{"id":1305,"date":"2026-01-29T12:32:15","date_gmt":"2026-01-29T11:32:15","guid":{"rendered":"https:\/\/cyberforgood.org\/fr\/?post_type=module&p=1305"},"modified":"2026-01-29T14:24:18","modified_gmt":"2026-01-29T13:24:18","slug":"lia-definir-et-comprendre-ses-enjeux","status":"publish","type":"module","link":"https:\/\/cyberforgood.org\/de\/module\/lia-definir-et-comprendre-ses-enjeux\/","title":{"rendered":"L’IA : d\u00e9finir et comprendre ses enjeux"},"content":{"rendered":"

Les points abord\u00e9s dans ce module : <\/h2>
    \n
  1. L’intelligence artificielle, concr\u00e8tement c’est quoi ?<\/li>\n
  2. Qu\u2019est ce que le Machine-Learning ?<\/span><\/li>\n
  3. Les r\u00e9seaux de neurones artificiels, qu’est-ce que c’est ?<\/span><\/li>\n
  4. Le deep learning, c\u2019est quoi ?<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/section>\n\n\n

    1. L\u2019intelligence artificielle, concr\u00e8tement c\u2019est quoi ?<\/h2>\n\n\n\n

    \ud83e\udd16<\/strong> D\u00e9finissons le sujet<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

    Pour mieux entrer dans le sujet, commen\u00e7ons par le d\u00e9finir.<\/p>\n\n\n\n

    Selon la Commission Nationale de l\u2019informatique et des libert\u00e9s (CNIL), l\u2019intelligence artificielle est un \u00ab proc\u00e9d\u00e9 logique et automatis\u00e9 reposant g\u00e9n\u00e9ralement sur un algorithme et en mesure de r\u00e9aliser des t\u00e2ches bien d\u00e9finies.\u00bb<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Le Parlement europ\u00e9en estime qu\u2019il s\u2019agit de tout outil utilis\u00e9 par une machine afin de \u00ab reproduire des comportements li\u00e9s aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la cr\u00e9ativit\u00e9\u00bb. <\/p>\n\n\n\n

    Alors, outil ? Proc\u00e9d\u00e9 ? T\u00e2chons de creuser plus en d\u00e9tail.<\/p>\n\n\n\n

    Concr\u00e8tement, l\u2019IA donne l\u2019impression de \u00ab penser \u00bb, dans le sens o\u00f9 elle ne se contente pas d\u2019ex\u00e9cuter des ordres simples mais de planifier et r\u00e9soudre des probl\u00e8mes ou des t\u00e2ches en faisant parfois preuve de \u00abcr\u00e9ativit\u00e9\u00bb ou devrons-nous plut\u00f4t dire de \u00abflexibilit\u00e9\u00bb car l\u2019IA ne repose que sur des r\u00e8gles logiques et fonctionne uniquement gr\u00e2ce aux programmes informatiques sur lesquels elle est bas\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

    Il faut alors \u00e9plucher l\u2019IA, tel un oignon, pour comprendre les diff\u00e9rents m\u00e9canismes qui la composent. D\u00e9butons par la premi\u00e8re couche : le machine learning.<\/p>\n\n\n\n

    Comparaison du fonctionnement de l’IA \u00e0 un oignon<\/strong><\/p>\n\n\n

    \n
    \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n


    <\/p>\n\n\n\n

    2. Qu\u2019est ce que le Machine-Learning ?<\/h2>\n\n\n\n

    \ud83e\udd16<\/strong> D\u00e9finissons le sujet<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

    Le machine learning<\/strong>, ou apprentissage automatique en fran\u00e7ais, constitue la premi\u00e8re strate technologique de l’intelligence artificielle. Concr\u00e8tement, il s’agit d’une m\u00e9thode qui permet aux machines d’apprendre par elles-m\u00eames \u00e0 partir de donn\u00e9es, sans qu’un d\u00e9veloppeur ait besoin de programmer manuellement chaque r\u00e8gle ou chaque sc\u00e9nario possible.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Pour bien saisir cette nuance, prenons un exemple simple. Dans la programmation classique, un d\u00e9veloppeur devrait explicitement \u00e9crire : „si l’email contient le mot ‚loterie‘ et provient d’une adresse inconnue, alors c’est un spam“. Avec le machine learning, on montre au syst\u00e8me des milliers d’emails pr\u00e9alablement identifi\u00e9s comme spams ou non-spams, et l’algorithme d\u00e9couvre lui-m\u00eame les patterns r\u00e9currents qui caract\u00e9risent un message ind\u00e9sirable. Cette capacit\u00e9 d’auto-apprentissage change radicalement la donne.<\/p>\n\n\n\n

