Retour
Comprendre ce qu’est réellement l’IA
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Aperçu
IA, automatisation et logiciel classique : les différences
Les grands mythes sur l’IA
Les grandes familles de l’IA
IA, Machine Learning et Deep Learning Aperçu
IA prédictive, IA générative et systèmes experts
IA faible, IA générale et imaginaire collectif
Comment l’IA apprend
L’apprentissage supervisé Aperçu
L’apprentissage non supervisé
L’apprentissage par renforcement
Le rôle central des données
Pourquoi les données sont indispensables Aperçu
Données propres, biaisées ou incomplètes
Du nettoyage des données à l’entraînement du modèle
L’IA générative et les assistants modernes
Comment fonctionne un assistant comme ChatGPT Aperçu
Rédiger un bon prompt pour obtenir une meilleure réponse
Ce que l’IA générative fait bien et ce qu’elle fait mal
L’IA dans la vie quotidienne et en entreprise
Les usages du quotidien Aperçu
Les usages dans les entreprises et les administrations
Cas d’usage en Afrique et opportunités locales
Risques, biais et esprit critique
Les biais algorithmiques Aperçu
Hallucinations, erreurs et faux sentiment de confiance
Pourquoi il faut garder l’humain dans la boucle
Éthique, vie privée et emploi
Vie privée, données personnelles et surveillance Aperçu
L’IA et la transformation du travail
Utiliser l’IA de manière responsable
Découvrir les outils et faire ses premiers pas
Les outils accessibles sans coder Aperçu
Premier exercice pratique : poser de meilleures questions
Mini-projet débutant : imaginer un usage IA dans son domaine

Le reste de la formation est réservé aux inscrits.

S'inscrire gratuitement
Les grandes familles de l’IA Aperçu gratuit

IA, Machine Learning et Deep Learning

Des cercles qui s’emboîtent

On peut voir l’IA comme un grand domaine. À l’intérieur, on trouve le Machine Learning, c’est-à-dire les méthodes qui apprennent à partir des données. À l’intérieur du Machine Learning, on trouve le Deep Learning, qui utilise des réseaux de neurones avec plusieurs couches.

Image mentale : IA = le continent, Machine Learning = un pays important du continent, Deep Learning = une grande ville de ce pays.

  • IA : domaine global.
  • Machine Learning : apprentissage à partir d’exemples.
  • Deep Learning : réseaux de neurones profonds, très utiles pour images, voix et langage.

Exemple : reconnaître un chiffre écrit à la main peut être fait avec du Machine Learning classique, mais la reconnaissance d’images très variées à grande échelle utilise souvent du Deep Learning.

Ceci est un aperçu gratuit.
Voir la formation complète