Top 10 des livres sur l'IA en 2025

Les progrès rapides de l'intelligence artificielle (IA) transforment les industries et remodèlent la main-d'œuvre mondiale. Selon un rapport de McKinsey, environ 15 % de la main-d'œuvre mondiale, soit environ 400 millions de travailleurs, pourraient être remplacés par l'automatisation entre 2016 et 2030. Ce bouleversement majeur souligne l'importance de comprendre l'IA et ses implications. Que vous soyez un professionnel expérimenté ou un novice curieux, explorer les subtilités de l'IA est essentiel. Pour vous aider à naviguer dans ce paysage en pleine évolution, nous avons sélectionné une liste des 10 meilleurs livres sur l'IA. Ces lectures perspicaces vous fourniront les connaissances nécessaires pour rester à l'avant-garde dans un monde de plus en plus automatisé.

1. "Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies" de Nick Bostrom

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"Superintelligence" explore le domaine fascinant de ce qui se passe lorsque les machines dépassent l'intelligence humaine. Nick Bostrom pose des questions cruciales : les agents artificiels deviendront-ils les sauveurs de l'humanité ou conduiront-ils à sa disparition ? À travers son exploration, Bostrom établit une base profonde pour comprendre la trajectoire de la vie intelligente et l’avenir de l’humanité.

Le cerveau humain possède des capacités uniques qui distinguent notre espèce des autres, nous plaçant en position dominante dans le monde. Cependant, si l’intelligence des machines venait à dépasser celle des humains, la superintelligence qui en résulterait pourrait détenir un pouvoir sans précédent, potentiellement au-delà de notre capacité de contrôle. Tout comme le sort des gorilles dépend désormais davantage des actions humaines que de leur propre espèce, le destin de l'humanité serait étroitement lié aux actions de cette superintelligence mécanique.

Pourtant, les humains ont un avantage crucial : nous avons l'opportunité de prendre les premières mesures. Est-il possible de créer une Intelligence Artificielle de départ, en concevant des conditions pour garantir une explosion d'intelligence viable ? Comment orchestrer une transition contrôlée ?

Le travail de Bostrom entreprend un voyage profondément ambitieux et original, explorant un terrain intellectuel complexe. À travers une exploration captivante qui repousse les limites de notre compréhension de l'humanité et de l'avenir de la vie intelligente, Bostrom offre rien de moins qu'une réinvention de la tâche essentielle de notre époque.

2. "An Introduction to Universal Artificial Intelligence (Chapman & Hall/CRC Artificial Intelligence and Robotics Series) 1ère Édition" de Marcus Hutter

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An Introduction to Universal Artificial Intelligence fournit les bases formelles de ce que signifie pour un agent d’agir de manière intelligente dans un environnement inconnu. Initialement présenté dans *Universal Algorithmic Intelligence* (Hutter, 2000), UAI propose un cadre dans lequel presque tous les problèmes d'IA peuvent être formulés, et une théorie pour les résoudre. L'UAI unifie des idées de la théorie de la décision séquentielle, de l'inférence bayésienne et de la théorie de l'information algorithmique pour construire AIXI, un agent d’apprentissage par renforcement optimal qui apprend à agir de manière optimale dans des environnements inconnus. AIXI est la référence théorique pour un comportement intelligent.

Le livre couvre les aspects théoriques et pratiques de l'UAI. La mise à jour bayésienne peut être réalisée efficacement avec le pondération des arbres de contexte, et la planification peut être approximée par un échantillonnage avec la recherche d’arbre de Monte Carlo. Il fournit des algorithmes à implémenter pour le lecteur, ainsi que des résultats expérimentaux à comparer. Ces algorithmes sont utilisés pour approximer AIXI. Le livre se termine par une discussion philosophique sur l'intelligence artificielle générale : peut-on même construire des agents super-intelligents ? Est-il inévitable qu’ils soient construits, et quelles pourraient être les conséquences ?

Ce texte convient aux étudiants de niveau licence avancée. Il propose un chapitre étendu pour compléter les bases nécessaires en mathématiques, probabilités, théorie de l’information et calculabilité.

3. "Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)" par Kevin P. Murphy

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Ce livre propose une introduction détaillée et à jour à l'apprentissage automatique (y compris l'apprentissage profond) à travers le prisme unificateur de la modélisation probabiliste et de la théorie de la décision bayésienne. Il couvre les bases mathématiques (y compris l'algèbre linéaire et l'optimisation), l'apprentissage supervisé de base (y compris la régression linéaire et logistique et les réseaux neuronaux profonds), ainsi que des sujets plus avancés (y compris l'apprentissage par transfert et l'apprentissage non supervisé). Des exercices en fin de chapitre permettent aux étudiants d'appliquer ce qu'ils ont appris, et une annexe couvre les notations.

