L'intelligence artificielle n'évolue pas linéairement, mais par cycles financiers et technologiques. En 1966, le rapport Lighthill au Royaume-Uni critique les promesses irréalistes de l'IA symbolique, provoquant le premier « hiver » de la discipline et une baisse drastique des financements. Cette période de restriction force les chercheurs à se concentrer sur des applications ciblées. Dans les années 1980, l'essor des systèmes experts, porté par des figures comme Edward Feigenbaum, engendre un nouveau « printemps » et un boom industriel. Cependant, l'échec commercial de ces systèmes verrouillés relance la seconde période de retrenchement. Ces cycles montrent que l'innovation numérique dépend autant des attentes du marché que des avancées algorithmiques, imposant des phases de consolidation entre chaque saut technologique majeur.