Technologie · 3e

Initiation à l'intelligence artificielle et au machine learning

Ce que tu dois retenir

Chapitre 1 — Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'IA, c'est une machine qui apprend à partir de données au lieu de suivre uniquement des instructions figées.

Chapitre 2 — Le machine learning : apprendre par l'exemple

Le machine learning, c'est donner des exemples à la machine pour qu'elle trouve elle-même les règles.

Chapitre 3 — Données, entraînement et biais

Un modèle n'est fiable que si ses données d'entraînement sont variées et représentatives.

Chapitre 4 — L'IA dans notre quotidien et ses enjeux

Comprendre l'IA, c'est aussi apprendre à en repérer les limites et les risques.

Teste-toi

1. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

AA. Un programme qui suit uniquement des règles fixes
BB. Une technologie permettant aux machines d'imiter certaines capacités humaines
CC. Un robot humanoïde
DD. Un réseau social
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Réponse : B — B. Une technologie permettant aux machines d'imiter certaines capacités humaines

L'IA imite des capacités comme reconnaître des images ou comprendre un texte, en apprenant à partir de données.

2. Le machine learning consiste à :

AA. Programmer chaque règle à la main
BB. Donner des exemples pour que la machine trouve elle-même des règles
CC. Fabriquer des ordinateurs plus rapides
DD. Remplacer tous les humains
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Réponse : B — B. Donner des exemples pour que la machine trouve elle-même des règles

Le machine learning repose sur l'apprentissage à partir d'exemples, pas sur une programmation explicite de chaque cas.

3. Pour entraîner un modèle de reconnaissance de chats, on a besoin de :

AA. Uniquement des photos de chiens
BB. Beaucoup de photos variées de chats et de non-chats
CC. Un seul exemple de chat
DD. Aucune donnée
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Réponse : B — B. Beaucoup de photos variées de chats et de non-chats

Il faut des données nombreuses et variées pour que le modèle apprenne à distinguer les chats des autres images.

4. Qu'est-ce qu'un biais en IA ?

AA. Une panne matérielle
BB. Une erreur systématique due à des données non représentatives
CC. Un virus informatique
DD. Une mise à jour
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Réponse : B — B. Une erreur systématique due à des données non représentatives

Un biais apparaît quand les données d'entraînement ne représentent pas correctement la diversité des cas réels.

5. Pourquoi sépare-t-on les données en entraînement et test ?

AA. Pour économiser de la mémoire
BB. Pour vérifier que le modèle généralise sur des données nouvelles
CC. Pour rendre l'ordinateur plus rapide
DD. Pour cacher des informations
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Réponse : B — B. Pour vérifier que le modèle généralise sur des données nouvelles

Les données de test servent à évaluer si le modèle sait répondre à des exemples qu'il n'a jamais vus.

6. Lequel de ces objets utilise couramment l'IA ?

AA. Une lampe de poche
BB. Un assistant vocal comme Google Assistant
CC. Un taille-crayon
DD. Une règle graduée
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Réponse : B — B. Un assistant vocal comme Google Assistant

Les assistants vocaux utilisent l'IA pour comprendre la voix et répondre aux questions.

7. Que signifie RGPD ?

AA. Règlement Général sur la Protection des Données
BB. Réseau Global de Programmation Dynamique
CC. Robot Général de Prise de Décision
DD. Règle Générale des Programmes et Données
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Réponse : A — A. Règlement Général sur la Protection des Données

Le RGPD est le règlement européen qui protège les données personnelles des citoyens.

8. Une IA faible est :

AA. Une IA capable de tout comprendre comme un humain
BB. Une IA spécialisée dans une seule tâche
CC. Une IA qui consomme peu d'énergie
DD. Une IA en panne
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Réponse : B — B. Une IA spécialisée dans une seule tâche

L'IA faible est spécialisée dans une tâche précise, comme la reconnaissance d'images ou la traduction.

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