Slides — Session 1 🟢

« Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? »

Programme : Applied AI — Niveau Débutant · Instructeur : Yann Isola
24 slides · notes du présentateur incluses
(Palette : encre #1A2230, sarcelle #0F7A6C, cuivre #B4612A, sarcelle clair #E9F6F3, fond #F4F7F6)

Slide 1 — Titre

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? 🤖

Applied AI · Niveau Débutant · Session 1

Yann Isola

[Image : illustration chaleureuse — un enfant et un petit robot rond et sympathique assis côte à côte sur un banc, regardant un ciel étoilé. Style flat design, tons sarcelle et cuivre sur fond crème.]

Notes : accueillir, sourire, annoncer la promesse : « Dans 2 heures, l'IA ne sera plus de la magie pour vous. Et c'est encore mieux comme ça. »

Slide 2 — Question choc

Qui a utilisé une IA aujourd'hui ? 🙋

[Image : grille de 6 icônes du quotidien — smartphone, GPS, écouteurs, télécommande TV, appareil photo, clavier — avec un point d'interrogation au centre.]

Notes : faire lever les mains. Peu de mains. Puis : « Qui a utilisé un GPS ? L'autocorrection ? Regardé une vidéo recommandée ? » → toutes les mains. Premier moment wow : vous utilisez l'IA depuis des années sans le savoir.

Slide 3 — L'IA pour vous, c'est quoi ?

🧠 Brise-glace

Une image, un mot, une peur, une envie…

[Image : nuage de mots stylisé avec « robots ? », « ChatGPT ? », « magie ? », « danger ? », « futur ? » en typographies variées, couleurs de la palette.]

Notes : tour de table ou post-its. NE RIEN corriger. Tout noter au tableau — on y reviendra à la fin.

Slide 4 — La définition (LA slide à retenir)

L'IA, c'est un programme qui apprend à partir d'exemples

… au lieu d'être programmé règle par règle.

IA = Intelligence Artificielle

[Image : schéma en deux colonnes. À gauche : un humain qui écrit une liste interminable de règles « SI… ALORS… » avec l'air épuisé. À droite : un programme qui regarde des milliers de photos de chats et s'illumine d'une ampoule. Flèche cuivre vers la droite : « la méthode IA ».]

Notes : faire répéter la définition à voix haute. C'est LA phrase de la session.

Slide 5 — L'analogie du vélo

Personne n'apprend le vélo dans un manuel 🚲

[Image : à gauche, un enfant perplexe devant un énorme livre « Règles du vélo — Tome 1/12 ». À droite, le même enfant qui pédale, sourit, avec deux petites chutes esquissées derrière lui.]

  • On essaie 🚴
  • On tombe 😅
  • On ajuste 🔧
  • On réussit 🎉

Notes : « L'IA apprend pareil : par l'exemple et par l'erreur. Pas par le manuel. » Introduire ML = Machine Learning = apprentissage automatique.

Slide 6 — La grande aventure de l'IA

70 ans d'histoire en 5 moments 🕰️

1950 · 1966 · 1997 · 2016 · 2022

[Image : frise chronologique horizontale élégante, fond sarcelle clair, 5 jalons en médaillons cuivre : un portrait stylisé de Turing, une bulle de dialogue, un échiquier, une pierre de go, une fusée.]

Notes : annoncer : « 5 histoires, pas 5 dates. » Basculer sur la frise interactive de la page web si projecteur + navigateur disponibles.

Slide 7 — 1950 : Alan Turing

« Les machines peuvent-elles penser ? » 🇬🇧

[Image : portrait stylisé d'Alan Turing en flat design, à côté d'une machine Enigma et d'un point d'interrogation géant sarcelle.]

  • Héros de la Seconde Guerre mondiale (il a aidé à casser le code Enigma)
  • 1950 : il propose le test de Turing — si tu ne peux pas deviner si tu parles à une machine… elle a gagné
  • À l'époque, un ordinateur était moins puissant qu'une calculatrice de collège !

Notes : raconter, pas réciter. Turing = le grand-père de toute cette histoire.

Slide 8 — 1966 : ELIZA, premier chatbot

La machine-psychologue qui a piégé tout le monde 💬

[Image : écran d'ordinateur rétro vert sur noir, avec le dialogue : « — Je suis triste. — Pourquoi dites-vous que vous êtes triste ? »]

  • ELIZA ne fait que reformuler vos phrases
  • Astuce toute simple… et pourtant des gens s'y confiaient pendant des heures
  • Son créateur lui-même en a été effrayé

Notes : leçon clé : les humains attribuent facilement de l'intelligence à ce qui parle. Ça n'a pas changé en 2022…

Slide 9 — 1997 : Deep Blue vs Kasparov

Le jour où la machine a battu le champion ♟️

[Image : scène dramatique stylisée — Kasparov pensif face à un échiquier, en face de lui une armoire informatique imposante. Éclairage de match de boxe.]

