Algorithme
Un algorithme est une suite d’instructions précises et ordonnées permettant de résoudre un problème ou d’exécuter une tâche donnée. Dans le contexte de l’intelligence artificielle, les algorithmes constituent la base des systèmes intelligents : ils permettent aux machines de traiter automatiquement des données, de prendre des décisions ou encore d’apprendre à partir d’exemples.
Contexte et origine
Le concept d’algorithme remonte aux travaux du mathématicien perse Al-Khwarizmi au IXᵉ siècle, dont le nom a donné naissance au mot moderne. En informatique, il désigne depuis les années 1950 tout processus logique programmable. Avec l’essor de l’IA et du machine learning, les algorithmes sont devenus plus complexes : de simples règles déterministes, on est passé à des méthodes capables d’apprentissage adaptatif (réseaux de neurones, algorithmes génétiques, arbres de décision, etc.).
Applications pratiques
- Vision par ordinateur : les algorithmes de détection d’objets permettent à une caméra intelligente d’identifier des visages ou des véhicules.
- Traitement du langage naturel (NLP) : des modèles comme GPT utilisent des algorithmes de réseaux de neurones pour générer du texte.
- Santé : les algorithmes aident au diagnostic médical en analysant des images (IRM, radiographies) ou en détectant des signaux faibles.
- Finance : l’algorithmique est au cœur du trading automatisé et de la détection de fraudes.
Enjeux, limites ou débats
Les algorithmes d’IA posent des questions de transparence (boîte noire des réseaux neuronaux), de biais (issus des données d’entraînement), et de responsabilité (qui est responsable en cas d’erreur ?). Par ailleurs, leur puissance de calcul soulève des enjeux environnementaux liés à la consommation énergétique. Enfin, le débat sur leur régulation et leur usage éthique reste très actif.
Un algorithme peut se comparer à une recette structurée, où chaque étape transforme une donnée d’entrée jusqu’à produire un résultat attendu. En intelligence artificielle, l’originalité réside dans l’introduction d’algorithmes capables non seulement d’exécuter, mais aussi d’apprendre et de s’adapter. Cela marque une rupture avec les approches classiques entièrement déterministes.
On distingue plusieurs familles d’algorithmes en IA :
- Les algorithmes d’optimisation, comme la descente de gradient, qui ajustent des paramètres pour minimiser une fonction de coût.
- Les algorithmes évolutionnaires, inspirés de la biologie, qui utilisent sélection et mutation pour trouver des solutions.
- Les algorithmes de recherche et de graphe, qui permettent d’explorer efficacement d’immenses espaces de possibilités.
Au-delà de l’aspect technique, les algorithmes sont devenus des acteurs invisibles de la vie quotidienne : ils filtrent les informations, organisent les réseaux sociaux, gèrent le trafic ou encore orientent les décisions médicales. Cette omniprésence soulève des enjeux de transparence, d’équité et de régulation, rappelant que tout algorithme reflète en partie les choix et les valeurs de ses concepteurs.
Références
- Wikipedia – Algorithme
- Russell, S. & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach.
- CNIL – Les algorithmes et l’IA
