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Édition du: 18/04/2026 |
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LOGIQUE et IA |
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Jeux |
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Avril 2026 – pdf – 234 pages |
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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE HISTORIQUE |
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Sommaire de
cette page >>> Historique >>> Évolution
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Débutants Glossaire |
Anglais: Artificial
Intelligence – A.I.
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Applications
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2009 |
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2011 |
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2016 |
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Voir Histoire des mathématiques et des sciences /
Histoire de la neuronique /
Événement des années 1900 /
Inventions des années 1900
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1950 – Alan Turing
utilise le terme intelligence artificielle dans l'un de ses articles. 1950 –
Années qui voient les premières réflexions sur l'IA sans émerger faute de puissance de calcul et
de mémoire 1956 –
Conférence au Darmouth College, naissance de l'IA,
réunissant les acteurs importants de l'IA, parmi lesquels: Marvin Minsky,
John McCarthy, Claude Shannon
et Nathan Rochester. 1959 –
Arthur Samuel (IBM) présente un jeu de dames qui s'améliore à chaque partie
jouée. 1986 – Rina
Dechter – Premiers concepts de
l'apprentissage profond. 1989 – Yann
Le Cun – Première application: un réseau de neurones
artificiels profond reconnait les codes postaux écrits à la main sur des
lettres. 1990's –
Début de l'IA avec apprentissage. 1997 – Deep Blue,
le superordinateur d'IBM, bat le champion des échecs. |
Test de Turing:
Il consiste à engager une conversation masquée entre
un humain, une machine, et un autre humain. Si le premier humain n’est pas en
mesure de désigner l’interlocuteur qui est une machine, alors cette dernière
passe le test de Turing. IA forte: dotée de conscience et donc d’une sensibilité
particulière. Domaine encore de la science-fiction. IA faible: programme qui n’est pas
doté de sens et se concentre uniquement sur la tâche pour laquelle il a été
programmé. Celle qui est en cours de développement explosif. Algorithme: programme dédié à une
tâche et qui n'évolue pas. Réseaux de neurones artificiels: réseaux
informatiques à plusieurs couches, constitués de nœuds programmables
automatiquement à la suite d'un apprentissage. |
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2009 – Année
considérée comme le point de départ de l'apprentissage profond. 2011 –
Watson: programme IBM conçu dans le but de répondre à des questions formulées
en langage naturel. Champion du jeu télévisé américain Jeopardy. 2012 –
Andrew Ng (né en 1976) fonde Google Brain et crée
une architecture comportant de nombreuses couches. Sa machine apprend à
reconnaitre les chats sur des images. 2012 – Progrès des composants
informatiques qui autorisent l'implémentation de l'IA. Les GPU permettent
de réaliser des traitements parallèles 2014 – AlphaGo
de DeepMind (Google) bat le champion du jeu de GO. 2015 –
Capacité à mémoriser des quantités astronomiques de données. |
Machine à apprentissage profond (machine learning and deep learning): exploitation de nombreuses données pour
parfaire automatiquement la performance du programme, du réseau de neurones.
Plus profond avec plus de couches. GPU, Graphic Processor Unit: processor
graphique, microprocesseur dédié qui décuple (centuple) la puissance
traitement en apprentissage profond. GAN: Generative
Adversarial Networks. Réseau de neurones qui simule
une information (une image, par exemple) et la soumet à un autre réseau de
neurones pour tester sa capacité à reconnaitre le vrai du faux parmi de
vraies informations (images) et, ainsi améliorer sa performance. Le premier
réseau est le générateur et le second le discriminateur. |
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2022 –
Révolution de l'IA générative avec ChatGPT >>> 2024 – IA à
modèles de raisonnement >>> 2025 –
Quatre modèles d'IA génératives >>> |
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D'après Intelligence
artificielle, machine learning, deep learning : quelles
différences ? –
Valentin
Blanchot – Siècle Digital – Janvier 2019
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