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  • Frédéric Oru

l'IA, bulle médiatique ou révolution industrielle ?

Mis à jour : 25 avr. 2019



Depuis plus de soixante ans, l’histoire de l’IA est ponctuée de succès médiatisés à outrance, qui suscitent la fascination et la crainte du grand public. Mais lorsque la sphère économique prend le relais, et interroge les applications concrètes de ces succès d’image, il y a de gros écarts entre les espoirs et la réalité. C'est un exemple de la fameuse courbe du "Hype Cycle" de Gartner.


Cette déception des marchés, s’est produite déjà deux fois dans l'histoire de l'IA :


Dans les années 70, des rapports publics [1] critiquent les prévisions trop optimistes des chercheurs, notamment en robotique ou en compréhension du langage naturel. Les investissements publics sont gelés, c’est le premier « hiver » de l’IA.


L’IA se relance avec la micro-informatique en 1980, et remporte quelques succès avec les systèmes experts [2], la reconnaissance de texte manuscrit [3] ou de la parole. Mais les algorithmes saturent vite les puissances de calcul disponibles à l’époque. C’est le second hiver des années 1990-2000.


Dans les années 2000, avec l’essor d’internet et des puissances de calcul, les algorithmes d’IA se diffusent sans bruit dans les services en ligne (Google et son filtre anti-spam, Amazon et ses recommandations personnalisées, …), tandis que les médias mettent en avant la victoire de Deep Blue sur Kasparov aux échecs, ou de Watson au jeu Jeopardy.


C’est à partir de 2012 et la vague du « Big Data », que l’IA revient à la mode dans la presse économique, grâce au « Deep Learning » et ses succès saisissants en termes de reconnaissance d’images ou de traduction automatique de texte.


L’IA va-t-elle connaître un nouvel hiver dans les années à venir ? C’est possible : on sait déjà que le Deep Learning n’est pas la solution à tous les problèmes [4]. Ce qu’il faut retenir de ces soixante ans d’histoire de l’IA c’est que les tendances médiatiques n’ont pas empêché la recherche de progresser et la technologie de se diffuser dans le monde de l’entreprise.


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[1] Amendement Mansfield aux Etats Unis en 1969, Rapport LightHill au Royaume Uni en 1973

[2] IA de type logique (on dit aussi "symbolique").Très utilisée dans le transport ferré, la construction et l’industrie pour la planification et la gestion des ressources et aussi dans l’industrie pour les contrôles qualité.

[3] IA de type statistique (on dit aussi "connexionniste"), utilisée à partir des années 1990 pour vérifier les chèques ou lire les adresses postales, et qui depuis les années 2010 a explosé avec la reconnaissance d'images et la compréhension du langage.

[4] https://www.usinenouvelle.com/editorial/a-la-conference-franceisai-le-deep-learning-montre-ses-faiblesses-et-cherche-un-nouvel-elan-dans-l-ia-symbolique.N757139


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