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<fs xx-large>L'IA ou AI, Intelligence Artificielle ou Artificial Intelligence</fs>

Vaste sujet chaud, je m'y suis intéressé très tôt, pour ma thèse j'ai lu et relu le livre fondamental de Newell et Herbert Simon ((Newell, A., and Simon, H. A. (1972) Human problem solving Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall)), et ai continué de m'y intéresser de temps en temps en fonction de l'actualité. J'avoue avoir mal anticipé l'essor du rôle de l'apprentissage automatique s'appuyant sur de grandes masses de données. Pour moi, la gestion des données reposait sur une structuration établie a priori, car mon travail reposait sur les bases de données opérationnelles ((nécessaires pour émettre des factures ou établir un plan de travail, ou encore gérer un dossier étudiant ou un dossier de santé)). J'ai ignoré et sous-estimé ce que l'on pouvait faire avec une grande masse de données non structurées avec et une grande puissance de calcul.



====== Les grandes étapes de l'IA ======
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**Question à CHATGPT 3.5**
quelles sont les grandes phases ou étapes de l'histoire de l'intelligence artificielle


**Réponse de ChatGPT 3.5**
L'histoire de l'intelligence artificielle (IA) peut être divisée en plusieurs grandes phases ou étapes, marquées par des avancées techniques, des découvertes conceptuelles et des changements de paradigmes. Voici un aperçu des principales étapes de l'histoire de l'IA :

    Les débuts et les fondations théoriques (1950-1960) : Cette période a été marquée par les travaux fondateurs d'Alan Turing et sa célèbre "machine de Turing". Les chercheurs ont commencé à explorer la possibilité de créer des machines capables de simuler le raisonnement humain.

    L'optimisme initial et l'intelligence symbolique (1960-1970) : Durant cette phase, l'accent a été mis sur la programmation de règles symboliques pour modéliser la pensée humaine. Le langage de programmation LISP a été créé pour faciliter le développement de l'IA symbolique.

    L'hiver de l'IA (1970-1980) : À mesure que les attentes initiales ne se sont pas concrétisées et que les limites de l'approche symbolique sont devenues apparentes, l'IA a connu une période de désintérêt financier et de recherche, souvent appelée "l'hiver de l'IA".

    L'émergence des systèmes experts (1980-1990) : Les systèmes experts sont devenus populaires au cours de cette période. Ils étaient basés sur des connaissances humaines encapsulées dans des règles logiques pour résoudre des problèmes spécifiques. Cela a contribué à une renaissance de l'intérêt pour l'IA.

    L'essor de l'apprentissage automatique (années 1990 - début des années 2000) : Les chercheurs ont commencé à explorer davantage les approches basées sur l'apprentissage automatique, où les machines pouvaient apprendre à partir de données. Les réseaux neuronaux artificiels ont été redécouverts et ont ouvert la voie aux avancées futures dans l'apprentissage profond.

    L'ère de l'apprentissage profond (années 2010 - présent) : L'utilisation de réseaux de neurones profonds, également appelés réseaux de neurones profonds, a conduit à des avancées spectaculaires dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et bien d'autres. Cette période est marquée par des percées majeures dans des domaines tels que la reconnaissance d'image, la traduction automatique et la génération de texte.

    L'IA dans la vie quotidienne (présent et futur) : Actuellement, l'IA est omniprésente dans de nombreux aspects de nos vies, des assistants virtuels aux voitures autonomes. Les développements futurs pourraient inclure des avancées dans l'IA générale, où les machines pourraient posséder une compréhension plus approfondie et flexible du monde.

Ces étapes ne sont que des lignes directrices générales et ne couvrent pas tous les développements spécifiques qui ont eu lieu au fil des ans. L'histoire de l'IA est complexe et riche en événements et en contributions de chercheurs du monde entier.
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