"Probabilistic Machine Learning" est né du livre de l'auteur de 2012, "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Bien plus qu'une simple mise à jour, il s'agit d'un ouvrage complètement nouveau qui reflète les développements spectaculaires du domaine depuis 2012, notamment l'apprentissage profond. En outre, le nouveau livre est accompagné de code Python en ligne utilisant des bibliothèques telles que scikit-learn, JAX, PyTorch et Tensorflow, qui peuvent être utilisés pour reproduire presque toutes les figures ; ce code peut être exécuté dans un navigateur Web à l'aide de notebooks basés sur le cloud et constitue un complément pratique aux sujets théoriques abordés dans le livre. Ce texte introductif sera suivi d'un volume couvrant des sujets plus avancés, adoptant la même approche probabiliste.

4. "Artificial Intelligence in Higher Education and Scientific Research: Future Development (Bridging Human and Machine: Future Education with Intelligence) 2023rd Edition" par Fatima Roumate

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 Ce livre explique l'interaction entre l'intelligence artificielle et l'enseignement supérieur. Il explore l'impact tangible et intangible de l'intelligence artificielle sur l'enseignement supérieur et la recherche scientifique, et discute de la manière dont l'enseignement supérieur et la recherche scientifique favorisent les progrès des technologies d'intelligence artificielle. Basé sur une analyse systématique avec une approche multidisciplinaire et une combinaison de théorie et de pratique, le livre offre des perspectives originales sur l'utilisation massive de l'intelligence artificielle dans l'enseignement supérieur et la recherche scientifique depuis l'apparition du COVID-19. Ce livre aborde également l'éthique en intelligence artificielle, en prenant en compte la recommandation sur l'éthique de l'intelligence artificielle adoptée par l'UNESCO. Il explique l'importance de la souveraineté technologique et des nouvelles stratégies pour faire face aux défis actuels et futurs liés à l'apprentissage en ligne, à l'apprentissage profond et à l'apprentissage automatique.

5. "AI Literacy Fundamentals: Helping You Join the AI Conversation" par Ben Jones

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 Vous vous sentez dépassé par l'IA ? Ce n'est pas vous—c'est la vitesse fulgurante du progrès technologique. Pour entrer rapidement dans la conversation sur l'IA, vous avez besoin d'une base claire et simple de connaissances sur laquelle vous appuyer. Ce livre est une introduction conviviale aux concepts fondamentaux de l'IA, à la manière dont elle s'est déjà immiscée dans notre vie quotidienne, et à ce qu'il faut savoir pour se préparer à l'avenir.

Ben Jones, expert en vulgarisation de concepts techniques et enseignant à des milliers de personnes les bases de la culture des données, expose tout ce que vous devez savoir pour rejoindre la conversation sur l'IA, de l'histoire de l'IA à la révolution de l'apprentissage profond qui se déroule aujourd'hui. Cette technologie est là pour rester. Il est temps de vous asseoir à la table.

6. "LLM Prompt Engineering For Developers: The Art and Science of Unlocking LLMs' True Potential" par Aymen El Amri

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Une approche pratique de l'ingénierie des prompts pour les développeurs. Plongez dans le monde de l'agilité de l'ingénierie des prompts, en optimisant vos invites pour des interactions dynamiques avec les LLM. Apprenez à travers des exemples pratiques tirés du monde réel et améliorez votre expérience de développeur avec les LLM. Découvrez comment les bonnes invites peuvent révolutionner vos interactions avec les LLM.

Dans "LLM Prompt Engineering For Developers", nous entreprenons un voyage exhaustif dans le monde des LLM et l'art de créer des prompts efficaces pour eux.

Le guide commence par poser les bases, explorant l'évolution du traitement du langage naturel (NLP) depuis ses débuts jusqu'aux LLM sophistiqués avec lesquels nous interagissons aujourd'hui. Vous plongerez dans les complexités de modèles tels que les modèles GPT, en comprenant leur architecture, leurs capacités et leurs nuances.

Au fur et à mesure de la progression, ce guide met l'accent sur l'importance d'une ingénierie des prompts efficace et ses meilleures pratiques. Bien que des LLM comme ChatGPT (GPT-3.5 et GPT-4) soient puissants, leur plein potentiel n'est réalisé que lorsqu'ils sont utilisés de manière efficace. C'est ici que l'ingénierie des prompts entre en jeu. Il ne s'agit pas simplement de poser une question au modèle ; il s'agit de formulation, de contexte et de compréhension de la logique du modèle.

