Parcourons l'histoire de l'IA et découvrons les avancées scientifiques qui ont conduit aux applications actuelles de l'IA. Vous pourrez en apprendre plus sur chaque date en cliquant dessus.
1837 Ada Lovelace est une femme anglaise considérée comme la première programmeuse informatique. Elle a écrit la première série d'instructions pour le moteur analytique conçu par Charles Babbage.
1921 Le mot robot vient du mot robota qui signifie littéralement "corvée", "travail de serf" en tchèque. Il a été inventé par Čapek Karel dans sa pièce "Les robots universels de Rossum" qui s'est avérée être une étape importante dans l'histoire de la science-fiction.
1939 Avant l'invention de l'ordinateur, Alan Turing a développé le concept d'une machine qui peut théoriquement tout calculer à partir de symboles simples, comme le font les ordinateurs.
1945 La première machine de Turing numérique programmable, électronique et polyvalente, est construite à Philadelphie.
1945 La première machine de Turing numérique programmable, électronique et polyvalente, est construite à Philadelphie.
1945 La première machine de Turing numérique programmable, électronique et polyvalente, est construite à Philadelphie.
1950 Dans son article "Computing Machinery and Intelligence", Alan Turing décrit un test permettant de détecter la capacité d'une machine à présenter un comportement intelligent. Son test est basé sur l'idée du jeu d'imitation.
1953 Margaret Masterman, créatrice de l'unité de recherche linguistique de Cambridge, a largement contribué à la mise au point des premiers programmes de traitement du langage.
1954 Avec seulement six règles de grammaire et 250 éléments lexicaux dans le vocabulaire, une machine a traduit plus de soixante phrases du russe vers l'anglais. Cette expérience a conduit à des investissements majeurs dans le domaine de la linguistique computationnelle.
1956 La conférence de Dartmouth, dans le New Hampshire, regroupant plus de 20 personnalités de l'informatique et des sciences cognitives, est considérée comme l'heure de naissance de l'"intelligence artificielle". L'intelligence artificielle est définie comme un ensemble de méthodes, d'outils et de systèmes permettant de résoudre des problèmes qui requièrent normalement l'intelligence des humains.
1956 Allen Newell, Herbert Simon et Shaw Cliff ont créé le Logic Theorist, un programme capable d'effectuer un raisonnement automatisé. En 1956, il a réussi à prouver des théorèmes, tout comme des mathématiciens de talent.
1957 Frank Rosenblatt, parfois appelé le père du Deep Learning, a créé la première démonstration du Perceptron : un ordinateur capable d'attribuer des cartes en fonction de leurs caractéristiques (simulation du processus de mémorisation) .
1957 Simon Herbert et Allen Newell ont créé le General Problem Solver, destiné à être une machine universelle de résolution de problèmes. La machine pouvait résoudre des problèmes formalisés simples, mais pas les problèmes du monde réel en raison de leur complexité.
1965 ELIZA de Joseph Weizenbaum est un programme informatique de traitement du langage naturel simulant la communication entre les humains et les machines. Il s'agit du premier chatbot célèbre.
1966 Premier projet mêlant raisonnement logique et action physique, Shakey a été le premier robot mobile polyvalent. Parmi les résultats les plus remarquables, citons le développement d'une technique d'extraction de caractéristiques utilisée dans l'analyse d'images, la vision par ordinateur et le traitement numérique des images.
1972 MYCIN est le premier système expert à séparer le moteur d'inférence de la base de connaissances et à expliquer son raisonnement. Cependant, il n'a jamais été utilisé dans la pratique en raison des problèmes éthiques et juridiques liés à l'utilisation d'ordinateurs en médecine.
1972 MYCIN est le premier système expert à séparer le moteur d'inférence de la base de connaissances et à expliquer son raisonnement. Cependant, il n'a jamais été utilisé dans la pratique en raison des problèmes éthiques et juridiques liés à l'utilisation d'ordinateurs en médecine.
1986 Introduction aux systèmes de synthèse vocale : Terrence J. Sejnowski et Charles Rosenberg. Le programme NETtalk est capable de lire des mots et de les prononcer correctement et peut appliquer ce qu'il a appris à des mots qu'il ne connaît pas. Il s'agit de l'un des premiers réseaux neuronaux artificiels - des programmes qui reçoivent de grands ensembles de données et peuvent tirer leurs propres conclusions sur cette base. Leur structure et leur fonctionnement sont ainsi similaires à ceux du cerveau humain.
1986 À l'université Carnegie Mellon, la production de la première voiture autonome, la Navlab 1, a débuté en 1986.
1997 Deep Blue d'IBM est considéré comme un jalon dans l'histoire de l'intelligence artificielle. En 1997, il a gagné contre Garry Kasparov, le champion du monde d'échecs.
