L’IA désigne la possibilité pour une machine de reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité.
La machine reçoit des données les analyse et réagit. Les systèmes dotés d’IA sont capables d’adapter leurs comportements (plus ou moins) en analysant les effets produits par leurs actions précédentes, travaillant de manière autonome. 
(Source : Parlement européen) 

Il n’existe pas de définition de l’IA qui fait consensus ; principalement en raison des constantes avancées technologiques. En effet, ce qui paraissait novateur en 1997 (victoire de l’ordinateur Deep Blue contre le champion du monde d’échec Garry Kasparov) ou en 2011 (Introduction de l’assistant personnel Siri) est entré dans les mœurs et ne tombe plus actuellement sous la définition de l’IA.

Informations complémentaires :

• Effet IA 
• Siri  
• Deep Blue 

Les milieux académiques conseillent fortement de ne pas utiliser le terme intelligence artificielle seul, mais de rajouter un complément selon le domaine d’utilisation. Dans le milieu scolaire on parle quasi exclusivement d’intelligence artificielle générative (IAG) 

Informations complémentaires : Définition IAG

Dans un souci de compréhension, il est important de distinguer l’intelligence artificielle faible et l’intelligence artificielle forte.

Une IA faible n'est pas capable de comprendre ses actions. Elle se concentre sur une tâche spécifique pour laquelle elle a été entraînée.

Exemples d'IA faible

Une IA forte serait capable d’apprendre par elle-même, d’appréhender le monde différemment par d’autres schémas cognitifs et émotionnels que les nôtres. Ce type d’IA aurait conscience d’elle-même et de son existence. Elle pourrait échapper au contrôle humain et développer son propre projet. Pour l’instant, ce type d’IA n’existe pas, et la possibilité qu’elle devienne réelle fait l’objet de nombreux débats.

Exemples d'IA forte

L'IA est utilisée dans de multiples activités de notre vie quotidienne. Ces exemples vous incitent à prendre conscience des contextes dans lequels nous bénéficions de l'IA.

Quelques événements marquants de l'histoire de l'IA :

• 1950 : Turing
  Test de Turing qui vise à déterminer si l'intelligence développée par les machines est semblable à la nôtre
   
• 1954 : Dartmouth
  1ère appellation "IA" lors d'un congrès
   
• 1966 : ELIZA
  1ère interaction entre un robot psychothérapeute et des utilisateurs humains
   
• 1980 : Réseaux de neurones
  Apprentissage automatique qui imite le cerveau et fait des prédictions
   
• 1997 : Deep Blue
  Superordinateur qui bat le champion du monde aux échecs
   
• 2011 : Jeopardy
  Ordinateur qui gagne le jeu Jeopardy
   
• 2011 : Assistants vocaux
  Apparition des assistants vocaux personnels (Siri)
   
• 2012 : Voiture Google
  1er véhicule autonome de Google à passer un test de sécurité sur la route
   
• 2014 : GAN
  1er Réseaux Antagonistes Génératifs produisent des contenus originaux à partir de données existantes
   
• 2014 : Reconnaissance faciale
  Facebook sait identifier votre visage grâce à son algorithme maison, Deepface. Le réseau social affirme que sa méthode, avec ses 97 % d’efficacité, tutoie les performances de l’oeil humain
   
• 2016 : AlphaGo
  Programme de DeepMind qui bat le champion du monde de Go
   
• 2018 : GPT
  1er modèle d'OPEN AI capable de générer du texte à partir de données internet
   
• 2018 : Arrestation grâce à la reconnaissance faciale
  1er homme arrêté  grâce à l'utilisation de la reconnaissance faciale (en Chine)
   
• 2022 : Chat GPT
  1ère intelligence artificielle générative accessible au grand public
   
• 2024 : Sora
  1ère intelligence artificielle générative qui convertit du texte en vidéo
   
• 2024 : Réussite du teste de Turing
  1ère étude scientifique qui indique que Chat-GPT4 a passé avec succès le test de Turing

Les paragraphes suivants expliquent les bases du Machine Learning, des réseaux neuronaux et du Deep Learning. Ces termes sont des concepts importants dans le traitement moderne des données et ont de nombreuses applications pratiques dans notre vie quotidienne. Il est important pour les enseignants d'avoir une compréhension de base de ces technologies, car elles sont de plus en plus intégrées dans différentes ressources et plateformes éducatives. En outre, ces concepts peuvent aider les élèves à mieux comprendre le monde numérique et à se préparer aux évolutions technologiques futures.