Dans un paysage technologique en constante évolution, les discussions autour de l’Intelligence Artificielle (IA) occupent une place centrale. Cependant, au sein de ce dialogue dynamique, une certaine ambiguïté subsiste quant à la nature réelle de l’intelligence attribuée à ces systèmes. Ilest crucial de distinguer entre la sophistication technologique qui peut simuler l’intelligence et la véritable capacité d’un système à comprendre, apprendre, et évoluer de manière autonome.Cette ambiguïté se manifeste clairement dans le contexte des voitures autonomes. Bien qu’elles soient capables d’opérer de manière autonome, ces véhicules demeurent dépourvus de la capacité à réellement comprendre le contexte complexe de la conduite humaine. De même, les chatbots, bien qu’efficaces pour générer des réponses conversationnelles, sont souvent limités  en termes de compréhension profonde et d’apprentissage autonome. D’autres exemples notables incluent les assistants virtuels sur les dispositifs mobiles dont l’apparence de  conversationnalité repose fréquemment sur des schémas de réponse préétablis, et les systèmes de recommandation sur les plateformes de streaming qui, bien qu’initialement perçus comme intuitifs, dépendent souvent d’algorithmes prédictifs plutôt que d’une capacité à saisir pleinement le contexte.

Pour dissiper cette confusion sémantique, des critères spécifiques peuvent être énoncés :

• Apprentissage automatique : La capacité à assimiler des informations à partir de données sans recours à une programmation explicite.
• Adaptabilité : La faculté de moduler le comportement en fonction de l’expérience et de nouvelles données.
• Compréhension contextuelle : L’aptitude à interpréter et à réagir de manière pertinente aux nuances du contexte.
• Prise de décision autonome : La capacité à effectuer des choix sans une intervention humaine constante.

Ces critères servent de référentiel discriminatoire, permettant de distinguer les systèmes qui  simulent l’intelligence de ceux qui démontrent une réelle capacité comprendre et à apprendre. Par « intelligence authentique », on entend ainsi la capacité d’un système à saisir pleinement le contexte, à apprendre en continu à partir de données nouvelles, et à se perfectionner au fil du  temps. Cette distinction revêt une importance cruciale pour appréhender avec justesse les  véritables applications de l’intelligence artificielle dans le monde contemporain.