Chapitre 1

Bienvenue dans ce cours.

Présentation des auteurs

Ce cours a été élaboré en collaboration avec l'Institut Montaigne et la Fondation Abeona.

Au Canada, sa diffusion est assurée par CIFAR, à la suite d’une consultation publique nationale menée par le Comité consultatif canadien sur l’Intelligence Artificielle.

CIFAR

En validant votre inscription, vous consentez à ce que les informations fournies soient utilisées à des fins de communication et d’information par OpenClassrooms et l’Institut Montaigne. Pour en savoir plus sur la gestion de vos données personnelles et l’exercice de vos droits, veuillez consulter notre Politique de protection des données personnelles.

• Ce cours a été initialement créé en 2020 par Benjamin Ejzenberg, consultant Data Scientist, et Anna Choury, experte en IA et éthique. En 2023, le contenu a été actualisé par Milo Rignell et Tom David de l’Institut Montaigne ainsi que par Mathieu Nebra, co-fondateur d’OpenClassrooms.

Quelles sont les nouveautés par rapport à la version précédente ?

Les chapitres « Identifiez les enjeux de sûreté de l’intelligence artificielle » et « Identifiez les enjeux d’une IA responsable et digne de confiance » ont été entièrement révisés. De plus, un nouveau chapitre intitulé « Appréhendez les modèles d’IA “à usage général” » a été ajouté.

Chapitre 2

Explorez l’intégration de l’intelligence artificielle dans votre quotidien

Commençons ce chapitre en définissant ce qu’est l’intelligence artificielle, à travers des exemples concrets issus de la vie courante. Les applications de l’IA sont omniprésentes dans notre environnement quotidien. Accompagnez-nous dans une journée type pour en prendre pleinement conscience.

8 h : Un café pour bien démarrer 

Il est 8 heures, vous consultez probablement un réseau social tel que Facebook, Instagram, LinkedIn ou Twitter.

Quel que soit le réseau utilisé, ces plateformes exploitent des techniques d’intelligence artificielle pour optimiser leurs services.

Vous faites défiler votre fil d’actualité afin de découvrir les dernières informations et les publications de votre réseau.

Saviez-vous que votre fil d’actualité est unique et personnalisé ? Il est construit et affiché selon de nombreux critères, tels que vos centres d’intérêt, les personnes que vous suivez ou les publications que vous avez appréciées. Ainsi, le contenu que vous visualisez n’est pas statique, mais adapté spécifiquement à votre profil. Des algorithmes vous proposent les informations les plus pertinentes, incluant articles, vidéos, publications de votre réseau ainsi que des publicités ciblées.

8 h 45 : En route vers le travail 

Vous prenez votre moyen de transport habituel pour vous rendre au travail et lancez votre application musicale favorite, telle que Spotify ou Deezer. En un clic, des dizaines de chansons et podcasts vous sont recommandés.

Ces suggestions sont générées grâce à l’IA, qui sélectionne des contenus adaptés à votre profil.

Par exemple, la playlist « Découvertes de la semaine », mise à jour chaque lundi par Spotify, est élaborée par un programme d’IA analysant vos écoutes récentes ainsi que celles d’autres utilisateurs aux goûts similaires.

9 h 30 : Gestion de vos emails

Vous ouvrez votre boîte mail et commencez à traiter vos messages. Alors que vous rédigez une réponse à votre manager Annie, votre messagerie vous suggère automatiquement la suite du texte en gris clair : « Bonjour Annie, j’espère que vous allez bien. »

L’IA excelle dans la prédiction des mots suivants les plus probables, comme nous l’aborderons dans l’avant-dernier chapitre du cours. En s’appuyant sur des données textuelles antérieures, elle anticipe souvent vos intentions.

À court d’inspiration, vous sollicitez votre chatbot : « Rédige-moi une réponse cordiale à Annie – je m’occupe du travail mentionné d’ici ce soir. » Le chatbot génère instantanément une réponse professionnelle que vous envoyez sans délai.

12 h 30 : Pause déjeuner 

Vous rejoignez vos collègues pour déjeuner, et l’un d’eux vous propose de découvrir un nouveau restaurant à proximité. Vous acceptez et décidez de photographier votre dessert pour partager ce moment.

Lors de la prise de vue, l’appareil photo s’ajuste automatiquement en fonction de la scène. Derrière ces clichés réussis se cache une application d’IA qui optimise les réglages de l’appareil.

