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Intensité carbone de la production électrique des pays du monde

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Intensité carbone de la production électrique des pays du monde

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Live 24/7 CO₂ emissions of electricity consumption

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Electricity Maps is a live 24/7 visualization of where your electricity comes from and how much CO2 was emitted to produce it.

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Glossaire d'éducation populaire sur l'intelligence artificielle 

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Glossaire d'éducation populaire sur l'intelligence artificielle 

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Quel choix! Trois ans après le lancement de ChatGPT, les chatbots d'intelligence artificielle (IA) générative se multiplient. Il y a les services américains bien établis, tels Claude ou Gemini, mais aussi, depuis quelques semaines, des alternatives suisses très intéressantes, telle Lumo de la société genevoise Proton ou Euria d'Infomaniak. Bien sûr, très souvent (et même chaque jour concernant ChatGPT), ces systèmes évoluent et s'enrichissent de nouvelles fonctions, mais leurs forces et faiblesses demeurent plus ou moins stables. Si l'IA générative vous intéresse, il est recommandé d'en tester plusieurs, pour voir quel chatbot vous convient le mieux. Voici un tour d'horizon (non exhaustif, bien entendu) des principaux acteurs du marché.

- ChatGPT, la référence

Fort de plus de 900 millions d'utilisateurs réguliers, ChatGPT, d'OpenAI, est l'une des références du marché, moins par ses réponses isolées que par la taille de son écosystème. Il propose une riche combinaison: analyse de documents complexes, génération et compréhension d'images, code, navigation web, outils connectés, agents capables d'exécuter des tâches en chaîne... Les modèles de raisonnement avancé permettent de traiter des tâches ardues avec une profondeur inégalée. C'est souvent le chatbot que l'on utilise depuis le plus longtemps, et grâce à cet historique et à sa connaissance de l'utilisateur, il propose des réponses personnalisées, anticipant parfois les demandes. Et comme tous ses concurrents, il commet encore souvent des erreurs, un point à ne jamais oublier.

- Claude, un petit truc en plus

Claude, de la société américaine Anthropic, s'est imposé comme un assistant d'écriture et d'analyse particulièrement fiable. Les textes sont généralement mieux structurés, moins emphatiques, plus proches d'un raisonnement de type humain classique. Pour les synthèses, les reformulations, les analyses conceptuelles ou stratégiques, il est souvent jugé plus "propre". "C'est clairement mon coup de cœur, et la version 4.5 excelle: il semble mieux comprendre que les autres les problématiques que je lui expose et va directement au but que je souhaite atteindre, en ce sens il me paraît davantage orienté solution que ChatGPT ou Gemini. Et côté rédaction, c'est le meilleur, je pourrais presque parler d'un "supplément d'âme" en le comparant aux modèles concurrents", estime Blaise Reymondin, fin connaisseur des chatbots et expert en marketing Google.

- Gemini, austère mais efficace

Un temps en retard sur ce marché, Google a rattrapé le temps perdu. Le modèle Gemini 3, lancé en novembre 2025, offre des performances exceptionnelles en raisonnement et capacités multimodales, capable de tout faire, et bien. L'intégration profonde dans l'écosystème Google (Search, Maps, Gmail, etc.) constitue un avantage majeur. Le mode "Deep Think" pour les abonnés à Ultra (payant) permet un raisonnement prolongé sur des problèmes complexes. Ajoutons que les capacités de génération de vidéos avec Veo 3 et d'images avec Imagen 4 sont particulièrement impressionnantes.

" Je me tourne volontiers vers Gemini 3 pour obtenir un autre avis, notamment lorsque la réponse de Claude ne me satisfait pas. Son principal atout réside dans sa fenêtre de contexte en entrée, sans doute l'une des plus larges du marché: on peut lui soumettre des prompts très volumineux, voire des livres entiers, et travailler sur des corpus denses sans devoir tout découper", estime Blaise Reymondin. Mais le service n'est pas très accessible, car "Google reste en retrait sur l'expérience utilisateur. Le problème ne tient pas seulement au design: l'ensemble demeure très "geek", pensé avant tout pour des ingénieurs. L'interface est parfois rébarbative, l'expérience n'est ni ludique ni vraiment engageante". Cela dit, Google pourrait facilement rectifier le tir et des évolutions significatives sont à attendre en 2026.

- Euria, belle alternative suisse

Euria vient d'être lancé par Infomaniak. Le chatbot a été développé sur la base de modèles open source sélectionnés par la société genevoise. Même si, d'après nos tests, Euria offre des services de qualité, son but premier n'est pas de rivaliser avec les modèles américains. L'objectif est surtout (en cohérence avec les autres services d'Infomaniak) de proposer une intelligence artificielle hébergée en Suisse, gouvernée selon le droit suisse, et conçue sans exploitation commerciale des données. Infomaniak insiste sur le fait que les conversations ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles et ne sont pas revendues, un argument clé pour les PME, les collectivités et les professions sensibles. Euria, qui permet d'analyser des images, de charger des textes et qui est aussi branché sur le web, s'inscrit dans une logique de souveraineté numérique.

- Lumo, pour protéger ses données

Lancé cet été par Proton, Lumo ressemble à Euria. Proton applique à l'IA la même philosophie que pour sa messagerie: la confidentialité comme principe fondateur. Lumo se distingue par un cadre strict: les conversations ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles, ne sont pas revendues et peuvent, selon les réglages, ne laisser aucune trace durable. Cette approche se traduit concrètement par des fonctions comme le "mode fantôme", qui garantit l'absence de conservation des échanges. Proton s'adresse ici à des usages où la sensibilité des données prime sur la sophistication fonctionnelle: rédaction de documents confidentiels, échanges juridiques ou médicaux, préparation d'articles, réflexion stratégique.

- Mistral, DeepSeek, Apertus...

Les alternatives sont innombrables, impossible de toutes les citer. Il y a aussi le modèle suisse Apertus, développé par les EPF, pas au top côté résultats, mais impeccable sur le plan éthique (il est accessible via le site https://chat.publicai.co/). Le chatbot Le Chat, des Français de Mistral, offre rapidité, efficacité en raisonnement et en code, et une approche plus directe. Enfin, des modèles chinois comme DeepSeek ou Manus, sont parfois aussi très bons (mais on ne sait pas trop ce qui est fait des données...).

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ChatGPT, Gemini, Lumo, Euria ou Claude: quel chatbot choisir pour quelle tâche? Voici comment sélectionner votre assistant IA - Le Temps

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Vous êtes un peu perdu au moment de choisir un chatbot? Voici les forces et faiblesses d'une sélection de services, dont plusieurs suisses de premier plan

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L’Université de Genève est favorable à l’utilisation de l’IA générative (IAG). Toutefois, seuls certains outils (Copilot, Deepl pro et Consensus) font l’objet d’un contrat de licence institutionnelle ou d’un processus d’achat centralisé.

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Aide au choix des outils d'IA à l'Université de Genève

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Aide au choix des outils d'IA à l'Université de Genève

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Outils - vue grille - IA générative: outils - UNIGE

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Découvrir la liste des principaux outils IAg avec les recommandations de l’UNIGE

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When GenAI can write papers, what should you do?

Quentin Gallea - The Causal Mindset

About

This website shares lecture content from a course currently taught at the University of Neuchatel on how generative AI tools - large language models, coding agents, retrieval-augmented generation - are transforming research workflows in economics and the social sciences. The material follows the complete research cycle, from reading papers and reviewing literature to brainstorming hypotheses, analyzing data, writing, and presenting - exploring both traditional methods and GenAI tools at every stage.

The goal is not just to use these tools, but to use them responsibly and rigorously, understanding their strengths, limitations, and the risks they introduce to scientific work.

What You'll Find Here

Critical comparisons of traditional research methods with AI-assisted approaches

Practical guidance on using generative AI tools responsibly at each stage of the research process

An honest evaluation of the strengths, biases, and risks of AI tools applied to research

What's Next: Careers in the GenAI Era

If GenAI can write papers, what does it mean to be a researcher - and what does a career in research look like from here?

