IA - Comprendre ses avancées récentes

Objectifs d'apprentissage

• Comprendre les fondements théoriques et pratiques de l'intelligence artificielle, y compris ses différentes branches (machine learning, deep learning, traitement du langage naturel, etc.).
• Analyser l'évolution historique de l'IA depuis ses origines dans les années 1950 jusqu'aux avancées récentes comme les modèles génératifs (GPT, MidJourney).
• Évaluer l'impact des technologies d'IA comme IBM Watson dans des domaines clés (santé, finance, marketing) et comprendre leur fonctionnement sous-jacent.
• Comparer les écosystèmes des startups d'IA aux États-Unis et en France, en identifiant les tendances de financement et les opportunités sectorielles.
• Explorer les défis éthiques et légaux liés à l'IA, notamment la robotisation des métiers et les questions de singularité technologique.

Public cible

Ce cours s'adresse aux professionnels du numérique (développeurs, chefs de projet tech), aux étudiants en informatique ou sciences cognitives, ainsi qu'aux décideurs souhaitant comprendre les enjeux stratégiques de l'IA. Aucun prérequis technique avancé n'est nécessaire, mais une familiarité avec les concepts informatiques de base est recommandée.

Contenu détaillé

Sémantique et segmentation de l'IA

L'intelligence artificielle se divise en trois catégories : l'IA faible (exécutant des tâches spécifiques comme les chatbots), l'IA forte (théoriquement capable de raisonnement humain) et l'IA superintelligente (dépassant l'intellect humain). Les questions clés incluent la transparence des algorithmes (boîte noire vs IA explicable) et les biais dans les datasets d'entraînement.

Histoire et percées technologiques

Depuis le test de Turing (1950) jusqu'à AlphaFold (2020), l'IA a connu plusieurs hivers et renaissances. Les progrès récents reposent sur trois piliers : 1) l'explosion des données (Big Data), 2) la puissance de calcul (GPU/TPU), et 3) les avancées algorithmiques (réseaux neuronaux convolutifs, transformers).

Cas d'étude : IBM Watson

La victoire de Watson à Jeopardy! en 2011 a démontré sa capacité à traiter le langage naturel, mais ses applications médicales (comme en oncologie) révèlent aussi des limites. IBM utilise une stratégie hybride combinant cloud computing (Watson Studio) et partenariats sectoriels.

Écosystèmes startups

Les startups US (OpenAI, Scale AI) dominent en financement, tandis que la France mise sur des niches comme l'IA industrielle (Darktrace) ou l'éthique (Mistral AI). Les acquisitions par les GAFAM (comme DeepMind par Google) posent des questions de souveraineté technologique.

Neurosciences et IA

Malgré les progrès en neuromorphique (puces inspirées du cerveau), la singularité reste spéculative. Des projets comme Human Brain Project montrent que la modélisation complète du cerveau humain nécessiterait des exaflops de puissance inaccessibles avant 2040.

Impact sociétal

D'après le McKinsey Global Institute, 30% des tâches actuelles pourraient être automatisées d'ici 2030. Les métiers créatifs ne sont pas épargnés (ex : génération d'images par DALL-E). Les politiques commencent à réguler ces enjeux (AI Act européen).

Perspectives futures

L'évolution de l'IA dépendra de facteurs technologiques (loi de Moore, algorithmes quantiques) mais aussi de choix sociétaux : faut-il privilégier l'efficacité économique ou la préservation des emplois ? Les prochaines décennies verront émerger des hybrides homme-machine.