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the rise of unemployment in the city of marseille, depicting a queue of a bunch of people seeking for a job, in the style of norman rockwell, humoristic

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depiction of a building with the label 'Unemployment Center' and a vertical arrow pointing upwards

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Made by Designer (Microsoft Copilot). Prompt : Several people lining up in a plasticine style depicting rising unemployment

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Made by Designer (Microsoft Copilot). Prompt : Several people lining up in a plasticine style depicting rising unemployment

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the rise of unemployment in the city of marseille in the style of leiendecker, realistic

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Prompt : Create a realistic communication poster on the rise in unemployment in 2024

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A sad man with a briefcase waiting in front of a desk. Is looking for a work

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Unemployed people wandering in the street to be use to illustrate an article in a journal

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Donne moi une image sur notre dame de la garde à Marseille avec des mendiants du moyen âge et des marins

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An image illustrating the unemployment rate to illustrate a press article with an arty modern rendering

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A photo of a woman looking sadly at a graph showing the rise of unemployment, viewed from the back, Craiyon

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Pour vérifier les affirmations des étudiants dans cette enquête, Compilatio a analysé aléatoirement 1000 documents d'étudiants soumis aux logiciels Compilatio entre avril et juillet 2023. L'objectif était de déterminer combien de ces documents contenaient du texte généré par une intelligence artificielle. Les résultats confirment les déclarations des étudiants. 53% des documents contenaient des textes IA, ce qui correspond grandement à la déclaration des 55% d'étudiants affirmant utiliser occasionnellement des outils d'IA générative.

Ces mesures de pourcentage de travaux avec de l'IA et de part de contenus IA au sein des travaux sont rendus possible grâce au logiciel Compilatio Magister+, commecialisé depuis septembre 2023. Il analyse automatiquement la quantité de textes suspects dans les travaux. L'enseignant peut alors identifier les passages sur lesquels un doute plane, et interroger les étudiants, pour confirmer s'ils maîtrisent ou non leur sujet.

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L'IA dans l'enseignement : résultats détaillés d'une enquête où étudiants et enseignants confrontent leurs regards

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Un an après la généralisation de ChatGPT auprès du grand public, l'heure est au premier bilan. Compilatio et l'Institut de sondage Le Sphinx...

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La profonde empreinte écologique de l'intelligence artificielle

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Entre ChatGPT et l'exposition d'image générées par Midjourney, quelle est la responsabilité des intelligences artificielles génératives et des géants du numérique- dans la fabrication des fakes news et dans leur diffusion ?

On a tous vu les images du pape en doudoune. Quant à ChatGPT, difficile de déceler le vrai du faux dans ses réponses malencontreusement qualifiées de prophétiques. Ces intelligences artificielles génératives créent une réelle effervescence, mais la désinformation ne risque-t-elle pas de se propager encore plus largement ? D'autant que les GAFAM, au cœur de l'écosystème informationnel, ont une responsabilité dans la circulation des fakes news. Ces outils posent des questions éthiques sans précédent car ils ont le potentiel de faire vaciller les démocraties.

Comment mettre en œuvre des outils de détection de faux et de reconnaissance du vrai dans les contenus web à l'heure des deepfakes ?
Un reportage réalisé par Céline Loozen.
Gabriel Turinici, professeur de mathématiques et chercheur en IA générative, promeut une éthique et surtout une réglementation européenne forte pour déceler la fiabilité des informations générées par les IA génératives.

L'idée d'une machine s'éloignant des biais humains est illusoire

Retrouvez le thread de l'émission du jour sur le fil X (ancien Twitter) de La Science, CQFD.

L'IA générative, un acteur majeur dans une société de la désinformation ? (The Conversation, mars 2024)

Parution - Le Fabuleux Chantier par Lê Nguyên HOANG et El Mahdi El Mhamdi (éditions EDP Sciences, 2019)

Intelligence artificielle : les vraies questions à se poser pour éviter l'ethical washing

Les références musicales

Le titre du jour : Don't Fake The Funk par Prince Charles And The City Beat Band

Le générique de début : Goca dünya par Altin Gun

Le générique de fin : Pingpxng par Yin Yin

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Fake news : elle est passée par ici, elle repassera par l'IA

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L'IA, qu'elle soit générative (comme ChatGPT ou Midjourney) ou de recommandation sur les réseaux sociaux, joue un rôle dans notre accès à l'information. Comment ces outils peuvent-ils être utilisés ou détournés pour produire de la désinformation sur les réseaux sociaux ?

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Si l'émergence de l'IA pose de nouveaux défis en matière d'écologie, à commencer par une importante consommation d'énergie, les progrès attendus portent la promesse d'une meilleure gestion des périls environnementaux. Décryptage avec Dejan Glavas, expert de la finance durable.

Les espoirs sont immenses, les inquiétudes aussi. L' intelligence artificielle (IA) pourrait contribuer à une diminution de 16 % des émissions de gaz à effet de serre au cours des cinq prochaines années, selon le Capgemini Research Institute.

Mais le monde virtuel se heurte aux réalités de la physique : les data centers nécessaires à l'IA consomment toujours plus d'énergie, de métaux rares et d'eau, et produisent une grande quantité de déchets électroniques.

L'IA peut-elle être une alliée face aux défis environnementaux et notamment dans la lutte contre le dérèglement climatique ? Éléments de réponse avec Dejan Glavas, professeur associé de finance à l'école de commerce ESSCA. Il a travaillé comme expert en finance durable auprès de la Commission européenne et dirige aujourd'hui l'institut "AI for Sustainability".

France 24 : Dans quels domaines l'IA pourrait-elle aider face aux défis environnementaux ?

Dejan Glavas : En premier lieu, il y a l'adaptation aux changements climatiques. L'IA a d'immenses capacités prédictives. Nourris de données, les modèles pourront prévoir précisément les risques d'inondations, les sécheresses ainsi que d'autres événements climatiques extrêmes, sur une zone déterminée.

L'IA peut aussi intervenir dans la gestion des énergies renouvelables. Actuellement, leur point faible vient des caprices de la météo. Les aléas naturels rendent la production d'énergie renouvelable inconstante, et donc dépendante d'autres sources d'énergie (fossile ou nucléaire).

Nous sommes obligés d'anticiper les situations de sous-tension du réseau liées à l'inconstance du soleil ou du vent. Cette anticipation accroît les besoins en énergie non renouvelable : par sécurité, nous misons sur des sources d'énergie plus constantes mais aussi, dans beaucoup de cas, plus émettrices de carbone.

À lire aussi Énergies renouvelables : le boom dans l'UE depuis l'invasion de l'Ukraine, miracle ou mirage ?

Or des modèles d'IA peuvent prédire, avec une grande précision, la production d'électricité d'un parc éolien ou solaire. La justesse de ces prédictions permet d'augmenter au maximum la part provenant des énergies renouvelables au sein du réseau.

