IA.

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Sommaire

Enjeux, définition, défis 1.1 Prolégomènes 1.2 Auteurs, le site iago.re 1.3 Qu'est-ce que l'IA ? 1.4 IA faibles 1.5 Glossaire, lexicométrie, baromètre 1.6 Vue panoptique 1.7 Cadre d'usage 1.8 RGPD, comptes, coûts 1.9 Parcours PIX IA 1.10 Cartooning for Peace 1.11 L'IA en classe 1.12 Ressources 1.13 Réflexions sur l'IA 1.14 Plus loin ! 1.15 Le test de Turing 1.16 Testez vos connaissances : IA Swap

Brève histoire de l'IA 2.1 Les fiches papiers 2.2 Emulateur Memolog 1987 2.3 Web et annuaire 2.4 Les moteurs de recherche 2.5 La recherche sémantique 2.6 Les moteurs de réponse 2.7 GED et IA documentaire 2.8 Big data. Aspirer le Web 2.9 La catégorisation d'image 2.10 Êtes-vous un robot 2.11 Échec and Go 2.12 Le cas ChatGPT 2.13 Jeune à 60 ans 2.14 Pourquoi une IA fait-elle des erreurs ? 2.15 L'IA est en train de s'empoisonner ? 2.16 Un ordinateur est-il fiable ?

Machine learning 3.1 La recette d'un modèle IA 3.2 Les réseaux de neurones 3.3 L'illusion de la réalité 3.4 GAN 3.5 Les Transformers">3.Les Transformers 3.6 Les modèles de langage 3.7 Les principaux modèles 3.8 Les SLM (Small Language Models) 3.9 Les modèles multimodaux 3.10 Les avatars 3.11 Panorama des inexistants 3.12 Avatars conversationnels 3.13 Avatars et algorithme 3.14 Les jouetsIA 3.15 Peut-on faire l'amour à une machine ?

Dialoguer avec une IA 4.1 prompts ? Qu'est-ce ? 4.2 Exemples de prompts (trop) simples 4.3 Conseils de base 4.4 Types de requêtes 4.5 Langue, ton, style 4.6 S'entraîner à la diversité des prompts 4.7 Ingénierie des requêtes 4.8 Rétro-ingénierie 4.9 Ajouter des sources 4.10 Formats de sortie 4.11 Le contexte 4.12 Paramétrer son compte 4.13 Exemple d'instructions personnalisées

+ loin dans le prompt ingeniering… 5.1 Text to Speech 5.2 Speach to Text 5.3 Text to Music 5.4 Extraire l'audio 5.5 Text to Image 5.6 Text to vidéo 5.7 Sketch to image 5.8 Coder 5.9 Illustrer un texte 5.10 Analyse émotionnelle 5.11 Générateurs d'Art

Chercher, vérifier, documenter… 6. A la recherche du dætractodetus 6.Moteur de réponses ou de recherche 6.Contexte et RAG 6.Protocoles de tests 6.Médiation documentaire avec chatMD 6.Médiation et recherche documentaire par IA 6.Assistance heuristique légère 6.gent Data Analyst 6.Les agents de recherche 6.Gemini Notebook (anciennement NotebookLM)

Enseigner avec l'IA 7.1 Programme de term. en sciences 7.2 Un cours complet : Nolej 7.3 Dialoguer avec un personnage célèbre 7.4 Un conte raconté 7.5 Podcast avec Gemini Notebook 7.6 Quiz / KAHOOT 7.7 Corriger le CAPES par IA 7.8 Cataloguer en s'aidant de l'IA 7.9 Calculer, compte 7.10 Cartographie des controverses 7.11 Politique documentaire assistée par IA 7.12 GeoGuessr, OSINT 7.13 TeachMachine

IA et EMI 8.1 Bulles informationnelles 8.2 L'économie de l'attention 8.3 Biais cognitifs et fake news 8.4 L'internet des objets 8.5 Les voitures autonomes sont-elles morales ? 8.6 Traduction automatique 8.7 Le lip synk 8.8 Traduction, biais, sexisme… 8.9 Température, hallucinations, empathie… 8.10 Droit de fouille et droit d'auteur 8.11 Philosophie de l'IA 8.12 Éthique 8.13 Humanités 8.14 Dataïsme

L'IA intégrée 9.1 Modèles locaux 9.2 Tailles des modèles locaux 9.3 Exemples d'installations 9.4 Les navigateurs spécialisés 9.5 Les IA dans les applications 9.6 L’IA invisible 9.7 Les agents autonomes 9.8 Model Context Protocol (MCP) 9.9 Exemple. Ajouter un connecteur à Claude 9.10 Recherche documentaire intégrée

L'IA sombre 10.1 L'IA sombre 10.2 IA et triche 10.3 Les faux 10.4 DeepMind 10.5 Gadgets ou menaces ? 10.6 Grand remplacement ? 10.7 Robots humanoïdes 10.8 Robots tueurs 10.9 Invisibilisation 10.10 Les menaces 10.11 Des avancées lentes et en retard 10.12 Pertes d'emploi 10.13 Bilan carbone

Éléments pour l'IA de F. Trillard, D. Weiss est mis à disposition selon les termes la Licence Creative Commons : Attribution - Pas d'Utilisation Commerciale - Partage dans les mêmes conditions.