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# Quizz - Mieux comprendre l'intelligence artificielle en étudiant l'intelligence humaine

Elodie Germani

► To cite this version:

Elodie Germani. Quizz - Mieux comprendre l'intelligence artificielle en étudiant l'intelligence humaine. Tissage 2024 - TrIptyque Science Société pour AGir Ensemble, Apr 2023, Rennes, France. pp.1-22, 2024. [hal-04457758](https://hal.science/hal-04457758)

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https://inria.hal.science/hal-04457758

Submitted on 14 Feb 2024

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# MIEUX COMPRENDRE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN ÉTUDIANT L'INTELLIGENCE HUMAINE

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

06/04/2023

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

LE DIAPASON

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Université de Rennes

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

EHESP

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

INSA

INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES APPLIQUÉES RENNES

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

SciencesPo Rennes

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

UNIVERSITÉ RENNES 3
MIEUX COMPRENDRE
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
EN ÉTUDIANT
L'INTELLIGENCE HUMAINE

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

06/04/2023

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

LE DIAPASON

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Université
de Rennes

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

EHESP

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

INSA

INSTITUT NATIONAL
DES SCIENCES
APPLIQUÉES
RENNES

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

SciencesPo
Rennes

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

UNIVERSITÉ
RENNES 3
QUESTION 1

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) PEUT-ON
PARLER DE RÉSEAUX DE NEURONES ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
QUESTION 1

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) PEUT-ON
PARLER DE RÉSEAUX DE NEURONES ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
QUESTION 1

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) PEUT-ON
PARLER DE RÉSEAUX DE NEURONES ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
QUESTION 1

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) PEUT-ON
PARLER DE RÉSEAUX DE NEURONES ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
# DIFFÉRENTS SOUS-TYPES D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Intelligence artificielle

Apprentissage automatique

Apprentissage profond

Réseaux de neurones
# DIFFÉRENTS SOUS-TYPES D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

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Intelligence artificielle

Apprentissage automatique

Apprentissage profond

Réseaux de neurones
# LES NEURONES

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

* Envoie des messages et apprend grâce à une (ou plusieurs !) donnée d'entrée et de sortie

* Plusieurs neurones reliés entre eux forment un **RÉSEAU DE NEURONE**

<table><thead><tr><td>NEURONES BIOLOGIQUES</td><td>NEURONES ARTIFICIELS</td></tr></thead><tbody><tr><td>Fonctionne par des réactions chimiques</td><td>Fonctionne par des fonctions mathématiques</td></tr><tr><td>Communique par des neurotransmetteurs</td><td>Communique par des « poids »</td></tr></tbody></table>

* **Beaucoup plus** de neurones biologiques dans le corps humain que de neurones artificiels dans un modèle

* Les réseaux de neurones biologiques sont formés par **plus de connexions** que les réseaux artificiels
# LES NEURONES

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

* Envoie des messages et apprend grâce à une (ou plusieurs !) donnée d'entrée et de sortie

* Plusieurs neurones reliés entre eux forment un **RÉSEAU DE NEURONE**

<table><thead><tr><td>NEURONES BIOLOGIQUES</td><td>NEURONES ARTIFICIELS</td></tr></thead><tbody><tr><td>Fonctionne par des réactions chimiques</td><td>Fonctionne par des fonctions mathématiques</td></tr><tr><td>Communique par des neurotransmetteurs</td><td>Communique par des « poids »</td></tr></tbody></table>

* **Beaucoup plus** de neurones biologiques dans le corps humain que de neurones artificiels dans un modèle

* Les réseaux de neurones biologiques sont formés par **plus de connexions** que les réseaux artificiels
QUESTION 2

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) APPREND-ON
À EXTRAIRE DES INFORMATIONS POUR
DÉDUIRE UNE RÉPONSE À UN PROBLÈME ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
QUESTION 2

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) APPREND-ON
À EXTRAIRE DES INFORMATIONS POUR
DÉDUIRE UNE RÉPONSE À UN PROBLÈME ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
QUESTION 2

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) APPREND-ON
À EXTRAIRE DES INFORMATIONS POUR
DÉDUIRE UNE RÉPONSE À UN PROBLÈME ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
QUESTION 2

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) APPREND-ON
À EXTRAIRE DES INFORMATIONS POUR
DÉDUIRE UNE RÉPONSE À UN PROBLÈME ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
# COMMENT LES RÉSEAUX DE NEURONES APPRENNENT-ILS ?

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>CHIEN</figcaption></figure>

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>CHAT</figcaption></figure>

* En intelligence artificielle, l'apprentissage se fait à partir d'un **jeu de données**

→ Par exemple, des images, des textes...

* Ce jeu de données est **CHOISI PAR L'HOMME**.

* Les **NEURONES D'ENTRÉE** regardent toutes les données.