The course closes with a session devoted to that question. The motivation is simple: every previous session showed how a piece of the research workflow can be done faster, or differently, or partly by an agent. Put those pieces together and the role of the human researcher has clearly shifted. The closing session asks where the human edge actually lies - taste, judgment, framing, causal reasoning, knowing what is worth doing - and how to deliberately build those skills while the tooling keeps moving.

We will also hear from an external guest speaker, a recent master's graduate who wrote his thesis on rethinking careers in the age of GenAI. He will share a concrete playbook for staying relevant in the labour market as the technology evolves: which skills compound, which ones are about to be commoditised, and how to position your work so that GenAI is a multiplier rather than a substitute.

This is not a forecast - nobody knows what the job market for researchers looks like in five years. But the goal of the entire course has been to give you the lens, the vocabulary, and the practical instincts to keep adapting. The closing session is where we tie that back to your own next steps.

Author

Quentin Gallea brings deep expertise and a passion for causality to answering causal questions and applying Causal AI to real-world problems - particularly to help deploy reliable and safe AI strategies.

Trusted by professionals worldwide (e.g. Google, Amazon, Meta, mercado libre, iFood)

Advised C-suites and data leaders worldwide on causal inference and AI impact

Trained 15,000+ students and professionals across industries

Published research in top scientific journals

Speaker at leading international events: TEDx, Causal Data Science Meeting, Applied Machine Learning Days, National Association for Business Economics

Author of The Causal Mindset Handbook

thecausalmindset.com

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When GenAI can write papers, what should you do?

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ChatGPT va-t-il "chercher dans sa base de données" ?

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ChatGPT va-t-il "chercher dans sa base de données" ?

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ChatGPT va-t-il chercher ses réponses dans sa base de données ?

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Trois ans après sa sortie, retour sur cette incompréhension persistante concernant le fonctionnement de ChatGPT et consorts. Et pourquoi c’est à la fois la force et la faiblesse de ces modèles.

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Visualisez la manière dont un LLM "tokenise" vos textes

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Visualisez la manière dont un LLM "tokenise" vos textes

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The Tokenizer Playground - a Hugging Face Space by Xenova

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Experiment with and compare different tokenizers

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LLM Leaderboard & AI Model Benchmarks — August 2026 | 384 Models Compared

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Compare 218 ranked models and 384 tracked AI models across 381 benchmarks with BenchLM scoring, pricing, context window, and runtime tradeoffs. Rankings and head-to-head comparisons for GPT-5, Claude, Gemini, DeepSeek, Llama, and more.

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Model & API Providers Analysis | Artificial Analysis

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Comparison and analysis of AI models and API hosting providers. Independent benchmarks across key performance metrics including quality, price, output speed & latency.

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Cette page web vous aidera à naviguer dans le paysage en constante évolution de l'utilisation responsable de l'IA pendant vos études à l'EPFL. Nous nous concentrerons sur les LLM courants comme ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google, ainsi que les assistants de recherche IA spécialement conçus pour diverses tâches de recherche. Nous vous présenterons quelques principes clés à garder à l'esprit lors de l'utilisation des LLM, ainsi que les principaux inconvénients dont il faut être conscient.
Au fur et à mesure que l'IA progresse à un rythme rapide, cette page sera régulièrement mise à jour. Restez à l'affût !

Image générée avec ChatGPT 4.0.

Au cours des dernières années, les outils d'IA ont transformé notre façon de rechercher des informations, d'apprendre et de créer. Depuis son apparition en 2022, ChatGPT a rassemblé plus de 5 millions d'utilisateur·trices, et combiné à d'autres grands modèles de langage (LLMs) populaires, il est clair que l'IA est là pour rester.

Les grands modèles de langage sont de plus en plus intégrés aux services de bibliothèque et aux pratiques des chercheur·es grâce à leur capacité à résumer rapidement d'énormes quantités d'informations, à aider au brainstorming et à améliorer la rédaction, le tout en adoptant un ton très humain. Cependant, si vous avez déjà essayé d'utiliser un LLM, vous avez probablement constaté qu'ils peuvent être assez sujets aux erreurs, générant des informations qui semblent plausibles mais qui ne sont pas factuellement exactes. Cela provient de leur conception : les LLM sont essentiellement des outils de prédiction de texte très sophistiqués entraînés sur des quantités sans précédent d'informations générées par des humains. Ils ont été entraînés à prédire la réponse la plus probable à une invite (ou prompt en anglais), en se basant sur les schémas de communication humaine. Ils n'ont pas été conçus pour penser comme nous, pour nous corriger systématiquement lorsqu'on se trompe, ou pour " ne pas savoir " répondre à une requête. Ce sont davantage des correcteurs automatiques sous stéroïdes que de l'intelligence omnipotente. C'est pourquoi les LLM doivent être utilisés de manière responsable, comme des outils, avec nos compétences de pensée critique pleinement engagées.

Affiner le style/le ton (ex. : " Peux‑tu reformuler cette phrase pour la rendre plus percutante ? ")

Brainstorming (ex. : " Donne‑moi le plan d'un article sur... ")

Mentionner l'outil utilisé

Découverte d'un nouveau sujet -toujours vérifier les informations car les LLMs ont tendance à halluciner (cela vaut aussi pour les références bibliographiques).

Rédaction d'un travail depuis zéro - utiliser l'IA pour écrire à votre place est éthiquement inacceptable ; vous restez responsable du travail soumis.

Utiliser l'IA comme unique source d'information.

Citer les sorties de l'IA - les citations sont peu fiables par nature ; privilégiez les sources académiques vérifiées.

Accepter les références proposées sans vérification - à proscrire.

"Open access publications with a CC-BY license can be used with any kind of available AI tool, may be used for the development and training of any AI tool and the results including the content can be freely shared. Licensed content (closed publications) or Open Access publications with a restrictive CC-BY-NC-ND license, where Elsevier owns all rights or some key rights such as the right to create derivatives, may be used

with closed versions of AI tools that do not train the algorithm, do not learn from the input or incorporate the input in the AI tool (e.g. Open AI " non-learning " subscription version ChatGPT Team). The use of the closed version may be subject to a fee and / or restrictions.

with open versions of learning AI tools or to develop your own AI tool or platform, provided that it is used in a secure, user-controlled environment (i.e. self-hosted in an on-premises environment or in an environment hosted externally solely for use by Participating Institutions or Authorised Users).

Results generated or platforms developed with the help of AI may be published and made available for research and teaching, provided that they do not contain or reproduce content from closed or CC-BY-NC-ND publications. Links to closed publications are permitted. The commercial use of AI-generated content or platforms is prohibited." https://consensus.app/
Moteur de recherche alimenté par l'IA, spécifiquement conçu pour la recherche scientifique ; il trouve et résume les enseignements tirés des articles académiques.

Modèle économique : freemium (recherche de base gratuite, fonctionnalités premium par abonnement)

Corpus d'entraînement : Semantic Scholar
https://elicit.com/
Assistant de recherche qui utilise l'IA pour aider les chercheur·es à trouver des articles pertinents, à comprendre la recherche et à résumer les résultats.

Modèle économique : freemium (fonctions de base gratuites, équipe et fonctionnalités avancées payantes)

Corpus d'entraînement : Semantic Scholar

Scite Assistant
https://scite.ai/assistant
Outil d'IA qui fournit le contexte et l'analyse des citations, montrant comment les articles scientifiques ont été cités par d'autres chercheurs.

Modèle économique : freemium (fonctions de base gratuites, fonctionnalités premium par abonnement)

Corpus d'entraînement : multiples sources (éditeurs, Unpaywall, PubMed, Fatcat, divers serveurs de prépublications, dépôts universitaires, revues en libre accès, etc.)
https://notebooklm.google.com/
Outil qui associe l'environnement interactif des notebooks à de grands modèles de langage, offrant une assistance IA consciente du contexte pour l'analyse de données et les flux de travail de recherche.

Modèle économique : freemium (accès gratuit avec un compte Google, version Plus payante disponible)

Perplexity

Notre offre de formation

[En anglais seulement] In the last few years, many AI-powered tools have promised to fundamentally change the way we look for information. During this workshop, we will explore some of them, focusing on so-called research assistants in order to understand how they work and how we can use them to make our research better.

