Fondamentaux pour codeurs
1. IA génératives
Module 3
Aborder l'AI avec IA
Table des matières
  • Exemples d'applications nocode avec IA
Introduction
" L'intelligence, on croit toujours en avoir assez, vu que c'est avec ça qu'on juge" Coluche
L'automatisation a connu une croissance exponentielle et participe à l'innovation et au progrès.

L'un des domaines prometteurs est l'utilisation de l'IA pour développer et améliorer des applications (nocode/lowcode) ou même d'autres systèmes d'IA.

Il doit être possible d'aborder l'A(rtificiel) avec I(ntelligence) et humanité (Human AI / AI for human).
Pourquoi ne pas demander à l'IA ?
Pourquoi créer des modules d'information ou de formation sur l'IA puisqu'elle est supposée nous aider dans ces domaines ?

Pour situer le périmètre, alimenter en idées ou références pour faciliter votre interaction avec ces Intelligences Artificielles …

Ce troisième module interactif est destiné aux utilisateurs intéressés par la conception avancée de contenus ou d'applications. Voici le lien vers le module 1.

les-ia-generatives-wisybry.gamma.site

Les Intelligences Artificielles (IA) génératives.

A. Evaluons rapidement les possibilités et les pratiques avec nos outils simples et gratuits basés sur ChatGPT ou Claude. Ils seront donc capables de répondre à vos questions sur l'IA. B. Améliorons notre usage de l'IA tout en boostant nos compétences numériques. C. Découvrons progressivemen

by michel verstrepen

Exemples d'applications nocode avec IA

start-digital.be

Transcription et Traduction Vocale

start-digital.be

IA - traduction/conversion

start-digital.be

EcoSphère Compact : Simulateur d'Empreinte Carbone

Voici les méthodes de calcul utilisées pour estimer les consommations et les coûts :

Cas pratique : WebSim
Exemple : "Crée un jeu d'échecs contre IA très coloré et dans une seule page html'

websim

Échecs Colorés vs IA

L'IA au service du code
Une question de mindset ? Des cours ou ressources …

Digital Wallonia

IA | Digital Wallonia

Découvrez le programme Intelligence Artificielle pour la Wallonie

MIC's Notion on Notion

Adoptez l'IAttitude

Ressources en ligne gratuites en français sur l’IA générative

OpenClassrooms

OpenClassrooms

Outils IA pour dev …

thenextaitool.com

Developer Tools | The Next AI Tool

Discover top Developer Tools tools and solutions. Explore the best in Developer Tools to meet your needs.

Evolutions du code généré par IA
Les LLMs évoluent rapidement et la portée ou la qualité du code généré restent difficiles à anticiper.

Beebom

Anthropic’s Claude AI Can Now Control Your Computer Without Any Help

Anthropic has upgraded its Claude 3.5 Sonnet AI model and given it the ability to use computers like humans! Read more.

GitHub Next

GitHub Next | GitHub Spark

GitHub Next Project: Can we enable anyone to create or adapt software for themselves, using AI and a fully-managed runtime?

The GitHub Blog

Bringing developer choice to Copilot with Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet, Google’s Gemini 1.5 Pro, and OpenAI’s o1-preview

At GitHub Universe, we announced Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet, Google’s Gemini 1.5 Pro, and OpenAI’s o1-preview and o1-mini are coming to GitHub Copilot—bringing a new level of choice to every developer.

VLMs, SMLs …

Microsoft Research

OmniParser for pure vision-based GUI agent - Microsoft Research

By Yadong Lu, Senior Researcher; Jianwei Yang, Principal Researcher; Yelong Shen, Principal Research Manager; Ahmed Awadallah, Partner Research Manager Recent advancements in large vision-language models (VLMs), such as GPT-4V and GPT-4o, have demonstrated considerable promise in driving intelligent agent systems that operate within user interfaces (UI). However, the full potential of these multimodal models remains […]

L'IA au service de l' entreprise

www.agoria.be

Agoria | L’IA dans l’entreprise

Si votre entreprise n’a pas encore entamé sa transition vers l’intelligence artificielle (IA) - et que vous vous demandez même pourquoi c’est si important - ce cours est fait pour vous. L’IA n’est pas juste un nouveau mot à la mode. Elle est déjà appliquée dans les soins de santé, l’énergie, l’industrie manufacturière, les assurances et d’autres secteurs. Profitez de l’expérience d’un certain nombre d’entreprises belges ainsi que d’experts dans le domaine pour bénéficier d’un avantage concurrentiel.

