Compréhension et intelligence artificielle Christian Vandendorpe Université d'Ottawa Publié dans Carrefour. Revue de réflexion interdisciplinaire, Ottawa, Société de philosophie de l'Outaouais, 1989, vol. 11, n o 2, p. 169-187. « Tout homme tend à devenir machine. Habitude, méthode, maîtrise, enfin — cela veut dire machine. » (Paul Valéry, Cahiers, Pléiade, 1, 885) L'intelligence étant l'apanage de l'être humain, le défi de la transférer sur machine a été le moteur d'une fascinante interrogation sur le fonctionnement cognitif. Au départ, soit au début des années 60, on est parti de l'idée que les processus intelligents étaient ceux qui exigeaient le plus d'intelligence de la part des humains. On s'est donc appliqué à mettre au point des programmes de résolution de problèmes (tel le General Problem Solver de Sewell, Shaw et Simon) et de jeu d'échecs, qui ont débouché sur des résultats intéressants. Mais on s'est vite aperçu que des activités très banales, comme de comprendre une petite histoire ou une simple phrase, posaient un défi bien plus sérieux qui, aujourd'hui encore, est loin d'être résolu. Il a donc fallu admettre que la capacité de résoudre un problème de logique ou de jouer passable- ment aux échecs constitue une supériorité marginale par rapport à l'immense savoir de base communément partagé. Aussi, vers le début des années 70, les chercheurs en I.A. commencent à se tourner du côté des psychologues pour obtenir des modèles de fonctionnement de la mémoire et de l'apprentissage. A leur surprise, ils découvrent que ces questions sont alors en quelque sorte nouvelles pour la psychologie américaine, qui vivait depuis quelques décennies sur les principes du behaviorisme, pour qui le 1