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mardi 4 février 2025

L' AI pour la Généalogie avec UGAIA (G·AI - G·IA) la G·IA.

 La révolution de la généalogie grâce à l’intelligence artificielle et ses outils.


Utilisation du RAG dans Deepseek dans un llm ollama.

L' AI pour la Généalogie avec UGAIA (G·AI - G·IA)

https://uga-ia.blogspot.com/

Voici un résumé du livre sur la généalogie assistée par l'intelligence artificielle :

Ce livre de explore comment l'intelligence artificielle et les outils numériques transforment et facilitent les recherches généalogiques. L'auteur raconte son parcours personnel pour retracer sa généalogie complexe liée à la famille impériale ottomane. 

Il présente les différents outils et solutions qu'il a utilisés comme Zotero, Tropy, OneNote, OneDrive, Trello, Geneanet, Rodovid, etc. Ces outils permettent de mieux organiser, partager et visualiser les données généalogiques. 

L'intelligence artificielle apporte des avancées majeures, notamment pour la reconnaissance de textes manuscrits dans les archives. Des projets comme ANR e-NDP, Socface ou HIMANIS exploitent l'IA pour indexer et transcrire automatiquement de larges corpus historiques.

Il y a des exemples concrets d'utilisation de Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral,  Perplexity .... pour extraire des informations généalogiques à partir de documents comme des nécrologies ou des annonces de mariage.

Au final, l'alliance entre l'expertise humaine et les technologies d'IA ouvre de nouvelles perspectives passionnantes pour les généalogistes amateurs et professionnels. Elle permet d'accéder à des sources jusqu'ici inexploitées et de mener des recherches d'une ampleur inédite. C'est ce que l'auteur appelle la "généalogie 4.0".

Dans cet ouvrage il y est expliqué comment déchiffrer des documents anciens et, notamment des fiches d'état civiles avec l'aide de l'intelligence artificielle... Ainsi que la rédaction de fiches...

Mon livre

Je vais créer un KIT G·IA avec des outils, PPT et démos (voir mon blog) et l'usage des API, des LLM avec le RAG...



Mon livre sur la G·IA :








DeepSeek


<think de DeepSeek>

Alright, the user has provided a query where they’ve requested an in-depth explanation of something called "Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.)". First, I need to understand what UGAIA is based on the previous conversation and documents.

In the history, I already explained that UGAIA GAI is a genealogy platform using AI to analyze DNA data from AFEP. The user now seems to be asking about "UGAIA" as per their query, which refers to Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.). Since this isn't mentioned before, I’ll have to infer what it could be based on similar names or common structures.

U.G.A.I.A. likely stands for something in Andorra related to artificial intelligence, possibly a users' group or organization focused on AI-related activities. To provide a useful explanation, I need to break down the key elements: who/what is UGAIA, its purpose, what it involves (AI & software), its goals, any specific focus areas like technology application in Andorra, and its potential impact.

I should clarify terms if they’re unfamiliar, like "associazione" which means association. I’ll explain that it's a group focused on AI, mention their role and the technologies involved, discuss their objectives such as promoting AI knowledge or collaboration, describe what AI entails for users (development, application), reference Andorra’s context, talk about challenges in the field, and outline its possible effects.

I need to ensure the response is comprehensive but not too technical. I’ll break it down into clear sections: What? Who/What? Why? How? For whom? Challenges? Impacts? To make sure all user concerns are addressed, covering any potential questions a reader might have.

</think>


Réponse de DeepSeek : 

L'Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.) semble être une association ou un groupe de travail à but pédagogique et/or institutionnel, portée par des utilisateurs et/ou passionnés de l'intelligence artificielle (IA) dans le contexte local Andorrain. Bien que ce ne soit pas explicitement mentionné, on peut.inférer de son nom et du domaine qu'il pourrait s'agir d'une organization qui :

1. **Est associée à l'utilise de la technologie de l'intelligence artificielle (IA)** : L' « UG “ dans "UGAIA" Peut faire référence à une association ou un groupe dévoué à l'entrev畔tice et/ou l'application de la technologie dans une certaine spécialité ou contexte local.

