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Intelligence artificielle et SEO : l’origine d’une révolution

  • jeromehost57
  • 5 oct.
  • 29 min de lecture

Dernière mise à jour : 19 oct.

L’expression « intelligence artificielle et SEO » évoque aujourd’hui des modèles de langage, des assistants virtuels et des systèmes prédictifs. Mais les racines de cette discipline plongent bien plus loin – dans la philosophie, les mathématiques et l’ingénierie.


Comprendre ces origines éclaire non seulement l’évolution technique de l’IA, mais aussi l’impact de cette fascinante épopée sur le SEO moderne. Découvrons ensemble les jalons intellectuels et techniques successifs qui ont permis l’émergence de l’IA moderne.


Un noble visage antique relié par des points à la manière d'une constellation, qui symbolise la complexité de l'IA et des travaux en relation avec cette discipline...
Les origines de l'intelligence artificielle et du SEO coïncident avec les réflexions humaines sur la nature de l’esprit (Leonardo ai)

Sommaire de l'article :


Les bases verbales de l’intelligence artificielle


L’idée d’une entité artificielle capable d’imiter ou de dépasser l’humain est ancienne. Durant l’Antiquité, la fascination pour les objets « doués d’intention » se répand à travers les mythes et les légendes. On y raconte l’histoire d’automates, de statues animées – et de golems, comme dans la tradition juive.


Les racines mythologiques


Dans la mythologie grecque, Héphaïstos, dieu du feu et de la forge, créé des servantes dorées douées de raison et de parole. Ces créatures mythiques, décrites dans l’Iliade d’Homère, représentent les premières conceptualisations d’êtres artificiels intelligents.


Le mythe de Pygmalion évoque le désir humain ancestral d’insuffler la conscience à ses créations. Pygmalion est un sculpteur chypriote qui donne vie à sa statue Galatée, grâce à l’intervention d’Aphrodite. Cette légende inspire encore aujourd’hui nos réflexions sur l’animation artificielle de la matière inerte.


Cette fascination pour les êtres artificiels transcende les cultures et les époques. La mythologie hindoue évoque également les Bhuta vahana yanta. Ces véhicules mécaniques sont de véritables œuvres d’art, donnant l’impression qu’un esprit est piégé à l’intérieur.


En résumé : l’homme a toujours cherché à imiter la nature, dans l’espoir d’obtenir un certain niveau de contrôle sur les faits et les choses. Face à l’inconnu et aux questions sans réponses, on propose des modèles explicatifs, d’abord par les mythes puis par les sciences.


D’une certaine manière, on peut dire que l’histoire de l’intelligence artificielle et du SEO coïncide avec l’histoire des réflexions humaines sur la nature de l’esprit.


Les racines philosophiques et le syllogisme d’Aristote


Sur le plan intellectuel, la philosophie antique introduit des questions fondamentales sur la pensée, le raisonnement et la représentation. Aristote, considéré comme le père de la logique formelle, invente le syllogisme, figure essentielle du raisonnement déductif qui pose les bases de l’intelligence artificielle.


Le syllogisme utilise deux propositions (ou prémisses), pour en déduire une conclusion. Par exemple :


  • Première prémisse : tous les hommes sont mortels.

  • Deuxième prémisse : Socrate est un homme.

  • Conclusion : Socrate est mortel.


Ce schéma de raisonnement permet d’établir une vérité logique à partir d’une série de déclarations supposées vraies. En automatisant ce type de raisonnement, on comprend comment les ordinateurs pourraient traiter l’information de manière logique, et sans intervention humaine.


En résumé : L’histoire de l’intelligence artificielle et du SEO n’a pas commencé il y a quatre-vingts ans, avec la construction du premier ordinateur. Pour programmer ou simuler la pensée, il faut la comprendre, la démonter, la décomposer. Pour coder un processus de raisonnement, il faut d’abord pouvoir le décoder. Cette volonté d’analyse existait déjà dans l’Antiquité.


Premières idées de mécanisation et formalisation du raisonnement au Moyen Âge


Durant l’Antiquité, les mathématiques et la logique se développent chacune de leur côté, avec leurs représentants emblématiques tels Platon et Aristote (Ve-IVe siècle av. J.-C). Le rêve de « réconcilier » ces deux domaines survient pour la première fois au XIIIe siècle avec Raymond Lulle, théologien et missionnaire majorquin.


La raison diagrammatique de Raymond Lulle


Dans son ouvrage « Ars Magna : la découverte concise de la vérité » (vers 1305), Raymond Lulle imagine une « machine logique » qui combine des symboles pour générer des arguments. Cet outil universel de démonstration est une véritable innovation, prenant la forme d’un dispositif mécanique :


  • Des cercles concentriques (ou roues pivotantes) sur lesquels étaient inscrits des « principes premiers » (par exemple : bonté, grandeur, éternité, puissance, sagesse, volonté, vertu, vérité, gloire…).

  • En les faisant tourner, on faisait apparaître de nouvelles combinaisons d’attributs (exemple : si on combine bonté + grandeur + éternité, on peut poser une question ou une affirmation du type : « la bonté est grande de façon éternelle »). Ces combinaisons donnaient ensuite lieu à des raisonnements logiques.


En résumé : L’Ars Magna s’inscrit pleinement dans la tradition médiévale : l’ouvrage mêle théologie chrétienne, logique aristotélicienne et pensée scolastique (une tradition intellectuelle qui tente d’harmoniser la raison et la foi).


Bon à savoir : Martin Gardner, grand spécialiste de la vulgarisation mathématique écrira : « Ce fut, dans l’histoire de la logique formelle, la première tentative d’utilisation de diagrammes géométriques dans le but de mettre à jour des vérités non-mathématiques ; et la première utilisation d’un appareil mécanique – un embryon de machine logique – simplifiant les calculs d’un système logique ».


La Renaissance et les premiers rêves mécaniques de l’intelligence artificielle


La Renaissance marque un tournant décisif dans l’évolution vers l’intelligence artificielle moderne. Cette période voit naître les premiers concepts scientifiques rigoureux sur l’automatisation de la pensée et du comportement.


L’explosion des savoirs scientifiques est nourrie en grande partie par l’humanisme (l’homme au centre de l’univers) et la redécouverte des textes antiques. L’idée d’imiter la nature par la mécanique séduit ingénieurs, artistes et philosophes.


