IA - Maîtriser les Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

Ce cours sur l'intelligence artificielle (IA) couvre les principaux concepts et techniques pour comprendre et appliquer les fondements de l'IA. Il aborde le champ de l'IA, son historique, ainsi que les systèmes formels, offrant une base solide pour explorer ce domaine. Le document de formation PDF, gratuitement téléchargeable et rédigé par Olivier Boisard, inclut également une introduction au langage Prolog, essentiel pour la programmation logique, ainsi que des modules sur les systèmes experts et la résolution de problèmes de satisfaction de contraintes (CSP). Ce support pédagogique est conçu pour les apprenants souhaitant maîtriser les bases théoriques et pratiques de l'IA, tout en fournissant des exemples concrets pour faciliter l'assimilation des concepts. Idéal pour les étudiants, professionnels ou passionnés, ce cours offre une approche structurée et accessible pour se familiariser avec les outils et méthodologies clés de l'intelligence artificielle.

Contenus explorés en détail

Ce cours approfondi sur l'Intelligence Artificielle (IA) couvre les fondamentaux et les concepts avancés pour comprendre et maîtriser cette technologie révolutionnaire. Les participants exploreront les champs d'application de l'IA, son évolution historique, ainsi que les systèmes formels qui la sous-tendent. Le langage Prolog sera introduit pour illustrer les bases de la programmation logique, tandis que les systèmes experts et les problèmes de satisfaction de contraintes (CSP) seront analysés pour leurs applications pratiques.

• Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et son impact sur les technologies modernes.
• Maîtriser les outils et langages clés comme Prolog pour résoudre des problèmes complexes.

Public concerné par ce PDF

Ce cours s'adresse aux étudiants en informatique, aux développeurs souhaitant se spécialiser en IA, ainsi qu'aux professionnels cherchant à intégrer l'IA dans leurs projets. Les chercheurs et les ingénieurs intéressés par les systèmes experts et la résolution de problèmes logiques y trouveront également des ressources précieuses. Aucun prérequis avancé n'est nécessaire, mais une base en programmation est recommandée.

Exemples pratiques et applications réelles

L'IA est utilisée dans des domaines variés, comme les assistants vocaux (Siri, Alexa), les recommandations personnalisées (Netflix, Spotify), ou encore la médecine (diagnostics assistés par IA). Par exemple, les systèmes experts aident les médecins à identifier des maladies rares en croisant des milliers de données. Les CSP sont appliqués dans la logistique pour optimiser les chaînes d'approvisionnement.

Secteurs d'application professionnelle

• Santé : L'IA améliore les diagnostics et la recherche médicale (ex: IBM Watson analyse des dossiers patients en temps réel).
• Finance : Détection de fraudes et trading algorithmique (ex: Mastercard utilise l'IA pour bloquer les transactions suspectes).
• Transport : Optimisation des trafics et véhicules autonomes (ex: Tesla utilise des réseaux de neurones pour la conduite autonome).

Nouveauté 2025 : L'IA générative (comme ChatGPT) révolutionnera la création de contenu et l'automatisation des services clients.

Guide des termes importants

• Machine Learning : Sous-domaine de l'IA permettant aux systèmes d'apprendre à partir de données sans programmation explicite.
• Réseau de neurones : Modèle inspiré du cerveau humain, utilisé pour la reconnaissance d'images ou le traitement du langage.
• Système expert : Programme simulant l'expertise humaine dans un domaine spécifique (ex: diagnostics médicaux).
• Prolog : Langage de programmation logique utilisé pour résoudre des problèmes complexes via des règles et faits.
• CSP (Constraint Satisfaction Problem) : Problème où des solutions doivent satisfaire un ensemble de contraintes (ex: emplois du temps).

Réponses aux questions fréquentes

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?
L'IA désigne des systèmes capables d'exécuter des tâches nécessitant normalement l'intelligence humaine, comme la reconnaissance vocale, la prise de décision ou la traduction automatique.

Quelle est la différence entre IA et Machine Learning ?
Le Machine Learning est une branche de l'IA focalisée sur l'apprentissage automatique à partir de données, tandis que l'IA englobe aussi la logique symbolique et les systèmes experts.

Comment apprendre l'IA sans expérience ?
Commencez par des cours en ligne (Coursera, edX) et des langages comme Python. Ce PDF inclut des bases accessibles via Prolog et des études de cas.

Quels métiers utilisent l'IA ?
Data Scientist, Ingénieur IA, Consultant en transformation digitale, et même des domaines comme le marketing (analyse prédictive) ou la médecine.

L'IA va-t-elle remplacer les emplois ?
Elle automatisera certaines tâches répétitives, mais créera aussi de nouveaux rôles (ex: superviseurs d'IA, éthiciens). La requalification est clé.

Exercices appliqués et études de cas

Projet 1 : Créer un mini-système expert en Prolog
1. Définissez des règles pour un domaine (ex: recommandation de films).
2. Implémentez une base de faits (genres, acteurs).
3. Testez les requêtes pour obtenir des recommandations.

Projet 2 : Optimisation logistique avec CSP
1. Modélisez un problème de livraison (contraintes: temps, capacité).
2. Utilisez un solveur CSP (ex: Python-constraint).
3. Analysez les solutions pour réduire les coûts.

Étude de cas : Diagnostic médical assisté par IA
Analysez un dataset public (ex: symptômes/maladies) pour entraîner un modèle simple et évaluer sa précision.