2. **Fonctionnerait comme un point de rencontre :** L'“AI” est clairement une abréVIation de "Intelligence Artificielle" , un domaine scientifique et technique en pleine expansion. Une association nommée "UGAIA" pourrait s'inscrire dans ce cadre, et plus spécifiquement, se concentrer sur la technologie IA.

3. **S'orienterait vers des buts éducatifs ou pédagogiques :** Si l'“UG.A.I.A.” n'est pas mentionnée dans les liens fournis (sinon je serais dans une situation où j'ai accès à plus de détails), on pourrait imaginer qu'elle soit un type de groupe de travail où des utilisateurs, des étudiants ou des professionnels s'entretiennent et se partagent des connaissances sur l'utilisation pratique de la technologie IA.

4. **Permettrait d'organiser des ateliers ou des conférences :** En ce qui concerne les associations locales, un UG.A.I.A. pourrait organiser des meetups, des ateliers techniques, ou des conférences sur l'IA et son application à Andorra.

5. **Fois pour quels que soient :** L'association pourrait cible des utilisateurs curieux или des professionnels dans le domaine de l'informatique ou de la recherche.

En termes de technologie et de compétences, la IA inclut une large gamme de technologies :

- **L'apprentissage automatique**

- **La data science**

- **Les modèles prédictifs**

- **Les tâches créatives**

- etc.


Bien que je ne possède pas d'informations complètes sur "U.G.A.I.A.", l'hypothèse la plus logique est qu'elle est un groupe de travail local Andorrain autour de l'éducation et de l'application de la technologie de l'intelligence artificielle. Son but pourrait être de promouvoir un meilleur understanding de cette technologie parmi une cohorte spécifée, ou d'adapter ses outils et technologies à des besoins particuliers dans le territoire Andorrain.

Enfin, il est évident que dans un contexte local comme Andorra , il pourrait être difficile de trouver de telles associations car ce pays est géométriquement réparti et souffre de rares situations comparables où l'IA pourrait être appliquée. Par exemple, les montagnes et les paysages ANDORAIERS sont bien distincts par rapport à une France ou EU  , ce qui rend la recherche d'un contexte local spécifique plus délicat.


La question était :

Fournissez une explication détaillée du texte suivant, en décomposant ses concepts clés, ses implications et son contexte :

Texte : Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.)

{UGAIA}


Votre explication doit :

Clarifier tous les termes ou idées complexes

Fournir des informations contextuelles pertinentes

Discuter de l'importance ou des implications du contenu

Répondre à toutes les questions qu'un lecteur pourrait se poser

Utiliser des exemples ou des analogies pour illustrer les points lorsque cela est approprié

L'objectif est de fournir une explication complète qui permettrait à quelqu'un ayant peu de connaissances préalables de comprendre pleinement le texte.



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Erol GIRAUDY 

www.erolgiraudy.eu et www.ugaia.eu



vendredi 12 avril 2024

KIT Copilot pour MS 365

 KIT Copilot pour MS 365


Chez Microsoft, nous nous engageons à assurer votre réussite avec Microsoft Copilot pour Microsoft 365 et nos services cloud complets. Pour vous aider, nous avons développé le kit de réussite client Copilot, qui comprend des conseils de référence qui, selon nous, contribueront à votre réussite. Ces conseils, en collaboration avec votre équipe, vous permettront de vous lancer dans votre parcours de transformation de l’IA de manière sûre et efficace. N’oubliez pas que vous n’êtes pas seul, nous sommes là pour vous aider. Pour obtenir de l’aide, vous pouvez :

- Engagez-vous avec l’équipe de votre compte

- Posez des questions dans notre communauté en ligne Copilot pour Microsoft 365

- Demandez l’aide de notre équipe FastTrack pour la préparation technique

- Travaillez avec un partenaire Microsoft ou tirez parti de notre offre unifiée pour compléter votre équipe

Commencez par examiner le Guide (voir le sommaire) de mise en œuvre à l’intention des dirigeants pour comprendre les principales actions. Procédez à la formation de votre équipe, suivez une formation de base et plongez dans les guides d’habilitation de l’utilisateur et de préparation technique à l’aide de notre matériel complet. Vous trouverez des modèles, des outils et des conseils supplémentaires pour chaque étape de votre parcours initial dans ces ressources clés. Ces ressources, issues de notre expérience, de nos recherches et des commentaires de nos clients, sont également adaptables pour s’adapter à votre situation unique.

