Les praticiens de l'Intelligence Artificielle se répartissent en deux groupes, ou plutôt chacun voit son activité sous deux angles avec un dosage qui lui est personnel. Il y a ceux dont l'objectif essentiel est de reproduire les activités intellectuelles humaines afin de comprendre les mécanismes de l'intelligence humaine, alors que d'autres cherchent plutôt à reproduire les activités intellectuelles humaines afin d'augmenter les capacités des machines. Pour ces derniers, la compréhension des mécanismes humains n'est pas essentielle et ne sert que de source d'inspiration, alors qu'elle est un objectif pour les premiers.
Cette diversité des motivations se retrouve assez peu dans les outils et les concepts de la discipline I.A. En revanche, elle permet d'assurer aux recherches des débouchés rapides vers les applications. C'est ainsi que des concepts fondamentaux comme les langages à objets, les langages déclaratifs ou fonctionnels, les réseaux de neurones artificiels, la planification heuristique, le traitement des grammaires formelles, etc. dont l'utilisation déborde largement du domaine de l'I.A., ont pris naissance dans des laboratoires où l'on cherchait à reproduire les performances de l'intellect humain.
Maintenant, l'Intelligence Artificielle apparaît comme une discipline majeure, dans les deux sens du terme. Elle a quitté son enfance euphorique pour entrer dans une phase plus responsable caractérisée par des objectifs plus réalistes et un souci plus important des applications immédiates. Mais elle constitue aussi un domaine majeur des Sciences de l'Ingénieur. L'I.A., qu'on lit parfois Informatique Avancée, est porteuse de nombreux concepts qui deviendront des concepts communs de l'informatique dans une ou deux décennies. Pour cette raison, sa découverte est un exercice extrêmement formateur.