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Radio & HyperRévisions · BUT GEII
Semestre 6 · Cours 5 · 4 chapitres

L'IA, de l'algorithme à l'objet : comprendre pour garder la main

Ce qu'est (et n'est pas) l'IA, comment une machine apprend, l'IA embarquée et l'esprit critique.

Deux IA, deux mondes. Ce cours suit deux IA. La petite vit dans vos écouteurs Bluetooth (cours 1) : elle reconnaît un mot de réveil ou adapte la réduction de bruit, avec un modèle de quelques dizaines de kilo-octets, sur une puce qui consomme quelques milliwatts. La grande vit dans un centre de données : c'est l'assistant conversationnel, avec des milliards de paramètres et des milliers de processeurs. Même principe, apprendre à partir de données ; échelles, usages et risques opposés.
1Qu'est-ce que l'IA ? Des mots, une histoire, une machine à prédireDurée ≈ 25 min · 4 sections
Objectifs et sections
Objectifs
  • Définir intelligence artificielle, apprentissage automatique, apprentissage profond et IA générative, et les situer les uns par rapport aux autres
  • Distinguer l'entraînement et l'inférence d'un modèle
  • Situer les grandes étapes de l'histoire de l'IA
  • Expliquer comment un grand modèle de langage produit une réponse, et pourquoi elle peut être fausse
2Comment une machine apprend : des données au modèleDurée ≈ 40 min · 4 sections
Objectifs et sections
Objectifs
  • Prédire avec une régression linéaire, par la solution analytique et par la descente de gradient
  • Expliquer le rôle et les pièges de la labellisation des données
  • Expliquer à quoi sert l'analyse en composantes principales
  • Décrire un neurone artificiel et un réseau de neurones, et reconnaître le surapprentissage
3L'IA dans les systèmes embarquésDurée ≈ 30 min · 4 sections
Objectifs et sections
Objectifs
  • Citer les raisons d'exécuter un modèle d'IA dans l'objet plutôt que dans le cloud
  • Calculer la mémoire occupée par un modèle et expliquer l'intérêt de la quantification
  • Décrire la chaîne complète, de la collecte des données au déploiement sur microcontrôleur
  • Comparer une IA embarquée et une IA de centre de données (taille, énergie, usages)
4Réel ou fantasme ? Risques, limites et esprit critiqueDurée ≈ 30 min · 4 sections
Objectifs et sections
Objectifs
  • Relier les limites de l'IA à son fonctionnement (prédiction, données, domaine d'entraînement)
  • Citer des risques réels de sécurité liés à l'IA et les réflexes qui s'y opposent
  • Distinguer les risques réels des fantasmes
  • Expliquer, à partir d'études, les effets de la délégation à l'IA sur l'apprentissage et sur l'emploi des débutants
  • Citer les vrais atouts de l'IA et quelques réflexes de vérification