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Slides — Session 1 🟢

« Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? »

Programme : Applied AI — Niveau Débutant · Instructeur : Yann Isola
24 slides · notes du présentateur incluses
(Palette : encre #1A2230, sarcelle #0F7A6C, cuivre #B4612A, sarcelle clair #E9F6F3, fond #F4F7F6)

Slide 1 — Titre

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? 🤖

Applied AI · Niveau Débutant · Session 1

Yann Isola

Slide 2 — Question choc

Qui a utilisé une IA aujourd'hui ? 🙋

Slide 3 — L'IA pour vous, c'est quoi ?

🧠 Brise-glace

Une image, un mot, une peur, une envie…

Slide 4 — La définition (LA slide à retenir)

L'IA, c'est un programme qui apprend à partir d'exemples

… au lieu d'être programmé règle par règle.

IA = Intelligence Artificielle

Slide 5 — L'analogie du vélo

Personne n'apprend le vélo dans un manuel 🚲

  • On essaie 🚴
  • On tombe 😅
  • On ajuste 🔧
  • On réussit 🎉

Slide 6 — La grande aventure de l'IA

70 ans d'histoire en 5 moments 🕰️

1950 · 1966 · 1997 · 2016 · 2022

Slide 7 — 1950 : Alan Turing

« Les machines peuvent-elles penser ? » 🇬🇧

  • Héros de la Seconde Guerre mondiale (il a aidé à casser le code Enigma)
  • 1950 : il propose le test de Turing — si tu ne peux pas deviner si tu parles à une machine… elle a gagné
  • À l'époque, un ordinateur était moins puissant qu'une calculatrice de collège !

Slide 8 — 1966 : ELIZA, premier chatbot

La machine-psychologue qui a piégé tout le monde 💬

  • ELIZA ne fait que reformuler vos phrases
  • Astuce toute simple… et pourtant des gens s'y confiaient pendant des heures
  • Son créateur lui-même en a été effrayé

Slide 9 — 1997 : Deep Blue vs Kasparov

Le jour où la machine a battu le champion ♟️

  • Garry Kasparov : le meilleur joueur d'échecs de l'histoire
  • Deep Blue (IBM) : ~200 millions de positions calculées par seconde ⚠
  • Force brute, pas apprentissage : il calculait, il ne « réfléchissait » pas

Slide 10 — 2016 : AlphaGo et le coup 37

Le coup que les experts ont pris pour un bug 🀄

  • Le go : plus de positions possibles que d'atomes dans l'univers observable ⚠
  • Impossible de tout calculer → AlphaGo a appris : millions de parties, puis des parties contre lui-même
  • Match 2, coup 37 : un coup si étrange que les commentateurs ont cru à une erreur… c'était un coup de génie

Slide 11 — 2022 : ChatGPT

L'IA arrive dans toutes les poches 🚀

  • 100 millions d'utilisateurs en 2 mois ⚠ — record d'adoption à l'époque
  • GPT = « Generative Pre-trained Transformer » — retenez juste : entraîné sur d'énormes quantités de texte pour prédire les mots suivants
  • Pour la première fois, tout le monde peut discuter avec une IA

Slide 12 — Les 3 types d'IA

Étroite · Générale · Super 🎯🧠🌌

Existe ? C'est quoi ?
IA étroite 🎯 ✅ partout Un seul talent à la fois
IA générale 🧠 ❌ science-fiction Polyvalente comme un humain
Superintelligence 🌌 ❌ débat philosophique Dépasse l'humain en tout

Slide 13 — L'analogie du champion de natation

Un champion olympique… qui ne sait pas marcher 🏊

  • AlphaGo écrase les humains au go…
  • …mais ne sait ni jouer au morpion, ni dire bonjour, ni faire une addition
  • Chaque IA = un seul talent

Slide 14 — PAUSE

☕ Pause — 10 minutes

Pendant ce temps : la frise interactive est en libre accès !

Slide 15 — Comment ça marche ?

Données → Apprentissage → Prédiction

Les 3 étapes de TOUTE intelligence artificielle

Slide 16 — L'histoire du bébé et des chats

Comment TU as appris à reconnaître un chat 🐱

  1. Données : on t'a montré plein de chats
  2. Apprentissage : ton cerveau a trouvé le motif tout seul (oreilles, moustaches…)
  3. Prédiction : tu reconnais un chat JAMAIS VU

Slide 17 — Vous êtes l'IA (démo)

À vous de jouer : blorp ou pas blorp ? 👾

Slide 18 — 3 vérités sur l'apprentissage machine

Ce qu'il faut retenir 📌

  • 📦 Sans données, pas d'IA — les données sont le carburant
  • 🔍 L'IA trouve des motifs, elle ne « comprend » pas comme nous
  • 🎲 Une prédiction peut être fausse. Toujours.

Slide 19 — Jeu : IA ou pas IA ?

🎮 IA ou pas IA ?

Netflix ? La calculatrice ? La porte du supermarché ? Le filtre photo ?

L'indice magique : a-t-elle appris à partir d'exemples ? peut-elle se tromper ?

Slide 20 — Activité phare

🤖 Ta première conversation avec une IA

4 missions : Faire connaissance · L'épater · Le piéger · Le test de Turing inversé

⚠️ Règle d'or : aucune info personnelle dans le chatbot !

