Publié le : 12/11/2026

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10 questions sur l’IA

Algorithmes Culture & Société

Incollable sur l'intelligence artificielle ? Faites le test en 10 questions !

Qu’est-ce-que le « deep learning » ?

Un synonyme pour intelligence artificielle, apprentissage automatique, « machine learning », tous ces termes désignent la même chose

Une technique de machine learning basée sur l’utilisation de réseaux de neurones comportant de très nombreuses couches et nécessitant un très grand nombre de données et une grande puissance de calcul

Une caractérisation des techniques qui permettent d’apprendre des théories compliquées et profondes telles que certaines branches des mathématiques

Une technique de machine learning capable de faire de l’introspection, en profondeur, pour expliquer pourquoi et comment les réponses ont été obtenues

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Quelle est la relation entre intelligence artificielle et apprentissage automatique (machine learning) ?

Ce sont deux domaines totalement différents : l’intelligence artificielle tente de mimer l’intelligence humaine tandis que l’apprentissage automatique est un ensemble d’algorithmes informatiques qui s’appuient sur des bases de données

L’apprentissage automatique est une sous-partie de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs à apprendre à partir de données

Ce sont deux manières de nommer le même concept

L’intelligence artificielle est une extension des méthodes d’apprentissage développées par les logiciens

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En 1997, Garry Kasparov, le champion du monde d’échecs, est battu aux échecs par :

Deep Blue, un superordinateur développé par l'entreprise IBM

Un enfant de 12 ans, jeune prodige des échecs

Le robot R2D2, entre deux tournages de Star Wars

Le champion américain Bobby Fischer qui s’était entraîné sur ordinateur

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Lequel de ces modèles n'est pas un des modèles utilisés en intelligence artificielle ?

Les modèles connexionnistes

Les modèles symboliques

Les modèles statistiques

Les modèles intuitionnistes

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Qu’est-ce-que l’analyse de cycle de vie d’un système ou d'un appareil ?

L’analyse du mode d’emploi d’un système ou appareil : comment le mettre en marche ? comment l’utiliser ? comment l’arrêter ?

Le suivi des différents utilisateurs d’un système ou appareil

Le schéma qui représente la vie de l’appareil depuis sa mise en vente jusqu’à sa mise au rebut

Une méthode scientifique pour mesurer l’impact environnemental d’un système ou appareil : production, utilisation, fin de vie.

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Face à une décision prise par une IA, si on soupçonne que des critères discriminatoires et illégaux ont été employés, pour quelle raison est-il difficile d’obtenir une explication des critères qui ont mené à cette décision ?

Les plateformes refusent de fournir des explications pour ne pas divulguer leurs secrets industriels

Il est très facile de cacher qu’un critère discriminant a été utilisé et de créer un nouveau système qui n’utilise pas ce critère et qui fournit la même réponse en n’utilisant que des critères autorisés, légaux

Une IA n’est pas suffisamment intelligente pour utiliser des critères bien définis, elle ne fait que des calculs avec des probabilités et il n’y a pas vraiment d’explication

On ne sait pas à qui s’adresser pour demander une explication, l’IA n’étant pas capable d’introspection pour répondre elle-même

None

Quelle est la meilleure posture à adopter face aux questions éthiques soulevées par les agents conversationnels et autres systèmes d’IA comme ChatGPT ?

Interdire l’accès aux personnes mineures pour les protéger

Demander aux compagnies qui produisent ces systèmes de signer des engagements de conformité aux régulations nationales ou internationales (européennes…)

Demander de la transparence tout en s’efforçant d’évaluer la qualité selon une pluralité de critères

Considérer que l’apprentissage se faisant sur des données issues de la société humaine, les valeurs éthiques seront respectées par ces agents tout autant que par la société humaine

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Dans le domaine de la santé mentale, les IA sont capables de...

établir un diagnostic de pathologie mentale

évaluer le degré de pathologie mentale d’un sujet

déterminer la capacité d’un sujet à maîtriser les éléments conceptuels utiles pour comprendre la conversation

proposer des indices permettant de consolider un diagnostic

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Sur quel principe reposent les réseaux neuronaux informés par la physique ?

L’entraînement consiste à minimiser l’erreur vis-à-vis de la loi physique

On utilise un réseau particulier, dont la structure vérifie forcément les lois physiques

On entraîne le réseau uniquement avec des expériences issues de la physique

On entraîne d’abord le réseau à apprendre les lois physiques, puis on l’entraîne dans un 2e temps à rejeter les données qui ne les satisfont pas

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10.

Quel est le principe de base d'entraînement d'un réseau de neurones qui analyse des images ?

Il varie selon le nombre de neurones par couche, le nombre de couches etc. et il est très difficile de le décrire de façon générale

On fait calculer une réponse pour une image, puis on corrige un peu les paramètres si la réponse n’est pas celle attendue, et on fait cela pour plusieurs images.

On mémorise beaucoup d’images avec la réponse attendue, que l’on appelle “étiquette” (par exemple “cette image contient un chat”) et ensuite le réseau répondra l’étiquette mémorisée quand on lui présentera à nouveau cette image déjà mémorisée

On repère des formes ou des contours dans une image puis de les comparer à une base de données d’éléments mémorisés (par exemple, une table est constituée de 4 pieds et d’un plateau) et si l’objet ne figure pas dans la base de données, de le rajouter manuellement ; il faut utiliser beaucoup d’images pour l’entraînement pour couvrir une grande variété d’objets et bien remplir la base de données.

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