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Visualiser l’apprentissage des robots

« Un robot apprenant pour aborder l’intelligence artificielle de l’école primaire à l’Université. »

Article mis à jour le 26 septembre 2023


Cet article a été écrit en novembre 2022, avant le lancement de l’agent conversationnel chatGPT, le 30/11/22, et des bouleversements générés par les IA... génératives.

Courses de robots AlphAI - (Crédits : NP)

 

L’apprentissage de l’intelligence artificielle est un processus par lequel une machine est capable de développer ses propres capacités d’apprentissage en s’adaptant à de nouvelles situations. Ce processus est fondé sur la capacité de la machine à identifier des patterns et à développer des models en fonction de ces patterns.

L’apprentissage de l’intelligence artificielle est un domaine en plein essor et de nombreuses applications sont développées chaque jour. Les applications les plus courantes de l’intelligence artificielle sont les robots, les systèmes de recommandation et les chatbots.

L’apprentissage de l’intelligence artificielle est un processus extrêmement complexe et il est important de comprendre comment cela fonctionne afin de pouvoir l’utiliser au mieux.

Ce texte introductif est l’une des trois propositions faites par une machine en réponse au titre de cet article « Visualiser l’apprentissage de l’intelligence artificielle ». Même s’il serait nécessaire de définir les termes patterns et models, le résultat est impressionnant, n’est-ce pas ? Complété de trois ébauches de plan et d’une foire aux questions, ce travail peut en tenter plus d’un à se laisser guider pour écrire un article. Mais rassurez vous, c’est bien un humain, avec ses qualités et ses défauts, qui a rédigé la suite de cette page.

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie en plein essor, même si elle accuse un retard par rapport aux prévisions initiales. Elle s’immisce dans notre quotidien et sera à l’origine de la transformation de certains métiers, de la création et de la disparition d’autres. Il est nécessaire de préparer les élèves aux métiers de demain et de les former au machine learning. Il est également important de démystifier l’IA et de permettre aux élèves de devenir des utilisateurs informés et citoyens.

Les domaines de l’IA étant larges, toutes les disciplines sont concernées : les mathématiques bien sûr, mais aussi la biologie, la physique, les sciences de l’éducation et les matières littéraires. Étudier l’IA permet également de parler des problèmes éthiques soulevés par cette technologie.

Vers une autonomie maximale

On définit, pour un robot, quatre niveaux d’autonomie dont les caractéristiques et la comparaison avec le fonctionnement humain peuvent être abordées très tôt dans la scolarité.

Description textuelle
Niveaux d’autonomie d’un robot
D’après la présentation de Thomas DENEUX, fondateur de Learning Robots, et des fiches d’activités avec AlphAI - https://learningrobots.ai (16/11/22)

D’après la présentation de Thomas DENEUX, fondateur de Learning Robots, et des fiches d’activités avec AlphAI - https://learningrobots.ai (16/11/22)

Une analogie avec le vivant peut être effectuée : les moteurs sont les muscles, les capteurs sont les organes sensoriels et les connectiques correspondent aux nerfs. La carte électronique joue le rôle de centre nerveux, plus ou moins évolué en fonction du ou des programmes implémentés.

Sans apprentissage, le robot ne fait que ce que l’humain a prévu et exécutera toujours la même chose (niveau d’autonomie 2). Les niveaux 3 et 4 se distinguent par la méthode d’apprentissage. Dans le cas de l’apprentissage supervisé – ou apprentissage par imitation – le robot ne fait que reproduire les comportements dictés lors de l’entraînement et n’a aucune initiative. Il peut être confronté à de l’imprévisible si l’apprentissage d’exemples est incomplet, c’est-à-dire que les données durant cette phase sont erronées ou non exhaustives. Au niveau 4, le robot apprend par lui-même. Par essais–erreurs successifs, il explore son environnement et est capable d’anticiper. Cependant, si l’apprentissage est ici plus autonome, il reste déterminé par des algorithmes écrits par l’Homme. Le robot ne fait pas preuve d’initiative comme un humain pourrait le faire. Il ne sait pas se fixer ses propres objectifs : un système de récompenses doit lui être inculqué pour lui permettre de faire ses choix.

À tout moment au cours de l’apprentissage aidé ou autonome, l’Homme peut intervenir et forcer une exploration afin de fournir à la machine de nouvelles données pour augmenter ses performances. Prenons comme exemple celui de notre introduction. Un autre générateur nous a proposé, à trois reprises consécutives, des textes faisant la part belle à un avenir dystopique. En modifiant le contour – trois phrases permettant de préciser le contexte voulu – le logiciel nous a proposé l’introduction suivante, plus satisfaisante à nos yeux, mais toujours centrée sur la domination du monde par l’IA.

