L’IA neuro-symbolique : combler le fossé entre apprentissage automatique et raisonnement logique

L’IA a connu deux grandes écoles de pensée qui se sont développées parallèlement pendant des décennies. D’un côté, l’approche symbolique s’est concentrée sur la manipulation explicite de symboles et le raisonnement logique. De l’autre, l’approche neuronale, qui a pris son essor avec l’avènement du deep learning, s’est focalisée sur l’apprentissage automatique à partir de données massives. L’IA neuro-symbolique représente la réconciliation de ces deux paradigmes historiquement distincts, voire antagonistes.

En combinant ces deux approches, l’IA neuro-symbolique cherche à reproduire les deux systèmes de pensée humaine identifiés par l’économiste comportemental Daniel Kahneman. Le Système 1, intuitif et rapide, apparenté aux réseaux neuronaux). Et le Système 2, lent et délibératif, comparable aux systèmes symboliques.

L’IA neuro-symbolique semble une voie prometteuse vers l’intelligence artificielle générale. Elle n’est donc pas une simple évolution incrémentale. Au contraire, elle représente un changement de paradigme dans la manière dont nous concevons et développons les systèmes intelligents.

Vers une IA frugale, explicable et véritablement intelligente

Les récentes avancées comme AlphaGeometry 2 et AlphaProof montrent que l’IA neuro-symbolique peut résoudre des problèmes qui exigent à la fois créativité et rigueur – comme le font nos propres cerveaux. Ces systèmes ne se contentent pas d’appliquer des formules ; ils proposent des idées nouvelles tout en respectant des contraintes strictes. C’est un pas de géant vers une IA plus proche du raisonnement humain.

À long terme, l’IA neuro-symbolique pourrait nous rapprocher de ce rêve ancien : une intelligence artificielle générale capable de comprendre le monde et de raisonner véritablement, pas simplement de reproduire des patterns statistiques.