Management & Data Science

Management & Data Science

Management & Data Science est une plateforme ouverte et gratuite où vous trouverez des publications, des projets, des données, des cours en ligne et une communauté d’experts.

L'IA au service de la création

Module 2 : IA et ICC

echange-ia--4ajhmc1.gamma.site

Echange IA et ICC


Exercice : critiquer cette vidéo créée, en 5 minutes et sans retouches, par IA (KapWing) :

01:46

YouTube

Aborder l'AI avec IA

Cette vidéo a été créée avec Kapwing : https://www.kapwing.com dans le cadre de ce module de formation : https://apprendre-lia-par-lai-g4i2575.gamma.site/

Cas pratique : Kapwing

Kapwing

Kapwing — Create more content in less time

L'IA au service de l'IT
Equilibre ou médiation ?
L'intelligence artificielle peut être intégrée dans les systèmes de sécurité informatique pour renforcer la protection des données et des appareils.
Des agents d'IA peuvent détecter des anomalies, analyser des comportements suspects et bloquer les accès non autorisés.
Cependant, un risque accompagne ces nouveaux agents (Anthropic computer use …) qui oeuvent aussi automatiser des actions sur PC pour améliorer la productivité des applications ou des utilisateurs tout en rendant plus complexe la régujlation de ces évolutions très rapides des usages.

ChatGPT

ChatGPT - Cybersécurité et Intelligence Artificielle

Shared via ChatGPT

L'IA au service de la veille, recherche, analyse …
Les principaux LLMs (ChatGPT, Copilot, Gemini) sont capables d'interroger le web, des collections de documents, des tableaux ou des photos de murs de post-its …

Gemini

‎Gemini - Synthèse numérique responsable

Created with Gemini Advanced

GPT search avec mention des sources (abonnés plus ou teams)

OpenAI

Introducing ChatGPT search

Get fast, timely answers with links to relevant web sources

exemple :

ChatGPT

ChatGPT - Outils récents IA agentique

Shared via ChatGPT

La fin d'année 2024 est ou sera plutôt chargée (gemini 2.0, gpt5, gpt4o with canvas ou o1, antropic code interpreter)
L'IA et la recherche
Les IA génératives ont encore tendance à 'inventer' des références. Il est possible de les orienter vers un corpus de données précis, d'utiliser perplexity, le mode 'research' de you.com ou de se tourner vers de nouveaux outils comme STORM (stanford)

GitHub

GitHub - stanford-oval/storm: An LLM-powered knowledge curation system that researches a topic and generates a full-length report with citations.

An LLM-powered knowledge curation system that researches a topic and generates a full-length report with citations. - stanford-oval/storm

exemple :

storm.genie.stanford.edu

I have carefully read the above and accepted all the terms and conditions

Le droit et l'IA
Premier traité international
Les États-Unis, le Royaume-Uni, l’Union européenne et plusieurs autres pays ont signé le premier traité juridiquement contraignant au monde visant à réglementer l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA). La « Convention-cadre sur l’intelligence artificielle, les droits de l’homme, la démocratie et l’État de droit » a été élaborée par le Conseil de l’Europe et ouverte à la signature le 5 septembre 2024. L’objectif principal du traité est de veiller à ce que les systèmes d’IA soient conçus, développés, déployés et mis hors service de manière à respecter les droits de la personne, à soutenir les institutions démocratiques et à faire respecter l’État de droit.
Le traité s’applique à tous les systèmes d’IA, à l’exception de ceux utilisés dans la sécurité nationale ou la défense, bien qu’il exige toujours que ces activités respectent les lois internationales et les principes démocratiques. Le traité doit être ratifié par cinq pays signataires, et il s’appuie sur des efforts réglementaires antérieurs en matière d’IA, tels que la loi européenne sur l’IA. Le traité a été signé par d’autres pays, dont Israël, la Norvège et l’Islande.
Europe : AI act, AI sustainability Act …

Shaping Europe’s digital future

AI Act

The AI Act is the first-ever legal framework on AI, which addresses the risks of AI and positions Europe to play a leading role globally.

application prévue en 2025 …

Ask AI

iAsk Question · news AI act (en français)

iAsk.Ai (iAsk™ AI) is an advanced free AI search engine that enables users to Ask AI questions and receive Instant, Accurate, and Factual Answers. Our free Ask AI Answer Engine enables users to ask questions in a natural language and receive detailed, accurate responses that address their exact queries, making it an excellent alternative to ChatGPT.