Votre parcours avec l’IA sera un processus cyclique d’amélioration, d’apprentissage et d’exploration continus. L’équipe Microsoft est impatiente d’en savoir plus sur vos expériences via notre communauté et nos interactions continues. Notre succès est lié à vos réalisations. Vos idées, partagées par le biais de nos produits et de nos communautés, sont essentielles pour façonner l’avenir de nos services et sont cruciales pour notre évolution. Nous vous encourageons à partager vos expériences au fur et à mesure de vos progrès.

https://adoption.microsoft.com/fr-fr/copilot/




Kit de réussite Copilot pour Microsoft 365

Utilisez notre kit de réussite Copilot pour contribuer à l'activation des utilisateurs et à la préparation technique dans votre organisation. De plus, nous avons organisé une sélection de ressources supplémentaires pour vous aider à découvrir et à mettre en œuvre ces avancées technologiques révolutionnaires.

Qu'y a-t-il dans le kit complet ?

Guide de synthèse de mise en œuvre pour les dirigeants

Guide d'activation de l'utilisateur

Guide de préparation technique

Guide des chefs d’entreprise sur l’adoption de l’IA

Accélérez l’activation de Copilot avec le guide Microsoft Viva

Bibliothèque de scénarios

Top 10 à essayer dans Copilot pour le document Microsoft 365

Feuille de travail sur la gestion des parties prenantes

Boîte à outils d'intégration des utilisateurs

Et plus!

Pour en savoir plus, rejoignez notre séances d'habilitation client alignés et utilisant nos nouvelles orientations fournies par des experts ayant une expérience du monde réel ou consultez nos Vidéos à la demande de l’accélérateur technologique Copilot avec des segments sur tout, de la préparation de votre organisation à l'activation de l'utilisateur.

https://adoption.microsoft.com/fr-fr/copilot/success-kit/

Bibliothèque de scénarios

Tirez le meilleur parti de Copilot pour Microsoft 365 en utilisant notre bibliothèque de scénarios interactive. Consultez des exemples de résultats et de mesures de réussite par service, et téléchargez le contenu Day in the Life pour poursuivre votre parcours d'activation des utilisateurs.

Microsoft Copilot Scenario Library – Microsoft Adoption

https://adoption.microsoft.com/fr-fr/copilot-scenario-library/


Copilot for Microsoft 365 Tech Accelerator | February 28-29, 2024

https://techcommunity.microsoft.com/t5/tech-community-live/copilot-for-microsoft-365-tech-accelerator/ec-p/4028578

Modern Work Customer Hub (Microsoft Copilot customer training) – Microsoft Adoption

https://adoption.microsoft.com/fr-fr/customer-hub/

https://www.youtube.com/live/pwz3TFvciGA?si=AHuZ1z9qay8gj2D9

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PIERRE EROL GIRAUDY 












mardi 12 mars 2024

Copilot pour Microsoft 365 : l'IA et son KIT.

 Copilot pour   Microsoft 365 :  l'IA qui révolutionne votre façon de travailler et son KIT.

Le KIT.

Qu'y a-t-il dans le kit complet ?

Pour en savoir plus, rejoignez notre séances d'habilitation client alignés et utilisant nos nouvelles orientations fournies par des experts ayant une expérience du monde réel ou consultez nos Vidéos à la demande de l’accélérateur technologique Copilot avec des segments sur tout, de la préparation de votre organisation à l'activation de l'utilisateur.

Partagez votre histoire sur votre voyage avec Copilot dans notre Communauté.