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Cette page web vous aidera à naviguer dans le paysage en constante évolution de l'utilisation responsable de l'IA pendant vos études à l'EPFL. Nous nous concentrerons sur les LLM courants comme ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google, ainsi que les assistants de recherche IA spécialement conçus pour diverses tâches de recherche.

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Formation of public opinion and participation in the political system are essential to a democracy. TA-SWISS examines how digital environments impact democracy.

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New possibilities offered by internet, social networks and AI are turning familiar mourning rituals upside down. A TA-SWISS Study on death and techhnology.

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The study focuses on the central question of how AI companions are reshaping human relationships and what it means in today’s digital age to begin, maintain, or end a relationship, whether with another person or with an AI.

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Quand les algorithmes décident à notre place

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Quand les algorithmes décident à notre place

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This interdisciplinary study assesses the opportunities and risks of artificial intelligence in employment, education, consumption, administration and media.

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AI “deathbots” are helping people in China grieve

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Avatars of deceased relatives are increasingly popular for consoling those in mourning, or hiding the deaths of loved ones from children.

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Rapports du Technology Assessment suisse

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Rapports du Technology Assessment suisse

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TA-SWISS studies concentrate on the three following areas: information society; biotechnology / medicine; mobility / energy / climate.

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Rapport international sur la sécurité de l'IA

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Rapport international sur la sécurité de l'IA

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The International AI Safety Report is the world’s first comprehensive review of the latest science on the capabilities and risks of general-purpose AI systems. The work was overseen by an international Expert Advisory Panel nominated by over 30 countries and intergovernmental organisations. Written by over 100 independent experts and led by Turing Award winner Yoshua Bengio, it represents the largest international collaboration on AI safety research to date. The Report provides decision-makers in government and beyond with a shared and authorative global picture of AI’s risks and impacts.

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1 300 scientifiques appellent au boycott de l’IA générative

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Face au déploiement massif de l’IA générative (IAg), des scientifiques appellent à manifester une « objection de conscience ».

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Sciences Critiques - « La science est une chose trop importante pour être laissée entre les mains des seuls savants. » (Carl E. Sagan)

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Pourquoi résister à l’Intelligence artificielle ? - Sciences Critiques

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La fameuse complémentarité de l’homme et de la machine est un leurre. Loin de donner du pouvoir aux hommes, l’Intelligence artificielle (IA) les en dépossède. L’aventure technologique qui s’annonce constitue la plus formidable entreprise d’aliénation jamais imaginée à l’encontre du genre humain. Face aux critiques et aux inquiétudes, les partisans de l’IA aiment à répéter qu’elle

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SPOC HES-SO "Décoder l'IA et ses enjeux"

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SPOC HES-SO "Décoder l'IA et ses enjeux"

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Inscrivez-vous dès aujourd’hui à HES-SO Numérique

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Inscrivez-vous dès aujourd’hui aux diverses ressources et contenus numériques publiés par la HES-SO sur sa plateforme officielle. En ligne, totalement gratuit et ouvert à tous!

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Aujourd'hui, nous reconnaissons tous que le terme fake news, particulièrement répandu en anglais et toujours plus utilisé en français pour désigner des fausses informations, ne s'avère pas très utile. Cependant, sans qualificatif pour le remplacer, nous sommes contraints à employer cette formule en mimant des guillemets. Trouver une expression de remplacement n'est pas chose aisée, car il s'agit d'évoquer bien plus que des simples actualités. En effet, il est question de l'ensemble de l'écosystème de l'information. En outre, " fausse " ne saurait décrire la complexité des différents types de mésinformation (partage malencontreux d'informations incorrectes) et de désinformation (création et partage délibérés d'informations fausses).

Pour comprendre le système actuel de l'information, nous devons considérer trois éléments :

Les différents types de contenus créés et partagés

Les motivations des personnes à l'origine de ces contenus

Les modes de diffusion de ces contenus

Le sujet est important. Comme l'a souligné récemment Danah Boyd dans un article, nous sommes en guerre. Il est évident que nous devons nous préoccuper des personnes (parmi lesquelles des journalistes) qui partagent involontairement de fausses informations. Toutefois, les campagnes de désinformation systématiques soulèvent bien plus d'inquiétudes. Les tentatives antérieures d'influencer l'opinion publique reposaient sur des technologies de diffusion traditionnelles, mais avec les réseaux sociaux les éléments de propagande ciblent directement les utilisateurs les plus à même de recevoir et de partager un message spécifique.

Lorsqu'une personne partage un article, une image, une vidéo ou un mème portant à confusion ou fabriqué de toutes pièces, sans se rendre compte qu'il ne s'agit pas d'une information fiable, elle suscitera probablement la confiance chez l'internaute suivant qui verra passer l'information dans son flux d'actualités et la repartagera. Ainsi, les éléments d'information se diffusent à grande vitesse grâce aux réseaux pair-à-pair reposant sur des relations de confiance. Cela est bien plus inquiétant que les sites de fausses informations développés par des adolescents macédoniens à la recherche de profits.

Les différents types de mésinformation et de désinformation

En novembre, je m'exprimais à propos des différents types d'informations problématiques dont je constatais la diffusion dans le cadre de l'élection aux États-Unis. Depuis, j'ai essayé d'établir une typologie (et je remercie Global Voices qui m'a aidée à approfondir mes définitions). Je distingue sept types de contenus problématiques dans notre écosystème de l'information, qui correspondent à une échelle de mesure approximative de l'intention de tromper l'audience.

Quelles raisons poussent à fabriquer de telles publications ?

Si nous souhaitons réellement trouver des solutions à ces problèmes, nous devons étudier les personnes à l'origine de telles informations et leurs motivations.

Début janvier, j'ai assisté à une présentation d'Eliot Higgins à Paris au cours de laquelle il a dressé la liste de quatre " P " qui aident à expliquer l'origine de ces contenus. En étudiant cette liste, j'ai identifié et ajouté quatre éléments supplémentaires, établissant une nouvelle liste : piètre qualité de journalisme, parodie, provocation, passion, partisanerie, profit, pouvoir ou influence politique et propagande.

C'est un travail en cours, mais dès lors que l'on commence à analyser ces catégories et à tisser des liens entre elles, des profils distincts se dessinent en matière de types de contenu créés et de raisons spécifiques à leur fabrication.

Mécanismes de diffusion

Enfin, nous devons réfléchir à la manière dont ce contenu est relayé. Des informations sont partagées sur les réseaux sociaux sans mauvaise intention par des personnes qui ne les vérifient pas. D'autres sont amplifiées par des journalistes qui subissent une pression plus forte que jamais pour essayer de comprendre et de couvrir avec précision des informations publiées sur les réseaux sociaux en temps réel. D'autres encore sont publiées par des groupes faiblement connectés qui tentent délibérément d'influencer l'opinion publique et, enfin, certaines sont diffusées dans le cadre de campagnes de désinformation sophistiquées, au moyen de réseaux de robots et de groupes de propagande. (Comme vous pouvez le remarquer, il faut que je développe une matrice 3D pour mapper mon graphique en comparaison aux différents mécanismes de diffusion).

Comme le souligne cet article de Buzzfeed (en anglais), un groupe d'adolescents étasuniens sympathisants de Donald Trump, s'est réuni en ligne pour influencer l'élection française d'avril. Ils possèdent des dossiers partagés contenant des matrices de mèmes, afin que même les non-francophones puissent publier des visuels dans les flux de hashtags. Il est désormais incroyablement aisé pour les groupes faiblement connectés de se mobiliser et d'utiliser des outils gratuits pour coordonner des échanges de message privés.

Lorsque la publication est coordonnée et cohérente, il est aisé de tromper nos esprits, déjà épuisés et toujours plus dépendants de l'heuristique à cause de la quantité accablante d'informations qui nous arrivent au quotidien. Lorsque nous recevons plusieurs messages sur un même sujet, notre cerveau considère cela comme un gage de crédibilité. Une information lue plusieurs fois dans une même journée est souvent considérée vraie.

Nous sommes nettement moins susceptibles de faire preuve d'esprit critique devant des informations visuelles ou renforçant nos opinions. Et, comme l'excès d'informations épuise nos cerveaux, nous sommes beaucoup plus faciles à influencer.

