L’ancêtre de l’“intelligence artificielle” – aujourd’hui mot-valise – est « une méthode de calcul », explique le Pr Nordlinger. Par une succession d’instructions et opérations mathématiques – les algorithmes – programmées par l’homme, la machine imite sa propre façon de raisonner, en la décortiquant à l’extrême. Ce qui la rend capable de résoudre une opération. Avantage : répétée à l’envi, la méthode va plus vite qu’un cerveau humain, et sa logique systématique est a priori dénuée de biais subjectifs. Cette technique (pas de l’IA en soi) remonte aux origines de l’ordinateur.
Vers le milieu du XXe siècle, ces algorithmes se sont perfectionnés. En se fondant sur des statistiques et en croisant des masses de données, ils établissent des corrélations outrepassant les paramètres de départ. En clair, ils peuvent apprendre : c’est le machine learning ou “apprentissage machine”. Cette intelligence artificielle prend son essor dans les années 80 avec des algorithmes inspirés du cerveau humain, organisés en couches plus ou moins complexes de « réseaux de neurones » interactifs. La conjonction de deux phénomènes a déclenché cette escalade : l’explosion de la puissance de calcul des ordinateurs atteignant des vitesses ainsi qu’une précision sans précédent, et l’essor du numérique augmentant considérablement le volume de données déjà codées, dont se nourrissent les algorithmes (images de radiologie, lames de biopsie numérisées, séquençage génétique, etc.).
Opportunisme Attention : le moindre bracelet connecté et d’innombrables applications smartphones, se réclament d’intelligence artificielle mais n’en sont pas. Selon le tout récent rapport de la société d’investissement britannique MMC Ventures, spécialisée dans les nouvelles technologies, 40 % des start-up européennes qui prétendent utiliser l’IA ne s’en servent pas. Mais l’argument leur permet d’attirer 15 à 50 % de financements de plus que les autres.
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