{"id":22519,"date":"2019-05-28T08:11:58","date_gmt":"2019-05-28T06:11:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.accuracy.com\/artificial-intelligence-episode-2-the-imitation-game-and-business\/"},"modified":"2025-10-23T14:21:54","modified_gmt":"2025-10-23T12:21:54","slug":"intelligence-artificielle-episode-2-le-jeu-de-limitation-et-lentreprise","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.accuracy.com\/fr\/artificial-intelligence-episode-2-the-imitation-game-and-business\/","title":{"rendered":"Intelligence artificielle Episode 2 - Le jeu de l'imitation et l'entreprise"},"content":{"rendered":"
Deuxi\u00e8me auteur :
\nGil-Arnaud Coche<\/h5>\n

 <\/p>\n

Prenez soin des centimes et les kilos prendront soin d'eux-m\u00eames.<\/em><\/span><\/p>\n

Dicton populaire britannique<\/p>\n

Vous insistez sur le fait qu'il y a quelque chose qu'une machine ne peut pas faire. Si vous me dites pr\u00e9cis\u00e9ment ce qu'une machine ne peut pas faire, je pourrai toujours fabriquer une machine qui le fera !<\/em><\/span><\/p>\n

John Von Neumann (1948)<\/p>\n

 <\/p>\n

Les op\u00e9rations des entreprises sont complexes et co\u00fbteuses. Elles disposent d'\u00e9quipes enti\u00e8res charg\u00e9es de veiller \u00e0 ce que les fuites de centimes (qui peuvent \u00eatre consid\u00e9rables) soient contenues et trait\u00e9es. Ces \u00e9quipes sont assist\u00e9es par des syst\u00e8mes \u00e9labor\u00e9s qui collectent, stockent et analysent les donn\u00e9es.<\/p>\n

Ces syst\u00e8mes \u00e9labor\u00e9s sont compos\u00e9s de multiples Intelligence artificielle<\/em><\/strong> (AI) briques1<\/sup><\/a>qui am\u00e9liorent consid\u00e9rablement la pr\u00e9cision de l'\u00e9valuation des performances et de la prise de d\u00e9cision, qu'il s'agisse de questions de conformit\u00e9, de strat\u00e9gies d'investissement ou de gestion des op\u00e9rations.<\/p>\n

Dans cet article, nous allons nous demander ce qu'est l'intelligence artificielle et examiner comment elle peut \u00eatre appliqu\u00e9e aux entreprises.<\/p>\n

 <\/p>\n

1. LE JEU D'IMITATION : UN JEU BAS\u00c9 SUR DES R\u00c8GLES<\/strong><\/span><\/p>\n

On ne peut parler d'IA sans \u00e9voquer cette pierre philosophale. Les Jeu d'imitation<\/em><\/strong> est apparu pour la premi\u00e8re fois dans un article du math\u00e9maticien anglais Alan Turing2<\/sup><\/a>l'instigateur de l'IA moderne. Il a tr\u00e8s t\u00f4t affirm\u00e9 que les machines seraient un jour capables d'accomplir n'importe quelle t\u00e2che mieux que les humains. Dans son discours de 1950 publi\u00e9 dans la revue scientifique \"Mind\", il se sentait mal \u00e0 l'aise face \u00e0 la question :<\/p>\n

Les machines peuvent-elles penser ?<\/em><\/p>\n

Estimant qu'il serait difficile de d\u00e9finir les termes, il a choisi d'introduire un jeu de questions-r\u00e9ponses (Q&R) entre un humain, une machine et un juge. Dans ce jeu, le juge pouvait poser toutes les questions qu'il voulait. \u00c0 la fin du jeu, le juge devait d\u00e9cider si l'un des joueurs \u00e9tait une machine et, le cas \u00e9ch\u00e9ant, identifier laquelle. Selon Turing, si le juge n'\u00e9tait pas en mesure de faire la distinction entre le joueur humain et le joueur robotis\u00e9, alors la machine passait le test de Turing. Test de Turing<\/em><\/strong>.<\/p>\n

 <\/p>\n

Test de Turing <\/u><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Turing consid\u00e9rait que toute machine capable de tromper le juge humain serait une Intelligence artificielle<\/em><\/strong>.<\/p>\n

Il a bas\u00e9 le jeu d'imitation sur des questions et des r\u00e9ponses, estimant que c'\u00e9tait le meilleur moyen de se concentrer sur toutes les particularit\u00e9s de l'esprit humain sans favoriser ni la machine ni le joueur humain.<\/p>\n

