Thème 1. Types d’intelligence artificielle (A)

Thème 1 (A)

Types d’intelligence artificielle

De nos jours l’Intelligence Artificielle aussi appelée IA est de plus présente dans notre quotidien. En 2023, 6% de la population mondiale utilisait l’IA mensuellement (tous les mois), en 2025 c’est aujourd’hui 30% de la population mondiale qui utilise cette dernière à minima une fois par mois.

Mais alors qu’est-ce qu’une Intelligence Artificielle ?

 L’IA, ou intelligence artificielle, est définie comme un processus visant à reproduire l’intelligence humaine grâce à l’élaboration et à l’exploitation d’algorithmes.

Dans cet article, nous nous intéresserons aux différents types d’intelligences artificielles qui existent.

I. Les différents types d’intelligence artificielle

Il est important de comprendre qu’il existe en réalité plusieurs familles d’intelligence artificielle. Afin de les classer, nous utiliserons le modèle développé par le scientifique Arendt Hintze. Ce modèle qui se base sur une classification par fonctionnalités (des IA), permet de distinguer 4 familles

L’IA réactive est la forme la plus primitive d’intelligence artificielle. En effet cette dernière est conçu pour répondre à des situations spécifiques. Ces intelligences artificielles sont dépourvues de mémoire, c’est-à-dire qu’elles sont capables de traiter des données en temps réels, mais leurs expériences passées n’influencent pas leurs décisions actuelles car pas prise en compte comme pas de mémoire.

Malgré sa simplicité, l’IA réactive est fréquemment utilisée. Par exemple, de nombreuses applications possèdent des chatbots en tant que support technique. Ces chatbots appartiennent aux IA réactives.

Les intelligences artificielles limitées à la mémoire sont des systèmes capables d’apprendre et d’évoluer en tenant compte des données passées.

Ce type d’intelligence artificielle témoigne d’un progrès notable par rapport à l’IA réactive. Les intelligence artificielle limitée à la mémoire sont aujourd’hui les IA les plus présentes. En effet, les  IA des voitures autonomes appartiennent par exemple à ce type d’IA. C’est également dans cette catégorie que nous retrouvons les IA génératives tel que Chat GPT, Gemini, pour n’en citer que deux.

L’objectif serait de créer une intelligence artificielle capable d’interpréter les émotions, les intentions et les croyances des autres. En bref, la finalité d’une telle création serait que cette dernière puisse être capable d’interagir socialement avec un être humain, d’interagir comme un être humain.

Malgré les problèmes éthiques que soulèvent la création d’une intelligence artificielle capable de comprendre en profondeur les interactions sociales, des recherches dans ce domaine sont en cours de développement.

Les entreprises souhaiteraient développer ce genre d’IA car ces dernières pourraient-être très efficaces. Si nous reprenons l’exemple du service client, ces intelligences artificielles capable de détecter des émotions tels que la frustration, ou la satisfaction et seront donc aptes à répondre de la manière la plus optimale au client .

L’IA auto-consciente désigne des machines qui possèderaient une conscience semblable à l’Homme, et seraient de plus capables de comprendre et de ressentir leurs propres émotions.  

Cependant, la création d’une telle intelligence artificielle reste un défi pour le moment irréalisable et fait aujourd’hui face à plusieurs obstacles. Rendre possible l’existence d’une telle intelligence artificielle nécessiterait :

  • Des avancées technologiques majeures
  • Une compréhension plus profonde des fondements de la conscience humaine

Ainsi ce stade, qui serait le stade ultime de l’intelligence artificielle reste pour l’instant seulement théorique.

II. Les intelligences artificielles génératives

Les différents types d’IA génératives

Les intelligences artificielles génératives font parti des IA à mémoire limitée : elles utilisent des données pour produire du contenu nouveau (texte, images, vidéos, code, etc.). Ces systèmes génèrent des réponses possibles en s’appuyant sur des statistiques
Dans les IA génératives, les capacités varient beaucoup selon le type de contenu créé.

Types principaux d’IA génératives : 

Génèrent des textes : réponses à des questions, résumés, corrections, articles, scripts, etc.

