Quand l’IA entre dans les métiers
De la détection de cancers au repliement des protéines, en passant par l’usine et la logistique : comprendre comment le deep learning a commencé à rivaliser avec des experts humains.
L’IA invisible, déjà là depuis 10 ans
En suivant une journée ordinaire en 2012, on découvre comment filtres anti-spam, recherche Google, recommandations, traductions et sécurité bancaire utilisaient déjà l’IA, sans qu’on la nomme.
2012, le moment où tout bascule
À partir d’un simple classement sportif, découvrez pourquoi la victoire d’AlexNet à ImageNet 2012 marque une rupture technique majeure et a réorienté les investissements mondiaux en IA.
Les données, le carburant invisible
En partant d’un simple exemple de chats, découvrez pourquoi les mêmes idées de deep learning ont échoué sans données massives, comment internet a tout changé et pourquoi cela concentre le pouvoir.
Les réseaux de neurones, la longue patience
De McCulloch et Pitts à Hinton, LeCun et Bengio, découvrez comment une idée jugée limitée a survécu aux hivers de l’IA en attendant données, calcul et bon moment historique.
Les hivers de l’IA, quand la promesse s’effondre
De l’optimisme des débuts aux coupes massives de 1974-1980 puis 1987-1993, découvrez comment les promesses irréalistes ont plongé l’IA dans deux grands hivers et forcé un changement d’approche.
Les premières fois, quand la machine a étonné le monde
De Logic Theorist à MYCIN, découvrez comment quatre percées entre 1956 et 1972 ont donné à l’IA des airs de révolution… et rendu ses hivers presque inévitables.
Dartmouth 1956, le jour où l’IA reçoit son nom
Découvrir comment, en 1956 à Dartmouth, l’IA obtient son nom, son ambition et ses premiers succès, et pourquoi l’optimisme de ses fondateurs s’est vite heurté à la complexité du réel.
La question qui a tout déclenché
Comment Turing a transformé une question philosophique floue – « une machine peut-elle penser ? » – en une épreuve concrète fondée sur ce que l’on voit, mesure et met à l’épreuve.