Copilot Success Kit – Microsoft Adoption


Accélérez votre parcours vers l'IA avec notre kit de réussite Copilot

Notre Kit de réussite CopilotBibliothèque de scénarios, le cadre de mise en œuvre et les ressources pratiques sont conçus pour rationaliser et accélérer votre délai de rentabilisation avec les compétences Copilot pour Microsoft 365.. Les conseils intègrent de nombreuses ressources pour vous permettre d'obtenir rapidement de la valeur avec Copilot tout en permettant votre parcours de compétences progressif avec les outils d'IA. Téléchargez le kit complet ou uniquement les ressources dont vous avez besoin en fonction de votre phase de mise en œuvre.


Le kit.


Copilot Lab (cloud.microsoft)


Copilot pour Microsoft 365

Microsoft Copilot pour Microsoft 365 combine la puissance des grands modèles de langage (LLM) avec les données de votre organisation – le tout dans le flux de travail – pour transformer vos mots en l'un des outils de productivité les plus puissants de la planète.

Il fonctionne avec les applications Microsoft 365 populaires telles que Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, etc. Copilot pour Microsoft 365 fournit une assistance intelligente en temps réel, permettant aux utilisateurs d'améliorer leur créativité, leur productivité et leurs compétences.

Copilot for Microsoft 365 – Microsoft Adoption




Copilot pour Microsoft 365.

Training Copilot.

Implementation Copilot.

Faites une différence, Devenez champion.

Les champions stimulent l'engagement et la transformation de l'entreprise. Ils combinent un sens technique avec des compétences humaines pour conduire des changements significatifs.

https://adoption.microsoft.com/fr-fr/become-a-champion/


UE_StakeholderEngagementMappingTool_Mar2024.xlsx

UE_StakeholderEngagementMappingTool_Mar2024.xlsx


https://www.slideshare.net/slideshows/scenario-library-et-rex-discover-industry-and-role-based-scenarios/266726579










samedi 9 mars 2024

Quelques rappels de fondamentaux plus les métiers de l'IA.

 Quelques rappels de fondamentaux de l'IA.

Sommaire :

  • TAL - Traitement du Langage Naturel 
  • IA Générative"  vs  "IA Prédictive". 
  • Les métiers de l'IA.
  • Formations.   
  • Teams - Office 365 - Windows 11 - Bing - Loop - OneNote - OneDrive...
  • Insider W11 - Bing - O365. 
  • KIT GOV-1 · @peg500and's KIT-Gov-Book 
  • Glossaire - Intelligence artificielle. 

  • Formations.
  • Affiche 

  • Un peu plus sur l'IA

 

TAL : Comment fonctionne le Traitement du Langage Naturel ?

Le **traitement automatique du langage naturel (TAL)** est un domaine de l'intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de manipuler le langage humain. Pour combler le fossé entre la communication humaine et la compréhension informatique, le TAL s'appuie sur des disciplines variées, notamment l'informatique et la linguistique computationnelle.

En pratique, le TAL est utilisé pour fournir des réponses résumées et communiquer des informations pertinentes aux personnes, quel que soit leur emplacement géographique ou la langue qu'elles préfèrent. Il tient compte des expressions familières et d'autres facteurs importants lorsqu'une personne interagit avec une IA intégrée à un système de gestion des services informatiques (ITSM). Contrairement à une IA dépourvue de TAL et d'apprentissage automatique (ML), qui se contenterait de restituer des données programmées en fonction de termes spécifiques saisis, le TAL permet une compréhension plus contextuelle et nuancée du langage humain ¹²³.


Le TAL fonctionne en traitant des données linguistiques du monde réel pour leur donner un sens de manière à ce qu'un ordinateur puisse les comprendre. Voici comment cela se passe :

1. **Analyse syntaxique** : Cette étape consiste à analyser le langage en fonction des règles grammaticales. Elle s'applique à un groupe de mots plutôt qu'aux mots individuels. L'analyse syntaxique permet de comprendre la structure des phrases.

2. **Analyse sémantique** : Elle vise à comprendre le sens et la logique d'un énoncé. L'analyse sémantique interprète les mots, les signes et la structure des phrases pour donner un sens global.

