Intelligence artificielle

Présentation

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L'intelligence artificielle (IA) est l'ensemble des systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches typiquement associées à l'intelligence, telles que l'apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception ou la prise de décision. L'intelligence artificielle est également le champ de recherche visant à développer de tels systèmes.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'IA est un domaine de l'informatique qui s'appuie sur des fondements mathématiques (statistiques, algèbre linéaire, probabilités) et des concepts issus des sciences cognitives. Elle vise à résoudre des problèmes à forte complexité logique ou algorithmique. Par extension, dans le langage courant, l'IA inclut les dispositifs imitant, simulant ou remplaçant l'homme dans certaines mises en œuvre de ses fonctions cognitives^[7].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les applications de l'IA couvrent de nombreux domaines, notamment les moteurs de recherche, les systèmes de recommandation, l'aide au diagnostic médical, la compréhension du langage naturel, les voitures autonomes, les chatbots, les outils de génération d'images, les outils de prise de décision automatisée, les programmes compétitifs dans des jeux de stratégie et certains personnages non-joueurs de jeu vidéo^[8].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le champ de recherche, établi en 1956^[9], a connu des périodes d'optimisme et de déception au cours du XX^e siècle^[10]. Dès 2012, l'utilisation de processeurs graphiques a permis de largement accélérer les réseaux de neurones artificiels, favorisant l'adoption de l'apprentissage automatique au détriment d’approches reposant sur des règles explicitement programmées^[11]. Cette tendance s'est renforcée en 2017 avec l'apparition de l'architecture transformeur^[12] et des grands modèles de langage, qui sont entraînés sur de grandes quantités de texte issu d'internet. En 2022, l'IA générative a été largement popularisée avec la sortie de ChatGPT^[13],[1]. Des modèles de génération de musique, d'images ou de vidéos ont également vu le jour.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'IA suscite des inquiétudes concernant l'emploi^[14], la désinformation^[15], son impact environnemental^[16] et la protection des données personnelles^[17]. Certains estiment que les progrès en intelligence artificielle pourraient représenter un risque existentiel^[18].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Définition

L’expression « intelligence artificielle », souvent abrégée par le sigle « IA » (ou « AI » en anglais, pour artificial intelligence) a été introduite en 1956 par John McCarthy, qui l’a définie en 2004^[19] comme « la science et l'ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents. Elle est liée à la tâche similaire qui consiste à utiliser des ordinateurs pour comprendre l'intelligence humaine, mais l'IA ne doit pas se limiter aux méthodes qui sont biologiquement observables »^[20].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Pour Marvin Lee Minsky, l'un de ses créateurs, l'IA est « la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique »^[2],[21]. Cette définition combine l'aspect « artificiel » des ordinateurs et des processus informatiques, aux aspects « intelligents » d'imitation de comportements humains, notamment de raisonnement et d'apprentissage. Celui-ci est à l'œuvre dans les jeux, dans la pratique des mathématiques, dans la compréhension du langage naturel, dans la perception visuelle (interprétation des images et des scènes), auditive (compréhension du langage parlé) ou par d'autres capteurs, dans la commande d'un robot dans un milieu inconnu ou hostile.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Avant les années 2000, d'autres définitions sont proches de celle de Minsky, mais varient sur deux points fondamentaux^[22] :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• les définitions qui lient l'IA à un aspect humain de l'intelligence et celles qui la lient à un modèle idéal d'intelligence, non forcément humaine, nommée rationalité ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• les définitions qui insistent sur le fait que l'IA a pour but d'avoir toutes les apparences de l'intelligence (humaine ou rationnelle), et celles qui insistent sur le fait que le fonctionnement interne du système d'IA doit ressembler également à celui de l'être humain et être au moins aussi rationnel.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le grand public confond souvent l'intelligence artificielle avec l'apprentissage automatique (machine learning) et l'apprentissage profond (deep learning). Ces trois notions diffèrent et sont en réalité imbriquées : l'intelligence artificielle englobe l'apprentissage automatique, qui lui-même englobe l'apprentissage profond^[23].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les définitions font souvent intervenir^[24],[25] :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• une capacité à percevoir l'environnement et à prendre en compte la complexité du monde réel ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• un traitement de l'information (collecter et interpréter des intrants, captés sous forme de données) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• des prises de décision (y compris dans le raisonnement et l'apprentissage), choix d'actions, exécution de tâches (dont d'adaptation, de réaction aux changements de contexte…), avec un certain niveau d'autonomie ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la réalisation d'objectifs spécifiques (raison ultime des systèmes d'IA).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le groupe AI Watch note que les IA peuvent aussi être classées en fonction des familles d’algorithmes et/ou des modèles théoriques qui les sous-tendent, des capacités cognitives reproduites par l’IA, des fonctions exécutées par l’IA. Les applications de l’IA peuvent, elles, être classées en fonction du secteur socioéconomique et/ou des fonctions qu'elles y remplissent^[24].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Une manière de définir l'intelligence artificielle est de considérer ses applications et les types de tâches qu'elle résout. Un rapport de la Commission européenne publié en 2020 présente une taxonomie classant les définitions de l'IA selon diverses tâches réalisées, telles que le raisonnement, l'apprentissage, la perception, etc.^[26]. La même année, Jack Copeland, professeur universitaire qui a étudié les travaux d'Alan Turing et a écrit sur l'intelligence artificielle, propose une définition similaire, qui permet de distinguer plus clairement les facettes de l'IA, selon cinq catégories principales^[26] :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

1. L'apprentissage généralisé : l'IA apprend à partir de données diverses pour identifier des modèles et appliquer ces connaissances à de nouvelles situations, comme détecter des fraudes en ligne ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
2. Le raisonnement : cette capacité permet à l'IA de faire des prédictions et tirer des conclusions à partir des données, aidant dans des décisions comme la prédiction de comportements d'achat ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
3. La résolution de problèmes : l'IA trouve des solutions optimales pour des problèmes spécifiques, utilisée dans des contextes comme l'optimisation industrielle ou les stratégies de jeu ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
4. La perception : elle permet à l'IA de reconnaître et interagir avec son environnement, utilisée dans la robotique avancée et les véhicules autonomes pour naviguer et accomplir des tâches ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
5. La compréhension du langage : l'IA analyse et génère du langage à travers le NLP, utilisé dans des applications comme les assistants vocaux et les chatbots pour améliorer l'interaction utilisateur.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Techniques

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique consiste à permettre au modèle d'IA d'apprendre à effectuer une tâche au lieu de spécifier exactement comment il doit l'accomplir^[27]. Le modèle contient des paramètres dont les valeurs sont ajustées tout au long de l'apprentissage. La méthode de la rétropropagation du gradient est capable de détecter, pour chaque paramètre, dans quelle mesure il a contribué à une bonne réponse ou à une erreur du modèle, et peut l'ajuster en conséquence. L'apprentissage automatique nécessite un moyen d'évaluer la qualité des réponses fournies par le modèle^[28]. Les principales méthodes d'apprentissage sont :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Apprentissage supervisé! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Un jeu de données annoté est utilisé pour entraîner l'algorithme. Il contient des données d'entrée fournies au modèle et les réponses correspondantes attendues, que le modèle est entraîné à produire^[27]. Il est parfois difficile de se procurer suffisamment de données annotées avec les réponses attendues^[29].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Apprentissage non supervisé! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Un jeu de données est fourni au modèle, mais n'est pas annoté avec les réponses attendues. Le but peut par exemple être de regrouper les données similaires entre elles^[27] (clustering).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Apprentissage auto-supervisé! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Un problème d'apprentissage supervisé est automatiquement généré à partir d'un jeu de données non annoté. Cela fonctionne souvent en cachant une partie des informations (des mots d'un texte, des morceaux d'images…) afin d'entraîner le modèle à les prédire^[30].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Apprentissage par renforcement! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'agent est plongé dans un environnement où ce qu'il fait est évalué. Par exemple, un agent peut apprendre à jouer aux échecs en jouant contre lui-même, et le résultat (victoire ou défaite) permet à chaque itération d'évaluer s'il a bien joué. Il n'y a dans ce cas pas besoin de jeu de données^[27].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones artificiels sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain : les neurones sont en général connectés à d'autres neurones en entrée et en sortie. Les neurones d'entrée, lorsqu'ils sont activés, agissent comme s'ils participaient à un vote pondéré pour déterminer si un neurone intermédiaire doit être activé et ainsi transmettre un signal vers les neurones de sortie. En pratique, pour l'équivalent artificiel, les « neurones d'entrée » ne sont que des nombres et les poids de ce « vote pondéré » sont des paramètres ajustés lors de l'apprentissage^[31],[32].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Hormis la fonction d'activation, les réseaux de neurones artificiels n'effectuent en pratique que des additions et des multiplications matricielles, ce qui fait qu'ils peuvent être accélérés par l'utilisation de processeurs graphiques^[33]. En théorie, un réseau de neurones peut approximer n'importe quelle fonction^[34].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Pour de simples réseaux de neurones à propagation avant (feedforward en anglais), le signal ne passe que dans une direction. Avec les réseaux de neurones récurrents, le signal de sortie de chaque neurone est réinjecté en entrée de ce neurone, permettant d’implémenter un mécanisme de mémoire à court terme^[35]. Les réseaux neuronaux convolutifs, qui sont particulièrement utilisés en traitement d'images, introduisent une notion de localité. Leurs premières couches identifient des motifs relativement basiques et locaux comme des contours, là où les dernières couches traitent de motifs plus complexes et globaux^[32].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Apprentissage profond

L'apprentissage profond (deep learning en anglais) utilise de multiples couches de neurones entre les entrées et les sorties, d'où le terme « profond »^[36]. L'utilisation de processeurs graphiques pour accélérer les calculs et l'augmentation des données disponibles a contribué à la montée en popularité de l'apprentissage profond. Il est utilisé notamment en vision par ordinateur, en reconnaissance automatique de la parole et en traitement automatique des langues^[37] (ce qui inclut les grands modèles de langage).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Grands modèles de langages

Les grands modèles de langage sont des modèles de langage ayant des milliards de paramètres. Ils reposent très souvent sur l'architecture transformeur^[38].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les transformeurs génératifs préentraînés (Generative Pretrained Transformers ou GPT en anglais) sont un type particulièrement populaire de grand modèle de langage. Leur « pré-entraînement » consiste à prédire, étant donnée une partie d'un texte, le token suivant (un token étant une séquence de caractères, typiquement un mot, une partie d'un mot, ou de la ponctuation). Cet entraînement à prédire ce qui va suivre, répété pour un grand nombre de textes, permet à ces modèles d'accumuler des connaissances sur le monde. Ils peuvent ensuite générer du texte semblable à celui ayant servi au pré-entraînement, en prédisant un à un les tokens suivants. En général, une autre phase d'entraînement est ensuite effectuée pour rendre le modèle plus véridique, utile et inoffensif. Cette phase d'entraînement (utilisant souvent une technique appelée RLHF) permet notamment de réduire un phénomène appelé « hallucination », où le modèle génère des informations d'apparence plausible mais fausses^[39].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Avant d'être fourni au modèle, le texte est découpé en tokens. Ceux-ci sont convertis en vecteurs qui en encodent le sens ainsi que la position dans le texte. À l'intérieur de ces modèles se trouve une alternance de réseaux de neurones et de couches d'attention. Les couches d'attention combinent les concepts entre eux, permettant de tenir compte du contexte et de saisir des relations complexes^[40].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Ces modèles sont souvent intégrés dans des agents conversationnels, aussi appelés chatbots, où le texte généré est formaté pour répondre à l'utilisateur. Par exemple, l'agent conversationnel ChatGPT exploite les modèles GPT-3.5 et GPT-4^[41]. En 2023 apparaissent des modèles grand public pouvant traiter simultanément différents types de données comme le texte, le son, les images et les vidéos, tel Google Gemini^[42].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Recherche et optimisation

Certains problèmes nécessitent de chercher intelligemment parmi de nombreuses solutions possibles.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Recherche locale

La recherche locale, ou recherche par optimisation, repose sur l'optimisation mathématique pour trouver une solution numérique à un problème, en améliorant progressivement la solution choisie^[43].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En particulier, en apprentissage automatique, la descente de gradient permet de trouver une solution localement optimale, étant donné une fonction de coût à minimiser en faisant varier les paramètres du modèle. Elle consiste, à chaque étape, à modifier les paramètres à optimiser dans la direction qui permet de réduire le mieux la fonction de coût. La solution obtenue est localement optimale, mais il se peut qu'il y ait globalement de meilleures solutions, qui auraient pu être obtenues avec différentes valeurs initiales de paramètres^[43]. Les modèles d'IA modernes peuvent avoir des milliards de paramètres à optimiser, et utilisent souvent des variantes plus complexes et efficaces de la descente de gradient^[38].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les algorithmes évolutionnistes, inspirés de la théorie de l'évolution, utilisent une forme de recherche par optimisation. À chaque étape, des opérations telles que la « mutation » ou le « croisement » sont effectuées de manière aléatoire pour obtenir différentes variantes, et les variantes les mieux adaptées sont sélectionnées pour l'étape suivante^[43].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Recherche dans l'espace des états

La recherche dans l'espace des états vise à trouver un état accomplissant l'objectif à travers un arbre des états possibles^[44]. Par exemple, la recherche antagoniste est utilisée pour des programmes jouant à des jeux tels que les échecs ou le go. Elle consiste à parcourir l'arbre des coups possibles par le joueur et son adversaire, à la recherche d'un coup gagnant^[45]. La simple recherche exhaustive est rarement suffisante en pratique vu le nombre d'états possibles. Des heuristiques sont utilisées pour prioriser les chemins les plus prometteurs^[46].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Intelligence artificielle quantique

L'IA quantique est un domaine de recherche interdisciplinaire qui vise à exploiter les propriétés uniques de la physique quantique (dont la superposition quantique et l'intrication quantique) pour résoudre des problèmes complexes inaccessibles aux IA classiques, au moyen d'ordinateurs quantiques exécutant de nouveaux types d'algorithmes. Certains experts estiment que l'informatique quantique pourrait à long terme améliorer les performances des systèmes d'apprentissage automatique^[47].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Comportements prédéfinis (imitation d'intelligence)

Pour les intelligences artificielles servant principalement à donner une impression d'intelligence dans un cadre contrôlé, notamment pour les personnages non-joueurs des jeux vidéo, il est courant que l'apprentissage automatique ne soit pas utilisé. Un ensemble de fonctions et comportements plus précis et moins flexibles sont alors implémentés.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Il s'agit souvent de listes de textes ou paroles prédéfinis, aux déclenchements parfois conditionnels, par exemple un choix de mouvements suivant une série de règles et des déplacements de recherche de chemin.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Logique

La logique formelle est utilisée pour le raisonnement et la représentation des connaissances. Elle se décline en deux principales formes, la logique propositionnelle et la logique prédicative. La logique propositionnelle opère sur des affirmations qui sont vraies ou fausses, et utilise la logique connective avec des opérateurs tels que « et », « ou », « non » et « implique ». La logique prédicative étend la logique propositionnelle et peut aussi opérer sur des objets, prédicats ou relations. Elle peut utiliser des quantificateurs comme dans « Chaque X est un Y » ou « Certains X sont des Y »^[48].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'inférence logique (ou déduction) est le processus qui consiste à fournir — à l'aide d'un moteur d'inférence — une nouvelle affirmation (la conclusion) à partir d'autres affirmations connues comme étant vraies (les prémisses). Une règle d'inférence décrit les étapes valides d'une preuve ; la plus générale est la règle de résolution. L'inférence peut être réduite à la recherche d'un chemin amenant des prémisses aux conclusions, où chaque étape est une application d'une règle d'inférence^[48]. Mais à part pour de courtes preuves dans des domaines restreints, la recherche exhaustive prend beaucoup de temps.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La logique floue assigne des valeurs de vérité entre 0 et 1, permettant de gérer des affirmations vagues, comme « il fait chaud »^[49]. La logique non monotone permet d'annuler certaines conclusions^[48]. Diverses autres formes de logique sont développées pour décrire de nombreux domaines complexes.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Méthodes probabilistes et gestion de l'incertitude

De nombreux problèmes en IA (raisonnement, planification, apprentissage, perception, robotique, etc.) nécessitent de pouvoir opérer à partir d'informations incomplètes ou incertaines^[50].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Certaines techniques reposent sur l'inférence bayésienne, qui fournit une formule pour mettre à jour des probabilités subjectives étant données de nouvelles informations. C'est notamment le cas des réseaux bayésiens. L'inférence bayésienne nécessite souvent d'être approximée pour pouvoir être calculée^[51].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les méthodes de Monte-Carlo sont un ensemble de techniques pour résoudre des problèmes complexes en effectuant aléatoirement de nombreuses simulations afin d'approximer la solution^[52].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les réseaux de neurones peuvent aussi être optimisés pour fournir des estimations probabilistes^[53].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Des outils mathématiques précis ont été développés pour analyser comment des agents intelligents peuvent faire des choix et des plans en utilisant la théorie de la décision, la maximisation de l'espérance et la théorie de la valeur de l'information. Ces techniques comprennent des modèles tels que les processus de décision markoviens, la théorie des jeux et les mécanismes d'incitation^[51].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Classifieurs et méthodes statistiques