Enfin, l'IA peut aider à préserver la biodiversité, qui est menacée par le greenwashing. Au début de l'année, une enquête publiée par le Guardian a dénoncé l'expertise de Verra, pourtant une référence dans le contrôle des crédits carbone, ces "droits de polluer" achetés par les entreprises. Les crédits étaient supposément réinvestis dans la lutte contre la déforestation. Pourtant, 90 % d'entre eux ne permettaient pas de réelle réduction des gaz à effet de serre.

De telles erreurs, ne survivront pas au contrôle d'une IA, du fait de l'immense quantité de données vérifiées par ces machines. Correctement entraînés, des modèles d'IA pourraient faire office de formidables sentinelles vérifiant les engagements des États ou des entreprises.

Que répondre aux inquiétudes liées à l'impact environnemental de l'IA dans ces tâches ?

Ce qui pollue le plus, c'est l'entraînement d'un modèle d'IA, qui correspond à environ 300 tonnes de CO2 émis dans l'atmosphère.

On fournit à l'IA une grande quantité de données qui lui permettront d'apprendre à accomplir une tâche. Par exemple, pour apprendre à reconnaître les visages, un algorithme d'IA utilise des grandes quantités de photos de personnes.

Or, plus un modèle d'IA doit être précis, plus la quantité d'informations qu'on doit lui injecter augmente. Et ce de manière exponentielle. Plus une IA est puissante, plus son entraînement pollue.

Mais il y a plusieurs bémols à préciser. D'abord, l'impact environnemental de l'utilisation de l'IA est marginal en comparaison de celui de son entraînement. Une fois paramétrée, une IA peut être utilisée autant qu'on le souhaite, sans avoir besoin de l'entraîner à nouveau.

Les entraînements sont réalisés au sein de data centers (les lieux regroupant les équipements informatiques qui servent à stocker, traiter et diffuser des données numériques, NDLR). Or les entreprises gérant ces centres de données ont intérêt à tout mettre en œuvre pour réduire la consommation d'énergie, pas forcément pour la planète, mais au nom de la compétitivité : une production énergivore n'est pas rentable.

Le bilan carbone d'un data center dépend en outre du mix énergétique du pays où il est localisé. S'il est basé en France, son impact sera par exemple bien moindre que s'il se situe en Pologne. Ainsi, moins nos économies utiliseront les énergies fossiles, moins l'IA sera émettrice de CO2.

Ne voyez-vous pas un paradoxe à recourir à plus de technologie pour faire face à un péril qu'elle a elle-même engendré ?

Les modèles d'IA sont de plus en plus puissants. Aujourd'hui, de grands groupes américains comme OpenAI se partagent le marché de l'intelligence artificielle. Mais demain, combien d'entreprises chercheront à développer ces technologies ? Cela suscite une inquiétude : cette démocratisation de l'IA pourrait tout simplement se heurter aux limites physiques de la planète.

Mais on peut répondre que la technologie, IA incluse, reste un formidable outil. Que cet outil soit mis au service d'un avenir plus durable ou qu'il ne détruise davantage la planèten'est pas tant une question technologique qu'un sujet de société, dont doit s'emparer la puissance publique.

Il serait souhaitable que l' Union européenne s'approprie rapidement les enjeux de l'IA et qu'elle lui impose des limites. Celles-ci doivent non seulement garantir le respect des règles sur le traitement de nos données - comme s'y attelle déjà la Commission européenne - mais aussi la protection de notre environnement.

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Face aux défis environnementaux, "l'intelligence artificielle est un formidable outil"

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Si l'émergence de l'IA pose de nouveaux défis en matière d'écologie, à commencer par une importante consommation d'énergie, les progrès attendus portent la promesse d'une meilleure gestion des périls...

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Feuille de route intelligence artificielle et transition écologique | Ministère de la Transition écologique et de la Cohésion des territoires

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Publiée le 15 septembre 2021, la première version de feuille de route intelligence artificielle (IA) et transition écologique du pôle ministériel en charge de la transition écologique, des territoires et de la mer couvre la période 2021-2023.

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Selon les IA génératives, une femme “belle” est blanche, jeune et mince

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Le Washington Post a demandé à une intelligence artificielle de générer l’image d’une femme dite belle. Résultat, les représentations étaient majoritairement des femmes blanches, jeunes, minces et aux proportions irréalistes. Et si le problème ne venait pas de l’IA, mais de nous, les humains ?

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L'histoire de l'IA est intimement liée au développement des réseaux de neurones censés reproduire aussi fidèlement que possible le fonctionnement des neurones biologiques.

Des questions d'ordre philosophique sur la naissance de la pensée dans nos cerveaux, aux outils d'apprentissage profond qui permirent à AlphaGo de battre un maître du jeu de go en 2016, l'histoire de ces réseaux de neurones incarne à elle seule les promesses et les impasses d'un Graal nommé intelligence artificielle.

"Sciences Chrono" revient aujourd'hui sur l'histoire de ces réseaux de neurones qui sont le reflet technologique de questions philosophiques plus profondes et encore sans réponse.

L'archive du jour

Extrait d'une interview accordée par Warren McCulloch, chercheur en neurologie et l'un des penseurs des premiers réseaux de neurones, à la télévision canadienne en 1969.

Pour aller plus loin

IA : l'intuition et la création à l'épreuve des algorithmes, par Alban Leveau-Vallier, aux éditions Champ vallon, 2023

Réseaux de neurones : toute l'histoire du Perceptron, La Revue IA, 2020

Intelligence artificielle : du Perceptron au premier Macintosh, la préhistoire d'une révolution, Le Monde, 2018

La destinée cybernétique de l'occident. McCulloch, Heidegger et la fin de la philosophie, Erich Hörl, Le Milieu des appareils, 2008

Une nouvelle approche de la cognition : le connexionnisme, James McClelland, Geoffrey Hinton et David Rumelhart, Le Débat, 1987

Les références musicales

Le générique du début : La fuite par Kick et Flûte

Le générique de fin : Think (instrumental) par Curtis Mayfield

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Aux origines de l'intelligence artificielle, il y a la volonté de plusieurs chercheurs de décrypter les mécanismes de la pensée humaine. Quel rôle ont joué les premiers réseaux de neurones artificiels dans cette histoire à rebondissements ?