  • Garry Kasparov : le meilleur joueur d'échecs de l'histoire
  • Deep Blue (IBM) : ~200 millions de positions calculées par seconde ⚠
  • Force brute, pas apprentissage : il calculait, il ne « réfléchissait » pas

Notes : IBM = International Business Machines. Insister : Deep Blue n'apprenait pas. La vraie révolution vient après.

Slide 10 — 2016 : AlphaGo et le coup 37

Le coup que les experts ont pris pour un bug 🀄

[Image : plateau de go vu de dessus, une pierre posée en évidence avec un halo cuivré, des spectateurs stylisés bouche bée.]

  • Le go : plus de positions possibles que d'atomes dans l'univers observable ⚠
  • Impossible de tout calculer → AlphaGo a appris : millions de parties, puis des parties contre lui-même
  • Match 2, coup 37 : un coup si étrange que les commentateurs ont cru à une erreur… c'était un coup de génie

Notes : moment wow. « L'IA a surpris ses propres créateurs. » AlphaGo = DeepMind (Google).

Slide 11 — 2022 : ChatGPT

L'IA arrive dans toutes les poches 🚀

[Image : smartphone tenu en main d'où s'échappent des bulles de conversation colorées : un poème, du code, une recette, une explication d'astronomie.]

  • 100 millions d'utilisateurs en 2 mois ⚠ — record d'adoption à l'époque
  • GPT = « Generative Pre-trained Transformer » — retenez juste : entraîné sur d'énormes quantités de texte pour prédire les mots suivants
  • Pour la première fois, tout le monde peut discuter avec une IA

Notes : demander qui l'a déjà utilisé. Transition : « Mais alors, comment ça marche là-dedans ? »

Slide 12 — Les 3 types d'IA

Étroite · Générale · Super 🎯🧠🌌

[Image : trois podiums de tailles croissantes. 1er : un petit robot avec une seule médaille « champion de go ». 2e : silhouette en pointillés avec « ??? ». 3e : nébuleuse cosmique avec un point d'interrogation.]

Existe ? C'est quoi ?
IA étroite 🎯 ✅ partout Un seul talent à la fois
IA générale 🧠 ❌ science-fiction Polyvalente comme un humain
Superintelligence 🌌 ❌ débat philosophique Dépasse l'humain en tout

Notes : « Toute l'IA que vous croiserez cette année est étroite. » Anticiper la question ChatGPT (voir FAQ du guide).

Slide 13 — L'analogie du champion de natation

Un champion olympique… qui ne sait pas marcher 🏊

[Image : humour — un nageur couvert de médailles d'or, allongé au bord du bassin, incapable de se lever, avec un panneau « et maintenant ? ».]

  • AlphaGo écrase les humains au go…
  • …mais ne sait ni jouer au morpion, ni dire bonjour, ni faire une addition
  • Chaque IA = un seul talent

Notes : cette image reste dans les têtes. C'est le but.

Slide 14 — PAUSE

☕ Pause — 10 minutes

Pendant ce temps : la frise interactive est en libre accès !

[Image : tasse de café fumante posée à côté d'un petit robot qui recharge sa batterie, tous deux sur fond sarcelle clair.]

Notes : laisser la page web ouverte sur un poste. Les curieux viendront jouer — c'est voulu.

Slide 15 — Comment ça marche ?

Données → Apprentissage → Prédiction

Les 3 étapes de TOUTE intelligence artificielle

[Image : schéma en 3 blocs reliés par des flèches cuivre : 📦 une pile de photos étiquetées → 🧠 un engrenage-cerveau qui « moudre » les exemples → 🔮 une boule de cristal qui affiche « chat : 97 % ».]

Notes : annoncer : « On va le vivre avec une histoire de chats. »

Slide 16 — L'histoire du bébé et des chats

Comment TU as appris à reconnaître un chat 🐱

[Image : bande dessinée en 3 cases. Case 1 : un bébé regarde plusieurs chats différents, un parent dit « chat ! ». Case 2 : le cerveau du bébé avec des petites connexions qui s'allument. Case 3 : le bébé pointe un chat roux géant jamais vu : « CHAT ! » — parent épaté.]

  1. Données : on t'a montré plein de chats
  2. Apprentissage : ton cerveau a trouvé le motif tout seul (oreilles, moustaches…)
  3. Prédiction : tu reconnais un chat JAMAIS VU

Notes : « Personne ne t'a donné la définition du chat. L'IA, c'est exactement pareil — en silicium. »

Slide 17 — Vous êtes l'IA (démo)

À vous de jouer : blorp ou pas blorp ? 👾

[Image : 4 gribouillis étiquetés (« blorp », « pas blorp », « blorp », « pas blorp ») — tous les blorps ont des pointes — et un 5e mystérieux avec « ??? ».]