De nombreux modèles d'IA ont pour but d'assigner une catégorie (classification), une valeur (régression) ou une action à des données fournies. Les méthodes de classification comprennent arbres de décision, k plus proches voisins, machine à vecteurs de support ou classification bayésienne naïve^[54],[51]. Les réseaux de neurones peuvent également faire de la classification^[55].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Histoire

Articles détaillés : Histoire de l'intelligence artificielle et Chronologie de l'intelligence artificielle.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Comme précurseur à l'intelligence artificielle, divers automates ont été créés au cours de l'histoire, dont le canard de Vaucanson ou les automates d'Al-Jazari. Certains automates remontent à l'Antiquité et étaient utilisés pour des cérémonies religieuses^[56]. Des mythes et rumeurs rapportent également la création d'êtres intelligents, par exemple les golems^[57].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Des philosophes et mathématiciens comme Raymond Lulle, Leibniz ou George Boole ont cherché à formaliser le raisonnement et la génération d'idées^[58].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Au XX^e siècle, Alan Turing a notamment inventé un modèle de calcul par la suite appelé machine de Turing, exploré la notion de calculabilité et d'intelligence des machines, et proposé le « jeu de l'imitation » (test de Turing) pour évaluer l'intelligence de futures machines^[58]. Le terme « intelligence artificielle » a été mis en avant par John McCarthy lors de la conférence de Dartmouth en 1956, où l'intelligence artificielle a été établie en tant que discipline à part entière^[9],[59]. Dans les années qui ont suivi, des chercheurs ont proposé diverses preuves de concept, dans des situations spécifiques, de ce que les machines peuvent faire en théorie. Par exemple, le programme ELIZA pouvait se faire passer pour un psychothérapeute, et le Logic Theorist pouvait démontrer des théorèmes^[60].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La fin du siècle a été marquée par des périodes d'enthousiasme, et deux périodes de désillusion et de gel des financements appelées « hivers de l'IA »^[10], la première de 1974 à 1980 et la seconde de 1987 à 1993. Les systèmes experts ont été particulièrement populaires dans les années 1980, malgré leur fragilité et la difficulté à implémenter manuellement les bonnes règles d'inférences^[60]. Des techniques d'apprentissage automatique se sont développées (réseaux de neurones, rétropropagation du gradient, algorithmes génétiques) ainsi que l'approche connexionniste^[60]. Mais les faibles puissances de calcul et le manque de données d'entraînement limitaient leur efficacité. Certains domaines n'ont progressivement plus été considérés comme faisant partie de l'intelligence artificielle, à mesure qu'une solution efficace était trouvée^[61] ; un phénomène parfois appelé « effet IA ». En 1997, pour la première fois, un supercalculateur a gagné plusieurs parties au jeu d'échec contre le champion du monde.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Dans les années 2000, le Web 2.0, le big data et de nouvelles infrastructures et capacités de calcul ont permis l'exploration de masses de données sans précédent. En 2005, le projet Blue Brain a débuté, ayant pour objectif de simuler le cerveau de mammifères^[62]. En 2012, le réseau neuronal convolutif AlexNet a lancé l'utilisation de processeurs graphiques pour entraîner des réseaux de neurones, décuplant ainsi les capacités de calcul dédiées à l'apprentissage^[11]. En 2016, un programme a gagné quatre des cinq parties de go jouées contre Lee Sedol, l'un des meilleurs joueurs au monde. Des organisations visant à créer une intelligence artificielle générale ont vu le jour, comme DeepMind en 2010^[63] et OpenAI en 2015^[64]. Dès les années 2010, des outils d'intelligence artificielle (spécialisée ou générative) ont accompli des progrès spectaculaires, mais restent loin des performances du vivant dans beaucoup de ses aptitudes naturelles, en particulier sur son aptitude à apprendre rapidement à partir d'un faible volume d'information (par induction), selon le magazine Slate en 2019^[65].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2017, des chercheurs de Google ont proposé l'architecture transformeur, qui a servi de base aux grands modèles de langage. En 2018, Yann Le Cun, Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton ont remporté le prix Turing pour leurs travaux sur l'apprentissage profond^[66],[67].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2022, des programmes générant des images à partir de descriptions textuelles, comme Midjourney ou DALL-E 2, se sont popularisés^[68]. La même année, l'agent conversationnel ChatGPT a connu une croissance inédite, gagnant un million d'utilisateurs en seulement cinq jours^[69] et cent millions d'utilisateurs en deux mois^[70], ce qui a accentué un phénomène de « course » à l'IA^[71]. En 2023, les progrès rapides de l'IA ont suscité des inquiétudes quant à un potentiel risque d'extinction de l'humanité^[72]. Des modèles de fondation « multimodaux », c'est-à-dire capables de traiter simultanément plusieurs modalités (texte, images, son) ont émergé, tels que Google Gemini^[73] et GPT-4o^[74].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

De nouvelles infrastructures matérielles se sont développées, exploitant notamment les processeurs graphiques Blackwell et les TPU. Des recherches explorent également les potentielles applications de l'ordinateur quantique en AI. Le concept d'« usine d'IA » s'est également concrétisé, qui comprend des infrastructures intégrées combinant production et entraînement de modèles à grande échelle avec des supercalculateurs et des centres de données dédiés. En 2025, plusieurs projets de ce type étaient annoncés, notamment aux États-Unis et en Europe, comme le partenariat entre l'Allemagne et Nvidia^[75].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Intelligence artificielle générale

Article détaillé : intelligence artificielle générale.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'intelligence artificielle générale (IAG) comprend tout système informatique capable d'effectuer ou d'apprendre pratiquement n'importe quelle tâche cognitive propre aux humains ou autres animaux^[76]. Elle peut alternativement être définie comme un système informatique surpassant les humains dans la plupart des tâches ayant un intérêt économique^[77].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'intelligence artificielle générale a longtemps été considérée comme un sujet purement spéculatif^[78]. Certains travaux de recherche ont déjà décrit GPT-4 comme ayant des « étincelles » d'intelligence artificielle générale^[79],[80]. Les experts en intelligence artificielle affichent de larges désaccords et incertitudes quant à la date potentielle de conception des premières intelligences artificielles générales (parfois appelées « intelligences artificielles de niveau humain »), leur impact sur la société, et leur potentiel à déclencher une « explosion d'intelligence »^[81].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Un sondage de 2022 suggère que 90 % des experts en IA pensent que l'IAG a plus d'une chance sur deux d'être réalisée dans les 100 ans, autour d'une date médiane de 2061^[82].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Une superintelligence artificielle est un type hypothétique d'intelligence artificielle générale dont les capacités intellectuelles dépasseraient de loin celles des humains les plus brillants^[83]. Le philosophe Nick Bostrom note que les machines disposent de certains avantages par rapport aux cerveaux humains, notamment en ce qui concerne la mémoire, la vitesse (la fréquence des processeurs étant de l'ordre de dix millions de fois plus élevée que celle des neurones biologiques) et la capacité à partager des connaissances^[84].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Tests

Dans ce contexte, un test est un moyen d'évaluer les capacités d'une intelligence artificielle à imiter certains comportements et raisonnements humains.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Test de Turing

Dans le test de Turing, une machine et un humain répondent textuellement aux questions d'un interrogateur humain. L'interrogateur ne les voit pas mais doit déterminer à partir des réponses textuelles lequel des deux est la machine. Pour passer le test, la machine doit parvenir une bonne partie du temps à tromper l'interrogateur. Ce test a été conçu par Alan Turing en 1950 dans l'article « Computing Machinery and Intelligence ». Initialement appelé le « jeu de l'imitation », son but était de fournir une expérience concrète pour déterminer si les machines peuvent penser^[85].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Test du café

Imaginé par Steve Wozniak, le test du café consiste à placer un système intelligent dans un habitat américain moyen et à lui demander de faire un café^[86]. La réussite du test implique donc plusieurs tâches comme l'orientation dans un environnement inconnu, déduire le fonctionnement d'une machine, trouver les ustensiles nécessaires…! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Test de l'étudiant

Proposé par Ben Goertzel, le test de l'étudiant évalue la capacité d'un robot à s'inscrire dans un établissement d'enseignement supérieur, suivre les cours, passer les examens et obtenir le diplôme final^[87].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Test de l'embauche

Proposé par le chercheur Nils John Nilsson, le test de l'embauche consiste à faire postuler un système intelligent à un travail important pour l'économie, où il doit travailler au moins aussi bien qu'un humain^[88].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Test HLE

HLE (Humanity's Last Exam, Dernier Examen de l'Humanité) est un test de performance particulièrement difficile créé en 2025 par le Center for AI Safety et Scale AI pour évaluer des grands modèles de langage. Il comprend 2 500 questions dans sept disciplines principales (mathématiques, physique, biologie/médecine, sciences humaines et sociales, informatique et IA, ingénierie, chimie), créées par des experts de leur domaine. Il est publié dans la revue Nature, le 28 janvier 2026^[89].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Personnalités

Prix Turing

Article détaillé : Prix Turing.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Plusieurs prix Turing (ACM Turing Award) ont été attribués à des pionniers de l'intelligence artificielle, notamment :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• Marvin Minsky (1969) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• John McCarthy (1971) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Allen Newell et Herbert Simon (1975) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Edward Feigenbaum et Raj Reddy (1994) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Judea Pearl (2011) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Yann Le Cun, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio (2019)^[90].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Autres personnalités

• Claude Shannon, fondateur de la théorie de l'information, inventeur de la porte logique, concepteur de programmes d'échecs^[91].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Rodney Brooks, un roboticien australien.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Demis Hassabis, cofondateur et PDG de DeepMind.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Ian Goodfellow, inventeur des réseaux antagonistes génératifs.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Andrew Ng, connu comme directeur scientifique de Baidu et comme créateur de Coursera.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Terry Winograd, pionnier en traitement automatique des langues.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Vladimir Vapnik, co-inventeur des machines à vecteurs de support.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Seymour Papert, ancien directeur du Laboratoire d'intelligence artificielle du MIT.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jacques Pitrat, pionnier français en intelligence artificielle symbolique.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2023, le magazine Time publie une liste de 100 personnalités influentes du domaine de l'IA et leurs biographies^[92].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Domaines d'application

Article détaillé : Applications de l'intelligence artificielle.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'IA permet d'effectuer différents types de tâches, dont :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• la génération de texte, d'images, de vidéos ou de musiques avec l'IA générative^[93], à partir d'un prompt décrivant le résultat attendu ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la résolution d’exercices mathématiques par des applications éducatives comme Photomath ou AskMathAI ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• l'analyse statistique et l'interprétation de grandes masses de données (big data) issues d'Internet ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la personnalisation de contenus, par exemple par les systèmes de recommandation des réseaux sociaux ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• le partitionnement et la classification automatiques ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la reconnaissance de formes, des visages et la vision en général, etc. ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• l'intégration automatique d'informations provenant de sources hétérogènes (fusion de données) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• l'aide aux diagnostics et à la décision ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• l'assistance par des machines dans les tâches dangereuses ou demandant une grande précision ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• l'automatisation de tâches ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• le traitement automatique des langues, notamment la traduction automatique ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la reconnaissance automatique de la parole (conversion de parole en texte) et le dialogue automatique : se faire comprendre en lui parlant ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• le raisonnement automatique ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la composition musicale automatique (voir les travaux de René-Louis Baron et de l'Ircam ; vers 2016, les recherches de François Pachet portent le développement de flow machines telles que Deepbach^[94],[95]) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• l'émotion artificielle (voir les travaux de Rosalind Picard sur l'émotion) et l'éventualité d'une subjectivité artificielle ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la résolution de problèmes complexes, tels que les problèmes d'allocation de ressources.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En combinant différents algorithmes, on est passé en quelques années de la reconnaissance de l'écriture manuscrite sur des formulaires de chèques bancaires (années 1990) à l'optimisation d'itinéraires entre deux ou plusieurs points, tenant compte des voies disponibles, de la longueur et de la vitesse probable sur chacun des segments, du moyen de locomotion et de souhaits particuliers (éviter les péages, points de passage obligés, caractéristiques touristiques, etc.), puis à la reconnaissance automatisée de documents dactylographiés ou manuscrits, permettant ensuite de les classer selon leur nature avant de les transmettre à des agents spécialisés, humains ou automates, capables d'y apporter la suite appropriée (réponses prédéfinies ou déclenchement d'une chaine de traitements). Lorsque les algorithmes ne parviennent pas à interpréter les données avec un degré suffisant de certitude, ils sont généralement soumis à des humains. Entre alors en jeu l'apprentissage : en corrélant les caractéristiques des données accumulées et des interprétations apportées ou corrigées par les agents humains, l'IA améliore progressivement ses facultés d'analyse jusqu'à ce que ses prédictions soient suffisamment fiables pour qu'il ne soit plus nécessaire de les faire vérifier par un humain. Il en va de même pour la plupart des situations où l'IA, par ses performances et son coût, surpasse l'humain dans l'analyse de textes, d'images fixes ou animées, d'enregistrements sonores et de données scientifiques, commerciales ou industrielles. L'accroissement des performances conjuguées du matériel et des algorithmes permet en outre de traiter en temps réels les flux de données comme la voix humaine et les images de caméras, ouvrant ainsi la voie à la traduction simultanée, la transcription textuelle, l'identification des individus, la détection de comportements anormaux ou illégaux, voire le dialogue avec des humains.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.En combinant différents algorithmes, on est passé en quelques années de la reconnaissance de l'écriture manuscrite sur des formulaires de chèques bancaires (années 1990) à l'optimisation d'itinéraires entre deux ou plusieurs points, tenant compte des voies disponibles, de la longueur et de la vitesse probable sur chacun des segments, du moyen de locomotion et de souhaits particuliers (éviter les péages, points de passage obligés, caractéristiques touristiques, etc.), puis à la reconnaissance automatisée de documents dactylographiés ou manuscrits, permettant ensuite de les classer selon leur nature avant de les transmettre à des agents spécialisés, humains ou automates, capables d'y apporter la suite appropriée (réponses prédéfinies ou déclenchement d'une chaine de traitements). Lorsque les algorithmes ne parviennent pas à interpréter les données avec un degré suffisant de certitude, ils sont généralement soumis à des humains. Entre alors en jeu l'apprentissage : en corrélant les caractéristiques des données accumulées et des interprétations apportées ou corrigées par les agents humains, l'IA améliore progressivement ses facultés d'analyse jusqu'à ce que ses prédictions soient suffisamment fiables pour qu'il ne soit plus nécessaire de les faire vérifier par un humain. Il en va de même pour la plupart des situations où l'IA, par ses performances et son coût, surpasse l'humain dans l'analyse de textes, d'images fixes ou animées, d'enregistrements sonores et de données scientifiques, commerciales ou industrielles.Non vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.L'accroissement des performances conjuguées du matériel et des algorithmes permet en outre de traiter en temps réels les flux de données comme la voix humaine et les images de caméras, ouvrant ainsi la voie à la traduction simultanée, la transcription textuelle, l'identification des individus, la détection de comportements anormaux ou illégaux, voire le dialogue avec des humains.×

L'intelligence artificielle est désormais utilisée dans de nombreux domaines. Ses capacités permettent notamment d'automatiser et d'optimiser des tâches complexes, de traiter et d'analyser de vastes quantités de données, et d'améliorer la prise de décision^[96]. L'adoption de l'intelligence artificielle est en forte expansion dans les années 2020, stimulée par les avancées en intelligence artificielle générative, en particulier dans les grands modèles de langage, dont la polyvalence ouvre la voie à de nouveaux cas d'usage^[97], ainsi que dans les domaines de la programmation informatique (génération de code), de l'image et du son (photos et vidéos de synthèse, animation du visage en association avec la synthèse vocale) et dans la prévention et l'atténuation des risques (diagnostic médical, situations de crise, accidents industriels, catastrophes naturelles, etc.).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Finance et banques

Plusieurs grands noms de la finance se sont montrées intéressées par de telles technologies, avec des projets comme ceux de Bridgewater Associates où une intelligence artificielle va gérer entièrement un fonds^[98] ou encore la plateforme d'analyse prédictive Sidetrade.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Sont également développés des systèmes de trading algorithmique, dont les gains de vitesses permis par l'automatisation peuvent leur donner un avantage par rapport à des traders humains, en particulier grâce au trading à haute fréquence^[99].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Militaire