EURACTIV

AI Act : les ambassadeurs des États membres de l’UE donnent leur feu vert

Les ambassadeurs des 27 États membres de l’UE ont approuvé à l’unanimité un cadre règlementaire exhaustif sur l’intelligence artificielle, le premier de ce genre au monde, entérinant ainsi l’accord politique conclu en décembre par les co-législateurs au terme des négociations interinstitutionnelles.

gouvernement.fr

Un rapport pour saisir les opportunités de l’intelligence artificielle | gouvernement.fr

Alors que l'intelligence artificielle (IA) évolue à un rythme effréné, la Commission de l'IA publie un rapport contenant 25 recommandations pour que la France puisse tirer parti de cette révolution technologique et en saisir toutes les opportunités.

gamma.app

Directives chinoises pour l'IA générative dans la recherche

Le ministère chinois de la Science et de la Technologie a récemment publié de nouvelles directives pour réglementer l'utilisation de l'intelligence artificielle générative dans la recherche scientifique. L'objectif de ces directives est d'améliorer l'intégrité scientifique et de réduire les incondui

Bâtir l’avenir numérique de l’Europe

La législation sur les services numériques expliquée — Mesures visant à protéger les enfants et les jeunes en ligne

Êtes-vous curieux de la manière dont l’UE vous protège en ligne? Les nouvelles règles introduites dans la législation sur les services numériques visent à créer un monde en ligne plus juste et plus sûr.

Diverses chartes (IA responsable …)

ChatGPT

ChatGPT - Chartes IA responsable

Shared via ChatGPT

L'IA au service de la formation

VRAI Learning

VRAI - Immersive Learning Experience

VRAI développe des programmes de formation immersifs pour une approche innovante de la formation. L'immersive learning permet de développer de nouvelles compétences et d'optimiser la mise en pratique dans un environnement de travail ou de simulation via des outils de réalité augmentée/Virtuelle.

CEPEGRA Centre de formation de l'industrie graphique

Les jeudis de l’IA

Vous cherchez à découvrir le potentiel créatif et innovant de l’Intelligence Artificielle ?  Ne manquez pas les Jeudis de L’IA !

ia-generative-education-8nzgf9k.gamma.site

IA générative et pédagogie

What Can AI Chatbots Teach Us About How Humans Learn? - EdSurge News

Des catalogues d'outils IA
Voici une liste des principaux annuaires d'outils d'intelligence artificielle
… - 2023 Archives Regional IT
2024 L'IA Cloud ou locale ?
Comparateurs d'IA

comparia.beta.gouv.fr

Compar:IA

Vous devez accepter les modalités d'utilisation pour continuer

ChatGPT

ChatGPT - Comparateurs de LLMs récents

Shared via ChatGPT


LLMs open source
Llama 3.2, Qwen, Phi …

promptbros.ai

Plenty of LLMs in the sea

A comprehensive guide to understanding and navigating the diverse landscape of Large Language Models, using an aquatic metaphor.



Serveurs d'inférences
Ollama, LM studio, pinokio …

ChatGPT

ChatGPT - Comparaison serveurs IA locaux

Shared via ChatGPT

_youdotcom_

Compare ces performances (tokens/s) des inférences de llms récents (llama 3.2, phi, qwen ...) avec... 🔎 You.com | AI for workplace productivity

Artificial intelligence designed for collaboration - with AI Agents that can research, solve problems, and create content for you and your team.

