L'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) désigne l'ensemble des techniques permettant à une machine de simuler des capacités cognitives humaines : reconnaître des images, comprendre le langage, prendre des décisions. L'apprentissage automatique (machine learning) est une branche de l'IA où la machine apprend à partir de données sans être explicitement programmée pour chaque tâche : on lui fournit des milliers d'exemples étiquetés et l'algorithme ajuste ses paramètres pour minimiser les erreurs. Les réseaux de neurones artificiels, inspirés du cerveau biologique, sont organisés en couches (entrée, couches cachées, sortie) ; le deep learning utilise des réseaux profonds avec de nombreuses couches cachées, permettant des performances spectaculaires en reconnaissance d'images et de parole. Le big data (mégadonnées) alimente ces algorithmes : chaque jour, l'humanité produit environ 2,5 × 10¹⁸ octets de données. On distingue l'IA faible (spécialisée dans une tâche, comme un programme de jeu d'échecs) de l'IA forte (conscience artificielle, qui reste théorique). Le test de Turing (1950) propose qu'une machine est « intelligente » si un humain ne peut pas la distinguer d'un autre humain lors d'une conversation. L'IA soulève des enjeux éthiques majeurs : biais algorithmiques, vie privée, emploi et responsabilité des décisions automatisées.