Vous prenez également une photo avec vos collègues et la publiez sur les réseaux sociaux. La plateforme vous suggère alors d’identifier les personnes présentes.

Si les individus figurant sur la photo appartiennent à votre cercle proche, leur identification vous est proposée automatiquement. Cette reconnaissance faciale est également rendue possible grâce à l’IA.

13 h 45 : Un rapide passage sur LinkedIn 

Chaque jour, vous consacrez quelques minutes à votre réseau social professionnel. Cette application vous permet de suivre les actualités de votre réseau et, si vous êtes en recherche d’emploi, de recevoir des recommandations de postes.

Un programme d’IA analyse votre profil professionnel en détail afin d’identifier les offres d’emploi les plus pertinentes pour vous.

18 h : Retour à domicile

Quel que soit votre mode de transport, vous utilisez probablement des applications telles que Google Maps ou Waze. Ces outils fournissent des informations de trafic en temps réel et anticipent désormais les retards éventuels (bus, train, etc.).

Pour ce faire, ils exploitent l’intelligence artificielle ainsi que diverses données disponibles (positions des véhicules, conditions météorologiques, etc.).

19 h : Un instant shopping

Le commerce en ligne offre des millions de produits accessibles en quelques clics. Vous avez sans doute déjà effectué des achats sur des plateformes telles que Cdiscount, la Fnac ou Amazon. Ces acteurs utilisent l’IA pour optimiser votre expérience d’achat.

Concrètement, ils développent notamment des systèmes de recommandation d’articles adaptés à vos préférences.

Définition de l’intelligence artificielle

L’IA est omniprésente dans votre vie quotidienne et se manifeste sous diverses formes.

Mais comment la définir précisément ?

Définition :

« L’intelligence artificielle désigne toute technologie informatique capable de résoudre des problèmes complexes que l’on croyait réservés à l’intelligence humaine. »

- Neema Elohim

En réalité, il n’existe pas une unique intelligence artificielle, mais plusieurs technologies relevant de ce domaine d’étude. Vous en découvrirez plusieurs au fil de ce cours.

Repères historiques majeurs de l’IA

L’histoire de l’intelligence artificielle est jalonnée d’étapes clés, illustrées notamment par des jeux comme le go, un jeu de plateau chinois où il s’agit de créer des territoires avec des pierres noires et blanches pour bloquer l’adversaire, ou Jeopardy, un jeu télévisé américain où il faut deviner la question correspondant à des indices.

Vous pouvez consulter la description complète de cette image au format PDF.

L’avenir de l’IA dans notre quotidien

Les usages de l’intelligence artificielle se multiplient et s’intègrent toujours davantage dans nos vies. Voici deux exemples d’applications innovantes qui pourraient devenir courantes dans les années à venir.

Contrôlez votre domicile par la voix

De plus en plus de foyers adoptent des dispositifs commandés vocalement, tels que les enceintes intelligentes ou assistants vocaux comme Alexa ou Google Home.

Ces équipements permettent une interaction naturelle via la voix : allumer une lumière, lancer une playlist musicale ou obtenir la météo, par exemple.

Les fonctionnalités de ces enceintes connectées ne cessent de s’enrichir, devenant de véritables assistants du quotidien.

Selon une étude CSA/Hadopi de février 2019, plus de 5 millions de Français étaient équipés d’une enceinte à commande vocale.

Ces interfaces vocales vont se perfectionner et se déployer dans des contextes variés, permettant d’interagir par la voix avec des appareils aussi divers qu’un téléviseur, un tableau de bord automobile ou une machine à café.

Profitez de la conduite autonome

Le secteur des transports bénéficie des avancées récentes en IA, offrant plus d’optimisation et de fluidité. Par exemple, les flottes de taxis et VTC ont été transformées par des entreprises telles qu’Uber ou Kapten (anciennement Chauffeur Privé), optimisant les déplacements des chauffeurs.

Les véhicules autonomes représentent une révolution imminente, promettant de transformer la mobilité.

Équipés de capteurs et d’ordinateurs puissants, ces véhicules peuvent circuler de manière autonome. Dans un avenir proche, nous pourrons nous laisser conduire par une voiture autonome, libérant du temps pour lire ou consulter nos emails. Au-delà du confort individuel, cela pourrait fluidifier la circulation et réduire les accidents.