3. **Collecte de données** : Les machines utilisent des capteurs (comme nos yeux et nos oreilles) pour lire et entendre les données linguistiques du monde réel.

En somme, le TAL permet aux ordinateurs de naviguer dans la complexité du langage humain, de saisir les nuances et de fournir des réponses pertinentes. C'est un domaine passionnant qui continue d'évoluer pour améliorer notre interaction avec la technologie.

Source : conversation avec Bing, 09/03/2024

(1) NLP : guide complet du traitement du langage naturel. https://intelligence-artificielle.com/nlp-guide-complet/.

(2) TAL : Comment fonctionne le Traitement du Langage Naturel. https://blogs.manageengine.com/fr/2022/03/30/comment-fonctionne-le-traitement-du-langage-naturel-tal.html.

(3) Pourquoi utiliser le traitement du langage naturel - ASI. https://www.asi.fr/blog/pourquoi-utiliser-traitement-langage-naturel.

(4) Comprendre le Traitement du Langage Naturel : Une révolution dans la .... https://www.lepont-learning.com/fr/comprendre-traitement-langage-naturel/.

(5) Traitement Automatique du Langage Naturel en français (TAL / NLP). https://www.stat4decision.com/fr/traitement-langage-naturel-francais-tal-nlp/.


Le **traitement automatique du langage naturel (TAL)** offre de nombreux avantages, notamment :

1. **Automatisation des tâches linguistiques** : Le TAL permet d'automatiser des tâches telles que la traduction, la rédaction automatique, la correction grammaticale et la classification de documents. Cela libère du temps pour les humains et améliore l'efficacité.

2. **Amélioration de l'expérience utilisateur** : Les systèmes TAL peuvent fournir des réponses rapides et précises aux utilisateurs, améliorant ainsi leur expérience lorsqu'ils interagissent avec des chatbots, des assistants virtuels ou des moteurs de recherche.

3. **Personnalisation** : Le TAL peut adapter les réponses en fonction du contexte, de l'utilisateur et de ses préférences linguistiques. Cela permet une communication plus naturelle et pertinente.

4. **Traitement de grandes quantités de données textuelles** : Le TAL peut analyser et extraire des informations à partir de vastes ensembles de données textuelles, ce qui est essentiel pour les applications telles que l'analyse de sentiments, la veille médiatique et la recherche d'informations.

5. **Applications dans divers domaines** : Le TAL est utilisé dans la santé (pour l'extraction d'informations médicales), le droit (pour l'analyse de contrats), la finance (pour l'analyse de données financières) et bien d'autres secteurs.

En somme, le TAL améliore notre interaction avec la technologie, rendant les systèmes plus intelligents et plus utiles dans notre vie quotidienne.

https://www.demotal.fr/le-traitement-automatique-des-langues/


IA Générative"  vs  "IA Prédictive".

La différence principale entre l'IA Générative et l'IA Prédictive réside dans leur approche pour traiter les données et générer des réponses ou des prédictions.

Les IA Génératives (ex. ChatGPT, Gemini, Mistral ...) se concentrent sur la création de contenu nouveau à partir de données existantes. Elles créent des modèles qui peuvent générer de nouvelles informations à partir d'un ensemble de données d'entrée. 

Les modèles d'intelligence artificielle générative utilisent un processus en deux étapes pour créer des données réalistes à partir d'un espace vectoriel :

1. **L'Encodeur**:

    - L'encodeur est un réseau de neurones qui prend en entrée les données brutes et les encode dans un espace vectoriel de plus faible dimension.

    - Il apprend à extraire les caractéristiques importantes des données d'entrée et à les représenter sous forme de vecteurs.

    - Cet espace vectoriel capturera les structures et les relations entre les données.

2. **Le Décodeur**:

    - Le décodeur est également un réseau de neurones.

    - Il prend en entrée les vecteurs de l'espace vectoriel et les décode en données de sortie (par exemple, du texte).

    - L'objectif est de minimiser la différence entre les données d'entrée et les données de sortie.

3. **Fine-Tuning**:

    - Le modèle généré est ensuite ajusté à l'aide du "fine-tuning".