    Le fonctionnement repose sur trois phases distinctes. <\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. D’abord, la collecte de donn\u00e9es :<\/strong> des centaines, des milliers, parfois des millions d’exemples sont rassembl\u00e9s. <\/li>\n\n\n\n
    2. Ensuite vient l’entra\u00eenement :<\/strong> l’algorithme passe au crible ces donn\u00e9es pour y d\u00e9tecter des motifs, des corr\u00e9lations, des tendances. <\/li>\n\n\n\n
    3. Enfin, la pr\u00e9diction : <\/strong>une fois rod\u00e9, le syst\u00e8me peut analyser de nouvelles donn\u00e9es qu’il n’a jamais vues et prendre des d\u00e9cisions coh\u00e9rentes.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Au-del\u00e0 de la d\u00e9tection de spam, cette technologie infiltre d\u00e9sormais notre quotidien bien plus qu’on ne l’imagine. Lorsque Netflix vous sugg\u00e8re une s\u00e9rie qui semble taill\u00e9e sur mesure pour vos go\u00fbts, c’est du machine learning \u00e0 l’\u0153uvre. Le syst\u00e8me a m\u00e9moris\u00e9 ce que vous avez regard\u00e9, aim\u00e9, interrompu, et compare votre profil \u00e0 des millions d’autres utilisateurs pour affiner ses recommandations. Plus vous utilisez la plateforme, plus l’algorithme cerne vos pr\u00e9f\u00e9rences. Cette m\u00eame logique s\u2019applique dans le e-commerce lorsque des articles vous sont sugg\u00e9r\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

      Des technologies comme Google Maps, Waze ou CityMapper s’appuient \u00e9galement sur cette technologie pour pr\u00e9dire vos temps de trajet. L’application agr\u00e8ge les donn\u00e9es de millions de conducteurs en temps r\u00e9el, apprend quels axes sont g\u00e9n\u00e9ralement satur\u00e9s \u00e0 telle ou telle heure, et peut ainsi anticiper votre heure d’arriv\u00e9e avec pr\u00e9cision. Le secteur m\u00e9dical tire aussi profit de ces avanc\u00e9es. Certains algorithmes, entra\u00een\u00e9s sur des dizaines de milliers de radiographies, permettent de d\u00e9tecter des signes de cancer ou d’anomalies.<\/p>\n\n\n\n

      Ces exemples permettent de mieux visualiser ce qu\u2019est le machine learning, qui demeure l\u2019une des couches les plus concr\u00e8tes de l\u2019intelligence artificielle. Mais, pour \u00e9tablir de telles connexions, le machine learning s\u2019appuie sur une architecture particuli\u00e8re : les r\u00e9seaux de neurones artificiels<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

      3. Les r\u00e9seaux de neurones artificiels, qu’est-ce que c’est ?<\/h2>\n\n\n\n

      \ud83e\udde0… Un cerveau num\u00e9rique : pas exactement <\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Comme leur nom l’indique, les r\u00e9seaux de neurones artificiels s’inspirent directement du fonctionnement biologique du cerveau humain, bien qu’ils en constituent une version consid\u00e9rablement simplifi\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

      Concr\u00e8tement, un r\u00e9seau de neurones se compose de plusieurs couches de „neurones“ interconnect\u00e9s. Chaque neurone re\u00e7oit des informations, les traite, puis transmet le r\u00e9sultat aux neurones de la couche suivante.<\/strong> Cette organisation en strates permet de d\u00e9composer un probl\u00e8me complexe en une succession d’\u00e9tapes de traitement de plus en plus abstraite. Le principe reste relativement simple \u00e0 visualiser, il suffit d\u2019imaginer une cha\u00eene de production o\u00f9 chaque ouvrier effectue une t\u00e2che pr\u00e9cise avant de passer au produit suivant. <\/p>\n\n\n\n

      Repr\u00e9sentation d’un r\u00e9seau de neurones<\/strong><\/p>\n\n\n

      \n
      \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

      La premi\u00e8re couche, dite „d’entr\u00e9e“, re\u00e7oit les donn\u00e9es brutes ; une image, un son, du texte etc. Les couches interm\u00e9diaires, appel\u00e9es „cach\u00e9es“, extraient progressivement des caract\u00e9ristiques de plus en plus sophistiqu\u00e9es. Enfin, la couche de sortie produit le r\u00e9sultat final : „cette image repr\u00e9sente un chat“, „cet email est un spam“, ou encore „ce patient pr\u00e9sente des signes de maladie“.<\/p>\n\n\n\n

