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#TBT - Oubliez l'hiver de GoT, celui de l'IA était encore pire !
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#TBT - Oubliez l'hiver de GoT, celui de l'IA était encore pire !

L'intelligence artificielle est aujourd'hui considérée comme la solution universelle pour lutter contre de nombreux problèmes, pourtant cela n'a pas toujours été le cas. Il y a déjà eu deux "hivers" qui lui ont fait très mal. Mais pourquoi l'intelligence artificielle s'est-elle refroidie ?

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C'est quoi l'hiver d'IA ?

En hiver, le temps se rafraîchit, il devient parfois glacial et inconfortable. Cela n'était pas différent pendant les périodes connues sous le nom d'hiver de l'IA, mais ce refroidissement n'est pas lié aux conditions météorologiques, mais à l'intérêt, à la recherche et à l'investissement dans le domaine de l'intelligence artificielle. Pour diverses raisons, le nombre d'hivers d'IA a jusqu'à présent diminué considérablement - l'hiver d'IA avait commencé.

Premier hiver de l'IA : 1974-1980

Avec les premiers systèmes de traduction automatique, apparus dans les années 1960 et donc au plus fort de la guerre froide, le premier battage technologique a commencé, plus tard il sera connu sous le nom d'intelligence artificielle. Les Etats-Unis ont sauté sur l'occasion de traduire aussi rapidement et automatiquement que possible les informations en provenance de Russie et de Chine afin de garder une longueur d'avance sur leurs ennemis. Même s'il s'est rapidement avéré que tout n'était pas aussi facile que prévu, cela a jeté les bases du boom de l'IA.

La Defense Advanced Research Projects Agency, en abrégé DARPA, a investi des sommes énormes dans le développement de l'IA et a fait progresser la technologie, presque sans contrôle ni conditions strictes pour les chercheurs. La devise était : Ici vous avez de l'argent, faites-en quelque chose, et vite !

Les attentes de l'intelligence artificielle sont trop élevées

Ça n'a pas dû bien se passer. L'amendement Mansfield a contraint la DARPA à soutenir les projets d'IA d'une manière plus ciblée et mieux contrôlée. Les chercheurs étaient maintenant perçus d'un œil plus critique, et pas seulement aux États-Unis : en Grande-Bretagne, le professeur Sir James Lighthill publia le rapport Lighthill sur l'intelligence artificielle. Il est arrivé à la conclusion que l'IA était un échec complet et qu'il ne pouvait rien faire qui ne puisse être réalisé avec d'autres disciplines scientifiques. Beaucoup des algorithmes d'IA échoueraient immédiatement en raison de problèmes dans le monde réel et ne seraient rien de plus qu'un jouet.

Des chercheurs en intelligence artificielle comme Hans Moravec ont également critiqué leurs collègues, qui avaient suscité des attentes beaucoup trop élevées chez DARPA and Co et avaient osé faire des prédictions toujours plus audacieuses sur les merveilles de l'intelligence artificielle. Cela a été contre-productif : DARPA, l'un des plus importants sponsors de l'IA, a perdu tout intérêt. Le projet SUR de l'Université Carnegie Mellon pour la compréhension de la langue parlée a été un fiasco et, par conséquent, les fonds ont été de plus en plus réduits dans le monde entier. C'était là, le premier hiver de l'IA.

Deuxième hiver de l'IA : 1987-1993

Au cours des années 1980, un nouveau système d'IA a connu un énorme succès. Le premier système d'IA commercial, XCON, a également été développé à l'Université Carnegie Mellon et a promis des millions de dollars aux entreprises qui l'utilisaient. Le langage de programmation LISP a été développé et est devenu le dénominateur commun des développeurs AI. En 1985, une toute nouvelle industrie de l'IA avait vu le jour et avait investi plus d'un milliard de dollars dans le développement. Cela exigeait également du matériel spécialisé LISP capable de comprendre et d'implémenter le nouveau langage.

Mais en 1987, le marché de ce matériel s'est complètement effondré à l'aube de l'ère du PC avec les premiers postes de travail d'entreprises comme Sun Microsystems. Ils ont rendu superflus les coûteuses machines LISP, dans lesquelles de nombreuses entreprises avaient investi tant d'argent. Les ordinateurs, bientôt rejoints par des géants de l'informatique comme Apple et IBM, pourraient tout simplement faire plus. Une industrie complète d'une valeur d'un demi-milliard de dollars américains était devenue superflue en une seule année. 

Il a fallu beaucoup de temps pour que l'industrie se rétablisse, en partie parce que bon nombre des entreprises très appréciées de LISP ont par la suite fait faillite. Ce n'est qu'au début des années 1990 que l'intelligence artificielle a commencé à se rétablir. Les petits projets, qui ont été mis en œuvre avec succès et sans trop d'efforts, ont profité à la technologie autant qu'à l'augmentation toujours plus rapide de la puissance de calcul et des volumes de stockage, qui sont également devenus de moins en moins coûteux. Au milieu des années 2000, les programmes de subventions gouvernementales ont également connu une nouvelle hausse significative. La DARPA s'est également réveillée. L'UE a injecté des centaines de millions de dollars dans l'intelligence artificielle, tout comme la Chine et la Russie - le boom actuel de l'intelligence artificielle avait commencé.

Perspectives d'avenir

Et quelles sont les perspectives météorologiques pour l'IA aujourd'hui ? A court et moyen terme, lumineux et ensoleillé avec une vue plutôt étroite sur un rafraîchissement perceptible. Mais à long terme, il est tout à fait possible que l'intelligence artificielle fasse les frais des trop hautes attentes en matière d'IA. Et puis peut-être qu'il sera temps de s'habiller chaudement, l'hiver pourrait revenir.

Source : The AI Winter

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