L'IA pour tous, partie 3 : Comment l'IA change le monde

Imaginez ceci : Le soleil matinal filtre dans votre chambre, et l'IA de votre maison intelligente vous réveille doucement avec une alarme. Elle commence ensuite à lire la météo du jour, immédiatement suivie d'un résumé personnalisé des nouvelles d'hier, triées avec précision en fonction de vos intérêts. Après le petit-déjeuner, vous vous glissez dans une voiture autonome pilotée par l'IA, en direction du bureau. Tout en sirotant votre café, vous parcourez les e-mails déjà résumés par l'IA, puis vous vous lancez dans une nouvelle journée de travail.

Il y a quelques années à peine, de telles scènes relevaient de la pure science-fiction. Aujourd'hui, elles font discrètement partie de notre vie quotidienne. De l'assistant vocal sur votre téléphone aux systèmes de surveillance intelligents qui fonctionnent dans les stations de métro, l'IA n'est plus un concept lointain.

Au cours de la dernière décennie, l'IA est sortie des laboratoires pour investir le monde réel. Elle a trouvé des applications pratiques dans des secteurs critiques tels que le diagnostic médical, la gestion du trafic et la création de contenu, obtenant des succès vraiment remarquables.

Comment l'IA transforme-t-elle exactement notre monde ? Et comment est-elle devenue une partie intégrante de notre vie quotidienne ? Plongeons ensemble dans ces questions dans cet article.

1. La puissance de l'IA : Qu'est-ce qui la rend si performante ?

1.1 Quelles sont les caractéristiques de l'IA ?

L'intelligence artificielle vise essentiellement à imiter les processus de pensée humains, tout en repoussant les limites de l'intelligence humaine. Ses principales caractéristiques sont les suivantes :

• Capacité d'apprentissage : L'IA peut apprendre de manière autonome en analysant de vastes quantités de données, améliorant ainsi constamment ses performances. Grâce à des avancées telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, l'IA acquiert des connaissances à partir des données, contrairement à la programmation traditionnelle.
• Adaptabilité : L'IA possède la flexibilité nécessaire pour ajuster ses stratégies en fonction des changements environnementaux, ce qui lui permet de réagir efficacement aux situations nouvelles et imprévues. Cette adaptabilité est essentielle pour relever les défis complexes du monde réel.
• Prise de décision automatisée : L'IA est capable de prendre des décisions de manière autonome avec une intervention humaine minimale. Cette fonctionnalité s'avère particulièrement précieuse pour gérer efficacement des tâches répétitives et à grande échelle.
• Reconnaissance de formes : L’IA excelle à révéler des schémas et des tendances au sein des données, repérant souvent des connexions subtiles ou complexes que les humains pourraient facilement manquer.
• Traitement ultra-rapide : L’IA peut accomplir en quelques secondes des tâches qui demanderaient des heures à un humain. Qu’il s’agisse de parcourir des milliers d’images à la recherche de contenu spécifique ou de parcourir d’énormes collections de documents à la recherche d’informations pertinentes, l’IA offre une rapidité et une évolutivité inégalées à l’analyse des données.

1.2 Quelles sont les capacités de l’IA ?

En matière de compréhension et de communication, l’IA moderne saisit déjà le langage naturel, tout comme les humains. Elle traite non seulement le texte écrit, mais interprète également la parole, reconnaît les images et analyse même le contenu vidéo. Voici un bref aperçu des principales capacités de l’IA :

2. L'impact profond de l'IA dans divers secteurs

2.1 Comment l'IA révolutionne les soins de santé

L'IA modifie fondamentalement le fonctionnement des soins de santé, en améliorant considérablement la précision des diagnostics et les résultats des traitements.

• Diagnostics d'imagerie médicale

L'IA est désormais largement appliquée à l'analyse d'images médicales. Elle ne se contente pas d'accélérer les diagnostics ; elle les rend beaucoup plus précis. Par exemple, aux États-Unis, DeepMind de Google a développé un système d'IA qui a atteint une précision de 94 % dans le diagnostic des maladies rétiniennes, dépassant la moyenne de 88 % des spécialistes humains. En Chine, les produits d'IA d'Infervision sont installés dans plus de 300 hôpitaux à l'échelle nationale, ayant aidé à diagnostiquer plus de 10 millions de patients.