ChatGPT

ChatGPT - Performances LLM sur Notebook

Shared via ChatGPT

storm.genie.stanford.edu

I have carefully read the above and accepted all the terms and conditions


2025 L'IA agentique

_youdotcom_

L’IA agentique sera la principale tendance technologique pour 2025, selon le cabinet d’études... 🔎 You.com | AI for workplace productivity

Artificial intelligence designed for collaboration - with AI Agents that can research, solve problems, and create content for you and your team.

Campus Technology

Agentic AI Named Top Tech Trend for 2025 -- Campus Technology

Agentic AI will be the top tech trend for 2025, according to research firm Gartner. The term describes autonomous machine 'agents' that move beyond query-and-response generative chatbots to do enterprise-related tasks without human guidance.

Avec la sortie de Claude code interpreter …
2025 Tendances

_youdotcom_

Quelles sont les tendances 2025 pour l'IA en wallonie ? 🔎 You.com | AI for workplace productivity

Artificial intelligence designed for collaboration - with AI Agents that can research, solve problems, and create content for you and your team.

Retour à quelques fondamentaux :
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
Imitation de l'intelligence humaine
?
L'IA vise à créer des systèmes qui peuvent résoudre des problèmes, apprendre, créer et prendre des décisions comme les humains.
Simuler des processus cognitifs
?
L'IA utilise des algorithmes pour imiter des processus cognitifs tels que l'apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes.
Potentiel pour transformer le monde
?
L'IA a le potentiel de révolutionner de nombreux domaines, de la médecine à la finance en passant par l'éducation.
Elle pose cependant des questions en matière de régulation, d'ethique, de consommation énergétique …
Les différentes branches de l'IA
Apprentissage automatique (Machine Learning)
?
L'apprentissage automatique est une branche de l'IA qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données sans être explicitement programmés. Il utilise des algorithmes pour analyser de grandes quantités de données et identifier des schémas.?
Apprentissage profond (Deep Learning)
?
L'apprentissage profond est une sous-branche de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour traiter des données complexes. Il est particulièrement efficace pour la reconnaissance d'images, de parole et de texte.
Vision par ordinateur (Computer Vision)
?
La vision par ordinateur permet aux ordinateurs de « voir » et d'interpréter des images et des vidéos. Elle est utilisée dans des applications comme la reconnaissance faciale, la navigation autonome et la surveillance.
Traitement du langage naturel (Natural Language Processing)
?
Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain. Il est utilisé dans des applications comme la traduction automatique, les assistants virtuels et la recherche d'informations.
Apprentissage automatique (Machine Learning)
Algorithmes d'apprentissage
Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux machines d'apprendre à partir des données sans être explicitement programmées.
Données
Les données sont le carburant de l'apprentissage automatique. Plus la quantité et la qualité des données sont élevées, meilleur est l'apprentissage.
Prédictions
L'apprentissage automatique permet de créer des modèles prédictifs pour anticiper les tendances futures.
Amélioration continue
Les modèles d'apprentissage automatique s'améliorent continuellement au fur et à mesure qu'ils sont exposés à de nouvelles données.
Réseaux de neurones artificiels
Inspiration du cerveau humain
Les réseaux de neurones artificiels sont inspirés du fonctionnement du cerveau humain, simulant l'interconnexion de neurones.
Apprentissage par l'expérience
Ils apprennent à partir de données, ajustant leurs connexions et paramètres pour améliorer leur performance.
Divers types de réseaux
Il existe différents types de réseaux de neurones, chacun adapté à des tâches spécifiques.
Algorithmes d'apprentissage supervisé

1

1. Apprentissage supervisé
?
L'apprentissage supervisé consiste à entraîner un modèle sur un ensemble de données étiquetées, permettant au modèle d'apprendre les relations entre les entrées et les sorties.

2

2. Données étiquetées
?
Les données étiquetées sont des exemples d'entrées et de sorties associées, ce qui permet au modèle de découvrir les relations entre les données.

3

3. Exemples d'algorithmes
?
Exemples: régression linéaire, régression logistique, arbres de décision, machines à vecteurs de support (SVM).