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Cela paraît fou mais les RH deviennent un des cas d'usage de l'intelligence artificielle générative les plus prometteurs. Jusqu'ici, les entreprises regardaient ChatGPT avec intérêt mais scepticisme.
Mais cela pourrait changer très vite dans le recrutement si l'on en croit l'exemple de GoJob, une agence d'intérim française qui a entraîné un assistant virtuel baptisé Aglaé chargé de faire le travail de sélection à la place des recruteurs. Et les performances sont étonnantes puisque le temps de recrutement est passé de quelques jours à quelques minutes...
Grâce à un tri automatisé des CV, Aglaé source les bons candidats et s'assure via un échange de SMS que la personne choisie possède les bonnes qualifications et est disponible pour la mission d'intérim. Précisons quand même car c'est la loi : le candidat est informé qu'il parle avec une IA...
Selon le Patron de GoJob, " avant il fallait passer 100 appels pour trouver le bon candidat. Désormais, trois coups de fil suffisent " ... Il l'assure : une seule personne avec ce chatbot peut faire le travail de 200 recruteurs.

Le dirigeant de GoJob assure que ça ne supprimera pas de postes de recruteurs

Car cette nouvelle technologie a doublé son volume de commandes et que ses effectifs vont continuer de croître. Mais si ces chiffres sont exacts, on peut se poser la question. Il y a aussi un autre danger : l'IA Aglaé tourne sur le modèle d'Open AI, la maison mère de ChatGPT, détenue par l'américain Microsoft. Or, GoJob a constaté des biais culturels notamment parce que cette IA applique la règle de la discrimination positive en vigueur aux Etats-Unis. Le chatbot demande donc à la personne son origine éthnique, ce qui ne se fait pas en France. GoJob est donc en train de migrer vers le modèle de Mistral, la star française de l'IA, qui permet d'échapper à ce biais.

Une bonne nouvelle pour Mistral

La startup française démontre ainsi sa capacité à trouver des débouchés industriels. Mistral vient de réaliser une nouvelle levée de fonds de 600 millions d'euros, un montant record pour une aussi jeune entreprise en France.
Mais c'est encore très peu à l'échelle mondiale alors que les stars américaines de l'IA obtiennent des financements dix fois supérieurs.
Et cela va très vite, surtout en Californie. La Tribune a fait un reportage dans la Silicon Valley et raconte comment San Francisco est en train d'être rebaptisée la Cerebral Valley, en attirant les meilleurs cerveaux mondiaux de l'intelligence artificielle. Et ce sans avoir besoin d'une IA pour les recruter...

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Comment une agence d'intérim française a automatisé le recrutement et divisé par 30 le nombre d'appels nécessaires pour trouver le bon profil, grâce à l'intelligence artificielle.

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L’art au défi de l’intelligence artificielle : un podcast à écouter en ligne | France Culture

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Une série audio en 6 épisodes de la Rédaction de France Culture sur les bouleversements dans les arts liés au développement de l’intelligence artificielle. Dans la musique, le cinéma, la photo, la peinture et la littérature. Avec l’analyse d’une spécialiste de l’histoire et de l’économie de l’art.

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Crédits photo : Freepik, Freepik

Adaptez votre Charte Éthique pour intégrer les usages de l'IA

L'essor rapide de l'intelligence artificielle (IA) a ouvert la voie à d'innombrables opportunités : facilitation des diagnostics de santé, optimisation du travail grâce à l'automatisation des tâches, etc. L'IA a transformé notre façon de vivre et de travailler. Or son intégration croissante dans notre quotidien soulève des questions éthiques complexes, et ce d'autant plus pour les entreprises qui en font l'usage.

En effet, en fonction des données sur lesquelles un système d'IA est entrainé, les résultats peuvent présenter des biais et fournir des résultats ou prendre des décisions qui sont injustes ou discriminatoires. Ces biais peuvent être dus aux données ou aux algorithmes utilisés par le système d'IA, à la manière dont le système d'IA lui-même est utilisé. Or les conséquences peuvent être immenses : refus d'un prêt, refus d'une embauche, voire des décisions de justices injustes...

En bref, si l'IA offre d'indéniables avantages, il est impératif d'instaurer des garde-fous éthiques pour éviter la reproduction des préjugés, des discriminations du monde réel, l'accentuation des divisions, et la menace sur les droits de l'homme et les libertés fondamentales.

Au même titre que la protection des données à caractère personnel, que la lutte contre la corruption, ou encore la protection de l'environnement, l'encadrement éthique de l'IA est une véritable sujet de société, qu'il convient de traiter avec le plus grand sérieux.

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Où en êtes-vous dans votre conformité RGPD 6 ans après ? Laissez-nous votre avis et recevez les résultats en avant première !

Comment adapter votre charte éthique

Si ce n'est déjà fait, à vos plumes pour adapter votre charte éthique et ériger un code de conduite solide pour guider votre entreprise dans l'ère de l'intelligence artificielle. Nous vous recommandons d'y inclure notamment les points suivants :

Transparence et responsabilité sociale : L'IA peut opérer de manière opaque, rendant difficile la compréhension de ses décisions. Pour répondre à cette préoccupation, une charte éthique doit exiger la transparence dans l'utilisation de l'IA. Il est impératif d'expliquer comment l'IA est utilisée, quelles données elle utilise, et comment elle prend ses décisions. Assurez-vous que la responsabilité de ces décisions reste clairement définie.

Respect de la vie privée et des données : L'IA fonctionne souvent en analysant d'énormes quantités de données, ce qui soulève des préoccupations majeures en matière de vie privée. La charte éthique doit mettre l'accent sur la protection des données et garantir leur utilisation conforme aux réglementations en vigueur telles que le RGPD. Le consentement, la minimisation des données et la sécurisation doivent être des piliers de cette charte.

Lutte contre les biais : Les biais involontaires peuvent être intégrés dans les modèles d'IA en raison des données utilisées pour les entraîner. Il est primordial d'adopter des politiques visant à identifier, surveiller et corriger les biais dans les systèmes d'IA pour garantir une prise de décision équitable et non discriminatoire.

Supervision humaine : Bien que l'IA puisse automatiser de nombreuses tâches, la présence d'une supervision humaine reste cruciale. La charte éthique doit stipuler clairement quand et comment l'intervention humaine est nécessaire, en particulier lors de décisions critiques ou sensibles.

Formation et sensibilisation : Les employés doivent être sensibilisés aux implications éthiques de l'utilisation de l'IA. La charte éthique devrait inclure des programmes de formation réguliers pour les employés afin de les informer sur les meilleures pratiques et les risques éthiques associés à l'IA.

La révision de la charte éthique permet d'adresser les défis émergents posés par l'IA, tout en renforçant la confiance des parties prenantes. En établissant un code de déontologie clair et en intégrant des mécanismes de surveillance et de responsabilité, les organisations peuvent s'assurer que leurs activités d'IA sont alignées sur des normes éthiques et déontologiques rigoureuses, et les faire transparaître dans leur culture d'entreprise.

En définitive, la mise à jour de la charte éthique pour y intégrer les usages de l'IA dans le respect des principes déontologiques permet aux entreprises de montrer leur engagement envers la construction d'un avenir où la technologie est au service du bien-être humain, dans le respect des droits et libertés fondamentales.