• Accélérer la découverte de médicaments

Le développement traditionnel de médicaments peut s'étendre sur 10 à 15 ans et coûter des milliards. L'IA accélère considérablement ce processus. La société britannique Exscientia a utilisé l'IA pour réduire le temps de découverte de nouveaux médicaments de 4,5 ans à seulement 12 mois. En Chine, la plateforme de R&D de médicaments basée sur l'IA d'Alibaba a joué un rôle crucial dans le criblage des traitements potentiels contre la COVID-19.

• Médecine personnalisée

L'IA peut analyser le profil génétique, les antécédents médicaux et le style de vie d'un patient pour élaborer des plans de traitement hautement personnalisés. IBM Watson for Oncology aux États-Unis recommande des traitements contre le cancer avec une précision de plus de 90 %.

• Télémédecine et surveillance de la santé

Pendant la pandémie, l'IA a été essentielle pour les systèmes de soins de santé à distance. Par exemple, l'assistant médical IA de Ping An a géré plus d'un million de consultations par jour.

L’IA transforme les soins de santé en améliorant la précision des diagnostics, en personnalisant les traitements et en accélérant la découverte de médicaments.

2.2 Technologies financières plus intelligentes

Le secteur financier est l'un des terrains de jeu les plus matures de l'IA, ouvrant la voie en matière d'adoption de technologies et de profondeur d'application.

• Contrôle des risques et lutte contre la fraude

L'IA a considérablement affiné la détection des risques financiers. Ant Group d'Alibaba utilise un système intelligent de contrôle des risques qui peut évaluer les risques en quelques millisecondes, identifiant la fraude avec une précision de plus de 99,9 %. Ce système traite plus de 100 millions de transactions par jour, récupérant des milliards de pertes pour les utilisateurs.

• Services d'investissement intelligents

Les services de conseil alimentés par l'IA offrent désormais des conseils d'investissement professionnels aux investisseurs ordinaires. Le système Aladdin de BlackRock, qui gère plus de 20 000 milliards de dollars d'actifs, utilise l'IA pour l'analyse des risques et l'optimisation des portefeuilles d'investissement.

• Stratégies de négociation quantitative

Dans le domaine de la négociation quantitative, l'IA a remanié les approches traditionnelles. Les principaux fonds spéculatifs quantitatifs tels que Renaissance Technologies ont obtenu des rendements annuels impressionnants dépassant 30 % grâce à leurs algorithmes d'IA.

• Optimisation des décisions de crédit

Au sein des institutions financières, l'IA peut évaluer plus précisément le risque de crédit d'un emprunteur. Le système de crédit IA de WeBank peut approuver des prêts en quelques minutes, maintenant le ratio de prêts non performants en dessous de 1 %.

L’application de l’IA dans le domaine financier, avec ses caractéristiques intelligentes et efficaces, compense les lacunes du traitement manuel dans le domaine financier traditionnel.

2.3 Fabrication intelligente

La fabrication, pierre angulaire de l'économie réelle, évolue vers des opérations intelligentes et numériques grâce à l'aide de l'IA.

• Inspection et contrôle de la qualité

Les systèmes d'inspection visuelle par IA sont essentiels pour le contrôle de la qualité des produits. Le système d'inspection de la qualité par IA de Siemens peut repérer de minuscules défauts invisibles à l'œil nu, améliorant la précision de la détection de 90 %. Foxconn a déployé des systèmes d'inspection de la qualité par IA sur ses lignes de production d'iPhone, rendant les inspections 10 fois plus efficaces que les méthodes manuelles.

• Maintenance prédictive

En analysant les données de l'équipement, l'IA peut prédire les défaillances des machines, permettant une maintenance proactive. La plateforme Predix de General Electric a aidé ses clients à économiser jusqu'à 20 % sur les coûts de maintenance et à réduire les temps d'arrêt de l'équipement de 35 %.

• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les applications d'IA améliorent non seulement l'efficacité, mais réduisent également les coûts. Le système de chaîne d'approvisionnement IA d'Amazon peut prédire les fluctuations de la demande et optimiser le placement des stocks, réduisant les délais de livraison de plusieurs heures.

• Personnalisation sur mesure

L'IA rend possible la personnalisation sur mesure à grande échelle. La plateforme COSMOPlat de Haier utilise l'IA pour faire correspondre précisément les besoins des utilisateurs, réduisant le délai de livraison des produits personnalisés de 50 %.