* Ils extraient **une information** en fonction de cette donnée et la transmette au neurone suivant.
# COMMENT LES RÉSEAUX DE NEURONES APPRENNENT-ILS ?

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

* En intelligence artificielle, l'apprentissage se fait à partir d'un **jeu de données**
  → *Par exemple, des images, des textes...*

* Ce jeu de données est **CHOISI PAR L'HOMME**.

* Les **NEURONES D'ENTRÉE** regardent toutes les données.

* Ils extraient **une information** en fonction de cette donnée et la transmette au neurone suivant.
# COMMENT LES RÉSEAUX DE NEURONES APPRENNENT-ILS ?

* Grâce aux connexions, ils peuvent communiquer cette information avec les neurones suivant : **NEURONES CACHÉS**

* Ces neurones cachés **ne voient pas la donnée initiale**, uniquement l'information des neurones précédents

* Ils vont **extraire l'information la plus pertinente et la transférer à d'autres neurones cachés sur plusieurs couches jusqu'aux NEURONES DE SORTIE**

<figure><img src="image_36.png" /></figure>
# COMMENT LES RÉSEAUX DE NEURONES APPRENNENT-ILS ?

* Grâce aux connexions, ils peuvent communiquer cette information avec les neurones suivant : **NEURONES CACHÉS**

* Ces neurones cachés **ne voient pas la donnée initiale**, uniquement l'information des neurones précédents

* Ils vont **extraire l'information la plus pertinente et la transférer à d'autres neurones cachés sur plusieurs couches jusqu'aux NEURONES DE SORTIE**

<figure><img src="image_14.png" /></figure>
# COMMENT LES RÉSEAUX DE NEURONES APPRENNENT-ILS ?

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

* Les **NEURONES DE SORTIE** donnent la réponse à la tâche que l'on demande au modèle.

* Au moment de **L'ENTRAÎNEMENT**, le modèle connait les vraies réponses grâce aux données fournies par **L'HOMME**.

* Le réseau va obtenir des **FEEDBACKS** sur sa réponse et va pouvoir **S'AMELIORER**.

* Une fois l'entraînement fini, le modèle est **FIXÉ** et ne pourra **PLUS APPRENDRE**.
# COMMENT LES RÉSEAUX DE NEURONES APPRENNENT-ILS ?

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

* Les **NEURONES DE SORTIE** donnent la réponse à la tâche que l'on demande au modèle.

* Au moment de **L'ENTRAÎNEMENT**, le modèle connait les vraies réponses grâce aux données fournies par **L'HOMME**.

* Le réseau va obtenir des **FEEDBACKS** sur sa réponse et va pouvoir **S'AMELIORER**.

* Une fois l'entraînement fini, le modèle est **FIXÉ** et ne pourra **PLUS APPRENDRE**.
# COMMENT L'HOMME APPREND-IL ?

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

* Contrairement aux modèles d'intelligence artificielle, l'homme apprend **CONSTAMMENT**

* La **FORMATION** et **L'EXPERIENCE** permettent d'améliorer **L'APPRENTISSAGE**

* Les réseaux de neurones humains ne sont **PAS FIXÉS** → des connexions neuronales se créent entre les neurones sollicités pour une tâche → l'information circule alors de manière plus fluide et on devient plus compétent
# COMMENT L'HOMME APPREND-IL ?

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

* Contrairement aux modèles d'intelligence artificielle, l'homme apprend **CONSTAMMENT**

* La **FORMATION** et **l'EXPERIENCE** permettent d'améliorer **l'APPRENTISSAGE**

* Les réseaux de neurones humains ne sont **PAS FIXÉS** → des connexions neuronales se créent entre les neurones sollicités pour une tâche → l'information circule alors de manière plus fluide et on devient plus compétent
QUESTION 3

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) A-T-ON LE
PLUS BESOIN D'INFORMATIONS POUR
APPRENDRE UNE MÊME TÂCHE ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle
QUESTION 3

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) A-T-ON LE
PLUS BESOIN D'INFORMATIONS POUR
APPRENDRE UNE MÊME TÂCHE ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle
QUESTION 3

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) A-T-ON LE
PLUS BESOIN D'INFORMATIONS POUR
APPRENDRE UNE MÊME TÂCHE ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle
QUESTION 3

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) A-T-ON LE
PLUS BESOIN D'INFORMATIONS POUR
APPRENDRE UNE MÊME TÂCHE ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle
CHACUNE SES QUALITÉS ET SES
DÉFAUTS

* L'intelligence artificielle traite les informations **LENTEMENT** et nécessite un **TEMPS D'APPRENTISSAGE ÉLEVÉ...**

* Mais c'est parce qu'elle a besoin de **BEAUCOUP D'INFORMATIONS** pour apprendre !
  → beaucoup plus que l'être humain qui n'a besoin que de quelques exemples