L’intelligence artificielle est le terme utilisé pour désigner un logiciel informatique qui exécute des tâches nécessitant une intelligence humaine. L’IA est devenue un mot à la mode ces dernières années alors que les scientifiques, les programmeurs et les entrepreneurs s’efforcent de développer cette technologie. Certains y voient le sauveur de l’humanité ; d’autres le considèrent avec scepticisme. L’IA a le potentiel de changer le monde tel que nous le connaissons ; cependant, comme toute autre innovation, elle a sa part de critiques et de partisans.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? L’IA est une capacité intellectuelle qui permet aux machines d’effectuer des tâches cognitives au-delà de simples directives. Les exemples d’intelligence artificielle incluent les voitures autonomes, les logiciels de reconnaissance faciale et les champions d’échecs informatiques. Beaucoup trouvent ce concept passionnant car ils envisagent des machines qui peuvent penser comme des humains. D’autres scientifiques nous préviennent d’un avenir où les robots déjoueront les humains et prendront le contrôle du monde, mais cela n’a pas empêché les gens de développer cette technologie !

Comprendre le fonctionnement de l’IA

Plusieurs activités ludiques peuvent être proposées en classe afin de mettre en place la notion d’intelligence artificielle. Par exemple, le logiciel AlphAI et son robot associé (entreprise Learningrobots) rendent accessible les algorithmes d’apprentissage.

L’apprentissage supervisé et l’importance de la qualité des données d’entraînement peuvent être abordés lors d’une course. En premier lieu, les élèves font découvrir le parcours à leur robot qui devra concourir seul par la suite. Cette activité peut être réalisée en école élémentaire ou au collège.

Course de robots AlphAI après une phase d’apprentissage supervisé. (Crédits : NP)

 

Pour expliquer la prise de décision, on fait appel à un autre anthropomorphisme qu’est le réseau neuronal artificiel. Ce dernier est une représentation schématique empruntée au fonctionnement des neurones biologiques et qui permet de visualiser en temps réel la circulation de l’information et la pondération des actions et des récompenses. Cette notion peut être abordée au lycée.

Visualisation du réseau de neurones artificiels avec le logiciel AlphAI, lors d’une phase d’apprentissage par renforcement. (Crédits : NP)

 

En diminuant le nombre de capteurs ou leurs caractéristiques – par exemple en réduisant la résolution de la caméra – il est possible de représenter graphiquement l’apprentissage du robot et de voir comment il réagit face à une nouvelle situation.

Mode démonstration KNN caméra du logiciel AlphAI.
Résolution de la caméra réduite à deux "pixels" droite–gauche pour visualiser l’apprentissage supervisé sous forme de graphique. (Crédits : NP)

Avec les élèves de classes supérieures, les outils disponibles rendent possible la reprogrammation de l’algorithme d’apprentissage afin de comprendre mathématiquement l’organisation des réseaux de neurones, notamment le besoin de couches de neurones intermédiaires.

Terminons cet article comme nous l’avons commencé, avec deux textes créés par un troisième générateur en ligne. De quoi nous rassurer... ou de nous inquiéter.

Proposition 1
Cette contribueux avait-il devant une forme qui a est de faisement à ses découverturs et sans écus, il était un gestain du cœur des mots en plein ou les trois tèles noirs que nous entendons ce cas dans son sauve au cours sur la ville pour ellez être le visite : "Le contrôler", « se présenter ! » ; peut Visualiser l’apprentissage par l’intelligence artificielle de la couteau des autres, qui est aussi dans une traitement au plus grande épisode.

Proposition 2
Lorsqu’il y vous pouvez préludez débatissement que les droits ont se coucher à comprener le monde entre nos gens et saurée pour son rapport étudiant où ils seront réseaux commencés en particulière formale du groupe qu bénialement oficiales compteurs jusque plutôt (chaud) sur tout ensembley trouve soit quelques réfugiéments confusants vers So

Un an plus tard, nous avons demandé à ChatGPT de nous écrire l’introduction de cet article. Voici le premier jet qui peut être amélioré en fournissant à l’IA quelques précisions.

Description textuelle
Proposition d’introduction faite par ChatGPT
Un an plus tard, nous avons demandé à ChatGPT de nous écrire l’introduction de cet article. Voici le premier jet qui peut être amélioré en fournissant à l’IA quelques précisions.
Bien sûr ! Voici un texte introductif pour votre article intitulé "Visualiser l’apprentissage de l’intelligence artificielle" :
Dans l’univers en constante évolution de l’intelligence artificielle, l’apprentissage joue un rôle fondamental. Cependant, il demeure souvent un processus complexe et mystérieux pour la plupart d’entre nous. Comment les machines parviennent-elles à assimiler des connaissances, à s’améliorer avec le temps, et à prendre des décisions de plus en plus sophistiquées ? Pour répondre à ces questions cruciales, nous nous tournons de plus en plus vers la visualisation, un outil puissant qui nous permet d’explorer et de comprendre le fonctionnement interne de ces systèmes d’intelligence artificielle. Dans cet article, nous plongerons dans le monde fascinant de la visualisation de l’apprentissage de l’intelligence artificielle, en examinant ses applications, ses avantages, et comment elle peut éclairer notre chemin vers un avenir plus intelligent et plus compréhensible.