Le domaine militaire utilise de plus en plus l'intelligence artificielle, notamment pour le pilotage automatique, le guidage de missiles, l'identification, le commandement, l'aide à la décision^[100], la cyberguerre et la cyberdéfense^[101], ou pour la documentation et les processus administratifs^[102].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Cette course aux armements est notamment illustrée par le projet Maven aux États-Unis^[103]. Dès 2015, une IA nommée ALPHA a « systématiquement triomphé d'un pilote de chasse chevronné »^[104]. En 2018, l'ONU a tenté d'adopter une résolution de son Assemblée générale prônant l'interdiction des systèmes d'armes létales autonomes « avant qu'il ne soit trop tard », mais peine encore en janvier 2024 à établir un cadre juridique international face aux réticences, notamment d'Israël, et de la Russie et des États-Unis qui disposent tous deux d'un droit de veto pouvant bloquer toute résolution contraignante^[105]. Des drones tueurs pilotés par intelligence artificielle ont été utilisés lors du conflit russo-ukrainien^[106]. Le 10 janvier 2024, OpenAI a modifié ses conditions d'utilisation : la société continue d'interdire l'usage de ses services tels que ChatGPT à des fins illégales ou de destruction des biens, mais n'interdit plus explicitement les usages militaires^[107]. L'intelligence artificielle générative est parfois utilisée par les institutions militaires pour rédiger plus vite la documentation, mais son adoption est limitée par la confidentialité des données, les réglementations, ou le risque d'erreur et le besoin de vérification^[102].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En France, la force opérationnelle IA du ministère des Armées rend en septembre 2019 un rapport détaillant sa stratégie, qui inclut la création d'une Cellule de coordination de l'intelligence artificielle de défense (CCIAD) rattachée à l'Agence de l'innovation de défense^[108]. La loi de programmation militaire prévoit un budget de 700 millions d'euros pour les missions en faveur de l'IA, soit une moyenne de 100 millions par an^[109]. En 2021, la France est opposée aux armes totalement autonome, estimant qu'il est au moins nécessaire de conserver une supervision humaine^[110],[111]. En février 2025, le ministère des Armées lance sa plateforme GenIAl.intradef (codéveloppée depuis 2022 par plusieurs entités), destinée à améliorer le travail quotidien des militaires et agents civils associés à l'armée. Cette IA alimente un agent conversationnel et un convertisseur audio-texte ; elle peut lire et analyser des documents et des images et traduire des messages^[112].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Dans le cadre de la guerre à Gaza depuis 2023, Israël a utilisé deux systèmes d'IA pour générer des cibles à frapper : Habsora (soit « Évangile ») a été utilisé pour dresser une liste de bâtiments à cibler, tandis que Lavander a produit une liste de 37 000 personnes à cibler^[113],[114]. La liste des bâtiments comprenait les maisons privées à Gaza de personnes soupçonnées d'être affiliées à des membres du Hamas. Les responsables de Tsahal affirment que le programme répond au problème antérieur du manque de cibles de l’armée de l’air. Auparavant, Tsahal était en mesure d'identifier 50 cibles par an, tandis que le programme en produit 100 par jour^[114]. La combinaison de la technologie de ciblage de l’IA et du changement de politique consistant à éviter les cibles civiles a entraîné un nombre sans précédent de morts civils palestiniens^[115],[116].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Alors que l'intelligence artificielle est vue comme une étape vers les « guerres sans mort », la philosophe Marie-des-Neiges Ruffo de Calabre tempère en expliquant que les guerres prolongées useront de moyens rustiques après l'épuisement des moyens ultratechnologiques. Au contraire, l'intelligence artificielle pourrait même désensibiliser à la violence en creusant les distances entre le militaire et sa cible, éventuellement civile^[117].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Médecine

Articles détaillés : Intelligence artificielle dans la santé et Intelligence artificielle dans la santé mentale.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La médecine a aussi vu de grands progrès grâce à l'utilisation de systèmes d'aide au diagnostic ou de diagnostic automatisé^[118].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2018, Google DeepMind, filiale de Google spécialisée dans la recherche avancée en intelligence artificielle, a publié les résultats d'une expérimentation d'intelligence artificielle pouvant détecter les maladies oculaires. Les résultats indiquent que l'IA le fait avec une marge d'erreur plus faible que les ophtalmologues^[119].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Google DeepMind a également conçu AlphaFold, un système d'intelligence artificielle utilisant l'apprentissage profond qui permet de prédire la façon dont des protéines se replient. Les protéines sont composées de chaînes d'acides aminés et la façon dont elles se replient détermine leur fonction. Cette nouvelle méthode, introduite en 2018 et améliorée en 2020, est nettement plus rapide que les approches traditionnelles et a été décrite comme une révolution dans le domaine de la recherche en biologie^[120],[121].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La France crée en 2019 le Health Data Hub afin d'encadrer et de faciliter l'utilisation des données de santé dans la recherche^[122].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2023, la version de ChatGPT reposant sur GPT-4 s'est montrée facilement capable d'obtenir le diplôme de médecin aux États-Unis^[123].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée dans le domaine médical, transformant les pratiques cliniques et facilitant le diagnostic, le traitement et la gestion des maladies. Les algorithmes d'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'IA, analysent de grandes quantités de données médicales pour en extraire des modèles et des tendances. Cette capacité d'analyse a permis des avancées significatives dans le diagnostic précoce de maladies comme le cancer et les maladies cardiaques, où les systèmes basés sur l'IA peuvent détecter des anomalies à partir d'images médicales avec une précision parfois supérieure à celle des praticiens humains^[124].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Un des domaines où l'IA s'avère particulièrement efficace est celui de l'imagerie médicale. Des outils comme les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés pour analyser les radiographies, les IRM et autres types d'imageries, permettant de repérer les signes précoces de pathologies complexes. Par exemple, une étude menée par McKinney et al. (2020) a démontré que l'IA pouvait réduire les faux positifs et négatifs dans le dépistage du cancer du sein, améliorant ainsi la précision et la rapidité du diagnostic^[125].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

De plus, l'IA joue un rôle clé dans la médecine personnalisée, où elle aide à adapter les traitements en fonction des caractéristiques génétiques et biologiques des patients. Grâce à l'analyse des données génomiques, les médecins peuvent élaborer des thérapies spécifiques pour des maladies comme le cancer ou les maladies génétiques rares. L'IA facilite également le développement de nouveaux médicaments, en identifiant des molécules potentielles pour le traitement de certaines maladies, un processus qui nécessitait auparavant plusieurs années^[126].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Cependant, malgré ses promesses, l'usage de l'IA en médecine soulève des questions éthiques et de sécurité, notamment en ce qui concerne la protection des données des patients et la transparence des algorithmes^[127]. La Food and Drug Administration (FDA) aux États-Unis et d'autres organismes réglementaires travaillent à définir des cadres pour encadrer l'utilisation sécurisée et éthique de l'IA dans les soins de santé.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Début 2026, OpenAI lance ChatGPT Santé, un service qui centralise et analyse les données médicales provenant de carnets de santé et d'applications comme Santé d'Apple pour aider les utilisateurs à mieux comprendre leur état de santé, sans poser de diagnostic officiel^[128]. Le service, développé avec des médecins, soulève des inquiétudes concernant la confidentialité des données^[129].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Renseignement policier

Un usage de l'IA se développe dans le domaine de la prévention des crimes et délits. La police britannique, par exemple, développe une IA de ce genre, annoncée comme pouvant être opérationnelle dès mars 2019^[130]. Baptisée National Data Analytics Solution (NDAS, pour Solution nationale d'analyse de données), elle repose sur l'IA et des statistiques et vise à estimer le risque qu'une personne commette un crime ou en soit elle-même victime, pour orienter les services sociaux et médicaux qui peuvent la conseiller.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'usage d'outils de prédiction des crimes à partir des données préalablement existantes est toutefois l'objet de controverses, compte tenu des biais sociaux (notamment raciaux) qu'il comporte^[131]. En effet, la logique d'identification de schémas propre à ces technologies joue un rôle de renforcement des préjugés déjà existants.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Cybercrime

L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus exploitée dans le domaine du cybercrime, comme le révèle une étude de la société spécialisée en cybersécurité SlashNext. Cette tendance croissante à l'utilisation de l'IA pour commettre des crimes en ligne montre une sophistication accrue des attaques. L'entreprise SlashNext a notamment identifié l'usage de deux IA malicieuses, FraudGPT et WormGPT, tout en suggérant que ces découvertes ne représentent que la partie visible d'une menace potentiellement colossale. Lors de leurs investigations, les chercheurs ont également mis en lumière l'existence de DarkBart et DarkBert^[3], deux chatbots malveillants en développement, capables d'intégrer la technologie de reconnaissance d'images de Google Google Lens. Ces chatbots pourraient envoyer du texte et des images, et participer à des attaques d'ingénierie sociale avancées. Face à cette menace croissante, les solutions actuelles de lutte contre le cybercrime semblent insuffisantes, estime un rapport d'Immunefi, qui souligne les limites de certaines IA, telles que ChatGPT, dans la détection des exploits^[132].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Droit

Article détaillé : Justice prédictive.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le droit fait déjà appel, expérimentalement ou non, à l'IA, notamment pour prédire les décisions de justice, aider à analyser et trancher certains cas réputés simples^[133]. L'Estonie a ainsi développé une IA pouvant prendre des décisions de justice sur des délits mineurs^[134]. Les États-Unis utilisent par ailleurs, dans certaines juridictions, le système COMPAS (en)(Correctional Offender Management profiling for Alternative Sanctions) d'aide à décision pour les juges^[134]. Plusieurs startups se sont spécialisées dans ce créneau, créant le domaine de la legaltech^[135].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En Europe, dans les années 2010, la Commission européenne pour l'efficacité de la justice (CEPEJ) examine les défis et les opportunités liés à l'utilisation de l'IA (notamment dite « prédictive ») dans les systèmes judiciaires, par exemple pour le règlement en ligne des différends^[136]. La CEPEJ publie en 2018 une Charte éthique sur l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les systèmes judiciaires^[137] devant notamment garantir la conformité avec le droit à un procès équitable et le droit à un recours effectif (articles 6 et 13 de la Convention européenne des droits de l'homme)^[138]. Elle se dote en 2021 d'un Plan d'action de la CEPEJ 2022 – 2025 (« La digitalisation pour une meilleure justice »). En 2023, les ministres de la Justice de l'UE approuvent une stratégie sur la justice en ligne pour la période 2024-2028^[139], un règlement sur la numérisation de la coopération judiciaire et de l'accès à la justice^[140] et une directive européenne sur la numérisation de la coopération judiciaire^[141]. Ces textes établissent un cadre et fournissent des orientations aux États-membres pour leurs initiatives de numérisation du secteur judiciaire, qu'elles soient législatives ou non, ainsi que pour l'utilisation de services numériques dans ce domaine.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2025, six pays participent à un projet JUST fAIr, coordonné par l’École nationale de la magistrature (France) et l’École judiciaire espagnole (es), visant à former les professionnels de la justice à l’IA générative et/ou prédictive, dans le respect des droits fondamentaux, via des séminaires, études de cas et outils pédagogiques, tout en renforçant la confiance du public^[142].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2025, en France, Gérald Darmanin, ministre de la Justice, a commandé un rapport sur L’IA au service de la Justice^[143]. Face aux lenteurs de la justice, à l'engorgement des tribunaux et à la complexité croissante du droit, le ministre souhaitait faire de 2025 l’année d'une mise en œuvre de l’intelligence artificielle par les magistrats et agents de justice du pays, tout en garantissant la sécurité des données, la souveraineté technologique et certains principes éthiques. Le rapport propose dix mesures, dont la création d’un agent intelligent (assistant IA dédié et sécurisé) et des outils pour douze cas d’usage prioritaires ; un Observatoire de l’IA ; un campus du numérique équipé de licences pour la recherche juridique assistée. Le déploiement est prévu en trois phases : premiers outils dès 2025, formation renforcée de 2026 à 2027, puis consolidation des usages à partir de 2027.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Logistique et transport

Le domaine de la logistique a vu certains projets utilisant de l'intelligence artificielle se développer notamment pour la gestion de la chaîne logistique (supply chain) ou des problématiques de livraison telle celle du dernier kilomètre^[144].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'intelligence artificielle est également fortement utilisée dans le domaine des transports en commun, car elle permet de faciliter la régulation et la gestion du trafic au sein de réseaux de plus en plus complexes, comme le système UrbanLoop en cours d'étude dans la ville de Nancy^[145].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Même si les problèmes d'optimisation de temps de trajet ou de transports font partie des plus anciennes applications de solutions à base d'intelligence artificielle (voir le problème du voyageur de commerce ou l'algorithme de Dijkstra), les avancées récentes, notamment en apprentissage profond, ont permis des progrès significatifs en matière de précision. Certains projets comme Google Maps utilisent par exemple des systèmes d'IA en milieu urbain pour compenser la réflexion du signal GPS sur les immeubles avoisinants^[146] ou pour cartographier des zones où peu d'informations sont disponibles^[147],[148].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Plusieurs entreprises ont par ailleurs annoncé avoir développé des programmes de recherche en voiture autonome, notamment Google à travers sa filiale Waymo, l'entreprise française Navya ou encore Tesla.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Industrie

Article détaillé : Industrie 4.0.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les systèmes intelligents deviennent monnaie courante dans de nombreuses industries. Plusieurs tâches peuvent leur être confiées, notamment celles considérées comme trop dangereuses pour un humain^[149]. Certaines applications se concentrent sur les systèmes de maintenance prédictive, permettant des gains de performance grâce à une détection des problèmes de production en amont.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Robotique

La robotique a recours à l'intelligence artificielle à plusieurs égards, notamment pour la perception de l'environnement, des (objets et des visages), l'apprentissage et l'intelligence artificielle développementale^[150],[151].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'interaction homme-robot manque encore souvent de naturel et est un enjeu de la robotique. Il s'agit de permettre aux robots d'évoluer dans le monde dynamique et social des humains et d'échanger avec eux de façon satisfaisante^[150]. L'échange nécessite également, à l'inverse, une évolution du regard que les humains portent sur les robots ; selon Véronique Aubergé, chercheuse à l'Université Grenoble-Alpes « la vraie révolution n'est pas technologique, elle est culturelle ». D'ores et déjà, à travers les robots dotés d'intelligence artificielle, tel Google Home, les utilisateurs combleraient un isolement social^[150].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Jeux vidéo

Article détaillé : Intelligence artificielle dans le jeu vidéo.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'intelligence artificielle est par exemple utilisée pour animer les personnages non-joueurs de jeux vidéo, qui sont conçus pour servir d'opposants, d'aides ou d'accompagnants lorsque des joueurs humains ne sont pas disponibles ou désirés. Différents niveaux de complexité sont développés, d'une simple assistance à un comportement complexe imitant (ou dépassant) les meilleurs joueurs humains.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Art

Dès la fin des années 1980, des artistes s'emparent de l'intelligence artificielle pour donner un comportement autonome à leurs œuvres. Les Français Michel Bret, Edmond Couchot et Marie-Hélène Tramus sont des pionniers, ainsi qu'en témoignent des œuvres comme La Plume et Le Pissenlit (1988)^[152], puis La Funambule (2000), animée par un réseau de neurones. L'Américain Karl Sims, en partenariat avec la société Thinking Machines, crée en 1993 Genetic Images, machines incorporant^{[Comment ?]} des algorithmes génétiques. Le couple franco-autrichien Christa Sommerer et Laurent Mignonneau crée depuis le début des années 1990 de nombreuses œuvres dans le champ de la vie artificielle, parmi lesquelles Interactive plant growing (1992) ou A-Volve (1994)^{[réf. nécessaire]}. Le Français Florent Aziosmanoff propose quant à lui de considérer que l'emploi de l'intelligence artificielle dans l'art conduit à l'émergence d'une nouvelle discipline d'expression, qu'il nomme le Living art^[153].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le 23 octobre 2018, la société de vente aux enchères Christie's met en vente le tableau Portrait d'Edmond de Belamy réalisé par une intelligence artificielle à l'aide de réseaux antagonistes génératifs. La peinture est signée par la formule mathématique à l'origine de sa création (« Min (G) max (D) Ex [log (D(x))] + Ez [log(1-D(G(z)))] »)^[154]. Cette vente soulève de nombreux débats sur son statut de création artistique et sur l'auteur de l'œuvre : il peut être l'intelligence artificielle elle-même ou les trois créateurs qui l'ont programmée^[155].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Des réseaux antagonistes génératifs ont été utilisés pour créer de fausses images réalistes, comme par le générateur de visages StyleGAN introduit en 2018^[156], ou pour écrire Terre Seconde de Grégory Chatonsky, qui imagine en 2019 une version alternative de la planète Terre^[157].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Dès 2022 apparaissent des modèles d'intelligence artificielle qui sont capables de créer des images réalistes à partir de descriptions textuelles, comme Midjourney, Stable Diffussion et DALL-E^[158],[159]. En mars 2023, des fausses photos d'actualité sont ainsi générées et diffusées sur Internet, mettant en scène des personnalités dans des situations extravagantes (le président Macron ramassant des poubelles, Donald Trump arrêté par des policiers^[160], le pape François habillé en doudoune blanche^[161]). Elles deviennent rapidement virales, augmentant les craintes de manipulation de l'opinion^[162]. Cela pose aussi des questions de droits d'auteur^[163].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

