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L\u2019intelligence artificielle (IA) conna\u00eet un boom aux Etats-Unis et en Asie. Pourtant, cette discipline est n\u00e9e en Europe. Bien avant la conf\u00e9rence de Dartmouth en 1956 qui lui a donn\u00e9 son nom, des pionniers de l\u2019informatique, comme Alan Turing de Cambridge ou Konrad Zuse de Berlin, faisaient d\u00e9j\u00e0 progresser l\u2019IA. En 1951, lors du colloque \u00abLes machines \u00e0 calculer et la pens\u00e9e humaine\u00bb de Paris, le p\u00e8re de la cybern\u00e9tique Norbert Wiener affrontait un automate con\u00e7u par l\u2019Espagnol Leonardo Torres Quevedo.<\/p>\n
Les Etats-Unis et le Japon ont subi des p\u00e9riodes de gel de la recherche en intelligence artificielle (AI Winters) durant la seconde moiti\u00e9 du XXe si\u00e8cle. Mais l\u2019Europe a \u00e9vit\u00e9 ces \u00e9cueils gr\u00e2ce \u00e0 une approche prudente ax\u00e9e sur l\u2019ing\u00e9nierie, explique Wolfgang Wahlster, CEO et directeur scientifique du Centre de recherche allemand sur l\u2019intelligence artificielle<\/a>, le plus grand du monde. Cette situation a permis des d\u00e9veloppements majeurs — par exemple l\u2019invention du \u00abdeep learning\u00bb par l\u2019Ukrainien Alexey Ivakhnenko dans les ann\u00e9es 1960 — sur lesquels reposent les avanc\u00e9es actuelles.<\/p>\n Ces recherches fondamentales restent un atout pour l\u2019Europe, indique J\u00fcrgen Schmidhuber, directeur scientifique de l\u2019Institut Dalle Molle de recherche en intelligence artificielle<\/a> (IDSIA) en Suisse et pionnier des r\u00e9seaux de neurones et de l\u2019apprentissage automatique. \u00abOn ne le sait pas forc\u00e9ment, mais la plupart des d\u00e9couvertes capitales en IA viennent d\u2019Europe, pr\u00e9cise le professeur. Les entreprises de la Silicon Valley utilisent massivement les m\u00e9thodes con\u00e7ues par les Europ\u00e9ens.\u00bb De nombreuses entreprises am\u00e9ricaines et asiatiques confient d\u2019ailleurs leurs recherches \u00e0 des laboratoires europ\u00e9ens et rach\u00e8tent des soci\u00e9t\u00e9s prometteuses sp\u00e9cialis\u00e9es dans l\u2019IA. Google a ouvert un centre de recherche en IA \u00e0 Zurich cette ann\u00e9e, et Facebook un \u00e0 Paris en 2015.<\/p>\n Atout linguistique<\/strong><\/p>\n La start-up britannique DeepMind<\/a>, qui travaille \u00e0 la cr\u00e9ation d\u2019algorithmes de \u00abdeep learning\u00bb g\u00e9n\u00e9riques, a \u00e9t\u00e9 rachet\u00e9e par Google pour environ 460 millions d\u2019euros. L\u2019un de ses programmes est entr\u00e9 dans l\u2019histoire en battant 4-1 le champion sud-cor\u00e9en Lee Se-dol au tr\u00e8s strat\u00e9gique jeu de go. Cette start-up, cofond\u00e9e par un ancien \u00e9tudiant de l\u2019IDSIA, Shane Legg, coop\u00e8re par ailleurs avec le service national de sant\u00e9 britannique pour limiter les erreurs m\u00e9dicales et a permis \u00e0 Google de r\u00e9duire de 40% sa facture de refroidissement en optimisant l\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique de ses serveurs.<\/p>\n Wolfgang Wahlster reconna\u00eet que l\u2019Europe a aussi des faiblesses: un manque d\u2019applications grand public et des difficult\u00e9s \u00e0 acc\u00e9der aux r\u00e9gions unilingues de la zone pacifique. Il pense n\u00e9anmoins qu\u2019elle aurait tort d\u2019attaquer directement ces march\u00e9s. La force de l\u2019IA europ\u00e9enne r\u00e9side selon lui dans sa diversit\u00e9, avec des instituts cl\u00e9s \u00e0 Barcelone, Trente, Edimbourg ou Link\u00f6ping (Su\u00e8de). Le multilinguisme a m\u00eame favoris\u00e9 l\u2019\u00e9mergence de technologies de traitement des langues fond\u00e9es sur l\u2019IA. \u00abL\u2019Union europ\u00e9enne a financ\u00e9 ces recherches et nous avons de tr\u00e8s bons r\u00e9sultats en traduction automatique, compr\u00e9hension de texte et syst\u00e8mes de dialogue. Il y a une r\u00e9elle demande en Europe, contrairement aux Etats-Unis o\u00f9 la plupart des gens parlent anglais ou espagnol.