On parle alors « d’automates » et de « machines merveilleuses », capables d’imiter certaines facultés humaines. Pour la première fois, un changement de paradigme apparaît : la machine n’est plus seulement considérée comme utilitaire, elle peut reproduire le vivant.

Le corps et l’esprit sont progressivement réfléchis comme des mécanismes. La possibilité de mécaniser la pensée humaine en pensée non humaine est envisagée. La machine devient dès lors un miroir de l’homme.


Leonard de Vinci et l’homme mécanique


Leonard de Vinci (1452-1519) est une figure emblématique de la Renaissance. L’homme n’est pas seulement peintre et inventeur : il conçoit également des automates. Ses carnets mentionnent un chevalier mécanique, témoignant l’ambition de reproduire les gestes humains par la mécanique.

Bien que Leonard de Vinci ne soit pas un « précurseur direct » des réflexions sur l’intelligence artificielle et le SEO au sens scientifique du terme, il a une intuition fondatrice. Son approche mélange observation systématique du monde naturel et rigueur mathématique, considérée aujourd’hui comme la méthode scientifique.


Francis Bacon et la promotion du savoir


« Le savoir, c’est le pouvoir ». Voilà une affirmation généralement attribuée à Francis Bacon (1561-1626) penseur et philosophe britannique. Ce dernier réalise une œuvre majeure, le Novum Organum, directement inspirée des travaux d’Aristote sur la logique et le syllogisme.


Dans cet ouvrage, Bacon relate les difficultés rencontrées par l’esprit humain, qui tend à déformer la réalité au lieu de la refléter fidèlement. Il établit la « Théorie des idoles », qui détaille en quatre points les filtres freinant la pensée des humains pour dominer la nature.


Bacon propose ainsi un nouveau système de logique, qui accorde une place centrale aux progrès scientifiques et à l’expérimentation. Pour lui, il est impératif de soutenir l’idée d’une classification universelle des connaissances, tout en utilisant la totalité des ressources disponibles. En cela, Bacon est considéré comme le père de l’empirisme moderne.


Pour Francis Bacon : « Ceux qui croient avoir découvert la vérité finale sur les lois de la nature et ceux qui pensent que rien ne peut être connu sont tous deux dans l’erreur. Leurs attitudes radicales et leur zèle leur empêchent de voir les véritables nuances ».


Pour le philosophe, l’homme ne dispose que de deux moyens d’atteindre la vérité et la connaissance :


  • La déduction ou « démarche déductive », qui se fonde sur la raison plutôt que sur les sens et l’expérience. La déduction part d’axiomes généraux (un sujet ou une hypothèse sur un phénomène), puis procède par inférences logiques ou « déductions », qui donnent lieu à un seul résultat certain.

  • L’induction : l’analyse baconienne de la science rejette le syllogisme comme mode de raisonnement. Bacon abandonne ainsi la pensée déductive, trop expérimentale à son goût, au profit de « l’interprétation de la nature », où l’expérience apporte des connaissances nouvelles. La « nature », ici, prenant le sens d’une explication, ou d’un modèle de fonctionnement.


En résumé : Francis Bacon (1561-1626) est le père de l’empirisme moderne : il a critiqué la déduction aristotélicienne et valorisé l’induction, fondée sur l’observation et l’expérimentation. Sa méthode visait à dégager des lois générales à partir de l’accumulation des faits, ouvrant la voie à une science plus rigoureuse.


Cet héritage se retrouve dans l’intelligence artificielle moderne, qui s’appuie sur l’analyse empirique de grandes quantités de données pour dégager des modèles et produire des prédictions, prolongeant ainsi l’intuition baconienne d’une connaissance construite par l’expérience et non par les seuls raisonnements abstraits.


Les fondements historiques et modernes de l’intelligence artificielle


A partir du XVIIe siècle, plusieurs machines sont développées, dans le but de créer des calculs numériques plus rapidement, et avec plus de fiabilité que les humains.


Leibniz et les bases du calcul logique universel


Au XVIIe siècle, le philosophe et scientifique Leibniz (1646-1716) rêve d’un langage universel, qu’il baptise « mathesis universalis ». Il imagine un « calcul de la raison », capable de résoudre les conflits intellectuels par le calcul. Ces réflexions sont des antichambres importantes : elles montrent que la formalisation du raisonnement humain est concevable, et même souhaitable.


La machine à calculer de Leibniz, qui doit permettre de représenter toutes les connaissances humaines de manière logique et systématique, préfigure remarquablement nos algorithmes modernes de résolution de problèmes et d’aide à la décision.


En résumé : Le projet de Leibniz n’est pas de concevoir la logique comme calcul, mais au contraire de penser le calcul comme logique : « Dans la Logique, il y a des notions, des propositions, des Argumentations, des Méthodes. Il en va de même pour l’Analyse Mathématique, où il y a les quantités, les vérités énoncées des quantités, des argumentations et des méthodes, c’est-à-dire les processus dont on se sert pour la recherche de l’inconnue ».


George Boole et la formalisation mathématique de la logique


George Boole est un mathématicien et logicien anglais du XIXè siècle. Il révolutionne la logique en publiant « Une exploration des lois de la pensée ». L’algèbre booléenne va progressivement transformer le raisonnement logique en opérations mathématiques manipulables.


Cette formalisation mathématique de la logique constitue un pilier fondamental de l’informatique moderne. Tous nos processeurs utilisent encore aujourd’hui les opérateurs booléens (ET, OU, NON) pour traiter l’information, démontrant la portée visionnaire de ces travaux.


Bon à savoir : Google comprend les opérateurs booléens, et les intègres volontiers dans sa logique algorithmique. Ils permettent de raffiner, cibler et contrôler les résultats affichés. L’idée est de donner des instructions précises au moteur, afin qu’il comprenne exactement ce qui est désiré, et ce qui doit être écarté de la recherche.


Même si les ia conversationnelles comme Chat GPT ne comprennent pas les opérateurs booléens au sens strict, ces derniers peuvent simuler une recherche booléenne si la demande formulée est explicite (exemple : « Donne-moi les résultats qui contiennent à la fois immobilier et Tours, mais pas location. »).


