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Des premières machines pensantes aux IA génératives : une succession d’espoirs, d’« hivers » et de percées. La courbe suit l’engouement ; les creux marquent les désillusions. Dessous, 48 événements datés, époque par époque.

1. 1943 à 1969La genèse

   L’idée d’une machine pensante naît, les premiers programmes apprennent, et les promesses dépassent les machines.

   1. 1943Le neurone formelMcCulloch et Pitts décrivent un neurone mathématique · la brique de tous les réseaux.
   2. 1950Le test de TuringAlan Turing pose la question « les machines peuvent-elles penser ? » et propose son jeu de l’imitation.
   3. 1951SNARCMarvin Minsky construit la première machine à réseau de neurones, avec des tubes et des câbles.
   4. 1952Un programme qui apprend les damesArthur Samuel, chez IBM · la machine s’améliore en jouant contre elle-même.
   5. 1956Conférence de DartmouthLe terme « intelligence artificielle » est posé · la discipline a un nom et un programme.
   6. 1957Le PerceptronFrank Rosenblatt · un réseau qui apprend à classer des formes · la presse promet déjà une machine consciente.
   7. 1958LISPJohn McCarthy crée le langage de l’IA symbolique · il servira cinquante ans.
   8. 1959Le mot « apprentissage automatique »Samuel le forge · apprendre sans être explicitement programmé.
   9. 1965ELIZAJoseph Weizenbaum · un programme de conversation qui renvoie des questions · les gens s’y confient.
   10. 1965DENDRALLe premier système expert · il déduit des structures chimiques comme un spécialiste.
   11. 1966ShakeyLe premier robot mobile qui raisonne sur ses actions, au SRI.
   12. 1969« Perceptrons »Minsky et Papert démontrent les limites du perceptron simple · les réseaux de neurones perdent leurs crédits.
2. 1970 à 1980Premier hiver

   Les promesses ne tiennent pas, les rapports officiels coupent les financements, l’industrie se détourne.

   1. 1972PrologAlain Colmerauer, à Marseille · un langage pour raisonner par règles logiques.
   2. 1973Le rapport LighthillLe Royaume-Uni conclut que l’IA n’a pas tenu ses promesses et retire l’essentiel de ses crédits.
   3. 1974Les coupes de la DARPALes États-Unis suivent · dix ans de financements maigres pour la recherche fondamentale.
   4. 1979Le chariot de StanfordUn robot traverse une pièce pleine de chaises · en cinq heures · la vision reste le mur.
3. 1980 à 1993Les systèmes experts

   L’IA entre en entreprise par les règles · puis le marché s’effondre · le second hiver commence.

   1. 1980XCON chez DECUn système expert configure des ordinateurs à la commande · des millions de dollars économisés chaque année.
   2. 1982Le projet « cinquième génération »Le Japon investit massivement dans des machines à raisonner · l’Occident répond par ses propres programmes.
   3. 1986La rétropropagationRumelhart, Hinton et Williams · la méthode qui permet d’entraîner des réseaux à plusieurs couches.
   4. 1987Le marché des machines LISP s’effondreLes stations spécialisées ne valent plus rien face aux ordinateurs ordinaires · le second hiver s’ouvre.
   5. 1989LeNet lit des chiffres manuscritsYann LeCun · un réseau convolutif trie les codes postaux · l’ancêtre de la vision moderne.
   6. 1992TD-GammonUn programme apprend le backgammon seul, par renforcement, et atteint le niveau des meilleurs joueurs.
4. 1993 à 2005Second hiver

   Les réseaux reviennent discrètement · les données et la puissance manquent encore · les victoires sont symboliques.

