L’IA apprend grâce à des données et à des modèles. Un modèle est un programme qui cherche des régularités dans les données pour faire des prédictions ou prendre des décisions.

Types d’apprentissage :

  • Supervisé : l’IA apprend à partir d’exemples annotés.

  • Non supervisé : l’IA découvre elle-même des structures dans les données.

Activités par niveau :

  • Seconde : Expérimentez avec Teachable Machine : créez un petit modèle de reconnaissance d’images et décrivez ce qu’il fait.

  • Première : Comparez deux modèles différents et expliquez pourquoi ils réussissent ou échouent.

  • Terminale : Étude de cas : expliquez le fonctionnement d’un modèle supervisé vs non supervisé et proposez une amélioration possible.