De plus en plus de romans ont été coécrits avec une IA générative, tels qu’Internes en 2022^[165] ou 東京都同情塔 (« La Tour de la compassion de Tokyo »), qui a reçu le prix Akutagawa en 2024^[166].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En février 2024, le modèle Sora d’OpenAI s'est montré capable de générer des vidéos relativement réalistes^[167].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Des modèles d'IA capables de générer un morceau de musique à partie d'une description du style souhaité ont également fait leur apparition, comme Suno AI en 2023 et Udio en 2024^[168].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Enseignement et recherche

En 2025, l'intelligence artificielle est employée plus ou moins largement dans l'enseignement dans de nombreux pays (Argentine, Danemark, Arabie saoudite, Émirats arabes unis, Chine, États-Unis, Royaume-Uni, Singapour), allant parfois jusqu'à supprimer le contact avec des enseignants, un emploi sujet à débat^[169].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La rédaction d'articles scientifiques par l'intelligence artificielle est généralement repérée et refusée par les revues à comité de lecture. En 2025, un serveur de preprints accepte officiellement ce type de publications^[170].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2026, une démonstration du dernier théorème de Fermat sous la forme de treize millions de lignes vérifiées par ordinateur est produite par le chatbot Claude. La démonstration formalisée a été réalisée en onze jours, alors qu'on s'accorde à penser que des humains auraient eu besoin d'environ dix ans. Ce résultat suggère que l'IA jouera un rôle de plus en plus important dans la vérification du travail des mathématiciens, ainsi que dans l'élaboration de nouveaux raisonnements mathématiques^[171].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Autres domaines

La domesticité, avec des robots employé de maison^[172] ou pour certaines tâches précises comme en domotique.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En programmation informatique, notamment pour la maintenance prévisionnelle, l'autocomplétion ou l'aide au développement^[173].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En journalisme, des IA (appelées improprement « robots journalistes ») pourraient à terme aider les journalistes en les débarrassant de certaines tâches, notamment la veille, le bâtonnage de dépêches ou la vérification des fake news^[174].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La Corée du Sud propose la toute première animatrice télé virtuelle en novembre 2020 lors d'un JT^[175].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En design, la conception assistée par ordinateur fait depuis longtemps appel à des algorithmes d'optimisation. En 2019, le créateur Philippe Starck lance ainsi une chaise développée en collaboration avec la société Autodesk, la « A.I. chair »^[176].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Grokipedia est une encyclopédie en ligne créée avec le grand modèle de langage Grok, lancée le 27 octobre 2025 et développée par xAI, une société d'intelligence artificielle fondée par Elon Musk. Celui-ci la présente comme une alternative à Wikipédia^[177].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Débats et enjeux

Les succès en IA encouragent les spéculations. Dans les milieux technophiles, on verse en général dans l'enthousiasme, le mouvement transhumaniste en est la meilleure expression. Mais certains s'inquiètent et s'interrogent, parfois alarmistes, y compris dans la sphère de la haute technologie. Ainsi, des figures réputées telles que Bill Gates — ancien PDG de Microsoft et « figure emblématique de la révolution informatique de la fin du XX^e siècle »^[178] — pensent qu'il faut rester très prudent quant aux développements futurs de ces technologies, qui pourraient devenir liberticides ou dangereuses.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le développement de l'intelligence artificielle suscite un grand nombre de questions, notamment en ce qui concerne la possibilité pour les IA ou algorithmes d'accéder un jour à la conscience, d'éprouver des émotions ou de finalement se substituer aux humains. Certaines réactions sont ouvertement optimistes, d'autres sont au contraire pessimistes. En 2016, l'INRIA publie un premier Livre blanc consacré à l'IA^[179].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le philosophe Daniel Andler considère en 2023 que le rêve d'une intelligence artificielle qui rejoindrait celle de l'homme est une chimère, pour des causes conceptuelles et non techniques. L'intelligence humaine va selon lui plus loin que la simple résolution de problèmes : toutes ses autres tâches, reposant sur des affects, de la spontanéité et une forme de contingence, ne seront jamais accessibles à une intelligence non humaine^[180].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Singularité

Articles détaillés : Singularité technologique et Superintelligence artificielle.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Une description d'un possible avenir de l'intelligence artificielle a été faite par le statisticien anglais Irving John Good :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

« Supposons qu'existe une machine surpassant en intelligence tout ce dont est capable un homme, aussi brillant soit-il. La conception de telles machines faisant partie des activités intellectuelles, cette machine pourrait à son tour créer des machines meilleures qu'elle-même ; cela aurait sans nul doute pour effet une réaction en chaîne de développement de l'intelligence, pendant que l'intelligence humaine resterait presque sur place. Il en résulte que la machine ultra intelligente sera la dernière invention que l'homme aura besoin de faire, à condition que ladite machine soit assez docile pour constamment lui obéir. »! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

— Irving John Good^[181]! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Néanmoins, les technologies ne peuvent pas s’améliorer de façon exponentielle indéfiniment et suivent généralement une « courbe en S », leur évolution ralentissant alors lorsqu’elles atteignent les limites physiques de ce que la technologie est capable de faire^[182].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Cette hypothétique courte période de progrès drastique dont il est difficile de prédire les conséquences a été nommée « singularité ». Elle a été étudiée par Vernor Vinge dans les années 1990 et par Ray Kurzweill^[183] dans les années 2000^[184]. Ce concept est central pour de nombreux transhumanistes, qui s'interrogent sur les dangers ou les espoirs d'un tel scénario, certains allant jusqu'à envisager l'émergence d'un « dieu » numérique appelé à prendre le contrôle du destin de l'humanité, ou à fusionner avec elle^[184]. En 2014, Nick Bostrom a popularisé le concept de superintelligence artificielle^[185].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Risques existentiels

Article détaillé : Risque existentiel lié à l'intelligence artificielle générale.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le développement de l'intelligence artificielle génère de l'enthousiasme, mais aussi de vives inquiétudes. Des auteurs de science-fiction, tels Isaac Asimov, William Gibson ou Arthur C. Clarke, sur le modèle du récit de L'Apprenti sorcier, ont imaginé des scénarios de perte de contrôle des humains sur le processus technique. Dans les années 2010 et 2020, différents intellectuels ont également pris position, notamment l'astrophysicien Stephen Hawking, selon qui l'intelligence artificielle risque réellement de surpasser un jour l'intelligence humaine et de finir par dominer l'humanité, voire de s'y substituer^[187],[188]. Il pose en novembre 2017 au salon technologique Web Summit de Lisbonne la question suivante « Serons-nous aidés par l'intelligence artificielle ou mis de côté, ou encore détruits par elle ? »^[189].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Dans le milieu de la haute technologie, certains expriment publiquement de telles craintes. C'est ainsi le cas, en 2015, de Bill Gates, Elon Musk et Bill Joy^[190]. Selon le spécialiste américain de l'informatique Moshe Vardi (2016), l'intelligence artificielle pourrait mettre 50 % de l'humanité au chômage. « Nous approchons d'une époque où les machines pourront surpasser les hommes dans presque toutes les tâches »^[191].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Hilary Mason, directrice de la recherche à Cloudera, a critiqué en 2018 le sensationnalisme entourant l'intelligence artificielle et prône une vision pragmatique et opérationnelle de cette technologie^[192]. L'historien François Jarrige estime que la critique de l'intelligence artificielle trouve son origine dans celle - plus ancienne et plus générale - des techniques et de la technologie, dont Lewis Mumford (aux États-Unis)^[193], Jacques Ellul (en France)^[194] et Günther Anders (en Allemagne)^[195] sont au XX^e siècle les principaux instigateurs, et qui inspire aujourd'hui différents cercles militants (en France, par exemple : Pièces et Main d'Œuvre^[196] et Technologos^[197])^[198]. En France, Luc Julia estime que l'Homme décide de ce que fait l'IA, et qu'il n'y aura pas de superintelligence.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

D'autres estiment qu'un mécanisme d'arrêt pourrait ne pas suffire face à une IA suffisamment avancée. Des IA, lors de tests, se sont déjà montrées en mesure de cacher des intentions dangereuses, de manipuler ses détenteurs, de désactiver le mécanisme d'arrêt ou encore de se dupliquer. Selon Nick Bostrom (2015), la seule solution viable à long terme consiste à trouver comment aligner les intelligences artificielles avec des valeurs humaines et morales^[199] :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

« nous ne devrions pas être confiants dans notre capacité à garder indéfiniment un génie superintelligent enfermé dans une bouteille. Je crois que la réponse ici est de trouver comment créer une IA superintelligente de sorte que si — ou plutôt quand — elle s'échappe, elle reste sans danger, parce qu'elle est fondamentalement de notre côté, elle partage nos valeurs. »! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

— Nick Bostrom! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Roman V. Yampolskiy, professeur de science informatique à l'Université de Louisville, évoque pourquoi et comment une IA obtient un résultat, pour s'assurer qu'il corresponde bien à l'attendu, sans biais : « si nous nous habituons à accepter les réponses de l'IA comme des paroles d'oracles ne nécessitant pas d'explication, alors nous serons incapables de vérifier si ces résultats ne sont pas biaisés ou manipulés »^[200].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En mai 2023, une déclaration du Center for AI Safety (« Centre pour la sûreté de l'IA ») affirme que réduire le risque d'extinction de l'humanité lié à l'IA devrait être une priorité mondiale, au même titre que pour d'autres risques civilisationnels tels les pandémies ou les guerres nucléaires. Elle est signée par des dirigeants de laboratoires d'IA comme OpenAI, Google DeepMind ou Anthropic, ainsi que par des chercheurs en intelligence artificielle^[201],[202].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Usages malveillants

Dans un rapport en date de février 2018 intitulé The Malicious Use of Artificial Intelligence 26 experts spécialistes en intelligence artificielle mettent en garde contre les dangers d'un usage criminel de l'IA : augmentation de la cybercriminalité, conduire à des utilisations de drones à des fins terroristes, manipulation de masse, etc.^[203].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les IA peuvent être détournées par des techniques appelées jailbreaking, des questions posées au passé plutôt qu'au présent ou des demandes présentées sous la forme d'un casse-tête. De nouvelles méthodes apparaissent chaque jour selon la chercheuse Anna Sztyber-Betley de l'école polytechnique de Varsovie. Des virus infestant les IA ont aussi été découverts comme Morris II^[204].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Impact environnemental

Article détaillé : Impacts environnementaux de l'intelligence artificielle.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'intelligence artificielle a des impacts environnementaux variés, du fait de sa consommation d'énergie, d'eau et d'usage des sols pour la construction des centres de données. Le rapport du Shift Project sur l'IA d'octobre 2025 met en évidence l'impact de ses centres de données, dont la consommation électrique mondiale pourrait atteindre 1 500 TWh par an d'ici 2030 (soit une multiplication par 2,8 par rapport à 2023), ainsi que leur utilisation intensive d'eau et de sols^[16]. Des territoires fortement équipés pourraient ne plus être en mesure de satisfaire les besoins essentiels de leur population en cas de tension extrême sur leurs ressources. Anticipant ce risque, certains territoires et États ont adopté des mesures préventives : au Texas, la loi Senate Bill 6 adoptée en juin 2025 autorise ERCOT, le gestionnaire du réseau électrique, à déconnecter les centres de données en cas de crise énergétique^[205],[206].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le rapport qualifie cette trajectoire d'« insoutenable » au regard des objectifs climatiques, les émissions liées pouvant atteindre 920 MtCO₂eq par an en 2030. La filière des centres de données connaîtrait ainsi une augmentation de 9 % de ses émissions annuelles de gaz à effet de serre malgré la décarbonation du mix électrique, alors qu'une réduction de 5 % par an serait nécessaire pour atteindre l'objectif de zéro émission nette^[16],[207]. Un autre problème est l'énorme quantité de ressources rares consommées.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Afin de réduire leur empreinte carbone, certains fournisseurs d'IA (Microsoft, Amazon et Oracle) se tournent vers les marchés volontaires de la compensation carbone et plus largement de solutions de décarbonation, comme celles de capture du CO₂^[208]. Ils s'orientent également vers les centrales nucléaires pour couvrir leur besoin en électricité^[209]. Microsoft a notamment signé en 2024 un contrat avec Constellation Energy pour l'achat de 837 MWe de capacité électrique fournie par la centrale nucléaire de Three Mile Island, pour une durée de vingt ans à partir de 2028^[210]. Google admet en 2024 qu'il lui sera très difficile de tenir ses engagements de neutralité carbone, car depuis 2019 ses émissions de gaz à effet de serre ont augmenté de 48 % du fait du développement de l'IA^[211].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Open source

Divers projets open source d'IA ont été menés par Hugging Face^[208], EleutherAI^[212], Google^[213], ou Meta^[212].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En mars 2023, comme alternative aux géants du Web et du cloud computing, qui ont le plus de pouvoir et d'influence, Mozilla annonce vouloir investir 30 millions de dollars dans un projet baptisé Mozilla.ai, qui est à la fois une startup et une communauté, indépendante des géants de la tech et de la recherche universitaire^[214]. Le projet vise à créer, dans le respect des valeurs de son manifeste (notamment transparence et responsabilité), un système d'IA « open source, digne de confiance et indépendant »^[215].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

De nombreux grands modèles de langage comme Mistral^[216], Llama 3, Vicuna et Falcon^[217] sont rendus open weight, ce qui signifie que l'architecture et les paramètres entraînés du modèle d'IA sont rendus publics (open source impliquerait notamment de partager les données d'entraînement, ce qui souvent n'est pas le cas)^[218]. Ces modèles peuvent être librement ajustés, ce qui permet notamment aux entreprises de les spécialiser pour leurs propres données et pour leur cas d'usage^[219]. Ces modèles d'IA facilitent l'innovation et la recherche, mais peuvent facilement être détournés. Ils peuvent être réentraînés de sorte à rendre inefficaces les mesures de sécurité, telles que le refus de répondre à une requête dangereuse. Certains chercheurs estiment ainsi que si des modèles développent un jour des capacités dangereuses, comme le fait de faciliter drastiquement les cyberattaques ou le bioterrorisme, ils ne devraient pas être rendus open weight, d'autant plus qu'une fois diffusé sur internet, un modèle ne peut en général plus être éradiqué^[220],[218].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

IA et emploi

Historiquement, l'innovation technologique a généralement été accompagnée d'une croissance de la productivité et de la création de nouveaux emplois pour compenser les pertes^[221]. Cependant, de nouvelles inquiétudes ont émergé avec l'essor de l'IA générative, telle que ChatGPT, capable de manipuler du texte, des images ou du code informatique^[222].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Certains économistes sont sceptiques à l'idée d'un chômage de masse, citant des précédents historiques où le marché du travail s'est adapté à des bouleversements technologiques^[223],[224]. D'autres estiment que l'IA générative représente un changement plus profond, qui ne consiste pas seulement à automatiser des tâches répétitives. L'IA peut être appliquée à tous les secteurs, et le nombre de tâches où l'humain reste plus compétent que l'IA est amené à diminuer^[225]! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Une étude de Goldman Sachs a estimé en 2023 que les deux tiers des travailleurs européens sont exposés à divers degrés d'automatisation, et qu'un quart des emplois pourraient être remplacés par l'IA. L'étude prédit notamment que les professions administratives et légales seront particulièrement touchées, là où les métiers manuels en extérieur seront peu affectés^[222].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Une solution envisagée dans le scénario d'un chômage de masse est celle d'une forme de redistribution des richesses avec un revenu universel. Les financements pourraient dans ce cas venir d'une taxe sur les richesses produites par les machines^[226].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Défaut de représentativité

L'IA s'appuie sur l'analyse de données qui peinent souvent à représenter fidèlement la réalité, soit parce ces données ne proviennent que de sources numériques existantes (le plus souvent sur Internet) alors que quantités d'informations pertinentes pour le domaine considéré n'y figurent pas, soit parce que certaines catégories de données pourtant pertinentes n'ont pas été prises en compte, ou que des données non pertinentes l'ont été. Il en résulte alors une inadéquation entre les données utilisées pour l’entraînement des algorithmes et les données cibles sur lesquelles l’algorithme devra opérer, et par conséquent des erreurs de diagnostic qui peuvent, dans certains cas, induire des décisions inappropriées ou injustes^{[227],[228],[229]}.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Risques politiques et sociaux

