"Navigation numérique : entre réel et artificiel" avec l'AI

Notre quotidien numérique ressemble à une exploration continue. 

Sur nos écrans défilent des contenus variés, où l'Intelligence Artificielle joue un rôle grandissant mais discret. YouTube et les réseaux sociaux sont devenus nos sources principales d'information, portés par des créateurs de contenu qui partagent leurs connaissances, leurs expériences ou leurs opinions.

Dans ce flux constant, la distinction entre information fiable et contenu trompeur devient un défi quotidien. Les Youtubeurs et influenceurs, qu'ils soient experts ou amateurs, façonnent nos perceptions. Leurs contenus, parfois assistés par l'IA, nous interrogent sur l'authenticité de ce que nous voyons.

L'esprit critique devient alors notre meilleur allié. Il nous invite à diversifier nos sources, à vérifier les faits, à questionner ce qui nous est présenté. Les plateformes numériques tentent d'encadrer ces contenus, mais la responsabilité finale reste celle du spectateur.

Les outils sont là : fact-checking, vérification des sources, croisement des informations. Ce ne sont pas des contraintes, mais des habitudes à développer naturellement, comme on apprendrait à lire une carte. La technologie évolue, les deepfakes se perfectionnent, les algorithmes s'affinent, mais notre capacité de jugement reste essentielle.

L'enjeu n'est pas de devenir méfiant, mais vigilant. Il s'agit de construire une relation équilibrée avec l'information en ligne, où la curiosité s'allie au discernement. Chaque contenu devient une occasion d'exercer notre jugement, de confronter les points de vue, d'enrichir notre compréhension.

Cette approche réfléchie de l'information nous permet de mieux naviguer dans notre environnement numérique, tout en restant ouverts aux innovations et aux nouvelles formes de partage du savoir.    

Je vais développer en détail les aspects essentiels de l'esprit critique pour les spectateurs :

Diversifier ses sources d'information :

Pourquoi c'est important :

Évite les chambres d'écho et les bulles de filtres

Permet d'avoir différentes perspectives sur un même sujet

Aide à construire une compréhension plus complète

Comment le faire concrètement :

Consulter différents types de médias (traditionnels, nouveaux médias, experts indépendants)

Lire des points de vue contradictoires sur un même sujet

S'exposer à des contenus de différentes origines géographiques et culturelles

Varier entre sources généralistes et spécialisées

Vérifier la réputation et l'expertise des créateurs :

Questions clés à se poser :

Quelles sont les qualifications du créateur dans le domaine ?

A-t-il une expérience professionnelle pertinente ?

Est-il reconnu par ses pairs ?

Quels sont ses antécédents en matière de fiabilité ?

Méthodes de vérification :

Consulter la section "À propos" de leurs chaînes/profils

Rechercher leurs publications ou travaux académiques

Vérifier leurs affiliations professionnelles

Observer comment ils réagissent aux critiques et corrections

Être attentif aux biais potentiels :

Types de biais à repérer :

Biais de confirmation (tendance à favoriser les informations qui confirment nos croyances)

Biais commercial (contenu influencé par des partenariats ou sponsoring)

Biais idéologique (orientation politique ou sociale marquée)

Biais de récence (survalorisation des événements récents)

Signes révélateurs :

Langage émotionnel excessif

Généralisations hâtives

Omission de certains aspects du sujet

Présentation déséquilibrée des arguments

Ne pas prendre les informations pour acquises :

Techniques de vérification :

Croiser les sources sur une même information

Remonter à la source originale citée

Vérifier les dates et le contexte

Utiliser des fact-checkers reconnus

Questions réflexes à avoir :

Cette information est-elle trop belle/horrible pour être vraie ?

Les chiffres/statistiques sont-ils cohérents ?

Le raisonnement présenté est-il logique ?

Y a-t-il des preuves concrètes avancées ?

Et plus.... 

