On l’invoque à tout bout de champ, de la voiture autonome à l’appli de retouche photo. Mais derrière l’acronyme IA, se joue un bouleversement bien plus profond. Retour sur une révolution aussi ancienne que méconnue.
Une machine peut-elle penser comme nous ?
Dans les années 1950, Alan Turing pose la question fondatrice : « Une machine peut-elle penser ? » à travers son fameux test de Turing. À cette époque, les ordinateurs étaient des machines rudimentaires, loin des capacités modernes. Plus de 70 ans plus tard, on utilise ChatGPT pour rédiger nos mails, des algorithmes pour aider au diagnostic médical, et des véhicules autonomes pour se garer.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’IA désigne un ensemble de systèmes informatiques capables d’accomplir des tâches cognitives humaines : classification, reconnaissance, prédiction, etc. Ces systèmes apprennent à partir de données massives (Big Data) via des algorithmes tels que le machine learning, le deep learning, ou encore les réseaux de neurones. Contrairement à la conscience, ces systèmes fonctionnent sans comprendre réellement le sens, en se basant uniquement sur les corrélations et prédictions des données reçues.
Les grandes avancées de l’IA à travers l’histoire
L’histoire de l’intelligence artificielle commence officiellement en 1956, avec le Dartmouth Summer Research Project on AI, considéré comme le point de départ académique du domaine . Dans les années 1980, l’attention se tourne vers les systèmes experts, des programmes capables de résoudre des problèmes spécifiques (diagnostic médical, contrôle industriel) en utilisant des règles métier codifiées. Un premier jalon majeur survient en 1997, lorsque Deep Blue, super ordinateur d’IBM, bat le champion du monde d’échecs Garry Kasparov à New York, marquant la première défaite d’un champion du monde en exercice par une machine dans des conditions de tournoi.
En 2011, c’est au tour de Watson, également d’IBM, de triompher dans l’émission télévisée Jeopardy !, en battant les deux plus grands champions de l’époque grâce à sa compréhension du langage naturel. Le tournant suivant intervient en 2016 : AlphaGo, développé par DeepMind, bat Lee Sedol, champion mondial de Go, un jeu longtemps considéré comme un défi presque inatteignable pour l’IA. Enfin, en 2022, l’IA générative connaît une véritable explosion : la sortie de ChatGPT, suivie de DALL·E, transforme radicalement les usages, rendant la génération de texte, d’images et de médias automatisée et accessible à un large public.
À quoi sert l’IA ? Du bloc opératoire à votre playlist Spotify
- Médecine : à l’AP‑HP, des IA assistent les radiologues et analysent des millions d’images médicales .
- Industrie : ArcelorMittal a mis en place une plateforme d’IA appelé Sentinel dans ses usines en France et au Canada. L’objectif est d’analyser les données des capteurs pour anticiper les pannes.
- Mobilité : des assistants IA multilingues conçus par la RATP ont été utilisés pour informer les voyageurs sur les moyens de circulation pendant les Jeux Olympiques de Paris 2024, comme le rappelle Ile de France Mobilité.
- Éducation : Selon une étude de GoStudent en 2025, 80% des professeurs ne sont pas formés à l’IA mais 70% d’entre eux verrait ça comme un réel potentiel.
En 2024, le marché mondial de l’intelligence artificielle est estimé à 233,5 milliards $, selon Fortune Business Insights . Il pourrait atteindre 294,2 milliards $ en 2025, toujours selon la même source . D’autres études présentent des projections beaucoup plus ambitieuses : Precedence Research anticipe 638 milliards $ en 2025, avec une progression jusqu’à 3 680 milliards $ d’ici 2034 comme l’explique le média américain GlobeNewswire. En France selon une étude de Sirteq, 83% des entreprises industrielles prévoient d’utiliser l’IA générative à court terme.
| Type | Définition | Exemple |
| IA faible | Conçue pour une tâche spécifique, sans conscience | Siri, DeepL, systèmes de recommandation |
| IA forte (AGI) | Hypothétique, intelligence générale & conscience | Fiction (HAL 9000, Her) |
| IA générative | Produit du contenu original (texte, image, etc.) | ChatGPT, DALL·E, Midjourney, Claude |
Les acteurs majeurs de l’Intelligence Artificielle aujourd’hui
- Open AI : la société derrière le très célèbre ChatGPT, qui en est déjà à sa quatrième version et permet aujourd’hui de dialoguer avec une IA, de créer des images, des lignes de codes, etc. Plus récemment, la société a créé Sora, une Intelligence Artificielle (pas encore accessible au grand public) qui crée des vidéos.