Les réseaux sociaux et les bots ont favorisé la propagation de nombreuses fausses croyances et des dérives dans les débats démocratiques, lesquelles ont entrainé une certaine défiance vis-à-vis de la science, des élites intellectuelles et des médias d'information traditionnels^{[230][réf. incomplète]}. En conséquence, la progression et l'adoption rapides des techniques sous-jacentes de l'IA inspirent de multiples craintes quant aux impacts que celle-ci pourrait avoir sur les comportements individuels et collectifs. Ces conditions ouvrent la possibilité pour des opérateurs majeurs de la société de fausser le réel pour influencer ou manipuler les citoyens. Les acteurs économiques emploient l'IA pour influencer les consommateurs et pour optimiser le travail de leurs employés au point de les transformer en robots^{[231][source secondaire souhaitée]}. L'éventualité que l'IA intervienne dans les débats d'idées ou dans la conduite des affaires individuelles ou collectives mène à redouter qu'elle n'altère ou n'affaiblisse les institutions politiques^{[230][réf. incomplète]} et les pouvoirs, voire les capacités des humains^{[232][source secondaire souhaitée]}.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Dès 2010, Nicholas Carr alertait sur l'usage intensif des outils numériques, qui modifie notre manière de penser et de traiter l'information, ce qui peut avoir des conséquences à long terme sur notre cognition, notamment affaiblir notre mémoire et notre capacité à comprendre les informations de manière approfondie et affecter la créativité, l'empathie et le débat intellectuel^[233].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les principales menaces couramment envisagées, consécutives à des biais ou au détournement des algorithmes d'IA sont^[234],[235] :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• la désinformation et la manipulation du public pour des raisons crapuleuses, religieuses ou idéologiques ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• les fausses vidéos et hypertrucages représentant des personnalités faisant ou disant des choses qu'ils n'ont pas faites ou dites ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la corruption de données par vandalisme ou pour déstabiliser ou soutirer de fortes sommes d'argent (par rançongiciel) en empêchant l'accès à des données ou des services ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• l'escroquerie par usurpation d'identité ou pour soutirer de l'argent contre des biens ou des services fictifs ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• le chantage à grande échelle, par des menaces d'agression ou de révélations sur la vie privée ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la perte de contrôle ou le piratage d'infrastructures publiques (eau, énergie, signalisation routière, Internet, services en ligne…) à des fins de déstabilisation ou de chantage ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la perte de contrôle de robots, de véhicules autonomes ou de drones militaires, ou leur vol ou leur détournement à des fins agressives ou de chantage ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la manipulation de marchés financiers ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la surveillance de masse.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

De plus, l'IA produit parfois des résultats contre-intuitifs, bien que fiables, ou sert à propager de fausses croyances renforcées par des biais de confirmation, qui contribuent, parmi d'autres facteurs, à éroder la confiance d'une partie de la population dans le discours rationnel, les théories scientifiques, le système médiatique, les institutions et les élites en général, et à la remise en cause de leurs légitimités^[236] et du processus démocratique^{[230][réf. incomplète]}.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Selon Yuval Noah Harari, jusqu'ici, du fait de défauts d'alignement et faute de mécanismes suffisants d'autocorrection, les objectifs qui sont assignés aux algorithmes des réseaux sociaux ont déjà induit ou influencé phénomènes de société indésirables, désinformation, hypertrucages, propos outranciers ou haineux, comme dans le cas du génocide des Rohingya au Myanmar^[237], en outrepassant les règles éthiques qui sont implicites pour des humains. De plus, la capacité de l'IA à fonder ses analyses sur des volumes considérables de données et de très nombreux critères donne l'illusion de son infaillibilité, comparativement aux méthodes d'analyse par des individus ou des organisations humaines, fondés sur des corpus d'information beaucoup plus réduits et un nombre de critères limité dont certains très subjectifs. Certains algorithmes d'IA ont même la faculté d'inspirer confiance aux humains en misant sur leur subjectivité ou leur émotivité, voire de les tromper « délibérément » pour parvenir à leurs fins^[238],[239]. L'exploitation de telles possibilités pourrait permettre de constituer un ou plusieurs nouveaux systèmes de croyances et de règles morales, politiques et sociales, à l'instar des religions ou des régimes politiques, instituant comme vérité une certaine interprétation du réel et établissant une nouvelle forme d'ordre social. L'IA pourrait ainsi conduire à une certaine anarchie ou permettre l'instauration de régimes totalitaires dans les pays démocratiques (a contrario, des IA pourraient amplifier ou faire naître des idées subversives au sein des régimes autoritaires). Pour préserver les démocraties, il conviendrait donc que soient établies des régulations faisant intervenir des humains pour contenir les possibles dérives de l'IA^{[230][réf. incomplète]}.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.Selon Yuval Noah Harari, jusqu'ici, du fait de défauts d'alignement et faute de mécanismes suffisants d'autocorrection, les objectifs qui sont assignés aux algorithmes des réseaux sociaux ont déjà induit ou influencé phénomènes de société indésirables, désinformation, hypertrucages, propos outranciers ou haineux, comme dans le cas du génocide des Rohingya au Myanmar, en outrepassant les règles éthiques qui sont implicites pour des humains. De plus, la capacité de l'IA à fonder ses analyses sur des volumes considérables de données et de très nombreux critères donne l'illusion de son infaillibilité, comparativement aux méthodes d'analyse par des individus ou des organisations humaines, fondés sur des corpus d'information beaucoup plus réduits et un nombre de critères limité dont certains très subjectifs. Certains algorithmes d'IA ont même la faculté d'inspirer confiance aux humains en misant sur leur subjectivité ou leur émotivité, voire de les tromper « délibérément » pour parvenir à leurs fins,. L'exploitation de telles possibilités pourrait permettre de constituer un ou plusieurs nouveaux systèmes de croyances et de règles morales, politiques et sociales, à l'instar des religions ou des régimes politiques, instituant comme vérité une certaine interprétation du réel et établissant une nouvelle forme d'ordre social. L'IA pourrait ainsi conduire à une certaine anarchie ou permettre l'instauration de régimes totalitaires dans les pays démocratiques (a contrario, des IA pourraient amplifier ou faire naître des idées subversives au sein des régimes autoritaires).Non vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.Pour préserver les démocraties, il conviendrait donc que soient établies des régulations faisant intervenir des humains pour contenir les possibles dérives de l'IA[réf. incomplète].×

L'emploi de l'IA pour noter les entreprises et citoyens, sur le modèle du crédit social, est déjà à l'œuvre en Chine. Ce procédé fait craindre une surveillance constante des personnes et des organisations, pouvant entrainer une forme d'asservissement des individus, ou des sanctions et récompenses excessives^{[230][réf. incomplète]}.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Éric Sadin, philosophe, récuse le terme d'« intelligence ». Selon lui, l'IA porte en elle un modèle de société utilitariste et rationaliste inspiré de manière extrêmement lacunaire par le fonctionnement du cerveau humain et visant à uniformiser les comportements en temps réel et à tous moments. Le libéralisme économique, saisissant le profit qu'il peut en tirer, investit massivement dans l'IA afin d'exploiter l'inclination naturelle des humains à la facilité et les capacités extraordinaires de l'IA à expertiser la complexité du réel et à orienter nos décisions. Cela nous conduit insidieusement à nous fier aux réponses formulées par des algorithmes au détriment de critères d'analyse plus multisensoriels et de choix plus subjectifs, donc plus humains. Nous pourrions alors céder progressivement à l'IA notre pouvoir d'analyse, de jugement et de décision et consentir à nous soumettre plus ou moins consciemment à une « intelligence » supérieure, puis finalement renoncer même à penser. Notre addiction aux « assistants personnels » et aux capteurs physiologiques ainsi que leur présence continuelle à nos côtés pourraient les amener progressivement à s'exprimer, décider voire imaginer à notre place et en notre nom, d'abord avec, puis sans notre consentement^[232].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'IA se développe plus vite que les cadres réglementaires et assurantiels. Dans ce contexte, les assureurs refusent de couvrir tous les risques émergents qui lui sont liés^[240]. Or, en octobre 2025, OpenAI fait déjà face à des poursuites (notamment pour violation de droits d'auteur et responsabilité civile liée à l'usage de ses IA), dont les pénalités pourraient atteindre plusieurs milliards de dollars, et OpenAI ne dispose que d'une couverture assurantielle de 300 millions de dollars (auprès du courtier Aon) pour les risques émergents liés à ses produits, soit une somme très insuffisante au regard des responsabilités potentielles. Face au refus des assureurs de le couvrir, OpenAI envisage une auto-assurance reposant sur une partie des fonds de ses investisseurs (estimée à 60 milliards de dollars)^[240]. Anthropic autofinance déjà un règlement à l'amiable de 1,5 milliard de dollars dans le cadre d'un recours collectif intenté par des auteurs l'accusant d'avoir utilisé des œuvres piratées pour entraîner ses modèles. En l'absence de couverture complète, les entreprises pourraient être contraintes de dilapider les fonds levés auprès d'investisseurs pour survivre aux contentieux, ce qui pourrait freiner l'innovation et refroidir les futurs financements dans le secteur^[240],[241].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Selon Laurent Alexandre, l'IA contribuera à accroître les inégalités en écartant les individus les « moins aptes » de l'activité économique et sociale, et le revenu universel constituerait à ses yeux un moyen d'asseoir la domination des « élites » sur les populations défavorisées^[242].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Transhumanisme

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Le concepteur de robots Hans Moravec, le cybernéticien Kevin Warwick et l'inventeur Ray Kurzweil ont prédit que les humains et les machines pourraient à l’avenir fusionner afin de former des cyborgs. Cette idée, issue du transhumanisme, trouve ses racines dans les écrits d'Aldous Huxley et de Robert Ettinger.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Travail de collecte et d’annotation des données

Les systèmes d’IA reposent sur un travail humain massif et discret de collecte, de vérification, surtout d'annotation des données^[243]. Une grande partie de ces tâches répétitives est externalisée à Madagascar, où une main-d’œuvre peu coûteuse est disponible, dans des conditions de travail très variables et pour des salaires faibles^[244]. Malgré leur expertise, ces travailleurs restent coincés dans des « trajectoires empêchées » : la valeur créée est surtout captée par des intermédiaires et le pays profite peu de ce secteur en croissance^[245].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Réglementation

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En 2017, les Émirats arabes unis sont le premier pays à se doter d'un ministre de l'intelligence artificielle : Omar Sultan Al Olama^[246].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2019, l'OCDE et le G20 adoptent une série de principes sur l'IA^[247]. Le Partenariat mondial sur l'intelligence artificielle est lancé en juin 2020 pour promouvoir la conformité du développement de l'IA aux droits de l'homme et aux valeurs démocratiques. Il est hébergé par l'OCDE à Montréal et à Paris^[248]. Une plateforme de communication, AI for Good (« l'IA pour le bien »), est créée pour faciliter les échanges et faire avancer les objectifs de développement durable de l'ONU grâce à l'IA^[249].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2023, plus de 1 600 politiques publiques et stratégies sur l'IA sont recensées dans le monde^[250]. Elles viennent en particulier de l'Union européenne, la Chine, les États-Unis et le Royaume-Uni. Après les avancées réglementaires de l'UE et de la Chine, la Maison-Blanche publie en octobre 2023 un décret sur l'IA « sûre, sécurisée et digne de confiance ». En novembre 2023 a lieu un premier sommet en sécurité de l'IA au Royaume-Uni^[250].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En Europe, les services numériques sont réglementés par le RGPD^[251], le règlement sur les services numériques et la législation sur les marchés numériques. Pour l'intelligence artificielle en particulier, la législation sur l'intelligence artificielle (Artificial Intelligence Act, ou AI Act en anglais) définit quatre niveaux de risques pour les applications d'IA et met en avant des exigences de transparence, de protection des données, de sécurité et d'éthique^[252].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2026, dans le cadre du règlement européen sur l'intelligence artificielle, en vigueur depuis août 2024 mais dont l'application sera progressive jusqu'en août 2027, la Commission européenne doit publier des lignes directrices sur l'interprétation de l'article 6, qui porte sur la classification des systèmes d'IA (SIA) à haut risque, leur développement et leur déploiement. L'article 6 définit deux catégories d'IA « à haut risque »^[253] : celles servant de composant de sécurité d'un produit réglementé ou constituant eux-mêmes un tel produit (article 6(1)), et celles présentant des risques notables pour la santé, la sécurité ou les droits fondamentaux (article 6(2)). Une consultation publique, ouverte jusqu'au 18 juillet 2025, vise à recueillir les contributions des développeurs, fournisseurs, utilisateurs (publics et privés), chercheurs, représentants de la société civile et citoyens européens. L'objectif en est de collecter des exemples concrets et de mieux comprendre les besoins opérationnels des acteurs concernés^[254],[255].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Impacts de l’intelligence artificielle sur la santé et la sécurité du travail

L’intégration croissante de l’intelligence artificielle dans les milieux de travail transforme les conditions de travail et la santé et sécurité du travail, en générant à la fois des effets positifs et des risques, notamment psychosociaux, ainsi que des enjeux liés aux données, aux biais et à l’absence de normes^[256].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Appels à des règles éthiques pour l'IA

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Dans la seconde moitié des années 2010, des lanceurs d'alerte et des enquêtes révèlent que l'IA, encore émergente, a déjà été utilisée à des fins malveillantes pour faire basculer des processus électoraux. Le premier cas notable a été la plate-forme RIPON, secrètement créée par le Groupe SCL, à la demande de Steve Bannon et du milliardaire américain Robert Mercer. Cette plateforme, principalement au service de groupes politiques libertariens de droite, a été un outil de désinformation, de production et de diffusion de fake news à grande échelle^[257],[258]. Ripon, impliquée dans le scandale Facebook-Cambridge Analytica/Aggregate IQ, joua un rôle important dans la manipulation d’un grand nombre d'électeurs, notamment pour faire élire Donald Trump lors de l'élection présidentielle américaine de 2016, pour faire advenir le Brexit^[259], ainsi que pour orienter des dizaines d'élections dans le monde.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Face à ces dérives, les géants du secteur de l’IA ont réagi en créant le 28 septembre 2016 un « partenariat pour l'intelligence artificielle au bénéfice des citoyens et de la société »^[260]. L'année suivante, Google DeepMind se dote d'une unité interne pour aborder les questions éthiques^[261] et la conférence d'Asilomar réunit des personnalités influentes du domaine pour élaborer une charte^[262] visant à réglementer les développements de l'IA^[263].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le 18 juillet 2018, 2 400 chercheurs, ingénieurs et personnalités du secteur de l'intelligence artificielle signent une lettre ouverte^[264], s'engageant à « ne jamais participer ou soutenir le développement, la fabrication, le commerce ou l'usage d'armes létales autonomes ». La lettre précise que « La décision de prendre une vie humaine ne devrait jamais être déléguée à une machine ». Parmi les signataires se trouvent Elon Musk, les dirigeants de Google DeepMind Stuart Russell, Yoshua Bengio, et Toby Walsh^[265].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Fin 2020, l'UNESCO rejoint (en tant qu'observateur, comme l'OCDE) le conseil et le comité directeur du Partenariat mondial sur l'intelligence artificielle, avec la possibilité de participer activement aux travaux de ces organismes^[266].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La publication en février 2020 d'un Livre blanc sur l'intelligence artificielle^[267], pose les bases du règlement sur l'intelligence artificielle de 2021 par la Commission européenne, qui vise à encadrer les risques et les problèmes éthiques de ces technologies^[268]. Ce projet classe les risques en quatre catégories, dont la plus grave est qualifiée comme suit :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