Cependant, l'essence de ce test n'est pas dans la forme du jeu lui-m\u00eame (ici un Q&A tr\u00e8s large) mais plut\u00f4t sur l'id\u00e9e que pour un jeu donn\u00e9, une machine peut acqu\u00e9rir des comp\u00e9tences semblables \u00e0 celles d'un \u00eatre humain, de sorte qu'un observateur externe ne puisse pas la distinguer d'un joueur humain.<\/em><\/strong> On peut donc dire que, dans le contexte d'un jeu quelconque, toute forme d'IA imite automatiquement un joueur humain. Une telle approche \u00e9largit le domaine de l'IA, les r\u00e8gles du jeu devenant essentielles pour d\u00e9terminer ce qu'il faut entendre par imitation3<\/sup><\/a>.<\/p>\n

Cette tournure philosophique peut sembler un argument intellectuel commode pour qualifier certains algorithmes - qui ne le seraient pas autrement - d'IA, mais ce n'est pas le but recherch\u00e9.<\/p>\n

L'objectif est plut\u00f4t de contourner les diff\u00e9rends concernant le champ d'application de l'IA4<\/sup><\/a>. L'une des sources de litige les plus \u00e9videntes provient de la Effet de l'IA<\/em><\/strong>L'IA n'est pas un probl\u00e8me : d\u00e8s que l'IA r\u00e9sout un probl\u00e8me, le probl\u00e8me ne fait plus partie de l'IA.5<\/sup><\/a>. L'effet IA oblige constamment \u00e0 red\u00e9finir inutilement l'IA. Pour trancher, nous nous sommes tourn\u00e9s vers des figures historiques de la philosophie, des math\u00e9matiques et de l'informatique, comme George Boole et Alan Turing (et bien d'autres)6<\/sup><\/a>), pour guider notre processus de d\u00e9finition.<\/p>\n

 <\/p>\n

George Boole (1815-1864) et Alan Turing (1912-1954)<\/u><\/p>\n\n\n\n
\"\"<\/td>\n\"\"<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n

En r\u00e9sum\u00e9, l'intelligence est une question combinatoire et bool\u00e9enne. Toute situation n\u00e9cessitant une prise de d\u00e9cision intelligente peut \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9e par un arbre de d\u00e9cision. Pour tenir compte de ce qui serait une meilleure d\u00e9cision, ce mod\u00e8le attribue des poids d'utilit\u00e9 \u00e0 chacun des n\u0153uds feuilles. La d\u00e9cision intelligente est celle donn\u00e9e par le n\u0153ud feuille ayant la valeur d'utilit\u00e9 la plus \u00e9lev\u00e9e. L'arbre existe dans le cadre d'un ensemble de r\u00e8gles d\u00e9finies par ce que nous pouvons appeler un \"jeu\". Si une machine joue le jeu et imite les humains au point de les tromper, il s'agit d'une IA.<\/p>\n

Bien entendu, cette affirmation soul\u00e8ve la question de savoir si les humains \u00e9voluent constamment dans un arbre de d\u00e9cision fini ou infini. Pour les besoins de l'argumentation, nous laisserons cette question de c\u00f4t\u00e9 et supposerons qu'il est, de toute fa\u00e7on, si vaste que la taille de l'arbre n'a plus d'importance.<\/p>\n

En fin de compte, la course \u00e0 l'IA sera gagn\u00e9e lorsqu'une machine capable de parcourir l'immensit\u00e9 de l'arbre de d\u00e9cision humain sera mise au point. Gr\u00e2ce \u00e0 un apprentissage par renforcement des r\u00e9compenses et des p\u00e9nalit\u00e9s, il sera possible d'enseigner \u00e0 une telle machine les us et coutumes de l'homme. Les d\u00e9fis \u00e0 relever pour parvenir \u00e0 cette IA ultime sont nombreux, mais l'histoire montre que cela ne doit pas nous emp\u00eacher d'esp\u00e9rer l'existence d'une telle machine dans un laps de temps humainement concevable.<\/p>\n

 <\/p>\n

2. LE JEU DE L'IMITATION : TOUT EST RELATIF<\/strong><\/span><\/p>\n

Prenons l'exemple de la musique. L'automatisation s'est produite il y a longtemps \u00e0 Cizre, en Turquie. L'ing\u00e9nieux inventeur Ismail Al-Jazari a cr\u00e9\u00e9, vers 12067<\/sup><\/a>un orchestre programmable qui imite les humains jouant de la musique.<\/p>\n