4

4. Applications courantes
Prédiction de prix, détection de spam, classification d'images et reconnaissance vocale.
Algorithmes d'apprentissage non supervisé
Clustering
Les algorithmes de clustering identifient des groupes d'éléments similaires dans les données. Ils ne nécessitent pas de données étiquetées.
Réduction de Dimensionnalité
Les algorithmes de réduction de dimensionnalité identifient les dimensions les plus importantes dans les données et réduisent la complexité.
Association
Les algorithmes d'association découvrent des relations et des dépendances entre des variables dans les données.
Apprentissage par renforcement
Apprentissage par essais et erreurs
L'agent apprend à partir de ses interactions avec l'environnement, en maximisant les récompenses et en minimisant les pénalités.
Agents autonomes
L'apprentissage par renforcement est utilisé pour développer des agents capables d'agir de manière autonome dans des environnements complexes.
Algorithmes d'apprentissage
Des algorithmes comme Q-learning et DQN permettent aux agents d'apprendre des politiques optimales pour maximiser les récompenses.
Traitement du langage naturel
Compréhension du langage
Le PNL permet aux ordinateurs de comprendre le langage humain, d'analyser des textes et d'extraire des informations significatives.
Il permet également de traduire des langues, de répondre à des questions et de résumer des textes.
Génération de texte
Les modèles de PNL peuvent générer du texte créatif et cohérent, comme des articles, des poèmes ou des conversations.
Le PNL permet également de personnaliser les communications et d'automatiser les tâches de rédaction.
Reconnaissance d'images et de la parole

1

1. Reconnaissance d'images
L'IA peut identifier et analyser des images, permettant la classification, la détection d'objets et la reconnaissance faciale.

2

2. Traitement du langage naturel
L'IA peut comprendre et générer du langage humain, permettant la traduction automatique, la reconnaissance vocale et l'analyse de sentiments.

3

3. Applications pratiques
Ces technologies sont utilisées dans diverses applications, telles que la recherche d'images, la sécurité, les voitures autonomes et les assistants virtuels.
Applications de l'IA dans la vie quotidienne
L'intelligence artificielle est omniprésente dans nos vies. Elle améliore les applications courantes, des assistants virtuels aux plateformes de streaming. Des algorithmes recommandent des films ou de la musique, analysent des images, et aident à la navigation. Des voitures autonomes exploitent l'IA pour la sécurité et la navigation.
L'IA optimise les processus dans de nombreux domaines, tels que le commerce électronique, la santé et les services financiers. Elle permet de personnaliser les expériences, d'améliorer l'efficacité et de simplifier des tâches complexes.
Défis éthiques et sociétaux de l'IA
Confidentialité
L'IA soulève des questions quant à la protection des données personnelles et à l'accès aux informations.
Préjugés
Les algorithmes d'IA peuvent refléter et amplifier les biais présents dans les données d'entraînement.
Responsabilité
Qui est responsable des décisions prises par les systèmes d'IA ?
Impact social
L'IA pourrait avoir un impact profond sur le marché du travail et sur les relations humaines.
IA et emploi : impact sur le marché du travail
Automatisation des tâches
L'IA automatisera de nombreuses tâches, rendant certaines professions obsolètes. Les métiers répétitifs et à faible valeur ajoutée sont les plus vulnérables.
Création de nouveaux emplois
L'IA créera également de nouveaux emplois dans les domaines liés à la conception, à la formation et à la maintenance de systèmes d'IA.
Transformation des compétences
La main-d'œuvre devra s'adapter en acquérant de nouvelles compétences, telles que l'analyse de données, la résolution de problèmes et la communication.
Réduction de la main-d'œuvre
Les entreprises chercheront à optimiser leurs effectifs en utilisant l'IA pour automatiser des tâches et améliorer l'efficacité.
L'IA peut-elle être créative ?
Création Artistique
L'IA peut générer des images, de la musique et des textes créatifs, mais elle imite les modèles et les styles humains.

