Définir l’intelligence artificielle (IA) semble être de nos jours une gageure. On peut certes suivre Yann Le Cun en affirmant que l’IA permet « de faire faire aux machines des activités qu’on attribue généralement aux animaux et aux humains » ⁽¹⁾. Il n’en demeure pas moins que borner le domaine de recherche et d’application de cette technologie en pleine expansion est difficile.

Elle mobilise plusieurs disciplines parfois très éloignées, comme les mathématiques, la linguistique, le droit ou les sciences cognitives, pour développer les meilleurs algorithmes. Ses applications sont également très variées et touchent des domaines fort différents, comme la santé, la logistique, les effets spéciaux au cinéma, la conduite des voitures ou la surveillance de la population.

Le même embarras surgit quand il s’agit d’évoquer le potentiel ou les limites théoriques de l’IA. Le terme d’« intelligence » fait parfois sourire certains spécialistes alors que les résultats obtenus dépendent du fonctionnement d’algorithmes conçus pour effectuer des tâches très spécifiques dans un environnement donné, en fonction de stimulations parfaitement définies. Les ingénieurs sont très loin d’obtenir les résultats présentés dans des romans ou films de science-fiction. L’extrapolation des progrès actuels par certaines figures médiatiques est parfois comprise comme une volonté de formater un débat à des fins de promotion personnelle. Elle est aussi perçue comme une ruse destinée à éviter les controverses sur les conséquences économiques, financières ou sociales du développement de l’IA, et ne pas entraver le développement de cette nouvelle industrie ⁽²⁾. Pour de nombreux experts, il sera très compliqué, pour ne pas dire impossible, que les machines imitent certaines capacités ou performances humaines.