- De "vieux" algorithmes qui deviennent utiles, parce que l'on dispose de masses des données. (Encore que, il ne faut pas se laisser emporter par un enthousiasme excessif : ces données ne sont disponibles que dans un cas minime de situations.)
- Une puissance de traitement informatique sans précédent, grâce, notamment au cloud et au calcul en parallèle.
- Une utilisation massive des techniques "d'apprentissage" permises par des avancées en mathématiques, notamment de la théorie de la "géométrie de l'information" (transport optimal de Cédric Villani) et de linéarisation (la linéarisation, est une technique qui consiste en un changement d'espace mathématique, qui transforme des problèmes généralement quadratiques en problèmes linéaires).
N'est-ce pas le cas de toutes les innovations ? Ce qui me frappe lorsque je visite le musée des Arts et Métiers est qu'entre l'idée et la réalisation, il y a eu des décennies de bricolages, parfois risqués. L'IA est-elle suffisamment séduisante pour que l'on fasse assez de sacrifices pour qu'elle éclose ?