Comment fonctionne l’IA ?

Comment fonctionne l’IA ? — pour les grands

4 septembre 2026

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C’est quoi une intelligence artificielle, concrètement ?

Quand vous demandez à un assistant vocal la météo de demain, ou quand une application reconnaît votre visage pour déverrouiller le téléphone, un programme d’intelligence artificielle est au travail. Contrairement à un programme classique, où un humain a écrit chaque règle, une IA moderne n’a reçu presque aucune règle. Elle a reçu des exemples, des millions ou des milliards, et elle a trouvé toute seule les régularités qui permettent de prédire.

Le mot recouvre des techniques très différentes. Un programme d’échecs de 1997, Deep Blue, qui a battu Garry Kasparov, calculait 200 millions de positions par seconde selon des règles écrites à la main. Les IA d’aujourd’hui, celles qui écrivent, dessinent ou traduisent, reposent sur une autre idée : les réseaux de neurones artificiels, imaginés dès 1943 mais devenus efficaces seulement vers 2012, quand les ordinateurs sont devenus assez puissants pour les nourrir.

Comment une IA apprend-elle ?

Un réseau de neurones est une gigantesque grille de nombres. Chaque nombre est un réglage, un petit bouton. Les grands modèles de langage actuels en comptent des centaines de milliards. Au départ, tous ces boutons sont réglés au hasard, et le réseau ne sait rien. On lui montre alors un texte tronqué, par exemple « Le chat dort sur le », et on lui demande de deviner le mot suivant. Il répond n’importe quoi. On compare avec la vraie réponse, « canapé », et on tourne très légèrement chaque bouton dans le sens qui aurait rendu la bonne réponse un peu plus probable.

On répète ce jeu des milliers de milliards de fois, avec des textes venus de livres, d’encyclopédies, de forums, de code informatique. Peu à peu, les réglages s’organisent : le réseau apprend l’orthographe, puis la grammaire, puis que Paris est en France, puis qu’une question appelle une réponse. Personne ne lui a enseigné ces choses une par une. Elles émergent parce qu’elles servent à mieux deviner. Cette phase d’apprentissage dure des semaines sur des dizaines de milliers de processeurs et consomme autant d’électricité qu’une petite ville pendant la même durée.

Est-ce que l’IA comprend ce qu’elle dit ?

Quand vous conversez avec un modèle de langage, il ne cherche pas une réponse dans une base de données. Il génère le texte mot par mot, ou plus exactement morceau par morceau, en choisissant chaque fois le fragment le plus vraisemblable compte tenu de tout ce qui précède, votre question comprise. Puis il recommence avec ce nouveau fragment ajouté. Une réponse de cent mots, c’est une centaine de devinettes enchaînées, chacune calculée en quelques millisecondes.

Ce mécanisme explique ses forces et ses faiblesses. Il produit un français impeccable, parce qu’il a vu des milliards de phrases correctes. Mais il peut aussi inventer avec aplomb une date, un livre ou une citation qui n’existent pas, simplement parce que la phrase inventée « sonne » juste : on appelle cela une hallucination. Il n’a pas de mémoire de ses conversations passées, sauf si on la lui fournit, et il ne sait pas ce qui s’est passé après la date où ses textes d’entraînement ont été collectés.

4 septembre 2026

Est-ce que les bananes constipent ?

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Comment une IA reconnaît-elle une image ?

Pour une machine, une photo n’est qu’un tableau de nombres : la couleur de chaque pixel. Une image de 1 000 pixels de côté, c’est un million de cases, chacune avec trois valeurs, rouge, vert, bleu. Le réseau commence par repérer des détails minuscules, un bord, une tache claire, dans de petits carrés de quelques pixels. La couche suivante assemble ces bords en formes : un cercle, un angle. La suivante reconnaît un œil, une oreille. La dernière conclut : chat, à 97 %.

L’apprentissage se fait comme pour le texte, avec des millions de photos étiquetées par des humains. En 2012, un réseau appelé AlexNet a divisé par deux le taux d’erreur d’un concours de reconnaissance d’images, et c’est cet événement qui a lancé la vague actuelle. Aujourd’hui, les mêmes techniques lisent les radiographies, guident les voitures, et trient les fruits sur les tapis des usines. C’est aussi ce que fait la puce de votre téléphone quand elle repère votre visage dans le noir. Les couleurs que la machine manipule sont les mêmes que celles d’un écran, où le marron se fabrique en mélangeant, comme le raconte Comment on fait du marron ?.

Où tourne l’IA quand je lui parle ?

Pas dans votre téléphone, la plupart du temps. Un grand modèle a besoin de centaines de gigaoctets de mémoire et de processeurs spécialisés, les GPU, conçus à l’origine pour les jeux vidéo. Votre question part vers un centre de données, un bâtiment rempli de dizaines de milliers de ces puces, refroidies par des circuits d’eau. La réponse revient en une ou deux secondes. Ces centres consomment énormément : en 2024, ils représentaient environ 1,5 % de l’électricité mondiale, et cette part augmente vite. Le refroidissement de ces machines repose sur le même principe que celui décrit dans Comment fonctionne un frigo ?.

Une partie du travail migre pourtant vers les appareils. Les téléphones récents embarquent une puce dédiée qui fait tourner de petits modèles pour la dictée, la traduction hors ligne ou le tri des photos, sans rien envoyer sur Internet. Ces petits modèles savent mille fois moins de choses que les grands, mais ils répondent instantanément et gardent vos données chez vous. La frontière entre ce qui se calcule dans votre poche et ce qui part au loin se déplace chaque année.