Développer des habitudes saines :

Pratiques recommandées :

Prendre le temps de réfléchir avant de partager

Noter les incohérences ou questions qui surgissent

Garder une trace des sources fiables identifiées

Participer à des discussions constructives

Attitudes à cultiver :

Curiosité intellectuelle

Humilité face à la complexité des sujets

Ouverture aux remises en question

Patience dans la recherche de la vérité

Utiliser des outils d'aide à la vérification :

Ressources utiles :

Bases de données académiques

Sites de fact-checking reconnus

Outils de recherche d'images inversée

Extensions navigateur pour la vérification des sources

 

L'esprit critique est une compétence qui se développe avec le temps et la pratique. Il ne s'agit pas de devenir paranoïaque, mais d'adopter une approche équilibrée et méthodique dans notre consommation d'information.

11 façons de rendre votre site Web digne de confiance - toptips.fr

https://toptips.fr/11-facons-de-rendre-votre-site-web-digne-de-confiance/

3 extensions pour vérifier une information avant de la partager – Les Outils Tice

https://outilstice.com/2019/04/extensions-verifier-information/

La désinformation en ligne est un fléau de notre époque. Il est donc crucial de développer une culture de la vérification des sources. Les extensions de navigateur sont des outils précieux pour vous aider dans cette tâche. Voici quelques-unes des plus populaires :

Extensions pour évaluer la qualité d'un site :

Decodex (Le Monde) : Cette extension vous donne un aperçu rapide de la fiabilité d'un site en se basant sur des critères journalistiques.

Trusted News : Elle s'appuie sur des bases de données de fact-checking pour vous indiquer le niveau de confiance à accorder à un site d'actualité.

Extensions pour une analyse plus approfondie :

Chrome Extension Source Viewer : Pour les plus techniques, cette extension permet d'inspecter le code source d'une page web et d'identifier d'éventuelles manipulations.

Page Analytics (Google) : Si vous utilisez Google Analytics, cette extension vous donne un aperçu des performances d'un site, ce qui peut vous aider à évaluer sa crédibilité.

Extensions pour détecter les contenus générés par l'IA :

Détecteur IA de Copyleaks : Cet outil permet de distinguer un texte écrit par un humain d'un texte généré par une intelligence artificielle.

Pourquoi utiliser ces extensions ?

Gain de temps : Vous pouvez vérifier la fiabilité d'une source en quelques clics.

Objectivité : Ces outils s'appuient sur des critères objectifs pour évaluer la qualité d'une information.

Transparence : Vous comprenez mieux comment fonctionne un site web et les intentions de ses créateurs.

Au-delà des extensions :

Apprendre à évaluer une source : Il est important de développer votre esprit critique et de savoir identifier les biais, les arguments fallacieux et les manipulations.

Consulter plusieurs sources : Ne vous fiez jamais à une seule source d'information.

Vérifier les faits : Utilisez des moteurs de recherche spécialisés pour vérifier les informations que vous trouvez.

En conclusion, les extensions de navigateur sont de précieux alliés pour vérifier les sources, mais elles ne doivent pas remplacer votre jugement critique. En combinant l'utilisation de ces outils avec une démarche méthodique, vous serez en mesure de naviguer plus sereinement sur le web et de vous forger une opinion éclairée.

J'ai fait une série sur ce sujet sur mon blog RSE voir :

 https://larselesrse.blogspot.com/search/label/Ethique?m=0 

certains articles sont sur Guil4AI et des PowerPoint   https://guild4ai.ai/

voir aussi ce lien vers le jeu  

http://larselesrse.blogspot.com/2024/11/pourquoi-ne-pas-jouer-avec-lia-et.html

De plus Microsoft a fait un programme de formation gratuit sur l'éthique  je vais publier un article sur celle-ci... 

https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/leverage-ai-tools/4-use-ai-embedded-everyday-applications

Introduction à l’IA générative – Découverte des principes de base

Pierre Erol GIRAUDY

a terminé ce module le 04/11/2024

Vous pouvez le faire, vous aussi !

