L’expression « Artificial Intelligence » a été prononcée pour la première fois par un professeur de l’université de Dartmouth (New Hampshire, États-Unis), John McCarthy. Il s’agit, selon l’auteur, de « la science et de l’ingénierie de fabrication des machines intelligentes, notamment des programmes informatiques intelligents ».
Si cette discipline, à cheval entre les mathématiques, l’informatique et d’autres disciplines comme la physique ou l’électronique, n’a cessé de se développer, l’augmentation de la puissance de calcul des machines, la mise à disposition d’un nombre sans cesse croissant de jeux de données et l’émergence de nouveaux algorithmes font qu’aujourd’hui cette discipline est au cœur de la révolution numérique.
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Construire une prédiction
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L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Arthur Samuel, l’un de ses pionniers (et aussi des jeux sur ordinateurs), l’a décrit comme le « champ d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés à apprendre ». Un peu trop « futuriste », on lui préfère aujourd’hui la définition donnée par Tom Mitchell : « Un programme informatique se dit d’apprendre de l’expérience E par rapport à une catégorie de tâches T et une mesure de performance P si sa performance à des tâches T, telle que mesurée par P, s’améliore avec l’expérience E. » En pratique, donc, l’objectif d’un algorithme d’apprentissage est de pouvoir construire une prédiction (valeur, catégorie…) pour un contexte d’utilisation particulier, à partir d’un apprentissage préalable de ce contexte.
