Un retour aux sources permet de réaliser que leurs progrès ont été plus lents qu’on ne l'imagine, car ils ont été longtemps contraints par la puissance des processeurs et par des enjeux énergétiques majeurs. Un rapide panorama des systèmes actuels, incluant les véhicules autonomes, les robots
humanoïdes ou les « cobots » destinés à collaborer avec les humains en entreprise, permet de mieux cerner les capacités et les limitations de ces technologies.
L'avenir de l’IA et de la robotique rejoint désormais celui des sciences cognitives. Le grand défi reste l'apprentissage au long cours et le développement de capacités cognitives inspirées du vivant (approche épigénétique). Si les IA actuelles excellent dans la manipulation du langage, le sens des choses leur échappe encore.