Présentation de l’IA générative pour les formateurs - Training | Microsoft Learn

https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/paths/intro-generative-ai-for-trainers/

Certains de mes certificats LEARN de MICROSOFT

--- 

Pierre Erol GIRAUDY 

http://about.me/giraudyerol

https://larselesrse.blogspot.com/

https://guild4ai.ai/

Formations O365 et Copilot sur Learn de MICROSOFT

 Manage users, licenses, guests, and contacts in Microsoft 365.

Manage users, licenses, guests, and contacts in Microsoft 365.

Aujourd’hui, j’ai gagné mon "Manage users, licenses, guests, and contacts in Microsoft 365" badge ! Je suis si fier de célébrer cette réussite et j’espère que cela vous inspire pour commencer votre propre parcours @MicrosoftLearn !

Ce module fournit des instructions sur la création et la gestion de comptes d’utilisateurs, l’attribution de licences Microsoft 365 aux utilisateurs, la récupération de comptes d’utilisateurs supprimés et la création et la gestion d’invités et de contacts.

Objectifs d’apprentissage.

À la fin de ce module, vous devriez être en mesure de :

Identifiez le modèle d’identité utilisateur le mieux adapté à votre organisation.

Créez des comptes d’utilisateur à partir du centre d’administration Microsoft 365 et de Windows PowerShell.

Gérer les comptes d’utilisateurs et les licences dans Microsoft 365.

Récupérer les comptes d’utilisateurs supprimés dans Microsoft 365.

Effectuez une maintenance utilisateur en bloc dans Microsoft Entra ID.

Créez et gérez des invités et collaborez avec eux dans des sites SharePoint.

Créez et gérez des contacts.

https://learn.microsoft.com/fr-fr/users/PierreErolGIRAUDY-3246/achievements/HRXKBMZ8?ref=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2F

MS-102 Configurer votre locataire Microsoft 365

1 h 40 min restant Parcours d’apprentissage 2 sur 5 modules terminés :

Intermédiaire

Administrateur

Architecte Solutions

Manager Technique

Microsoft 365

Office 365

Ce parcours d’apprentissage fournit des instructions pour configurer votre client Microsoft 365, notamment le profil de votre organisation, les abonnements clients, les comptes et licences utilisateur, les groupes, les domaines personnalisés et la connectivité client.

Ce parcours d’apprentissage vous aide à vous préparer pour Exam MS-102: Administrateur Microsoft 365.

Prérequis

Les étudiants doivent avoir suivi une collection de formation pour les administrateurs basée sur les rôles telle que la messagerie, le travail d’équipe, la sécurité et la conformité ou la collaboration.

Les étudiants doivent maîtriser le DNS et une expérience fonctionnelle de base avec les services Microsoft 365.

Les étudiants doivent maîtriser les pratiques générales en matière de gestion des connaissances.

Les étudiants doivent avoir une connaissance pratique de PowerShell.

Cette formation LEARN de MICROSOFT permet vraiment une bonne compréhension des licences et administrations.

https://www.microsoft.com/en-US/videoplayer/embed/RWD3sq?pid=RWD3sq-player-container-    

The admin center in simplified view video play

Overview of the ‎Microsoft 365‎ admin center

Get a quick introduction to the admin center, where you manage ‎Microsoft 365‎ for your business. 

We'll walk you  Today I completed "Microsoft 365 admin center - Overview - Microsoft 365 admin |

 Microsoft Learn"! I'm so proud to be celebrating this achievement and hope this inspires you to start your own @MicrosoftLearn journey! 

https://learn.microsoft.com/en-US/microsoft-365/admin/admin-overview/admin-center-overview?view=o365-worldwide&WT.mc_id=365AdminCSH_inproduct

L'administration

Mon administration O365.

