PremiĂšre - Bac 2021

- Enseignement Scientifique -

Chapitre 13 : L’intelligence artificielle

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Sommaire de ce chapitre

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Exercice 1 : Analyser des documents historiques relatifs au traitement de l’information et à son automatisation. Recenser les diffĂ©rentes situations de la vie courante oĂč sont utilisĂ©s les ordinateurs, identifier lesquels sont programmables et par qui (thermostat d’ambiance, smartphone, box internet, ordinateur de bord d’une voiture
). Savoir distinguer les fichiers exĂ©cutables des autres fichiers sous un systĂšme d’exploitation donnĂ©. ConnaĂźtre l’ordre de grandeur de la taille d’un fichier image, son, vidĂ©o. Savoir calculer la taille en octets d’une page de texte (en ASCII et non compressĂ©).
Exercice 2 : Étant donnĂ© un programme trĂšs simple, proposer des jeux de données d’entrée permettant d’en tester toutes les lignes. Corriger un algorithme ou un programme boguĂ© simple.
Exercice 3 : Analyser des documents relatifs Ă  une application de l’intelligence artificielle. Utiliser une courbe de tendance (encore appelĂ©e courbe de rĂ©gression) pour estimer une valeur inconnue Ă  partir de donnĂ©es d’entraĂźnement. Analyser un exemple d’utilisation de l’intelligence artificielle : identifier la source des donnĂ©es utilisĂ©es et les corrĂ©lations exploitĂ©es. Sur des exemples rĂ©els, reconnaĂźtre les possibles biais dans les donnĂ©es, les limites de la reprĂ©sentativitĂ©. Expliquer pourquoi certains usages de l’IA peuvent poser des problĂšmes Ă©thiques.
Exercice 4 : À partir de données, par exemple issues d’un diagnostic mĂ©dical fondĂ© sur un test, produire un tableau de contingence afin de calculer des frĂ©quences de faux positifs, faux nĂ©gatifs, vrais positifs, vrais nĂ©gatifs. En dĂ©duire le nombre de personnes malades suivant leur rĂ©sultat au test.

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Partie 1 : LE COURS

La vidéo de cours est disponible en dessous

L’ĂȘtre humain n’a cessé d’accroĂźtre son pouvoir d’action sur le monde, utilisant son intelligence pour construire des outils et des machines. Il a Ă©laborĂ© un mode de pensĂ©e algorithmique susceptible d’ĂȘtre codé dans des langages permettant de commander ces machines. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) permet l’accomplissement de tĂąches et la résolution de problĂšmes jusqu’ici réservés aux humains : reconnaĂźtre et localiser les objets dans une image, conduire une voiture, traduire un texte, dialoguer, … Un champ de l’intelligence artificielle ayant permis des applications spectaculaires est celui de l’apprentissage machine.
Jusqu’au début du XXe siĂšcle, les machines traitant l’information sont limitées à une ou quelques tĂąches prĂ©dĂ©terminĂ©es (tisser grĂące Ă  un ruban ou des cartes perforĂ©es, trier un jeu de carte perforĂ©es, sĂ©parer des cartes selon un critĂšre, sommer des valeurs indiquĂ©es sur ces cartes, …). Turing a Ă©tĂ© le premier Ă  proposer le concept de machine universelle qui a Ă©tĂ© matĂ©rialisĂ© dix ans plus tard avec les premiers ordinateurs. Ceux-ci sont constituĂ©s a minima d’un processeur et d’une mémoire vive. Un ordinateur peut manipuler des donnĂ©es de natures diverses une fois qu’elles ont Ă©tĂ© numĂ©risĂ©es : textes, images, sons. Les programmes sont Ă©galement des donnĂ©es : ils peuvent ĂȘtre stockĂ©s, transportĂ©s, et traitĂ©s par des ordinateurs. En particulier, un programme Ă©crit dans un langage de programmation de haut niveau (Python, Scratch
) peut ĂȘtre traduit en instructions spĂ©cifiques Ă  chaque type de processeur. Un programme peut comporter jusqu’à plusieurs centaines de millions de lignes de code, ce qui rend trĂšs probable la prĂ©sence d’erreurs appelées bogues (ou bugs). Ces erreurs peuvent conduire un programme Ă  avoir un comportement inattendu et entraĂźner des consĂ©quences graves.
Le terme « intelligence artificielle » (IA) recouvre un ensemble de thĂ©ories et de techniques qui traite de problĂšmes dont la résolution fait appel à l’intelligence humaine. L’apprentissage machine (ou « apprentissage automatique ») utilise des programmes capables de s’entraĂźner à partir de donnĂ©es. Il exploite des mĂ©thodes mathĂ©matiques qui, Ă  partir du repĂ©rage de tendances (corrĂ©lations, similaritĂ©s) sur de trĂšs grandes quantitĂ©s de donnĂ©es (big data), permet de faire des prĂ©dictions ou de prendre des dĂ©cisions sur d’autres données. La qualitĂ© et la reprĂ©sentativitĂ© des donnĂ©es d’entraĂźnement sont essentielles pour la qualitĂ© des rĂ©sultats. Les biais dans les donnĂ©es peuvent se retrouver amplifiĂ©s dans les rĂ©sultats. L’inférence bayésienne est une méthode de calcul de probabilitĂ©s de causes Ă  partir des probabilitĂ©s de leurs effets. Elle est utilisĂ©e en apprentissage automatique pour modĂ©liser des relations au sein de systĂšmes complexes, notamment en vue de prononcer un diagnostic (mĂ©dical, industriel, dĂ©tection de spam
). Cela permet de dĂ©tecter une anomalie à partir d’un test imparfait.

