle.

Nous fournissons en annexe un glossaire des termes techniques ainsi qu’une bibliographie pour le lecteur qui désirerait ensuite découvrir plus en profondeur certaines de ces problématiques.


Table des matières

  • Objectifs cet ouvrage
  • 1. L’IA: Ambitions et Histoire
  • 2. Principaux paradigmes
    • 2.1. Représenter l’information
    • 2.2. Raisonner, décider
    • 2.3. Apprendre
    • 2.4. Résoudre
  • 3. L’IA à l’oeuvre
    • 3.1. Vision et traitement d’images
    • 3.2. Traitement du langage naturel
    • 3.3. Rechercher de l’information
    • 3.4. Etablir un diagnostic, faire une recommandation, proposer une décision
    • 3.5. Résolution de problèmes combinatoires
    • 3.6. Planifier
    • 3.7. Sécurité
    • 3.8. Jeux
    • 3.9. IA et créativité
  • 4. Interfaces entre IA et d’autres disciplines
    • 4.1. IA et robotique
    • 4.2. IA et interaction personne-machine
    • 4.3. L’IA dans les autres sciences de l’information
    • 4.4. IA et mathématiques
    • 4.5. IA et bioinformatique
    • 4.6. IA et neurosciences
    • 4.7. IA et psychologie
    • 4.8. IA et sciences humaines et sociales
  • 5. Questions autour de l’IA
    • 5.1. Un algorithme = une intelligence artificielle ?
    • 5.2. Plusieurs sortes d’IA ?
    • 5.3. L’IA change nos vies
    • 5.4. La machine devient plus intelligente que l’homme
    • 5.5. IA et éthique
  • Pour conclure
  • Glossaire
  • Quelques références
  • Contributeurs

Liste des contributeurs

Coordinateurs: 

Sébastien Konieczny [Directeur de Recherche CNRS – Directeur du GDR IA]

Henri Prade [Directeur de Recherche CNRS – EurAI Fellow]

Contributeurs:

Frédéric Alexandre (4.6) [Directeur de Recherche INRIA]

Leila Amgoud (2.2) [Directeur de Recherche CNRS – EurAI Fellow]

Christian Bessière (3.5) [Directeur de Recherche CNRS – EurAI Fellow]

Jean-François Bonnefon (4.7) [Directeur de Recherche CNRS – Médaille de Bronze du CNRS]

Tristan Cazenave (3.8) [Professeur – Université Paris Dauphine]

Raja Chatila (4.1) [Professeur – Université Pierre et Marie Curie – IEEE Fellow]

Antoine Cornuejols (2.3) [Professeur – AgroParisTech]

Frédéric Cuppens (3.7) [Professeur – Télécom Bretagne]

Sébastien Destercke (3.4) [Chargé de Recherche CNRS]

Béatrice Daille (3.2) [Professeur – Université de Nantes]

Didier Dubois (2.2) [Directeur de Recherche CNRS – EurAI Fellow]

Jérôme Euzenat (3.3) [Directeur de Recherche INRIA – EurAI Fellow]

Jean-Gabriel Ganascia (5.3, 5.4) [Professeur – Université Pierre et Marie Curie – EurAI Fellow – Directeur du Comité d’Ethique du CNRS]

Malik Ghallab (4.1) [Directeur de Recherche CNRS – EurAI Fellow]

Matthieu Geist (3.2) [Professeur – Université de Lorraine]

Andréas Herzig (3.6) [Directeur de Recherche CNRS – EurAI Fellow]

Sébastien Konieczny (1.1, 5.1, 5.2) [Directeur de Recherche CNRS – Directeur du GDR IA]

Frédéric Koriche (3.8) [Professeur – Université d’Artois]

Jérôme Lang (4.3, 4.8) [Directeur de Recherche CNRS – EurAI Fellow – Médaille d’Argent du CNRS]

Frédéric Maris (3.6) [Maître de Conférences – Université de Toulouse]

Pierre Marquis (4.3, 4.4) [Professeur – Université d’Artois – EurAI Fellow – Membre Senior Institut Universitaire de France]

Nicolas Maudet (4.8) [Professeur – Université Pierre et Marie Curie]

Engelbert Mephu Nguifo (5.2) [Professeur – Université de Clermont-Ferrand]

Jacques Nicolas (4.5) [Directeur de Recherche INRIA]

Catherine Pelachaud (4.2) [Directeur de Recherche CNRS]

Vianney Perchet (4.4) [Professeur – ENS Paris Saclay]

Henri Prade (1.2, 2.1, 3.9) [Directeur de Recherche CNRS – EurAI Fellow]

Marie-Christine Rousset (2.1, 3.3) [Professeur – Université de Grenoble – EurAI Fellow – Membre Senior Institut Universitaire de France]

Patrick Saint-Dizier (3.9) [Directeur de Recherche CNRS]

Frédéric Saubion (2.4) [Professeur – Université d’Angers]

Christine Solnon (2.4) [Professeur – INSA Lyon]

Karim Tabia (3.7) [Maître de Conférences – Université d’Artois]

Tim Van de Cruys (3.9) [Chargé de Recherche CNRS]

Christel Vrain (2.3) [Professeur – Université d’Orléans]

Christian Wolf (3.1) [Maître de Conférences – INSA Lyon]

Relecteurs additionnels:

Philippe Dague [Professeur – Université Paris-Saclay]

Odile Papini [Professeur – Aix-Marseille Université]


EurAI Fellow est un titre décerné par l’association européenne d’intelligence artificielle à au plus 3% de ses membres:  https://www.eurai.org/awards_and_grants/fellows