Comment pouvons-nous agir ?

Nous jouons tous un rôle crucial dans cet écosystème. Chaque fois que nous acceptons une information passivement ou que nous partageons une publication, une image ou une vidéo sans la vérifier, nous participons au bruit et à la confusion. L'écosystème de l'information est tellement pollué que nous devons prendre nos responsabilités et vérifier de manière indépendante le contenu que nous rencontrons en ligne.

Au cours des semaines qui ont suivi l'élection présidentielle américaine, des journalistes ont traqué des créateurs de fausses informations et se sont entretenus avec eux. Au cours de leurs discussions, une constante s'est dessinée : ils expliquaient avoir tenté de fabriquer des informations qui duperaient les personnes de gauche et avoir échoué. À ce propos, Jestin Coler a indiqué à NPR : " Nous avons essayé de faire de même avec les libéraux. Cela n'a jamais fonctionné, ça ne prend jamais. Les informations étaient démenties dans les deux premiers commentaires, puis l'ensemble tombait à l'eau. "

Cependant, l'avantage des libéraux à ce sujet fut de courte durée. Depuis l'investiture du président Trump, nous constatons que les deux camps se font berner et partagent de fausses informations. Qu'il s'agisse des comptes Twitter que personne n'a réussi à vérifier de manière indépendante, du générateur de mèmes des décrets présidentiels de Donald Trump, des internautes qui retweetent une publication du compte parodique de Jill Stein en espérant désespérément que ce soit authentique ou des affirmations indiquant que le vice-président Pence a supprimé un tweet qui condamnait le décret interdisant l'admission de ressortissants de certains pays musulmans alors qu'il était encore présent dans son fil d'actualité depuis décembre, la gauche démontre les mêmes faiblesses que la droite. Lorsqu'ils sont fâchés et qu'ils ont peur, les individus font preuve de moins d'esprit critique.

Invité dans l'émission de radio On The Media, Craig Silverman s'est exprimé sur le besoin de faire preuve de scepticisme émotionnel. Je suis totalement d'accord. Il ne s'agit pas uniquement de développer plus de projets d'éducation à l'information, mais d'apprendre aux gens à douter de leurs réactions instinctives. Si un élément d'information vous fâche terriblement ou vous ravit (car il réaffirme votre point de vue), réexaminez-le.

S''il est conseillé d'attendre 20 minutes avant de se resservir de nourriture, le temps que notre estomac communique avec notre cerveau, il en va de même au sujet de l'information. Il n'est peut-être pas nécessaire d'attendre 20 minutes avant de partager un contenu, mais deux minutes semblent raisonnables.

Nous vivons une époque cruciale. Si nous voulons réellement comprendre la situation dans laquelle nous nous trouvons, nous devons en saisir la gravité et comprendre ce contre quoi nous luttons. Utiliser l'expression fake news à tout bout de champ, même en y ajoutant des guillemets, ne nous mènera nulle part.

Si ce sujet vous intéresse, n'hésitez pas à consulter la liste d'articles en anglais que je vous recommande et que j'alimente régulièrement.

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Fake news, la complexité de la désinformation

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Aujourd'hui, nous reconnaissons tous que le terme fake news, particulièrement répandu en anglais et toujours plus utilisé en français pour désigner des fausses informations, ne s'avère pas très utile. Cependant, sans qualificatif pour le remplacer, nous sommes contraints à employer cette formule en mimant des guillemets.

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The Impact of Generative AI on Critical Thinking

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The Impact of Generative AI on Critical Thinking

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Sycophantic Chatbots Cause Delusional Spiraling, Even in Ideal Bayesians

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Max Kleiman-Weiner University of Washington, Seattle Jonathan Ragan-Kelley MIT CSAIL Joshua B. Tenenbaum MIT Department of Brain & Cognitive Sciences

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Effet des algorithmes sur les orientations politiques (Nature)

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Effet des algorithmes sur les orientations politiques (Nature)

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The political effects of X’s feed algorithm - Nature

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Among users initially on a chronological feed, 7 weeks of exposure to X’s algorithmic feed in 2023 shifted political attitudes and account-following behaviour in a more conservative direction compared with those remaining on a chronological feed, whereas switching the feed setting in the opposite direction, from algorithmic to chronological, had no effect.

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Le tribunal de la vérité IA de Peter Thiel

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Le tribunal de la vérité IA de Peter Thiel

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Un tribunal de l’IA: nouvelle offensive contre le journalisme aux Etats-Unis - Le Temps

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CHRONIQUE. Financée notamment par le milliardaire proche de Donald Trump Peter Thiel, la start-up Objection.ai propose aux personnes mises en cause par les médias une procédure alternative, hors de la justice traditionnelle, où la vérité des accusations est arbitrée par l’intelligence artificielle. Une dangereuse sottise, avertit le secrétaire général de la section suisse de Reporters sans frontières, Denis Masmejan

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La nouvelle IA de Donald Trump pose deux énormes problèmes - Le Temps

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CHRONIQUE. Le réseau Truth Social lance un chatbot biaisé, propulsé par la technologie de Perplexity, qui risque gros dans cette alliance

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Grok, l’IA d’Elon Musk, est avant tout une redoutable machine à désinformer

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ANALYSE. Le chatbot adossé au réseau social X, qui se veut concurrent de ChatGPT, a récemment diffusé des propos négationnistes et de fausses informations sur le 13-Novembre. Un épisode qui rappelle que cet outil est loin d’être neutre.

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La couleur politique des IA dans le viseur de la droite américaine

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Protection des minorités, interdiction des contenus haineux… L’administration Trump a demandé aux éditeurs d’intelligences artificielles de rééquilibrer ce qu’elle considère être des « biais idéologiques ».

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Vers une épidémie de « vrake news », ces vraies infos qualifiées de fausses par ceux que ça arrange ?

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ANALYSE. Contraction de « vrai » et de « fake », ce néologisme qualifie une réalité tangible désignée comme fausse par un pouvoir autocratique qui travestit les choses à son avantage. L’Egypte et la Russie ont lancé le mouvement…

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L’IA est un risque existentiel: l’alerte de Dario Amodei

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L’intelligence artificielle pourrait nous détruire totalement. Celui qui l’affirme est à l’origine de Claude, l’une des IA les plus utilisées aujourd’hui. Le patron d’Anthropic en est convaincu : sans un sursaut, l’humanité peut s’effondrer. Nous publions la première édition critique intégrale de l’essai de Dario Amodei sur « l’adolescence de la technologie » — le texte à lire absolument pour comprendre de quoi l’on parle vraiment lorsqu’on dit que l’IA est dangereuse.

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Derrière nos écrans de fumée : comment l'IA polarise les réseaux sociaux

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Derrière nos écrans de fumée : comment l'IA polarise les réseaux sociaux

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«Derrière nos écrans de fumée», ou comment les réseaux sociaux nous polarisent toujours plus - Le Temps

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Tout le monde s’empoigne sur les plateformes de communication? Normal, c’est voulu par les géants de la tech. Un nouveau documentaire Netflix met en lumière cette face sombre des GAFA, en donnant la parole à ceux qui ont mis en place la polarisation du débat public

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Outil d'accompagnement de l'utilisation de l'IA par les étudiant·es

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Outil d'accompagnement de l'utilisation de l'IA par les étudiant·es

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Guide pratique pour l'évaluation éthique de projets de recherche collégiaux impliquant l'intelligence artificielle et l'utilisation de données numériques personnelles

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Guide pratique pour l'évaluation éthique de projets de recherche collégiaux impliquant l'intelligence artificielle et l'utilisation de données numériques personnelles

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Avec toi pour toujours - De l’immortalité virtuelle - Documentaires - Play RTS

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Et si la mort n’était plus une frontière ? Grâce à l’intelligence artificielle, il est désormais possible de recréer la voix ou l’image d’un disparu pour donner vie à un avatar virtuel. Avec toi pour toujours explore ces innovations fascinantes et leurs enjeux éthiques, interrogeant notre rapport à la mémoire, au deuil et à l’immortalité numérique.

