On a parfois l'impression que l'IA a débarqué soudainement dans nos vies en 2022. Pourtant, c'est une discipline scientifique vieille de plus de 70 ans, faite de promesses folles, de grandes déceptions et de renaissances spectaculaires. 1. La naissance (1950-1956) Tout commence avec Alan Turing et sa question fondamentale : "Les machines peuvent-elles penser ?". Il imagine le célèbre Turing Test pour évaluer l'intelligence d'une machine. Le terme "Intelligence Artificielle" est officiellement inventé en 1956 lors de la conférence de Dartmouth. Les chercheurs sont optimistes : ils pensent qu'une machine sera aussi intelligente qu'un humain en moins de 20 ans. 2. L'âge d'or des règles et les premiers hivers (1960-1990) Pendant des décennies, on tente de coder l'intelligence avec des règles strictes : "SI ceci ALORS cela". C'est l'époque des Expert System. Ils sont très utiles pour des tâches précises (comme le diagnostic médical basique) mais échouent dès que le monde devient flou ou imprévisible. Face à ces échecs et au manque de Computing Power (puissance de calcul), les financements se tarissent. Ce sont les "Hivers de l'IA" (AI Winters), des périodes où la recherche est au point mort. 3. La revanche des statistiques (1997-2010) En 1997, l'ordinateur Deep Blue bat Garry Kasparov aux échecs. Ce n'est pas de l'intuition, mais de la force brute de calcul (Game Theory ). Cependant, une révolution silencieuse se prépare : le Machine Learning. Au lieu de donner des règles à la machine, on commence à lui donner des Data pour qu'elle trouve les règles elle-même. 4. Le Big Bang du Deep Learning (2012-2020) Trois facteurs convergent : l'explosion du Big Data , l'arrivée de processeurs ultra-puissants (GPU ) et de nouveaux algorithmes inspirés du cerveau : les Neural Network. C'est la naissance du Deep Learning. Les machines deviennent soudainement capables de voir (Computer Vision ), d'entendre et de traduire mieux que les humains. En 2016, AlphaGo bat le champion du monde de jeu de Go, un exploit jugé impossible dix ans plus tôt. 5. L'ère Générative (2020 - Aujourd'hui) La dernière révolution est celle des Transformer. Ces modèles ne se contentent plus d'analyser, ils créent. C'est l'avènement de l'IA Générative (GenAI ) et des Large Language Model (LLM) comme GPT ou Mistral AI

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