Augusta Ada Lovelace et la programmation conceptuelle


Augusta Ada Lovelace est souvent considérée comme la première programmeuse de l’histoire. Entre 1842 et 1843, elle traduit l’article d’un ingénieur italien, Luigi Menabrea, sur la machine analytique (sorte de calculatrice mécanique programmable, imaginée en 1834 par le mathématicien Charles Babbage).


Cette machine à calculer fonctionnait selon une lecture séquentielle, utilisant des cartes perforées. On la considère comme le tout premier support de stockage d’information, traitable de façon automatisée. La machine analytique de Babbage permettait de transmettre des instructions et des données, annonçant ainsi la naissance de l’ordinateur.


Ada ajoute à l’article scientifique ses propres réflexions, triplant ainsi sa longueur. Dans ses notes, elle créé le premier algorithme informatique élaboré, qui préfigure ce qui deviendra l’intelligence artificielle. Elle comprend ainsi que la machine analytique de Babbage est capable de manipuler à la fois des chiffres et des symboles.


L’algorithme d’Ada servait à calculer les nombres de Bernoulli (des suites mathématiques importantes en analyse). Une suite d’instructions précises sont conçues à destination de la machine de Babbage qui, malheureusement, ne fut jamais achevée. Cela n’empêchera pas Ada de se distinguer, en écrivant le premier « programme informatique » de l’histoire.


Les travaux d’Ada furent quasiment oubliés pendant près d’un siècle. Jusqu’à devenir utiles à Alan Turing, qui créa le premier ordinateur à la fin de la seconde guerre mondiale.


Bon à savoir : ADA est devenu un langage de programmation, conçu à l’origine pour être utilisé dans des applications critiques en matière de sécurité et de fiabilité. Son nom rend ainsi hommage à Ada Lovelace, pionnière de la programmation.


Les fondations de l’informatique et de l’IA


La première moitié du XXe siècle voit arriver des progrès fulgurants, réalisés dans les domaines de la logique formelle et de l’informatique. Ces progrès sont suffisamment importants pour permettre la création des premiers ordinateurs numériques, à partir des années 1940.


C’est ce développement crucial qui a permis l’émergence de l’IA en tant que nouvelle discipline, à partir des années 1950.


David Hilbert et la formalisation des mathématiques : aux origines de la pensée algorithmique


Au tournant du XXe siècle, des travaux menés par le mathématicien allemand David Hilbert (1862-1943) posent les bases du principe de calculabilité. L’objectif était de donner aux mathématiques une base rigoureuse et universelle.


Le dixième problème de Hilbert constituait les prémisses de cette ambition, en travaillant la notion de décision – c’est-à-dire, la possibilité ou non de résoudre un problème par une méthode assimilable à un algorithme.


Cette branche des mathématiques est capitale, car le fonctionnement des ordinateurs est fondé sur l’algorithmique. La calculabilité renseigne donc sur les problèmes que ces machines sont capables de résoudre.


En résumé : même si Hilbert n’a pas travaillé sur l’intelligence artificielle en tant que telle, sa quête de formalisation totale du savoir a fourni les outils conceptuels qui ont rendu possible la modélisation du raisonnement, et donc le développement de l’IA.


Alan Turing : de la machine universelle à la question de l’intelligence des machines


Dans les années 1930, le mathématicien britannique Alan Turing (1912-1954) prolonge et concrétise les intuitions de David Hilbert. En 1936, il publie son article fondateur « On Computable Numbers », dans lequel il décrit la célèbre machine de Turing.


Ce dispositif abstrait est capable de lire, écrire et manipuler des symboles sur un ruban infini, en suivant un ensemble fini de règles. Le ruban sert de mémoire et de support d’écriture/lecture en même temps.


L’idée principal : La machine de Turing n’est pas faite pour être pratique, mais pour montrer qu’avec un système aussi simple (ruban, tête, règles), on peut représenter n’importe quel calcul. C’est le fondement de l’informatique moderne : tout ordinateur, aussi puissant soit-il, n’est qu’une machine de Turing « améliorée ».


La machine de Turing jette les bases de l’intelligence artificielle SEO moderne :


  1. Elle définit ce qui est calculable : avant Turing, on ne savait pas vraiment ce qu’était une « procédure mécanique de pensée ». Avec sa machine, il montre qu’un processus complexe peut être décomposé en règles simples, exécutées automatiquement. C’est exactement ce que font les algorithmes d’IA aujourd’hui.

  2. Elle exploite le principe d’universalité et de flexibilité : l’IA exploite directement ce principe : elle « apprend », tout comme un ordinateur peut « apprendre un jeu », traduire un texte ou générer une image en changeant l’algorithme ou le modèle qu’on lui donne.

  3. Elle établit le lien avec la pensée humaine : dans son article de 1950 « Computing Machinery and Intelligence », Turing pose la question : « Les machines peuvent-elles penser ? ». Il tentera de répondre à cette question via le fameux test de Turing, marquant ainsi le passage du calcul pur vers la recherche d’une « intelligence artificielle » (terme devenu officiellement une discipline de recherche lors de la Conférence de Dartmouth, en 1956).

  4. Elle préfigure la notion de réseaux et d’apprentissage : Même si Turing ne connaissait pas encore le « machine learning », il a imaginé des machines capables de s’auto-modifier (changer leurs règles) en fonction de l’expérience. C’est une idée-clé des systèmes d’apprentissage actuels (réseaux neuronaux, IA générative, etc.).


Période 1950-1980 : âge d’or, premiers programmes et hiver de l’IA


Après la célèbre conférence de Dartmouth, l’ère est à la découverte, et à la conquête de nouveaux territoires. Les premiers programmes suscitent l’admiration, et sont considérés par la plupart des gens comme simplement « extraordinaires ». Les chercheurs produisent des articles prédisant l’avènement d’une machine complètement intelligente dans les vingt prochaines années.


Cette période de l’histoire est celle de l’IA symbolique :


  • Basée sur des règles logiques et des systèmes experts.

  • Des programmes d’aide au diagnostic (comme MYCIN).

  • Des tentatives visant à « programmer l’intelligence », avec des instructions conditionnelles (SI/ALORS).


