Les premières recherches sur l’IA ont eu lieu dans les années 1950 et 1960. À l’époque, les chercheurs se concentraient sur la mise au point de systèmes capables de résoudre des problèmes simples, tels que les jeux d’échecs ou de go. Ces premiers systèmes reposaient sur l’IA symbolique, qui utilise des règles et des connaissances préétablies pour résoudre des problèmes.
Un exemple emblématique de cette ère est le programme d’échecs Deep Blue, développé par IBM. Deep Blue a créé l’événement en 1997 en battant le champion du monde d’échecs Garry Kasparov, marquant ainsi une avancée majeure dans le domaine de l’IA.
Durant les années 1970, les chercheurs ont commencé à explorer l’apprentissage automatique, une approche de l’IA permettant aux machines d’apprendre à partir des données. Cette transition a permis des progrès significatifs dans des domaines tels que la reconnaissance d’images et la reconnaissance vocale.
Un exemple notable d’application de l’apprentissage automatique est le système de reconnaissance faciale Face ID d’Apple, utilisé sur les iPhone. Face ID s’appuie sur l’apprentissage automatique pour identifier les utilisateurs en fonction de leurs visages.
Dans les années 1980, l’apprentissage profond, une sous-discipline de l’apprentissage automatique, a commencé à prendre son essor. L’apprentissage profond repose sur des réseaux neuronaux artificiels, s’inspirant du fonctionnement du cerveau humain. Cette approche a déclenché des avancées révolutionnaires dans des domaines comme la vision par ordinateur et la traduction automatique.
