Corrigé et repères de discussion
Imprimer ou enregistrer en PDF : utilisez ⌘P sur Mac ou Ctrl+P sur Windows/Linux.
Ce document accompagne la fiche élève. Les formulations ci-dessous sont des exemples de réponses attendues, pas un texte à réciter. Demandez une explication, un exemple et une source.
1. Perceptron et Deep Blue
Perceptron : à la fin des années 1950, Frank Rosenblatt étudie une machine qui apprend à classer des entrées en ajustant les poids de ses connexions à partir d’exemples.
Deep Blue : en 1997, le système spécialisé d’IBM bat Garry Kasparov en match. Il combine recherche massive de coups, évaluation, bases de données et expertise humaine. Ce n’est ni un modèle d’apprentissage profond ni une intelligence générale.
À discuter : être excellent à un jeu ne signifie pas pouvoir apprendre seul n’importe quelle tâche.
Sources : Cornell sur Rosenblatt ; IBM sur Deep Blue.
2. Les trois étapes
- Données : les images d’exemple de chats et de chiens, avec les catégories quand l’apprentissage est supervisé.
- Entraînement : l’ajustement des paramètres pour améliorer les prédictions sur les exemples. L’image nouvelle n’est pas, à elle seule, un nouvel entraînement.
- Inférence : utiliser le modèle entraîné pour classer la nouvelle photo.
- Erreur possible : photo floue, animal peu représenté, environnement différent, biais du jeu de données ou défaut du modèle. Accepter tout exemple bien expliqué.
À discuter : davantage de calcul peut faciliter l’entraînement ; cela ne garantit ni des données représentatives ni une réponse juste.
Source et prolongement : guide du fonctionnement de l’IA, avec ses sources originales.
3. Citation et envoi
Citation : demander la référence, ouvrir le document original, vérifier l’auteur, les mots exacts et leur contexte. Une URL présente dans une réponse ne suffit pas.
Envoi : faire relire le contenu, identifier les destinataires, vérifier les données personnelles et obtenir l’autorisation explicite de la personne responsable avant d’envoyer. L’agent ne doit pas décider seul d’élargir l’audience.
À discuter : savoir rédiger un message et être autorisé à l’envoyer sont deux choses différentes.
Sources : article original de Turing ; NIST AI Risk Management Framework.
Observer les acquis
| Objectif | Indice observable |
|---|---|
| Jalon historique | L’élève relie une époque, un système et son mécanisme sans généraliser sa capacité. |
| Entraînement / inférence | L’élève explique ce qui ajuste le modèle et ce qui l’utilise sur une nouvelle entrée. |
| Précaution justifiée | L’élève propose une vérification ou une permission adaptée à la conséquence. |
Utilisez « à reprendre », « expliqué avec aide » ou « expliqué de façon autonome » pour guider la discussion. Le score du jeu n’est pas une mesure suffisante des acquis. Ce support et la durée proposée n’ont pas fait l’objet d’une validation en classe.
Adapter la séance
Pour un groupe débutant, limiter la visite à deux ou trois salles. Permettre les réponses orales et les binômes. Utiliser les guides ou la fiche papier si la navigation spatiale est un obstacle. Ne pas demander aux élèves d’envoyer leurs données personnelles dans un outil d’IA pour réaliser ces exercices.