Produisent des images à partir d’un texte de description (ex : DALL-E, Stable Diffusion ou Midjourney)

Créer ou prolonger des séquences vidéo à partir de textes ou d’exemples visuels (ex : Sora)

Permettent de trouver et synthétiser des informations à partir d’une large base de données

Résoudre des problèmes complexes ou expliquer des méthodes étape par étape

Les IA génératives en pratique

Différences de résultats selon les IA

Poser la même question à différents outils ne conduit pas aux mêmes résultats. 

Des variations proviennent de :

Le fabricant

OpenAI, Google, Meta, startups indépendantes

L’objectif

Texte, image, vidéo, raisonner

Les données

Sources, biais, diversité

Par exemple, les IA vont être « configurées » de sorte à ne pas aller à l’encontre de l’idéologie d’un pays. Si on parle d’un pays comme la Chine avec une IA américaine ou une IA chinoise, les résultats seront différents. 

Ainsi, lors de cherches il faut analyser des critères comme : la qualité des réponses ou des créations, la précision factuelle (certaines IA généralisent ou inventent des faits), la présence de biais ou de stéréotypes (culturels, sociaux) ou des hallucinations avec par exemple des informations plausibles mais erronées.

« Explique simplement le réchauffement climatique à un élève de 12 ans. »

IA testéeType d’IARésumé de la réponsePoints fortsLimites / ProblèmesCommentaire pédagogique
ChatGPT (OpenAI)IA textuelle généraleExplication claire, vocabulaire simple, exemples concrets (glace qui fond, météo)Bonne vulgarisation ton adaptéSimplification parfois excessive, causes peu détailléesUtile pour démarrer, mais nécessite un approfondissement
Perplexity AI IA textuelle factuelleExplication précise avec données scientifiques et termes techniquesTrès précise, bien structuréeTrop complexe pour un enfant de 12 ansMontre que précision ≠ pédagogie
DALL·EIA textuelle créativeUtilise une métaphore (la Terre avec une couverture trop épaisse)Image mentale efficace, mémorableManque de rigueur scientifiqueBonne accroche, mais à corriger

Les IA ne sont pas équivalentes et ne produisent pas les mêmes résultats. Aussi, pour une même IA, le résultat d’une même requête répétée 2 fois de suite ne sera pas le même.

IA générales et IA spécialisées

IA générales

Elles sont conçues pour répondre à une grande variété de tâches. Ces IA sont polyvalentes, mais lourdes en calcul et en données. Ces IA nécessitent trop de puissance pour fonctionner sur un ordinateur classique car elles nécessitent trop de données, donc elles tournent sur des serveurs (cloud).

IA spécialisées

Celles-ci sont optimisées pour une tâche spécifique (par exemple correction orthographique avec Antidote). Elles sont plus précises, plus rapides, et parfois plus économiques à utiliser.
Cependant, accumuler des IA spécialisées peut devenir coûteux.

Les points forts et les points faibles de l’IA générative

– Points forts
Permet de surmonter le syndrome de la page blanche en proposant des bases de travail.
Offre des pistes et des alternatives rapidement.
Expliquer des méthodes ou des concepts de manière structurée.
Gagner du temps sur des tâches répétitives.


– Limites
L’IA ne garantit pas la compréhension réelle des réponses qu’elle donne.
Elle peut produire des erreurs ou des hallucinations : réponses possibles mais incorrectes.
Une utilisation sans esprit critique (copier-coller) risquée dans des contextes sérieux comme pour l’éducation, le droit, la santé
L’IA générative (générale surtout) nécessite beaucoup d’énergie pour chaque requête. La consommation d’eau pour le refroidissement des centres de données est également significative.


L’IA ne doit pas remplacer la réflexion humaine, mais la compléter.

Conclusion

Comme nous avons pu le voir à travers le modèle d’Arend Hintze, il existe plusieurs types d’intelligences artificielles. Des IA réactives aux IA à mémoire limitée, tandis que la théorie de l’esprit ainsi que l’IA auto-consciente restent pour l’instant seulement théoriques, un idéal vers lequel les scientifiques essaient de tendre. 

Les IA génératives se distinguent elles-mêmes par les types de contenus qu’elles produisent.

Les IA génératives offrent de nombreux avantages, toutefois elles ne sont pas toutes équivalentes, leurs réponses varient selon différents paramètres. Elles peuvent également produire des erreurs ou des biais, ce qui rend indispensable une utilisation critique. De plus, c’est un outil polluant. 

Video pour aller plus loin sur la question de l’IA générative d’image 

Sources:

Auteurs/autrices