Qu'est-ce que l'IA symbolique et en quoi est-elle différente de l'apprentissage automatique ?
 L'IA symbolique est la pratique consistant à utiliser des règles et des représentations symboliques, ou une logique symbolique, pour programmer des ordinateurs afin qu'ils accomplissent des tâches. Un système d'IA symbolique est conçu pour reproduire les capacités de raisonnement et de résolution de problèmes de type humain. Contrairement à l'apprentissage automatique, qui s'appuie sur des méthodes statistiques pour agir sur les données, les systèmes d'IA symbolique utilisent des règles et une logique prédéfinies pour résoudre des problèmes. \n\nL'apprentissage automatique peut être considéré comme un sous-ensemble de l'IA symbolique, car il repose sur des formes de données prédéfinies sur lesquelles un système agit ensuite. La principale différence entre les deux est que, tandis que l'IA symbolique repose sur des règles et des représentations prédéfinies, les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des données d'apprentissage pour apprendre des modèles et prendre des décisions. En tant que tel, l'apprentissage automatique est considéré comme plus automatisé et adaptatif que l'IA symbolique.