- Google : arrivé peu de temps après ChatGPT, la firme de Mountain View a lancé Gemini (précédemment Google Bard). Son objectif (en plus de concurrencer OpenAI) était d’avoir une IA capable de dialoguer avec les utilisateurs et de rester connecté à l’actualité.
- Mistral AI : l’Intelligence Artificielle générative créée par une entreprise française ! Accessible aux amateurs et aux développeurs, cette IA offre plus ou moins les mêmes possibilités que ChatGPT mais reste encore pour le moment un projet en construction.
- Copilot : l’Intelligence Artificielle de Microsoft s’appuie sur ChatGPT (et possède donc les mêmes possibilités de l’IA d’OpenAI) mais bénéficie d’une intégration plus poussée allant jusqu’à avoir une touche dédiée sur les nouveaux claviers de PC.
- Anthropic : Fondée par d’anciens membres d’OpenAI, Anthropic développe la famille de modèles Claude, conçus pour être plus fiables, transparents et alignés sur des principes de sûreté. Claude est reconnu pour sa capacité à suivre des instructions complexes, générer des textes cohérents, et répondre de manière moins “hallucinée” que d’autres modèles. En 2024, Claude 3 rivalise avec GPT-4 sur de nombreux benchmarks.
- Meta : Meta (ex-Facebook) développe LLaMA (Large Language Model Meta AI), une famille de modèles open source, utilisés par la recherche et l’industrie. LLaMA 3, lancé en 2024, propose des performances de haut niveau, notamment en version 70B (paramètres). Meta se positionne comme un acteur de l’IA ouverte et distribuée, en opposition au modèle fermé d’OpenAI ou Google.
Et la régulation dans tout ça ?
L’Europe est en pointe avec l’AI Act, entré en vigueur en 2024. Cette réglementation a pour objectif de fixer les obligations auxquelles l’IA doit se conformer en terme de transparence des modèles génératifs, marquage des deepfakes, interdictions par niveau de risque, etc. Il classe les IA par risque et interdit les usages les plus intrusifs (surveillance biométrique, notation sociale). L’IA générative devra être transparente sur ses sources et ses limites.
Les États-Unis privilégient une approche souple, avec un décret présidentiel mais peu de lois contraignantes. La Chine, elle, encadre les contenus (deepfakes, IA générative) de manière stricte, tout en boostant massivement l’innovation locale.
« L’intelligence artificielle est une opportunité unique pour l’Europe de rattraper la productivité qu’elle a perdue » Bruno Le Maire.
L’IA va-t-elle dépasser l’humain ?
Sur certaines tâches, elle le fait déjà : elle bat les meilleurs au Go, résume des rapports en 3 secondes, détecte des maladies invisibles à l’œil humain. Mais elle ne pense pas. Elle n’a pas de conscience, ni de morale, ni de libre arbitre.
Le cerveau humain compte environ 86 milliards de neurones, contre quelques centaines de millions de paramètres pour les IA actuelles. L’intelligence ne se résume pas à la puissance de calcul. Le mythe de l’IA forte reste, à ce jour, un scénario de science-fiction.
L’intelligence artificielle s’est développée depuis une question philosophique dans les années 1950 jusqu’à des applications concrètes massives dans la vie courante, l’industrie, la santé, et les services. Les progrès technologiques, le boom de l’IA générative, et l’adoption massive d’outils comme ChatGPT démontrent une transition majeure : l’IA performe, mais ne comprend pas.
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