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Charte éthique : comment l'adapter aux usages de l'IA

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Nos experts abordent la culture éthique et vous expliquent comment intégrer vos usages de l'IA au sein de votre charte éthique !

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Pourquoi avons-nous élaboré une Charte Éthique pour l'intelligence artificielle (IA) ?

Chez Capgemini, notre culture éthique est le moteur de notre vision de l'IA. En tant que leader de la transformation numérique, nous nous engageons à adopter l'IA de manière à en offrir des avantages clairs dans un cadre de confiance, en élaborant une Charte Éthique pour l'IA.

Que contient notre Charte Éthique pour l'IA ?

Notre Charte Éthique pour l'IA nous guide sur la façon d'intégrer la pensée éthique dans notre travail lié à l'IA. Elle comprend des exemples concrets de projets que nous développons et vise à lancer des discussions éthiques au sein de l'entreprise, avec nos clients et nos parties prenantes.

Notre Charte traite à la fois de l'objectif visé par la solution d'IA et de la façon dont nous intégrons l'éthique dans la conception et la prestation de solutions et de services d'IA à nos clients.

Si vous avez des questions ou des commentaires sur la charte, veuillez nous envoyer un e-mail à l'adresse Ethics@capgemini.com

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La transformation numérique, nous nous engageons à adopter l'IA de manière à en offrir des avantages clairs dans un cadre de confiance, en élaborant une Charte Éthique pour l'IA.

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Commission européenne pour l'efficacité de la justice (CEPEJ)

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Charte éthique européenne d'utilisation de l'intelligence artificielle dans les systèmes judiciaires - Commission européenne pour l'efficacité de la justice (CEPEJ) - www.coe.int

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Le point de vue de la CEPEJ, tel qu'énoncé dans la Charte, est que l'utilisation de l'IA dans le domaine de la justice peut contribuer à améliorer l'efficacité et la qualité du travail des tribunaux.

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Générateur d'images IA : qu'est-ce que c'est ?

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Générateur d'images IA : qu'est-ce que c'est ?

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C'est une nouvelle génération d'application qui exploite l' intelligence artificielle comme jamais auparavant : Dall.e 2, Stable Diffusion, MidJourney... Le principe : on tape un texte et une image est générée. Oui mais... l'imaginaire est totalement au rendez-vous. On peut demander à générer un visuel de koala pilotant une moto, d'un micro-ordinateur de la période Renaissance, de Mozart essayant un nouveau casque stéréo sous le regard intrigué de Marilyn Monroe... Ou encore s'aventurer dans les univers de science-fiction, du jeu vidéo, du street art. Et mélanger allègrement les styles, les époques, inventer des situations baroques et totalement surréalistes. À chaque fois, l'IA va satisfaire nos désirs.

Ces applications de " génération d'image par IA " ou " text-to-image " représentent l'une des premières concrétisations accessibles à tous des potentiels de l'intelligence artificielle.

L'initiative OpenAI

Organisation à but non lucratif, OpenAI est apparue en décembre 2015 à San Francisco. Son objectif est de repousser les limites de l'intelligence artificielle avec toutefois, une éthique assumée : l'IA se doit d'être sans danger et bénéfique pour l'humanité dont elle voudrait contribuer à " préserver la sécurité ".

Elle est présidée par :

le programmeur-entrepreneur Sam Altman, par ailleurs fondateur de Reddit ;

le chercheur Greg Brockman, fondateur de Stripe, une entreprise de paiement en ligne.

OpenAI a été initialement fondée à partir des subventions de personnalités telles que Altman et Brockman, mais aussi Elon Musk, et a reçu par la suite une dotation d'un milliard de dollars de la part de Microsoft. Elle est par ailleurs soutenue financièrement par des partenaires tels que Amazon Web Services ou Infosys.

Dall.e 2

Si OpenAI s'est d'abord distinguée par la création d'outils pour les développeurs, dès janvier 2021, elle a été en mesure de présenter une application concrète de ses recherches accessible à tous : Dall.e. (un nom créé à partir du peintre surréaliste Salvador Dalí et du robot de dessin animé Wall-E de Pixar).

Le principe : on tape une phrase et Dall.e la transforme en image. Sur cette première version, le résultat laissait quelque peu à désirer.

En avril 2022, Dall.e 2 a été présenté au public et cette fois, les résultats ont été jugés bluffants : les réalisations sont à la fois originales et d'un niveau artistique patent. Les images sont de belle qualité et qui plus est, il ne faut qu'une dizaine de secondes pour les produire.

Dalle.e 2 a été l'une des premières manifestations visibles par tous des prouesses de l'intelligence artificielle. Car il est possible de taper des phrases hautement surréalistes et d'obtenir un résultat qui tient la route. De fait, plus la requête est spécifique et plus le résultat est impressionnant. Les images sont dignes de ce que pourrait réaliser un artiste graphique de talent. Elles sont à la fois créatives et esthétiques. Qui plus est, si l'utilisateur n'est pas pleinement satisfait, il peut générer des variations.

Seule limitation à l'automne 2022 : Dall.e 2 et les diverses déclinaisons présentées plus bas ne comprennent pour l'instant que des phrases formulées en anglais.

C'est peu dire que Dall.e 2 a séduit un très large public. En septembre 2022, l'application recensait déjà 1,5 million d'utilisateurs et servait à la création de plus de 2 millions d'images par jour.

Les outils de OpenAI

Pour aboutir à une telle performance, OpenAI a mis au point deux technologies avancées :

GPT3 : une IA à même de comprendre des textes humains.

Clip : un système de " vision " par ordinateur, intégrant une évaluation automatisée de ce que nous considérons comme esthétique.

Le projet GPT ( Generative Pre-trained Transformer) a pris naissance dès 2018. Il s'agit d'un système d'apprentissage automatique qui fonctionne en pondérant son acquisition de connaissances après évaluation de leur pertinence.

L'autre élément, Clip, intègre des centaines de milliards d'images assorties de leurs légendes provenant de la base de données Common Crawl. Il inclut l'analyse du style particulier à de très nombreux artistes. Dall.e repose sur le fruit de cette analyse pour proposer des images à l'esthétique proche d'un grand peintre ou d'un photographe de renom.

Stable Diffusion

Stable Diffusion est une autre tentative fort réussie de générer des images d'aspect photographique fort réaliste à partir de texte. Initiative britannique, l'outil Dream Studio de Stable Diffusion est apparu en août 2022. Il produit des rendus particulièrement impressionnants au niveau artistique. L'outil est accessible en ligne à l'adresse : https://beta.dreamstudio.ai/dream.