De nombreux acteurs et équipementiers automobiles développent des solutions autonomes. En France, par exemple, EasyMile propose un mini-bus électrique autonome, tandis que l’équipementier Valeo travaille sur le projet Drive4U, une voiture autonome destinée à circuler dans Paris.

En résumé

L’intelligence artificielle est déjà intégrée dans notre quotidien, de nos réseaux sociaux à nos itinéraires, en passant par nos choix musicaux et vidéos.

Elle se définit comme « toute technologie informatique capable de résoudre des problèmes complexes que l’on croyait réservés à l’intelligence humaine ».

Ce domaine d’étude recèle encore de nombreuses innovations à venir, avec de multiples applications qui verront le jour dans les prochaines années.

Vous avez découvert certaines utilisations actuelles et futures de l’IA, et commencé à appréhender ce concept. Le chapitre suivant vous présentera le vocabulaire essentiel associé à l’intelligence artificielle.

Chapitre 3

Les disciplines de l’intelligence artificielle permettent aux machines d’accomplir des tâches qu’on pourrait penser réservées aux humains. Pour bien cerner ce que recouvre la révolution de l’IA, il faut avoir en tête quelques concepts qui lui sont liés de près ou de loin ; entre autres : les données, le Big Data ou le Deep Learning.

Pour mieux s’y repérer, nous allons décrypter avec vous ces concepts incontournables qui gravitent autour de l’intelligence artificielle !

L'intelligence artificielle est un vaste champ d'étude. Nous avons fait le choix de vous présenter les concepts qui nous semblent les plus importants pour appréhender ce sujet passionnant. Gardez en tête que ce n'est pas une vision exhaustive de tous les éléments qui la composent.

Identifiez les données que vous produisez   

La (ou les) "data", les "données", la "protection des données", la "magie de la data", le "vol de données", prendre des "décisions basées sur la data"... on entend ce mot partout dans les actualités ! Mais que veut-il dire exactement ?

Mettons tout le monde d’accord sur une chose essentielle : Data = données, les data sont simplement la traduction anglophone des données.

D’accord, mais qu’est-ce que c’est, en fait, les données ?

Les données, ce sont ces informations qui sont enregistrées pour être utilisées par les programmes informatiques. Par exemple, un texte enregistré sur votre ordinateur, un mémo vocal enregistré avec votre smartphone ou encore le dernier cliché de votre appareil photo sont des données.

Des exemples de types de données : industrielles, écologiques, statistiques,financières, etc

Que ce soit à travers nos échanges d’emails, nos réseaux sociaux ou en faisant du shopping en ligne, nous produisons ces données.

Découvrez le Big Data 

Toutes ces données, vous n’êtes pas le seul à les produire ! À l’échelle de la société, nous produisons collectivement de très nombreuses données. Pour vous donner une idée, chaque minute :

Google est sollicité près de 4 millions de fois 

4,5 millions de vidéos sont visionnées sur YouTube ;

188 millions d’emails sont échangés.

Ce sont toutes ces données qui forment le concept de Big Data. On pourrait le traduire par "données massives".

Le concept de Big Data a été forgé pour désigner ce phénomène d’explosion des données. L’élément-clé dans le Big Data, c’est le volume de données qui est considérable.

Ensuite, il faut garder à l’esprit que les données du Big Data sont variées. Il peut s’agir de nombres, de texte mais aussi de vidéo, d’audio, etc. Ces données ne concernent pas uniquement le monde de l’Internet mais sont également issues de capteurs dans le monde "physique". Dans les transports par exemple, un bus peut enregistrer régulièrement sa position pour assurer un service fluide pour les usagers.

Mais à quoi servent toutes ces données ? Et en quoi sont-elles liées à l’intelligence artificielle ?

Faisons le point !

Découvrez la Data Science, ou la science des données, discipline liée à l’IA 

Toutes ces données sont collectées et utilisées par des organisations. Il s’agit par exemple d’améliorer votre expérience en ligne ou de vous offrir des services personnalisés.

Avant d’envisager d’utiliser l’intelligence artificielle, il s’agit d’explorer les données pour en tirer des tendances. Comment s’y prend-on ? Regardons cela en détail !

Pour analyser toutes les données collectées, ces fameuses données massives, ce fameux Big Data, les organisations vont avoir recours à une discipline transversale : la Data Science, ou science des données. 