* **L'ENERGIE CONSOMMEE** pour apprendre est **moins élevée** pour l'intelligence artificielle que pour l'homme → 10 fois moins
CHACUNE SES QUALITÉS ET SES
DÉFAUTS

* L'intelligence artificielle traite les informations **LENTEMENT** et nécessite un **TEMPS D'APPRENTISSAGE ÉLEVÉ...**

* Mais c'est parce qu'elle a besoin de **BEAUCOUP D'INFORMATIONS** pour apprendre !
  → beaucoup plus que l'être humain qui n'a besoin que de quelques exemples

* **L'ENERGIE CONSOMMEE** pour apprendre est **moins élevée** pour l'intelligence artificielle que pour l'homme → 10 fois moins
QUESTION 4

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) PEUT-ON
RÉSOUDRE PLUSIEURS TÂCHES À LA FOIS ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
QUESTION 4

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) PEUT-ON
RÉSOUDRE PLUSIEURS TÂCHES À LA FOIS ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
QUESTION 4

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) PEUT-ON
RÉSOUDRE PLUSIEURS TÂCHES À LA FOIS ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
QUESTION 4

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) PEUT-ON
RÉSOUDRE PLUSIEURS TÂCHES À LA FOIS ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle

- Les deux

- Aucune des deux
CHACUNE SES QUALITÉS ET SES
DÉFAUTS

* L'humain est **MULTI-TÂCHE** → il peut réfléchir à plusieurs problèmes à la fois

* L'intelligence artificielle peut effectuer plusieurs choses en simultané si on les décompose en **plusieurs parties distinctes** qui sont traitées **SÉPARÉMENT**

* Avec l'intelligence artificielle, on peut apprendre de différentes manières → il suffit de bien lui préciser la tâche qu'elle doit effectuer !
# CHACUNE SES QUALITÉS ET SES DÉFAUTS

* L'humain est **MULTI-TÂCHE** → il peut réfléchir à plusieurs problèmes à la fois

* L'intelligence artificielle peut effectuer plusieurs choses en simultané si on les décompose en **plusieurs parties distinctes** qui sont traitées **SÉPARÉMENT**

* Avec l'intelligence artificielle, on peut apprendre de différentes manières → il suffit de bien lui préciser la tâche qu'elle doit effectuer !
QUESTION 5

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) A-T-ON LE
PLUS D'IMAGINATION ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle
QUESTION 5

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) A-T-ON LE
PLUS D'IMAGINATION ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle
QUESTION 5

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) A-T-ON LE
PLUS D'IMAGINATION ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle
QUESTION 5

DANS QUEL(S) DOMAINE(S) A-T-ON LE
PLUS D'IMAGINATION ?

- Intelligence humaine

- Intelligence artificielle
# LES MODÈLES GÉNÉRATIFS EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

* On peut imposer au modèle d'intelligence artificielle une tâche qui permet de **GÉNÉRER** des données

* Le modèle apprend comment sont composées les **DONNÉES D'ENTRAÎNEMENT** et à générer des images **LES PLUS PROCHES POSSIBLES** de cette **COMPOSITION**

* **Applications** : générer du texte ou une image à partir d'un texte ou d'une image...

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Lexica
# LES MODÈLES GÉNÉRATIFS EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

* On peut imposer au modèle d'intelligence artificielle une tâche qui permet de **GÉNÉRER** des données

* Le modèle apprend comment sont composées les **DONNÉES D'ENTRAÎNEMENT** et à générer des images **LES PLUS PROCHES POSSIBLES** de cette **COMPOSITION**

* **Applications** : générer du texte ou une image à partir d'un texte ou d'une image...

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Lexica
# LES MODÈLES GÉNÉRATIFS EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

* **ATTENTION !** Le modèle se base sur ses **DONNÉES D'ENTRAÎNEMENT** et ne peut pas générer tout et n'importe quoi.

* Son imagination est **LIMITÉE**, contrairement à celle des hommes.

* « Je ne crois pas que la machine crée quelque chose. Elle prend un domaine dans lequel les humains sont suprêmement bons et elle trouve les mécanismes derrière. Mais il faut toujours que nous lui donnions une entrée initiale. » Monty Barlow, Cambridge Consultants

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Lexica
# LES MODÈLES GÉNÉRATIFS EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

* **ATTENTION !** Le modèle se base sur ses **DONNÉES D'ENTRAÎNEMENT** et ne peut pas générer tout et n'importe quoi.

* Son imagination est **LIMITÉE**, contrairement à celle des hommes.

* « Je ne crois pas que la machine crée quelque chose. Elle prend un domaine dans lequel les humains sont suprêmement bons et elle trouve les mécanismes derrière. Mais il faut toujours que nous lui donnions une entrée initiale. » Monty Barlow, Cambridge Consultants

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MERCI DE
VOTRE
ATTENTION !

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MERCI DE
VOTRE
ATTENTION !

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