L'intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais) désigne l'ensemble des techniques qui permettent à une machine de réaliser des tâches associées à l'intelligence humaine : reconnaître une image, comprendre un texte, prendre une décision, générer du contenu. Le terme a été proposé par John McCarthy pour la conférence de Dartmouth de 1956.
Pendant des décennies, l'IA a surtout reposé sur des règles écrites à la main (systèmes experts). Depuis les années 2010, elle repose majoritairement sur l'apprentissage automatique (machine learning) : le modèle apprend à partir d'exemples plutôt que de règles. Le deep learning, puis les architectures Transformer, ont ouvert la voie aux grands modèles de langage (LLM) et à l'IA générative.
On distingue aujourd'hui l'IA « prédictive » (scoring, détection d'anomalies, vision) et l'IA « générative » (texte, code, image). Les deux cohabitent dans l'industrie, la santé, la défense, la finance comme dans les logiciels du quotidien.
Pourquoi ça compte quand on recrute
« IA » recouvre des métiers très différents : chercheur qui conçoit des modèles, ML Engineer qui les entraîne et les met en production, AI Engineer qui assemble des LLM existants dans un produit. Avant de recruter, précisez si vous créez des modèles ou si vous les utilisez : ce n'est ni le même vivier, ni le même niveau de rareté. Sur un CV, cherchez des systèmes mis en production et mesurés, pas seulement des notebooks ou des démos.