« Risque inacceptable : les systèmes d'IA considérés comme une menace évidente pour la sécurité, les moyens de subsistance et les droits des personnes seront interdits. Il s'agit notamment des systèmes ou applications d'IA qui manipulent le comportement humain pour priver les utilisateurs de leur libre arbitre (par exemple, des jouets utilisant une assistance vocale incitant des mineurs à avoir un comportement dangereux) et des systèmes qui permettent la notation sociale par les États^[269]. »! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En décembre 2022, le « premier forum mondial sur l'éthique de l'IA », réunion ministérielle internationale, est réuni à Prague, sous l'égide de l'Unesco^[270].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La même année, l’Unesco, estimant que « l'autorégulation de l'industrie n'est manifestement pas suffisante pour éviter ces préjudices éthiques », a publié un communiqué (adopté le 23 novembre 2021) demandant à tous les États de mettre en œuvre sa recommandation sur l'éthique de l'intelligence artificielle^[271] afin de construire un cadre législatif et éthique pour l'IA.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L’objectif est de n'utiliser l’IA que lorsque les atouts qu'elle peut offrir sont bien identifiés, et qu’on peut éviter, limiter et réparer les risques qui lui sont associés (en particulier lors d'usages non pacifiques, malveillants et/ou aggravant les inégalités et des clivages). Ici, l'ONU, invite à ne pas utiliser l'IA quand elle met en péril la protection des données (tous les individus doivent pouvoir effacer et accéder aux enregistrements de leurs données personnelles, et les organismes de réglementation du monde entier doivent faire respecter ces dispositions). Cette recommandation vient aussi interdire la notation sociale et la surveillance de masse, contraires aux droits de l'homme et aux libertés fondamentales, et rejette l’idée d’accorder une personnalité juridique à l’IA « La Recommandation souligne que, lors de l'élaboration de cadres réglementaires, les États membres doivent tenir compte du fait que la responsabilité et l'obligation de rendre des comptes incombent toujours aux êtres humains en dernier ressort et que les technologies de l'IA ne devraient pas être dotées elles-mêmes d'une personnalité juridique ».! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L’évaluation des IA prend en compte ses impacts éthiques sur les individus, sur la société et sur l'environnement. L’objectif étant à terme de créer une infrastructure juridique et technique ad hoc, ainsi qu’un responsable (indépendant) de l'éthique de l'IA pour surveiller l’utilisation et la création des IA qui devraient « privilégier les méthodes d'IA économes en données, en énergie et en ressources ». D’un point de vue écologique, les gouvernements sont invités, lors du cycle de vie du système d'IA, à analyser son « empreinte carbone, sa consommation d'énergie et l'impact environnemental de l'extraction des matières premières pour soutenir la fabrication des technologies d'IA », tout en cherchant à diminuer l'impact environnemental du numérique en investissant dans les technologies vertes. Ainsi, « si les systèmes d'IA ont un impact négatif disproportionné sur l'environnement, la Recommandation préconise de ne pas les utiliser »^[272].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2023, l’UNESCO réitère son appel à la mise en œuvre rapide de sa Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle, adoptée à l'unanimité par ses 193 États-membres^[272]. « C’est le défi de notre temps », et il est « urgent que tous transposent ce cadre sous la forme de stratégies et de réglementations nationales. Nous devons traduire les engagements en actes » a commenté Audrey Azoulay (directrice générale de l'Unesco)^[273]. L'ONU appelle ainsi les États qui ne l'ont pas déjà fait à rejoindre les plus de 40 pays « de toutes les régions du monde » qui ont commencé à créer de tels garde-fous, pour notamment créer un outil législatif capable d'encadrer et de surveiller les IA, tout en veillant à la protection des données personnelles et sensibles, et en sensibilisant la population mondiale à un usage responsable de l'IA^[273].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2023, lors de la 57^e Journée mondiale de la paix, le pape François exprime ses préoccupations quant aux conséquences potentielles de l'IA sur la paix mondiale et demande à la communauté internationale de définir un traité international contraignant pour réglementer son développement et son utilisation. Il se montre particulièrement préoccupé par « la possibilité de mener des opérations militaires à travers des systèmes de contrôle à distance », citant notamment les systèmes d’armes létales autonomes^[274]. Trois mois avant sa mort, il ratifie, le 14 janvier 2025, Antiqua et nova, une note sur les relations entre l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine. Ce document aborde les questions anthropologiques et éthiques soulevées par l’IA : si elle se réjouit que la technologie permette de libérer les êtres humains d'« innombrables maux », l'Église estime que néanmoins, elle n'est pas systématiquement synonyme de « véritable progrès » et que son développement doit être orienté par une réflexion éthique « vers le service de la personne » pour atteindre « une plus grande justice, une plus grande fraternité et un ordre plus humain des relations sociales » (§ 38)^[275].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Dans un message adressé le 17 juin 2025 aux participants de la 2^e conférence annuelle de Rome sur l'intelligence artificielle, le pape Léon XIV rappelle à son tour que « les bénéfices ou les risques de l’IA doivent être évalués précisément en fonction de ce critère éthique supérieur »^[276]. Il réitère son appel le 7 novembre 2025 aux participants du Builders AI Forum 2025 en les exhortant à orienter l’innovation technologique vers « la dignité de la personne humaine et le bien commun » et à faire de l’IA un instrument « de justice, de solidarité et de véritable respect de la vie »^[277]. À l'occasion de la 60^e journée mondiale des communications sociales, le pape publie le 24 janvier 2026 un manifeste où il plaide pour une « alphabétisation numérique » d’ampleur afin de mettre en oeuvre « une citoyenneté numérique consciente et responsable » de tous, notamment des jeunes qui doivent pourvoir acquérir la capacité de penser de manière critique^[278],[279].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Droits des robots

En 2017, le Parlement européen a demandé à une commission d'étudier la possibilité qu'un robot doté d'une intelligence artificielle puisse être considéré comme une personne juridique^[280],[281]. Advenant un dommage causé à un tiers par une intelligence artificielle, celle-ci pourrait être condamnée à réparer ce dommage. Il serait envisageable de conférer une personnalité électronique à tout robot prenant des décisions autonomes ou interagissant de manière indépendante avec des tiers, au même titre qu'une personne morale et physique.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Gouvernance démocratique

En 2023, Mark Coeckelbergh et Henrik Skaug Saetra, respectivement philosophe renommé de l'éthique des technologies et expert en sciences politiques, se penchent sur la question de l'intelligence artificielle (IA) et son potentiel rôle dans la lutte contre le changement climatique^[282]. Ils plaident pour une intégration des IA dans les politiques démocratiques, soulignant qu’elles peuvent faciliter la délibération et la prise de décisions. Toutefois, ils avertissent également que l'IA pourrait devenir un outil si puissant qu'il pourrait entièrement remplacer le gouvernement, entraînant des problèmes sociaux majeurs.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Pour illustrer leur propos, Coeckelbergh et Saetra présentent deux cas extrêmes : une démocratie sans remplacement des humains (AI-augmented democracy) et une technocratie dirigée par l'IA (AI-driven technocracy)^[282]. Ces deux cas extrêmes sont choisis pour démontrer les implications opposées de l'intégration de l'IA dans la gouvernance.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Dans une démocratie sans remplacement des humains, l’IA est présentée comme un simple outil visant à faciliter la prise de décision. Par exemple, elle peut être utilisée pour la traduction, la vérification des faits, ou la prise de notes. Ici, l'IA soutient le processus démocratique sans en prendre le contrôle.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En revanche, dans une démocratie avec remplacement, l’IA prend toutes les décisions, sans aucune intervention humaine. Cette approche, selon Saetra, pose cinq problèmes majeurs :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• les citoyens ont besoin d'une pleine participation politique pour être satisfaits ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• les citoyens ne considèrent pas comme légitime un gouvernement auquel ils ne participent pas ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• les ordinateurs ne devraient pas prendre de décisions affectant la vie et le bien-être des personnes ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• l'IA n'est pas transparente et ne peut donc pas être entièrement contrôlée par l'homme ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• l'obligation de rendre compte des conséquences des décisions politiques doit être claire, ce qui devient de moins en moins le cas lorsque l'IA prend des décisions.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Ces points soulignent les conséquences sociales et éthiques de la prise de décision par l’IA en ce qui concerne les humains. Ainsi, Coeckelbergh et Saetra concluent qu'une démocratie sans remplacement des humains est plus adaptée, l’IA y étant présente uniquement comme soutien et non comme entité décisionnelle.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les deux auteurs estiment cependant qu’aucune des deux propositions n’est actuellement réalisable : les relations entre les humains et la technologie ne sont pas suffisamment évoluées pour permettre une utilisation éthique de l’IA. Ainsi, les décisions ne peuvent pas être prises uniquement par l’IA, car les erreurs sont encore trop fréquentes et les normes sociales et éthiques peu respectées^[282].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Demandes de moratoire

Début 2023, l'apparition de ChatGPT suscite une grande curiosité, de l'enthousiasme, mais aussi des craintes sérieuses : « Devons-nous laisser les machines inonder nos canaux d'information de propagande et de mensonges ? (…) Devons-nous risquer de perdre le contrôle de notre civilisation ? Ces décisions ne doivent pas être déléguées à des leaders technologiques non élus » affirment Elon Musk, Steve Wozniak (cofondateur d'Apple) et des centaines d'experts. Le 29 mars 2023, ceux-ci, invoquant des « risques majeurs pour l'humanité », signent une pétition qui appelle le monde à un moratoire d'au moins six mois sur ces recherches, jusqu'à la mise en place de systèmes de sécurité, incluant : la création d'autorités réglementaires dédiées, des moyens pour efficacement surveiller des IA et des systèmes les utilisant, la mise à disposition de techniques permettant de mieux différencier le réel de l'artificiel, et la création d'institutions pouvant limiter les « perturbations économiques et politiques dramatiques (en particulier pour la démocratie) que l'IA provoquera »^[273].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Philosophie

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Courants de pensée

La cybernétique naissante des années 1940 revendiquait très clairement son caractère pluridisciplinaire et se nourrissait des contributions les plus diverses : neurophysiologie, psychologie, logique, sciences sociales, etc. Elle envisagea deux approches des systèmes, approches reprises par les sciences cognitives et de ce fait l'intelligence artificielle^{[réf. souhaitée]} : une approche par la décomposition (du haut vers le bas, comme avec les systèmes experts) et une approche contraire par construction progressive du bas vers le haut, comme avec l'apprentissage automatique^[283].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Ces deux approches se révèlent plutôt complémentaires que contradictoires : on est à l'aise pour décomposer rapidement ce que l'on connaît bien, et une approche pragmatique à partir des seuls éléments que l'on connaît afin de se familiariser avec les concepts émergents est plus utile pour les domaines inconnus. Elles sont respectivement à la base des hypothèses de travail que constituent le cognitivisme et le connexionnisme, qui tentent aujourd'hui (2005)^{[Passage à actualiser]} d'opérer progressivement leur fusion.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le guide pratique de Linux sur l'intelligence artificielle v3.0^[284], révisé le 15 décembre 2012, adopte pour la commodité du lecteur la taxinomie suivante :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• systèmes symboliques ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• connexionnisme ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• calcul évolutif (algorithmes génétiques, par exemple) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• alife (vie artificielle) et complexité ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• agents et robotique.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Cognitivisme

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Le cognitivisme considère que le vivant, tel un ordinateur (bien que par des procédés très différents), manipule essentiellement des symboles élémentaires. Dans son livre La société de l'esprit, Marvin Minsky, s'appuyant sur des observations du psychologue Jean Piaget, envisage le processus cognitif comme une compétition d'agents fournissant des réponses partielles et dont les avis sont arbitrés par d'autres agents. Il cite les exemples suivants de Piaget :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• l'enfant croit d'abord que plus le niveau d'eau est élevé dans un verre, plus il y a d'eau dans ce verre. Après avoir joué avec des transvasements successifs, il intègre le fait que la notion de hauteur du liquide dans le verre entre en compétition avec celle du diamètre du verre, et arbitre de son mieux entre les deux ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• il vit ensuite une expérience analogue en manipulant de la pâte à modeler : la réduction de plusieurs objets temporairement représentés à une même boule de pâte l'incite à dégager un concept de conservation de la quantité de matière.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Au bout du compte, ces jeux d'enfants se révèlent essentiels à la formation de l'esprit, qui dégagent quelques règles pour arbitrer les différents éléments d'appréciation qu'il rencontre, par essais et erreurs.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Connexionnisme

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Le connexionnisme, se référant aux processus auto-organisationnels, envisage la cognition comme le résultat d'une interaction globale des parties élémentaires d'un système. On ne peut nier que le chien dispose d'une sorte de connaissance des équations différentielles du mouvement, puisqu'il arrive à attraper un bâton au vol, ni qu'un chat ait aussi une sorte de connaissance de la loi de chute des corps, puisqu'il se comporte comme s'il savait à partir de quelle hauteur il ne doit plus essayer de sauter directement pour se diriger vers le sol. Cette faculté, qui évoque l'intuition des philosophes, se caractériserait par la prise en compte et la consolidation d'éléments perceptifs dont aucun pris isolément n'atteint le seuil de la conscience, ou en tout cas n'y déclenche d'interprétation particulière.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Synthèse

Trois concepts reviennent de façon récurrente dans la plupart des travaux :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• la redondance (le système est peu sensible à des pannes ponctuelles) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la réentrance (les composants s'informent en permanence entre eux ; cette notion diffère de la réentrance en programmation) ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• la sélection (au fil du temps, les comportements efficaces sont dégagés et renforcés).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Intelligence artificielle forte

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Le concept d'intelligence artificielle forte fait référence à une machine capable non seulement de produire un comportement intelligent, notamment de modéliser des idées abstraites, mais aussi d'éprouver une impression d'une réelle conscience, de « vrais sentiments » (notion dont la définition n'est pas universelle), et « une compréhension de ses propres raisonnements »^[285].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Contrairement à l'intelligence artificielle générale, l'intelligence artificielle forte fait donc le plus souvent intervenir des notions philosophiques de conscience qui font que les capacités de l'intelligence artificielle ne suffisent pas à dire si elle est « forte ». Cela dit, aucune définition de la conscience pour une IA ne fait consensus^[286]. Les termes « intelligence artificielle forte » et « intelligence artificielle générale » sont parfois en pratique utilisés de manière interchangeable^[76].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En partant du principe, étayé par les neurosciences^[287], que la conscience a un support biologique et donc matériel, les scientifiques ne voient généralement pas d'obstacle théorique à la création d'une intelligence consciente sur un support matériel autre que biologique. Selon les tenants de l'IA forte, si à l'heure actuelle il n'y a pas d'ordinateurs ou d'algorithmes aussi intelligents que l'être humain, ce n'est pas un problème d'outil mais de conception. Il n'y aurait aucune limite fonctionnelle (un ordinateur est une machine de Turing universelle avec pour seules limites celles de la calculabilité), seulement des limites liées à l'aptitude humaine à concevoir les logiciels appropriés (programme, base de données…).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Diversité des opinions

Les principales opinions soutenues pour répondre à la question d'une intelligence artificielle forte (c'est-à-dire douée d'une sorte de conscience) sont les suivantes :! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• impossible : la conscience serait le propre des organismes vivants (supérieurs), et elle serait liée à la nature des systèmes biologiques. Cette position est défendue par certains philosophes et sociologues comme Harry Collins, pour qui l'intelligence requiert une immersion dans la société humaine, et donc un corps humain^[78], et peut rappeler le courant du vitalisme ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• impossible avec des machines manipulant des symboles comme les ordinateurs actuels, mais possible avec des systèmes dont l'organisation matérielle serait fondée sur des processus quantiques. Des algorithmes quantiques sont théoriquement capables de mener à bien des calculs hors de l'atteinte pratique des calculateurs conventionnels (complexité en {\displaystyle N^{3}} au lieu de {\displaystyle 2^{N}}, par exemple, sous réserve d'existence du calculateur approprié). Au-delà de la rapidité, le scientifique Roger Penrose défend dans la théorie de la réduction objective orchestrée l'idée controversée que la conscience nécessiterait un fonctionnement non compatible avec les lois de la physique classique, et accessible uniquement à des systèmes quantiques^[288],[289] ;! À revérifierÀ revérifier Le contrôle conservé ne couvre pas précisément le texte et le contexte actuellement affichés.×
• impossible car la pensée n'est pas un phénomène calculable par des processus discrets et finis. Cette théorie est notamment avancée par le philosophe John Searle et son expérience de la chambre chinoise^[290]. Une conscience est donc nécessaire pour accéder à l'intelligence, mais un système informatique ne serait capable que d'en simuler une, sans pour autant la posséder, renvoyant au concept philosophique du zombie ;! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• possible avec des ordinateurs manipulant des symboles. La notion de symbole est toutefois à prendre au sens large. Cette option inclut les travaux sur le raisonnement ou l'apprentissage symbolique basé sur la logique des prédicats, mais aussi les techniques connexionnistes telles que les réseaux de neurones, qui, à la base, sont définies par des symboles. Cette position est portée par des mouvements comme ceux du computationnalisme et est portée par des philosophes comme Hubert Dreyfus, pour qui le cerveau suit les lois de la physique et de la biologie, impliquant que l'esprit est donc un processus simulable^[291]. Cette dernière opinion constitue la position la plus engagée en faveur de l'intelligence artificielle forte.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Des auteurs comme Douglas Hofstadter (ou avant lui Arthur C. Clarke ou Alan Turing ; voir Test de Turing) doutent que l'on puisse différencier une intelligence artificielle qui éprouverait réellement une conscience, d'une autre qui simulerait exactement ce comportement (voir Zombie (philosophie)). Après tout, nous ne pouvons même pas être certains que d'autres consciences que la nôtre, y compris chez des humains, éprouvent réellement quoi que ce soit, sauf en spéculant que chaque humain se retrouve à l'identique chez tous les autres (voir Solipsisme en philosophie).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Même si une intelligence artificielle forte n'était guère possible, une IA peut être de plus en plus perçue comme forte par une majorité d'individus parallèlement à l'arrivée des IA génératives, dont les LLM (de l'anglais large language model) comme ChatGPT ou Google Bard, et les outils de génération d'images comme Midjourney, DALL-E ou Stable Diffusion. En effet, le champ d'applications de ces outils est beaucoup plus large qu'auparavant : création, synthèse, traduction de textes, composition d'images, de vidéos à partir de prompts, textes descriptifs. Il devient ainsi de plus en plus difficile pour un être humain de distinguer des créations humaines de celles provenant d'une IA générative.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En mars 2021, Emily Bender et al. estiment que les grands modèles de langage comme ChatGPT ne font que régurgiter plus ou moins aléatoirement des morceaux de texte venant des corpus ayant servi à leur entraînement, sans en comprendre le sens. Elle les appelle ainsi des « perroquets stochastiques »^[292],[293]. De même, en 2022, Jean-Gabriel Ganascia considère que leur contenu n'étant pas original, leur utilisation dans la rédaction d'articles de recherche serait une forme de plagiat^[294].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Yann LeCun et Fei‑Fei Li estiment que les LLM manquent de représentation interne du monde, et que concevoir des systèmes d'IA dotés de telles représentations permettrait de tendre vers des formes d'intelligence artificielle plus générales^[295]. Javier Del Ser et ses collègues utilisent en 2025 l'analogie de l'apprentissage du monde par les enfants, qui s'en font progressivement une image interne, mais par des moyens différents. Selon eux, les modèles du monde (en anglais : world models) aideraient l'IA à mieux prédire, raisonner et décider, mais ils restent limités par l’absence de représentations structurées et adaptatives telle qu'elle existe chez l'enfant. Les auteurs s'inspirent de la théorie du développement cognitif de Jean Piaget pour proposer six axes de recherche — apprentissage informé par la physique, neurosymbolique, apprentissage continu, inférence causale, humain dans la boucle et IA responsable — identifiés comme pouvant faire évoluer l’IA de la simple reconnaissance de motifs vers de vraies formes de compréhension et capacité de raisonnement^[296]. Ilya Sutskever considère au contraire que les LLM, à force d'être entraînés à prédire le mot suivant, acquièrent déjà une forme de « modèle du monde » et une représentation « compressée, abstraite et utilisable » des concepts^[297].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Intelligence artificielle faible

