Introduction à l'Intelligence Artificielle et Biais

📋 Plan du Cours

1. Algorithmes et intelligence artificielle
2. Algorithmes de prédiction
3. Biais de données
4. Bulle de filtre
5. Réduire biais et filtres

📖 1. Algorithmes et intelligence artificielle

🔑 Notions clés & Définitions

• Algorithme : Un algorithme est une suite d’instructions qui permet de résoudre un problème ou d’exécuter une tâche.
• Intelligence artificielle : L’intelligence artificielle est un programme capable d’effectuer des tâches qui ressemblent à des capacités humaines.

📝 Points essentiels

• Une IA fonctionne grâce à des algorithmes qui traitent des données pour produire des résultats.
• Les capacités citées pour l’IA sont la reconnaissance d’images, la compréhension de texte et la réalisation de prédictions.
• Les trois types d’IA mentionnés sont la reconnaissance, la prédiction et la génération de contenu.
• Les limites indiquées sont l’erreur possible, la dépendance aux données et la reproduction de biais.

💡 Astuce mémo

Algorithme = recette d’instructions ; IA = recette + données pour faire comme l’humain.

📖 2. Algorithmes de prédiction

🔑 Notions clés & Définitions

• Algorithme de prédiction : Un algorithme de prédiction tente d’estimer un résultat futur à partir de données passées, sans connaître le futur.
• Modèle : Un modèle est la structure que l’algorithme cherche à repérer dans les données passées pour faire une estimation.

📝 Points essentiels