Vous avez peut-être entendu parler du métier de Data Scientist. Il a connu un grand engouement ces dernières années, au point de devenir l'un des métiers les plus plébiscités par les recruteurs.

Prenons l’exemple d’une chaîne de vêtements qui détient plusieurs boutiques en France. Elle détient des données, notamment l’ensemble des ventes réalisées par ses différents points de vente. Elle vient de recruter une Data Scientist pour l’aider à mieux analyser ses ventes. Elle souhaite aussi identifier les collections qui sont le plus susceptibles de se vendre à l’avenir.

La Data Scientist analyse les données disponibles dans les moindres détails. Son objectif ? Comprendre les chiffres du passé pour expliquer les tendances de ventes en fonction de nombreux critères. Pour cela, elle doit cumuler plusieurs compétences :

des connaissances en mathématiques et en statistiques qui lui permettent d’analyser les chiffres ;

des compétences en informatique car elle doit être en mesure de traiter des quantités importantes d’informations ;

des compétences dans le secteur dans lequel elle intervient. Dans le cas de la mode, il faudra par exemple savoir analyser les mouvements de stock, la saisonnalité des ventes, etc.

La Data Scientist a terminé son analyse des ventes. On lui demande par la suite de mettre en place des outils pour anticiper automatiquement les produits qui seront les plus vendus dans les prochains mois. Pour cela, elle doit s’appuyer sur des disciplines de l’intelligence artificielle : étudions-les en détail !

Apprenez-en plus sur deux disciplines de l’IA : le Machine Learning et le Deep Learning

Pour mettre en place un programme d’intelligence artificielle, on fait appel aux disciplines de Machine Learning et à l'une de ses sous-disciplines, le Deep Learning. Vous en avez déjà entendu parler mais vous ne savez pas vraiment ce qui se cache derrière ces deux expressions ? Accrochez vos ceintures, c’est le moment de les décrypter !

Dans ce chapitre, nous allons vous expliquer dans les grandes lignes ces deux notions d’IA. Vous pourrez découvrir leur fonctionnement scientifique en détail dans la troisième partie du cours.

Le Machine Learning ou apprentissage automatique 

L’apprentissage automatique, ou Machine Learning, est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui permet à un programme informatique d'effectuer une tâche pour laquelle il n'est pas programmé explicitement : il est programmé pour apprendre à la faire. On donne au programme de nombreuses données et il apprend à partir de ces données. Cette discipline est notamment utilisée dans votre boîte email pour classer automatiquement un email en spam.

Ça vous semble toujours aussi mystérieux ? Pas de panique, nous rentrerons dans les détails dans le chapitre dédié : Initiez-vous aux fondamentaux du Machine Learning ou apprentissage automatique. 

Le Deep Learning ou apprentissage profond

Ce champ d’étude est un des sous-champs d’étude du Machine Learning (comme vous l'illustre le schéma ci-dessous). 

L'apprentissage profond, ou Deep Learning, repose sur la construction de réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux, composés de milliers, voire millions de neurones, sont inspirés du cerveau humain. Le Deep Learning s’applique souvent sur des quantités de données beaucoup plus importantes que le Machine Learning. Il apprend de cette masse d’exemples et obtient dans certains cas de bien meilleurs résultats que les disciplines traditionnelles d’intelligence artificielle.

Le Deep Learning est particulièrement performant pour travailler avec des données vocales. Vous pouvez penser par exemple aux questions qui sont récoltées par des assistants virtuels. Ces signaux audio doivent être interprétés et traduits en texte avant de pouvoir trouver une réponse. C’est ce qu’on appelle le traitement automatique du langage naturel.

Vous en apprendrez plus sur le Deep Learning dans le chapitre dédié : Appréhendez le Deep Learning ou l'apprentissage profond.

Au final, on peut représenter les différents champs d’étude comme imbriqués ainsi :

IA > machine learning > deep learning. La data science est à cheval entre d'autres domaines et l'IA

Une représentation de l'organisation des différentes disciplines présentées

Pour rappel, l'intelligence artificielle comporte d'autres disciplines. Nous avons choisi de vous présenter les plus importantes.

Complétez votre définition de l’intelligence artificielle

Avec le Machine Learning et sa sous-discipline le Deep Learning, l’intelligence artificielle permet de résoudre des problèmes qu’on aurait cru réservés à l’intelligence humaine, comme par exemple interpréter le langage naturel, ou réaliser des prédictions ou des recommandations complexes. Pour cela, on met en place des algorithmes.

