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Le terme intelligence artificielle pour désigner un domaine de recherche scientifique est officiellement introduit lors de la conférence de Dartmouth en 1956 par John McCarthy, également auteur du langage LISP (1958). Toutefois, la notion d’intelligence artificielle est antérieure et remonte aux années 1940. Dès 1943, les travaux de McCulloch et Pitts proposent un modèle mathématique du neurone biologique, posant l’un des fondements théoriques du connexionnisme (La théorie des réseaux de neurones). En 1950, Alan Turing publie Computing Machinery and Intelligence, dans lequel il introduit le célèbre test de Turing, ou jeu de l’imitation, établissant une distinction conceptuelle entre intelligence artificielle et intelligence humaine, sans prétendre définir cette dernière.

Dès les origines, deux grands courants structurent la discipline : le courant symbolique, fondé sur des règles logiques explicites, et le courant connexionniste, basé sur des réseaux de neurones capables d’extraire des structures statistiques à partir de données issues du réel. L’intelligence artificielle connaîtra ensuite plusieurs « hivers », périodes de ralentissement marquées par une réduction des financements, principalement publics, militaires et académiques.

La médiatisation de l’IA débute réellement à la fin des années 1990 avec la victoire de Deep Blue d’IBM contre Garry Kasparov. En 2016, AlphaGo bat Lee Sedol au jeu de Go, dont la complexité combinatoire dépasse largement celle des échecs. Enfin, fin 2022, l’apparition de ChatGPT marque une rupture majeure par la diffusion massive de l’IA conversationnelle et générative. Son adoption se distingue par une rapidité sans précédent : en l’espace de quelques années, ces technologies atteignent un niveau de diffusion élevé bien plus rapidement qu’Internet à ses débuts, établissant un nouveau rythme dans l’histoire des innovations numériques.

Après ces rappels historiques, il est pertinent d’examiner les avancées de l’intelligence artificielle sous un angle strictement professionnel et industriel, en particulier dans l’électronique.

À la fin des années 1950 et durant les années 1960, l’IA est quasi exclusivement utilisée par l’industrie militaire pour certains calculs, la recherche opérationnelle, les radars, la planification et l’optimisation logistique. À partir des années 1970 et 1980, les systèmes experts passent des laboratoires à l’industrie, notamment pour la maintenance, le diagnostic de défaillances et l’intégration de règles dans les logiciels de CAO, avec l’apparition des premières Design Rule Checks (DRC) et l’ébauche du routage semi-automatique.

Dans les années 1990, l’IA devient un véritable outil d’ingénierie. On observe ainsi l’arrivée du SPC couplé à l’IA et des premiers systèmes d’AOI pour le contrôle de ponts de soudure, de la sérigraphie, de la présence et de l’orientation de composant basés sur des règles explicites, en sont des exemples emblématiques.

L’arrivée d’Internet et du Big Data dans les années 2000 permet ensuite la centralisation des traitements et l’essor du deep learning. Depuis les années 2010 et plus encore au début des années 2020, l’IA s’impose dans l’inspection avancée, le réglage de procédés, la détection de dérives machines, la maintenance prédictive locale et, en conception électronique, au cœur du DFM et du routage sous contraintes avancées.

Bureaux d’études et EMS sont ainsi des utilisateurs quotidiens de l’intelligence artificielle depuis longtemps. L’actuelle « canicule de l’IA » conversationnelle, par l’ampleur des investissements et de la compétition qu’elle suscite, devrait encore accélérer l’intégration de solutions toujours plus performantes au sein des équipements et logiciels industriels.

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