Processus de Pensée
La créativité humaine implique des émotions, des expériences personnelles et des idées originales. L'IA ne peut pas encore reproduire ces aspects complexes.
Algorithmes et Données
L'IA utilise des algorithmes et des ensembles de données pour créer des contenus, mais elle n'a pas de compréhension profonde des concepts et des idées.
L'IA peut-elle prendre des décisions autonomes ?
Décisions Basées sur des Données
L'IA prend des décisions basées sur des données et des algorithmes, sans réelle compréhension du contexte ou des implications éthiques.
Absence de Consciences
Les systèmes d'IA manquent de conscience et de capacité à ressentir des émotions ou à comprendre les nuances de la morale humaine.
Contrôle Humain
Le développement responsable de l'IA implique une supervision humaine pour garantir que les décisions prises sont éthiques et responsables.
Responsabilité et transparence des systèmes d'IA

1

1. Explicabilité
Comprendre le fonctionnement des systèmes d'IA est crucial pour identifier les biais potentiels et garantir des décisions justes.

2

2. Auditabilité
Des systèmes d'IA transparents permettent de vérifier et de corriger les erreurs potentielles, améliorant ainsi la fiabilité.

3

3. Responsabilité
Il est essentiel de définir clairement les responsabilités en cas d'erreurs ou de dommages causés par des systèmes d'IA.

4

4. Gouvernance
Des réglementations claires et des politiques éthiques sont nécessaires pour guider le développement et l'utilisation responsable de l'IA.
Biais et discriminations dans les algorithmes d'IA
Données Biaisées
Les données d'apprentissage peuvent refléter des préjugés existants dans la société, ce qui peut entraîner des résultats discriminatoires.
Algorithmes Non-Neutres
Les algorithmes eux-mêmes peuvent être conçus avec des biais intégrés, renforçant les préjugés et conduisant à des résultats injustes.
Impact Social
Les algorithmes biaisés peuvent aggraver les inégalités et les discriminations, ayant un impact négatif sur les groupes marginalisés.
L'IA au service de la santé et de l'environnement
L'IA révolutionne le domaine de la santé en permettant des diagnostics plus précis et des traitements plus personnalisés.
Les systèmes d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données médicales pour identifier des tendances et des anomalies.
L'IA est également utilisée pour surveiller l'environnement et identifier les risques liés à la pollution, au changement climatique et à la déforestation.
Les algorithmes d'IA peuvent aider à optimiser la gestion des ressources naturelles et à développer des solutions durables.
Apprentissage incrémental et apprentissage continu

1

Apprentissage Incrémental
Permet aux modèles d'apprendre de nouvelles informations progressivement, sans avoir à retraiter toutes les données antérieures.

2

Apprentissage Continu
Offre la possibilité de mettre à jour les modèles d'IA de manière continue, en s'adaptant aux changements des données et des environnements.

3

Adaptation
Ces techniques permettent aux systèmes d'IA de s'adapter aux conditions changeantes et d'améliorer leurs performances au fil du temps.

4

Maintenance
L'apprentissage continu est crucial pour maintenir la pertinence des modèles d'IA dans des environnements en constante évolution.
Apprentissage multitâche et transfert de connaissances
Apprentissage Multitâche
Entraîner un modèle sur plusieurs tâches simultanément. Cela permet d'améliorer les performances de généralisation du modèle et de mieux comprendre les relations entre les tâches.
Transfert de Connaissances
Utiliser les connaissances acquises dans une tâche pour améliorer les performances d'une autre tâche. Cela permet de réduire le temps d'entraînement et d'améliorer la précision des modèles.
Avantages
Réduire les besoins en données, améliorer l'efficacité et la robustesse des modèles, favoriser la découverte de nouvelles connaissances et applications.
Simulation et environnements virtuels pour l'IA
Fabrication robotisée
Les environnements virtuels permettent de simuler des processus complexes et de former des robots pour des tâches spécifiques.
Conduite autonome
Des simulations réalistes aident à développer et à tester des algorithmes de conduite autonome dans des environnements sécurisés.
Interaction sociale
Les environnements virtuels permettent de créer des expériences immersives et d'étudier les interactions humaines dans des contextes différents.
Interaction homme-machine et interfaces intelligentes
Interfaces Adaptatives
Les interfaces adaptatives apprennent les préférences et les habitudes de l'utilisateur, offrant des expériences personnalisées et intuitives.
Par exemple, les assistants virtuels s'adaptent à votre voix, vos requêtes et vos préférences.
Interaction Naturelle
Les interfaces intelligentes visent à simplifier l'interaction avec les machines, rapprochant l'expérience utilisateur de l'interaction humaine naturelle.
La reconnaissance vocale, la gestuelle et les interfaces cerveau-ordinateur sont des exemples d'interaction naturelle.
Algorithmes d'optimisation et de prise de décision
Optimisation
L'optimisation vise à trouver la meilleure solution parmi un ensemble de choix possibles, en fonction d'un objectif donné.
Prise de décision
Les algorithmes de prise de décision permettent aux systèmes d'IA de choisir la meilleure action à prendre dans une situation donnée.
Apprentissage par renforcement
Les systèmes d'IA apprennent à prendre des décisions en interagissant avec leur environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités.
Recherche heuristique
Ces algorithmes utilisent des approximations pour trouver des solutions optimales ou quasi-optimales à des problèmes complexes.
Perception et représentation des connaissances

