Intelligence Artificielle & Machine Learning

Quelle est la différence entre IA, ML et Deep Learning ?

L'IA (Intelligence Artificielle) est le domaine général qui vise à simuler des comportements intelligents. Le Machine Learning (ML) est un sous-ensemble de l'IA où les systèmes apprennent à partir des données sans être explicitement programmés. Le Deep Learning est un sous-ensemble du ML qui utilise des réseaux de neurones profonds, particulièrement efficaces sur images, textes et sons.

Qu'est-ce que le feature engineering ?

Le feature engineering consiste à créer, sélectionner et transformer les variables d'entrée (features) pour améliorer les performances d'un modèle. C'est souvent l'étape qui a le plus d'impact sur les résultats, avant même le choix de l'algorithme. Elle inclut la gestion des valeurs manquantes, l'encodage, la normalisation et la création de variables dérivées.

Comment évaluer un modèle de ML ?

L'évaluation dépend du type de problème. Pour la classification : précision, rappel, F1-score, AUC-ROC. Pour la régression : RMSE, MAE, R². Il faut toujours évaluer sur un jeu de test non vu pendant l'entraînement et surveiller le surajustement (overfitting). La validation croisée (cross-validation) est recommandée sur les petits datasets.

Qu'est-ce que l'IA responsable ?

L'IA responsable est un ensemble de principes et pratiques visant à rendre les systèmes d'IA fiables, équitables, transparents, explicables et respectueux de la vie privée. Elle inclut la détection et correction des biais, l'explicabilité des décisions (XAI), la conformité réglementaire (AI Act en Europe) et la définition de processus de contrôle humain.

Le deck Fondamentaux IA est-il vraiment gratuit ?

Oui. Le deck Fondamentaux de l'intelligence artificielle (35 cartes) est offert gratuitement pour permettre à tout professionnel de tester l'approche avant de s'abonner. Les 5 autres decks du domaine sont premium.