Intelligence artificielle connexionniste
L’IA connexionniste est une approche qui modélise l’intelligence via des réseaux de neurones artificiels, inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Des unités simples interconnectées (neurones formels) traitent l’information en couches successives, et le réseau apprend en ajustant le poids de ses connexions au fil de l’entraînement — le principe même du machine learning et du deep learning actuels.
Cette approche s’oppose à l’IA symbolique, dominante jusque dans les années 1980, qui reposait sur des règles logiques écrites explicitement par des humains (« si X alors Y »). Le connexionnisme a pris le dessus depuis la fin des années 1980 comme alternative à cette logique symbolique, et constitue aujourd’hui le socle de la quasi-totalité des systèmes d’IA en usage — reconnaissance d’image, NLP, génération de texte.
En RH, c’est le principe sous-jacent invisible qui fait fonctionner les outils modernes : un ATS qui score des CV, un chatbot RH, un modèle de prédiction de turnover reposent presque tous aujourd’hui sur cette architecture connexionniste plutôt que sur des règles écrites à la main.
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