On peut aisément spécifier avec cet outil un chiffre indiquant le degré de liberté créative de l'IA. Le site https://lexica.art présente une galerie d'images générées avec Stable Diffusion.

MidJourney

La troisième application majeure, MidJourney est l'œuvre d'un laboratoire de recherche en IA fondé par David Holz, un chercheur talentueux de Californie, dépositaire d'un très grand nombre de brevets et qui définit la mission de MidJourney comme " étendre les pouvoirs imaginatifs de l'espèce humaine ". Notable pour sa créativité, MidJourney peut être mis en pratique depuis le forum Discord de MidJourney, dans la section " ". Ce forum avait déjà attiré plus de 2 millions d'abonnés à l'automne 2022.

Une menace pour les artistes ?

D'autres projets sont en cours, notamment Imagen qui est mené par Google.

C'est peu dire que de constater que Dall.e 2 et ses avatars ont laissé le monde artistique interloqué. Frédéric Boisdron, spécialiste en IA et en robotique estime pourtant que ces outils seront peu à peu intégrés dans le panel des créatifs : " Il est certain qu'une minorité d'artistes se sentira en danger avec l'émergence de ces IA. Mais, d'autres les prendront pour ce qu'elles sont, des outils parfaits pour faire exploser leurs inspirations, leur créativité. De la même manière, les joueurs professionnels d'échecs et de go travaillent désormais avec les IA, afin de découvrir de nouvelles stratégies auxquelles personne n'avait pensé. "

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Définition | Générateur d'images IA - Text-to-image | Futura Tech

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C'est une nouvelle génération d'application qui exploite l'intelligence artificielle comme jamais auparavant : Dall.e 2, Stable Diffusion, MidJourney... Le principe : on tape un texte et une image...

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Que se cache-t-il derrière les IA de création d'images ?

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Que se cache-t-il derrière les IA de création d'images ?

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© Midjourney IA - Que se cache-t-il derrière les IA de création d'images ?

Nos ordinateurs sont désormais capables de générer des images d'un réalisme parfois époustouflant. L'intelligence artificielle Dall-E en est la preuve la plus récente. Mais comment fonctionnent ces machines ? Quelles sont leurs limites ?

Dall-E, Craiyon, Midjourney... Si vous avez traîné sur les réseaux sociaux ces dernières semaines, vous avez forcément déjà entendu parler de ces intelligences artificielles dédiées à la création d'images. Avec une simple requête sous forme de texte, ces logiciels peuvent créer une image de toutes pièces, qui tente d'illustrer la commande donnée. Vous voulez des photos GoPro de la Révolution française ? Pas de problème. Une peinture de Karl Marx dans le style d'Eugène Delacroix ? Dall-E s'occupe de ça. Un inquiétant dessin de Sonic qui s'empare de l'anneau unique ? Par ici !

Les possibilités offertes par ces nouvelles IA donnent le tournis, chacune ayant une spécialité et un style spécifiques. Le succès de ces programmes est tel que même TikTok s'est récemment doté d'une fonctionnalité similaire pour illustrer vos vidéos. Google travaille non pas sur une, mais deux IA du même genre, Parti et Imagen, qui produisent des images au photoréalisme parfois étourdissant.

Proposition graphique du robot Midjourney avec la demande suivante : "What's behind the image creation AI."

© Midjourney

Une déferlante sur les réseaux sociaux

Si la première instance de Dall-E est née en 2018, l'explosion en popularité de ces images entièrement créées par ordinateur a eu lieu au moment où OpenAI (entreprise partiellement fondée par Elon Musk) a présenté son outil Dall-E 2 en avril 2022. Réservé à une petite élite, le logiciel a rapidement fait des émules et les illustrations de Dall-E Mini - qui avaient l'avantage d'être accessibles à tous - ont inondé les réseaux sociaux. Le service s'est même renommé en Craiyon pour ne pas entretenir la confusion avec le projet Dall-E, auquel il n'est pas du tout affilié.

Craiyon n'est pas très doué pour représenter les chiens... ou les ordinateurs.

© Craiyon

"Il y a beaucoup de verrous techniques qui ont sauté grâce aux avancées de la recherche", nous explique Juliette Rengot, ingénieure en informatique et spécialiste dans l'apprentissage automatique et le traitement d'images par ordinateur. "La capacité des ordinateurs à gérer et calculer un grand nombre de données en simultané a également facilité l'émergence de ce genre d'outils", ajoute l'experte. Les processeurs graphiques, les puces dédiées à l'intelligence artificielle et tous les progrès dans la puissance de calcul brute de nos machines ont donc aidé à donner naissance à ce genre d'outils.

"Le concept, c'est d'entraîner deux modèles de manière concurrente. Un 'générateur' qui reçoit une donnée d'entrée aléatoire et qui génère une image en sortie, et un 'discriminateur' qui reçoit l'image et juge si elle est réaliste ou non", détaille Juliette Rengot. Au fil du temps, le générateur va s'améliorer en apprenant du discriminateur, puis seul le premier sera gardé pour devenir l'IA.

Selon les données ingérées par le générateur et le discriminateur, la "personnalité" de ces IA peut changer. Midjourney produit par exemple des images fantasmagoriques étranges quand Dall-E insiste parfois plus sur le réalisme. C'est non seulement le fruit d'un paramétrage bien particulier du modèle, mais aussi de la base de données auquel il a eu accès. Si le discriminateur a été entraîné, par exemple avec des images de bande dessinée, il n'enverra un feu vert au générateur que s'il produit des images ressemblant à ce qu'il connaît.

L'autre versant de ces IA, c'est bien sûr la compréhension des données d'entrée, dans notre cas les descriptions texte fournies par les internautes. En scrutant les corpus de texte disponibles pour l'apprentissage machine, le générateur va apprendre à saisir le sens d'un texte, à comprendre les différences entre plusieurs synonymes, à savoir comment une phrase est typiquement construite. Cela permet à la machine d'avoir une idée précise de ce que recherchent les utilisateurs.

Si vous avez déjà utilisé Dall-E, Midjourney ou d'autres IA de ce type, vous avez peut-être remarqué que certaines formulations "trompent" plus souvent les machines que d'autres. Pour bien parler à la machine, "il faut essayer d'être le plus proche possible des données d'entraînement, de respecter au moins les règles de grammaire et d'orthographe. Il faut en fait utiliser le vocabulaire le plus courant possible", conseille Juliette Rengot.

Des limitations dans la compréhension

Ce n'est pas la seule limitation de ces IA. Dans un papier détaillant le fonctionnement de Parti, les ingénieurs de Google expliquent, par exemple, que "dans les scènes complexes, le modèle peut parfois omettre certains détails mentionnés, les dupliquer ou halluciner des choses qui ne sont pas mentionnées". Lorsqu'il a été demandé à Parti de créer une image contenant des balles de tennis, par exemple, la plupart des résultats les plaçaient sur un court en terre battue ou sur de la pelouse, même si les descriptions ne mentionnaient pas cet aspect. C'est simplement parce que les images les plus fréquentes de balles de tennis contiennent toutes un fond de ce type.