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Fin de l’anonymat sur les réseaux sociaux : comment l’IA enfonce le dernier clou ? – Digital Media Knowledge

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Autrefois, sur les premiers forums et réseaux sociaux, un simple pseudonyme pouvait donner l’illusion d’être anonyme. Derrière un écran, chacun se créait un alias et pouvait s’exprimer librement sans afficher son nom civil. Mais au fil des années, cet anonymat en ligne s’est érodé. La multiplication des données collectées, des avancées technologiques et maintenant de l’intelligence artificielle ont peu à peu levé le voile. Aujourd’hui, il devient presque impossible de passer inaperçu sur les réseaux sociaux, une quasi-impossibilité de garantir l’anonymat à l’ère de l’IA. Comment en est-on arrivé là, et en quoi l’IA représente-t-elle le dernier clou dans le cercueil de l’anonymat en ligne ?

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The AI Act Explorer | EU Artificial Intelligence Act

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EU Data and Digital Drive: an Overview of Forthcomin...

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Cette page web vous aidera à naviguer dans le paysage en constante évolution de l'utilisation responsable de l'IA pendant vos études à l'EPFL. Nous nous concentrerons sur les LLM courants comme ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google, ainsi que les assistants de recherche IA spécialement conçus pour diverses tâches de recherche. Nous vous présenterons quelques principes clés à garder à l'esprit lors de l'utilisation des LLM, ainsi que les principaux inconvénients dont il faut être conscient.
Au fur et à mesure que l'IA progresse à un rythme rapide, cette page sera régulièrement mise à jour. Restez à l'affût !

Image générée avec ChatGPT 4.0.

Au cours des dernières années, les outils d'IA ont transformé notre façon de rechercher des informations, d'apprendre et de créer. Depuis son apparition en 2022, ChatGPT a rassemblé plus de 5 millions d'utilisateur·trices, et combiné à d'autres grands modèles de langage (LLMs) populaires, il est clair que l'IA est là pour rester.

Les grands modèles de langage sont de plus en plus intégrés aux services de bibliothèque et aux pratiques des chercheur·es grâce à leur capacité à résumer rapidement d'énormes quantités d'informations, à aider au brainstorming et à améliorer la rédaction, le tout en adoptant un ton très humain. Cependant, si vous avez déjà essayé d'utiliser un LLM, vous avez probablement constaté qu'ils peuvent être assez sujets aux erreurs, générant des informations qui semblent plausibles mais qui ne sont pas factuellement exactes. Cela provient de leur conception : les LLM sont essentiellement des outils de prédiction de texte très sophistiqués entraînés sur des quantités sans précédent d'informations générées par des humains. Ils ont été entraînés à prédire la réponse la plus probable à une invite (ou prompt en anglais), en se basant sur les schémas de communication humaine. Ils n'ont pas été conçus pour penser comme nous, pour nous corriger systématiquement lorsqu'on se trompe, ou pour " ne pas savoir " répondre à une requête. Ce sont davantage des correcteurs automatiques sous stéroïdes que de l'intelligence omnipotente. C'est pourquoi les LLM doivent être utilisés de manière responsable, comme des outils, avec nos compétences de pensée critique pleinement engagées.

Affiner le style/le ton (ex. : " Peux‑tu reformuler cette phrase pour la rendre plus percutante ? ")

Brainstorming (ex. : " Donne‑moi le plan d'un article sur... ")

Mentionner l'outil utilisé

Découverte d'un nouveau sujet -toujours vérifier les informations car les LLMs ont tendance à halluciner (cela vaut aussi pour les références bibliographiques).

Rédaction d'un travail depuis zéro - utiliser l'IA pour écrire à votre place est éthiquement inacceptable ; vous restez responsable du travail soumis.

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Citer les sorties de l'IA - les citations sont peu fiables par nature ; privilégiez les sources académiques vérifiées.

Accepter les références proposées sans vérification - à proscrire.

"Open access publications with a CC-BY license can be used with any kind of available AI tool, may be used for the development and training of any AI tool and the results including the content can be freely shared. Licensed content (closed publications) or Open Access publications with a restrictive CC-BY-NC-ND license, where Elsevier owns all rights or some key rights such as the right to create derivatives, may be used

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kSuite - La solution collaborative éthique

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Guide de référencement pour l’Utilisation de l’IA dans les travaux académiques

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Guide de référencement pour l’Utilisation de l’IA dans les travaux académiques

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RÉFÉRENCEMENT

pour l’Utilisation

de l’IA dans

les Travaux

Académiques

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Orientations pour l’IAg dans l'éducation et la recherche

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Orientations pour l’IAg dans l'éducation et la recherche

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IA et enseignement supérieur : formation, structuration et appropriation par la société

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IA et enseignement supérieur : formation, structuration et appropriation par la société

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Évaluer à l’ère de l’IA : le paradoxe du double ancrage

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Évaluer à l’ère de l’IA : le paradoxe du double ancrage

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Guide pratique pour enseignants et équipes pédagogiques

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Guide pratique pour enseignants et équipes pédagogiques

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L’éducation à l’épreuve de l’intelligence artificielle (ouvrage)

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L’éducation à l’épreuve de l’intelligence artificielle (ouvrage)

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Guide d’usages de l’IAg pour des tâches pédagogiques en enseignement supérieur

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Guide d’usages de l’IAg pour des tâches pédagogiques en enseignement supérieur

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GUIDE À L’INTENTION DE LA COMMUNAUTÉ UNIVERSITAIRE (UNIGE)

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GUIDE À L’INTENTION DE LA COMMUNAUTÉ UNIVERSITAIRE (UNIGE)

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Rapport IA Generatives - UNIGE - Février 2024 (15.556 x 22 cm)

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NAIN Generative AI Guidelines for Educators 2023

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10 stratégies pour éviter le plagiat lors de l'utilisation de l'IA

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10 stratégies pour éviter le plagiat lors de l'utilisation de l'IA

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Guide de l’étudiant·e pour une utilisation responsable de l'IA

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Guide de l’étudiant·e pour une utilisation responsable de l'IA

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pour une utilisation responsable de l'IA

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Recommandations sur la mention de l’IA dans les supports pédagogiques (HE-Arc)

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Recommandations sur la mention de l’IA dans les supports pédagogiques (HE-Arc)

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dans les supports pédagogiques de physiothérapie

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IAg dans les travaux écrits à la Haute école de musique (HEM)

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IAg dans les travaux écrits à la Haute école de musique (HEM)

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Musée de la main UNIL-CHUV | Intelligence Artificielle

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Exposition : Le monde selon l’IA - Jeu de Paume

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Les IA génératives en art, photographie, cinéma, littérature et musique suscitent étonnement, frayeur, enthousiasme ou scepticisme.

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Hong Kong police have launched an investigation after an employee at an unnamed company claimed she was duped into paying HK$200m (£20m) of her firm's money to fraudsters in a deepfake video conference call.

The Hong Kong police force said it had received a report from a worker that she had been tricked into transferring the money by someone "posing as senior officers of the company".

"Police received a report from a staff member of a company on 29 January that her company was deceived of some HK$200m after she received video conference calls from someone posing as senior officers of the company requesting to transfer money to designated bank accounts," said police in a statement.

The force added that after an initial investigation the case had been classified as "obtaining property by deception" and was being handled by its cybercrime unit. No arrests have been made so far and investigations are continuing.

Hong Kong's public broadcaster, RTHK, reported that the employee was a clerk working for an unnamed multinational firm. It quoted acting senior superintendent Baron Chan as speculating that the fraudster used artificial intelligence to dupe the worker.

"[The fraudster] invited the informant [clerk] to a video conference that would have many participants. Because the people in the video conference looked like the real people, the informant ... made 15 transactions as instructed to five local bank accounts, which came to a total of HK$200m," he said.

"I believe the fraudster downloaded videos in advance and then used artificial intelligence to add fake voices to use in the video conference."

RTHK added that the worker received a message from the company's chief financial officer that talked of the need for confidential transactions. It was only after going on the call and sending the money that the employee spoke to the company's head office and realised it was a scam, reported RTHK.