Article détaillé : Intelligence artificielle faible.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La notion d'intelligence artificielle faible constitue une approche pragmatique d'ingénieur : chercher à construire des systèmes de plus en plus autonomes (pour réduire le coût de leur supervision), des algorithmes capables de résoudre des problèmes d'une certaine classe, etc. Mais, cette fois, la machine simule l'intelligence, elle semble agir comme si elle était intelligente.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les tenants de l'IA forte admettent que s'il y a bien dans ce cas simple simulation de comportements intelligents, il est aisé de le découvrir et qu'on ne peut donc généraliser. En effet, si on ne peut différencier expérimentalement deux comportements intelligents, celui d'une machine et celui d'un humain, comment peut-on prétendre que les deux choses ont des propriétés différentes ? Le terme même de « simulation de l'intelligence » est contesté et devrait, toujours selon eux, être remplacé par « reproduction de l'intelligence ».! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Si le terme intelligence artificielle peut désigner un système capable de résoudre plusieurs problèmes de façon relativement autonome tout en ne faisant que simuler le principe d'intelligence, il peut aussi désigner des systèmes capables de résoudre uniquement un type de problème pour un jeu de données prédéfini^[298]. On peut donner pour exemple un système entrainé à reconnaitre des chiffres écrits à la main, comme ceux utilisés par La Poste^[299], qui malgré sa grande performance sur sa tâche, serait incapable de fonctionner sur un problème sortant de ce pour quoi il a été conçu. Ces intelligences artificielles, aussi nommées « intelligences artificielles étroites » (terme issu de l'anglais narrow AI), sont conçus pour effectuer une tâche précise, contrairement à une intelligence artificielle générale^[300].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Question de l'intelligence

La définition du terme « intelligence artificielle » pose une question fondamentale : Qu'est-ce que l'intelligence^[301] ?! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'intelligence peut se définir de manière générale comme un ensemble de capacités cognitives permettant de résoudre des problèmes ou de s'adapter à un environnement^[302].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le chercheur en IA Yann Le Cun avance que le noyau de l'intelligence est la faculté de prédire. Les bases de la programmation des premiers systèmes experts supposent de « maîtriser parfaitement un problème et d'avoir une vue précise de toutes les solutions », afin d'en programmer précisément le comportement^[301]. Mais les systèmes d'IA modernes à base d'apprentissage automatique sont entraînés à prédire la réponse attendue, ou à générer une solution correcte. Leurs capacités émergent ainsi progressivement, par essai-erreur, sans que le programmeur n'ait besoin de fournir une solution algorithmique, ou même de savoir comment résoudre le problème^[283]. Dans tous les cas, l'efficacité de l'intelligence artificielle dépend de sa capacité à répondre aux objectifs donnés par les programmeurs et à tendre vers l'autonomie décisionnelle^[303], ce qui présuppose, entre autres, une capacité de prédiction.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le philosophe John Searle considère quant à lui que la faculté de comprendre est plus importante dans la définition de l'intelligence. Il essaie de démontrer la faiblesse des systèmes d'intelligence artificielle et les limites du test de Turing, par son expérience de la chambre chinoise, concluant : « on ne devrait pas dire d'une IA qu'elle comprend les informations qu'elle traite lorsqu'elle manipule des règles de syntaxe sans maîtriser la sémantique, c'est-à-dire sans reconnaître le sens des mots. La question de savoir si on peut parler d'une véritable intelligence reste donc ouverte »^[301]. L'apprentissage automatique fonctionne cependant différemment de l'IA symbolique^[283], qui était populaire à l'époque où Searle a conçu l'expérience de pensée de la chambre chinoise en 1980^[304].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Dans la fiction

Une machine ayant une conscience et capable d'éprouver des sentiments — ou de faire comme si c'était le cas — est un grand thème classique de la science-fiction, notamment des romans d'Isaac Asimov sur les robots^[305].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Ce sujet a toutefois été exploité très tôt, comme dans le récit des aventures de Pinocchio, publié en 1881, où une marionnette capable d'éprouver de l'amour pour son créateur cherche à devenir un vrai petit garçon, ou dans L'Homme le plus doué du monde, une nouvelle de l'Américain Edward Page Mitchell où le cerveau d'un simple d'esprit est remplacé par un ordinateur inspiré des recherches de Charles Babbage^[306]. Le roman Le Miroir flexible de Régis Messac propose quant à lui le principe d'une intelligence artificielle faible, mais évolutive, avec des automates inspirés de formes de vie simples, réagissant à certains stimuli tels que la lumière. Cette trame a fortement inspiré le film A.I. Intelligence artificielle réalisé par Steven Spielberg, sur la base d'idées de Stanley Kubrick, lui-même inspiré de Brian Aldiss^[307]. L'œuvre de Dan Simmons, notamment le cycle d'Hypérion, évoque l'intelligence artificielle. Destination vide, de Frank Herbert, met en scène de manière fascinante l'émergence d'une intelligence artificielle forte. Plus récemment, l'écrivain français Christian Léourier a placé une intelligence artificielle au cœur de son roman court Helstrid (2018), dans lequel cette IA laisse un être humain mourir, contrevenant ainsi aux trois lois de la robotique instaurées par Isaac Asimov près de quatre-vingts ans plus tôt.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les androïdes faisant preuve d'intelligence artificielle dans la fiction sont nombreux : le personnage de Data de la série télévisée Star Trek : The Next Generation est un être cybernétique doué d'intelligence, avec des capacités importantes d'apprentissage. Il est officier supérieur sur le vaisseau Enterprise et évolue aux côtés de ses coéquipiers humains qui l'inspirent dans sa quête d'humanité. Son pendant cinématographique est Bishop dans les films Aliens (1986) et Alien 3 (1992). Dans le manga Ghost in the Shell, une androïde s'éveille à la conscience. Dans la saga Terminator avec Arnold Schwarzenegger, le T-800 reprogrammé, conçu initialement pour tuer, semble dans la capacité d'éprouver des sentiments humains. Par ailleurs, les Terminators successifs sont envoyés dans le passé par Skynet, une intelligence artificielle qui a pris conscience d'elle-même, et du danger que représentent les humains envers elle-même^{[réf. nécessaire]}.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Dans le dernier épisode de la saison 10 d'Inspecteur Derrick (diffusé en 1983), intitulé Un homme en trop, le Professeur Römer (joué par Erich Hallhuber) veut arrêter ses recherches sur l'intelligence artificielle, par peur du pouvoir sans conscience que cette nouvelle génération d'ordinateurs pourrait avoir sur les humains en finissant par les dominer et les tuer. Il abat son successeur pour l'empêcher de continuer son travail^{[308],[309],[4]}.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Quelques IA célèbres dans la science-fiction

• 1968 : 2001, l'Odyssée de l'espace de Stanley Kubrick, inspiré de la nouvelle La Sentinelle d'Arthur C. Clarke, également auteur du scénario du film, décrit notamment la lutte entre l'ordinateur HAL et l'humain Dave.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 1969 : Le Cerveau d'acier, d'après le roman de Dennis Feltham Jones (en) de 1967, montre un système d'IA militaire américain contacter son homologue russe pour qu'ils coopèrent à leur mission commune, éviter la guerre nucléaire (en neutralisant les humains).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 1981 : dans Blade Runner de Ridley Scott, inspiré d'un roman de Philip K. Dick, des humains artificiels (des « répliquants ») reviennent sur terre après une mission spatiale, mais n'acceptent pas leur mort programmée à la suite du succès de leur mission.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 1982 : dans K 2000, une Pontiac Trans-Am embarque une intelligence artificielle au nom de KITT, conçue pour réaliser des diagnostics pour les dossiers de la F.L.A.G. Elle ne peut ressentir des émotions, ne peut porter atteinte à la vie d'autrui et n'écoute que les ordres de Michael Knight. Une partie de l'histoire repose sur l'importance de la programmation, notamment à travers son jumeau maléfique et prototype K.A.R.R. dont la principale différence est d'avoir un instinct de survie qui prédomine.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 1982 : Tron de Steven Lisberger, où le Maître contrôle principal (MCP) est un programme d'échecs qui a évolué en IA et tente de prendre le contrôle total du système.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 1985 : D.A.R.Y.L. est un androïde que le gouvernement américain cherche à détruire.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 1999 : Matrix, trilogie cinématographique de science-fiction dans laquelle les humains, enfermés dans un monde créé par l'IA, sont asservis par les machines. Une petite poche de résistance humaine résiste et se bat encore dans l'espoir de la venue de l'Élu : Neo.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 1999 : L'Homme bicentenaire, où un exemplaire de NDR-114 dénommé « Andrew » poursuit un long chemin vers l'acquisition de la conscience, au point de se voir reconnaitre le statut d'être humain à la fin de sa « vie ». Il s'agit d'une adaptation de la nouvelle éponyme d'Isaac Asimov.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 2001 : A.I. Intelligence artificielle de Steven Spielberg, inspiré de la nouvelle de Brian Aldiss Les Supertoys durent tout l'été. Le personnage central est un enfant-robot doué d'émotions et de sentiments.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 2003 - 2007 : Code Lyoko dessin animé où une I.A appelée X.A.N.A tente de prendre le contrôle du réseau mondial après avoir accédé à la conscience.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 2004 : I, Robot, inspiré de l'œuvre de Isaac Asimov et thème semblable au film AI.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 2008 : J.A.R.V.I.S. (Just A Rather Very Intelligent System) dans les films Iron Man, Avengers, etc. avec Robert Downey Jr., inspiré des comics de Marvel.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 2011-2016 : la série télévisée Person of Interest met en scène un groupe de personnes guidées par une intelligence artificielle capable de prédire des crimes.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 2012-2014 : la série télévisée Real Humans : 100 % humain décrit l'émergence de robots doués de conscience au sein de la société humaine.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 2015 : Ex Machina de Alex Garland, dans lequel un test de Turing d'une semaine va dégénérer en faveur d'un robot féminin (gynoïde) révolutionnaire.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 2016 : la série télévisée Westworld met en scène des androïdes à l'apparence humaine qui commencent à adopter des comportements imprévisibles^[310].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• 2023 : dans la mini-série Class of '09, l'IA est utilisée par le FBI pour résoudre des enquêtes.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Utilisation dans les jeux

Article détaillé : Intelligence artificielle dans le jeu vidéo.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Les jeux, notamment les jeux de stratégie, ont marqué l'histoire de l'intelligence artificielle, même s'ils ne mesurent que des compétences particulières, telles que la capacité de la machine en matière de calcul de probabilités, de prise de décision mais aussi d'apprentissage.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Hans Berliner (1929-2017), docteur en science informatique à l'université Carnegie-Mellon et joueur d'échecs, fut l'un des pionniers de la programmation pour les ordinateurs de jeu. Ses travaux commencèrent par un programme capable de battre un humain professionnel au backgammon, puis, à partir des années 1960 et avec l'aide d'IBM, il fit des recherches pour créer un programme capable de rivaliser avec des grands maîtres du jeu d'échecs. Ses travaux contribuèrent quelques décennies plus tard à la réalisation du supercalculateur Deep Blue^[311].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Outre la capacité des jeux à permettre de mesurer les performances de l'intelligence artificielle, que ce soit au travers d'un score ou d'un affrontement face à un humain, les jeux offrent un environnement propice à l'expérimentation pour les chercheurs, notamment dans le domaine de l'apprentissage par renforcement^[312].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Othello

Dans le jeu Othello, sur un plateau de 8 cases sur 8, chaque joueur place tour à tour des pions de sa couleur (noir ou blanc). Le vainqueur est celui qui possède les pions de la couleur dominante.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'une des premières intelligences artificielles pour l'Othello est IAGO, développée en 1976 par l'université Caltech de Pasadena (Californie), qui bat sans difficultés le champion japonais Fumio Fujita.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Le premier tournoi d'Othello opposant des hommes à des machines est organisé en 1980. Un an plus tard, un nouveau tournoi de programmes regroupe 20 systèmes^[313]. C'est entre 1996 et 1997 que le nombre de programmes explose : Darwersi (1996-1999) par Olivier Arsac, Hannibal (1996) par Martin Piotte et Louis Geoffroy, Keyano (1997) par Mark Brockington, Logistello (1997) par Michael Buro, etc.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Échecs

Articles détaillés : Programme d'échecs et Matchs Deep Blue contre Kasparov.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 1968, le maître international anglais David Levy lança un défi à des spécialistes en intelligence artificielle, leur pariant qu'aucun programme informatique ne serait capable de le battre aux échecs dans les dix années à venir. Il remporta son pari, n'étant finalement battu par Deep Thought qu'en 1989^[314].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 1988, l'ordinateur HiTech de Hans Berliner est le premier programme à battre un grand maître du jeu d'échecs, Arnold Denker (74 ans) en match (3,5-1,5)^[315],[5].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 1997, le supercalculateur conçu par IBM, Deep Blue (surnommé Deeper Blue lors de ce match revanche), bat Garry Kasparov (3,5–2,5) et marque un tournant : pour la première fois, le meilleur joueur humain du jeu d'échecs est battu en match (et non lors d'une partie unique) par une machine.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En décembre 2017, une version généraliste d'AlphaGo Zero (le successeur du programme AlphaGo de DeepMind^[6]) nommée AlphaZero, est développée pour jouer à n'importe quel jeu en connaissant seulement les règles, et en apprenant à jouer seul contre lui-même. Ce programme est ensuite entraîné pour le go, le shogi et les échecs. Après 9 heures d'entraînement, AlphaZero bat le programme d'échecs Stockfish (leader dans son domaine), avec un score de 28 victoires, 72 nulles et aucune défaite. Il faut cependant noter que la puissance de calcul disponible pour AlphaZero (4 TPU v2 pour jouer, soit une puissance de calcul de 720 Teraflops) était très supérieure à la puissance disponible de Stockfish pour ce match, ce dernier tournant sur un ordinateur équipé de seulement 64 cœurs Intel^[316]. AlphaZero a également battu (après apprentissage) le programme de shōgi Elmo (en)^[317],[318].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

L'apparition d'AlphaZero et de son nouveau style, notamment l'importance des sacrifices de long terme, a fait évoluer la façon de jouer des meilleurs joueurs d'échecs humains jusqu'à Magnus Carlsen^[319].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Go

Articles détaillés : Go en informatique et Match AlphaGo - Lee Sedol.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2015, l'IA réalise des progrès significatifs dans la pratique du go, plus complexe à appréhender que les échecs (entre autres à cause du plus grand nombre de positions : 10¹⁷⁰ au go, contre 10⁵⁰ pour les échecs, et de parties plausibles : 10⁶⁰⁰ au go, contre 10¹²⁰ pour les échecs)^[320].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En octobre 2015, AlphaGo, un logiciel d'IA conçu par DeepMind, filiale de Google, bat pour la première fois Fan Hui, le triple champion européen de go^[321] et ainsi relève ce qu'on considérait comme l'un des plus grands défis pour l'intelligence artificielle. Cette tendance se confirme en mars 2016 quand AlphaGo bat par trois fois consécutives le champion du monde de la discipline, Lee Sedol, dans un duel en cinq parties^[322]. Lee Sedol a déclaré au terme de la seconde partie qu'il n'avait trouvé « aucune faiblesse » chez l'ordinateur et que sa défaite était « sans équivoque ».! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Jeopardy!