Les agences gouvernementales (comme la DARPA) investissent massivement dans ce nouveau domaine. Avant que l’enthousiasme ne retombe finalement : c’est le fameux « hiver de l’IA ».


Premières simulations en langage naturel


Le programme ELIZA, lancé en 1966, est l’un des projets fondateurs de l’histoire de l’IA et il reste encore aujourd’hui une référence lorsqu’on parle d’interaction homme-machine. Joseph Weizenbaum, alors informaticien au MIT, expérimente la possibilité de simuler une conversation en langage naturel entre un humain et une machine.


ELIZA utilise alors des règles de correspondance de motifs (pattern matching), pour analyser les phrases et y répondre. Elle ne « comprend » pas vraiment ce qui est dit, mais parvenait tout de même à simuler une conversation intelligente.


Bon à savoir : ELIZA est un ancêtre direct des chatbots actuels :


  • Même si les modèles modernes s’appuient sur des réseaux neuronaux et du deep learning, ils doivent aussi relever le même défi originel, à savoir : donner l’impression d’une compréhension.

  • L’« effet ELIZA » reste d’actualité : beaucoup d’utilisateurs prêtent aux IA des intentions, des émotions ou une conscience qu’elles n’ont pas.


Premiers systèmes experts et reproduction du savoir


Après les espoirs initiaux des années 1950-1960, l’IA se structure autour des systèmes experts. Ces programmes avaient pour but de reproduire le savoir d’un spécialiste dans un domaine précis (par exemple, la médecine ou la géologie).


L’exemple le plus célèbre est MYCIN, l’un des premiers systèmes experts en intelligence artificielle, développé au début des années 1970 à l’Université de Stanford. L’objectif est d’aider les médecins à diagnostiquer et à recommander un traitement contre les infections bactériennes graves (comme les septicémies ou les méningites).


Le fonctionnement de MYCIN est le suivant :


  • Il utilise une base de connaissances, composée de plusieurs centaines de règles (SI, ALORS, etc…). Exemple : SI le patient présente tel symptôme ET tel résultat d’analyse, ALORS envisager telle bactérie.

  • Il intègre un moteur d’inférence, capable d’appliquer ces règles pour proposer un diagnostic et un traitement (souvent des antibiotiques adaptés).

  • Il prend en compte l’incertitude, grâce à un système de « facteurs de certitude » (sorte de probabilité pondérée, à mi-chemin entre logique stricte et statistique).


Premier grand hiver de l’IA et arrêt des financements


L’hiver de l’IA est un terme souvent utilisé pour désigner les périodes où les espoirs autour de l’intelligence artificielle se sont effondrés, entraînant un désengagement des financements et un ralentissement brutal de la recherche. Le premier grand hiver de l’IA a commencé dans les années 1970.


L’optimisme des années 1950-1960 avait laissé penser que des machines « intelligentes » seraient bientôt une réalité. Pour autant, et dès les années 1970, l’IA subit critiques et revers budgétaires. Les chercheurs ont du mal à offrir une vision claire, et rencontrent des difficultés face à une attente excessive, et des résultats promis qui peinent à se matérialiser.


Plusieurs facteurs conduisent à cette déception :


  1. Des promesses non tenues : les chercheurs annonçaient l’avènement rapide de « machines pensantes ». En réalité, les systèmes de l’époque (comme ELIZA ou MYCIN) restaient très limités : ils fonctionnaient uniquement dans des domaines très restreints ou « spécialisés ».

  2. Des limitations techniques : les ordinateurs de l’époque étaient des millions de fois moins puissants qu’aujourd’hui, d’où un manque de puissance de calcul et une pénurie de données numériques exploitables. Par exemple, le travail de Ross Quillian sur le langage naturel est limité à un vocabulaire de vingt mots, car la mémoire ne peut en contenir davantage.

  3. Des rapports officiels critiques : le rapport Lighthill (1973, Royaume-Uni), commandité par le gouvernement britannique, concluait que les progrès de l’IA étaient décevants, notamment en dehors de tâches très étroites. Conséquence : réduction drastique des financements dans ce pays. Aux Etats-Unis, la DARPA (qui finançait massivement la recherche en IA) diminue également ses investissements après avoir jugé que les résultats ne justifiaient pas les coûts.


Le premier hiver de l’IA s’étend jusque dans le milieu des années 1980. La sortie de crise se fait grâce à la hausse de la puissance de calcul, à l’émergence des « réseaux de neurones » et aux applications industrielles.

Un second hiver suivra à la fin des années 1980, causé par des limites techniques encore trop persistantes. L’engouement autour de l’IA ne renaîtra véritablement que dans les années 2000, avec successivement :


  • Le machine learning (la machine apprend à partir d’exemples),

  • L’explosion des données, avec l’avènement du big data (2005-2010),

  • Plus récemment, le deep-learning (réseaux neuronaux imitant le fonctionnement du cerveau humain, capables d’apprendre et de traiter l’information).


De l’IA symbolique à la victoire du courant connexionniste (1980-1990)


Dès les années 1940-1950, deux visions de l’IA s’opposent : l’IA symbolique (basée sur la manipulation explicite de symboles et de règles logiques) et l’IA connexionniste (inspirée du fonctionnement du cerveau et des réseaux de neurones).


Entre les années 1960-1970, la vision symbolique domine clairement, grâce à l’influence déterminante des systèmes experts, des logiciels capables de raisonner comme des spécialistes humains, en appliquant des règles. On parle d’IA « bonne à raisonner », mais très dépendante de la formalisation de la connaissance.


La revanche du connexionnisme interviendra pourtant dès les années 1980, avec les premiers succès de l’apprentissage automatique (ou machine learning).


De l’expérience de Rosenblatt à la revanche du courant connexionniste


En 1951, deux doctorants en mathématiques (Marvin Minsky et Deand Edmonds) parviennent à créer la première machine neuronale (ou réseau de neurones formels) : le Snarc. Avec du matériel de récupération, ils fabriquent 40 neurones artificiels, s’activant de façon aléatoire, chacun correspondant à la position d’un rat, apprenant à rechercher de la nourriture dans un labyrinthe.


En 1957, le Perceptron du psychologue américain Frank Rosenblatt améliore grandement cette « théorie des réseaux neuronaux formels ». Ceci grâce au Perceptron, un système capable d’apprendre à partir de données.


