L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
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Au début, les chercheurs ont pensé à deux méthodes :
Imaginons que je veux apprendre à mon IA à reconnaître une photo de chat
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Nous donnons la liste de ce qui définit un chat (oreilles pointues, moustaches...). Si l'image correspond aux règles, c'est un chat !Problème : si l'image ne correspond pas à 100% aux règles (le chat est dans l'ombre, il lui manque une oreille...), l'IA ne le reconnaît pas.
Cette fois, pas de règles précises. À la place, nous donnons au robot une grande quantité de données : des images de chats. Le modèle apprend à les reconnaître seul (ou presque) en repérant des similitudes entre elles.
Méthode 2 : Approche par les données
Méthode 1 : Approche symbolique
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L'IA apprend par expérience.
L'IA suit des règles données.
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Comment fonctionne cette méthode qui utilise les données ?
Apprentissage machine
Ainsi, la machine n’est pas programmée explicitement à réaliser une tâche : elle est programmée pour apprendre à le faire.
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La machine (un ordinateur), apprend à partir de données.
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Apprentissage profond
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Cette forme d’apprentissage constitue une branche avancée du “machine learning”.
Ou "apprentissage profond" : c’est la capacité d'un ordinateur à apprendre en utilisant des réseaux neuronaux artificiels
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Et l'IA générative, comme ChatGPT ?
L’IA imite, crée et prédit un résultat nouveau, basé sur une recomposition de ce qu’elle a identifié pendant son apprentissage. Ces résultats : des textes, des images, de la musique, du code informatique...
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L'IA générative
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L'IA : capable de ressentir des émotions ? De tomber amoureux / amoureuse ?
Pour cela, vous pouvez vous aider de votre fiche et de Lumo, une IA respectueuse de votre vie privée, pour reformuler vos arguments
Notez trois arguments pour et trois arguments contre l'idée qu'une IA pourrait un jour être consciente comme un être humain (ressentir des émotions, agir selon ses propres envies, etc).
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Un schéma pour mieux comprendre :
1966
1950
2012
1997
2022
2025
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Apprendre avec les données : 3 façons de faire
Pourquoi c'est mieux ?
La première méthode, l’approche symbolique, est plus rigide que la seconde : elle ne fonctionne que dans des situations où tout est bien défini (par exemple pour une IA de jeu d’échecs). La seconde méthode, l’approche par les données, permet à la machine d’être plus souple : dans le cas de la reconnaissance de photos de chats, elle analyse l’image, détecte des motifs communs, puis s’améliore avec le temps en faisant des erreurs et en les ajustant. Cette méthode lui permet ainsi de gagner en efficacité dans l’exécution de tâches complexes.
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Marion Vigier
Created on January 16, 2026
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