Perception
L'IA doit comprendre et interpréter le monde qui l'entoure.

Représentation
Les connaissances sont représentées de manière structurée et organisée.

Traitement
L'IA traite les informations pour prendre des décisions.

Compréhension
L'IA comprend le sens et la signification des connaissances.
Planification et raisonnement dans les systèmes d'IA

1

Définition des Objectifs
Les systèmes d'IA doivent comprendre les objectifs à atteindre et les contraintes qui les limitent.

2

Planification
L'IA doit élaborer une séquence d'actions pour atteindre l'objectif, en tenant compte de l'environnement et des contraintes.

3

Raisonnement
L'IA doit être capable de raisonner sur les informations disponibles, de déduire de nouvelles connaissances et de prendre des décisions.
Apprentissage fédéré et confidentialité des données
Confidentialité des données
L'apprentissage fédéré permet de préserver la confidentialité des données en les traitant localement sur les appareils.
Il minimise les risques liés à la centralisation des données et à la violation de la vie privée.
Modèle fédéré
Les modèles d'apprentissage fédéré sont distribués sur plusieurs appareils.
Les mises à jour des modèles sont agrégées sur un serveur centralisé sans partager les données brutes.
Gouvernance et réglementation de l'IA
Cadre réglementaire
Le développement et le déploiement de l'IA exigent des réglementations pour garantir un usage responsable et éthique.
Transparence et responsabilité
La transparence des algorithmes et la responsabilisation des développeurs sont essentielles pour la confiance du public.
Collaboration internationale
Une coopération entre les pays est nécessaire pour élaborer des normes globales pour l'IA.
Impact sociétal
Les implications éthiques et sociétales de l'IA doivent être prises en compte dans la réglementation.
Défis technologiques et limites actuelles de l'IA
Puissance de calcul
Les algorithmes d'IA nécessitent une puissance de calcul considérable pour s'entraîner et fonctionner efficacement. L'accès à des ressources informatiques suffisantes reste un défi.
Données
L'IA est fortement dépendante de la qualité et de la quantité de données utilisées pour l'apprentissage. Les ensembles de données doivent être complets, équilibrés et représentatifs.
Explicabilité
Les décisions prises par les modèles d'IA sont souvent opaques, ce qui rend difficile la compréhension du raisonnement sous-jacent et soulève des questions d'éthique et de responsabilité.
Sécurité
La sécurité des systèmes d'IA est une préoccupation majeure. Les attaques adverses et les biais dans les algorithmes peuvent entraîner des résultats indésirables.
Tendances futures et perspectives de l'IA
L'informatique décentralisée
L'IA basée sur le cloud devient plus accessible et puissante.
L'intelligence artificielle générale
Les systèmes d'IA qui peuvent apprendre et résoudre des problèmes comme les humains.
L'interaction homme-machine
Des interfaces plus intuitives et des robots plus sophistiqués.
L'IA et l'économie
L'IA transformera de nombreux secteurs, y compris les finances et la médecine.
Conclusion : l'IA, un outil au service de l'humanité
L'intelligence artificielle est un outil puissant qui a le potentiel de révolutionner notre monde. Elle peut être utilisée pour résoudre certains des défis les plus urgents auxquels l'humanité est confrontée, tels que le changement climatique, la pauvreté et les maladies.
Il est essentiel de développer et d'utiliser l'IA de manière responsable et éthique, en veillant à ce qu'elle soit au service de l'humanité et non contre elle.