L’intelligence artificielle n’est pas une technologie unique. C’est une galaxie de méthodes, de courants de recherche, de pratiques techniques parfois très différentes. Derrière ce mot-valise se cachent en réalité plusieurs familles, plusieurs façons d’imiter – ou de simuler – des fonctions cognitives humaines.
Comprendre ces familles est essentiel pour toute personne qui souhaite intégrer l’IA dans son entreprise. Cela permet non seulement de mieux choisir les outils adaptés, mais aussi de comprendre leurs limites, leur logique et leur degré d’autonomie.
Ce deuxième article de la série pose donc les bases : quels sont les grands types d’IA ? Comment fonctionnent-ils ? Dans quels cas sont-ils pertinents ? Et pourquoi cette diversité est-elle si importante ?
- Dans cet article
- Les trois grandes approches historiques de l’IA
- À chaque approche, ses usages
- Choisir la bonne IA pour son entreprise
- À retenir
- Testez vos connaissances
- Ressources
Les trois grandes approches historiques de l’IA
L’IA symbolique : l’âge des règles
C’est la plus ancienne forme d’intelligence artificielle, parfois surnommée « IA classique » ou « GOFAI » (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence). Elle repose sur un principe simple : décrire le monde sous forme de symboles, et manipuler ces symboles à l’aide de règles logiques explicites.
C’est l’IA des systèmes experts des années 1970–80, des programmes de planification, de résolution de problèmes. Elle brille lorsqu’il s’agit de modéliser un raisonnement structuré (ex. : diagnostic médical basé sur des symptômes), mais s’effondre face à des situations floues, bruitées ou ambigües.
Elle a été longtemps dominante, avant d’être dépassée en visibilité par l’apprentissage automatique.
Le machine learning : apprendre au lieu de coder
Plutôt que de tout programmer à la main, pourquoi ne pas laisser la machine apprendre à partir des données ? C’est le pari du machine learning. Ici, on fournit à l’ordinateur un grand nombre d’exemples, et il apprend par lui-même à repérer des régularités pour produire un modèle capable de faire des prédictions.
Il existe plusieurs sous-familles :
- l’apprentissage supervisé (on fournit les bonnes réponses),
- l’apprentissage non supervisé (la machine cherche des structures sans aide),
- l’apprentissage par renforcement (elle apprend en testant, comme un joueur de jeu vidéo).
Ce paradigme est aujourd’hui dominant dans la plupart des applications d’IA industrielles.
Le deep learning : l’essor des réseaux de neurones
Le deep learning est une sous-catégorie du machine learning qui repose sur des réseaux de neurones artificiels inspirés du fonctionnement du cerveau. Ces réseaux sont organisés en couches successives qui permettent de détecter des motifs de plus en plus complexes dans les données.
C’est grâce à ces techniques qu’on a vu apparaître les IA capables de reconnaître des visages, de comprendre des phrases, de battre les champions de Go ou de traduire un texte en quelques secondes. Les modèles de langage comme GPT ou Mistral s’inscrivent dans cette logique.
Mais ces modèles ont besoin de quantités gigantesques de données et d’énergie, et sont souvent très peu explicables. Leur puissance est aussi leur faiblesse.
À chaque approche, ses usages
L’IA symbolique dans les systèmes experts
L’IA symbolique est encore utilisée dans des domaines très structurés comme :
- le diagnostic médical (ex. : base de règles pour associer des symptômes à des maladies),
- les moteurs d’inférences en droit ou en fiscalité,
- les assistants décisionnels dans des environnements fermés.
Elle permet de garder un contrôle total sur les règles du système, ce qui en fait une alliée précieuse dans les environnements critiques.
Le machine learning pour la prédiction
On le retrouve partout :
- scoring de crédit dans les banques,
- détection de fraude,
- prévision des ventes,
- maintenance prédictive.
Dès qu’un grand volume de données historiques est disponible, le machine learning excelle pour anticiper des comportements ou classer automatiquement des situations.
Le deep learning pour la perception et la génération
Le deep learning est aujourd’hui la technologie reine pour :
- la vision par ordinateur (détection d’objets, reconnaissance faciale),
- la reconnaissance vocale et la synthèse de la parole,
- la traduction automatique,
- les IA génératives (textes, images, musiques).
C’est aussi la technologie la plus spectaculaire, mais la plus difficile à auditer et à réguler.
Choisir la bonne IA pour son entreprise
Une question de besoin, pas de mode
L’erreur la plus fréquente consiste à choisir une technologie pour son prestige, plutôt que pour sa pertinence. Toutes les entreprises ne doivent pas se précipiter vers le deep learning. Dans bien des cas, une IA symbolique ou un algorithme d’apprentissage simple suffit largement.
Posez-vous d’abord la question :
- Mon problème est-il bien défini ?
- Ai-je beaucoup de données ?
- Les règles sont-elles connues ou à découvrir ?
Une question d’explicabilité
Dans certains domaines (santé, droit, finance…), il est impératif de comprendre pourquoi une IA donne un résultat. Cela plaide en faveur de modèles simples, interprétables, même au prix d’un peu de performance brute.
Une question de moyens
Le deep learning demande :
- des volumes massifs de données,
- des infrastructures coûteuses,
- des compétences rares.
Ce n’est pas forcément hors de portée, mais cela suppose de s’entourer et de raisonner à l’échelle.
À retenir
- L’intelligence artificielle recouvre plusieurs approches très différentes.
- L’IA symbolique repose sur des règles ; le machine learning sur les données ; le deep learning sur des réseaux de neurones.
- Chaque approche a ses forces, ses faiblesses, ses domaines d’application.
- Le choix de la technologie doit se faire selon le besoin, pas la mode.
- Il faut toujours prendre en compte les questions d’explicabilité, de fiabilité et de ressources.
Testez vos connaissances
Ressources
Le manuel de l’innovateur