Un algorithme, c’est une suite d’instructions qui permet d’aboutir à un résultat donné. Ainsi, en général un algorithme permet de résoudre un problème donné en suivant une séquence d’étapes. Par exemple, une recette de cuisine est un algorithme.

En fin de compte, l’intelligence artificielle vise à doter les programmes informatiques de facultés cognitives qu’on associe habituellement aux êtres humains ou aux animaux : percevoir, raisonner et agir.

Au chapitre précédent, nous avions défini l’intelligence artificielle comme :

"toute technologie informatique qui permet de résoudre des problèmes complexes qu'on aurait cru réservés à l'intelligence humaine."

On peut maintenant compléter cette définition de l’intelligence artificielle, qui est :

toute technologie informatique algorithmique qui permet de résoudre des problèmes complexes qu'on aurait cru réservés à l'intelligence humaine, en simulant des capacités humaines comme la perception et le raisonnement. 

Et les robots, dans tout ça ?

Il y a souvent une confusion entre intelligence artificielle et robotique. Effectivement, ce sont des domaines d’étude qui sont souvent présentés ensemble, car ils sont souvent tous les deux impliqués dans les mêmes projets. 

Alors, qu’est-ce qui les distingue ?

La robotique correspond à la partie mécanique. Grâce à la mécanique, un robot peut se déplacer. Le robot capte des informations de son environnement avec divers capteurs. On peut ainsi le doter de micros pour enregistrer l’audio et de haut-parleurs afin de diffuser des sons. Tout ça rentre dans le domaine de la robotique.

Quand on pense robot, on pense souvent aux robots humanoïdes : ce sont les plus impressionnants ! Mais en réalité, la majeure partie des robots ne ressemblent pas à ça :

Robot humanoïde

Mais plutôt à ça :

Robot industriel

L’intelligence artificielle, quant à elle, va être utilisée pour augmenter le robot afin de lui permettre de compléter de nouvelles tâches. Par exemple, il pourra se déplacer dans des environnements de façon autonome.

On peut donc avoir des robots qui fonctionnent sans IA, comme par exemple les robots industriels, dont le comportement est programmé de A à Z par un humain. On peut aussi avoir des IA qui ne sont pas implémentées dans des robots, comme c’est le cas des assistants vocaux de nos téléphones.

En résumé

Nous produisons chaque jour de nombreuses données comme les emails, les photos, etc. 

Le Big Data, c’est l’ensemble de ces données massives. 

L’intelligence artificielle et la Data Science sont deux disciplines qui sont utilisées conjointement, notamment pour mettre en place du Machine Learning ou du Deep Learning. 

L’intelligence artificielle et la robotique sont deux disciplines différentes, mais souvent présentes dans les mêmes projets.  

Nous définissons l’IA comme "toute technologie informatique algorithmique qui permet de résoudre des problèmes complexes qu'on aurait cru réservés à l'intelligence humaine, en simulant des capacités humaines comme la perception et le raisonnement." 

Vous en savez dorénavant un peu plus sur les concepts clés qui gravitent autour de l’intelligence artificielle. Dans le troisième chapitre, nous vous proposons de décrypter quelques-uns des mythes qui sont souvent le plus présentés quand on parle d’intelligence artificielle.

Chapitre 4

Nous l’avons vu, l’intelligence artificielle s'invite chaque jour davantage dans votre vie quotidienne. Des chercheurs du monde entier travaillent sur de nombreuses applications de cette discipline scientifique. Que ce soit avec AlphaGo, le robot humanoïde Sophia d’Hanson Robotics, les premières voitures autonomes ou ChatGPT, la presse nous présente des applications toujours plus impressionnantes de l’intelligence artificielle !

Quelques titres de journaux sur ChatGPT, AlphaGo, Sophia d’Hanson Robotics ou les premières voitures autonomes.

L'IA fait les gros titres

Ces innovations et, de façon plus générale, les possibilités offertes par la technologie, inspirent les artistes et producteurs d’œuvres culturelles depuis longtemps : de Frankenstein à Terminator, en passant plus récemment par Wall-E ou la série Black Mirror, les technologies du futur et la question de l’homme augmenté sont partout !

Faisons le point entre mythes et réalité, pour décrypter le potentiel réel de l’IA.

