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Un soir de 2014 dans un bar de Montréal, Ian Goodfellow imagine deux réseaux neuronaux qui se battent. Cette idée, griffonnée en rentrant chez lui, va donner naissance aux deepfakes et à DALL-E.
En septembre 2012, trois chercheurs de Toronto écrasent la compétition ImageNet avec un réseau de neurones convolutif sur GPU. Cet après-midi-là, le deep learning prend le pouvoir.
En février 2011, IBM Watson remporte le jeu télévisé Jeopardy! contre les deux plus grands champions de l’histoire du jeu. C’est la première démonstration publique d’une IA qui comprend le langage naturel.
En 2006, Geoffrey Hinton publie un article qui montre comment entraîner des réseaux neuronaux profonds. Il invente au passage le terme qui va dominer l’IA pendant 20 ans : deep learning.
Le 11 mai 1997, un ordinateur IBM bat le champion du monde d’échecs Garry Kasparov. L’événement est planétaire. L’IA entre dans la conscience du grand public — pour de bon cette fois.
En 1989, Yann LeCun invente le réseau convolutif aux Bell Labs. Son système LeNet lit les chèques bancaires automatiquement. C’est le début de la vision par ordinateur moderne.
En 1986, trois chercheurs publient un algorithme qui permet d’entraîner des réseaux neuronaux profonds. Oublié, redécouvert, popularisé — la backpropagation est le moteur de toute l’IA moderne.
En 1980, Digital Equipment déploie XCON, un programme qui configure des ordinateurs automatiquement. Il fait économiser 25 millions de dollars par an et ramène l’IA dans les entreprises.
En 1969, un robot de 2 mètres de haut se promène dans les couloirs de Stanford en planifiant ses déplacements. Shakey est le premier robot mobile capable de raisonnement logique.
En 1973, un mathématicien britannique remet au gouvernement un rapport accablant sur l’IA. Les financements s’effondrent des deux côtés de l’Atlantique. L’hiver de l’IA durera 7 ans.