# Qui a inventé l’expression « intelligence artificielle »?

Date: 2019-04-08 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/qui-a-invente-terme-intelligence-artificielle/

**Answer:** L’expression « intelligence artificielle » a été inventée par John McCarthy, un jeune mathématicien du Dartmouth College, dans une demande de financement datée du 31 août 1955 qu’il a rédigée avec Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon. La proposition demandait un atelier d’été à Dartmouth en 1956, un événement que beaucoup considèrent comme l’acte fondateur de l’IA comme domaine.

Le nom « intelligence artificielle » vient d’un court document tapé à la machine à l’été 1955. John McCarthy, qui enseignait les mathématiques au Dartmouth College, au New Hampshire, comme jeune professeur adjoint, voulait réunir un petit groupe de chercheurs pour travailler sur les machines pensantes. Avec trois coauteurs, il a rédigé une proposition à la Fondation Rockefeller, datée du 31 août 1955 et intitulée « A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence ». On attribue à ce document l’introduction de l’expression.

Les coauteurs étaient bien choisis. Marvin Minsky était à Harvard, Nathaniel Rochester travaillait chez IBM, et Claude Shannon, l’un des fondateurs de la théorie de l’information, était aux Bell Telephone Laboratories. Leurs noms ont valu à une idée audacieuse d’être prise au sérieux.

## Pourquoi McCarthy a choisi ce nom

Au début des années 1950, la recherche sur les machines pensantes portait plusieurs étiquettes : cybernétique, théorie des automates, traitement complexe de l’information. Chacune renvoyait à une image différente de ce que seraient ces machines.

McCarthy a choisi « intelligence artificielle » en partie parce que l’expression était neutre. « Théorie des automates » lui semblait trop étroit, et « cybernétique » était fortement associé aux systèmes de rétroaction analogiques et au mathématicien Norbert Wiener, dont McCarthy ne voulait pas hériter de l’influence. Un nom neuf permettait au nouveau groupe de définir ses propres questions.

Ce choix a eu une longue vie. Le mot « intelligence » invite à des comparaisons avec les humains qu’aucun programme ne peut encore soutenir, mais le nom est resté, et il couvre aujourd’hui tout, des programmes d’échecs aux modèles de langage qui font les manchettes cette année.

## Ce que dit vraiment la proposition

Le paragraphe d’ouverture est la partie la plus souvent citée, et il est ambitieux. Les auteurs demandaient « une étude de l’intelligence artificielle de 2 mois, par 10 hommes » pendant l’été 1956. Leur hypothèse de travail était que chaque aspect de l’apprentissage, et toute autre caractéristique de l’intelligence, pouvait en principe être décrit assez précisément pour qu’une machine puisse l’imiter.

Ils ont dressé la liste de sept domaines à explorer. Les voici, avec une note en langage simple pour chacun :

| Sujet de la proposition | Ce que cela veut dire en mots de tous les jours |
|---|---|
| Les ordinateurs automatiques | La vraie limite, ce sont nos programmes, pas la vitesse des machines |
| Comment programmer un ordinateur pour qu’il utilise une langue | Amener les machines à travailler avec des mots et des règles de raisonnement |
| Les réseaux de neurones | Agencer de simples « neurones » artificiels pour qu’ils forment des concepts |
| La théorie de la taille d’un calcul | Mesurer l’efficacité d’une méthode, au lieu d’essayer toutes les réponses |
| L’auto-amélioration | Des machines qui deviennent meilleures dans leurs propres tâches |
| Les abstractions | Former des idées générales à partir de données sensorielles et autres |
| Le hasard et la créativité | Savoir si une pincée de hasard dirigé explique la pensée créative |

Relisez cette liste en pensant à cette année. Le langage, les réseaux de neurones, l’apprentissage et la créativité sont toujours les sujets vedettes. Le budget, en revanche, était modeste : les auteurs demandaient 13 500 $ US.

> **À essayer :** prenez les sept sujets du tableau et, pour chacun, notez un produit ou un résultat de recherche dont vous avez entendu parler récemment. Quels sujets ont des exemples clairs, et lesquels semblent encore grands ouverts?

## Qui est venu, et ce qui s’est passé

L’atelier ne s’est pas déroulé comme un séminaire bien rangé de dix personnes. Selon les notes tenues par l’un des participants, Ray Solomonoff, le projet a duré environ huit semaines, du 18 juin environ jusque vers le 17 août 1956, et les gens allaient et venaient. En plus des quatre organisateurs, parmi les participants et les visiteurs figuraient Ray Solomonoff lui-même, Herbert Simon, Allen Newell, Arthur Samuel, Oliver Selfridge et Trenchard More, entre autres. McCarthy avait écrit à l’avance que le groupe se concentrerait sur la façon de programmer un calculateur pour qu’il forme des concepts et des généralisations, tout en notant que les plans pourraient changer une fois tout le monde arrivé.

C’était moins une conférence structurée qu’une longue séance de remue-méninges. Aucune percée unique n’est sortie de cet été-là. Ce qui en est sorti, c’est une communauté, un ensemble de problèmes communs et un nom.

## Que visait l’atelier de Dartmouth de 1956?

Il visait à mettre à l’épreuve une hypothèse audacieuse : que l’intelligence pouvait être décrite si exactement qu’une machine pourrait la simuler. La proposition nomme des objectifs concrets : des machines qui manient le langage, construisent des concepts et des abstractions, s’attaquent à des problèmes que seuls les humains pouvaient alors résoudre, et s’améliorent par elles-mêmes. Les auteurs croyaient qu’un groupe soigneusement choisi, travaillant ensemble pendant un été, pourrait faire progresser de façon importante au moins l’un de ces problèmes.

C’était très optimiste. Les problèmes de la liste de 1955 sont difficiles, et en 2019, la plupart sont encore des domaines de recherche ouverts.

Pour quelqu’un qui débute, la leçon utile tient à la méthode plutôt qu’à l’échéancier. Le groupe de Dartmouth a découpé une énorme question, « les machines peuvent-elles penser? », en questions plus petites qu’on pouvait étudier : le langage, l’apprentissage, l’efficacité, l’abstraction, la créativité. Quand vous lisez sur un nouveau système d’IA, essayez de vous demander à laquelle de ces petites questions il répond réellement. Cette habitude remet le nom audacieux en perspective.

## Sources

- A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence: https://web.archive.org/web/2019/http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
- Dartmouth workshop: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Dartmouth_workshop&oldid=878151960