\u00bb<\/p>\n Application industrielle<\/strong><\/p>\n Et pour preuve: la technologie \u00e0 l\u2019origine de Google Traduction est d\u00e9riv\u00e9e du projet Verbmobil dirig\u00e9 par Wolfgang Wahlster, tandis que des applications telles que la reconnaissance vocale de Google reposent sur le r\u00e9seau de neurones Long Short Term Memory<\/em> d\u00e9velopp\u00e9 par l\u2019\u00e9quipe de J\u00fcrgen Schmidhuber.<\/p>\n Selon Wolfgang Wahlster, l\u2019Europe excelle aussi dans l\u2019application industrielle de l\u2019IA dans les petites entreprises. \u00abBeaucoup d\u2019usines intelligentes utilisent d\u00e9sormais largement l\u2019IA dans le cadre du programme allemand Industrie 4.0<\/em>.\u00bb Il cite les cobots, ces machines qui travaillent en collaboration avec les humains, ou les cha\u00eenes de fabrication qui associent internet des objets et apprentissage automatique, rendant ainsi possible la personnalisation de masse.<\/p>\n Sur ces bases, l\u2019Europe pourrait cr\u00e9er pour la premi\u00e8re fois une v\u00e9ritable IA d\u2019ici \u00e0 quelques ann\u00e9es, estime J\u00fcrgen Schmidhuber: \u00abDans un futur proche, des petits robots capables d\u2019entendre, de voir et de r\u00e9aliser des actions simples pourront r\u00e9soudre des probl\u00e9matiques g\u00e9n\u00e9rales en apprenant au contact des humains et gr\u00e2ce \u00e0 leur curiosit\u00e9.\u00bb ENCADRE<\/p>\n Petite histoire de l\u2019intelligence artificielle<\/strong><\/p>\n Les pr\u00e9mices de l\u2019apprentissage profond remontent aux ann\u00e9es 1950. Mais il a fallu plusieurs d\u00e9cennies pour r\u00e9v\u00e9ler le vrai potentiel de cette m\u00e9thode.<\/em><\/p>\n 1943<\/strong> 1951<\/strong> 1956<\/strong> 1958<\/strong> 1969<\/strong> 1974-1980 <\/strong> 1986<\/strong> 1987-1993<\/strong> 1997 <\/strong> 2013<\/strong>
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\nLe logicien Walter Pitts et le neurophysiologiste Warren McCulloch prouvent que les neurones peuvent r\u00e9pondre \u00e0 des op\u00e9rations logiques par \u00abet\u00bb, \u00abou\u00bb, \u00aboui\u00bb ou \u00abnon\u00bb lorsqu\u2019ils forment un r\u00e9seau.<\/p>\n
\nMarvin Minsky, chercheur en sciences cognitives, cr\u00e9e SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator), le premier r\u00e9seau neuronal capable de r\u00e9soudre un probl\u00e8me concret: trouver la meilleure option pour sortir d\u2019un labyrinthe.<\/p>\n
\nLe terme \u00abintelligence artificielle\u00bb (IA) est utilis\u00e9 pour la premi\u00e8re fois lors de la conf\u00e9rence de Dartmouth (USA), un \u00e9v\u00e9nement consid\u00e9r\u00e9 comme l\u2019acte fondateur de la discipline.<\/p>\n
\nLe psychologue new-yorkais Frank Rosenblatt met au point des r\u00e9seaux neuronaux transmettant des informations dans un sens. Baptis\u00e9s perceptrons, ils constituent la base des r\u00e9seaux d\u2019IA actuels.<\/p>\n
\nDans son ouvrage Perceptrons<\/em>, Marvin Minsky explique que les r\u00e9seaux neuronaux ne r\u00e9soudront jamais les probl\u00e8mes de l\u2019IA. Il d\u00e9fend une approche bas\u00e9e sur les repr\u00e9sentations symboliques des probl\u00e8mes, qui restera populaire jusque dans les ann\u00e9es 1980.<\/p>\n
\nApr\u00e8s une s\u00e9rie d\u2019\u00e9checs, la recherche en IA perd de son attrait, notamment aux Etats-Unis.<\/p>\n
\nLe Britannique Geoffrey Hinton relance l\u2019id\u00e9e de r\u00e9seaux neuronaux. Son algorithme de r\u00e9tropropagation du gradient pose les bases des syst\u00e8mes actuels d\u2019apprentissage profond.<\/p>\n
\nLe champ de recherche de l\u2019IA conna\u00eet une nouvelle p\u00e9riode de stagnation.<\/p>\n
\nLe superordinateur Deep Blue d\u2019IBM<\/a> bat le champion d\u2019\u00e9checs Garry Kasparov — une premi\u00e8re!<\/p>\n
\nGoogle rach\u00e8te DNNresearch, une start-up fond\u00e9e par Geoffrey Hinton, et emploie sa technologie pour am\u00e9liorer son syst\u00e8me de recherche d\u2019images.<\/p>\n