Le perceptron peut donc se concevoir comme un neurone artificiel qui reçoit plusieurs entrées (par exemple, des pixels noirs ou blancs d’une image) et produit une sortie binaire (0 ou 1). Grâce à l’introduction d’un algorithme d’apprentissage, le système ajuste ses poids en fonction des erreurs commises.


En résumé : Rosenblatt est parvenu à démontrer expérimentalement qu’un perceptron pouvait apprendre à distinguer certaines formes géométriques simples (cercles vs triangles, par exemple).


Dans son enthousiasme, le chercheur affirmait que les perceptrons pourraient bientôt « marcher, parler, voir et même être conscients de leur existence ». La douche froide parvint d’un livre écrit en 1969 par d’autres pionniers de l’IA : Marvin Minsky et Seymour Papert. Dans « Perceptrons », les auteurs démontrent que la machine de Rosenblatt ne peut résoudre certains problèmes logiques simples.


Aussitôt, les financements qui s’étaient déversés en masse sur cette branche de l’IA sont suspendus.

Les travaux ne reprendront qu’en 1985, grâce à une nouvelle technique d’apprentissage appelée rétropropagation du gradient . Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage utilisé pour entraîner les réseaux de neurones artificiels.


Bon à savoir : un neurone artificiel (ou perceptron) fonctionne à la manière d’un interrupteur. Selon son entrée, il active ou non sa sortie. Toutefois, il ne lui est pas possible de faire varier l’intensité du courant, comme en électricité. Il faut donc utiliser une fonction d’activation pour savoir si le perceptron est activé, selon son entrée booléenne.


Le problème du Perceptron résolu : la rétropropagation du gradient (1986)


Formulée pour la première fois dans un article de recherche en 1986, la rétropropagation entraîne efficacement des réseaux multicouches (aussi appelés Perceptrons multicouches), capables de modéliser des fonctions complexes.


Cet algorithme apporte ainsi la démonstration qu’il est possible de former des réseaux de neurones profonds, sans avoir besoin de règles logiques explicites. Les données d’entrée passent par plusieurs couches, afin d’en extraire les caractéristiques les plus utiles à la tâche finale.


La rétropropagation peut ainsi reconnaître des images, comprendre du langage, recommander des contenus, tout ce sur quoi repose l’IA actuelle.


En résumé : Avant les années 1980, on savait créer des réseaux de neurones simples, comme le perceptron. Mais il était incapable d’apprendre des choses complexes, notamment au stade du « OU exclusif » (ou problème XOR).


Dès lors que les chercheurs s’employaient à empiler plusieurs couches (dans le but de pousser la qualité et la richesse des résultats), l’apprentissage restait bloqué. Lier plusieurs perceptrons pour l’apprentissage (donc utiliser un perceptron multicouche) s’avère donc nécessaire.


La rétropropagation a changé la donne :


  • Elle permet de calculer, de manière systématique et rapide, l’erreur commise par le réseau (la différence entre la prédiction et la bonne réponse).

  • Ensuite, grâce à la règle de la chaîne (un outil mathématique de dérivation), cette erreur est renvoyée en arrière dans tout le réseau, couche après couche.

  • Chaque connexion (ou « poids ») sait ainsi dans quelle direction et de combien il doit s’ajuster pour améliorer les performances du modèle.


Les années 1990 : entre stagnation et maturation


Durant cette décennie, les réseaux de neurones connexionnistes, réputés plus solides avec la rétropropagation, se heurtent encore à des limites techniques (puissance de calcul insuffisante, manque de grandes bases de données, difficultés à entraîner des réseaux profonds au-delà de 2-3 couches).


Résultat : on parle d’un second « hiver de l’IA », au début des années 1990, période durant laquelle les financements et l’intérêt industriel retombent. Toutefois, après l’IA symbolique et l’engouement connexionniste, une troisième voie redonne de l’espoir aux mathématiciens et informaticiens : le machine learning statistique et probabiliste.


Le Support Vector Machines (1995)


Le Support Vector Machines (ou séparateur à Vaste Marge SVM), développé par Vladimir Vapnik et Corinna Cortes, est une classe d’algorithmes d’apprentissage. Avant cela, les chercheurs en IA disposaient déjà d’outils pour classer des données (comme le perceptron). Mais ils fonctionnaient mal, notamment face à des données complexes ou des environnements bruyants.


La méthode SVM s’avère plus robuste, capable de séparer clairement les données, tout en évitant le surapprentissage (overfitting).


Le SVM repose sur une intuition simple :


Pour séparer deux groupes de points (ex. chats vs chiens), il faut trouver une frontière (une ligne, un plan, un hyperplan) qui les divise avec la plus grande marge possible.


  • Plutôt que de choisir n’importe quelle frontière qui marche sur les données d’entraînement, le SVM cherche celle qui laisse le plus grand espace vide possible entre les deux classes.

  • Les points les plus proches de cette frontière (appelés « vecteurs de support ») sont les plus importants : ce sont eux qui définissent la séparation.


Le SVM marque une étape décisive dans le machine learning. Il permet de traiter des problèmes complexes avec plus de précision, et s’applique avec succès à de nombreux domaines dans les années 1990-2000 (reconnaissance faciale, tri de mails spam/non-spam, bio-informatique, etc.).


Le SVM associe harmonieusement rigueur théorique et efficacité pratique. Il est le champion ultime dans le domaine des algorithmes de classification, avant que les réseaux de neurones profonds ne prennent le relais.


Les arbres de décision et les méthodes d’ensemble


Les arbres de décision et les méthodes d’ensemble incarnent une approche différente de la rivalité symbolique/connexionniste. Cette approche est plus pragmatique, plus proche des données, et souvent plus efficace pour les applications industrielles de l’époque.


Un arbre de décision est un modèle qui représente un processus de décision sous forme hiérarchique :


  • Chaque nœud correspond à une question sur une variable (« la température est-elle supérieure à 20°C ? »).

  • Chaque branche correspond à une réponse possible (oui/non).

  • Chaque feuille correspond à une prédiction (par exemple : « jouer au tennis » ou « ne pas jouer au tennis »).


