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Résumé :
L’IA est un domaine de recherche relativement récent, mais dont les racines scientifiques sont très anciennes. Son objet est la mécanisation de fonctions cognitives et sensori-motrices, telles que la perception, le raisonnement, l’action, l’interaction, et l’apprentissage. L’IA utilise des approches à base de connaissances et de modèles, exprimés par exemple en logique ou par des réseaux relations entre concepts (graphes conceptuels, taxonomies, ontologies), avec des algorithmes qui mécanisent efficacement différentes formes de raisonnement (déduction, abduction, induction, analogie). L’IA utilise également des approches à base de données, avec des probabilités, des statistiques et
des techniques d’optimisation et de satisfaction de contraintes, par exemple pour estimer les paramètres d’une fonction de classification ou de prédiction.
Les développements méthodologiques et technologiques de l’IA se sont révélés particulièrement effectifs pour appréhender des données massives et intégrer des modèles et des connaissances hétérogènes.
Leur impact est considérable sur de nombreux domaines scientifiques, allant de l’astronomie et des mathématiques à la sociologie, passant par les sciences de la vie. Cet impact est également majeur sur tous
les champs de l’ingénierie, en conception, fabrication et extensions fonctionnelles. L’IA est aujourd’hui le principal médiateur (souvent occulte) entre l’humain et le monde numérique.
Comme toute technique, l’utilisation de l’IA soulève des risques humains et sociaux, d’autant plus importants que ses développements sont rapides et à fort impact. Ces risques portent, par exemple, sur les transformation du travail dans de nombreux secteurs, sur la manipulation des personnes, de l’opinion publique, et de l’économie.
Cet exposé situera l’histoire, les méthodes, les potentiels et défis de l’IA.
