INF 1901 Initiation à l'intelligence artificielle : Concepts et réflexions

Professeur responsable

Christian Jauvin

Objectifs

Ce cours vise à offrir une base solide sur les concepts fondamentaux et les enjeux liés à l'intelligence artificielle. Plus spécifiquement, il habilite la personne étudiante à :

• Construire une chronologie des développements de l'intelligence artificielle de 1950 à aujourd'hui, en identifiant les étapes clés et leurs contextes historiques.

• Décrire les articulations logiques et scientifiques entre les principaux courants de l'intelligence artificielle.

• Nommer ce qu'il y a de commun dans le fonctionnement d'applications importantes de l'apprentissage machine.

• Appliquer des concepts techniques de base de l'intelligence artificielle dans des contextes pratiques simples.

• Examiner les enjeux philosophiques et éthiques de l'intelligence artificielle en formulant des arguments critiques.

Contenu

Le cours explore l'évolution de l'intelligence artificielle, des systèmes symboliques à la révolution de l'IA générative récente. Il examine les fondements de l'apprentissage automatique, ancrés dans les données, les statistiques et les algorithmes, tout en clarifiant des concepts clés comme l'entraînement, l'inférence et la généralisation. Une attention particulière est portée aux réseaux de neurones et à l'apprentissage profond, en détaillant leur structure et leurs analogies avec le cerveau humain, en portant une attention particulière sur la vision artificielle où les progrès initiaux furent les plus décisifs. Le cours retrace également le développement des modèles de langage. Enfin, il aborde les enjeux éthiques, philosophiques et sociétaux de l'intelligence artificielle, incluant l'alignement des systèmes, la singularité technologique et leurs effets sur la société.

Matériel didactique

• Deux manuels :
• Dehaene, S., Le Cun, Y. et Girardon, J. (2018) La plus belle histoire de l'intelligence : des origines aux neurones artificiels, Éditions Robert Lafond, à se procurer en version numérique chez l'éditeur
• Le Cun, Y. (2019) Quand la machine apprend : la révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond, Éditions Odile Jacob, à se procurer en version numérique chez l'éditeur
• Site Web du cours

Matériel expédié

Renseignements technologiques

Consultez l'information sur le matériel informatique recommandé.

Encadrement

L'encadrement est individualisé et assuré par un professeur, une professeure ou une personne tutrice. Les communications se font par courriel ou, sur demande, par vidéoconférence ou téléphone.

Évaluation

L'évaluation repose sur cinq travaux notés (15 %, 20 %, 20 %, 20 % et 25 %).