7. "Artificial Intelligence: A Modern Approach (Pearson Series in Artificial Intelligence) 4th Edition" par Stuart Russell et Peter Norvig

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La plus complète et à jour des introductions à la théorie et à la pratique de l'intelligence artificielle
La révision tant attendue de Artificial Intelligence: A Modern Approach explore toute la profondeur et l'étendue du domaine de l'intelligence artificielle (IA). La 4ème édition met à jour les lecteurs sur les dernières technologies, présente les concepts de manière plus unifiée et offre une couverture nouvelle ou élargie de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par transfert, des systèmes multi-agents, de la robotique, du traitement du langage naturel, de la causalité, de la programmation probabiliste, de la confidentialité, de l'équité et de l'IA sûre.

8. "Cambrian Intelligence: The Early History of the New AI 1st Edition" par Rodney A Brooks

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 Jusqu'au milieu des années 1980, les chercheurs en IA supposaient qu'un système intelligent nécessitant un raisonnement de haut niveau était essentiel pour relier la perception et l'action. Dans ce modèle traditionnel, la cognition médie entre la perception et les plans d'action. Réalisant que ce cœur de l'IA, comme on l'appelait, était illusoire, Rodney A. Brooks a bouleversé le domaine de l'IA en introduisant l'approche basée sur le comportement en robotique.

Le pilier de cette approche est la reconnaissance que le lien entre la perception et l'action génère toute la puissance de l'intelligence, et que la cognition n'est qu'un point de vue subjectif. La robotique comportementale a jeté les bases d'applications réussies dans les industries du divertissement, des services, de l'agriculture, de l'exploitation minière et du secteur domestique, donnant naissance à des robots mobiles autonomes et, plus récemment, à des robots humanoïdes comme Cog.

Ce livre représente la formulation initiale par Brooks et ses contributions au développement de cette approche basée sur le comportement en robotique. Il présente toutes les idées philosophiques et techniques clés qui placent cette approche "ascendante" à l'avant-garde de la recherche actuelle non seulement en IA, mais également dans toute la science cognitive.

9. "Introduction to Deep Learning for Healthcare 1st ed. 2021 Edition" par Cao Xiao et Jimeng Sun

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 Ce manuel complet explore les modèles d'apprentissage profond et leurs applications significatives dans le secteur de la santé, avec une attention particulière portée à l'exploitation des vastes ensembles de données de santé et à l'utilisation efficace de modèles d'apprentissage profond pour le modélisation des données.

Les données de santé, en particulier les dossiers médicaux électroniques (EHRs), ont transformé les soins grâce à leur adoption généralisée. Ces dossiers capturent des données riches et diversifiées, comprenant des informations structurées (codes médicaux, résultats de laboratoire) et non structurées (notes cliniques, imageries médicales, ECGs). De plus, l'essor des capteurs portables a enrichi ces ensembles de données. Les auteurs détaillent divers cas pratiques utilisant ces types de données.

Les modèles d'apprentissage profond, sous-catégorie des réseaux neuronaux, démontrent leur capacité à extraire des caractéristiques complexes de données brutes. Le manuel couvre une large gamme d'architectures, notamment les réseaux neuronaux profonds, les réseaux convolutifs, les autoencodeurs et les modèles génératifs. Chaque modèle est illustré par des études de cas, telles que la prédiction clinique, le diagnostic par ECG et la recommandation de médicaments.

Conçu pour des étudiants en cycle avancé, ce manuel constitue également une ressource précieuse pour les chercheurs en quête de développer leur expertise et leurs travaux dans ce domaine.

10. "Artificial Intelligence for Humans, Volume 1: Fundamental Algorithms" par Jeff Heaton

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Bien que de nombreux ouvrages sur l'IA nécessitent une base préalable, "Artificial Intelligence for Humans, Volume 1" de Jeff Heaton comble ce manque de manière accessible. Ce livre introduit les algorithmes fondamentaux de l'IA, en mettant particulièrement l'accent sur l'apprentissage automatique.

Le volume 1 aborde des concepts tels que l'apprentissage supervisé et non supervisé, tout en naviguant à travers des techniques comme la régression et le regroupement, permettant aux lecteurs de construire et d'entraîner des modèles d'apprentissage.

Comme le souligne Jeff Heaton, "Les réseaux neuronaux informatiques diffèrent du cerveau humain en raison de leur spécialisation pour des tâches spécifiques."