Introduction

Comment le cerveau humain apprend-il de nouvelles informations ? Cette question intrigue les scientifiques depuis des lustres. Le domaine des neurosciences se consacre à découvrir comment fonctionne le cerveau, mais il reste encore tant de choses que nous ignorons. Une avancée majeure a été la découverte de la manière dont les neurones se connectent les uns aux autres au sein du cerveau pour former de vastes réseaux. Contrairement aux circuits électroniques manufacturés qui transmettent ou non des signaux électroniques, les neurones du cerveau s'activent avec des intensités variables. Les neurones récepteurs transmettent ensuite les informations en convertissant les stimuli en impulsions électriques, décidant ainsi de l'importance des signaux entrants et émettant à leur tour des signaux. On pense que l'information est véhiculée par la configuration temporelle des impulsions à travers de nombreux groupes de neurones. Le résultat final est une « machine » complexe dont le fonctionnement repose sur des milliers de milliards de connexions, chacune capable d'émettre des signaux selon un continuum d'intensité et de modifier sa structure face à de nouvelles informations ! Ce chapitre abordera en profondeur les thèmes de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle (IA) (Artificial intelligence (AI)) est une branche de l'informatique et de la science des données qui vise à créer des systèmes intelligents capables de simuler des capacités cognitives humaines, notamment l'apprentissage, le raisonnement, la perception et la prise de décision. Les réseaux de neurones sont au cœur de nombreux systèmes d'IA sophistiqués, utilisant des modèles tels que l'apprentissage profond (abordé dans Introduction à l'apprentissage profond). Les réseaux de neurones et les algorithmes d'IA associés s'inspirent de ces mécanismes pour résoudre des problèmes du monde réel, notamment la reconnaissance d'images et la génération de langage.

Aux débuts de la recherche en intelligence artificielle, les efforts ont été considérablement freinés par une puissance de calcul limitée. Par exemple, dans les années 1950 et 1960, les premiers programmes d'IA comme le General Problem Solver (GPS) et le Logic Theorist ne pouvaient résoudre que des problèmes relativement simples en raison des contraintes matérielles de l'époque. Ces programmes s'exécutaient sur des machines dont la mémoire et la vitesse de traitement étaient limitées, ce qui signifiait que même des tâches élémentaires pouvaient prendre un temps démesuré. L'incapacité à traiter de grands jeux de données ou à effectuer des calculs complexes dans des délais raisonnables a grandement restreint le potentiel de l'IA.

Aujourd'hui, les avancées en matière de puissance de calcul et de technologie ont transformé de manière spectaculaire le paysage de l'IA. Un exemple marquant de cette transformation est le développement de modèles d'apprentissage profond, tels que ceux utilisés dans le traitement du langage naturel (NLP). Les systèmes d'IA modernes, comme ChatGPT développé par OpenAI, s'appuient sur un matériel de pointe, ce qui permet d'entraîner de grands réseaux de neurones sur de vastes jeux de données.

Nous abordons un grand nombre de ces applications des réseaux de neurones et de l'IA, ainsi que certaines questions entourant l'éthique de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, en particulier en ce qui concerne l'utilisation équitable des créations artistiques.