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3- l'Intelligence Artificielle (IA) - Coggle Diagram
3- l'Intelligence Artificielle (IA)
Aperçu de l'Intelligence Artificielle (IA)
1.1. Définition
1.1.1. Discipline informatique visant à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches normalement associées à l'intelligence humaine.
1.2. Importance
1.2.1. Automatisation des tâches répétitives
1.2.2. Analyse de données massives
1.2.3. Optimisation des processus commerciaux et industriels
Types d'IA
2.1. IA Faible (Narrow AI)
2.1.1. Spécialisée dans une tâche spécifique
2.1.2. Exemples : Siri, Google Assistant, moteurs de recommandation
2.2. IA Forte (General AI)
2.2.1. Capable d'exécuter n'importe quelle tâche intellectuelle humaine
2.2.2. Exemples : Pas encore réalisé
2.3. Superintelligence
2.3.1. Intelligence dépassant celle des humains
2.3.2. Hypothétique et théorique pour le moment
Techniques d'IA
3.1. Apprentissage Automatique (Machine Learning - ML)
3.1.1. Définition
3.1.1.1. Enseignement des machines à apprendre et à améliorer leurs performances à partir des données
3.1.2. Types
3.1.2.1. Apprentissage Supervisé
3.1.2.1.1. Utilise des données étiquetées
3.1.2.1.2. Exemples : Classification, Régression
3.1.2.2. Apprentissage Non Supervisé
3.1.2.2.1. Utilise des données non étiquetées
3.1.2.2.2. Exemples : Clustering, Réduction de dimension
3.1.2.3. Apprentissage par Renforcement
3.1.2.3.1. Agents apprenant par essais et erreurs
3.1.2.3.2. Exemples : Jeux, Robotique
3.2. Réseaux de Neurones Artificiels (Artificial Neural Networks - ANN)
3.2.1. Définition
3.2.1.1. Modèles inspirés du cerveau humain
3.2.2. Types
3.2.2.1. Réseaux de Neurones Profonds (Deep Neural Networks - DNN)
3.2.2.1.1. Plusieurs couches cachées
3.2.2.1.2. Exemples : Classification d'images, traitement du langage naturel
3.2.2.2. Réseaux Convolutionnels (Convolutional Neural Networks - CNN)
3.2.2.2.1. Traitement d'images et de vidéos
3.2.2.2.2. Exemples : Reconnaissance d'images, segmentation
3.2.2.3. Réseaux Récurrents (Recurrent Neural Networks - RNN)
3.2.2.3.1. Traitement des séquences temporelles
3.2.2.3.2. Exemples : Traduction automatique, séries temporelles
3.3. Logique Floue (Fuzzy Logic)
3.3.1. Définition
3.3.1.1. Gestion de l'incertitude dans les systèmes
3.3.2. Applications
3.3.2.1. Contrôle industriel
3.3.2.2. Systèmes de recommandation
3.4. Algorithmes Génétiques
3.4.1. Définition
3.4.1.1. Solutions inspirées de la sélection naturelle
3.4.2. Applications
3.4.2.1. Optimisation
3.4.2.2. Conception de réseaux de neurones
Applications de l'IA
4.1. Vision par Ordinateur
4.1.1. Reconnaissance d'Images
4.1.2. Segmentation Sémantique
4.1.3. Détection d'Objets
4.2. Traitement du Langage Naturel (Natural Language Processing - NLP)
4.2.1. Traduction Automatique
4.2.2. Analyse de Sentiments
4.2.3. Génération de Texte
4.3. Robotique
4.3.1. Robots Autonomes
4.3.2. Drones
4.3.3. Robotique de Service
4.4. Systèmes de Recommandation
4.4.1. Filtrage Collaboratif
4.4.2. Filtrage Basé sur le Contenu
4.4.3. Hybridation des Méthodes
4.5. Finance
4.5.1. Trading Algorithmique
4.5.2. Gestion des Risques
4.5.3. Détection des Fraudes
4.6. Santé
4.6.1. Diagnostic Médical
4.6.2. Découverte de Médicaments
4.6.3. Analyse d'Images Médicales
4.7. Jeux
4.7.1. Intelligence des Opposants
4.7.2. Apprentissage par Renforcement
4.7.3. Génération Procédurale
Défis et Enjeux de l'IA
5.1. Biais et Éthique
5.1.1. Biais dans les Données
5.1.2. Décisions Automatisées Injustes
5.1.3. Transparence et Explicabilité
5.2. Sécurité et Robustesse
5.2.1. Attaques Adverses
5.2.2. Robustesse des Modèles
5.2.3. Sécurité des Données
5.3. Impact Économique et Social
5.3.1. Automatisation et Emplois
5.3.2. Inégalité d'Accès aux Technologies
5.3.3. Dépendance aux Systèmes d'IA
5.4. Réglementation et Gouvernance
5.4.1. Normes et Standards
5.4.2. Réglementations Nationales
5.4.3. Collaboration Internationale
Avancées Récentes et Tendances Futures
6.1. Apprentissage Profond (Deep Learning)
6.1.1. Réseaux Transformers
6.1.2. Modèles de Langage de Grande Taille (Large Language Models - LLM)
6.1.3. Diffusion et Génération d'Images
6.2. Apprentissage Fédéré
6.2.1. Définition
6.2.1.1. Apprentissage distribué sans partage de données brutes
6.2.2. Applications dans la Santé et la Finance
6.3. IA Explicable (Explainable AI - XAI)
6.3.1. Importance de l'Interprétabilité
6.3.2. Techniques d'Explicabilité
6.3.2.1. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
6.3.2.2. SHAP (SHapley Additive exPlanations)
6.4. IA Quantique
6.4.1. Ordinateurs Quantiques
6.4.2. Algorithmes Quantiques pour l'IA
6.4.3. Avantages et Limitations Actuelles