Artificial intelligence · Intelligence artificielle
| English | Français |
|---|---|
| artificial intelligence/ˌɑːtɪˈfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns/ | intelligence artificielle |
| machine learning/məˈʃiːn ˈlɜːnɪŋ/ | apprentissage automatique |
| training data/ˈtreɪnɪŋ ˈdeɪtə/ | données d'entraînement |
| deep learning/diːp ˈlɜːnɪŋ/ | apprentissage profond |
| neural networks/ˈnjuːrəl ˈnetwɜːks/ | réseaux de neurones |
| speech recognition/spiːtʃ ˌrekəɡˈnɪʃn/ | reconnaissance vocale |
| image recognition/ˈɪmɪdʒ ˌrekəɡˈnɪʃn/ | reconnaissance d'images |
| machine translation/məˈʃiːn trænˈsleɪʃn/ | traduction automatique |
| recommendation systems/ˌrekəmenˈdeɪʃn ˈsɪstəmz/ | systèmes de recommandation |
| autonomous vehicles/ɔːˈtɒnəməs ˈvɪəklz/ | véhicules autonomes |
| optical character recognition/ˈɒptɪkl ˈkærɪktə ˌrekəɡˈnɪʃn/ | reconnaissance optique de caractères |
| text-to-speech/tekst tə spiːtʃ/ | synthèse vocale |
| bias/ˈbaɪəs/ | un biais |
| accountability/əˌkaʊntəˈbɪlɪti/ | responsabilité |
The move no human would have played
- In March 2016 a program called AlphaGo beat Lee Sedol, one of the strongest Go players alive, four games to one. In the second game it played a move that commentators called a mistake; it turned out to be the winning idea.
- Nobody had programmed that move. The system had learned Go by studying millions of positions and playing itself, finding patterns its makers could not have written down.
- Two years later Amazon scrapped an AI recruiting tool after finding it had learned from ten years of CVs to mark down any that mentioned "women's".
- Both are artificial intelligence 人工智能. This lesson is how it learns, what it is used for, and its social, economic and environmental impact.
Le coup qu'aucun humain n'aurait joué
- En mars 2016, un programme nommé AlphaGo a battu Lee Sedol, l'un des meilleurs joueurs de Go vivants, par quatre parties à une. Dans la deuxième partie, il a joué un coup que les commentateurs ont jugé erroné ; il s'est avéré être l'idée gagnante.
- Personne n'avait programmé ce coup. Le système avait appris le Go en étudiant des millions de positions et en jouant contre lui-même, découvrant des motifs que ses créateurs n'auraient pas pu écrire.
- Deux ans plus tard, Amazon a abandonné un outil de recrutement par IA après avoir constaté qu'il avait appris à partir de dix ans de CV à pénaliser tout document mentionnant « femmes ».
- Ce sont tous deux des intelligences artificielles 人工智能. Cette leçon explique comment elles apprennent, ce dont elles sont utilisées, ainsi que leur impact social, économique et environnemental.
What AI is and how modern AI learns
- Artificial intelligence (AI) means computer systems that perform tasks which normally need human intelligence: recognising speech and images, translating, playing games, driving.
- Most modern AI uses machine learning 机器学习: instead of being programmed step by step, the system improves at a task by learning patterns from large amounts of training data 训练数据.
- Deep learning 深度学习 uses neural networks 神经网络 with many layers of connected nodes, and is the leading approach today. Better and larger data gives a better model; bad data gives bad results.
A model is trained on examples, not written as rules
Qu'est-ce que l'IA et comment l'IA moderne apprend
- L'intelligence artificielle (AI) désigne les systèmes informatiques effectuant des tâches nécessitant normalement l'intelligence humaine : reconnaissance vocale et visuelle, traduction, jeu, conduite autonome.
- La plupart de l'IA moderne utilise l'apprentissage automatique 机器学习 : au lieu d'être programmée étape par étape, le système améliore sa performance sur une tâche en apprenant des modèles à partir de grandes quantités de données d'entraînement 训练数据.
- L'apprentissage profond 深度学习 utilise des réseaux de neurones 神经网络 comportant de multiples couches de nœuds connectés, et c'est l'approche dominante aujourd'hui. De meilleures et plus grandes données donnent un meilleur modèle ; de mauvaises données donnent de mauvais résultats.
Un modèle est entraîné sur des exemples, pas écrit comme des règles
Machine learning differs from traditional programming because it: · L'apprentissage automatique diffère de la programmation traditionnelle car il :
ML algorithms improve at a task by learning from large amounts of data, rather than following hand-written rules. · Les algorithmes ML s'améliorent à une tâche en apprenant à partir de grandes quantités de données, plutôt que de suivre des règles écrites à la main.