L’IA dans l’industrie manufacturière a considérablement amélioré les processus tels que l’inspection de la qualité et la maintenance prédictive, aidant les usines à garantir une production plus sûre et plus efficace.

2.4 La révolution intelligente dans le transport

Les applications de l'IA dans le transport redéfinissent notre façon de nous déplacer, améliorant à la fois la sécurité et l'efficacité.

• Technologie de conduite autonome

Les voitures autonomes modifient discrètement nos trajets. Par exemple, le système Autopilot de Tesla a accumulé plus de 3 milliards de miles de conduite réelle. De manière critique, son taux d'accidents est 10 fois inférieur à celui des conducteurs humains. Pendant ce temps, Apollo de Baidu se développe de manière agressive dans les grandes villes chinoises, avec un kilométrage d'essai dépassant déjà les 10 millions de kilomètres.

• Gestion intelligente du trafic

Dans le trafic urbain, la technologie de l'IA a considérablement amélioré la fluidité du trafic urbain. Le projet chinois Hangzhou "City Brain" a réduit la congestion de 15 % et a diminué les délais d'arrivée des ambulances de 50 %.

• Optimisation de la livraison logistique

Dans la logistique, l'IA a amélioré l'efficacité et la précision de l'ensemble du système. Le système de livraison IA de JD.com optimise les itinéraires, augmentant l'efficacité de la livraison de 30 %. Le système de tri IA de SF Express peut traiter des dizaines de milliers de colis par heure avec une précision de plus de 99,9 %.

• Services de mobilité partagée

L'IA rend les services de mobilité partagée plus intelligents et plus pratiques. Le système de répartition IA de Didi prédit la demande de courses et optimise l'allocation des véhicules, réduisant les temps d'attente moyens des utilisateurs de 20 %.

L'IA dans les transports a considérablement transformé les modes de déplacement en exploitant des capacités informatiques et décisionnelles avancées. Dans les pays densément peuplés comme la Chine, elle joue un rôle crucial dans la réduction des embouteillages urbains.

2.5 Construire des villes intelligentes

La technologie de l'IA est essentielle au développement de villes intelligentes, améliorant globalement la gestion urbaine, du contrôle du trafic à la surveillance environnementale en passant par la sécurité publique.

Le projet chinois Hangzhou "City Brain" a rendu la ville vraiment intelligente. Cela apporte non seulement de la commodité à la vie quotidienne et aux déplacements, mais améliore également considérablement les capacités globales de gestion de la ville.

2.6 Prévoir l'impact sociétal

• Transformation du lieu de travail

L'IA a remodelé les modèles de travail traditionnels. La collaboration homme-IA deviendra la norme, les gens se concentrant de plus en plus sur des tâches créatives et stratégiques.

• Améliorations du style de vie

La technologie de l'IA rendra la vie plus pratique et intelligente, des maisons intelligentes aux assistants personnels, améliorant la qualité de vie globale.

• Innovation en matière de gouvernance sociale

La technologie de l'IA offre de nouveaux outils et méthodes pour la gouvernance sociale, améliorant l'efficacité des services gouvernementaux et la qualité de la prise de décision.

• Développement culturel et éducatif

L'IA est à l'origine de changements dans l'éducation, favorisant le partage des connaissances et les échanges culturels.

À partir de ces exemples, il est clair de voir comment l'IA s'est intégrée discrètement dans nos vies. En effet, l'IA ne se contente pas de remodeler les industries, elle les propulse vers de nouvelles ères.

3. Les capacités essentielles de l'IA en action : Exemples concrets

3.1 La révolution du traitement des données

• Traitement au-delà des limites humaines

La puissance de traitement des données exceptionnelle de l'IA est peut-être son avantage le plus frappant. Alors que l'analyse de données traditionnelle exige d'immenses efforts et du temps de la part des humains, les systèmes d'IA peuvent traiter des pétaoctets de données en quelques secondes à peine. Le moteur de recherche de Google, par exemple, traite plus de 8,5 milliards de requêtes par jour - une échelle de traitement de données qui demanderait aux humains des dizaines de milliers d'années pour être menée à bien.