"We can see from this case that fraudsters are able to use AI technology in online meetings, so people must be vigilant even in meetings with lots of participants," said Chan.

AI-generated deepfakes are proliferating online, with social media platform X being forced to suspend Taylor Swift-related searches last month after fake sexually explicit images of the pop singer flooded its site. A fake version of US president Joe Biden's voice was also used in robocalls to voters in the New Hampshire primary last month.

The UK's cybersecurity agency warned in January that AI was making it increasingly difficult to identify phishing messages - where users are tricked into handing over passwords or personal details.

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Company worker in Hong Kong pays out £20m in deepfake video call scam

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Police investigate after employee says she was tricked into sending money to fraudsters posing as senior officers at her firm

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The AI workspace that works for you. | Notion

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A tool that connects everyday work into one space. It gives you and your teams AI tools—search, writing, note-taking—inside an all-in-one, flexible workspace.

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Anatomy of an AI System - The Amazon Echo as an anatomical map of human labor, data and planetary resources. By Kate Crawford and Vladan Joler (2018)

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Le terme "intelligence artificielle" (IA) semble n'être apparu qu'au milieu du 20e siècle, mais l'idée de construire des systèmes intelligents fascine les êtres humains depuis déjà des milliers d'années : bien avant la révolution industrielle et bien avant l'invention du premier ordinateur numérique. L'IA est d'ailleurs depuis toujours un sujet récurrent dans les romans de science-fiction.

Depuis sa définition officielle dans les années 1950, le domaine de l'IA a connu de nombreux hauts et bas, des périodes d'enthousiasmes puis de déceptions, des réussites et des impasses. Au cours des dernières décennies, l'IA a certes fait des progrès considérables, mais elle n'a pas tenu bon nombre de ses premières promesses, du moins jusqu'à présent.

Nous avons assisté à la création de systèmes d'IA qui ont changé notre façon de penser l'intelligence humaine et nous ont appris à mieux apprécier sa complexité. Dans cet article, nous présenterons un bref historique de l'intelligence artificielle et nous examinerons ses principales réalisations tout en gardant à l'esprit les leçons tirées en cours de route.

Nous reviendrons sur les principaux événements qui ont marqué l'histoire de l'IA. En particulier, nous détaillerons les étapes phares des 70 dernières années, qui comme cette frise chronologique nous le montre, ont été particulièrement mouvementées.

Histoire ancienne

Des mythologies anciennes à la science-fiction du XIXe siècle

Les ingénieurs, les artistes et les scientifiques ont toujours joué avec l'idée de créer une forme d'intelligence qui ne soit pas d'origine humaine. La mythologie grecque antique décrit d'ailleurs déjà alors un robot géant en bronze appelé Talos, qui gardait l'île de Crète en jetant des pierres aux pirates et aux envahisseurs. Et plus de deux mille ans plus tard, on retrouve le même thème dans le roman de Mary Shelley, Frankenstein, dans lequel un jeune scientifique entreprend de créer ses propres êtres sensibles.

Plus récemment, en 1950, au moment même où les premières occurrences du terme "IA" apparaissent, le professeur de biochimie et écrivain américano-russe Isaac Asimov écrit "I, Robot", dans lequel il discute de la coexistence pacifique des humains et des robots autonomes à l'aide de ses Trois lois de la robotique.

Au cinéma, nous avons été initiés aux systèmes autonomes intelligents comme HAL 9000 dans "2001 : L'odyssée de l'Espace" du réalisateur américain Stanley Kubrick et "J.A.R.V.I.S" (Just A Rather Very Intelligent System), l'assistant personnel d'IA d' Iron Man dans la série de films Marvel Avengers.

Les écrivains et scénaristes se sont toujours inspirés des avancées scientifiques contemporaines pour nourrir leurs histoires. Nous aimons tous nous imaginer toutes sortes de fantasmes sur la possibilité de créer des entités artificiellement intelligentes et ces fantasmes ont d'ailleurs toujours quelque chose à dire sur l'état actuel du progrès scientifique et sur ce que nous pensons être réellement possible.

En effet, nous aimons ancrer nos rêves dans une forme de réalité afin de les rendre plausibles. C'est pourquoi nous allons brièvement aborder l'histoire de l'IA en tant que science à part entière en examinant l'ingénierie, la logique, les mathématiques et l'informatique.

Presque toutes les civilisations ont essayé de construire des machines qui imitent l'humain à un moment donné de leur histoire, même si certaines de ces tentatives ont pu être quelque peu grossières. Examinons-en quelques-unes... Dans la Chine antique, un ingénieur connu sous le nom de "l'artificier" Yan Shi a présenté au roi Mu un automate grandeur nature. Dans la Grèce antique, Héron d'Alexandrie, ingénieur, mécanicien et mathématicien grec a exploité les prémices de la mécanique pour construire lui aussi ses "hommes" mécaniques.

En 1206, au plus fort de l'âge d'or islamique, l'inventeur et ingénieur arabe Ismail al-Jazari a construit un robot musical et écrit le Livre de la connaissance des dispositifs mécaniques ingénieux. Ce livre décrit 100 dispositifs mécaniques, avec des instructions sur leur utilisation.

À la fin du XVIIIe siècle, le Turc mécanique était présenté comme une machine de jeu d'échecs autonome capable de battre n'importe quel joueur humain. C'était une arnaque - un grand maître d'échecs était toujours caché à l'intérieur et effectuait tous les coups - mais l'illusion a pris parce qu'elle était fondée sur l'idée passionnante qu'une machine pourrait être capable de jouer à un jeu logique contre nous. Et de gagner !

En philosophie, des chercheurs grecs, indiens et chinois sont tous arrivés indépendamment les uns des autres à la formalisation des systèmes logiques et du raisonnement déductif. Aristote est réputé pour être le premier logicien de la culture occidentale, et au cours des siècles suivants, ses idées ont été développées par de nombreux autres, dont Euclide, père de la géométrie, et Al-Khwarizmi, dont le nom est d'ailleurs à l'origine du mot "algorithme", la pierre angulaire de l'informatique.

Au XVII ème siècle, plusieurs machines ont été développées dans le but d'effectuer des calculs numériques plus rapidement et avec plus de fiabilité que les humains. En 1837, Charles Babbage, mathématicien, philosophe, inventeur et ingénieur en mécanique britannique a conçu l'Analytical Engine, le premier ordinateur à usage général qui contenait de nombreux éléments conceptuels encore présents dans les ordinateurs actuels. Il disposait d'un programme informatique, de données et de projections arithmétiques, tous enregistrés sur des cartes perforées. Peu de temps après, la mathématicienne et écrivaine britannique Ada Lovelace a publié le premier algorithme informatique - autrement dit le premier logiciel - alors compatible avec cet "ancêtre des ordinateurs modernes".

Cependant, ce n'est que dans la première moitié du XXe siècle que les progrès réalisés dans les domaines de la logique formelle et de l'informatique ont été suffisamment importants pour permettre la création des premiers ordinateurs numériques dans les années 1940. C'est ce développement crucial qui a permis l'émergence de l'IA en tant que nouvelle discipline dans les années 1950.

La naissance de l'IA

La création du domaine au milieu du 20e siècle

Suite à l'invention de l'ordinateur numérique au milieu du XXe siècle, les scientifiques ont commencé à se demander si les ordinateurs pouvaient aller au-delà d'une simple exécution de calculs et d'instructions déterministes.

Un ordinateur pourrait-il faire preuve d'intelligence ? Pourrait-il penser comme un humain ? Cette question a suscité un large éventail de questions philosophiques étant donné que la définition même de l'intelligence humaine inclut déjà des concepts difficiles, comme par exemple la conscience.

C'est Alan Turing, considéré comme le fondateur de l'informatique moderne, qui a proposé une méthode pour mesurer l'intelligence des machines. Dans son ouvrage de référence, Computing Machinery and Intelligence, Turing a abordé la question "Une machine peut-elle penser ?" en se demandant si une machine pouvait faire preuve d'intelligence humaine par son comportement et imiter la capacité de penser. En d'autres termes, la machine pourrait-elle se faire passer pour un humain ?

