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L'intelligence artificielle est passée d'un concept académique marginal à l'une des forces les plus transformatrices de l'histoire moderne — et ce en quelques décennies seulement. Le domaine est officiellement né lors d'une conférence d'été en 1956 à Dartmouth College, où un petit groupe de chercheurs croyait que chaque aspect de l'apprentissage et de l'intelligence pouvait être décrit avec suffisamment de précision pour qu'une machine le simule. Ce pari audacieux a déclenché des décennies de découvertes, de reculs et de renouveau.
L'ère moderne de l'IA est définie par l'apprentissage profond — la capacité des réseaux de neurones à de nombreuses couches à apprendre directement à partir de données brutes. En 2012, AlexNet a divisé par deux le taux d'erreur sur le benchmark de reconnaissance d'images ImageNet, déclenchant une révolution dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la découverte scientifique. AlphaFold a résolu le problème du repliement des protéines vieux de 50 ans ; AlphaGo a maîtrisé l'antique jeu de Go ; et des modèles basés sur les transformers comme GPT-4 et Claude écrivent désormais du code, rédigent des documents juridiques et conversent dans des dizaines de langues.
Derrière chaque étape se trouvent des personnes remarquables — Alan Turing, qui imagina un test pour l'intelligence des machines en 1950 ; Geoffrey Hinton, Yann LeCun et Yoshua Bengio, qui maintinrent la foi dans les réseaux de neurones à travers les hivers de l'IA. Comprendre l'histoire de l'IA, c'est comprendre l'avenir.