Plus r\u00e9cemment, Sony a affirm\u00e9 \u00e0 plusieurs reprises avoir invent\u00e9 des IA capables d'apprendre et de reproduire de la musique. Ces IA sont appel\u00e9es \"Flow Machines\" et reproduisent n'importe quel type de musique. L'une de ces machines \u00e0 flux, DeepBach<\/em><\/strong>Il est capable de g\u00e9n\u00e9rer des harmonies de type Bach, qui ne peuvent \u00eatre distingu\u00e9es de l'original. Un autre, le Continuateur<\/em><\/strong>8<\/sup><\/a>Il \u00e9tait capable de copier un pianiste de jazz, et les critiques de jazz ne pouvaient pas faire la diff\u00e9rence entre les deux.<\/p>\n

De l'automate d'Al-Jazari \u00e0 la DeepBach Flow Machine, la complexit\u00e9 de l'arbre de d\u00e9cision a augment\u00e9 de mani\u00e8re exponentielle. Nous pr\u00e9sentons ci-dessous l'arbre de d\u00e9cision de l'automate d'Al-Jazari pour chaque note de la m\u00e9lodie.<\/p>\n

 <\/p>\n

Arbre de d\u00e9cision de l'automate d'Al-Jazari \u00e0 chaque note de la m\u00e9lodie<\/u><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

L'automate avait trois instruments diff\u00e9rents et tr\u00e8s probablement une seule note pour les trompettes. Le nombre de n\u0153uds feuilles dans son arbre de d\u00e9cision est assez simple et s'\u00e9l\u00e8ve \u00e0<\/p>\n

2Nombre d'instruments<\/sup> = 8<\/p>\n

Si l'on consid\u00e8re maintenant la partition compl\u00e8te jou\u00e9e par l'automate, il faudrait reproduire l'arbre \u00e0 chaque n\u0153ud feuille autant de fois qu'il y a de notes. Cela conduirait \u00e0 un arbre beaucoup plus grand dont la taille serait \u00e9gale \u00e0<\/p>\n

2Nombre d'instruments x longueur de la partition<\/sup> = 8Longueur du score<\/sup><\/p>\n

DeepBach va plus loin puisqu'il peut jouer autant d'instruments que souhait\u00e9 et n'importe quelle note. Son arbre est beaucoup plus complexe, \u00e9quivalant \u00e0<\/p>\n

2Nombre d'instruments x Nombre de notes x Longueur de la partition<\/sup><\/p>\n

Pour apprendre les m\u00e9thodes de Bach, il attribue des degr\u00e9s d'importance \u00e0 chaque n\u0153ud feuille.<\/p>\n

La question est la suivante : les deux syst\u00e8mes sont-ils des IA ? Aucune de ces technologies ne r\u00e9ussirait le jeu de l'imitation tel qu'il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9fini par Turing, mais elles r\u00e9ussissent le test dans le cadre de leur propre ensemble de r\u00e8gles.<\/p>\n

Pour illustrer la question qui nous occupe, mettons l'IA de c\u00f4t\u00e9 pour un moment et consid\u00e9rons plut\u00f4t la vie. Les prions, par exemple, ne sont pas consid\u00e9r\u00e9s comme des \u00eatres vivants, alors que les bact\u00e9ries le sont. Cela peut para\u00eetre \u00e9l\u00e9mentaire pour ceux qui ont une formation en biologie, mais m\u00eame les biologistes exp\u00e9riment\u00e9s auraient du mal \u00e0 classer correctement ce qui se passe entre ces deux extr\u00eames. C'est l\u00e0 que nous trouvons les virus, qui alimentent encore le d\u00e9bat sur la question de savoir s'ils constituent ou non des \u00eatres vivants.<\/p>\n

 <\/p>\n

C'est la m\u00eame chose ici !<\/strong><\/span><\/p>\n

Imaginez que vous \u00eates un passant \u00e0 l'\u00e9poque d'Al-Jazari et que vous entendez de la musique sortir de sa fontaine automatis\u00e9e. Vous vous dites : \"Quelle merveilleuse machine, Al-Jazari est un g\u00e9nie\". \u00c0 votre grande surprise, vous vous rendez compte que plusieurs joueurs humains ont pris la place des joueurs m\u00e9caniques. Si vous n'aviez pas regard\u00e9 attentivement, vous n'auriez pas pu faire la diff\u00e9rence.<\/p>\n

