Fiche de révision : Numérique responsable et intelligence artificielle

📋 Plan du Cours

1. Risques des usages numériques
2. Notions du numérique responsable
3. Sécuriser ses outils numériques
4. Bons usages de l’intelligence artificielle
5. Fonctionnement et applications de l’IA
6. Apprentissage machine et enjeux

📖 1. Risques des usages numériques

🔑 Notions clés & Définitions

• Cyberviolence : Atteinte commise à travers un usage abusif d’un objet communicant, par exemple enregistrer quelqu’un à son insu ou l’insulter avec une enceinte connectée ou une IA vocale.

📝 Points essentiels

• Un usage non raisonné d’Internet peut entraîner la collecte de données personnelles, l’exposition à la désinformation et le cyberharcèlement.

📌 Une réponse d’intelligence artificielle générative peut être fausse, biaisée ou mal interprétée, même lorsqu’elle paraît convaincante.

💡 Astuce mémo

Vérifier et protéger, plutôt qu’accepter et partager

📖 2. Notions du numérique responsable

🔑 Notions clés & Définitions

• Cookies : De petits fichiers enregistrés sur un appareil lorsqu’une personne navigue sur Internet.
• Identité numérique : L’ensemble des traces qu’une personne laisse sur Internet.
• IA générative : Un système capable de produire du texte, des images ou du son à partir de données.

📝 Points essentiels

• Les objets communicants cités dans le cours sont l’enceinte connectée et la montre connectée.

📖 3. Sécuriser ses outils numériques

★ À maîtriser

• Pour sécuriser ses usages numériques, il faut:
  • choisir un mot de passe long et unique
  • utiliser la navigation privée
  • lire les conditions d’utilisation
  • régler les paramètres de confidentialité

📌 Il ne faut jamais partager ses mots de passe et il faut les changer régulièrement.

Compléments

📌 Pour protéger sa vie privée avec une enceinte connectée, il faut désactiver l’IA vocale et éviter de partager ses comptes.

• L’utilisation d’une IA générative pour un devoir peut conduire à une appropriation indue du contenu ou à l’exposition de données personnelles.

💡 Astuce mémo

Mot de passe unique → confidentialité réglée → partage maîtrisé

📖 4. Bons usages de l’intelligence artificielle

★ À maîtriser

📌 Dans un travail scolaire, une bonne utilisation de l’IA générative consiste à vérifier une définition ou à générer un plan, puis à utiliser et reformuler soi-même le contenu.

📌 Une IA peut traduire instantanément un texte dans plusieurs langues, mais elle peut aussi produire une réponse fausse et très convaincante.

Compléments

• L’IA peut analyser de très grandes quantités de données plus vite qu’un humain et aider les médecins à détecter des maladies sur des radiographies.

📌 Une IA peut inventer et créer, mais elle peut aussi copier ou produire des erreurs.

💡 Astuce mémo

L’IA aide à apprendre, mais ne remplace ni la lecture ni la vérification

📖 5. Fonctionnement et applications de l’IA

🔑 Notions clés & Définitions

• Intelligence artificielle : Regroupe des techniques permettant aux ordinateurs d’apprendre à résoudre des problèmes et à prendre des décisions grâce aux données, aux algorithmes et à une grande capacité de calcul.

★ À maîtriser

• 🔄 Le fonctionnement présenté de l’intelligence artificielle consiste à: capter des données dans l’environnement, structurer les données, alimenter les Big Data, prendre en compte les impacts sur la société et les choix humains

Compléments

• Les secteurs cités sont:
  • la santé
  • les transports
  • la communication
  • le sport

💡 Astuce mémo

Données → algorithme → modèle → prédiction

📖 6. Apprentissage machine et enjeux

🔑 Notions clés & Définitions

• Apprentissage machine : Système qui analyse des données comme des images, des sons, des textes ou des grandeurs physiques afin de prendre des décisions prédictives avec un certain taux de confiance.
• Deep Learning : Systèmes qui apprennent et améliorent seuls leur modèle d’entraînement par l’expérience.

★ À maîtriser

• 🔄 Pour reconnaître un chien ou un chat, le système: utilise des données d’entraînement, organise les données en classes, construit un modèle avec un algorithme, compare une nouvelle donnée, fournit une prédiction accompagnée d’un taux de confiance

• Les enjeux sociétaux cités sont: les limites et biais des algorithmes, la collecte, le stockage et la sécurité des données, la responsabilité des décisions, la mutation des métiers, l’IA et l’éthique, l’impact environnemental

Compléments

• Dans l’exemple de reconnaissance, le modèle attribue à la nouvelle donnée un taux de confiance de 95 % pour la classe « chien » et de 5 % pour la classe « chat ».

💡 Astuce mémo

Données et algorithmes → décisions prédictives → responsabilités et impacts sociétaux

📊 Tableaux de synthèse

Atouts et limites de l’IA