      Chaque lien entre deux neurones poss\u00e8de un poids, qui traduit l\u2019importance de l\u2019information transmise. Lors de l\u2019apprentissage, le r\u00e9seau qui re\u00e7oit un grand nombre d\u2019exemples essaie d\u2019en d\u00e9duire des mod\u00e8les ou des r\u00e9gularit\u00e9s. Quand il se trompe dans ses pr\u00e9dictions, un algorithme ajuste l\u00e9g\u00e8rement ces poids afin de r\u00e9duire l\u2019erreur lors des essais suivants. Ce processus, appel\u00e9 r\u00e9tropropagation, consiste \u00e0 faire circuler l\u2019erreur en sens inverse dans le r\u00e9seau pour corriger les connexions responsables.<\/strong> Progressivement, ces ajustements permettent au mod\u00e8le d\u2019am\u00e9liorer sa compr\u00e9hension du probl\u00e8me et de produire des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis.<\/p>\n\n\n\n

      \u274c\ufe0fLes limites d’un r\u00e9seau de neurones artificiels <\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Cette architecture se r\u00e9v\u00e8le particuli\u00e8rement efficace pour des t\u00e2ches que les humains r\u00e9alisent instinctivement mais qu’il serait quasi impossible de programmer manuellement. Reconna\u00eetre un visage dans une foule, comprendre une phrase ambigu\u00eb\u2026 autant de d\u00e9fis qui requi\u00e8rent de saisir des nuances subtiles plut\u00f4t que d’appliquer des r\u00e8gles rigides.<\/p>\n\n\n\n

      Un exemple concret dans notre quotidien ? La reconnaissance faciale, omnipr\u00e9sente sur nos smartphones, repose sur cette technologie. Lorsque vous d\u00e9verrouillez votre t\u00e9l\u00e9phone d’un simple regard, un r\u00e9seau de neurones compare instantan\u00e9ment les caract\u00e9ristiques de votre visage: distance entre les yeux, forme du nez, contour des l\u00e8vres, \u00e0 un mod\u00e8le pr\u00e9alablement enregistr\u00e9. Le syst\u00e8me tol\u00e8re les variations de luminosit\u00e9, d’angle ou m\u00eame de l\u00e9g\u00e8res modifications de votre apparence, comme des lunettes ou une barbe naissante.<\/p>\n\n\n\n

      Malheureusement, cette puissance a un co\u00fbt. Les r\u00e9seaux de neurones n\u00e9cessitent des quantit\u00e9s massives de donn\u00e9es d’entra\u00eenement et une puissance de calcul consid\u00e9rable. L\u00e0 o\u00f9 un algorithme classique peut tourner sur un ordinateur portable, certains r\u00e9seaux sophistiqu\u00e9s requi\u00e8rent des fermes de serveurs \u00e9quip\u00e9s de processeurs sp\u00e9cialis\u00e9s pendant des jours, voire des semaines. Mais c\u2019est une probl\u00e9matique que nous aurons l\u2019occasion de d\u00e9velopper plus tard dans ce module notamment sur les risques environnementaux li\u00e9s \u00e0 son fonctionnement (cf. Module 2.5 : 4. Les enjeux environnementaux).<\/p>\n\n\n\n

      4. Le deep learning, c\u2019est quoi ?<\/h2>\n\n\n\n

      \ud83e\udd16<\/strong> D\u00e9finissons le sujet<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

      Si les r\u00e9seaux de neurones constituent l’architecture de base,le deep learning<\/strong> (ou apprentissage profond en fran\u00e7ais) pousse cette logique \u00e0 son paroxysme. Cette technique ne diff\u00e8re pas fondamentalement des r\u00e9seaux de neurones classiques, mais elle repose sur des architectures bien plus complexes, comportant des dizaines, voire des centaines de couches de neurones superpos\u00e9es. Voyez donc le deep learning comme une sous-cat\u00e9gorie du machine learning dot\u00e9e d\u2019une profondeur qui lui conf\u00e8re des capacit\u00e9s in\u00e9dites.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      L\u00e0 o\u00f9 un r\u00e9seau de neurones simple poss\u00e8de g\u00e9n\u00e9ralement trois ou quatre couches, une d’entr\u00e9e, une ou deux cach\u00e9es, puis une de sortie, un mod\u00e8le de deep learning en aligne parfois plus d\u2019une centaine. Chaque couche suppl\u00e9mentaire permet d’extraire des repr\u00e9sentations de plus en plus abstraites et sophistiqu\u00e9es des donn\u00e9es. Les premi\u00e8res couches d\u00e9tectent des \u00e9l\u00e9ments basiques comme des contours, des formes g\u00e9om\u00e9triques simples, des variations de luminosit\u00e9. Les couches interm\u00e9diaires combinent ensuite ces \u00e9l\u00e9ments pour reconna\u00eetre des structures plus \u00e9labor\u00e9es comme des textures, des motifs r\u00e9currents, des compositions. Les couches finales synth\u00e9tisent l’ensemble pour identifier des concepts de haut niveau comme un visage, une voiture, un chat.<\/p>\n\n\n\n