   1. 1995Les machines à vecteurs de supportVapnik et Cortes · une méthode statistique sobre qui domine la décennie.
   2. 1997Deep Blue bat KasparovIBM gagne un match d’échecs contre le champion du monde · par la force de calcul, pas par l’apprentissage.
   3. 1997LSTMHochreiter et Schmidhuber (IDSIA, Lugano) · une mémoire longue pour les réseaux · la base de la traduction automatique pendant vingt ans.
   4. 2002RoombaLe premier robot domestique vendu en masse · de l’IA modeste, utile et rentable.
   5. 2004DARPA Grand ChallengeAucune voiture autonome ne finit les 240 km de désert · l’année suivante, cinq y parviennent.
5. 2006 à 2017La révolution du deep learning

   Trois ingrédients se rejoignent · des données massives, des processeurs graphiques, et de vieilles idées qui marchent enfin.

   1. 2006Le mot « deep learning »Geoffrey Hinton montre comment entraîner des réseaux profonds couche par couche.
   2. 2009ImageNetFei-Fei Li publie 14 millions d’images annotées · le jeu de données qui rendra la vision mesurable.
   3. 2011Watson gagne à Jeopardy!IBM bat deux champions du jeu télévisé · la langue naturelle devient un terrain de jeu.
   4. 2011SiriApple met un assistant vocal dans chaque poche · l’IA entre dans le quotidien sans le dire.
   5. 2012AlexNetUn réseau entraîné sur deux cartes graphiques écrase le concours ImageNet · tout le monde bascule.
   6. 2013word2vecLes mots deviennent des vecteurs · « roi − homme + femme ≈ reine » · la sémantique se calcule.
   7. 2014Les GANIan Goodfellow · deux réseaux qui s’affrontent · les images synthétiques deviennent crédibles.
   8. 2015ResNet et TensorFlowDes réseaux de 150 couches dépassent l’œil humain sur ImageNet · Google ouvre son outil au monde.
   9. 2016AlphaGo bat Lee SedolDeepMind gagne au go, le jeu réputé hors de portée · 200 millions de spectateurs.
   10. 2017« Attention is all you need »Le Transformer · l’architecture de tous les grands modèles de langage qui suivront.
6. Depuis 2018L’ère générative

   Les modèles de langage changent d’échelle, puis de public · la question n’est plus « est-ce possible », mais « à quoi s’en servir ».

   1. 2018BERT et GPT-1Google et OpenAI · des modèles pré-entraînés sur le web, qu’on adapte ensuite à chaque tâche.
   2. 2019GPT-2OpenAI juge son modèle trop dangereux pour être publié d’un coup · le débat public commence.
   3. 2020GPT-3 et AlphaFold 2175 milliards de paramètres d’un côté · de l’autre, le repliement des protéines résolu après cinquante ans.
   4. 2021DALL·E et CopilotLe texte produit des images, puis du code · le clavier devient une consigne.
   5. 2022Stable Diffusion et MidjourneyLa génération d’images s’ouvre à tous, gratuitement ou presque · les métiers visuels s’en saisissent.
   6. 2022ChatGPTLe 30 novembre · 100 millions d’utilisateurs en deux mois · l’IA a une interface · une barre vide.
   7. 2023GPT-4, Claude, Llama, MistralLes modèles se multiplient · certains à poids ouverts, un à Paris · le choix devient une question d’entreprise.
   8. 2024L’AI Act et deux NobelL’Europe adopte la première loi sur l’IA · Hinton et Hopfield reçoivent le Nobel de physique, Hassabis et Jumper celui de chimie.
   9. 2024Les modèles qui « raisonnent »OpenAI o1 · le modèle réfléchit avant de répondre · le temps de calcul devient un réglage.
   10. 2025DeepSeek R1 et les agentsUn modèle chinois ouvert rivalise à coût réduit · les IA commencent à agir, pas seulement à répondre.
   11. 2026Vers l’IA générale ?Promesses démesurées, investissements colossaux · la courbe monte encore · l’histoire dit qu’elle redescend parfois.

jalon passé par la presse grand public· Dates relevées le 23.08.2026 sur les publications originales et les annonces des laboratoires · chaque ligne nomme un fait datable, jamais une tendance.