CATALOGUE IA Comprendre l’IA : origines, fonctionnement, usages et responsabilités

Comprendre l’intelligence artificielle et ses usages essentiels

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Chapitre 5 Leçon 1
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L’intelligence artificielle n’est pas de la magie, mais le fruit de techniques avancées permettant aux machines d’imiter les capacités humaines comme le raisonnement ou la perception. Grâce au machine learning et au deep learning, l’IA optimise de nombreux domaines, tout en posant des défis éthiques liés aux biais et aux hallucinations.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Cette leçon explore en profondeur le concept d’intelligence artificielle (IA), en clarifiant ses bases théoriques et ses implications pratiques. Dès l’introduction, la vidéo rappelle que l’IA résulte d’une technique permettant aux machines d’imiter cela le raisonnement ou la perception humaine. Deux concepts clés en découlent : le machine learning - apprentissage automatique à partir des données - et le deep learning, reposant sur des réseaux de neurones artificiels particulièrement adaptés aux tâches complexes (langage naturel, reconnaissance d’images, etc.).

La formation insiste sur l’importance cruciale de la donnée (big data) comme carburant, et sur l’avènement des LLM (Large Language Models) qui, tels ChatGPT, révolutionnent la génération de textes en analysant d’énormes corpus d’informations. L’IA n’est pas omnisciente : elle calcule statistiquement le résultat le plus probable, générant parfois des erreurs (« hallucinations »).

Les applications de l’IA sont déjà omniprésentes, aussi bien de façon invisible (filtres d’emails, recommandation de contenus, GPS, maintenance prédictive, diagnostic médical, détection de fraude) que visible (assistants rédactionnels, générateurs d’images). L’IA automatise les tâches répétitives pour laisser davantage de place à la stratégie et à la prise de décision humaine.

L’enjeu est double : exploiter le potentiel de l’IA tout en restant vigilant face aux biais présents dans les données d’apprentissage et aux limitations des modèles actuels. Enfin, la supervision humaine demeure essentielle pour garantir la qualité, l’éthique et la véracité des résultats produits par l’intelligence artificielle.

Objectifs de cette leçon

À la fin de cette vidéo, l’apprenant sera capable de :
- Expliquer la différence entre intelligence artificielle, machine learning et deep learning.
- Comprendre le rôle des données dans le développement de l’IA.
- Identifier les applications concrètes de l’IA dans divers secteurs.
- Reconnaître les principaux risques éthiques (biais, hallucinations).
- Prendre conscience de la nécessité de la supervision humaine.

Prérequis pour cette leçon

Aucun prérequis technique n’est nécessaire. Un intérêt pour les nouvelles technologies et un souhait de découvrir l’impact de l’IA suffisent pour tirer profit de cette vidéo.

Métiers concernés

Les compétences en intelligence artificielle concernent de nombreux métiers :
- Ingénieur data, data scientist, chef de projet digital.
- Médecin pour le diagnostic assisté par IA.
- Responsable production industrielle (maintenance prédictive).
- Analyste financier (détection de fraudes).
- Consultant IA et nouveaux métiers liés à l’automatisation, à la création de contenus ou à la stratégie numérique.

Alternatives et ressources

D’autres solutions ou logiciels permettent de s’initier à l’intelligence artificielle, tels que :
- TensorFlow et PyTorch pour le développement de modèles.
- GPT-3/OpenAI, Bard (Google), Llama (Meta) pour l’expérimentation avec des LLM.
- DALL·E, Midjourney pour la création d’images par IA.
Pour des usages professionnels, il est conseillé de comparer plusieurs solutions selon le besoin.

Questions & Réponses

En programmation classique, le développeur fournit à la machine une suite d’instructions précises pour chaque tâche. En apprentissage automatique (machine learning), la machine apprend à partir de nombreux exemples de données et ajuste elle-même ses règles pour résoudre un problème sans instructions explicites, ce qui constitue un changement de paradigme majeur.
Les deux principaux risques évoqués sont, d’une part, la reproduction et l’amplification des biais présents dans les données d’entraînement, conduisant à des discriminations (par exemple, recrutement sexiste). D’autre part, les modèles génératifs d’IA risquent de produire des 'hallucinations', c’est-à-dire des erreurs ou des contenus inventés paraissant plausibles mais infondés.
L’IA automatise des tâches chronophages comme la rédaction de textes, le résumé de traductions ou la génération d’images, ce qui permet aux utilisateurs de se concentrer sur l’analyse, la prise de décision et la stratégie, augmentant ainsi leur efficacité et leur créativité.