      Cette hi\u00e9rarchisation du traitement imite le fonctionnement du cortex visuel humain. Lorsque vous regardez une photographie, votre cerveau ne per\u00e7oit pas instantan\u00e9ment „une personne debout pr\u00e8s d’un arbre“. Il d\u00e9compose d’abord l’image en \u00e9l\u00e9ments rudimentaires puis les agr\u00e8ge progressivement jusqu’\u00e0 reconna\u00eetre des objets coh\u00e9rents. Pour r\u00e9sumer, le deep learning reproduit ce m\u00e9canisme de mani\u00e8re artificielle.<\/p>\n\n\n\n

      \u2733\ufe0fCe que permet le marchine learning <\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Cette approche multicouche permet \u00e0 la machine d’apprendre automatiquement les bonnes caract\u00e9ristiques \u00e0 extraire des donn\u00e9es, sans intervention humaine. Dans le machine learning classique, un ing\u00e9nieur doit identifier manuellement les param\u00e8tres pertinents comme la forme d’une oreille pour distinguer un chat d’un chien, la fr\u00e9quence de certains mots pour d\u00e9tecter un spam. Avec le deep learning, le syst\u00e8me d\u00e9couvre lui-m\u00eame ces crit\u00e8res distinctifs. On lui montre des milliers d’images \u00e9tiquet\u00e9es „chat“ et „chien“, et il d\u00e9termine quels indices visuels sont les plus discriminants.<\/p>\n\n\n\n

      Les chatbots conversationnels les plus avanc\u00e9s comme ChatGPT, Claude ou Gemini constituent probablement l’application la plus embl\u00e9matique du deep learning. Pour comprendre vos questions et y r\u00e9pondre de mani\u00e8re coh\u00e9rente, ces mod\u00e8les ont ing\u00e9r\u00e9 des quantit\u00e9s astronomiques de texte provenant d’internet, de livres, d’articles scientifiques. Ils ont appris les structures grammaticales, le vocabulaire, les raisonnements logiques, jusqu’\u00e0 pouvoir produire des r\u00e9ponses articul\u00e9es et contextuellement pertinentes sur pratiquement n’importe quel sujet.<\/p>\n\n\n\n

      \ud83d\uddbc\ufe0fLe cas du r\u00f4le de l’IA g\u00e9n\u00e9rative dans le domaine artistique<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Le secteur de la cr\u00e9ation artistique s’est \u00e9galement empar\u00e9 de cette technologie. Des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs comme DALL-E, Midjourney ou Sora produisent des images photor\u00e9alistes ou stylis\u00e9es \u00e0 partir de simples descriptions textuelles. Vous tapez „un chat astronaute flottant dans l’espace, style peinture \u00e0 l’huile“, et l’algorithme g\u00e9n\u00e8re en quelques secondes une illustration correspondant pr\u00e9cis\u00e9ment \u00e0 cette demande. Ces syst\u00e8mes ont assimil\u00e9 les corr\u00e9lations entre des millions de paires texte-image, apprenant ainsi les codes visuels associ\u00e9s \u00e0 chaque concept.<\/p>\n\n\n\n

      Ces derniers exemples repr\u00e9sentent l\u2019utilisation majoritaire de l\u2019IA par le grand public. Une cat\u00e9gorie appel\u00e9e IA g\u00e9n\u00e9rative, \u00e0 laquelle on r\u00e9duit souvent, \u00e0 tort, l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      1. L\u2019intelligence artificielle, concr\u00e8tement c\u2019est quoi ? \ud83e\udd16 D\u00e9finissons le sujet Pour mieux entrer dans le sujet, commen\u00e7ons par le d\u00e9finir. 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