Match each AI term to what it means. · Reliez chaque terme IA à sa signification.
ML learns from data; deep learning uses many layers; bias and opacity (black box) are key ethical concerns. · ML apprend à partir de données ; deep learning utilise de nombreuses couches ; biais et opacité (boîte noire) sont des préoccupations éthiques clés.
Applications
- Understanding input: speech recognition 语音识别 turns spoken words into text; image recognition 图像识别 finds objects, faces or text in pictures.
- Producing output or decisions: machine translation 机器翻译 between languages; recommendation systems 推荐系统 suggesting videos, products or music; autonomous vehicles 自动驾驶汽车 and robots; medical diagnosis and fraud detection.
- The exam usually gives a scenario and asks which kinds of AI it uses, or how it works.
Applications
- Compréhension de l'entrée : la reconnaissance vocale 语音识别 transforme les mots parlés en texte ; la reconnaissance d'images 图像识别 détecte des objets, visages ou texte dans des images.
- Production de sortie ou de décisions : la traduction automatique 机器翻译 entre langues ; les systèmes de recommandation 推荐系统 suggérant des vidéos, produits ou musique ; les véhicules autonomes 自动驾驶汽车 et robots ; diagnostic médical et détection de fraude.
- L'examen donne généralement un scénario et demande quels types d'IA il utilise, ou comment il fonctionne.
Computing concept lab · Laboratoire de concepts informatiques
Classify concrete examples by the computing idea they demonstrate. · Classez les exemples concrets selon le concept informatique qu'ils illustrent.
Which is an everyday application of AI? · Quel est une application quotidienne de l'IA ?
Recommendation systems (and speech/image recognition, translation, self-driving) are common AI applications. · Les systèmes de recommandation (et reconnaissance vocale/image, traduction, véhicules autonomes) sont des applications courantes de l'IA.
Worked example: reading a foreign label aloud
- A phone app photographs a product label, translates it and reads it aloud. Explain how AI is used. [4]
- Optical character recognition 光学字符识别 analyses the pixels of the photograph to locate the characters, and the patterns of pixels are converted into individual characters and words.
- Machine translation converts the words into the user's language.
- Text-to-speech 文本转语音 produces the spoken output. Each stage is a mark, in pipeline order.
Recognise, translate, speak
Exemple résolu : lire une étiquette étrangère à voix haute
- Une application téléphonique photographie une étiquette de produit, la traduit et la lit à voix haute. Expliquez comment l'IA est utilisée. [4]
- La reconnaissance optique de caractères 光学字符识别 analyse les pixels de la photographie pour localiser les caractères, et les motifs de pixels sont convertis en caractères et mots individuels.
- La traduction automatique convertit les mots dans la langue de l'utilisateur.
- La synthèse vocale 文本转语音 produit la sortie audio. Chaque étape rapporte une marque, dans l'ordre du pipeline.
Reconnaître, traduire, parler
Put the stages of the label-reading app in order. · Mettez les étapes de l'application de lecture d'étiquettes dans l'ordre.
Recognise, read, translate, speak. Each stage is a mark in a four-mark answer. · Reconnaître, lire, traduire, parler. Chaque étape vaut une marque dans une réponse à quatre marques.
Benefits
- Accessibility: speech and image AI helps users with impairments; translation helps people who do not speak the language.
- Productivity: repetitive tasks are automated, freeing people for creative work.
- Decision support: AI finds patterns in datasets too large for a person, in medical scans or in transactions.
- It is available at any hour and can be personalised to each user.
Avantages
- Accessibilité : l'IA vocale et visuelle aide les personnes ayant des handicaps ; la traduction aide ceux qui ne parlent pas la langue.
- Productivité : les tâches répétitives sont automatisées, libérant les humains pour le travail créatif.
- Aide à la décision : l'IA trouve des modèles dans des ensembles de données trop volumineux pour un être humain, dans des scanners médicaux ou des transactions.
- Elle est disponible à tout moment et peut être personnalisée pour chaque utilisateur.
A benefit of AI is: · Un avantage de l'IA est :
AI excels at finding patterns in large data (decision support). Fairness and explainability are concerns, not guarantees. · L'IA excelle dans la recherche de motifs dans de grandes données (aide à la décision). L'équité et l'explicabilité sont des préoccupations, pas des garanties.
Social impact
- Benefits: a label reader helps people with a visual impairment, people who cannot read the language, and people with reading difficulties; facial recognition at an airport speeds identity checks and can stop wanted people entering.
