Fiche de révision :
L'Intelligence Artificielle

Q: Définissez l'intelligence artificielle et distinguez apprentissage supervisé et non supervisé.

L'IA englobe les techniques permettant à des machines de simuler l'intelligence. Le machine learning (ML) est la sous-discipline principale : au lieu de programmer des règles, on fournit des données et l'algorithme en déduit les règles. Apprentissage supervisé : les données d'entraînement sont étiquetées (ex. images de chats/chiens avec leurs labels). L'algorithme apprend à prédire l'étiquette de nouvelles données. Exemples : classification (spam/non-spam), régression (prédire un prix). Apprentissage non supervisé : pas d'étiquettes. L'algorithme découvre des structures cachées. Exemple : clustering (regrouper des clients similaires).

Q: Décrivez le fonctionnement de l'algorithme kNN et l'influence du paramètre k.

kNN est simple et intuitif. Entraînement : on mémorise tous les exemples (x, classe). Prédiction pour un point P : (1) Calculer la distance de P à chaque exemple (distance euclidienne : d = √(Σ(xi-pi)²)). (2) Sélectionner les k exemples les plus proches. (3) La classe prédite est celle qui est majoritaire parmi ces k voisins. Effet de k : k=1 → très sensible au bruit (overfitting). k grand → décision lissée mais peut ignorer les structures locales (underfitting). On choisit k impair pour éviter les ex-æquo. Complexité de prédiction : O(n×d) pour n exemples et d dimensions.

Q: Expliquez le fonctionnement d'un perceptron et d'un réseau de neurones multicouches.

Un perceptron simple : reçoit des entrées x1, x2, ..., xn avec des poids w1, w2, ..., wn. Calcule s = Σ(wi × xi) + biais. Applique une fonction d'activation f(s) → sortie. La fonction d'activation introduit la non-linéarité : ReLU(x) = max(0, x), sigmoïde(x) = 1/(1+e⁻ˣ). Un réseau multicouches empile des couches de perceptrons. L'entraînement utilise la rétropropagation (backpropagation) : on calcule l'erreur en sortie et on ajuste les poids en remontant couche par couche via la descente de gradient. Plus il y a de couches cachées, plus le réseau peut apprendre des représentations complexes (deep learning).

Q: Qu'est-ce que l'overfitting et comment le détecter et l'éviter ?

On sépare les données : 80% entraînement, 20% test. Le modèle apprend sur le train, est évalué sur le test. Overfitting : précision très haute sur le train (ex. 99%) mais faible sur le test (ex. 65%) — le modèle a mémorisé les données sans généraliser. Signes : grande différence entre performance train et test. Causes : modèle trop complexe, trop peu de données. Solutions : plus de données d'entraînement, régularisation (L1/L2), dropout (réseaux de neurones), simplifier le modèle, validation croisée (k-fold). Underfitting : mauvaises performances sur les deux → modèle trop simple.

Q: Quels sont les principaux enjeux éthiques liés à l'intelligence artificielle ?

Biais algorithmiques : un algorithme de reconnaissance faciale entraîné sur des visages blancs sera moins précis sur des visages noirs — les biais des données sont amplifiés. Confidentialité : les modèles ML nécessitent de grandes quantités de données personnelles (RGPD impose le consentement et la minimisation). Opacité (boîte noire) : les réseaux de neurones profonds sont difficilement explicables — problème pour la justice, la médecine. Décision automatisée : l'IA décide des crédits, des peines, des embauches — qui est responsable en cas d'erreur ? Impact emploi : automatisation de tâches répétitives. Réglementation : IA Act européen (2024) classe les IA selon leur niveau de risque.

L'intelligence artificielle est un thème émergent de la NSI Terminale. Comprendre les principes du machine learning et ses enjeux éthiques est indispensable pour le bac.

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NSI

IA et apprentissage automatique

Définition

L'intelligence artificielle (IA) simule des capacités cognitives humaines. L'apprentissage automatique (machine learning) est une branche où les algorithmes apprennent à partir de données sans être explicitement programmés. Apprentissage supervisé : données étiquetées (classification, régression). Non supervisé : sans étiquettes (clustering).

Question probable

Définissez l'intelligence artificielle et distinguez apprentissage supervisé et non supervisé.

Mnémotechnique

IA → ML → Supervisé (étiquettes) / Non supervisé (sans). Supervisé = professeur corrige. Non supervisé = autodidacte. 'Données → Modèle → Prédictions.'

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NSI

Algorithme k-plus proches voisins (kNN)

Définition

kNN (k-Nearest Neighbors) est un algorithme de classification supervisée. Pour prédire la classe d'un nouveau point : calculer sa distance aux k points d'entraînement les plus proches, puis attribuer la classe majoritaire parmi ces k voisins. Distance euclidienne la plus courante. Le choix de k influence les résultats.

Question probable

Décrivez le fonctionnement de l'algorithme kNN et l'influence du paramètre k.

Mnémotechnique

kNN : k voisins les plus proches → vote majoritaire. Distance euclidienne. Petit k = overfitting. Grand k = underfitting. 'k voisins votent la classe.'

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NSI

Réseaux de neurones

Définition

Un réseau de neurones artificiel est composé de couches de neurones (perceptrons). Chaque neurone calcule une somme pondérée de ses entrées, applique une fonction d'activation (ReLU, sigmoïde) et transmet le résultat. Architecture : couche d'entrée, couches cachées, couche de sortie.

Question probable

Expliquez le fonctionnement d'un perceptron et d'un réseau de neurones multicouches.

Mnémotechnique

Neurone : somme pondérée + activation. ReLU = max(0,x). Couches : Entrée → Cachées → Sortie. Backprop = ajuste les poids. 'Neurones s'activent comme des interrupteurs.'

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NSI

Données d'entraînement/test et overfitting

Définition

Pour évaluer un modèle ML, on divise les données en ensemble d'entraînement (train) et de test. Overfitting (surapprentissage) : le modèle mémorise les données d'entraînement et generalise mal. Underfitting (sous-apprentissage) : le modèle est trop simple. La validation croisée aide à sélectionner les hyperparamètres.

Question probable

Qu'est-ce que l'overfitting et comment le détecter et l'éviter ?

Mnémotechnique

Train → apprend. Test → évalue. Overfitting = bon train, mauvais test = mémorisé. Underfitting = mauvais partout = trop simple. 'Overfitting = trop spécialisé.'

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NSI

Enjeux éthiques de l'IA

Définition

L'IA soulève des enjeux éthiques : biais algorithmiques (des données biaisées produisent des décisions biaisées), confidentialité des données (RGPD), opacité des modèles (boîte noire), responsabilité des décisions automatisées, impact sur l'emploi.

Question probable

Quels sont les principaux enjeux éthiques liés à l'intelligence artificielle ?

Mnémotechnique

Biais + Confidentialité + Opacité + Responsabilité + Emploi = BCORË. RGPD protège les données. IA Act = réglementation UE. 'IA reflète les biais humains.'

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