"L'intérêt, c'est que le modèle peut trouver des relations dans les données que l'humain n'aurait pas pu trouver", explique Juliette Rengot. Dans d'autres cas, ce sont des incompréhensions dues à la formulation qui donnent des résultats amusants (ou inquiétants, c'est selon). Par exemple, en demandant de créer une image d'un cheval chevauchant un astronaute, Parti a produit une image d'un cheval astronaute chevauchant un autre cheval, le terme "chevauché" étant souvent lié au fait d'être à dos d'un cheval. Confronté à la demande d'un cheval assis sur les épaules d'un astronaute, Parti s'en est bien mieux tiré.

Plusieurs essais de Parti à la suggestion : "Un écureuil offrant une pomme à un oiseau."

© Google

"La grande limite, c'est d'arriver à avoir des images en taille normale. Mais ce n'est pas indépassable", estime Juliette Rengot. En effet, plus l'image est détaillée, plus il risque d'y avoir des erreurs visibles qui casseront l'impression de photoréalisme. C'est la raison pour laquelle les visages humains sont aussi souvent malmenés par les IA. "Les visages, c'est vraiment une thématique particulièrement difficile. La peau, c'est biologique et vivant, donc c'est beaucoup plus variable qu'un objet. En plus, le cerveau humain est fait pour reconnaître des visages, donc on verra beaucoup plus rapidement les défauts." Une erreur en apparence anodine dans la représentation d'un visage va paraître rapidement dérangeante pour l'œil humain. C'est le principe de la vallée dérangeante.

Des usages multiples en vue

Même si les résultats de Dall-E, Midjourney et autres paraissent souvent bluffants, on est loin du fantasme de l'IA consciente qui comprendrait tout ce qu'on lui dit et serait capable de tout faire. En premier lieu car, comme nous l'avons vu, elles sont limitées par les données qu'on leur fait avaler. Mais surtout parce que ces outils sont en fait des briques différentes empilées, les unes portant un grand trench-coat pour donner l'illusion que le logiciel n'a qu'une seule tête.

"Souvent, quand on développe ce genre de choses, on commence par un point spécifique, puis petit à petit on ajoute des briques. Cela permet de faire des preuves de concept, d'intégrer le travail d'autres équipes de recherche", explique la spécialiste dans l'apprentissage automatique. Une brique de l'IA sait par exemple parfaitement bien reproduire des objets et animaux, une autre connaît les différences de style des grands peintres célèbres, une autre est spécialisée dans la reconstruction d'un paysage naturel. En travaillant toutes ensemble, elles sont capables de produire une peinture d'un renard assis au milieu d'un champ dans le style de Claude Monet.

Article recommandé :

Au-delà du caractère techniquement bluffant de ces IA, la génération d'image par ordinateur a aussi des avantages très concrets. "Quand on génère des visages, ils n'appartiennent à personne, du coup ce n'est pas protégé par le RGPD. Cela permet de créer des avatars sans prendre de risques", pointe Juliette Rengot. On peut aussi imaginer des IA qui illustrent des articles dans la presse, par exemple. Une chose est sûre, ces modèles d'intelligence artificielle en sont encore à leurs débuts, et probablement que les années qui viennent réserveront des surprises dans le domaine. Espérons que cette nouvelle génération d'IA aura appris des anciennes et luttera un peu mieux contre les clichés sexistes et racistes.

Journaliste dopé à l'actu et collectionneur de gadgets. Ne sort jamais sans connexion.

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Que se cache-t-il derrière les IA de création d'images ?

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Nos ordinateurs sont désormais capables de générer des images d'un réalisme parfois époustouflant. L'intelligence artificielle Dall-E en est la preuve la plus récente. Mais comment fonctionnent ces machines ? Quelles sont leurs limites ? Dall-E, Craiyon, Midjourney... Si vous avez traîné sur les réseaux sociaux ces dernières semaines, vous avez forcément déjà entendu parler de ces intelligences artificielles dédiées à la création d'images.

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Comprendre le DeepLearning et les Réseaux de neurones en 10 mins !

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Message de Copilot en réponse à la question : Quels sont les usages possibles de l'intelligence artificielle en lien avec Moodle ?

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Message de Copilot en réponse à la question : Quels sont les usages possibles de l'intelligence artificielle en lien avec Moodle ?

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L’intelligence artificielle (IA) offre plusieurs usages intéressants en lien avec Moodle, qui est une plateforme d’apprentissage en ligne très répandue. Voici quelques-uns des usages possibles de l’IA avec Moodle :

Amélioration des processus d’enseignement et d’apprentissage : L’IA peut générer de nouveaux contenus, y compris de l’audio, du code, des images, du texte, des simulations et des vidéos, pour enrichir les cours et les modules d’apprentissage 1.

Approche centrée sur l’humain : Moodle s’engage à utiliser l’IA pour améliorer les résultats pour tous les types d’apprenants, permettre des gains d’efficacité et décharger les enseignants des tâches administratives répétitives 1.

Génération d’activités pédagogiques : Avec des outils comme Nolej AI, il est possible de générer des activités au format H5P ou SCORM à partir de contenus existants, ce qui facilite la création de ressources interactives et engageantes 2.

Assistance aux enseignants : Des plugins d’IA peuvent être utilisés pour simplifier le travail des enseignants, en les aidant à gagner du temps et à renforcer l’accompagnement des apprenants pour améliorer les résultats d’apprentissage 3.

Intégration de générateurs de contenu : Moodle peut intégrer des générateurs de questions de cours, des générateurs d’images et des agents conversationnels pour construire des parcours d’apprentissage personnalisés et gérer les activités de manière plus efficace 4.

Ces usages montrent comment l’IA peut être un atout précieux pour Moodle, en contribuant à l’innovation pédagogique et en améliorant l’expérience d’apprentissage pour les enseignants et les étudiants.

https://moodle.com/fr/news/le-potentiel-de-ai-et-moodle/

1moodle.com2elearningtouch.com3latelierduformateur.fr4latelierduformateur.fr

https://latelierduformateur.fr/moodle-et-ses-plugins-dintelligence-artificielle/

https://latelierduformateur.fr/classe-virtuelle-48-comment-utiliser-lia-avec-moodle/

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An A.I.-Generated Picture Won an Art Prize. Artists Aren’t Happy. (Published 2022)

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“I won, and I didn’t break any rules,” the artwork’s creator says.