- Harms: facial recognition misidentifies some people and tracks everyone without consent, so privacy is lost; people who rely on AI may lose skills; recommendation systems can trap users in narrow views.
- A social-impact answer names the group affected and what changes for them.
Impact social
- Avantages : un lecteur d'étiquettes aide les personnes malvoyantes, celles qui ne lisent pas la langue, et celles ayant des difficultés de lecture ; la reconnaissance faciale dans un aéroport accélère les contrôles d'identité et peut empêcher l'entrée de personnes recherchées.
- Dommages : la reconnaissance faciale méconnaît certaines personnes et surveille tout le monde sans consentement, donc la vie privée est perdue ; les personnes dépendant de l'IA peuvent perdre des compétences ; les systèmes de recommandation peuvent enfermer les utilisateurs dans des points de vue étroits.
- Une réponse sur l'impact social nomme le groupe touché et ce qui change pour eux.
Economic impact
- An AI fault-diagnosis module in a repair garage diagnoses faults faster and more accurately, so more vehicles are repaired a day and costs fall.
- But fewer skilled mechanics may be needed, so jobs are lost, and the module must be bought, trained and maintained.
- More generally, AI raises productivity and creates new jobs in some fields while removing routine jobs in others.
Impact économique
- Un module de diagnostic d'erreurs par IA dans un garage de réparation diagnostique plus rapidement et plus précisément, permettant de réparer plus de véhicules par jour et réduisant les coûts.
- Mais moins de mécaniciens qualifiés seront nécessaires, donc des emplois sont perdus, et le module doit être acheté, formé et maintenu.
- Plus généralement, l'IA augmente la productivité et crée de nouveaux emplois dans certains secteurs tout en supprimant des emplois routiniers dans d'autres.
Environmental impact
- Training and running large models uses a great deal of electricity, and data centres use water for cooling; the hardware they run on becomes electronic waste.
- On the other side, AI cuts energy use in buildings, optimises transport routes and monitors the environment.
- Both directions score, and the exam expects you to know they exist.
The hardware behind AI has a lifetime, and an afterlife
Impact environnemental
- L'entraînement et l'exécution de grands modèles consomment beaucoup d'électricité, et les centres de données utilisent de l'eau pour le refroidissement ; le matériel qu'ils utilisent devient des déchets électroniques.
- D'un autre côté, l'IA réduit la consommation d'énergie dans les bâtiments, optimise les itinéraires de transport et surveille l'environnement.
- Les deux sens sont notés, et l'examen s'attend à ce que vous sachiez qu'ils existent.
Le matériel derrière l'IA a une durée de vie, et une après-vie
Match each example to the heading it belongs under. · Reliez chaque exemple à la catégorie à laquelle il appartient.
Jobs and costs are economic, people and privacy are social, energy and waste are environmental. · Les emplois et les coûts sont économiques, les personnes et la vie privée sont sociales, l'énergie et les déchets sont environnementaux.
Training and running large AI models has no significant environmental cost. · L'entraînement et l'exécution de grands modèles IA n'ont aucun coût environnemental significatif.
Large models consume a great deal of electricity and cooling water, and their hardware becomes e-waste. AI also helps cut energy use elsewhere, so both directions belong in an answer. · Les grands modèles consomment énormément d'électricité et d'eau de refroidissement, et leur matériel devient des déchets électroniques. L'IA aide également à réduire la consommation énergétique ailleurs, donc les deux directions appartiennent à une réponse.
Worked example: answering an "impact" question
- Explain the economic impact of a garage installing an AI fault-diagnosis system. [4]
- Give the impact and its consequence, and give both directions.
- Faults are diagnosed faster and more accurately, so more vehicles are repaired per day and revenue rises. Fewer mechanics' hours are needed per car, so costs fall.
- Skilled mechanics may lose their jobs, so there is unemployment and a loss of skills; and the system must be bought and maintained, so there is an initial and ongoing cost.
Exemple résolu : répondre à une question sur un "impact"
- Expliquez l'impact économique d'un garage installant un système de diagnostic de pannes par IA. [4]
- Donnez l'impact et sa conséquence, et donnez les deux sens.
- Les pannes sont diagnostiquées plus vite et avec plus de précision, donc plus de véhicules sont réparés par jour et le chiffre d'affaires augmente. Moins d'heures de mécaniciens sont nécessaires par voiture, donc les coûts baissent.