En d’autres termes, c’est un modèle qui segmente progressivement l’espace des données pour arriver à une décision finale.


Bon à savoir : pour contrer certaines limites de ce modèle, les chercheurs ont eu l’idée de combiner plusieurs arbres : c’est la naissance des méthodes d’ensemble.


Les méthodes d’ensemble (Bagging, boosting, forêts aléatoires) ont transformé les arbres de décision en modèles puissants, stables et performants.


Ces deux approches ont dominé la recherche appliquée, jusqu’au début des années 2010, avant d’être dépassées par le deep learning appliqué sur les données massives non structurées (images, sons, textes).


L’arrivée d’Internet et des données massives (2000-2016)


La fin des années 1990 voit se démocratiser massivement l’usage d’Internet partout dans le monde. La technologie se démocratise (explosion des emails, forums, sites web, puis réseaux sociaux à partir de 2004 avec Facebook).


Cette nouvelle abondance de données textuelles, visuelles et sonores constitue le carburant manquant aux algorithmes d’apprentissage. En parallèle, on observe une baisse du coût du stockage et le développement du cloud computing.


Les chercheurs ont désormais la possibilité de manipuler des volumes de données jamais vu auparavant : c’est l’âge du big data.


Les prémisses du deep learning (2006-2010)


L’expression « deep learning » émerge en 2006, grâce aux travaux de Geoffrey Hinton, formé aux neurosciences et à la psychologie. Hinton et ses collègues démontrent que l’on peut entraîner des réseaux de neurones plus profonds qu’avant, grâce à de nouvelles techniques :


  1. Les réseaux de neurones profonds (Deep Neural Networks) : l’idée de base consiste à empiler plusieurs couches de neurones artificiels pour que le réseau apprenne des représentations de plus en plus abstraites (exemple : une première couche détecte des lignes → la suivante reconnaît des formes → une autre identifie un visage complet). Avant Hinton, on pensait que ces architectures ne pouvaient pas vraiment apprendre efficacement, car l’entraînement “bloquait” quand les réseaux étaient trop profonds.

  2. La rétropropagation et l’apprentissage couche par couche : cette technique ajuste le poids d’un réseau en fonction de l’erreur commise. Toutefois, elle s’avère peu efficace pour les réseaux très profonds. Hinton corrige le problème, et entraîne les couches une par une grâce aux réseaux de croyances profondes (Deep Belief Networks) en utilisant des modèles probabilistes appelés machines de Boltzmann restreintes (RBM). L’entraînement devient enfin possible sur plusieurs couches, ouvrant la voie aux réseaux modernes.

  3. Les représentations hiérarchiques et l’apprentissage non supervisé : Hinton a montré qu’un réseau pouvait apprendre seul des caractéristiques utiles, sans qu’on lui dise explicitement quoi chercher. Il peut ainsi construire des représentations internes riches à partir de données brutes (exemple : reconnaître des chiffres manuscrits (MNIST) sans que chaque trait ou forme soit programmée à la main). Cette approche a préparé le terrain à des architectures modernes, comme les modèles d’IA génératifs.


En résumé : Geoffrey Hinton a remis en avant trois techniques clés du deep learning :


  1. Empiler plusieurs couches de neurones pour apprendre des concepts complexes.

  2. Utiliser l’apprentissage couche par couche pour entraîner efficacement ces réseaux profonds.

  3. Exploiter l’apprentissage non supervisé pour que la machine découvre elle-même des représentations utiles.


Les premières grandes applications du deep learning (2008-2013)


A partir de 2009-2010, des équipes de chercheurs (Hinton, Microsoft, Google) montrent que des réseaux de neurones profonds (DNN) peuvent remplacer des modèles probabilistes imparfaits et limités (Hidden Markov Model), ainsi que les modèles acoustiques statistiques.


Pour la première fois, les réseaux neuronaux profonds (DNN) remplacement les HMM, en particulier dans la reconnaissance vocale (intégrée progressivement dans les smartphones avec Siri en 2011 et Google Voice en 2012).et le traitement du langage naturel (NLP).


Les réseaux de neurones profonds (DNN) apprennent directement les relations complexes entre données d’entrée et sorties, sans ces contraintes rencontrées avec les HMM. Toutefois, même s’ils parviennent à modéliser des entrées fixes (images, spectres sonores), ils éprouvent des difficultés à analyser les séquences (phrases, discours, texte).


Alors que les DNN sont des réseaux multicouches « classiques », les réseaux de neurones récurrents (ou RNN pour Recurrent Neural Networks) qui arrivent par la suite disposent d’un atout : ils intègrent une mémoire, basée sur le principe des rétroactions. Ce qui permet de réinjecter les informations de sortie comme nouvelles entrées.


Le fonctionnement des RNN est basé sur le traitement de séquences, c’est-à-dire qu’ils sont capables d’analyser des signaux de taille variable.


Bon à savoir : les Recurrent Neural Networks sont particulièrement utiles lorsque le contexte est important dans le traitement des informations. C’est notamment le cas lorsqu’il s’agit de traiter des données séquentielles qui suivent un ordre ou une chronologie précise.


Les DNN sont extrêmement efficaces pour apprendre des relations complexes entre entrées et sorties fixes (reconnaître un chiffre sur une image, classer un échantillon sonore isolé). Cependant, ils échouent sur les données séquentielles, où le contexte passé influence fortement la sortie.


En d’autres termes, les DNN n’ont pas de mémoire interne structurée. Chaque entrée est traitée de manière indépendante, ce qui empêche de modéliser efficacement ces dépendances temporelles longues.


L’invention des LSTM (Long Short-Term Memory), popularisés après 2010, est la solution au problème. Les LSTM introduisent une mémoire contrôlée, capable de capturer des dépendances à long terme dans les séquences, ce qui constitue une rupture décisive pour l’IA séquentielle. Grâce à un système de « portes », ils décident quelles informations garder ou oublier.


Les applications concrètes des LSTM sont les suivantes :


  • La traduction automatique (le modèle Seq2Seq ou sequence-to-sequence développé par Google en 2014).

  • La reconnaissance vocale (Depp Speech de Baidu, 2014).

  • L’analyse de sentiments, la prédiction de texte.


