organisation-cours.md

Identifier l'IA

Support de cours

But de cette partie

A la fin de cette partie, l'élève sera capable de :

• Comprendre la différence entre l'IA et un logiciel classique
• Identifier les domaines liés à l'IA
• Distinguer les 2 principaux types d'IA (faible/forte)

Introduction au cours

Durée

XX minutes ##TODO

Contenu

Présenter rapidement le contenu du cours et ce qu'ils vont y apprendre.

Discuter avec les élèves sur la question suivante: "Qu'est qu'une IA pour vous ?" Les résultats obtenus suite à cette discussion sont mis de côté pour plus tard. ##TODO Dans un but spécifique ou "si besoin", utilisés à la volée ?

Application pratique de l'IA

Durée

XX minutes - Présentation ##TODO

15 minutes - Exercice & Corrections ##TODO

Contenu

Présenter aux élèves les domaines d'application les plus connus de l'IA (Conduite autonome, Recommandation de contenu, Traitement d'image et vidéo) avec des exemples concrets (par ex: Recommandation de contenu→ Youtube).

Interroger les élèves avec des questions telles que "Lesquels d'entre vous utilisent quoi ? Connaissez-vous d'autres systèmes avec de l'IA ?"

Exercice

Exercice à faire en groupe est ensuite donné aux élèves. Celui-ci consiste à déterminer si un système utilise l'IA ou non. Les élèves travaillent en groupe ~15 minutes, puis la correction est faite sous la forme d'une discussion en plenum de ~XX minutes ##TODO ("IA ou pas IA, tel est la question")

Taxonomie

Durée

XX minutes - Présentation ##TODO

XX minutes - Exercice & Correction ##TODO$

Contenu

Domaine	Définition
IA	"L'intelligence artificielle (IA) est « l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence "
Robotique	"La robotique est l'ensemble des techniques permettant la conception et la réalisation de machines automatiques ou de robots."
Apprentissage automatique (Machine Learning)	"l'apprentissage automatique [..] est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune."
Science des données	"En termes généraux, la science des données est l'extraction de connaissance d'ensembles de données"
Maths	"sont un ensemble de connaissances abstraites résultant de raisonnements logiques appliqués à des objets divers tels que les ensembles mathématiques, les nombres, les formes, les structures, les transformations, etc. ; ainsi qu'aux relations et opérations mathématiques qui existent entre ces objets"
Statistiques	"La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous."
Informatique.	"L'informatique est un domaine d'activité scientifique, technique, et industriel concernant le traitement automatique de l'information numérique par l'exécution de programmes informatiques par des machines"

Premièrement, définir/expliquer chacun des domaines ci-dessus, puis avec l'aide des élèves, construire un diagramme d'Euler (Un diagramme d'Euler est un moyen de représentation diagrammatique des ensembles et des relations en leur sein.) des différents domaines et de leurs liens. Pour éviter de rendre la chose trop compliquée, il est possible de dessiner le diagramme sans les domaines, ceux-ci étant placés de manière intéractive par les étudiants.

Exercice

Exercice à faire en groupe, consistant à classifier des tâches dans leur(s) domaine(s) de prédilection ("Tache impossible").

AI forte et AI faible (General vs Narrow)

Durée

XX minutes ##TODO

Contenu

Présenter les concepts d'IA forte et d'IA faible aux élèves à l'aide de la vidéo disponible dans le support du cours puis montrer des extraits de films/vidéos (les extraits sont disponibles dans le support de cours) montrant différentes formes d'IA et demander aux élèves de les classifier. Commenter et corriger les réponses si besoin.

Déchiffrer le fonctionnement de l'IA

Support de cours

Introduction au cours

Durée

XX minutes ##TODO

Contenu

Présenter rapidement le contenu du cours et ce qu'il vont y apprendre.

Qu'est-ce qu'un algorithme ?

Durée

XX minutes ##TODO

Contenu

Présentation et discussion avec les élèves, autour de la vidéo suivante :

"Qu'est-ce qu'un algorithme ? Explication avec un gâteau au chocolat 🍫🍫"

Algorithme de résolution de problème

Durée

XX minutes - Présentation ##TODO

XX minutes - Exercice

Contenu

Présenter le concept d'algorithme de résolution de problème grâce à l'énigme "Renard, Poule, Graine" à l'aide du support de cours.

Résoudre l'énigme avec les élèves et expliquer son lien avec l'IA.

Algorithme de jeu simple

Durée

XX minutes ##TODO

Contenu

Présenter l'algorithme MinMax à l'aide du support de cours. Expliquer ses limitations actuelles pour pouvoir introduire le chapitre suivant : Machine Learning.

Machine Learning

Durée

XX minutes - Présentation ##TODO

XX minutes - Exercice & Corrections ##TODO

Contenu

Expliquer le principe de fonctionnement de base du Machine Learning (Jeux de données→Algorithme d'apprentissage→Prédiction), en expliquant chacune des trois étapes à l'aide d'exemples concrets donnés au dernier cours. ##TODO pas trop compris quels exemples ?

Passer les 2 vidéos suivantes: "C'est quoi l'intelligence artificielle" "IA: pourquoi vous n'avez aucune change de gagner"

Exercice

"Jeux, set et match ! (Adapté de Bingo AI)"

Saisir l'impact sociétale de l'IA

Support de cours

Introduction au cours

Durée

XX minutes ##TODO

Contenu

Présenter rapidement le contenu du cours et ce qu'ils vont y apprendre.

Biais algorithmique

Durée

XX minutes ##TODO

Contenu

Revoir rapidement le concept d'algorithme.

Présenter ensuite le principe du biais algorithmique avec le principe de la recette de la tartine (tout le monde voit d'une façon différente la manière de préparer une tartine) à l'aide du support de cours.

Passer ensuite la vidéo "Reconaissance faciale: raciste et inefficace"

Discuter avec les élèves sur les points suivants en les guidant dans leurs réponses:

• Que pensez-vous du taux d’erreur de ces systèmes ?
• Que dire sur le fait que celui-ci augmente suivant vos origines ?
• Pourquoi pensez-vous que c’est un problème ?
• Pensez-vous qu’installer ce type de système serait une bonne idée ?

##TODO - Réponses / Issues aux questions attendus ? Comment clore cette partie ? Points à retenir ?

Ne pas croire tout ce que l'on voit

Durée

XX minutes - Discussion ##TODO

XX minutes - Exercice ##TODO

Contenu

Discuter avec les élèves sur :

• Faut-il toujours croire un son, une image ou une vidéo ?

Exercice

"Voir n'est pas croire"

Suivi d'une discussion sur la question :

Que pensez-vous de ces technologies ? Est-ce plutôt bien ou mal ? Qu'en feriez-vous ?

Bulles de filtrage

Durée

XX minutes - Présentation ##TODO

XX minutes - Exercice ##TODO

Contenu

Expliquer le principe de fonctionnement des systèmes de recommandation avec l'exemple concret de la recommandation de musique de Spotify et du schéma fourni dans le support. Leur parler ensuite du problème que cela engendre (bulles de filtrage) et de leurs éventuelles conséquence (prendre l'exemple concret des recommandations YouTube et des vidéos complotistes) :

• Que se passe-t-il si l'on ne consomme que du contenu qui nous plaît ou pourrait nous plaire ?
• Que se passe-t-il du point de vue de l'esprit critique ?
• Quel est le problème de ne pas être confronté à d'autres points de vue ?

Exercice

"Dans ma bulle"

Suivi d'une discussion des résultats en donnant également quelques outils pour sortir d'une bulle de filtrage.