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Partie 2 : LES EXERCICES CORRIGES

Dans ce chapitre, 4 grandes compĂ©tences sont Ă  maĂźtriser. J’ai rĂ©alisĂ© 1 vidĂ©o par compĂ©tence pour t’entraĂźner.

Exercice 1 : Analyser des documents historiques relatifs au traitement de l’information et à son automatisation. Recenser les diffĂ©rentes situations de la vie courante oĂč sont utilisĂ©s les ordinateurs, identifier lesquels sont programmables et par qui (thermostat d'ambiance, smartphone, box internet, ordinateur de bord d'une voiture
). Savoir distinguer les fichiers exĂ©cutables des autres fichiers sous un systĂšme d’exploitation donnĂ©. ConnaĂźtre l’ordre de grandeur de la taille d’un fichier image, son, vidĂ©o. Savoir calculer la taille en octets d’une page de texte (en ASCII et non compressĂ©).

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Exercice 2 : Étant donnĂ© un programme trĂšs simple, proposer des jeux de données d’entrée permettant d’en tester toutes les lignes. Corriger un algorithme ou un programme boguĂ© simple.

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Exercice 3 : Analyser des documents relatifs Ă  une application de l’intelligence artificielle. Utiliser une courbe de tendance (encore appelĂ©e courbe de rĂ©gression) pour estimer une valeur inconnue Ă  partir de donnĂ©es d’entraĂźnement. Analyser un exemple d’utilisation de l’intelligence artificielle : identifier la source des donnĂ©es utilisĂ©es et les corrĂ©lations exploitĂ©es. Sur des exemples rĂ©els, reconnaĂźtre les possibles biais dans les donnĂ©es, les limites de la reprĂ©sentativitĂ©. Expliquer pourquoi certains usages de l'IA peuvent poser des problĂšmes Ă©thiques.

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Exercice 4 : À partir de données, par exemple issues d’un diagnostic mĂ©dical fondĂ© sur un test, produire un tableau de contingence afin de calculer des frĂ©quences de faux positifs, faux nĂ©gatifs, vrais positifs, vrais nĂ©gatifs. En dĂ©duire le nombre de personnes malades suivant leur rĂ©sultat au test.

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Partie 3 : LES SUJETS DE BAC

Pour s’entraĂźner efficacement, je corrige plusieurs sujets de Bac. Certaines questions portent directement sur ce chapitre.

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