2009 ImageNet est une base de données d'images dans laquelle chaque nœud de la hiérarchie est représenté par des centaines et des milliers d'images. Toutes les images sont annotées à la main. La base de données est un instrument permettant de faire progresser la recherche sur la vision par ordinateur et l'apprentissage profond.
2012 En 2012, AlexNet, un algorithme d'apprentissage profond, a remporté le concours annuel ImageNet avec un taux d'erreur de 16 %. C'était la première fois que le taux d'erreur passait sous la barre des 20 %.
2013 Word2Vec utilise un réseau neuronal pour apprendre des associations à partir d'un texte volumineux en représentant chaque mot par une liste de chiffres appelée vecteur. Word2VEc est capable de reconnaître des synonymes ou de suggérer des mots supplémentaires.
2015 Avec un taux d'erreur de seulement 4,9%, le système de vision par ordinateur de Microsoft dépasse la vision humaine en février 2015. En décembre, l'entreprise bat son propre record avec un taux d'erreur de seulement 3,6%.
2015 Elon Musk annonce que d'ici deux ans, la production de voitures autonomes capables de fonctionner dans n'importe quelles conditions sur n'importe quelle route sera très facile. La réalité montre que, même en 2023, les voitures entièrement autonomes n'existent pas.
2018 Le prix Turing, souvent appelé prix Nobel de l'informatique, est décerné à Yann Le Cun, Yoshua Bengio e t Geoffrey Hinton pour les récentes avancées de l'apprentissage profond dans le domaine de l'informatique.
2022 IA génératives Une IA Générative est un système capable de créer un nouveau texte, une nouvelle image ou d’autres types de contenus (musique, vidéo, voix, etc.) à partir de données d'entraînement et d’une instruction d’un utilisateur humain (ou prompt).
Et après ? Les possibilités de l’IA semblent aujourd’hui sans limites et investissent tous les domaines de la société à différents degrés. Si les voitures autonomes et les robots d'assistance personnels se font encore attendre, les IA génératives transforment d’ores et déjà nos rapports à la création et à l’apprentissage. Et il y aura encore certainement beaucoup d’autres bouleversements à venir. Dans le même temps, le changement climatique et l'épuisement des ressources pourraient changer la donne. L'IA est énergivore et cela questionne sa résistance aux futures pénuries de matière première et d’énergie. C'est d'ailleurs la raison pour laquelle de nombreux chercheurs s'intéressent aujourd'hui à la notion d'IA frugale pour limiter son impact sur les ressources.
2023-FR- BC-History-of-AI-Discovery
Bénédicte CARDON
Created on August 22, 2023
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Parcourons l'histoire de l'IA et découvrons les avancées scientifiques qui ont conduit aux applications actuelles de l'IA. Vous pourrez en apprendre plus sur chaque date en cliquant dessus.
1837 Ada Lovelace est une femme anglaise considérée comme la première programmeuse informatique. Elle a écrit la première série d'instructions pour le moteur analytique conçu par Charles Babbage.
1921 Le mot robot vient du mot robota qui signifie littéralement "corvée", "travail de serf" en tchèque. Il a été inventé par Čapek Karel dans sa pièce "Les robots universels de Rossum" qui s'est avérée être une étape importante dans l'histoire de la science-fiction.
1939 Avant l'invention de l'ordinateur, Alan Turing a développé le concept d'une machine qui peut théoriquement tout calculer à partir de symboles simples, comme le font les ordinateurs.
1945 La première machine de Turing numérique programmable, électronique et polyvalente, est construite à Philadelphie.
1945 La première machine de Turing numérique programmable, électronique et polyvalente, est construite à Philadelphie.
1945 La première machine de Turing numérique programmable, électronique et polyvalente, est construite à Philadelphie.
1950 Dans son article "Computing Machinery and Intelligence", Alan Turing décrit un test permettant de détecter la capacité d'une machine à présenter un comportement intelligent. Son test est basé sur l'idée du jeu d'imitation.
1953 Margaret Masterman, créatrice de l'unité de recherche linguistique de Cambridge, a largement contribué à la mise au point des premiers programmes de traitement du langage.
1954 Avec seulement six règles de grammaire et 250 éléments lexicaux dans le vocabulaire, une machine a traduit plus de soixante phrases du russe vers l'anglais. Cette expérience a conduit à des investissements majeurs dans le domaine de la linguistique computationnelle.
1956 La conférence de Dartmouth, dans le New Hampshire, regroupant plus de 20 personnalités de l'informatique et des sciences cognitives, est considérée comme l'heure de naissance de l'"intelligence artificielle". L'intelligence artificielle est définie comme un ensemble de méthodes, d'outils et de systèmes permettant de résoudre des problèmes qui requièrent normalement l'intelligence des humains.
1956 Allen Newell, Herbert Simon et Shaw Cliff ont créé le Logic Theorist, un programme capable d'effectuer un raisonnement automatisé. En 1956, il a réussi à prouver des théorèmes, tout comme des mathématiciens de talent.
