Félicitations ! Vous êtes arrivé·e à la fin de ce deuxième module, au cours duquel nous avons exploré comment les machines apprennent et notamment:
les principes fondamentaux du machine learning et des réseaux de neurones
les différents types d’apprentissage (supervisé, non supervisé et par renforcement)
le fonctionnement des neurones artificiels, en lien avec les neurones biologiques
les mécanismes d’apprentissage des chatbots et de génération de texte
Nous avons illustré ces notions à travers des exemples concrets et emblématiques, tels que les confrontations entre des machines et des champions humains aux échecs et au Go, jusqu’à la reconnaissance de chiffres par un réseau de neurones simple.
Une attention particulière a été portée au fonctionnement interne des modèles : en évoquant des notions telles que les neurones, les tokens, les vecteurs et les biais algorithmiques, afin de mieux comprendre ce qui se cache derrière les performances apparentes des systèmes d’IA.
À l’issue de ce module, vous êtes désormais en mesure :
d'expliquer les principes fondamentaux des réseaux de neurones et du machine learning
d'illustrer l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
de comparer les neurones biologiques et artificiels
Ces bases conceptuelles et techniques vous permettent d’aborder la suite de la formation avec une compréhension plus fine des mécanismes d’apprentissage de l’IA, ainsi qu’un regard plus critique sur ses capacités et ses limites.
Nous nous réjouissons de vous retrouver dans le prochain module !
