Le 8 juillet 1958, le New York Times publiait une annonce qui semblait sortir d’un roman de science-fiction : l’US Navy venait de présenter l’embryon d’une machine capable de marcher, de parler, de voir et même de prendre conscience de son existence. À l’origine de cette prouesse, un psychologue de Cornell nommé Frank Rosenblatt. Son invention, le Perceptron, est l’ancêtre direct des réseaux de neurones qui alimentent aujourd’hui ChatGPT. Pourtant, au lieu de la gloire, Rosenblatt a subi une campagne de dénigrement sans précédent qui a gelé la recherche en intelligence artificielle pendant près de quarante ans.
En 1958, au Cornell Aeronautical Laboratory, Frank Rosenblatt ne se contente pas de programmer un ordinateur ; il tente de reproduire la biologie humaine. Son Perceptron est la première machine capable d’apprendre par l’expérience, une rupture totale avec l’informatique logique de l’époque. Contrairement aux systèmes basés sur des règles rigides, le Perceptron utilisait des poids synaptiques ajustables, préfigurant le ‘Deep Learning’. La presse de l’époque s’enflamme, mais dans l’ombre, une rivalité académique féroce se prépare. Rosenblatt défend une approche connexionniste (inspirée du cerveau), tandis que le courant dominant, mené par le MIT, prône une IA symbolique basée sur la logique pure. Cette fracture idéologique va mener à l’un des plus grands sabotages scientifiques du XXe siècle.
L’exécution médiatique et le premier hiver de l’IA
Le coup de grâce est porté en 1969 par Marvin Minsky et Seymour Papert dans leur livre ‘Perceptrons’. Les auteurs y démontrent mathématiquement que le modèle de Rosenblatt est incapable de résoudre des problèmes simples comme le ‘OU exclusif’ (XOR). Bien que cette critique ne s’appliquait qu’aux réseaux à une seule couche, elle fut utilisée pour couper tous les financements fédéraux. Rosenblatt, discrédité et isolé, meurt tragiquement dans un accident de bateau en 1971, le jour de ses 43 ans. Comme le souligne une rétrospective de Cornell University, cette attaque a instauré le premier ‘Hiver de l’IA’, une période de stagnation qui a duré jusqu’aux années 1980. Le monde a préféré la logique froide des algorithmes classiques à la souplesse organique des neurones artificiels, perdant ainsi des décennies de progrès potentiel.
La revanche posthume : De Rosenblatt à l’AGI de 2026
Il aura fallu attendre 2012 et la révolution d’AlexNet pour que les théories de Rosenblatt soient enfin validées à l’échelle mondiale. Aujourd’hui, en 2026, alors que les modèles de langage comme GPT-5 et les architectures Transformer dominent notre quotidien, la structure fondamentale reste celle du Perceptron multicouche. Les critiques de 1969 n’étaient pas des preuves d’inefficacité, mais des limites liées à la puissance de calcul de l’époque. En redécouvrant les travaux de ce ‘savant maudit’, la communauté scientifique réalise que l’intuition de Rosenblatt était la bonne : pour créer une intelligence, il ne faut pas dicter des règles, mais permettre à la machine de ressentir les données. Sa réhabilitation totale est désormais actée, faisant de lui le Galilée de l’ère numérique, celui qui avait vu juste cinquante ans avant tout le monde.
