Le terme « intelligence artificielle » a été inventé par John McCarthy en 1956. Alan Mathison Turing, suivi de Newell, Simon, McCarthy et Minsky, sont des figures clés du développement de l’IA. Le programme « Logic Theorist » de Newell et Simon en 1956 a marqué une étape importante. Ces pionniers, connus comme les pères fondateurs de l’IA, ont grandement fait avancer le domaine.

• Productivité accrue
• Automatisation accrue
• Prise de décision intelligente
• Résoudre des problèmes complexes
• Gestion des tâches répétitives
• Renforce l’économie 
• Personnalisation
• Gestion des catastrophes
• Améliore le mode de vie 
• Défense mondiale
   

L’apprentissage automatique est le cerveau de l’IA qui reproduit la prise de décision logique à partir des données qui lui sont fournies et un modèle d’IA est la création, l'entraînement et le déploiement des algorithmes d’apprentissage automatique. Grâce aux avancées dans les méthodologies d’intelligence, les modèles d’IA offrent un soutien en parallèle avec l’analytique en temps réel, l’analytique prédictive et l’analytique augmentée en utilisant le traitement du langage naturel (PLN), l’apprentissage automatique, l’analyse statistique et l’exécution algorithmique.

Dotée de capacités humaines et au-delà, l’importance de l’intelligence artificielle (IA) ne cesse de croître et se répand progressivement dans divers secteurs, ouvrant la voie à de nouvelles possibilités et à une meilleure efficacité. De nos jours, les données sont un atout et sont valorisées dans tous les secteurs. Grâce à l’IA, les humains peuvent désormais absorber, interpréter et prendre des décisions complexes.

Alors que l’intelligence artificielle est un système qui mime ou imite l’intelligence humaine, l’apprentissage automatique en est le cerveau qui l’aide à fonctionner.

L’IA générative fait référence à un sous-ensemble d’algorithmes et de modèles d’intelligence artificielle conçus pour générer de nouvelles données qui ressemblent à des données existantes. Ces algorithmes sophistiqués peuvent créer du contenu sous différentes formes, comme du texte, des images, de la musique et même des structures complexes telles que des conceptions et des modèles. L’IA générative est principalement alimentée par les progrès dans les réseaux neuronaux, en particulier les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE).