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Résumé :
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Dossier consacré à la pénétration de l'intelligence artificielle (IA) dans des champs divers et à l'avenir de la relation entre les humains et les machines interconnectés. Historique de l'origine et du développement de la traduction automatique : les apports des mathématiciens André Booth et Warren Weaver, la méthode statistique, la méthode hybride combinant méthode statistique et réseau de neurones ; Bernard Vauquois et le triangle de Vauquois ; un exemple illustrant les performances et les limites des traducteurs gratuits en ligne (Systran, Google, DeepL, Yandex). L'utilisation des réseaux de neurones pour construire des prédictions dans un contexte donné, à partir d'un apprentissage préalable : la capacité de généralisation demandée aux algorithmes d'apprentissage, le fonctionnement de la transmission de l'information d'un neurone biologique à un autre, l'apparition du neurone artificiel, les perceptrons multicouches, l'extension des réseaux de neurones au domaine de recherche du deep learning (apprentissage profond) ; les algorithmes d'apprentissage de reconnaissance testés à l'aide de MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) et celui des réseaux de neurones avec AlphaGo ; les réseaux de neurones appliqués à la reproduction de dessins, de photographies et de tableaux (ex : le projet Neural Doodle). L'application et ses freins des mécanismes fondamentaux des réseaux de neurones comme ceux de la descente de gradient stochastique au domaine de la finance (ex : principe de couverture des risques des institutions financières par l'utilisation des dérivées partielles).
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