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Yann LeCun (2016), L'apprentissage profond : une révolution en intelligence artificielle - Conférence inaugurale, Collège de France

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Yann LeCun (2016), L'apprentissage profond : une révolution en intelligence artificielle - Conférence inaugurale, Collège de France

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L'apprentissage profond : une révolution en intelligence artificielle - Yann LeCun (2016)

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Class'Code IAI est un MOOC citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu'est l'Intelligence Artificielle... avec intelligence !

Effort : 10 heures

Rythme: Auto-rythmé

Ce que vous allez apprendre

À la fin de ce cours, vous saurez :

décrypter le discours autour de l'IA pour passer des idées reçues à des questions sur lesquelles s'appuyer pour comprendre,

manipuler des programmes d'IA pour se faire une opinion par soi-même,

partager une culture minimale sur le sujet, pour se familiariser avec le sujet au-delà des idées reçues,

discuter le sujet, ses applications, son cadre avec des interlocuteurs variés pour contribuer à la construction des applications de l'IA

Description

L'IA vous fait peur ? Vous en entendez parler à toutes les sauces ? Les humains seraient bons pour la casse ? Mais c'est quoi l'intelligence (artificielle) au fait ? Class'Code IAI est un Mooc citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu'est l'Intelligence Artificielle... avec intelligence !

Format

Chaque module s'articule autour de quatre temps d'apprentissage issus de la pédagogie active :

- se questionner : décrypter le discours autour de l'IA,

- expérimenter : réaliser une activité pour se rendre compte par soi-même,

- découvrir : comprendre comme ça fonctionne à travers l'histoire des humains et de leurs idées,

- débattre : être en mesure de discuter le sujet.

On retrouvera dans chaque partie un media fort, vidéo ou expérience interactive, une fiche pédagogique, des ressources complémentaires pour aller plus loin, un forum pour échanger et débattre avec les autres participants et des chercheurs, des quiz .

Prérequis

La formation s'adresse à toutes et tous et plus spécifiquement :

- les professionnels de l'éducation (enseignants, éducateurs, animateurs)

- jeunes de 7 à 17 ans via les ressources qui y sont présentées

- les citoyen.nes qui veulent comprendre de quoi on parle pour contribuer au débat

Evaluation et Certification

- Auto-évaluation par des quiz ou exercices ponctuels au fil des sections du MOOC

- Activités entre pairs (auto-correction mutuelle d'exercices d'informatique pour s'entraîner à évaluer, partage de préparations et de bonnes pratiques...)

- Attestations de suivi avec succès délivrées par FUN

Plan de cours

Module 1. Vous avez dit IA ! Acquérir une première compréhension de que l'on entend par IA et de ce que ça n'est pas.

(Se questionner) Qui a peur de l'IA ?

(Expérimenter) Testons notre premier programme.

(Comprendre) C'est quoi l'intelligence artificielle ?

(Débattre) L'IA dans tous ses états

Module 2. Boosté à l'IA ! Comprendre les principes de l'apprentissage machine et la place cruciale que joue la maîtrise des jeux de données.

(Se questionner) De l'IA à toutes les sauces ?

(Expérimenter) Jouons avec les données

(Comprendre) Du machine Learning et des données

(Débattre) L'IA dans l'éducation

Module 3. Humain et IA ... Comprendre les enjeux et les leviers pour que l'IA soit au service de l'humain.

(Se questionner) Les humains sont-ils bon pour la casse ?

(Expérimenter) Créons avec l'IA

(Comprendre) L'intelligence artificielle à notre service ?

(Débattre) IA et développement durable

Co-Production

Comité Scientifique

Serge Abiteboul (Donnée et réseau. Membre du Collège de l'ARCEP, chercheur à l'ENS Paris et directeur de recherche à l'Inria), Anne Boyer (Systèmes complexes et intelligence artificielle. Responsable de l'équipe KIwi, Loria), Gilles Dowek (Informaticien, logicien et philosophe. Membre de l'équipe Deducteam, Inria Ens Saclay), Gérard Giraudon (Directeur de Recherche Inria et Educazur), Colin de la Higuera (Chercheur en Machine Learning et traduction automatique. membre du L2N Université de Nantes, détenteur de la chaire Unesco)

Commission pédagogique

Zoé Brunet (Tralalere), Nicolas Decoster (la Compagnie du Code), Marie Duflot-Kremer (Loria), Lucie Jagu et Bertrand Midot (Simplon), Bastien Masse (Université de Nantes), Hanan Salam (Women in AI).

Partenaires

Licence

Licence pour le contenu du cours

Vous êtes autorisé à :

Partager - copier, distribuer et communiquer le matériel par tous moyens et sous tous formats

Adapter - remixer, transformer et créer à partir du matériel

Selon les conditions suivantes :

Attribution - Vous devez créditer l'oeuvre, intégrer un lien vers la licence et indiquer si des modifications ont été effectuées à l'oeuvre. Vous devez indiquer ces informations par tous les moyens raisonnables, sans toutefois suggérer que l'offrant vous soutient ou soutient la façon dont vous avez utilisé son oeuvre.

Pas d'Utilisation Commerciale - Vous n'êtes pas autorisé à faire un usage commercial de cette oeuvre, tout ou partie du matériel la composant.

Licence pour le contenu créé par les participants du cours

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Adapter - remixer, transformer et créer à partir du matériel

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Class'Code IAI est un MOOC citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu'est l'Intelligence Artificielle... avec intelligence !

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Miles Astray, Flamingone, 2023

Photographie qui a remporté au départ le "Gold Winner 1839 Awards" catégorie AI * © Miles Astray

L'histoire est cocasse, et l'idée brillante. Face à l'influence grandissante de l'intelligence artificielle (IA), un photographe vient de faire acte de résistance en décidant de proposer à un concours international d'images générées par IA une photo authentique. Berné, le jury lui a décerné un prix ... Avant de le disqualifier lorsqu'il a finalement avoué la vérité !

Sur une plage de sable immaculée se tient un étrange flamant rose. Réduit à une simple boule posée sur de longues pattes, son corps semble privé de cou et de tête ... Mais ces derniers sont en réalité repliés et cachés, l'oiseau au plumage pop étant probablement en train de piquer un somme.

Prouver la force de la nature

Intitulée Flamingone, cette image a simplement été prise dans la nature, à Aruba, petite île des Antilles néerlandaises au large du Venezuela, sans aucun trucage. Mais elle semblait assez étrange, épurée et irréelle pour réussir à se faire passer pour une création entièrement générée par ordinateur !

" La créativité et l'émotion ne se résument pas à une série de chiffres. "

Miles Astray

Proposée par le photographe Miles Astray (né en 1986) dans la catégorie IA du concours 1839 Photography Awards, la photo a donc remporté dans cette section le premier prix du public (People's Vote Award), ainsi que le troisième prix du jury, décerné par un prestigieux jury international (parmi lequel des personnes travaillant, par ailleurs, pour le New York Times, la maison de vente Christie's, Getty Images, le Centre Pompidou ou encore la maison d'édition Phaidon). Ce qui en fait la première vraie photo à avoir gagné un prix d'intelligence artificielle !

