Histoire de l’intelligence artificielle jusqu’à GPT-3

📍 1950 – Le Test de Turing

Alan Turing, mathématicien britannique, publie un article fondateur intitulé "Computing Machinery and Intelligence".
Il y propose un test simple mais puissant pour évaluer si une machine est "intelligente" :

Si, dans une conversation, un humain ne peut pas distinguer un autre humain d’une machine, alors cette machine peut être considérée comme intelligente.

Ce test pose les bases philosophiques de l’intelligence artificielle.

📍 1956 – La Conférence de Dartmouth

C’est à cette conférence que le terme "intelligence artificielle" est utilisé pour la première fois.
John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon et d’autres chercheurs s’y réunissent avec une ambition claire :

Créer des machines capables de simuler toute forme d’intelligence humaine.

Cette conférence marque la naissance officielle de l’IA comme champ de recherche scientifique.

📍 1958 – ELIZA

Joseph Weizenbaum crée ELIZA, l’un des tout premiers programmes capables de simuler une conversation humaine.
ELIZA joue le rôle d’un psychothérapeute, posant des questions ouvertes et reformulant les réponses.
Bien qu’extrêmement limité, ce programme est un des premiers à imiter le dialogue humain, ce qui impressionne les contemporains.

📍 1970 – Les Perceptrons et la critique de Minsky & Papert

Marvin Minsky et Seymour Papert publient un ouvrage qui critique sévèrement les limites des perceptrons, des modèles de neurones artificiels proposés par Frank Rosenblatt.
Ils démontrent notamment que ces réseaux simples ne peuvent pas résoudre certains problèmes, comme la fonction logique "XOR".
Ce livre provoque une perte de confiance dans les réseaux neuronaux.

📍 1973 – Hiver(s) de l’IA

Suite à ces critiques et à l’absence de résultats concrets, les financements publics diminuent fortement.
Ce ralentissement de la recherche est appelé le premier "hiver de l’IA". D’autres suivront lorsque les promesses des chercheurs ne seront pas tenues.

📍 1980 – Les systèmes experts

Les systèmes experts marquent une relance de l’IA : ce sont des programmes capables d’imiter le raisonnement d’un spécialiste humain.
Exemple : un système expert médical peut poser un diagnostic à partir de symptômes décrits.
Ces systèmes reposent sur des règles logiques, et sont utilisés dans l’industrie et la médecine.

📍 1993 – Second hiver de l’IA

L’enthousiasme autour des systèmes experts diminue à son tour.
Les limites de la maintenance de ces systèmes et leur manque de flexibilité entraînent un nouvel essoufflement du domaine.

📍 1997 – Deep Blue

Deep Blue, un superordinateur développé par IBM, bat le champion du monde d’échecs Garry Kasparov.
C’est un moment symbolique fort : une machine triomphe d’un humain dans un domaine jusqu’alors considéré comme purement intellectuel.

📍 2011 – Watson

Toujours développé par IBM, Watson remporte le jeu télévisé américain Jeopardy! contre les meilleurs joueurs humains.
Watson combine analyse de langage, bases de données, et rapidité de traitement.
Il marque une nouvelle avancée dans la capacité des machines à comprendre et à manipuler le langage humain.

📍 2014 – Eugene Goostman

Un chatbot nommé Eugene Goostman, simulant un garçon ukrainien de 13 ans, trompe 33 % des juges dans un test de Turing.
Ce résultat est largement médiatisé, même s’il reste controversé : le programme utilise des astuces plus qu’une réelle intelligence.
C’est néanmoins une étape médiatique dans la reconnaissance de l’IA conversationnelle.

📍 2016 – AlphaGo

Développé par DeepMind (filiale de Google), AlphaGo bat le champion du monde de Go, un jeu réputé bien plus complexe que les échecs.
AlphaGo utilise des réseaux de neurones profonds et l’apprentissage par renforcement.
C’est un exploit qui marque une avancée majeure dans l’IA "intuitive", capable d’explorer des stratégies créatives.

📍 2020 – GPT-3

OpenAI lance GPT-3, un modèle de langage massif capable de générer du texte de qualité humaine.
Avec ses 175 milliards de paramètres, GPT-3 peut rédiger des textes, répondre à des questions, résumer des articles, écrire du code…
C’est une révolution dans le domaine du traitement automatique du langage naturel, qui annonce une nouvelle ère de l’IA générative.

📌 En résumé

Cette frise montre comment l’intelligence artificielle a évolué depuis une idée théorique en 1950 jusqu’à des applications puissantes et concrètes aujourd’hui.
Des périodes d’enthousiasme alternent avec des hivers de scepticisme, mais les progrès sont réels et rapides.