Décris brièvement l'histoire de l'IA.
Please give a brief history of AI.
The 1956 Dartmouth workshop was the moment that AI gained its name, its mission, its first success and its major players, and is widely considered the birth of AI. In the 1970s, AI was subject to critiques and financial setbacks. AI researchers had failed to appreciate the difficulty of the problems they faced. In the 1980s a form of AI program called "expert systems" was adopted by corporations around the world and knowledge became the focus of mainstream AI research. In the first decades of the 21st century, access to large amounts of data (known as "big data"), cheaper and faster computers and advanced machine learning techniques were successfully applied to many problems throughout the economy. By 2016, advances in deep learning (particularly deep convolutional neural networks and recurrent neural networks) drove progress and research in image and video processing, text analysis, and even speech recognition.
L'atelier de Dartmouth de 1956 a été le moment où l'IA a acquis son nom, sa mission, son premier succès et ses principaux acteurs, et est largement considéré comme la naissance de l'IA. Dans les années 1970, l'IA a fait l'objet de critiques et de revers financiers. Les chercheurs en IA n'avaient pas pris la mesure de la difficulté des problèmes auxquels ils étaient confrontés. Dans les années 1980, une forme de programme d'IA appelée "systèmes experts" a été adoptée par des entreprises du monde entier et la connaissance est devenue le point central de la recherche sur l'IA. Au cours des premières décennies du XXIe siècle, l'accès à de grandes quantités de données (connues sous le nom de "big data"), des ordinateurs moins chers et plus rapides et des techniques avancées d'apprentissage automatique ont été appliqués avec succès à de nombreux problèmes dans l'ensemble de l'économie. En 2016, les progrès de l'apprentissage profond (en particulier les réseaux neuronaux convolutionnels profonds et les réseaux neuronaux récurrents) ont stimulé les progrès et la recherche dans le traitement des images et des vidéos, l'analyse de texte et même la reconnaissance vocale.
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L'atelier de Dartmouth de 1956 a été organisé par Marvin Minsky, John McCarthy et deux scientifiques chevronnés : Claude Shannon et Nathan Rochester d'IBM. La proposition de conférence comprenait l'affirmation suivante : "Parmi les participants figuraient Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Allen Newell et Herbert A. Simon, qui allaient tous créer des programmes importants au cours des premières décennies de la recherche sur l'intelligence artificielle. Lors de l'atelier, Newell et Simon ont présenté le "théoricien de la logique" et McCarthy a persuadé les participants d'accepter "l'intelligence artificielle" comme nom du domaine. L'atelier de Dartmouth de 1956 a été le moment où l'IA a acquis son nom, sa mission, ses premiers succès et ses principaux acteurs, et il est largement considéré comme la naissance de l'IA. Le terme "intelligence artificielle" a été choisi par McCarthy pour éviter les associations avec la cybernétique et les liens avec l'influent cybernéticien Norbert Wiener.

Les programmes développés dans les années qui ont suivi l'atelier de Dartmouth étaient, pour la plupart des gens, simplement "étonnants" : les ordinateurs résolvaient des problèmes d'algèbre, prouvaient des théorèmes de géométrie et apprenaient à parler anglais. Peu de gens à l'époque auraient cru qu'un tel comportement "intelligent" des machines était possible. Les chercheurs ont exprimé un optimisme intense en privé et dans la presse, prédisant qu'une machine totalement intelligente serait construite dans moins de 20 ans. Des agences gouvernementales comme la DARPA ont injecté des fonds dans ce nouveau domaine.

Dans les années 1970, l'IA a fait l'objet de critiques et de revers financiers. Les chercheurs en IA n'avaient pas pris la mesure de la difficulté des problèmes auxquels ils étaient confrontés. Leur formidable optimisme avait suscité des attentes démesurées, et lorsque les résultats promis ne se sont pas concrétisés, le financement de l'IA a disparu. Au même moment, le domaine du connexionnisme (ou des réseaux neuronaux) a été presque complètement fermé pendant 10 ans par la critique dévastatrice de Marvin Minsky à l'égard des perceptrons. Malgré les difficultés liées à la perception de l'IA par le public à la fin des années 70, de nouvelles idées ont été explorées dans la programmation logique, le raisonnement par le bon sens et bien d'autres domaines.

Dans les années 1980, une forme de programme d'IA appelée "systèmes experts" a été adoptée par des entreprises du monde entier et la connaissance est devenue le point central de la recherche sur l'IA. Au cours de ces mêmes années, le gouvernement japonais a financé de manière agressive l'IA avec son projet d'ordinateur de cinquième génération. Un autre événement encourageant au début des années 1980 a été la renaissance du connexionnisme dans les travaux de John Hopfield et David Rumelhart. Une fois de plus, l'IA était un succès.

La fascination du monde des affaires pour l'IA a connu des hauts et des bas dans les années 1980, selon le schéma classique d'une bulle économique. L'effondrement était dû à l'incapacité des fournisseurs commerciaux à développer un large éventail de solutions viables. Des dizaines d'entreprises ayant fait faillite, la perception était que la technologie n'était pas viable. Cependant, le domaine a continué à progresser malgré les critiques. De nombreux chercheurs, dont les concepteurs de robots Rodney Brooks et Hans Moravec, ont plaidé en faveur d'une approche entièrement nouvelle de l'intelligence artificielle.

Le domaine de l'IA, qui a maintenant plus d'un demi-siècle, a finalement atteint certains de ses objectifs les plus anciens. Elle a commencé à être utilisée avec succès dans l'ensemble de l'industrie technologique, bien qu'un peu dans l'ombre. Ce succès est dû en partie à l'augmentation de la puissance des ordinateurs et en partie au fait que l'on s'est concentré sur des problèmes spécifiques et isolés et que l'on s'est efforcé de les résoudre en respectant les normes les plus strictes en matière de responsabilité scientifique. Néanmoins, la réputation de l'IA, du moins dans le monde des affaires, était loin d'être parfaite. Au sein du domaine, on ne s'accordait guère sur les raisons de l'échec de l'IA à réaliser le rêve d'une intelligence de niveau humain qui avait captivé l'imagination du monde dans les années 1960. Tous ces facteurs ont contribué à fragmenter l'IA en sous-domaines concurrents axés sur des problèmes ou des approches particuliers, parfois même sous de nouveaux noms qui masquaient le pedigree terni de l'"intelligence artificielle". L'IA était à la fois plus prudente et plus fructueuse qu'elle ne l'avait jamais été.

Au cours des premières décennies du XXIe siècle, l'accès à de grandes quantités de données (connues sous le nom de "big data"), des ordinateurs moins chers et plus rapides et des techniques avancées d'apprentissage automatique ont été appliqués avec succès à de nombreux problèmes dans l'ensemble de l'économie. En fait, le McKinsey Global Institute a estimé dans son célèbre document "Big data : The next frontier for innovation, competition, and productivity" qu'"en 2009, presque tous les secteurs de l'économie américaine avaient au moins une moyenne de 200 téraoctets de données stockées".

En 2016, le marché des produits, du matériel et des logiciels liés à l'IA a atteint plus de 8 milliards de dollars, et le New York Times a rapporté que l'intérêt pour l'IA avait atteint une "frénésie". Les applications du big data ont commencé à s'étendre à d'autres domaines, comme la formation de modèles en écologie et diverses applications en économie. Les progrès de l'apprentissage profond (en particulier les réseaux neuronaux convolutionnels profonds et les réseaux neuronaux récurrents) ont stimulé les progrès et la recherche dans le traitement des images et des vidéos, l'analyse de texte et même la reconnaissance vocale.
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