Il a ensuite proposé un test pour les machines, appelé le jeu d'imitation, qui permettrait de décider si une machine est intelligente ou non. Ce test a été baptisé "test de Turing" et, dans sa forme originale, il considérait qu'une machine était intelligente si elle était capable d'avoir une conversation textuelle avec un humain sans que celui-ci ne puisse débusquer qu'elle soit une machine et non un être humain.

Alors, à quoi ressemble le test de Turing ? Imaginez-vous un instant dans une conversation en ligne par le biais de messages textuels (type "chat"). Vous pouvez poser des questions et évaluer les réponses. Si vous interagissez avec une machine, mais que vous ne pouvez pas affirmer avec certitude que c'est une machine d'après les réponses qu'elle donne, alors nous pouvons dire que la machine a passé le test de Turing avec succès, et donc qu'elle est intelligente !

Cette idée de Turing a reçu beaucoup de soutien, mais aussi quelques critiques. Cela dit, même malgré les craintes que le test ne soit pas idéal pour évaluer l'intelligence des machines, il reste encore largement utilisé aujourd'hui.

La principale préoccupation de Turing était que les machines seraient limitées par la mémoire et n'en auraient jamais assez pour passer son test. Il a prédit dans les années 50 qu'un ordinateur serait capable de réussir le test seulement s'il pouvait stocker 100 Mo de mémoire, et cela donc d'ici l'an 2000. Et pourtant, la mémoire des machines a beau avoir dépassé largement les 100 Mo de mémoire il y a quelques années, celles qui réussissent le test de Turing restent extrêmement rares.

Et même en réussissant le test, certains scientifiques se demandent si les machines peuvent vraiment être considérées comme des imitations réussies de l'intelligence humaine. Les débats sur le test de Turing ont mis en lumière à quel point il est difficile de mesurer et de comparer la complexité de l'intelligence humaine avec les capacités des machines.

Dans les années qui ont suivi le test de Turing, les domaines de l'intelligence des machines et des machines pensantes ont commencé à prendre forme. Le terme "intelligence artificielle" a été utilisé pour la première fois par John McCarthy lors du projet de recherche d'été de Dartmouth sur l'intelligence artificielle de 1956, également connu sous le nom d'atelier de Dartmouth. Il s'agissait d'un rassemblement de certains des plus éminents scientifiques, ingénieurs, mathématiciens et psychologues de l'époque. Pendant deux mois, ils ont combiné leurs expertises, créant alors un nouveau domaine d'étude que McCarthy a ensuite dûment nommé "intelligence artificielle".

L'atelier de Dartmouth est considéré comme l'événement fondateur dans l'histoire de l'IA. De nombreux concepts encore utilisés aujourd'hui, tels que les "réseaux neuronaux" et le "traitement du langage naturel" ont été débattus lors de cette conférence.

Les premières années de l'IA

Les échecs, les dames et l'enthousiasme des années 1950 et 1960

Le fait d'avoir formalisé l'IA comme un domaine d'étude à part entière a permis de susciter l'intérêt de la communauté scientifique et de rapidement produire des avancées significatives.

Nombre des premiers programmes informatiques capables de jouer à des jeux, de résoudre des énigmes, de prouver des théorèmes mathématiques et d'effectuer des raisonnements artificiels ont été développés dans les années qui ont suivi l'atelier de Dartmouth. Les concepts d'apprentissage machine (machine learning) et de réseaux de neurones artificiels (neural networks), deux des principaux piliers des systèmes d'IA actuels, ont également été formalisés à cette époque.

La capacité de jouer aux échecs a toujours été étroitement associée à l'idée d'intelligence. Et c'est en 1950 que Claude Shannon, le fondateur de la théorie de l'information, a décrit le premier programme informatique capable de jouer aux échecs. Shannon a décrit deux approches que l'ordinateur pouvait adopter pour gagner une partie :

1. La machine examine l'échiquier et épuise tous les coups possibles.

2. La machine suit une stratégie plus intelligente et ne considère qu'un nombre déterminé de coups clés.

Shannon était également connu pour l'invention de Thésée, une souris mécanique capable d'explorer un labyrinthe, de le résoudre et d'en déduire la sortie.

À peu près à la même époque, Arthur Samuel, ingénieur chez IBM, a écrit le premier programme informatique capable de jouer aux dames en apprenant et en adaptant sa stratégie. Il était assez bon pour défier les joueurs amateurs et a été un grand succès pour Samuel et son employeur. Son programme d'auto-apprentissage utilisait un concept qui est maintenant connu sous le nom d'"apprentissage par renforcement" (reinforcement learning). Samuel est également connu pour avoir inventé le terme "apprentissage machine".

Une autre percée a eu lieu en 1956 lorsque les américains Allen Newell, Cliff Shaw et Herbert Simon respectivement chercheur, informaticien et économiste, ont écrit un programme informatique appelé Logic Theorist. C'était le premier programme capable d'effectuer un raisonnement automatisé qui simule la façon dont les humains pensent pour résoudre des problèmes.

Logic Theorist faisait partie de ce qu'on appelle l'IA symbolique, qui était la branche dominante de l'IA dans les années 1950, 1960 et 1970 alors que les approches modernes de l'IA sont plutôt basées sur l'apprentissage par l'expérience. L'IA symbolique se distingue de l'apprentissage par l'expérience en ce sens qu'il s'agit d'une approche qui vise à imiter l'intelligence humaine en suivant un ensemble de règles de raisonnement symboliques pré-codées. Logic Theorist a pu prouver de nombreux théorèmes mathématiques dans Principia Mathematica de Bertrand Russel, un ouvrage de référence sur la logique formelle. Il a même été crédité comme le co-auteur d'un article scientifique avec deux autres mathématiciens.

La fin des années 1950 et le début des années 1960 ont également marqué le développement de réseaux neuronaux artificiels dans le domaine de l'apprentissage machine. Le meilleur exemple des travaux réalisés dans ce domaine est peut-être l'algorithme "Perceptron" de Frank Rosenblatt, qui a été capable de reconnaître ce qu'il y avait dans des images et d'apprendre la différence entre certaines formes géométriques.

Ces inventions et percées passionnantes du milieu du XXe siècle ont suscité un immense enthousiasme pour l'IA. À l'époque, ces premières réalisations étaient si impressionnantes qu'elles semblaient à peine crédibles. Peu de temps après, des laboratoires d'IA ont commencé à apparaître dans le monde entier grâce aux généreux financements des gouvernements et entreprises.

L'hiver de l'IA

Attentes trop ambitieuses et stagnation des années 1970 et 1980

Les premières réalisations de l'IA dans les années 1950 et 1960 ont entraîné une vague de confiance excessive et d'attentes irréalistes. Les personnalités éminentes du domaine de l'IA étaient, à juste titre, enthousiasmées par ce qu'elles avaient déjà vu et s'attendaient à ce que des avancées tout aussi impressionnantes se poursuivent et au même rythme que les précédentes.

Parfois, l'enthousiasme devenait même un peu excessif. Par exemple, au début des années 1970, plusieurs pionniers de l'IA ont prédit que les machines atteindraient l'intelligence générale d'un être humain moyen effectuant des tâches quotidiennes dans un délai de 10 ans. Cela fait maintenant 50 ans que ces prédictions ont été faites et force est de constater qu'elles sont encore très loin de se réaliser.

L'écart entre ces prédictions ambitieuses et les réalisations décevantes des années 1970 et 1980 a entraîné une certaine déception envers l'IA et une diminution d'intérêt. Les principales sources de financement ont commencé à se faire plus rares, provoquant un fort déclin des activités de recherche, tant sur le plan scientifique que commercial. Le domaine de l'IA a commencé à stagner et n'a pas connu de véritable relance avant les années 1990. Cette période est connue sous le nom d'"hiver de l'IA", un terme emprunté à la guerre froide en cours et à l'idée d'un hiver nucléaire.

Pourquoi les attentes étaient-elles si déraisonnablement élevées en ce qui concerne le potentiel de l'IA ? Tout d'abord, l'IA a connu un succès remarquable sur quelques problèmes élémentaires et cela a donné aux ingénieurs une fausse impression de ses capacités. On pensait naturellement que pour résoudre des problèmes plus généraux, il était simplement question de mettre à la disposition des machines une mémoire plus importante et des ressources de calcul plus importantes. On a surestimé le potentiel de l'IA sans réaliser la complexité des nombreux problèmes qu'il lui restait encore à résoudre.