Ne pourrait-on donc pas dire que l'automate r\u00e9ussit une forme de test de Turing bas\u00e9 sur un jeu d'imitation plus simple ?<\/p>\n

La r\u00e9ponse \u00e0 cette question a suscit\u00e9 un d\u00e9bat anim\u00e9 au sein de la communaut\u00e9 d'experts d'Accuracy. Avec une telle d\u00e9finition de l'IA, on peut dire que l'automate d'Al-Jazari est bien une IA. Cependant, compar\u00e9 \u00e0 DeepBach, l'automate d'Al-Jazari semble plut\u00f4t simple. Et pourtant, m\u00eame DeepBach n'est pas techniquement une IA, puisqu'il ne peut pas jouer au jeu d'imitation original de Turing.<\/p>\n

Si nous disons qu'une machine qui r\u00e9ussit le test de Turing est \u00e0 l'IA ce que les bact\u00e9ries sont \u00e0 la vie, et que les automates (comme la machine d'Al-Jazari) sont \u00e0 l'IA ce que les prions sont \u00e0 la vie, alors des algorithmes comme DeepBach, Watson ou m\u00eame Google Duplex occupent le m\u00eame espace interm\u00e9diaire que les virus. Il faut tracer une ligne pour \u00e9tablir une limite normative.<\/p>\n

Chez Accuracy, nous pensons que la valeur du jeu d'imitation d\u00e9pend des r\u00e8gles du jeu. Dans le but de recr\u00e9er une IA de type humain, ces r\u00e8gles doivent int\u00e9grer un certain niveau d'interaction avec les humains, ainsi que certaines capacit\u00e9s d'apprentissage.<\/em><\/strong><\/p>\n

La r\u00e9cente croissance exponentielle des applications de l'IA est le r\u00e9sultat d'avanc\u00e9es technologiques majeures en mati\u00e8re de puissance informatique, de gestion des donn\u00e9es (de la g\u00e9n\u00e9ration au stockage en passant par la communication) et d'algorithmes (r\u00e9seaux neuronaux notamment). Ces progr\u00e8s permettent aujourd'hui de cr\u00e9er une IA capable de jouer aux \"jeux de l'entreprise\", du moins en ce qui concerne les op\u00e9rations de l'entreprise.<\/p>\n

 <\/p>\n

3. L'AI POUR LES ENTREPRISES<\/strong><\/span><\/p>\n

Si l'on prend Von Neumann au mot, aucune t\u00e2che intelligente n'est hors de port\u00e9e de l'intelligence des machines.<\/p>\n

Les entreprises ne font pas exception \u00e0 cette r\u00e8gle.<\/em><\/strong><\/p>\n

Toutes les entreprises fonctionnent avec un seul objectif : offrir leurs services ou leurs produits aux clients en \u00e9change d'argent. Avec cet argent, elles poursuivent leurs activit\u00e9s, en payant les cr\u00e9anciers, les actionnaires et les imp\u00f4ts, et en investissant pour \u00e9largir leurs activit\u00e9s. Ann\u00e9e apr\u00e8s ann\u00e9e, la comptabilit\u00e9 enregistre minutieusement tous ces flux de tr\u00e9sorerie. Lorsque vient le moment de prendre des d\u00e9cisions importantes, les dirigeants s'appuient enti\u00e8rement sur ces documents pour \u00e9valuer correctement l'\u00e9tat de l'entreprise. \u00c0 partir des chiffres figurant dans les livres, la direction d\u00e9cide du meilleur plan d'action futur (souvent en \u00e9valuant les diff\u00e9rentes options strat\u00e9giques). Ils mettent ensuite en \u0153uvre cette ligne de conduite et contr\u00f4lent les activit\u00e9s mises en \u0153uvre.<\/p>\n

Les comptes constituent donc le fondement quantitatif de la gestion des entreprises.<\/em><\/strong><\/p>\n