    - Cela implique des modifications de l'espace vectoriel et des hyperparamètres pour améliorer la performance du modèle.

En résumé, les IA génératives cherchent à reproduire et à reconnaître les caractéristiques du texte d'origine tout en étant capables de produire des textes similaires sans nécessiter une compréhension explicite des règles grammaticales et des concepts. C'est un domaine passionnant qui ouvre de nombreuses possibilités créatives.


L'IA Prédictive fonctionne différemment. Elle vise à prévoir des événements futurs en analysant des données historiques et actuelles. 

1. **Systèmes prédictifs** :

    - Ils utilisent des algorithmes statistiques et des modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL).

    - L'objectif est d'identifier des motifs ou des signaux précurseurs dans les données.

    - Ces signaux permettent de faire des inférences et des prédictions sur des événements futurs.

2. **Algorithmes utilisés** :

    - Les systèmes ML s'appuient sur des algorithmes statistiques tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, les classificateurs Naive Bayes, etc.

    - Les réseaux de neurones (Deep Learning) sont également largement utilisés pour des tâches de prédiction.

3. **Apprentissage supervisé et non supervisé** :

    - Ces méthodes sont couramment utilisées pour entraîner les modèles prédictifs.

    - L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour prédire des valeurs futures.

    - L'apprentissage non supervisé explore les structures cachées dans les données sans étiquettes.

En résumé, ces systèmes prédictifs sont essentiels pour anticiper des événements futurs et prendre des décisions éclairées.

En conclusion, l'IA générative crée de nouvelles informations en exploitant les structures et les relations présentes dans les données d'entrée, tandis que l'IA Prédictive prédit les données futures en analysant les tendances et les patterns dans les données d'apprentissage.

Les métiers de l'IA (plan du document ci-dessous).

  1. IA Générative"  vs  "IA Prédictive".
  2. Quelles sont les métiers de l'IA ?
  3. Pour un pro de l'IA sur ces métiers
  4. Les activités des ingénieurs prompts avec l'IA.
  5. Quelle est l'impact sur les métiers de l'IA générative
  6. L’intelligence artificielle (IA) a un impact significatif sur le monde du travail. Voici quelques points clés :
  7. L’intelligence artificielle (IA) a un impact significatif sur le monde du travail,
  8. Voici également une liste de métiers qui pourraient être impactés par l’IA dans un avenir proche :
  9. Quels sont les autres métiers impactés par l'IA générative?
  10. Quelles sont les compétences clés pour travailler avec l'IA générative?
  11. Quelles sont les compétences pour travailler dans les métiers de IA Prédictive
  12. Comment puis-je apprendre l'IA prédictive?
  13. Profil de poste d'un ingénieur IA
  14. Quelles sont les perspectives d'emploi pour un ingénieur IA?

https://www.slideshare.net/slideshows/les-metiers-de-lintelligence-artificielle/266704778

16 métiers dans l'IA (lire le document ci-dessous).

Le document traitant des 14 points :

Formations :

Bienvenue dans « L'essentiel d'OpenAI et des modèles de langage GPT » (linkedin.com) :

https://www.linkedin.com/learning/l-essentiel-d-openai-et-des-modeles-de-langage-gpt/bienvenue-dans-l-essentiel-d-openai-et-des-modeles-de-langage-gpt

Learn :

https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/

https://www.slideshare.net/slideshows/mes-succs-sur-microsoft-learn-et-examens/266705014


Mes certificats Microsoft sur l'IA et O365. Vous pouvez les passer sur Learn.



Teams - Office 365 - Windows 11 - Bing - Loop - OneNote - OneDrive...



Depuis 2014 Insider.


Centre d'administration de Microsoft 365 admin center.

Insider : Windows 11 - Bing - O365 :

Announcing Windows 11 Insider Preview Build 22635.3286 (Beta Channel)


Microsoft 365 Copilot dans Outlook, Word, Excel, PPT, Teams, Loop... (ugaia.eu)



Un Smartphone et Copilot sur W11. (ugaia.eu)



Users Group Artificial Intelligence d'Andorra (U.G.A.I.A.) : 

Copilot un coup de pouce avec ChaGPT-4 et la possibilité d'expliquer 

les captures d'écrans



Livre Copilot :


PPT Copilot REX.