En 2011, l'IA Watson conçue par IBM bat ses adversaires humains au jeu télévisé américain Jeopardy!. Dans ce jeu de questions/réponses, la compréhension du langage est essentielle pour la machine ; pour ce faire, Watson a pu s'appuyer sur une importante base de données interne lui fournissant des éléments de culture générale, et avait la capacité d'apprendre par lui-même, notamment de ses erreurs. Il disposait néanmoins d'un avantage, la capacité d'appuyer instantanément (et donc avant ses adversaires humains) sur le buzzer pour donner une réponse^[320].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Poker

En 2007, Polaris est le premier programme informatique à gagner un tournoi de poker significatif face à des joueurs professionnels humains^[323],[324].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En 2017, lors du tournoi de poker « Brains Vs. Artificial Intelligence : Upping the Ante » (« Cerveau contre Intelligence Artificielle : on monte la mise ») organisé dans un casino de Pennsylvanie, l'intelligence artificielle Libratus, développée par des chercheurs de l'université Carnegie-Mellon de Pittsburgh, est confrontée à des adversaires humains dans le cadre d'une partie marathon étalée sur 20 jours^[324]. Les joueurs humains opposés à Libratus, tous professionnels de poker, affrontent successivement la machine dans une partie en face à face (heads up (en)) selon les règles du « No Limit Texas hold'em » (no limit signifiant que les mises ne sont pas plafonnées), la version alors la plus courante du poker. Les parties sont retransmises en direct et durant huit heures par jour sur la plateforme Twitch^[325].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Au terme de plus de 120 000 mains jouées, Libratus remporte tous ses duels face aux joueurs humains et accumule 1 766 250 dollars (virtuels). Le joueur humain ayant perdu le moins d'argent dans son duel face à la machine, Dong Kim, est tout de même en déficit de plus de 85 000 dollars. Dans leurs commentaires du jeu de leur adversaire, les joueurs humains admettent que celui-ci était à la fois déconcertant et terriblement efficace. En effet, Libratus « étudiait » chaque nuit, grâce aux ressources d'un supercalculateur situé à Pittsburgh, ses mains jouées durant la journée écoulée, utilisant les 15 millions d'heures-processeur de calculs du supercalculateur^[325].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

La victoire, nette et sans bavure, illustre les progrès accomplis dans le traitement par l'IA des « informations imparfaites », où la réflexion doit prendre en compte des données incomplètes ou dissimulées. Les estimations du nombre de possibilités d'une partie de poker sont en effet d'environ 10¹⁶⁰ dans la variante no limit en face à face^[325].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Auparavant, en 2015, le joueur professionnel Doug Polk (en) avait remporté la première édition de cet évènement contre une autre IA, baptisée Claudico (en)^[325].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Bridge

Article détaillé : Logiciel de bridge.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

En mars 2022, un logiciel de bridge de la start-up française Nukkai parvient à gagner un tournoi et à expliquer aux perdants leurs erreurs^[326].! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Notes et références

Notes

(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Artificial intelligence » (voir la liste des auteurs).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Voir aussi

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• intelligence artificielle, sur le Wiktionnaire! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Département:Intelligence artificielle, sur Wikiversity! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Bibliographie

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Aspects techniques

• Stuart J. Russell et Peter Norvig (trad. de l'anglais), Intelligence artificielle [« Artificial Intelligence: A Modern Approach »], Paris, Pearson Education France, 2010, 3^e éd., 1198 p. (ISBN 978-2-7440-7455-4, présentation en ligne).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Alan Turing, Jean-Yves Girard, La Machine de Turing, Éditions du Seuil, 1995 [détail de l’édition], Les Ordinateurs et l'Intelligence, p. 133–174.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Claire Rémy, L'Intelligence artificielle, Paris, Éditions Dunod, 1994, 158 p. (ISBN 2-10-002258-X).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jean-Marc Alliot et Thomas Schiex, Intelligence artificielle et informatique théorique, Toulouse, CEPADUES, 2002, 543 p. (ISBN 2-85428-578-6).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Michael R. Genesereth et Nils J. Nilsson, Logical Foundations of Artificial Intelligence, Los Altos, Californie, États-Unis, Morgan Kaufmann, 1987, 405 p. [détail de l’édition] (ISBN 0-934613-31-1).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jean-Louis Laurière, Intelligence Artificielle, Eyrolles, 1986.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jean-Paul Delahaye, Outils logiques pour l'intelligence artificielle, Eyrolles, 1985 [détail des éditions] (ISBN 978-2212084122).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jean-Paul Haton, Marie-Christine Haton, L'Intelligence Artificielle, Paris, Que sais-je ?, 1990, 127 p. (ISBN 2-13-043164-X).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Kate Crawford, Atlas of AI : Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence, Yale University Press, 2021.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Jacques Pitrat Artificial Beings, the conscience of a conscious machine, Artificial Beings, the conscience of a conscious machine, ISTE-Wiley, 2019 (ISBN 9781848211018).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Aspects prospectifs

• Intelligence artificielle : État de l'art et perspectives pour la France, Direction générale des entreprises, février 2019, pdf (ISBN 978-2-11-152634-1, ISSN 2491-0058, résumé).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• « Jusqu'où ira l'intelligence artificielle ? », Pour la science, hors-série n^o 115,‎ mai-juin 2022, p. 4-119.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Thibault Prévost, Les prophètes de l'IA - Pourquoi la Silicon Valley nous vend l’apocalypse, Montréal (Québec), Lux, 2025, 216 p. (ISBN 9782898331602).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Aspects philosophiques

• Marie David et Cédric Sauviat, Intelligence artificielle, la nouvelle barbarie, Éditions du Rocher, 2019, 313 p.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Laurent Alexandre, La Guerre des intelligences. Intelligence artificielle versus intelligence humaine, Paris, Éditions Jean-Claude Lattès, 2017, 250 p. (ISBN 978-2-7096-6084-6, lire en ligne).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Gilbert Boss, Les machines à penser : L'homme et l'ordinateur, Zurich, Éditions du Grand midi, 1987, 202 p. (ISBN 2-88093-105-3).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jacques Bolo, Philosophie contre intelligence artificielle, Paris, Lingua Franca, 1996, 375 p. (ISBN 2-912059-00-3).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Alan Ross Anderson (trad. de l'anglais), Pensée et machine, Seyssel, Éditions Champ Vallon, 1983 (réimpr. 1993), 150 p. (ISBN 2-903528-28-4, lire en ligne).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jean Sallantin et Jean-Jacques Szczeciniarz, Le Concept de preuve à la lumière de l'intelligence artificielle, Paris, Presses universitaires de France, 1999, 370 p. (ISBN 2-13-050104-4).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jean-Gabriel Ganascia, L'Âme-machine, les enjeux de l'intelligence artificielle, Paris, Éditions du Seuil, Collection Science Ouverte, 1990, 284 p. (ISBN 2-02-011470-4).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Nick Bostrom, Superintelligence : Paths, Dangers, Strategies, 2014, 328 p. (ISBN 978-0-19-967811-2, lire en ligne).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• IA générative, histoire d’une dépossession annoncée, avec Éric Sadin, La Terre au carré, France Inter, décembre 2025, 55 minutes.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Aspects économiques

• (en) Daron Acemoğlu « Equality Debate: Power and Progress, with Daron Acemoglu » (8 novembre 2023) (lire en ligne ).
  — World Inequality Lab, (visioconférence, 6 novembre 2023)..! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Daron Acemoğlu et Simon Johnson, Power and Progress : Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity, Basic Books, 2023, 560 p. (ISBN 978-1399804462).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Daron Acemoğlu, « The Simple Macroeconomics of AI », Economic Policy, Massachusetts Institute of Technology,‎ 5 avril 2024 (lire en ligne [PDF]).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Abhijit Banerjee et Esther Duflo (trad. Christophe Jacquet), chap. 7 « Le piano mécanique », dans Économie utile pour des temps difficiles, Éditions du Seuil, 2020.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Joseph Briggs et Devesh Kodnani, « The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth », Global Economics Analyst, Goldman Sachs,‎ 26 mars 2023 (lire en ligne ).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Mauro Cazzaniga, Florence Jaumotte, Longji Li, Giovanni Melina, Augustus Panton, Carlo Pizzinelli, Emma Rockall et Marina Tavares, « Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work » [PDF], sur Fonds monétaire international, 14 janvier 2024.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Michael Chui, James Manyika et Mehdi Miremadi, « Four fundamentals of workplace automation » , sur McKinsey, 1^er novembre 2015.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Kristalina Georgieva, « L’IA transformera l’économie mondiale. Faisons en sorte que l’humanité y soit gagnante », Fonds monétaire international,‎ 14 janvier 2024 (lire en ligne ).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Joel Mokyr, « Secular stagnation? Not in your life », VoxEU Column, Centre for Economic Policy Research,‎ 11 août 2014 (lire en ligne ).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Fondements cognitifs, psychologiques et biologiques

• Hervé Chaudet et Liliane Pellegrin, Intelligence artificielle et psychologie cognitive, Paris, Éditions Dunod, 1998, 179 p. (ISBN 2-10-002989-4).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Aspects linguistiques

• Gérard Sabah, L'Intelligence artificielle et le langage, Représentations des connaissances, Processus de compréhension, vol. 1, Hermès, 1989, 768 p. (ISBN 2-86601-134-1).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Gérard Sabah, L'Intelligence artificielle et le langage, Représentations des connaissances, Processus de compréhension, vol. 2, Paris, Hermès, 1990, 768 p. (ISBN 2-86601-187-2).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Gérard Sabah, Compréhension des langues et interaction (Traité IC2, Série Cognition et Traitement de l'Information), Paris, Hermès science: Lavoisier, 2006, 400 p. (ISBN 2-7462-1256-0).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) Krzysztof Wołk, Machine learning in translation corpora processing, Boca Raton, FL, Taylor & Francis, 2019, 264 p. (ISBN 978-0-367-18673-9)! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Histoire

• Daniel Crevier et Nathalie Bukcek (trad. de l'anglais), À la recherche de l'intelligence artificielle, Paris, Flammarion, 1997, 438 p. (ISBN 2-08-081428-1) (traduction de (en) The Tumultuous history of the search for artiticial intelligence).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Nicolas Neysen, Métamorphoses numériques : Explorations sur l'intelligence artificielle, le métavers, la blockchain et le marketing d'influence, Presses universitaires de Liège, 2025.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Yuval Noah Harari, Nexus. Une brève histoire des réseaux d'information de l'âge de pierre à l'IA., Albin Michel, 2024, 567 p. (ISBN 978-2-226-49488-7). ! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Vulgarisation

• Gérard Tisseau et Jacques Pitrat, Intelligence artificielle : problèmes et méthodes, Paris, Presses universitaires de France, 1996, 255 p. (ISBN 2-13-047429-2).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• William Audureau, « Tout comprendre à l’intelligence artificielle, cette technologie source de nombreux malentendus », sur Les Décodeurs, Le Monde, 20 avril 2024! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jack Challoner (trad. de l'anglais), L'Intelligence artificielle : Un guide d'initiation au futur de l'informatique et de la robotique, Paris, Pearson Education, 2003, 72 p. (ISBN 2-7440-1600-4).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Hugues Bersini, De l'intelligence humaine à l'intelligence artificielle, Paris, Ellipse, 2006, 192 p. (ISBN 2-7298-2813-3).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jean-Gabriel Ganascia, L'Intelligence artificielle, Paris, Éditions du Cavalier bleu, coll. « Idees recues », 2007, 127 p. (ISBN 978-2-84670-165-5).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Howard Selina (illustrations) et Henry Brighton (texte) (trad. de l'anglais), L'Intelligence artificielle en images, Les Ulis, EDP Sciences, coll. « Aperçu », 2015, 176 p. (ISBN 978-2-7598-1772-6).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Marion Montaigne (dessin) et Jean-Noël Lafargue (scénario), L'Intelligence artificielle : fantasmes et réalités, Bruxelles, Le Lombard, coll. « La petite bédéthèque des savoirs », 2016, 72 p. (ISBN 978-2-8036-3638-9).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Arnold Zéphir (scénariste) et FibreTigre (scénariste) (ill. Héloïse Chochois), Intelligences Artificielles : Miroirs de nos vies, Delcourt, coll. « Octopus », 6 mars 2019 (ISBN 978-2413013143)! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• [vidéo] « L'IA et l'efficacité », dans L'IA et moi sur Savoir média, 2021, 30 min (consulté le 31 mai 2022)! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Olivier Cappé, Tout comprendre (ou presque) sur l’intelligence artificielle, CNRS Éditions, 2025 (ISBN 978-2271154255, lire en ligne)! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Politique, relations internationales

• Daniel Ventre, Intelligence artificielle, cybersécurité et cyberdéfense, Londres, ISTE, 2020, 246 p. (ISBN 978-1-78405-679-7 et 978-1-78406-679-6, SUDOC 248481614, présentation en ligne).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Articles connexes

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Aspects éthiques et juridiques! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• Éthique de l'intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Magnifica humanitas, encyclique de Léon XIV sur « la protection de la personne humaine à l’ère de l'intelligence artificielle »! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Règlement sur l'intelligence artificielle, aussi appelé AI Act! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Règlement sur les services numériques, aussi appelé Digital Services Act ou loi sur les services numériques de l'Union européenne! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Notions générales! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• Agent intelligent! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Agent logiciel! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Agent virtuel! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Algorithme! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Algorithme génétique! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Alignement des intelligences artificielles! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Applications de l'intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Automation! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Bio-informatique! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Cerveau artificiel! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Cyborg! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Sommet pour l'action sur l'intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Deepfake! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Donnée synthétique! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Effet IA! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Éthique de l'intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Explosion d'intelligence! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Histoire de l'intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Informatique de la personnalité (Personality computing)! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Informatique quantique! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Intelligence artificielle de remédiation! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Intelligence artificielle générale! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Intelligence artificielle générative! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Interactions humain-machine! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Philosophie de l'intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Point de vue d'Hubert Dreyfus sur l'intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Principaux projets et réalisations en intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Progrès! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Progrès technique! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Réseau de neurones artificiels! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Singularité technologique! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Singularitarisme! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Système expert! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Téléchargement de l'esprit! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Test de Turing! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Vie artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Notions techniques! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• Agent conversationnel (chatbot)! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
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• Intelligence artificielle distribuée! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
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• Machine à vecteurs de support! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
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• Raisonnement à partir de cas! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
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• Système multi-agents! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Théorème de Cox-Jaynes! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Chercheurs en intelligence artificielle (espace anglophone)! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• Edward Feigenbaum! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Irving John Good! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Douglas Engelbart! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Douglas Hofstadter! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Douglas Lenat! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• John McCarthy! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Marvin Lee Minsky! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Allen Newell! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Nils Nilsson! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Seymour Papert! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Rosalind Picard! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Roger Schank! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Herbert Simon! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Ray Solomonoff! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
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Chercheurs en intelligence artificielle (espace francophone)! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• Bubacarr Bah! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Hugues Bersini! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Alain Colmerauer! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jean-Paul Delahaye! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Rose Dieng-Kuntz! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Yann Le Cun! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• François Pachet! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Jacques Pitrat! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Gérard Sabah! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Laboratoires et entreprises en intelligence artificielle! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

• OpenAI, société développant ChatGPT et DALL-E.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Google DeepMind! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Anthropic! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Meta AI! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
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• Unconventional AI! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Liens externes

• « Evaluation des IA : souffler dans l'algotest », La Science, CQFD, France Culture, 11 septembre 2025.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• « IA militaire : drones de guerre », La Science, CQFD, France Culture, 25 juin 2024.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• « Intelligence artificielle : en mon âme et conscience », La Science, CQFD, France Culture, 1^er juin 2023.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• « Intelligence artificielle », publications en ligne, Interstices, INRIA.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• (en) European Association for Artificial Intelligence (EurAI) (Association européenne pour l'intelligence artificielle)! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Association française pour l'intelligence artificielle (AfIA).! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• GDR-Radia, groupement de recherche du CNRS sur les aspects formels et algorithmiques de l'intelligence artificielle.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Dossier sur l'Intelligence artificielle, savoirs.ens.fr (conférences), École normale supérieure.! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
• Sébastien Konieczny, « L'intelligence artificielle, menace ou avancée ? », Huffington Post, 9 mars 2016! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

Notices et ressources ! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×

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  • Stanford Encyclopedia of Philosophy! Non vérifiéNon vérifié Ce contenu affiché ne dispose pas encore d’un contrôle factuel correspondant.×
• Ressource relative à la santé : ! Non vérifiéNon vérifié Ce passage ne dispose pas encore de vérification factuelle exploitable.×
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  • Internetowa encyklopedia PWN! Non vérifiéNon vérifié Ce contenu affiché ne dispose pas encore d’un contrôle factuel correspondant.×
  • Larousse! Non vérifiéNon vérifié Ce contenu affiché ne dispose pas encore d’un contrôle factuel correspondant.×
  • Nationalencyklopedin! Non vérifiéNon vérifié Ce contenu affiché ne dispose pas encore d’un contrôle factuel correspondant.×
  • Store norske leksikon! Non vérifiéNon vérifié Ce contenu affiché ne dispose pas encore d’un contrôle factuel correspondant.×
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