" J'ai présenté cette photo au jury afin de prouver que le contenu créé de main humaine n'avait pas perdu de sa pertinence, et que Mère Nature et ses interprètes humains pouvaient encore battre la machine ", explique, malicieux, le photographe sur son site internet. " Les images générées par intelligence artificielle redessinent le paysage du numérique tout en suscitant un débat brûlant concernant son impact sur le futur des artistes, journalistes, designers et autres créateurs d'images ". " La créativité et l'émotion ne se résument pas à une série de chiffres ", ajoute-t-il.

À lire aussi : Une peinture créée par une intelligence artificielle fait scandale en remportant un concours d'art

Disqualifié, le photographe est toutefois salué pour son action

" Après avoir vu des exemples récents d'images générées par IA battre de vraies photos dans des compétitions, j'ai réalisé que je pouvais inverser le phénomène, comme seul un humain pourrait et voudrait le faire ", explique-t-il. " Évidemment, induire le jury en erreur posait un problème éthique, que je n'ai pas pris à la légère. Mais j'ai espéré que les professionnels et le public trouveraient ce coup porté à l'IA et cette tromperie éthiquement moins dérangeants que la tromperie générée par une intelligence artificielle ".

" Fraser Island Gallery " de Robyn Finlayson, Médaille d'or du " 1839 Awards ", catégorie IA, 2024

Après avoir révélé la vraie nature de Flamingone, le photographe a été disqualifié. Mais il a eu la belle surprise de recevoir un e-mail de Lily Fierman, cofondatrice et directrice du concours, lui signifiant qu'elle appréciait le " message puissant " qu'il avait fait passer, et qu'elle espérait que cette action crée une " prise de conscience " et donne de " l'espoir aux nombreux photographes inquiets face à l'IA ". Mission accomplie !

À lire aussi : Création, curation, restauration... Ces domaines de l'art bouleversés par l'IA

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Une photographie berne le jury d'un concours en remportant un prix d'image générée par IA

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Lauréate d'un concours international d'images générées par intelligence artificielle, "Flamingone" s'est révélée être une vraie photo et un acte de...

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Evaluez cette proposition de l'IA : Ethics and Artificial Intelligence in Education

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Evaluez cette proposition de l'IA : Ethics and Artificial Intelligence in Education

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Traite des considérations éthiques et des implications de l'utilisation de l'IA dans les contextes éducatifs.

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The Ethics of Artificial Intelligence in Education

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The Ethics of Artificial Intelligence in Education [Holmes, Wayne, Porayska-Pomsta, Kaska] on Amazon.com. *FREE* shipping on qualifying offers. The Ethics of Artificial Intelligence in Education

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Evaluez cette proposition de l'IA :  Machine Learning in Education

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Evaluez cette proposition de l'IA :  Machine Learning in Education

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Fournit des exemples concrets de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour personnaliser l'éducation.

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Evaluez cette proposition de l'IA :  : AI and the Future of Education

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Evaluez cette proposition de l'IA :  : AI and the Future of Education

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Examine l'évolution et le futur potentiel de l'IA dans le secteur de l'éducation.

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Is education ready for artificial intelligence? | Cambridge Assessment Insights

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The rise of artificial intelligence (AI) and machine learning means educators need to focus on helping learners outwit the robots.

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Evaluez cette proposition de l'IA :  Deep Learning for Education

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Evaluez cette proposition de l'IA :  Deep Learning for Education

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Une exploration des techniques de deep learning et de leur application dans le domaine éducatif.

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An introduction to a broad range of topics in deep learning, covering mathematical and conceptual background, deep learning techniques used in industry, and research perspectives.

"Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject."-Elon Musk
, cochair of OpenAI; cofounder and CEO of Tesla and SpaceX

Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning.

The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models.

Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.

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Deep Learning : Goodfellow, Ian, Bengio, Yoshua, Courville, Aaron: Amazon.fr: Livres

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Evaluez cette proposition de l'IA : AI for School Teachers

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Evaluez cette proposition de l'IA : AI for School Teachers

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Un guide pratique pour les enseignants sur l'utilisation de l'IA dans les salles de classe.

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"A timely masterclass for anyone interested in the future of learning in the AI era." bestselling author, Salman Khan, the visionary behind Khan Academy, explores how artificial intelligence and GPT technology will transform learning, and offers a road map for teachers, parents, and students to navigate this exciting (and sometimes intimidating) new world.
-Bill Gates

"This book is required reading for everyone who cares about education."
-Adam Grant, #1 New York Times bestselling author of Hidden Potential and Think Again , and host of the podcast Re:Thinking New York Times

"Read this book. It's the most fascinating and important account of how AI will transform the way we learn."
-Walter Isaacson, #1 Brave New Words

From the founder of Khan Academy, the first book on the AI revolution in education, its implications for parenting, and how we can best harness its power for good.

Whether we like it or not, the AI revolution is coming to education. In Brave New Words

A pioneer in the field of education technology, Khan examines the ins and outs of these cutting-edge tools and how they will revolutionize the way we learn and teach. For parents concerned about their children's success, Khan illustrates how AI can personalize learning by adapting to each student's individual pace and style, identifying strengths and areas for improvement, and offering tailored support and feedback to complement traditional classroom instruction. Khan emphasizes that embracing AI in education is not about replacing human interaction but enhancing it with customized and accessible learning tools that encourage creative problem-solving skills and prepare students for an increasingly digital world.

But is not just about technology-it's about what this technology means for our society, and the practical implications for administrators, guidance counselors, and hiring managers who can harness the power of AI in education and the workplace. Khan also delves into the ethical and social implications of AI and large language models, offering thoughtful insights into how we can use these tools to build a more accessible education system for students around the world.

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Brave New Words: How AI Will Revolutionize Education (and Why That's a Good Thing)

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Brave New Words: How AI Will Revolutionize Education (and Why That's a Good Thing) [Khan, Salman] on Amazon.com. *FREE* shipping on qualifying offers. Brave New Words: How AI Will Revolutionize Education (and Why That's a Good Thing)

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Evaluez cette proposition de l'IA : The Fourth Education Revolution

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Evaluez cette proposition de l'IA : The Fourth Education Revolution

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Ce livre discute de la transformation de l'éducation à travers l'intégration de technologies avancées comme l'IA.

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Evaluez cette proposition de l'IA : Artificial Intelligence in Education            

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Evaluez cette proposition de l'IA : Artificial Intelligence in Education            

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Un aperçu sur la manière dont l'IA peut être utilisée dans les environnements pédagogiques pour améliorer l'apprentissage et l'enseignement.