1957 Frank Rosenblatt, parfois appelé le père du Deep Learning, a créé la première démonstration du Perceptron : un ordinateur capable d'attribuer des cartes en fonction de leurs caractéristiques (simulation du processus de mémorisation) .
1957 Simon Herbert et Allen Newell ont créé le General Problem Solver, destiné à être une machine universelle de résolution de problèmes. La machine pouvait résoudre des problèmes formalisés simples, mais pas les problèmes du monde réel en raison de leur complexité.
1965 ELIZA de Joseph Weizenbaum est un programme informatique de traitement du langage naturel simulant la communication entre les humains et les machines. Il s'agit du premier chatbot célèbre.
1966 Premier projet mêlant raisonnement logique et action physique, Shakey a été le premier robot mobile polyvalent. Parmi les résultats les plus remarquables, citons le développement d'une technique d'extraction de caractéristiques utilisée dans l'analyse d'images, la vision par ordinateur et le traitement numérique des images.
1972 MYCIN est le premier système expert à séparer le moteur d'inférence de la base de connaissances et à expliquer son raisonnement. Cependant, il n'a jamais été utilisé dans la pratique en raison des problèmes éthiques et juridiques liés à l'utilisation d'ordinateurs en médecine.
1972 MYCIN est le premier système expert à séparer le moteur d'inférence de la base de connaissances et à expliquer son raisonnement. Cependant, il n'a jamais été utilisé dans la pratique en raison des problèmes éthiques et juridiques liés à l'utilisation d'ordinateurs en médecine.
1986 Introduction aux systèmes de synthèse vocale : Terrence J. Sejnowski et Charles Rosenberg. Le programme NETtalk est capable de lire des mots et de les prononcer correctement et peut appliquer ce qu'il a appris à des mots qu'il ne connaît pas. Il s'agit de l'un des premiers réseaux neuronaux artificiels - des programmes qui reçoivent de grands ensembles de données et peuvent tirer leurs propres conclusions sur cette base. Leur structure et leur fonctionnement sont ainsi similaires à ceux du cerveau humain.
1986 À l'université Carnegie Mellon, la production de la première voiture autonome, la Navlab 1, a débuté en 1986.
1997 Deep Blue d'IBM est considéré comme un jalon dans l'histoire de l'intelligence artificielle. En 1997, il a gagné contre Garry Kasparov, le champion du monde d'échecs.
2009 ImageNet est une base de données d'images dans laquelle chaque nœud de la hiérarchie est représenté par des centaines et des milliers d'images. Toutes les images sont annotées à la main. La base de données est un instrument permettant de faire progresser la recherche sur la vision par ordinateur et l'apprentissage profond.
2012 En 2012, AlexNet, un algorithme d'apprentissage profond, a remporté le concours annuel ImageNet avec un taux d'erreur de 16 %. C'était la première fois que le taux d'erreur passait sous la barre des 20 %.
2013 Word2Vec utilise un réseau neuronal pour apprendre des associations à partir d'un texte volumineux en représentant chaque mot par une liste de chiffres appelée vecteur. Word2VEc est capable de reconnaître des synonymes ou de suggérer des mots supplémentaires.
2015 Avec un taux d'erreur de seulement 4,9%, le système de vision par ordinateur de Microsoft dépasse la vision humaine en février 2015. En décembre, l'entreprise bat son propre record avec un taux d'erreur de seulement 3,6%.
2015 Elon Musk annonce que d'ici deux ans, la production de voitures autonomes capables de fonctionner dans n'importe quelles conditions sur n'importe quelle route sera très facile. La réalité montre que, même en 2023, les voitures entièrement autonomes n'existent pas.
2018 Le prix Turing, souvent appelé prix Nobel de l'informatique, est décerné à Yann Le Cun, Yoshua Bengio e t Geoffrey Hinton pour les récentes avancées de l'apprentissage profond dans le domaine de l'informatique.
2022 IA génératives Une IA Générative est un système capable de créer un nouveau texte, une nouvelle image ou d’autres types de contenus (musique, vidéo, voix, etc.) à partir de données d'entraînement et d’une instruction d’un utilisateur humain (ou prompt).
Et après ? Les possibilités de l’IA semblent aujourd’hui sans limites et investissent tous les domaines de la société à différents degrés. Si les voitures autonomes et les robots d'assistance personnels se font encore attendre, les IA génératives transforment d’ores et déjà nos rapports à la création et à l’apprentissage. Et il y aura encore certainement beaucoup d’autres bouleversements à venir. Dans le même temps, le changement climatique et l'épuisement des ressources pourraient changer la donne. L'IA est énergivore et cela questionne sa résistance aux futures pénuries de matière première et d’énergie. C'est d'ailleurs la raison pour laquelle de nombreux chercheurs s'intéressent aujourd'hui à la notion d'IA frugale pour limiter son impact sur les ressources.