Introduction à l'intelligence artificielle

1. Actualité

Ces dernières années, l’intelligence artificielle, désignée par l’acronyme « IA » (ou « AI » pour Artificial Intelligence en anglais), est régulièrement au cœur de l’actualité. Qui n’a pas entendu parler du lancement de ChatGPT, de l’incroyable épopée boursière de la société Nvidia, des réussites de la start-up française Mistral AI, ou encore de la réglementation de l’AI Act européen ?

Un autre événement, moins médiatisé, est l’attribution en 2024 du Prix Nobel de Physique à John Hopfield et Geoffrey Hinton « pour leurs découvertes et inventions fondamentales qui permettent l’apprentissage automatique avec des réseaux de neurones artificiels » [1]. Ces avancées ont permis le développement du deep learning (apprentissage profond), avec les résultats spectaculaires actuels, rendus possibles avec l’augmentation des puissances de calcul. L’utilisation de ces algorithmes d’apprentissage avec TensorFlow/Keras, sera détaillée dans la suite de cet ouvrage.

Au niveau français, un plan national baptisé « Osez l’IA » a été annoncé le 1^er juillet 2025 par Clara Chappaz, alors ministre déléguée chargée...

1. Des débuts au milieu du XX^e siècle

Les premiers calculateurs programmables, d’abord électromécaniques puis rapidement électroniques, sont apparus au milieu du XX^e siècle. Immédiatement, la tentation était forte d’explorer l’utilisation de leurs capacités de calcul pour réaliser des tâches avec de l’intelligence.

À partir de 1952, le professeur Arthur Samuel, employé de la société IBM, a développé un programme pour jouer aux dames [6] :

Arthur Samuel et son programme de jeu de dames (source IBM)

Un peu plus tard, en 1957, le psychologue Frank Rosenblatt, qui travaillait pour la Marine américaine, a simulé sur un ordinateur IBM 704 un perceptron, c’est-à-dire un modèle simple de réseau de neurones capable d’apprendre à reconnaître des formes [7]. L’expérimentation la plus célèbre fut réalisée en 1960, avec le « Mark I perceptron », une machine qui avait appris à identifier des lettres inscrites sur des plaques :

Reconnaissance de lettres par le « Mark I perceptron » (source US Navy)

Mais la réalisation avec les conséquences les plus importantes est, sans aucun doute, la construction à partir de 1940 de la machine la « Bombe » par le mathématicien Alan Turing et son équipe [8]. Ce projet, mené à Bletchley Park en Angleterre, à la demande de Winston Churchill, est resté secret jusqu’en 1970. Il a abouti à la réalisation d’une machine capable, quotidiennement, de décrypter la clé de codage des appareils de chiffrement Enigma, utilisés par l’armée allemande :

Appareil de chiffrement « Enigma »/Machine la « Bombe » pour décrypter les codes

Cette réalisation fonctionnait selon le principe de la « force brute » : la clé de chiffrement était déduite à partir d’une exploration systématique d’un grand nombre de configurations possibles de la machine de codage Enigma. Cette méthode de recherche n’est généralement...

1. Intérêt dans tous les secteurs d’activités

À l’instar de l’informatique dans les années 1980, l’IA est susceptible de concerner beaucoup de secteurs d’activités :

Secteurs d’activités concernés par l’IA (image extraite du rapport cité dans le texte)

Dans son ebook Les usages de l’intelligence artificielle en 2021 [13], Olivier Ezretty détaille sur 190 pages un inventaire des applications de l’IA secteur par secteur. Les offres sont multiples et sans doute encore insuffisamment structurées. Mais il est certain que l’IA peut apporter beaucoup, voire révolutionner les manières de faire, dans beaucoup de domaines : assistance à rédaction de contrat juridique, optimisation des commandes et des stocks dans la distribution ou détection de fraude dans la finance pour ne citer que quelques exemples.

2. Des enjeux économiques majeurs

Deux graphiques suffisent pour se convaincre des enjeux économiques majeurs pour les années à venir.

Une prévision publiée sur le site de statista.fr estime qu’en l’espace de cinq ans, le chiffre d’affaires mondial de l’IA pourrait quasiment quadrupler pour dépasser 500 milliards de dollars en 2028 :

Croissance du chiffre d’affaires mondial de l’IA (source statista.fr)

Bpifrance publie sur son site internet, deux infographies sur l’IA :

Chiffres clés sur le futur de l’IA (source Bpifrance)

On y voit qu’en 2027, le monde comptera 500 millions d’utilisateurs de technologies liées à l’IA, mais surtout qu’en 2030 sa contribution dans l’économie mondiale pourrait représenter 15 700 milliards de dollars (soit plus de deux fois le budget fédéral des États-Unis !).

3. Des enjeux sociétaux à surveiller

Lorsqu’on parle d’IA, les risques les plus souvent évoqués sont...