Glossaire - Intelligence artificielle.




Formations et Informations :




Cette année, le concours d'affiches du conseil de jeunesse, destinée aux garçons et filles de 14 à 15 ans en Andorre, beaucoup ont été réalisé en classe, celui qui a gagné, c'est une image générée par l'IA. Les jeunes sont entré dans ce nouveau monde...


L'intelligence artificielle (IA) est un domaine dynamique englobant diverses techniques pour permettre aux machines d'apprendre, de raisonner et de réaliser des tâches humaines. Voici quelques points essentiels :


1. **Apprentissage automatique (Machine Learning)** : Les systèmes s'améliorent avec l'expérience en apprenant à partir de données via des algorithmes qui ajustent leurs performances.

2. **Réseaux de neurones artificiels (Deep Learning)** : Inspirés du cerveau humain, ces réseaux résolvent des problèmes complexes, notamment en vision par ordinateur et traitement du langage naturel.

3. **Traitement du langage naturel (NLP)** : Permet aux machines de comprendre et de générer du langage humain, utilisé dans des applications comme la traduction automatique et les chatbots.

4. **Robotique et automatisation** : L'IA automatise des tâches répétitives et dangereuses, permettant aux robots intelligents d'effectuer des opérations complexes.

5. **Éthique et responsabilité** : L'IA soulève des questions éthiques telles que la confidentialité des données et la discrimination, soulignant l'importance de la responsabilité des concepteurs et utilisateurs.

En somme, l'IA continue de façonner notre monde et comprendre ses bases est crucial pour en exploiter tout le potentiel.


Il existe trois principaux types d'intelligence artificielle :

  • L'intelligence artificielle étroite (ANI), également connue sous le nom d'IA faible, est le type d'IA le plus répandu pour reproduire certaines capacités humaines. Il se focalise sur une tâche spécifique comme l'analyse du langage naturel ou la détection d'images. Par exemple, ChatGPT est un exemple d'IA faible.
  • L'intelligence artificielle générale (AGI), également connue sous le nom d'IA forte, est un type d'IA hypothétique. Ce type d'IA vise à éliminer toute différence entre le cerveau humain et la machine. N'étant qu'un concept théorique, de nombreux experts utilisent le test de Turing pour mesurer le degré d'intelligence d'un modèle. On peut trouver des exemples d'IA forte dans la littérature ou le cinéma de science-fiction, comme le robot R2D2 de la saga Star Wars.
  • La superintelligence artificielle (ASI), qui n'existe pas encore, dépasserait théoriquement le cerveau humain dans tous les domaines cognitifs. Ce type d'IA serait capable de faire preuve de conscience, de raisonnement ou encore d'apprentissage à partir de son expérience.

La distinction entre une IA faible et une IA forte réside dans leur niveau de conscience et d’autonomie :

  1. IA faible :

    • Elle est programmée selon un ensemble de règles et d’algorithmes prédéfinis pour accomplir une tâche spécifique.
    • Elle ne fait pas preuve d’autonomie dans la prise de décision.
    • Son fonctionnement est limité à des instructions strictes et ne lui permet pas d’adapter sa réponse en fonction du contexte.
    • Exemple : Chatbots basés sur des scripts, systèmes de recommandation simples.
  2. IA forte :

    • Elle vise à être comparable à l’esprit humain.
    • Elle a la capacité de résoudre des problèmes, d’apprendre et de planifier des tâches de manière autonome.
    • Elle peut généraliser à partir d’exemples, s’adapter à des situations nouvelles et inconnues.
    • Exemple : Systèmes de traitement du langage naturel avancés, véhicules autonomes, assistants virtuels sophistiqués.

En résumé, une IA forte est plus autonome et capable d’adaptation que son homologue faible. 

How to Get Your Data Ready for AI Agents (Docs, PDFs, Websites)

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