Comme indiqu\u00e9 dans l'introduction, une IA d'entreprise pleinement fonctionnelle serait compos\u00e9e de plusieurs briques, chacune contr\u00f4lant une branche op\u00e9rationnelle sp\u00e9cifique (par exemple, une brique d'IA de marketing, ou un ensemble de briques, contr\u00f4lerait les op\u00e9rations de marketing). Les briques d'IA sont analogues aux organes du corps humain (voir figure ci-dessous). De m\u00eame que le squelette constitue l'armature du corps humain et de ses organes, les briques d'IA sont analogues aux organes du corps humain (voir figure ci-dessous), la finance et la comptabilit\u00e9 fournissent le cadre<\/em><\/strong> pour l'IA de l'entreprise, assurer sa coh\u00e9rence op\u00e9rationnelle<\/em><\/strong> et en \u00e9vitant les d\u00e9synchronisations entre les branches.<\/p>\n

 <\/p>\n

Comparaison de l'IA des entreprises avec la vie humaine<\/u><\/p>\n

\"\"
\n<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Les briques d'IA typiques sont g\u00e9n\u00e9ralement le mat\u00e9riel et les logiciels<\/em><\/strong> pi\u00e8ces<\/em><\/strong>et parfois les deux. En ce qui concerne le mat\u00e9riel, la t\u00e2che la plus essentielle consiste \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer, transmettre et conserver des donn\u00e9es. Les composants mat\u00e9riels \u00e9vidents sont les capteurs, les c\u00e2bles et les serveurs de relais. Ils contiennent \u00e9galement des serveurs de base de donn\u00e9es, ainsi que des installations robotis\u00e9es, qui peuvent manipuler des paquets dans des entrep\u00f4ts, des sites de production, etc. Sur le plan logiciel, la t\u00e2che principale consiste \u00e0 choisir le chemin appropri\u00e9 dans un arbre de d\u00e9cision, soit de mani\u00e8re d\u00e9terministe (m\u00e9thodes bas\u00e9es sur des r\u00e8gles), soit de mani\u00e8re statistique (apprentissage automatique ou profond). Les briques logicielles d'IA peuvent donc \u00eatre des optimiseurs, des simulateurs (par exemple des logiciels de simulation de Monte Carlo), des algorithmes d'apprentissage automatique ou profond, etc.<\/p>\n

 <\/p>\n

Exemples de briques d'IA et de leurs applications<\/u><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00c0 ce jour, les d\u00e9veloppements au sein des entreprises sont tr\u00e8s h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. Lorsque les entreprises mettent en \u0153uvre l'IA, c'est g\u00e9n\u00e9ralement pour une branche d'activit\u00e9 sp\u00e9cifique, en utilisant plusieurs briques d'IA. Souvent, ces diff\u00e9rents syst\u00e8mes d'IA g\u00e8rent leur branche d'activit\u00e9 de mani\u00e8re ind\u00e9pendante.<\/p>\n

Pour obtenir une IA d'entreprise pleinement op\u00e9rationnelle, il existe deux axes principaux d'am\u00e9lioration (voir figure ci-dessous) :<\/p>\n

- Multiplier les briques d'IA dans les diff\u00e9rentes branches op\u00e9rationnelles et les connecter \u00e0 une interface homme-machine unique.<\/p>\n

- Remplacer lentement l'interface homme-machine par un cerveau artificiel qui \u00e9valuerait les diff\u00e9rentes strat\u00e9gies disponibles pour les cadres sup\u00e9rieurs et choisirait le meilleur plan d'action.<\/p>\n

Ces \u00e9volutions devraient se faire dans le respect de la cha\u00eene de valeur dans son ensemble, puisque les briques d'IA mises en \u0153uvre seraient coordonn\u00e9es autour des comptes.<\/p>\n

En outre, l'\u00e9volution de l'innovation vers l'IA doit se faire au bon rythme et avec le bon changement d'entropie. Le bon changement d'entropie donnerait suffisamment de temps aux d\u00e9veloppeurs et aux scientifiques des donn\u00e9es pour saisir pleinement et mettre en \u0153uvre l'\u00e9thique et les processus de l'entreprise dans ses syst\u00e8mes. Il donnerait \u00e9galement \u00e0 la direction g\u00e9n\u00e9rale la souplesse n\u00e9cessaire pour r\u00e9affecter les ressources, r\u00e9tablir les processus mis \u00e0 jour et recycler les employ\u00e9s pour d'autres t\u00e2ches si n\u00e9cessaire.<\/p>\n

