Aux origines : du rêve des automates au neurone artificiel

Le premier jalon véritablement scientifique est posé par deux figures britanniques du XIXᵉ siècle. Charles Babbage conçoit la « machine analytique », un calculateur mécanique programmable jamais achevé de son vivant, mais qui contient déjà les ingrédients conceptuels de l'ordinateur. Ada Lovelace, mathématicienne, écrit en 1843 ce que l'on considère souvent comme le premier algorithme destiné à être exécuté par une machine. Lovelace formule aussi une objection célèbre : une machine, dit-elle en substance, ne peut faire que ce qu'on lui ordonne de faire ; elle ne saurait rien créer d'original. Cette « objection de Lovelace » sera discutée pendant un siècle et demi, et la créativité apparente des IA génératives de 2026 lui donne un relief nouveau.

Turing comprend que cette question est mal posée, car nous ne savons pas définir « penser ». Il la remplace donc par un test concret, le jeu de l'imitation, resté célèbre sous le nom de test de Turing : si, en dialoguant par écrit avec une machine sans la voir, un humain ne parvient pas à la distinguer d'un autre humain, alors il faut, par honnêteté, lui reconnaître une forme d'intelligence. Turing déplace ainsi le débat du « qu'est-ce que penser ? » (insoluble) vers le « quel comportement observable accepterions-nous comme preuve ? » (testable).

Les premiers succès semblent leur donner raison. Dès 1956, le programme Logic Theorist d'Allen Newell et Herbert Simon démontre des théorèmes de logique. En 1958, le psychologue Frank Rosenblatt construit le Perceptron, une machine inspirée du neurone biologique capable d'apprendre à reconnaître des formes simples. La presse s'enflamme : on annonce des machines qui marcheront, parleront et seront conscientes. Cet excès d'optimisme, récurrent dans l'histoire de l'IA, prépare la chute.

Quelques succès marquants : DENDRAL (années 1960) identifie des structures chimiques ; MYCIN (années 1970) diagnostique des infections du sang et recommande des antibiotiques, parfois mieux que des médecins débutants. Dans les années 1980, les entreprises investissent massivement dans cette technologie.

L'apogée d'une certaine idée du raisonnement par la force brute survient en 1997, lorsque l'ordinateur Deep Blue d'IBM bat le champion du monde d'échecs Garry Kasparov. Mais attention : Deep Blue n'« apprend » rien. Il explore des millions de positions par seconde grâce à des règles écrites par des humains. C'est une prouesse d'ingénierie, pas une intelligence générale : il serait incapable de jouer aux dames sans être entièrement reprogrammé.

Mais l'idée arrive trop tôt : dans les années 1980 et 1990, on manque cruellement des deux carburants indispensables : les données (Internet n'existe pas encore à grande échelle) et la puissance de calcul (les ordinateurs sont trop lents). Les pionniers, comme Geoffrey Hinton au Canada, Yann LeCun (un Français qui applique les réseaux à la lecture des chèques bancaires) ou Yoshua Bengio, labourent un champ qui ne donnera ses fruits que des décennies plus tard. On les surnommera, bien plus tard, les « parrains du deep learning ».

La conjonction de ces trois éléments, au début des années 2010, va provoquer une explosion que le chapitre suivant raconte en détail.

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À retenir (chapitre 1)

• L'IA est l'héritière d'un rêve millénaire, devenu science en 1956 à Dartmouth.
• Deux philosophies s'affrontent : l'IA symbolique (règles explicites) et l'IA connexionniste (apprentissage par réseaux de neurones).
• L'approche symbolique a dominé jusqu'aux années 1980, avec des succès (systèmes experts, Deep Blue en 1997) mais des limites fatales : fragilité et coût d'encodage manuel des connaissances.
• Les « hivers de l'IA » rappellent que l'écart entre promesses et réalité se paie toujours.
• Le connexionnisme renaît avec la rétropropagation (1986), mais devra attendre les données et le calcul des années 2010 pour triompher.

Au chapitre suivant, nous ouvrons le capot de cette approche connexionniste : comment, concrètement, une machine « apprend »-elle à partir d'exemples ?

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