Décryptez les mythes liés à l'IA

Mythe n° 1 : "L’IA fonctionne comme le cerveau humain"

L’ambition de l’intelligence artificielle est de résoudre des problèmes complexes, qu’on pourrait penser réservés aux humains. Il s’agit par exemple de la perception visuelle ou de la reconnaissance du langage.

Et c’est effectivement en essayant de copier le fonctionnement du cerveau humain qu'on a inventé les réseaux de neurones (et donc le début du Deep Learning) qui permettent de dialoguer naturellement avec une machine.

Il faut garder à l’esprit que le fonctionnement de l’IA est éloigné de celui du cerveau humain. Il ne s’agit pas d’une copie ou d’une simulation du cerveau humain.

Mythe n° 2 : "Les programmes d’IA sont conscients et auraient des émotions"

Concevoir une créature capable de conscience et de sentiments : voilà un projet qui a occupé l’imaginaire de dizaines d’artistes bien avant l’arrivée de l’IA en tant que discipline. Entre fantastique et science-fiction, de nombreuses œuvres mettent en scène cette idée.

Le robot Wall-E conçu par les studios Pixar semble exprimer de nombreuses émotions. Les robots humanoïdes de la science-fiction sont dotés non seulement d’intelligence, mais aussi d'expression des sentiments.

Au-delà de la science-fiction, certaines enceintes intelligentes simulent désormais des émotions. Ainsi, l’enceinte d’Amazon Alexa est capable de vous répondre avec une intonation qui peut marquer par exemple l’excitation, la déception ou la désapprobation, bien utiles pour un compagnon artificiel (par exemple pour pallier la solitude des personnes âgées ou accueillir des patients dans un hôpital de façon moins impersonnelle). Le chatbot Bing de Microsoft a fait la une des journaux en produisant des réponses agressives ou blessantes lors de conversations avec quelques utilisateurs. Comme on le verra dans la suite du cours, si ces comportements ressemblent à des émotions fortes comme la colère, elles n’ont rien à voir avec nos émotions humaines.

Des robots capables de joie et de tristesse ? En apparence seulement. Certes, on peut doter les machines de toutes sortes d’émotions, mais il faut garder à l’esprit qu’elles ne font que les simuler. En revanche, que ces systèmes soient conscients et dotés d’émotions ou non, ce qui importe c’est aussi la manière dont l’humain va percevoir l'interaction avec l’IA et réagir. Si l’intelligence artificielle simule à merveille une douleur ou une tristesse profonde, les humains sauront-ils garder à l’esprit qu’il ne s’agit que d’une simulation ? Comment allons-nous réagir face à ça ?

Mythe n° 3 : "Les programmes d’IA pourraient développer leur propre volonté"

Il est important de comprendre que le comportement et les objectifs des IA dépendent de la façon dont ils sont conçus par nous humains. 

Certains grands noms dans le domaine scientifique et technologique, dont

Stephen Hawking, Bill Gates et Elon Musk, ont exprimé des inquiétudes quant aux dangers d’une IA bien plus intelligente que les humains. Dans le cas où nous lui aurions confié les mauvais objectifs, cette IA se développerait au point que les humains ne puissent plus la contrôler.

On peut penser à l’apprenti sorcier, qui n’arrive plus à arrêter le balai à qui il a magiquement demandé de faire le ménage à sa place.

Ces craintes relèvent avant tout de la difficulté à correctement expliquer nos objectifs aux systèmes d’IA, et à mettre en place les bons garde-fous, que l’on verra dans le chapitre sur la sûreté. Des systèmes d’IA capables de beaucoup de tâches, à qui nous confions des objectifs mal définis, pourraient vraisemblablement mener à de tels accidents.

Néanmoins, il ne s’agit pas de systèmes d’IA qui développeraient spontanément leur propre volonté et leurs propres objectifs, comme c’est le cas dans le film "I, Robot".

En résumé

Bien qu'inspirées du cerveau humain, les IA ne sont pas une copie ou une simulation du cerveau humain.

Les produits d’IA n’ont pas d’émotions humaines, même s’ils peuvent parfois en simuler. 

Les systèmes d’IA n’ont pas de volonté indépendante. Leur comportement et leurs objectifs dépendent de la façon dont ils sont conçus par nous humains. 

Maintenant que vous en savez plus sur ce que recouvre l'intelligence artificielle, nous vous proposons de tester ce que vous avez appris en répondant à quelques questions !