• Support de décision puissant en temps réel

L'IA peut traiter et analyser d'énormes flux de données entrants en temps réel, offrant des informations instantanées basées sur les données aux entreprises et aux organisations. Le système de recommandation d'Amazon traite des millions de points de données d'interaction utilisateur chaque seconde, modifiant constamment les recommandations de produits. Cette capacité se traduit directement par des milliards de dollars de croissance des ventes annuelles.

• Étude de cas : Le système de recommandation de contenu de Netflix

L'algorithme de recommandation de Netflix traite les données de visionnage de plus de 167 millions d'utilisateurs, en fouillant dans les détails tels que la durée de visionnage, les points de pause et les re-visionnages. Ce système traite plus de 30 000 milliards de points de données par jour, atteignant une précision de plus de 80 %. Selon les propres chiffres de Netflix, son système de recommandation permet à l'entreprise d'économiser environ 1 milliard de dollars par an en réduisant le taux de désabonnement.

3.2 Débloquer l'innovation

• Briser les frontières traditionnelles

La puissance d'innovation de l'IA réside dans sa capacité à découvrir des schémas et des liens que les yeux humains ne peuvent tout simplement pas percevoir. Dans la recherche scientifique, l'IA accélère la découverte. Le système AlphaFold de DeepMind a prédit avec succès les structures 3D de plus de 2 millions de protéines - une tâche monumentale qui aurait pu prendre des siècles aux scientifiques humains pour être achevée.

• Fusion des connaissances inter-domaines

Les systèmes d'IA peuvent rassembler des connaissances provenant de domaines très différents, générant ainsi des solutions véritablement interdisciplinaires et novatrices. Le système Watson d'IBM, par exemple, peut analyser simultanément les dossiers médicaux d'un patient, les résultats de laboratoire, la documentation médicale et les données d'essais cliniques afin d'offrir des conseils de diagnostic plus complets que même les médecins spécialistes.

• Étude de cas : La révolution de l'IA dans la découverte de médicaments

La société pharmaceutique britannique Exscientia a utilisé l'IA pour développer un médicament anti-troubles obsessionnels compulsifs, le DSP-1181. Il est passé du concept aux essais cliniques en seulement 12 mois, un processus qui prend traditionnellement 10 à 15 ans. L'IA a analysé des centaines de milliers de structures moléculaires de composés et de données d'activité biologique afin de cibler les candidats médicaments les plus prometteurs.

3.3 Systèmes d'aide à la décision intelligents

• Évaluation et gestion des risques

L'IA fait preuve d'une incroyable prouesse dans l'évaluation et la gestion des risques. Le système COIN (Contract Intelligence) de JPMorgan Chase peut analyser des documents juridiques complexes et cibler les risques potentiels en quelques secondes - un travail qui exigeait auparavant 360 000 heures de la part des avocats.

• Maintenance prédictive

Dans la fabrication, les systèmes de maintenance prédictive basés sur l'IA peuvent prédire avec précision les défaillances de l'équipement à l'avance, réduisant considérablement les temps d'arrêt et les coûts de maintenance. La plateforme Predix de General Electric (GE) fournit des services de maintenance prédictive pour les équipements industriels dans le monde entier, aidant ses clients à réduire les coûts de maintenance de 15 à 25 %.

• Étude de cas : Le système de décision de conduite autonome de Tesla

Le système Autopilot de Tesla traite quotidiennement des milliards de kilomètres de données de conduite provenant de sa flotte mondiale de véhicules, prenant des décisions de conduite complexes en temps réel. Le système peut reconnaître les panneaux de signalisation, les piétons et les autres véhicules, prenant des décisions en une fraction de seconde, comme freiner ou diriger. Selon les données officielles de Tesla, les véhicules utilisant Autopilot ont un taux d'accidents 10 fois inférieur à celui des conducteurs humains.

3.4 Personnalisation approfondie pour des expériences personnalisées

• Analyse approfondie du comportement des utilisateurs

L'IA peut analyser même les schémas de comportement les plus subtils des utilisateurs afin d'offrir des expériences hautement personnalisées. Le système de recommandation musicale de Spotify, en analysant l'historique d'écoute, les chansons ignorées et les habitudes de création de listes de lecture, génère une liste de lecture "Découvertes de la semaine" unique pour chaque utilisateur. Des enquêtes révèlent une satisfaction de plus de 90 % des utilisateurs à l'égard de cette fonctionnalité.

