L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'accomplir des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. Ces tâches incluent, entre autres, la compréhension du langage naturel, la reconnaissance des images, la prise de décision, la résolution de problèmes et l'apprentissage.
Principaux aspects de l'IA :
- Apprentissage automatique (Machine Learning) : Un sous-domaine de l'IA où les machines apprennent à partir de données sans être explicitement programmées. Les algorithmes utilisent des données pour s'améliorer dans des tâches spécifiques. Cela inclut les réseaux de neurones, l'apprentissage supervisé, non supervisé et le deep learning (apprentissage profond).
- Traitement du langage naturel (NLP) : La capacité des machines à comprendre et interpréter le langage humain tel qu'il est parlé ou écrit, par exemple pour traduire des langues ou analyser des textes.
- Vision par ordinateur : Permet aux machines de comprendre et d’interpréter le contenu visuel, comme des images ou des vidéos, et de reconnaître des objets ou des visages.
- Systèmes experts : Des systèmes informatiques qui imitent les capacités de décision d'un expert humain. Ils sont utilisés pour la résolution de problèmes spécifiques en utilisant des bases de connaissances.
- Robots autonomes : L'IA est utilisée pour permettre aux robots d'effectuer des tâches de manière autonome, en s'adaptant à des environnements dynamiques.
Types d’IA :
- IA faible (ou IA étroite) : Conçue pour accomplir une tâche spécifique (comme jouer aux échecs ou reconnaître des images). Elle est très performante dans des domaines limités.
- IA forte : Hypothétique pour le moment, elle se réfère à une machine dotée d'une intelligence générale comparable à celle d'un humain, capable de penser, apprendre et s'adapter de manière polyvalente.
L'IA est utilisée dans de nombreux secteurs, y compris la santé (diagnostics médicaux), les transports (voitures autonomes), la finance (analyse prédictive) et même le divertissement (systèmes de recommandation).
(Texte fourni par ChatGPT)
Plusieurs facettes sont essentielles afin d’intégrer efficacement les avancées de l’intelligence artificielle dans notre environnement académique.
- Sensibilisation Transversale :
Œuvre à sensibiliser l’ensemble de la communauté éducative aux implications de l’IA dans divers secteurs. Et ainsi, met en lumière les opportunités qu’offre l’IA dans la recherche, l’enseignement, l’administration et d’autres domaines pertinents.
- Formation Continue :
Des programmes de formation sont élaborés et adaptés aux différents acteurs de la haute école (enseignants, étudiants, chercheurs ou administrateurs). Ainsi chacun disposera des connaissances nécessaires pour tirer pleinement parti des outils et des concepts liés à l'IA.
- Soutien Actif :
La cellule IA offre un soutien constant pour l'application pratique des connaissances acquises. Pour la mise en place de projets de recherche, l'optimisation des processus administratifs, ou l'intégration d'outils IA dans l'enseignement, il accompagne et guide l'équipe.
- Veille Technologique :
La cellule IA se positionne en tant qu'expert informé, assurant une veille constante sur les évolutions technologiques dans le domaine de l'intelligence artificielle. Cette expertise permet d'ajuster les programmes de formation en fonction des avancées récentes et de maintenir notre institution à la pointe de l'innovation. Elle favorise également une compréhension plus approfondie de l'IA et de son intégration harmonieuse dans tous les aspects de notre institution.
Les actions de sensibilisation et de formation des professeurs de la Haute Ecole Condorcet sur les intelligences artificielles génératives sont menées en collaboration avec divers partenaires tels que Technofutur, Technocité, Ee-campus, l'Agence Du Numérique (ADN), UMONS et Microsoft.