- Des mécaniciens qualifiés peuvent perdre leur emploi, donc il y a chômage et perte de compétences ; et le système doit être acheté et entretenu, donc il y a un coût initial et récurrent.
A full-mark impact point states the impact and its ____, usually joined by "so". · Un point d'impact à score maximal indique l'impact et sa ____, généralement relié par « donc / si bien que ».
"Fewer mechanics are needed, so skilled workers lose their jobs" is a mark; "fewer mechanics" alone is not. · « Moins de mécaniciens sont nécessaires, donc les travailleurs qualifiés perdent leur emploi » est une marque ; « moins de mécaniciens » seul ne l'est pas.
Concerns
- Bias 偏见: unfair patterns in the training data become unfair decisions, as in Amazon's recruiting tool. Job displacement: routine roles disappear.
- Privacy: training uses large amounts of personal data. Transparency: large models are black boxes whose decisions are hard to explain.
- Accountability 问责: when the AI is wrong, is the developer, the operator or the user responsible? Misuse: deepfakes, misinformation, surveillance.
- Professionals must understand the limits of what they build, inform users, and reduce harm.
Bias goes in with the data and comes out in the decisions
Préoccupations
- Biais 偏见 : des modèles injustes dans les données d'entraînement deviennent des décisions injustes, comme dans l'outil de recrutement d'Amazon. Déplacement d'emplois : les postes quotidiens disparaissent.
- Confidentialité : l'entraînement utilise de grandes quantités de données personnelles. Transparence : les grands modèles sont des boîtes noires dont les décisions sont difficiles à expliquer.
- Responsabilité 问责 : lorsque l'IA se trompe, le développeur, l'opérateur ou l'utilisateur est-il responsable ? Mauvaise utilisation : deepfakes, désinformation, surveillance.
- Les professionnels doivent comprendre les limites de ce qu'ils construisent, informer les utilisateurs et réduire les dommages.
Les biais entrent avec les données et ressortent dans les décisions
AI "bias" usually arises because: · Le « biais » de l'IA provient généralement du fait que :
If the training data reflects unfair patterns, the model learns and repeats them — e.g. in hiring or lending. · Si les données d'entraînement reflètent des motifs injustes, le modèle les apprend et les répète — ex. : dans le recrutement ou le prêt bancaire.
Select all · tout genuine concerns about AI. · Sélectionnez toutes les préoccupations légitimes concernant l'IA.
Bias, opacity and misuse are real concerns. AI certainly can be wrong — accountability for that is itself a concern. · Le biais, l'opacité et la mauvaise utilisation sont de vraies préoccupations. L'IA peutagent très bien se tromper — la responsabilité à cet égard est elle-même une préoccupation.
Marks that slip away
- AI is not "a robot" or "a computer that thinks". Define it as systems performing tasks that normally need human intelligence.
- An impact without a consequence is half a mark. "Jobs are lost" needs "so skilled workers are unemployed".
- Social, economic and environmental are three headings. Answer under the one the question names.
- Bias comes from the data the model learned from, not from the computer having opinions.
Pièges qui font perdre des points
- L'IA n'est pas "un robot" ou "un ordinateur qui pense". Définissez-la comme des systèmes effectuant des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine.
- Un impact sans conséquence vaut la moitié des points. "Des emplois sont perdus" nécessite "donc les travailleurs qualifiés sont au chômage".
- Social, économique et environnemental sont trois rubriques. Répondez sous celle nommée par la question.
- Les biais viennent des données dont le modèle a appris, et non du fait que l'ordinateur ait des opinions.
You've got it
- AI performs tasks that normally need human intelligence; machine learning learns patterns from training data rather than following written rules; deep learning uses layered neural networks
- applications: speech and image recognition understand input; translation, recommendation and autonomous vehicles produce output; OCR → translation → text-to-speech reads a label aloud
- impact under three headings, each with a consequence and both directions: social, economic, environmental
- concerns: bias from data, job displacement, privacy, transparency, accountability, misuse
Vous avez compris
- L'IA effectue des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine ; l'apprentissage automatique apprend des motifs à partir de données d'entraînement plutôt que de suivre des règles écrites ; l'apprentissage profond utilise des réseaux de neurones en couches
- applications : reconnaissance vocale et visuelle comprennent l'entrée ; traduction, recommandation et véhicules autonomes produisent une sortie ; OCR → traduction → synthèse vocale lit une étiquette à voix haute
- impact sous trois rubriques, chacune avec une conséquence et les deux sens : social, économique, environnemental
- préoccupations : biais provenant des données, déplacement d'emplois, confidentialité, transparence, responsabilité, mauvaise utilisation