• Systèmes d'apprentissage adaptatifs

Dans l'éducation, les systèmes d'apprentissage adaptatifs basés sur l'IA peuvent modifier dynamiquement le contenu et les méthodes d'enseignement en fonction des progrès, du niveau de compréhension et des préférences d'un étudiant. La plateforme d'apprentissage personnalisé de Khan Academy dessert plus de 120 millions d'étudiants, utilisant des algorithmes d'IA pour optimiser les parcours d'apprentissage et augmenter l'efficacité de l'apprentissage de plus de 30 %.

• Étude de cas : L'expérience d'achat personnalisée d'Amazon

Le système de recommandation d'Amazon analyse l'historique des achats des utilisateurs, les enregistrements de navigation, les requêtes de recherche et le comportement d'examen afin d'adapter une expérience d'achat unique à chaque client. Ce système génère 35 % du chiffre d'affaires total d'Amazon, ce qui représente plus de 140 milliards de dollars de ventes annuelles.

3.5 Des possibilités infinies dans tous les domaines

• Révolution des soins de santé

Les applications de l'IA dans les soins de santé sauvent littéralement des vies. DeepMind de Google a développé un système de diagnostic oculaire basé sur l'IA qui peut détecter plus de 50 types de maladies oculaires avec une précision de plus de 94 % ; il est déjà utilisé dans les hôpitaux du monde entier. Pendant la pandémie de COVID-19, les systèmes d'IA ont permis d'accélérer le développement de vaccins et le suivi des mutations virales.

• Protection de l'environnement et durabilité

L'IA joue également un rôle important dans la protection de notre environnement. Le projet AI for Earth de Microsoft soutient plus de 400 initiatives de protection de l'environnement dans le monde entier, en utilisant l'IA pour surveiller la déforestation, prédire le changement climatique et optimiser la consommation d'énergie.

• Étude de cas : Applications de l'IA dans les villes intelligentes

Le projet Smart Nation de Singapour utilise l'IA pour optimiser la circulation, prédire la demande d'installations publiques et surveiller la qualité de l'environnement. Les statistiques montrent que leur système de gestion du trafic IA a réduit la congestion routière de 25 %, amélioré l'efficacité énergétique de 15 % et réduit les coûts d'exploitation de la ville de 20 %.

3.6 Mouvement technologique continu

• Accélérer l'innovation algorithmique

L'évolution rapide de la technologie de l'IA alimente une accélération de l'innovation algorithmique. L'avènement de l'architecture Transformer a complètement transformé le traitement du langage naturel. Le nombre de paramètres pour les modèles GPT, par exemple, est passé de 117 millions pour GPT-1 à 175 milliards pour GPT-3 en seulement quatre ans.

• Croissance exponentielle de la puissance de calcul

C'est une conséquence directe des exigences de l'IA. La formation et le déploiement de l'IA nécessitent une puissance de calcul massive, ce qui pousse au développement continu de matériel haute performance. NVIDIA, une société américaine, en est un excellent exemple ; ses GPU sont passés de processeurs graphiques de jeu à matériel central pour le calcul de l'IA, ce qui a fait passer la capitalisation boursière de la société de 10 milliards de dollars en 2016 à plus de 2 000 milliards de dollars en 2024.

• Étude de cas : La percée de l'IA générative

ChatGPT d'OpenAI a gagné 100 millions d'utilisateurs en seulement deux mois après sa sortie, ce qui en fait l'application à la croissance la plus rapide de l'histoire. Cette technologie d'IA générative a complètement transformé la façon dont le travail est effectué dans divers domaines, notamment la création de contenu, le développement de logiciels et le service client.

L'influence de l'IA ne se limite pas à ces industries et domaines. Selon un rapport du McKinsey Global Institute, l'intelligence artificielle a le potentiel de remodeler jusqu'à 80 % des processus de travail et de devenir un moteur essentiel de la croissance future de la productivité.

4. Développement de l'IA : Opportunités et défis

L'essor de l'IA apporte non seulement des opportunités incroyables, mais aussi une foule de nouveaux défis. Elle a perturbé d'innombrables industries et rôles professionnels tout en en créant simultanément de nombreux autres. Tout en offrant une commodité inégalée, elle nous confronte également à des dilemmes importants en matière de confidentialité, d'éthique et de morale. Elle met véritablement en évidence la dualité du progrès, comme les philosophes le font souvent remarquer.

