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Fondamentaux pour codeurs
Tendances
IA au service de ...
Catalogues
1. IA génératives
2. IA et ICC
Module 3
Aborder l'AI avec IA

Table des matières
 * Exemples d'applications nocode avec IA

 * Cas pratique : WebSim

 * L' IA au service du code

 * Evolutions du code généré par IA

 * L' IA au service de l' entreprise

 * <

 * L' IA au service de l' IT

 * L' IA au service de la veille, recherche, analyse …

 * L' IA au service de la formation

 * Des catalogues d'outils IA

 * … - 2023 Archives Regional IT

 * <

 * 2025 L'IA agentique

 * 2025 Tendances

 * <

 * Les différentes branches de l'IA

 * Apprentissage automatique (Machine Learning)

 * Réseaux de neurones artificiels

 * Algorithmes d'apprentissage supervisé

 * Algorithmes d'apprentissage non supervisé

 * Apprentissage par renforcement

 * Traitement du langage naturel

 * Reconnaissance d'images et de la parole

 * Applications de l'IA dans la vie quotidienne

 * Défis éthiques et sociétaux de l'IA

 * IA et emploi : impact sur le marché du travail

 * L'IA peut-elle être créative ?

 * L'IA peut-elle prendre des décisions autonomes ?

 * Responsabilité et transparence des systèmes d'IA

 * Biais et discriminations dans les algorithmes d'IA

 * L'IA au service de la santé et de l'environnement

 * Apprentissage incrémental et apprentissage continu

 * Apprentissage multitâche et transfert de connaissances

 * Simulation et environnements virtuels pour l'IA

 * Interaction homme-machine et interfaces intelligentes

 * Algorithmes d'optimisation et de prise de décision

 * Perception et représentation des connaissances

 * Planification et raisonnement dans les systèmes d'IA

 * Apprentissage fédéré et confidentialité des données

 * Gouvernance et réglementation de l'IA

 * Défis technologiques et limites actuelles de l'IA

 * Tendances futures et perspectives de l'IA

 * Conclusion : l'IA, un outil au service de l'humanité



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



mv


by michel verstrepen

Last edited about 5 hours ago



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.

Cybersécurité ?

ChatGPT

ChatGPT - Cybersécurité et Intelligence Artificielle

Shared via ChatGPT



Microsoft in Business Blogs

Embracing AI to defend against cyberthreats

Unregulated AI poses new cybersecurity risks, but companies are using AI-powered
Microsoft solutions to prevent attacks and help protect user data from evolving
vulnerabilities.




L'IA au service de la veille, recherche, analyse …

Au delà d'une expérience initiale avec chatgpt ou copilot, il est utile de
suivre les évolutions des LLMs
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 advanced

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
ou notebook lm, 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



Les Outils Tice

NotebookLM : Un assistant de recherche IA personnalisé pour votre documentation

NotebookLM est un assistant de recherche basé sur l'intelligence artificielle,
développé par Google. Cet outil innovant vise à transformer la manière dont


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

www.toolify.ai

Annuaire des meilleurs outils d'IA et liste des outils d'IA - Toolify

Toolify est le plus grand répertoire d'outils d'IA et de GPTs Store Apps. Plus
de 21100+ sites et outils d'IA. La liste des outils d'IA et la liste des
applications du GPT Store sont mises à jour automatiquement par ChatGPT.


20K
Fr


iuu.ai

Meilleur annuaire des outils d'IA et listes de modèles d'IA - iuu.ai

iuu.ai est le plus grand annuaire des outils d'intelligence artificielle et des
modèles d'IA. Avec plus de 6500+ sites Web d'IA et des informations sur les
modèles d'intelligence artificielle. Les listes d'outils d'intelligence
artificielle et les informations sur l'annuaire des modèles d'IA sont
automatiquement mises à jour par ChatGPT.


593
Fr


Le répertoire des outils d'IA

Le répertoire des outils d'IA

Découvrez le premier et unique annuaire multilingue des outils d'IA, agents d'IA
et frameworks d'IA sur le web. Gagnez du temps en trouvant les bons outils et
agents pour automatiser les tâches …



Fr


www.futurepedia.io

Futurepedia - Find The Best AI Tools & Software

Futurepedia is a free site to help you find the best AI tools and software to
make your work and life more efficient and productive. Updated daily, join
millions of followers of our website, newsletter, and YouTube.



En


toptools.ai

The #1 AI Tools Directory | toptools.ai

Visit the #1 AI tools directory and discover the best AI tools to boost your
business. Outsmart your competition with the power of artificial intelligence.


En



Insidr.ai - Everything about AI - Stay up to date with AI, the best AI tools, AI
academy, AI guides and resources.

Insidr.ai - Supercharge Your Business With AI

Insidr.ai - Unleash the power of AI: Best AI tools directory, supercharge your
business with AI solutions and resources, & AI academy for learning about AI.


500
En


Creati.ai

Explorez Toutes les Catégories d'Outils d'IA

Découvrez 19,878 outils d'IA dans 233 catégories sur Creati.ai. Trouvez les
meilleures solutions pour vos besoins personnels et professionnels.



Fr




… - 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 …

Agents IA



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.