L'intelligence artificielle (IA) est une discipline de l'informatique qui vise à créer des systèmes ou des machines capables d'accomplir des tâches qui requièrent normalement de l'intelligence humaine. Cela inclut notamment :
• Apprendre de l'expérience
• Raisonner et résoudre des problèmes
• Comprendre le langage naturel
• Percevoir l'environnement (vision, sons…)
• Prendre des décisions
• Faire preuve de créativité (de plus en plus présent depuis 2022-2023)
Voici une définition courante de l’IA en 2026 :
« L'IA est la capacité d'une machine à simuler des comportements intelligents, en particulier via l'apprentissage à partir de données plutôt que par une programmation explicite de toutes les règles. »
L’intelligence artificielle est une discipline qui comporte plusieurs branches. Voici un tableau synthétique présentant les différentes branches de l’IA ainsi que des exemples concrètes en 2026.
| Branche | Description principale | Exemples très concrets en 2026 | Importance actuelle |
| Apprentissage automatique (Machine Learning – ML) | Les machines apprennent à partir de données sans être explicitement programmées pour chaque cas | Détection de fraude, recommandation Netflix/Spotify, prévisions météo avancées | Fondamentale – socle de presque toute l'IA moderne |
| Apprentissage profond (Deep Learning – DL) | Sous-ensemble du ML utilisant des réseaux de neurones artificiels profonds (beaucoup de couches) | Reconnaissance d'images, reconnaissance vocale, la quasi-totalité des IA génératives | La technique qui a tout changé depuis ~2012 |
| IA générative (Generative AI) | Crée du contenu nouveau (texte, image, vidéo, audio, code, 3D…) à partir d'instructions | ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, Runway Gen-3, Flux.1, Veo, Suno, Udio, Luma Dream Machine… | La branche la plus visible et la plus investie en 2025-2026 |
| Traitement du langage naturel (NLP / NLProc) | Comprendre, générer et manipuler le langage humain | Traducteurs (DeepL, Google Translate), chatbots, analyse de sentiments, résumé automatique, assistants vocaux | Très avancée grâce aux grands modèles de langage |
| Vision par ordinateur (Computer Vision) | Faire comprendre et interpréter des images / vidéos aux machines | Reconnaissance faciale, voitures autonomes, diagnostic médical par imagerie, contrôle qualité industriel | Très mature industriellement |
| Robotique intelligente | Combiner IA + perception + action physique | Robots humanoïdes (Figure 01, Tesla Optimus, 1X, Apptronik), drones autonomes, bras robotiques collaboratifs | En très forte accélération en 2025-2027 |
| IA multimodale | Modèles qui comprennent et génèrent plusieurs types de données en même temps (texte + image + son + vidéo…) | GPT-4o, Gemini 1.5/2, Claude 3.5/4, Grok avec vision, Llama 4 (si sorti), etc. | La grande tendance 2024→2026 |
| Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning – RL) | Apprendre en essayant et en recevant des récompenses / pénalités | AlphaGo/AlphaZero, robots qui apprennent à marcher, optimisation industrielle, jeux vidéo IA | Très puissant mais encore difficile à stabiliser à grande échelle |
| Planification & raisonnement symbolique | Raisonner de manière logique, planifier des séquences d'actions complexes | Planificateurs pour logistique, jeux, résolution de problèmes mathématiques avancés | Revient en force avec les techniques de « raisonnement » des LLM (chain-of-thought, o1-like) |
| IA agents / systèmes agentiques | IA autonome qui peut enchaîner plusieurs outils, prendre des initiatives, travailler sur plusieurs étapes | Assistants personnels autonomes, agents de recherche, agents de code (Devin-like), "AI employees" | La grande mode de fin 2025 – début 2026 |