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samedi 22 mars 2025

Les métiers dans l'Intelligence Artificielle et Microsoft Showcase.

 Les métiers dans l'Intelligence Artificielle c'est un domaine en pleine expansion qui ouvre la voie à de nombreux métiers.


Les impacts de l'IA : L’IA transforme profondément notre quotidien et l’industrie  Les compétences nécessaires Quel que soit le métier choisi dans l’IA, certaines compétences techniques et transversales sont indispensables 
Les cursus possibles et études en France : Pour se lancer dans l’IA dès le lycée, il est essentiel de développer un socle solide en mathématiques et en informatique. Voici quelques parcours et formations envisageables  Quels métiers de l'IA ont le plus d'avenir ? Quels sont d'autres métiers de l'IA émergents?
Pour aller plus loin… Quelles compétences sont nécessaires pour ces nouveaux métiers? Quelles formations recommandiez-vous pour acquérir ces compétences ?
Des sites pour mieux comprendre l’IA :

L'évolution des capacités de l'IA est particulièrement remarquable et rapide. Nous sommes passés des modèles de langage basiques, limités à générer du texte, à des agents autonomes capables de planifier et d'exécuter des tâches complexes. Entre ces deux extrêmes, les innovations se sont multipliées.



Les métiers dans l'Intelligence Artificielle :



Intelligence Artificielle et ses Métiers :


Voir aussi mes Tableaux récapitulatifs.

Programme d'école Showcase | Microsoft Learn


À propos du programme :

Le programme Microsoft Showcase School est un programme de transformation scolaire et une communauté mondiale d’écoles pionnières dans le monde entier. Le programme est l’occasion d’interagir avec Microsoft, d’obtenir du soutien auprès des partenaires locaux de formation globale et d’interagir avec des chefs d’établissement partageant les mêmes idées dans le monde pour approfondir et développer la transformation de l’éducation à l’aide de Microsoft Education Transformation Framework. Les écoles Showcase créent des expériences centrées sur les étudiants, immersives et inclusives qui inspirent l'apprentissage tout au long de la vie, stimulant le développement des compétences essentielles prêtes pour l'avenir afin que les étudiants soient habilités à réaliser davantage.



L’IA générative transforme l’éducation aux médias et à l’information | Réseau Canopé https://www.reseau-canope.fr/actualites/article/lia-generative-transforme-leducation-aux-medias-et-a-linformation
Tous les MOOC dédiés à l'Intelligence Artificielle | My Mooc
L'Intelligence Artificielle... avec intelligence ! - Cours - FUN MOOC https://www.fun-mooc.fr/fr/cours/lintelligence-artificielle-avec-intelligence/
Découvrir et comprendre l'intelligence artificielle avec le Mooc Class'Code IAI - francenum.gouv.fr https://www.francenum.gouv.fr/formations/decouvrir-et-comprendre-lintelligence-artificielle-avec-le-mooc-classcode-iai
Get Minecraft Education for Your School’s Leaders | Minecraft Education


PPT - Présentation de l'Intelligence Artificielle et de ses Métiers :

https://fr.slideshare.net/slideshow/presentation-sur-l-intelligence-artificielle-et-ses-metiers/277122368

 

Les avantages éducatifs de Minecraft :

Ce document résume les preuves examinées par des pairs sur Minecraft qui montrent : o Minecraft améliore considérablement l’engagement éducatif dans toutes les matières, en stimulant des compétences telles que la créativité, la collaboration, la pensée critique et la résolution de problèmes. L’intégration de Minecraft dans les salles de classe a permis d’améliorer considérablement la motivation, l’engagement et l’assiduité des élèves, favorisant ainsi un environnement d’apprentissage plus agréable et plus accessible. o Minecraft soutient le développement de la littératie en anglais en améliorant la compréhension de la lecture, l’écriture et le vocabulaire grâce à une narration créative et interactive. Dans l’enseignement des mathématiques et des sciences, Minecraft sert d’outil pratique pour explorer des concepts complexes, améliorant ainsi la compréhension et les performances des élèves. L’utilisation de Minecraft dans l’éducation encourage les compétences de réflexion d’ordre supérieur telles que la créativité mathématique et l’apprentissage basé sur l’enquête, améliorant ainsi les capacités des élèves à s’attaquer à des problèmes du monde réel. o L’environnement inclusif de Minecraft est particulièrement efficace pour les élèves ayant des troubles d’apprentissage, offrant des expériences personnalisables qui stimulent la confiance et les performances scolaires. o Le jeu favorise la cohésion sociale et la communauté entre les élèves, améliorant ainsi le bien-être émotionnel et social.

