Comprendre la terminologie

La première difficulté quand l’on souhaite appréhender, comprendre et maîtriser l’usage des technologies d’I.A. est de naviguer le jargon, de séparer les fausses promesses des bons usages et d’acquérir une bonne intuition des capacités de ces nouvelles technologies (ce qui est approfondi dans le module suivant).

Est abordé dans ce module :

Un peu d’histoire

• Une brève histoire des technologies d’IA
• Différence entre l’IA en tant que discipline et sa perception au sein du grand public.
• Les grandes catégories au sein de l’IA :
  • IA statistique
  • IA symbolique
  • IA à base de réseaux de neurones (probabiliste)
    • LLM (Grand Modèles de langage) : CHAT-GPT, Claude, Deepseek R-1, etc…
    • Modèle génératif par diffusion

Le présent et ses problématiques

• Capacités des modèles :

  • Image
  • Voix
  • Texte
  • Traduction
  • Animation (SORA et co)
  • Production de code

• Propagande et Réalité sur l’IA.

• L’évolution du marché

• Qu’est-ce qu’une AGI

• Qu’est-ce que l’alignement

• Qu’est ce qu’un agent ?

• Que sont les “navigateurs agentiques” ?

• Les faux débats (et pas pour les raisons les plus évidentes) :

  • Créativité
  • Intelligence

• Les biais des modèles selon leurs technologies (introduction)

  • Hallucinations ?
  • En avant toute ?