L’algorithmique en IA désigne l’ensemble des méthodes, structures et logiques de raisonnement utilisées pour concevoir, analyser et optimiser les algorithmes qui sous-tendent les systèmes d’intelligence artificielle en particulier ceux basés sur l’apprentissage automatique (machine learning) et les grands modèles de langage (LLM).
Ce n’est pas seulement coder, mais penser la logique du traitement de l’information : comment une machine apprend, décide, génère ou raisonne à partir de données.
Ce que l’algorithmique en IA englobe
| Domaine | Description |
|---|---|
| Conception d’algorithmes d’apprentissage | Comment un modèle met à jour ses poids (ex. : descente de gradient) |
| Structures de données pour l’IA | Tenseurs, graphes de calcul, embeddings (vecteurs de sens) |
| Complexité algorithmique | Temps de calcul, consommation mémoire, passage à l’échelle (ex. : attention vs attention linéaire) |
| Optimisation | Réduction du coût d’inférence (quantification, pruning, distillation) |
| Raisonnement algorithmique | Chaînes de pensée (chain-of-thought), recherche arborescente dans les agents |
| Éthique par la conception | Détection de biais, explicabilité (XAI), auditabilité des décisions |
Algorithmique en IA vs algorithmique classique
| Algorithmique classique | Algorithmique en IA | |
|---|---|---|
| Objectif | Résoudre un problème déterministe | Apprendre un comportement à partir de données |
| Entrée/Sortie | Précises, définies | Probabilistes, incertaines |
| Vérification | Preuve de correction | Évaluation statistique (précision, rappel, etc.) |
| Exemple | Tri rapide, Dijkstra | Descente de gradient, transformer, k-means |