Introduction Minecraft, a évolué au-delà du divertissement, devenant un outil polyvalent dans les environnements éducatifs. Minecraft Education, la version utilisée à des fins éducatives, intègre le jeu à l’apprentissage, offrant un environnement immersif qui améliore divers résultats éducatifs. Cet article explore comment Minecraft peut être utilisé dans différentes matières au-delà des mathématiques, en favorisant des compétences telles que la créativité, la collaboration, la pensée critique et la résolution de problèmes. La nature ouverte de Minecraft permet son application dans divers scénarios éducatifs, allant de la science et de la technologie aux arts du langage et à l’histoire. L’environnement du jeu, où les joueurs créent et manipulent un monde fait de blocs, sert de salle de classe virtuelle où les concepts éducatifs peuvent être visualisés et expérimentés directement grâce à l’apprentissage appliqué. Des recherches ont montré que l’intégration de Minecraft dans la prestation éducative peut améliorer l’engagement et les résultats scolaires. Le nombre d’articles évalués par des pairs qui traitent de Minecraft en tant qu’outil éducatif est important. Une revue systématique1 a identifié 42 articles qui ont examiné l’utilisation de Minecraft dans des contextes éducatifs, soulignant ses avantages pour les mathématiques, le développement du langage, les sciences, l’histoire et les compétences sociales telles que la communication et la collaboration. Il est important de noter que les élèves qui utilisent Minecraft font également preuve d’une motivation accrue, ce qui est un prédicteur important de la réussite scolaire (Skinner et Pitzer, 2012). De plus, la nature interactive et agréable de Minecraft aide à réduire l’anxiété liée à l’apprentissage, en particulier dans des matières telles que les mathématiques et les sciences, ce qui rend l’apprentissage plus accessible et plus agréable (Plass et al., 2015).

Conclusion :

Minecraft offre diverses possibilités d’améliorer les résultats scolaires dans diverses disciplines. En tirant parti de sa flexibilité et de sa nature engageante, les éducateurs peuvent créer un environnement d’apprentissage riche, interactif et agréable.

Au fur et à mesure que les pratiques éducatives évoluent, Minecraft se distingue comme un outil précieux pour compléter les méthodes éducatives traditionnelles, en favorisant une expérience d’apprentissage active et participative.

Les jeux sont une excellente approche.






Développeur front-end Meta Certificat Professionnel :


Certificat professionnel - 9 séries de cours
:

Vous voulez vous lancer dans le monde du codage et faire carrière dans la création de sites web ? Ce certificat, conçu par les experts en génie logiciel de Meta - les créateurs de Facebook et d'Instagram - vous préparera à une carrière de développeur frontal.

Dans ce programme, vous apprendrez

  • Comment coder et construire des pages web interactives en utilisant HTML5, CSS et JavaScript.

  • Des compétences de conception en demande pour créer des mises en page professionnelles à l'aide d'outils standard de l'industrie tels que Bootstrap, React et Figma.

  • Les dépôts GitHub pour le contrôle de version, le système de gestion de contenu (CMS) et la façon de modifier les images à l'aide de Figma.

  • Comment se préparer aux entretiens techniques pour les postes de développeur front-end.

  • ...



IA pour les enseignants - Training | Microsoft Learn :



Explorez le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) dans l’éducation. Il couvre un bref historique de l’IA, des modèles de langage volumineux (LLM), de l’IA générative, de l’ingénierie prompte, de l’utilisation responsable de l’IA et des utilisations dans un paramètre de classe. Plongez dans l’art d’une invite pour équiper les apprenants afin d’obtenir les meilleurs résultats de Microsoft Copilot et Créateur d’image de Designer. Explorez les nombreuses façons d’améliorer l’enseignement et l’apprentissage avec des outils basés sur l’IA dans le navigateur Microsoft Edge, Word, PowerPoint, Minecraft, etc.

Pour les enseignants et les responsables d’établissements scolaires qui ont reçu le badge Microsoft Advanced Educator en 2023/2024, le badge Microsoft Advanced Educator Renewal 2025 est attribué à la fin de ce parcours d’apprentissage.

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Erol GIRAUDY.

YouTube mes vidéos et PowerPoint :


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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)

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



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. 

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