En résumé : les LSTM deviennent l’architecture dominante pour le langage et la voix jusqu’en 2017. Les Transformers marquent la fin de l’ère HMM/LSTM pour le langage et le son, et le début de l’ère des grands modèles génératifs.


Intelligence artificielle : de simple « discipline scientifique » à révolution industrielle et sociétale (2010-2020)


A partir de 2010, les GPU (cartes graphiques) commencent à être utilisés pour l’entraînement des réseaux de neurones. Ce qui conduit à une énorme accélération des calculs. A l’inverse d’un CPU (processeur classique très polyvalent mais peu puissant), le GPU est conçu pour traiter des milliers de petits calculs en parallèle (alors qu’il est conçu, au départ, pour afficher des pixels à l’écran).


Le GPU est parfaitement capable d’entraîner de grands modèles en seulement quelques jours ou quelques semaines. Sans GPU, la même opération prendrait des mois, voire des années. Le modèle Transformer, inauguré en 2017, n’aurait jamais pu voir le jour sans cette innovation technique parallèle.


Les GPU ont donné aux Transformers la puissance de calcul nécessaire pour passer du stade « expérience de chercheurs » à celui de « technologie industrielle ». Sans GPU, le Transformer serait resté une belle idée théorique. Avec eux, il est devenu le socle des modèles commerciaux comme GPT, BERT Google SEO ou DALL·E, qui transforment directement des secteurs entiers (Google, Microsoft, OpenAI, etc.).


L’intégration de l’IA dans l’algorithme de Google


À partir de 2015, Google intègre de plus en plus l’IA dans son algorithme. L’intelligence artificielle SEO devient un pilier central de son fonctionnement. L’objectif n’est plus seulement d’indexer des pages web et d’associer des mots-clés à des requêtes, mais de comprendre le sens, le contexte et l’intention des utilisateurs. Trois étapes marquent cette évolution :


  • RankBrain (2015) : premier système d’IA déployé à grande échelle pour interpréter les requêtes et mieux comprendre les intentions des utilisateurs.

  • BERT (2019) : améliore la compréhension contextuelle du langage naturel. Google ne se limite plus à des mots isolés, mais saisit les nuances des phrases.

  • MUM (2021) : modèle multimodal capable de comprendre textes, images et potentiellement vidéos, tout en traduisant entre plusieurs langues.


Bon à savoir : Grâce à MUM, Google aspire à comprendre des requêtes complexes qui nécessitent plusieurs étapes de raisonnement.


Exemple : « Je viens de gravir le mont Fuji, puis-je faire le mont Kilimandjaro l’année prochaine ? » MUM analyse le contexte (condition physique, météo, équipements, altitude) à travers différents formats (articles, images, guides, vidéos…) pour proposer une réponse globale et contextualisée.


Le point de bascule avec Transformer (2017)


Le modèle Transformer (introduit par Vaswani et al. en 2017 dans l’article Attention is All You Need) est une véritable révolution en IA, notamment parce qu’il s’appuie sur deux grandes dynamiques parallèles :


  1. Une avancée conceptuelle en modélisation du langage (le Transformer lui-même).

  2. Une avancée technologique avec les GPU, qui rendaient enfin possible l’entraînement massif de tels modèles.


Le terme « Transformer » n’est pas une simple tournure marketing, mais désigne une réalité : celle du modèle encodeur-décodeur, dont le but est de transformer une séquence d’entrée en une séquence de sortie (par exemple, traduire une phrase de l’anglais vers le français).


BERT, le Transformer le plus populaire


Le Transformer le plus marquant de l’histoire récente de l’IA est BERT (pour Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Présenté au public par Google en 2018, il a profondément transformé la manière dont les machines comprennent le langage naturel (NLP).


Avant BERT, la plupart des modèles de NLP traitaient les phrases de façon unidirectionnelle :


  • soit de gauche à droite (comme dans un texte lu mot après mot),

  • soit de droite à gauche.


Cela limitait la compréhension du contexte complet.


BERT introduit une lecture bidirectionnelle, permettant de prendre en compte simultanément le contexte avant et après un mot. Exemple : le mot « banc » dans :


  • « Je me suis assis sur le banc » (objet pour s’asseoir).

  • « Le banc de poissons avançait » (ensemble d’animaux marins).


Avec son encodage bidirectionnel, BERT comprend mieux quelle est la bonne interprétation.

BERT a explosé en popularité car il peut être « affiné » facilement pour de nombreuses tâches de NLP :


  • Recherche Google (amélioration de la compréhension des requêtes complexes).

  • Analyse de sentiments.

  • Reconnaissance d’entités nommées (personnes, lieux, organisations…).

  • Résumé de texte.

  • Traduction automatique (même si ce n’était pas son premier usage).


En résumé : Le deep learning devient dominant, porté par les GPU, le big data et de nouvelles architectures (CNN, RNN, Transformers). BERT est le Transformer le plus populaire car il révolutionne la compréhension du langage naturel en introduisant une approche bidirectionnelle, fine-tunable et performante, qui est devenue la base de quasiment tous les modèles modernes en NLP. BERT a servi de modèle fondateur, et a inspiré GPT ainsi que d’autres modèles génératifs.


En clair :


  • Sans le Transformer, pas d’IA générative SEO performante.

  • Sans GPU moderne, le Transformer serait resté une idée théorique impraticable.


Du modèle Transformer aux IA génératives (2017-2023+)


2018 – Les premiers héritiers (Encoder-only et Decoder-only)


Le Transformer devient le nouvel étalon de la programmation neuro-linguistique (NLP) : il élimine la récurrence (RNN, LSTM) et introduit l’auto-attention + le parallélisme total. Les modèles peuvent être entraînés sur d’énormes corpus (plusieurs milliards de mots).


Bon à savoir : l’auto-attention (self-attention) permet à chaque mot de pondérer les autres mots de la phrase en fonction de leur pertinence.


Exemple : phrase → « Le chat qui dort est noir. ». Le mot « qui » va surtout prêter attention à « chat », pas à « noir », car c’est le lien grammatical le plus fort. Ainsi, le modèle comprend les dépendances logiques entre mots. L’auto-attention est ce qui remplace la « mémoire séquentielle » des RNN.