4.1 Opportunités de croissance

La technologie progresse

La croissance exponentielle de la puissance de calcul, l'optimisation continue des algorithmes et l'explosion du volume de données sont autant de facteurs qui stimulent puissamment les progrès de l'IA. Les nouvelles technologies telles que l'informatique quantique et les puces neuromorphiques promettent de faire progresser davantage le développement et les percées de l'IA.

Élargissement des cas d'utilisation

La technologie de l'IA se répand désormais au-delà des secteurs hautement numérisés tels que l'internet et la finance, imprégnant profondément les industries traditionnelles telles que la fabrication, l'agriculture et la construction. Ses applications sont en constante expansion. On peut prédire sans risque que dans un avenir proche, l'IA deviendra aussi indispensable que l'électricité dans notre monde.

Soutien politique plus fort

Les gouvernements du monde entier accordent de plus en plus la priorité à l'IA en tant qu'axe stratégique national, en introduisant des politiques visant à soutenir la recherche, le développement et l'utilisation de l'IA. Des initiatives telles que le "Plan de développement de l'IA de nouvelle génération" de la Chine, la "Stratégie d'IA" de l'UE et l'"Initiative nationale d'IA" des États-Unis soulignent toutes cet accent mis sur le développement de l'IA. De mon point de vue, cette tendance conduira probablement à des changements dans le paysage politique mondial.

Écosystème industriel en maturation

L'écosystème de l'industrie de l'IA évolue constamment, formant une chaîne de valeur complète, des puces de base et des cadres algorithmiques aux applications de niveau supérieur. La communauté dynamique de l'open source contribue également à l'adoption et à l'utilisation généralisées des technologies de l'IA, ce qui, à son tour, suscitera l'émergence de nouvelles industries, telles que l'étiquetage des données.

4.2 Relever les défis

Obstacles technologiques : Malgré les progrès rapides de l'IA, elle se heurte encore à des obstacles dans des domaines tels que l'intelligence générale, l'explicabilité et la robustesse. Comment parvenir à une véritable intelligence artificielle générale (IAG) ?

Dilemmes éthiques et moraux : L'utilisation généralisée de la technologie de l'IA soulève des préoccupations éthiques concernant la protection de la vie privée, les biais algorithmiques et l'autonomie. Comment pouvons-nous garantir que les systèmes d'IA sont équitables, transparents et contrôlables ?

Sécurité des données et confidentialité : La formation et l'exécution des systèmes d'IA exigent d'énormes quantités de données. Comment pouvons-nous protéger la confidentialité des utilisateurs et la sécurité des données ? Des réglementations telles que le RGPD européen et la loi chinoise sur la sécurité des données reflètent l'attention croissante accordée à cette question.

Concurrence et coopération internationales : La technologie de l'IA est devenue un point central de la concurrence internationale, les pays rivalisant pour la domination. Le défi pour la communauté mondiale est de savoir comment équilibrer cette concurrence avec la coopération afin d'éviter le découplage technologique.

5. L'IA promet un avenir différent

Des soins de santé à la fintech, de l'industrie manufacturière aux transports, l'IA transforme notre monde à une vitesse et une ampleur sans précédent.

Le succès de ChatGPT, la percée d'AlphaFold et les progrès de la technologie de conduite autonome de Tesla illustrent parfaitement l'immense potentiel et les vastes perspectives de l'IA. Parallèlement, nous devons relever les défis liés au développement de l'IA, notamment les goulots d'étranglement techniques, l'éthique, l'impact sur l'emploi et d'autres problématiques.

À l'avenir, de nouvelles technologies telles que l'IA multimodale, l'IA de pointe et la combinaison de symboles neuronaux repousseront encore les limites de l'application de l'IA. Dans ce processus, nous devons trouver un équilibre entre innovation technologique et responsabilité sociale afin de garantir que le développement de l'IA puisse véritablement bénéficier à la société.

**📚 Continuer la série 😗*

L'IA pour tous, partie 1 : Qu'est-ce que l'IA ?

L'IA pour tous, partie 2 : Comment l'IA « pense-t-elle » comme les humains ?

L'IA pour tous, partie 3 : Comment l'IA change le monde

L'IA pour tous, partie 4 : Comment apprendre l'IA en tant que débutant : guide étape par étape en 2025

L'IA pour Tous, Partie 5 : Comment bien communiquer avec une IA – 30 règles d’or pour maîtriser les prompts d’IA