20180719-NP-CICDE-CEIA-3.0.2-IA-et-SYST.AUT-2018.pdf — page 14

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f. 
on prête à l’intelligence artificielle un caractère d’imprévisibilité. La perception de cette 
imprévisibilité est liée aux techniques à base de réseaux de neurones  et provient de la 
complexité des algorithmes et du champ des possibles de l’algorithme confronté à un 
environnement très riche, très variable et imparfaitement modélisable. Cette 
imprévisibilité perçue ne signifie pas un comportement non déterministe13 ou aléatoire 
et un champ d’action non borné : 
(1) 
le champ d’action d’un système automatisé peut être encadré par la 
programmation de règles de fonctionnement, d’emploi et d’engagement ad 
hoc, 
(2) 
un 
algorithme 
issu 
d’un 
processus 
d’intelligence 
artificielle 
forte, 
s’affranchissant 
de 
sa 
programmation 
initiale, 
de 
ses 
règles 
de 
fonctionnement, d’emploi et d’engagement, est non déterministe et donc 
potentiellement imprévisible.  
Apprentissage des algorithmes d’intelligence artificielle 
129. 
Base d’apprentissage : ensemble des données qui sert à établir les algorithmes d’intelligence 
artificielle à des fins de de résolution de problèmes ou d’optimisation de solutions (ex : 
reconnaissance de visages, de cibles, etc.). Certaines des données peuvent être issues de 
simulation : 
a. 
les bases d’apprentissage des algorithmes peuvent être très importantes (jusqu’à 
plusieurs millions de cas) pour avoir des résultats statistiquement fiables ; 
b. 
les bases d’apprentissage sont des éléments clés de la conception d’un algorithme 
d’IA et doivent être validées et qualifiées par l’homme si on veut garantir au moins 
statistiquement un certain niveau de bon fonctionnement ; 
c. 
les bases d’apprentissage sont généralement associées à des bases d’évaluation (ou 
bases de test). 
130. 
Machine Learning (ou auto-apprentissage) : l’apprentissage automatique ou « machine 
learning » est une des techniques de l’intelligence artificielle. Il permet à une machine de 
construire des algorithmes en s’appuyant sur l’analyse de données d’entrée.  
Dans le cas où les données d’entrée sont accompagnées des résultats attendus, on parle 
d’apprentissage supervisé. Dans le cas contraire, il s’agit d’apprentissage non-supervisé. 
On distingue également l’apprentissage semi-supervisé, où seule une partie des résultats 
attendus est disponible, et l’apprentissage par renforcement où le système interagit avec son 
environnement et évolue avec une stratégie d’essais-erreurs-récompenses. 
L’apprentissage peut être également un apprentissage autonome (les données d’entrée ne sont 
pas maîtrisées, les résultats attendus ne sont pas précisés et le modèle d’apprentissage n’est 
pas qualifié). 
La technique utilisée permet de construire les processus d’analyse par la puissance de calcul 
appliquée aux données : 
a. 
l’intérêt de cette méthode est de ne plus rendre indispensable la modélisation formelle 
du problème à traiter ; 
                                                 
 
13 Déterminisme : principe selon lequel un phénomène régi par une ou plusieurs lois est tel que les mêmes causes entraînent, 
dans les mêmes conditions et les mêmes circonstances, toujours les mêmes effets. Exemple : une expérience déterministe 
est une expérience dont les résultats sont toujours identiques, toutes choses égales par ailleurs.