La révolution actuelle de l'intelligence artificielle et de la science qui en découle est rendue possible par « une combinaison de 3 facteurs ». Selon Harry Shum : « une vaste quantité de data ; une puissance informatique extraordinaire, notamment grâce au cloud ; et des algorithmes révolutionnaires, basés sur le deep-learning ».
L'IA a ainsi fréquemment recours à l'apprentissage supervisé. Par exemple, on « nourrit » un programme avec des milliers de photos de voitures, étiquetées. Après cet « entrainement », le programme peut reconnaître, seul, des voitures de tous types sur les nouvelles images qui lui seront présentées.
Autre composant de l'intelligence artificielle, le « Machine Learning ». Cette fois, on donne aux ordinateurs l'accès à des données, puis on les laisse apprendre par eux-mêmes, sans intervention humaine ou reprogrammation logicielle. Ce qui leur permet de s'améliorer progressivement, de manière autonome, et de dépasser ainsi les fonctions et les capacités initialement programmées. Certains algorithmes ne se contentent plus de reconnaître des images, mais se montrent capables de les produire et de donner des yeux aux machines.
Quant au Deep Learning (apprentissage profond), il repose sur un réseau de neurones artificiels, qui imitent le fonctionnement de notre cerveau. Et ce système crée une
machine virtuelle composée de milliers d'unités, chacune chargée de petits calculs simples.
Résoudre un problème complexe en le divisant en plusieurs sous-problèmes, avec une intelligence artificielle assignée à chacun, c'est la technique qui a permis d'obtenir
le meilleur score possible sur le jeu Ms. Pac-Man. Les chercheurs ont utilisé l'apprentissage par renforcement, (ou « reinforcement learning »), et un réseau de neurones artificiels.
Un résultat qui ouvre de nouvelles perspectives pour l'IA et la réalisation de tâches complexes, dans les domaines où l'imprévisibilité posait problème.
Analyser un environnement nouveau, comprendre les règles qui le régissent, s'adapter... Les jeux vidéo sont un excellent champ d'action pour les chercheurs en
intelligence artificielle. Ils utilisent notamment le jeu Minecraft pour entraîner des IA, en les poussant à comprendre leur environnement, construire des bâtiments ou des
moyens de transports, explorer des labyrinthes et mieux coopérer.
L'arrivée annoncée de l'ordinateur quantique pourrait encore décupler ces capacités. Autre bonne nouvelle : jusqu'à tout récemment, l'intelligence artificielle
demandait des expertises extrêmement fortes et des moyens conséquents, en temps, en ressources, en argent et en hommes. Mais elle s'est aujourd'hui largement démocratisée,
et les développeurs peuvent facilement intégrer de l'IA dans leurs applications.