Même à cette époque, la plupart des experts avaient tendance à sous-estimer la quantité de matériel, de mémoire, de données et de puissance de calcul dont leurs systèmes avaient réellement besoin. Ils savaient qu'ils manquaient de certaines ressources, mais ils n'avaient pas la moindre idée de l'ampleur de ce manque. De plus, les premières IA étaient encore souvent basées sur des règles, alors qu'étant donnée la complexité des tâches demandées, elles auraient dû tenter de les accomplir par l'expérience des essais et des erreurs.

L'hiver de l'IA a été brièvement interrompu au début des années 1980 par un bref boom, dû à l'essor des "systèmes experts" commerciaux. Ces systèmes sont des programmes informatiques d'IA qui tentent d'imiter l'expertise humaine dans des domaines spécifiques, au lieu d'essayer d'atteindre un niveau d'intelligence plus général. Il s'agissait d'une autre forme d'IA symbolique qui utilisait des connaissances spécifiques à un domaine et un raisonnement basé sur des règles au lieu d'apprendre par l'expérience.

Les systèmes experts sont devenus extrêmement populaires et ont été déployés à grande échelle pour effectuer toutes sortes d'activités commerciales, de diagnostics médicaux, de configuration de matériel informatique et de traitement du langage naturel (natural language processing). Le succès des systèmes experts a ravivé l'intérêt pour l'IA et a entraîné un nouvel investissement de la part des gouvernements.

La cinquième génération de systèmes informatiques du Japon est l'une des grandes initiatives liées à l'IA de cette période. Son objectif était de construire des systèmes informatiques puissants capables d'enfin réaliser les promesses des années 1950 et 1960, et le projet s'est poursuivi jusqu'en 1990. Malheureusement, il a largement échoué dans ses ambitions, et de nouveau une période de battage médiatique et d'attentes irréalistes s'est soldée par une déception générale.

La renaissance

La renaissance de l'apprentissage machine et des réseaux de neurones à la fin des années 1980 et dans les années 1990

Certaines limites de l'IA classique dont les approches fondées sur des règles et le raisonnement symbolique ont été identifiées et ont conduit à un changement d'orientation à la fin des années 1980. Une meilleure compréhension de l'intelligence humaine et de la complexité de la prise de décision a encouragé les experts en IA à se pencher plus attentivement sur les approches fondées sur l'apprentissage et les probabilités.

Les humains acquièrent leur intelligence en suivant des instructions et en effectuant un raisonnement déductif, mais ils apprennent également par l'expérience et la répétition d'essais et d'erreurs. Pourquoi n'en serait-il pas de même pour les machines intelligentes ? C'est la question que les ingénieurs en IA ont commencé à se poser, et bientôt les machines ne se sont plus limitées au raisonnement formel. Au lieu de cela, elles ont commencé à être équipées des capacités nécessaires pour apprendre par l'exemple.

L'apprentissage machine (machine learning), un terme déjà inventé par l'informaticien chercheur américain Arthur Samuel des décennies plus tôt, était de retour en force. Ce nouveau paradigme, qui a débuté à la fin des années 1980, utiliserait les statistiques et les probabilités pour permettre aux machines d'apprendre à partir des données disponibles et de s'adapter en s'appuyant sur les expériences précédentes. Bientôt, l'IA se connecte à d'autres disciplines matures et rigoureuses comme la théorie de la décision, les statistiques, la théorie du contrôle et l'optimisation.

Cela a conduit à des avancées majeures dans les domaines de la reconnaissance vocale, du traitement du langage naturel, de la robotique et de la vision par ordinateur. Cette nouvelle approche a donné une nouvelle vague de résultats impressionnants, ainsi qu'une meilleure compréhension théorique de certains concepts fondamentaux de l'IA.

Tout comme dans les années 1950 et 1960, les réalisations et les innovations individuelles ont commencé à prendre de l'ampleur - et à progresser davantage. Très vite, l'intérêt pour les réseaux neuronaux artificiels, qui représentent un groupe de modèles d'apprentissage machine inspirés des neurones biologiques et introduits au milieu du XXe siècle, a connu un regain d'intérêt. Cela était notamment dû à la réinvention de l'un des principaux algorithmes utilisés pour entraîner ces réseaux - l'algorithme de "rétropropagation".

Suite à cela, un nouveau modèle de réseaux neuronaux artificiels appelés réseaux neuronaux convolutifs a été inventé par l'informaticien et chercheur français Yann Le Cun. Ce modèle a connu un grand succès dans la reconnaissance optique des caractères (identification automatique des lettres et des chiffres dans les images de textes tapés ou écrits à la main) et a été déployé dans plusieurs applications industrielles - principalement le tri automatique du courrier par les services postaux.

Échec et mat pour l'IA aux échecs

Vous vous souvenez de l'algorithme d'Arthur Samuel qui était capable de défier des joueurs amateurs aux dames dans les années 1950 ?

Eh bien, pour donner une idée de l'ampleur des progrès de l'IA au XXe siècle, il convient de noter ici que les années 1990 ont vu la défaite du champion du monde d'échecs, Garry Kasparov, par l'ordinateur Deep Blue d'IBM. Ce fut une étape majeure dans le développement de l'IA et elle a été réalisée avec l'IA symbolique classique, plutôt qu'avec le véritable "deep learning" qui a émergé au 21ème siècle. A noter que le "deep" dans le nom de la machine d'IBM est une pure coïncidence.

G. Kasparov, alors champion du monde du jeu d'échecs, en difficulté face au joueur qui suit les décisions du superordinateur IBM Deep Blue. Il finira d'ailleurs par perdre...

La révolution

Les données massives (big data) et l'apprentissage profond (deep learning) du 21e siècle

La création du World Wide Web et le développement du secteur des télécommunications ont facilité la transmission et le stockage de données à grande échelle au cours des années 2000. Ces développements ont donné aux réseaux neuronaux et aux algorithmes d' apprentissage profond le carburant dont ils avaient besoin pour commencer à faire des progrès significatifs : des données, beaucoup de données, ce qu'on appelle le big data.

Le battage médiatique actuel autour de l'IA est largement attribuable aux progrès sans précédent du deep learning qui ont été rendus possibles par la disponibilité de larges quantités de données, et les machines surpassent maintenant continuellement les humains dans des tâches complexes.

Le deep learning commence vraiment à décoller au début des années 2010, grâce notamment au travail des scientifiques américains Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton et du français Yann LeCun. L'abondance des données, les progrès des algorithmes d'apprentissage et l'augmentation de la puissance de calcul ont donné aux pionniers comme eux l'occasion de réaliser des prouesses époustouflantes en matière de reconnaissance vocale, de traitement du langage naturel, de reconnaissance visuelle et d'apprentissage par renforcement.

Le meilleur exemple est peut-être le programme informatique AlphaGo, développé par la société d'IA DeepMind. Le "go" est un jeu infiniment plus compliqué que les échecs, mais ce programme a réussi à apprendre les règles du jeu à partir de rien et surtout à battre en quelques mois d'apprentissage seulement le champion du monde Lee Sedol en 2016. Il a fallu 40 ans pour passer de l'algorithme de base du jeu de dames d'Arthur Samuel à Deep Blue, l'algorithme qui a battu Kasparov, alors champion du monde d'échecs. Depuis cela, AlphaGo est sorti victorieux du jeu de go en 20 ans seulement soit en deux fois moins de temps.

L'histoire relativement courte de l'IA a déjà de précieuses leçons à nous enseigner sur le contrôle du battage publicitaire et la gestion des spéculations ou des attentes trop ambitieuses. Nous nous devons de canaliser notre enthousiasme pour cette technologie fascinante de manière à produire des progrès continus, et éviter de vivre un nouvel "hiver" de l'IA.

Pour ce faire, nous devons mieux comprendre la complexité de l'intelligence humaine et les limites de l'IA.

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Composition musicale par l'IA (Los Angeles Composer)

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