Des années 90 à aujourd’hui : un changement radical dans l’intelligence artificielle
La recherche en intelligence artificielle (IA) a connu une transformation significative depuis les années 90 jusqu’à aujourd’hui. Selon Juan Antonio Rodríguez-Aguilar et Jesús Cerquides, chercheurs à l’Institut de Recherche en Intelligence Artificielle du CSIC, «l’IA est passée d’une discipline marginale à une place centrale dans la science et la technologie».
Durant les années 90, les limitations tant matérielles que de données étaient notables. Les chercheurs travaillaient avec des ordinateurs de bureau dans leurs propres locaux, en utilisant le langage de programmation LISP. Les applications de l’IA étaient principalement axées sur la reconnaissance de caractères pour identifier les chiffres écrits à la main, la prédiction des résultats des parties d’échecs, la prévision des taches solaires et l’analyse des données médicales.
Le processus était laborieux et exigeant. Le matériel disponible était limité et il fallait souvent travailler pendant les heures nocturnes au centre de recherche. De plus, une coordination méticuleuse était nécessaire pour partager le matériel entre plusieurs chercheurs.
La transition vers la superinformatique et les services cloud
Depuis lors, la recherche en IA a subi des changements drastiques. La transition vers les centres de superinformatique et les services cloud a facilité un accès plus simple aux ressources informatiques. Cependant, cette avancée a également favorisé la domination des entreprises privées dans le domaine, en raison de leur capacité à financer ces ressources coûteuses. Cela a créé des difficultés pour reproduire les recherches en raison du coût élevé de l’informatique.
Avancées récentes et applications actuelles de l’IA
Malgré ces défis, les avancées récentes en IA ont été remarquables. La possibilité de travailler à domicile grâce à Internet et aux systèmes cloud a démocratisé l’accès à la recherche. L’accès au code source ouvert et aux articles scientifiques récents a permis un développement accéléré du deep learning grâce au matériel puissant.
Les applications actuelles de l’IA sont stupéfiantes. Rodríguez-Aguilar met en avant les méthodes d’apprentissage coopératif, les budgets participatifs et les systèmes de gestion de la mobilité. De son côté, Cerquides mentionne la prédiction des crises épileptiques, le soutien à la procréation assistée et la combinaison de l’IA avec l’informatique quantique.
Aujourd’hui, l’IA jouit d’un plus grand respect et reconnaissance qu’elle ne le faisait dans les années 90. Cependant, elle fait encore face à des défis significatifs, tels que la durabilité économique. Malgré ces défis, il est indéniable que l’IA a parcouru un long chemin depuis ses humbles débuts dans les années 90 pour devenir une discipline centrale dans la science et la technologie actuelles.
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