Slide 21 — Le mot du jour : hallucination

Quand l'IA invente… avec un aplomb total 🎩

  • L'IA produit du texte plausible, pas forcément vrai
  • Elle se trompe avec la même assurance qu'elle a raison
  • 🥇 Règle d'or : une réponse d'IA se vérifie, elle ne se croit pas sur parole

Slide 22 — Mythes vs réalité

3 mythes à démonter 🔨

Mythe Réalité
« L'IA pense » 🧠 Elle calcule des probabilités. Le perroquet qui dit « bonjour » ne te souhaite pas une bonne journée
« L'IA va remplacer tout le monde » 😱 Nuancé : elle remplace des tâches, transforme des métiers, en crée de nouveaux
« L'IA est infaillible » 🎯 Elle se trompe souvent — et avec assurance !

Slide 23 — Les métiers de l'IA

Et si c'était TON futur métier ? 💼

  • 🔍 Data scientist — le détective des données
  • 🏗️ Ingénieur ML (Machine Learning = apprentissage automatique) — il construit et entraîne les modèles
  • 🗣️ Prompt engineer — il sait parler aux IA (métier né en 2022 !)
  • ⚖️ Éthicien·ne IA — « est-ce juste ? qui est responsable ? »

L'IA n'est pas réservée aux matheux : il faut des créatifs, des littéraires, des sceptiques !

Slide 24 — Conclusion

Ce que vous savez maintenant 🎓

  • ✅ L'IA = un programme qui apprend à partir d'exemples
  • ✅ 70 ans d'histoire : Turing → ELIZA → Deep Blue → AlphaGo → ChatGPT
  • ✅ Données → apprentissage → prédiction
  • ✅ L'IA est partout… mais pas dans la porte du supermarché 😄
  • ✅ Elle ne pense pas, elle n'est pas infaillible — on vérifie toujours

🔜 Prochaine session : on ouvre le capot — comment une machine apprend-elle vraiment ?

Notes: accueillir, sourire, annoncer la promesse : « Dans 2 heures, l'IA ne sera plus de la magie pour vous. Et c'est encore mieux comme ça. »

Notes: faire lever les mains. Peu de mains. Puis : « Qui a utilisé un GPS ? L'autocorrection ? Regardé une vidéo recommandée ? » → toutes les mains. Premier moment wow : vous utilisez l'IA depuis des années sans le savoir.

Notes: tour de table ou post-its. NE RIEN corriger. Tout noter au tableau — on y reviendra à la fin.

Notes: faire répéter la définition à voix haute. C'est LA phrase de la session.

Notes: « L'IA apprend pareil : par l'exemple et par l'erreur. Pas par le manuel. » Introduire ML = Machine Learning = apprentissage automatique.

Notes: annoncer : « 5 histoires, pas 5 dates. » Basculer sur la frise interactive de la page web si projecteur + navigateur disponibles.

Notes: raconter, pas réciter. Turing = le grand-père de toute cette histoire.

Notes: leçon clé : les humains attribuent facilement de l'intelligence à ce qui parle. Ça n'a pas changé en 2022…

Notes: IBM = International Business Machines. Insister : Deep Blue n'apprenait pas. La vraie révolution vient après.

Notes: moment wow. « L'IA a surpris ses propres créateurs. » AlphaGo = DeepMind (Google).

Notes: demander qui l'a déjà utilisé. Transition : « Mais alors, comment ça marche là-dedans ? »

Notes: « Toute l'IA que vous croiserez cette année est étroite. » Anticiper la question ChatGPT (voir FAQ du guide).

Notes: cette image reste dans les têtes. C'est le but.

Notes: laisser la page web ouverte sur un poste. Les curieux viendront jouer — c'est voulu.

Notes: annoncer : « On va le vivre avec une histoire de chats. »

Notes: « Personne ne t'a donné la définition du chat. L'IA, c'est exactement pareil — en silicium. »

Notes: LA démo participative. Montrer les 4 exemples, faire deviner le 5e. Puis : « Comment avez-vous su ? Personne ne vous a donné la règle ! Vous venez de faire du machine learning. » Les règles trouvées sans être écrites = tout est là.

Notes: et si les exemples sont mauvais ? → l'IA apprend des erreurs et des biais. Graine plantée pour la slide mythes.

Notes: basculer sur le jeu interactif de la page web. Voter en équipes ou à main levée. Insister sur les pièges : porte automatique (capteur, PAS IA), calculatrice (règles fixes, PAS IA).

Notes: binômes, 20 min, fiche exercice 3. Circuler entre les groupes. Collecter les meilleures « hallucinations » pour le débrief.

Notes: demander aux binômes leurs meilleures trouvailles de la mission 3. Rire ensemble des hallucinations = meilleure vaccination contre la crédulité.

Notes: sur le mythe 2, être honnête : c'est un vrai sujet de société, certains métiers changent vite. La meilleure défense : comprendre l'outil. C'est exactement ce qu'ils font aujourd'hui.

Notes: insister sur la diversité des profils. L'éthique IA recrute des philosophes et des juristes.

Notes: retour au tableau du brise-glace : « Qu'est-ce qu'on garde ? Qu'est-ce qu'on barre ? » Donner le défi maison : noter 5 IA croisées dans la semaine. Finir sur : « L'IA n'est ni magique, ni monstrueuse. C'est un outil puissant, imparfait, fascinant. Et maintenant, vous savez comment il apprend. »