L’intelligence artificielle : de quoi parle-t-on ?

Un objet difficile à définir

Concept foisonnant dès son origine, la notion d’intelligence artificielle s’est aujourd’hui encore enrichie de sens supplémentaires.

Le Parlement Européen définit l’IA comme un outil capable de « reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ». Au-delà des théories scientifiques qui lui ont permis de voir le jour, l’IA est le produit technologique issu de ces réflexions, dont le fonctionnement est basé sur des méthodes d’apprentissage innovantes (machine learning, deep learning). La CNIL complète cette définition en indiquant que « tout système mettant en œuvre des mécanismes proches de celui d’un raisonnement humain pourrait être qualifié d’intelligence artificielle ».

En septembre 2025, cette définition technique communément admise est complétée et challengée par une nouvelle manière de décrire cet outil, par ses usages et ses effets. C’est l’entreprise américaine Open AI, créatrice entre autres de l’IA générative Chat GPT, qui évoque l’IA générale comme « des systèmes hautement autonomes qui dépassent les performances humaines dans la plupart des activités économiques valorisables ». Cette nouvelle définition, qui place la dimension économique au cœur de la raison d’être de l’IA, oriente fortement ses applications et ses objectifs vers la création supplémentaire de valeur, sous-tendant des enjeux de productivité, d’optimisation des process et de rentabilité.

Il est par ailleurs important de noter que, si elle est la plupart du temps évoquée au singulier, l’intelligence artificielle est par essence plurielle et se décline sous une diversité de formes, d’applications et d’usages.

Une histoire ancrée dans les sciences mathématiques et cognitives

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Sans présenter son histoire en intégralité, il est nécessaire de rappeler que l’IA est issue d’une lignée ancienne de recherche technologique, débutée avec les travaux d’Alan TURING. Il ne s’agit donc pas d’une création récente, mais plutôt d’une version améliorée, aboutie et fonctionnelle des prototypes développés depuis les années 1950.

La nouveauté de l’IA tient à plusieurs aspects :

• La capacité d’apprentissage autonome
• Le traitement de données massives et complexes
• L’automatisation de tâches cognitives
• La personnalisation des résultats
• L’interaction naturelle en langage humain
• L’amélioration continue et la grande et rapide évolutivité.

Parmi ces critères propres à la technologie, on peut souligner la rapidité de sa démocratisation auprès des sociétés et de ses impacts significatifs sur l’économie, les modes de production et d’organisation, et les emplois.

Qu’est-ce que l’IA concrètement ? Des exemples pour comprendre

L’intelligence artificielle est avant tout un outil basé sur la science de la donnée (data science), dont les caractéristiques technologiques peuvent être complexes. Un article du blog DataBird⁶ en explique les mécanismes internes en des termes simples.

L’intelligence artificielle est pensée pour « accomplir un ensemble de tâches normalement réservées aux humains » (telles la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la traduction ou la prise de décisions). Ses capacités vont plus loin, en reproduisant « les processus humains de prise de décision, en utilisant des données en temps réel. L’objectif est simple : simuler une réponse humaine à une situation donnée ». Plus puissante que l’automatisation, l’IA « utilise les données en temps réel pour détecter les erreurs et effectuer les ajustements nécessaires ».

Quelle différence entre Machine Learning et Deep Learning ?

Ces deux termes désignent des techniques d’apprentissage des IA :

• Machine Learning : sous-ensemble de l’IA permettant « de reproduire un comportement grâce à des algorithmes alimentés par une grande quantité de données. En s’exposant à de multiples situations, l’algorithme connaît la meilleure décision à prendre et crée un modèle. La machine peut ensuite automatiser des tâches en fonction des différentes situations rencontrées ».
• Deep Learning : sous-ensemble du Machine Learning permettant un « apprentissage en profondeur » et qui « vise à comprendre des concepts avec une grande précision. Il fonctionne grâce à une compréhension non linéaire, similaire à celle du cerveau humain. Dans un réseau de neurones, des couches successives de données sont combinées pour apprendre des concepts. Les réseaux les plus simples comportent seulement deux couches : une d’entrée et une de sortie. Chacune d’elle contient des centaines, des milliers, voire des millions de neurones. Plus le nombre de couches augmente, plus la capacité du réseau à apprendre des représentations abstraites et complexes se développe ».

Les quatre grands types d’intelligence artificielle

On peut distinguer quatre grands types d’IA :

Une technologie omniprésente soulevant de multiples enjeux transversaux

Déjà immiscée dans tous les aspects de notre vie, l’intelligence artificielle questionne nos activités et les différentes composantes de notre monde collectif.

• Économie

Les capacités de l’intelligence artificielle trouvent dans le champ économique une traduction financière très marquée. Par le gain de temps et les économies de ressources parfois significatifs qu’elle permet, l’IA devient un instrument d’accélération de la croissance économique et de la productivité.

• Environnement

Fleuron de l’industrie du numérique, l’intelligence artificielle engendre, à travers son déploiement et ses usages, des impacts sur nos modes de vie et sur notre environnement. Une attention doit être portée aux impacts pouvant être cachés et aux effets rebonds : le développement de l’IA devra ainsi passer par une régulation répondant à des usages raisonnés et adaptés aux réels besoins.

• Souveraineté et dépendance technologiques

Alors que les outils numériques américains font partie de notre quotidien depuis plusieurs décennies, la généralisation de l’IA et ses usages accentuent et rendent de plus en plus inacceptables les risques d’ingérence et de dépendance technologique qui y sont associés. Face à cette menace amplifiée par un contexte géopolitique incertain, l’Union Européenne et la France se mobilisent.

• Transformation des métiers

Peu à peu intégrée dans les activités des entreprises, l’IA impacte la nature même des métiers en transformant les tâches, nous interrogeant sur notre rapport au travail, son essence humaine et sa finalité.

Le CESER a souhaité comprendre les impacts, risques et opportunités qui découlent des mécanismes à l’œuvre dans le monde économique néo-aquitain, en croisant ces enjeux.