Le principe général Encoder-Decoder vient des modèles de traduction automatique (Google l’a introduit avec Seq2Seq, en 2014). On cherche à transformer une séquence en une autre — par exemple : phrase en anglais → phrase en français.


Cela demande deux étapes :


  • Encoder (comprendre) la phrase source,

  • Decoder (parler) dans la langue cible.


L’encodeur lit la phrase mot par mot et crée une représentation interne de son sens. Le décodeur reçoit ces représentations (issues de l’encodeur) et génère mot par mot la sortie attendue. Ce modèle encoder/décoder est essentiel dans certaines situations, comme la traduction.


En résumé : BERT n’a pas besoin de « générer du texte » : il se concentre sur l’analyse du contexte. GPT n’a pas besoin de « comprendre une phrase source complète » : il se concentre sur la prédiction du mot suivant.


GPT n’est pas un traducteur, ni un modèle de compréhension « pure ». Il est un modèle de génération de texte. En d’autres termes, il doit prédire le mot suivant à l’aide d’un contexte (c’est-à-dire, les quelques mots déjà écrits préalablement).


Exemple :


  • « Il était une fois dans un »

  • GTP doit comprendre « un château »


Dans ce cas, GPT n’a pas besoin de deux modules séparés :


  • Il lit le contexte (ce qui a déjà été écrit),

  • Il génère la suite.


Ces deux actions sont intégrées dans une seule architecture : le décodeur. GPT « encode et décode à la fois », mais à l’intérieur du même module. GPT n’a pas besoin d’un « lecteur séparé » (encodeur) pour comprendre le contexte : il le reconstruit tout seul à chaque étape.


Les nouveaux assistants d’écriture : entre menaces et opportunités


Depuis 2022, les modèles génératifs comme ChatGPT, Claude ou Gemini bouleversent la production de contenus. Ces outils sont capables de rédiger des textes, générer des plans, proposer des idées d’optimisation SEO.


Ces assistants d’un genre nouveau ouvrent la porte à une nouvelle forme de rédaction assistée, mais posent aussi des défis en termes de qualité, de fiabilité et de différenciation.


Pour la rédaction web et les freelances en production de contenus, cette nouvelle donne représente des opportunités, mais aussi des menaces :


Les opportunités :


  • Gagner du temps dans la recherche documentaire.

  • Générer des brouillons ou des briefs.

  • Explorer rapidement des variantes de contenu.


Les menaces :


  • Risque de contenus standardisés et interchangeables.

  • Potentiel déclassement si Google identifie des textes « peu originaux ».

  • Pression accrue sur les rédacteurs pour apporter une vraie valeur ajoutée humaine (ton, expertise, storytelling).


Vers une assistance IA pour le SEO


De plus en plus d’outils SEO intègrent directement l’IA : analyse des SERP, suggestions de mots-clés, scoring de contenu. L’avenir du SEO pourrait se jouer dans une coopération étroite entre experts humains et systèmes d’IA, où la créativité et l’interprétation humaine resteront essentielles pour se démarquer.


En résumé : l’IA générative bouleverse la production de contenu et redistribue les cartes. Face à une telle réalité, les rédacteurs doivent évoluer vers des rôles de stratèges éditoriaux. Dans tous les cas, le futur du SEO s’annonce hybride, associant l’IA et l’expertise humaine.


FAQ - Foire aux questions :


Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?


L’intelligence artificielle est un ensemble de techniques permettant à des machines d’effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, comme raisonner, apprendre, comprendre le langage ou reconnaître des images.


Pourquoi l’histoire de l’IA remonte-t-elle à la philosophie et aux mythes ?


Avant les ordinateurs, l’homme cherchait déjà à comprendre la pensée et à reproduire l’intelligence. Les mythes, comme ceux de Pygmalion ou d’Héphaïstos, et la philosophie, avec Aristote et le syllogisme, ont jeté les bases conceptuelles de l’IA moderne.


Qui a posé les bases de la logique et du raisonnement automatisé ?


Aristote a inventé le syllogisme, formalisant le raisonnement logique. Au Moyen Âge, Raymond Lulle a imaginé des machines logiques à partir de cercles pivotants. Plus tard, Leibniz et George Boole ont formalisé la logique sous forme mathématique, ce qui préfigure l’informatique et l’IA moderne.


Quel rôle a joué Alan Turing dans l’IA ?


Turing a introduit la machine de Turing, démontrant que tout calcul pouvait être automatisé, et a posé la question de savoir si une machine peut penser. Ses travaux ouvrent la voie aux algorithmes et à l’intelligence artificielle moderne.


Quelle est la différence entre IA symbolique et IA connexionniste ?


  • IA symbolique : basée sur des règles logiques explicites et des systèmes experts.

  • IA connexionniste : inspirée du cerveau humain, utilise des réseaux de neurones pour apprendre à partir de données.


Que sont les réseaux de neurones et à quoi servent-ils ?


Les réseaux de neurones artificiels imitent le fonctionnement du cerveau humain. Ils permettent de détecter des motifs complexes dans les données, comme la reconnaissance d’images, de voix ou le traitement du langage naturel.


Qu’est-ce qu’un Transformer et pourquoi est-il important ?


Le Transformer est un modèle d’IA introduit en 2017 qui révolutionne le traitement du langage. Il utilise l’auto-attention pour comprendre le contexte des mots dans une phrase et peut être entraîné sur d’énormes quantités de données. Sans Transformer, les modèles génératifs modernes comme GPT n’existeraient pas.


L'auto-attention est un mécanisme qui permet à chaque mot d’une phrase de « regarder » les autres mots pour comprendre les relations et dépendances logiques, remplaçant la mémoire séquentielle des anciens modèles comme les RNN.


Quel rôle ont joué les GPU dans l’essor de l’IA ?


Les GPU (cartes graphiques) permettent d’exécuter des milliers de calculs en parallèle. Ils ont rendu possible l’entraînement rapide de grands réseaux de neurones, accélérant l’apparition de modèles comme les Transformers et GPT.


Comment l’IA influence-t-elle aujourd’hui le SEO ?


L’IA permet aux moteurs de recherche de mieux comprendre le langage, le contexte et l’intention des internautes. Les contenus optimisés pour le SEO doivent donc être bien structurés, pertinents et riches en informations utiles, plutôt que simplement bourrés de mots-clés.

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