-- 

Pierre Erol GIRAUDY 

http://about.me/giraudyerol

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)

https://blogs.windows.com/windows-insider/2024/03/08/announcing-windows-11-insider-preview-build-22635-3286-beta-channel/

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

https://www.ugaia.eu/2023/03/microsoft-365-copilot-dans-outlook-word.html

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

https://www.ugaia.eu/2024/02/un-smartphone-et-copilot-sur-w11.html

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

https://www.ugaia.eu/2024/01/copilot-un-coup-de-pouce-chagpt-4-et-la.html

Livre Copilot :

https://info.microsoft.com/FR-T2C-CNTNT-FY24-02Feb-06-CopilotforMicrosoft365AIthatrevolutionizesthewayyouwork-SRGCM11575_LP01-Registration---Form-in-Body.html

PPT Copilot REX.

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

https://www.slideshare.net/slideshows/kitcopilot-and-more-article-du-20240311/266726798

KIT GOV-1 · @peg500and's KIT-Gov-Book (github.com)

https://github.com/users/peg500and/projects/1

KIT GOV-1 · @peg500and's KIT-Gov-Book (github.com)

https://fr.slideshare.net/slideshows/kit-gov1-peg500ands-kitgovernance-book/266732157

Glossaire - Intelligence artificielle.

https://www.coe.int/fr/web/artificial-intelligence/glossary

https://courier.unesco.org/fr/articles/glossaire-de-lintelligence-artificielle

https://www.hubspot.fr/artificial-intelligence-glossary

Formations et Informations :

https://www.ugaia.eu/p/formations-ia.html

https://www.youtube.com/watch?v=65YyFmYlmzM

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. 

P. EROL. GIRAUDY.

http://about.me/giraudyerol

https://www.ugaia.eu/p/mes-livres.html

https://ugaia.wordpress.com/

Pensez aux formations à l'IA

Pensez aux formations.

C'est essentiel avec Microsoft Learn c'est gratuit pour l'essentiel, mais souvent en anglais, bien qu'avec les traducteurs cela devient simple. 

Acquérez de nouvelles compétences et découvrez la puissance des produits Microsoft grâce à des conseils étape par étape. Commencez votre voyage dès aujourd’hui en explorant nos parcours et modules d’apprentissage.

Par Exemple :

Get started with Microsoft 365 Copilot.

1 hr 51 min

In this course, delve into how Microsoft 365 Copilot can streamline communication and power up your content creation. This learning path, crafted to be both practical and enlightening, spans three key modules. These modules will walk you through the basics of Microsoft 365 Copilot, showcase its versatility across various Microsoft 365 applications, and offer advice on maximizing its potential. Designed with all professionals in mind, this beginner-friendly course requires no previous AI expertise.

https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-with-microsoft-365-copilot/

Prerequisites : None

https://learn.microsoft.com/en-us/  

Voici un cursus possible gratuit, Bonne formations 

Un autre parcours :  

Browse all learning paths and modules - Training | Microsoft Learn. 

https://learn.microsoft.com/en-us/training/browse/?terms=Artificial%20Intelligence

Mes quatres formations.

"Le numérique remodèle notre façon de vivre, de travailler et de jouer. Aujourd’hui, les grandes organisations réinventent leur cœur de métier tout en réimaginant la façon dont elles peuvent transformer leur plateforme numérique, leur culture et leur approche pour atteindre leurs résultats commerciaux.

Pour tirer pleinement parti des avantages de la transformation numérique, les dirigeants d’entreprise doivent regarder au-delà de la technologie. Elles doivent réinventer les modèles commerciaux existants et adopter différentes manières de rassembler les personnes, les données et les processus afin de créer de la valeur pour les clients et de maintenir un avantage concurrentiel pour leur organisation.

Comment une entreprise peut-elle gérer ce type de transformation ?"

Satya Nadella, PDG de Microsoft.

https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/enable-digital-transformation/1-introduction

Mon livre sur IA et sa couverture (Tome 1).

https://www.fnac.com/a18279697/P-Erol-Giraudy-OpenAI-et-Microsoft-des-solutions-une-gouvernance-par-des-experts-Tome-1#omnsearchpos=1

EROL  GIRAUDY.

www.ugaia.eu