 <\/p>\n

Des briques d'IA \u00e0 une IA pleinement op\u00e9rationnelle pour les entreprises<\/u><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Le commerce n'existe, dans son essence m\u00eame, que lorsque deux parties humaines peuvent s'entraider. Dans cette optique, l'un r\u00e9pond aux besoins de l'autre par le biais d'une transaction, bas\u00e9e sur un \u00e9change ou un \u00e9change mon\u00e9taire. Tant qu'il y aura des \u00eatres humains, il y aura des transactions commerciales. L'int\u00e9gration d'une IA commerciale dans une entreprise garantit l'ex\u00e9cution s\u00fbre, compl\u00e8te et pr\u00e9cise de tous les aspects laborieux de ses op\u00e9rations.<\/p>\n

Cela dit, lorsqu'il s'agit de cr\u00e9er de la valeur, d'entretenir des relations solides avec les clients, d'offrir un environnement de travail sain aux employ\u00e9s, etc., les seules \"machines\" dignes de confiance pour ex\u00e9cuter ces t\u00e2ches resteront les \u00eatres humains.<\/p>\n

 <\/p>\n

4. ACCURACY AI AT<\/strong><\/span><\/p>\n

Comme pour ses autres domaines d'expertise, Accuracy r\u00e9unit des comp\u00e9tences vari\u00e9es pour prendre en compte toutes les implications de l'IA. Avec son large \u00e9ventail d'expertise financi\u00e8re sur tous les aspects de la m\u00e9canique d'entreprise, son expertise technique sur les derniers paradigmes de mod\u00e9lisation de la science des donn\u00e9es, et sa connaissance unique et son acc\u00e8s aux p\u00f4les d'innovation, Accuracy est bien plac\u00e9 pour faire face aux d\u00e9fis entourant l'IA pour les entreprises.<\/p>\n

- Des rapports d'experts pour choisir les bons algorithmes et leurs impl\u00e9mentations appropri\u00e9es pour tout type d'activit\u00e9 op\u00e9rationnelle dans le respect total de l'int\u00e9grit\u00e9 de la cha\u00eene de valeur.<\/p>\n

- Mise en \u0153uvre de briques d'IA avec une impl\u00e9mentation interne ou sous la forme d'un logiciel sous forme de solution avec une s\u00e9curit\u00e9 renforc\u00e9e<\/p>\n

- Acc\u00e8s et interface avec des start-ups innovantes du monde de l'IA chaque fois qu'un savoir-faire suppl\u00e9mentaire est n\u00e9cessaire (par exemple, installation de la robotique, mat\u00e9riel sp\u00e9cifique, etc.)<\/p>\n

\n
Pour plus d'informations<\/strong><\/em><\/h5>\n
1<\/sup><\/a> Comme nous l'avons vu dans la troisi\u00e8me section, un syst\u00e8me d'IA est constitu\u00e9 de plusieurs briques. Ces briques d'IA, dans leur p\u00e9rim\u00e8tre de d\u00e9cision, sont elles-m\u00eames des IA. Une fois int\u00e9gr\u00e9es dans des syst\u00e8mes plus importants, le terme de briques d'IA devient plus appropri\u00e9, car elles font partie d'un syst\u00e8me d'intelligence sup\u00e9rieure.<\/em><\/h5>\n
3<\/sup><\/a> Naturellement, une IA qui imite bien le comportement humain dans un jeu donn\u00e9 ne sera pas aussi performante dans un autre type de jeu.<\/em><\/h5>\n
4<\/sup><\/a> Voir Wikipedia (en anglais)<\/a> - deuxi\u00e8me paragraphe de l'introduction<\/em><\/h5>\n
5<\/sup><\/a> Voir Wikipedia (en anglais)<\/a> - premier paragraphe de la premi\u00e8re section<\/em><\/h5>\n
6<\/sup><\/a> Voir Wikipedia (en anglais)<\/a> pour une vue d'ensemble<\/em><\/h5>\n
8<\/sup><\/a> Voir le Youtube<\/a> vid\u00e9o<\/em><\/h5>\n
<\/h5>\n
Sources d'information<\/strong><\/em><\/h5>\n
2<\/sup><\/a> TURING, A M, Computing Machinery and Intelligence, 1950.<\/em><\/h5>\n
7<\/sup><\/a> Le livre de la connaissance des dispositifs m\u00e9caniques ing\u00e9nieux, Ibn Al-Razzaz al-Jazari<\/em><\/h5>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Second author: Gil-Arnaud Coche   Take care of the pennies and the pounds will take care of themselves Popular British saying You insist that there is something a machine cannot do. 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