Notes : LA démo participative. Montrer les 4 exemples, faire deviner le 5e. Puis : « Comment avez-vous su ? Personne ne vous a donné la règle ! Vous venez de faire du machine learning. » Les règles trouvées sans être écrites = tout est là.

Slide 18 — 3 vérités sur l'apprentissage machine

Ce qu'il faut retenir 📌

  • 📦 Sans données, pas d'IA — les données sont le carburant
  • 🔍 L'IA trouve des motifs, elle ne « comprend » pas comme nous
  • 🎲 Une prédiction peut être fausse. Toujours.

[Image : trois icônes en médaillon sur fond sarcelle clair : un bidon de carburant étiqueté « data », une loupe sur un motif, un dé.]

Notes : et si les exemples sont mauvais ? → l'IA apprend des erreurs et des biais. Graine plantée pour la slide mythes.

Slide 19 — Jeu : IA ou pas IA ?

🎮 IA ou pas IA ?

Netflix ? La calculatrice ? La porte du supermarché ? Le filtre photo ?

[Image : cartes de jeu éventaillées montrant des icônes : écran Netflix, calculatrice, porte automatique, filtre à oreilles de lapin, GPS, minuteur de four.]

L'indice magique : a-t-elle appris à partir d'exemples ? peut-elle se tromper ?

Notes : basculer sur le jeu interactif de la page web. Voter en équipes ou à main levée. Insister sur les pièges : porte automatique (capteur, PAS IA), calculatrice (règles fixes, PAS IA).

Slide 20 — Activité phare

🤖 Ta première conversation avec une IA

4 missions : Faire connaissance · L'épater · Le piéger · Le test de Turing inversé

[Image : deux participants penchés sur une tablette, bulles de dialogue qui s'envolent, l'une contient un poème, l'autre une erreur barrée en rouge avec une loupe de détective.]

⚠️ Règle d'or : aucune info personnelle dans le chatbot !

Notes : binômes, 20 min, fiche exercice 3. Circuler entre les groupes. Collecter les meilleures « hallucinations » pour le débrief.

Slide 21 — Le mot du jour : hallucination

Quand l'IA invente… avec un aplomb total 🎩

[Image : chatbot en costume de magicien qui sort de son chapeau une « biographie de Marcel Dubois-Trémolat, célèbre explorateur » — personnage évidemment inventé — devant un public mi-épaté mi-méfiant.]

  • L'IA produit du texte plausible, pas forcément vrai
  • Elle se trompe avec la même assurance qu'elle a raison
  • 🥇 Règle d'or : une réponse d'IA se vérifie, elle ne se croit pas sur parole

Notes : demander aux binômes leurs meilleures trouvailles de la mission 3. Rire ensemble des hallucinations = meilleure vaccination contre la crédulité.

Slide 22 — Mythes vs réalité

3 mythes à démonter 🔨

[Image : trois cartes de jeu retournées à moitié, style « myth buster », avec un marteau cuivre.]

Mythe Réalité
« L'IA pense » 🧠 Elle calcule des probabilités. Le perroquet qui dit « bonjour » ne te souhaite pas une bonne journée
« L'IA va remplacer tout le monde » 😱 Nuancé : elle remplace des tâches, transforme des métiers, en crée de nouveaux
« L'IA est infaillible » 🎯 Elle se trompe souvent — et avec assurance !

Notes : sur le mythe 2, être honnête : c'est un vrai sujet de société, certains métiers changent vite. La meilleure défense : comprendre l'outil. C'est exactement ce qu'ils font aujourd'hui.

Slide 23 — Les métiers de l'IA

Et si c'était TON futur métier ? 💼

[Image : quatre personnages divers en flat design : une détective avec une loupe sur des graphiques (data scientist), un constructeur avec des blocs (ingénieur ML), une personne qui chuchote à l'oreille d'un robot (prompt engineer), une philosophe avec une balance (éthicienne IA).]

  • 🔍 Data scientist — le détective des données
  • 🏗️ Ingénieur ML (Machine Learning = apprentissage automatique) — il construit et entraîne les modèles
  • 🗣️ Prompt engineer — il sait parler aux IA (métier né en 2022 !)
  • ⚖️ Éthicien·ne IA — « est-ce juste ? qui est responsable ? »

L'IA n'est pas réservée aux matheux : il faut des créatifs, des littéraires, des sceptiques !

Notes : insister sur la diversité des profils. L'éthique IA recrute des philosophes et des juristes.

Slide 24 — Conclusion

Ce que vous savez maintenant 🎓

  • ✅ L'IA = un programme qui apprend à partir d'exemples
  • ✅ 70 ans d'histoire : Turing → ELIZA → Deep Blue → AlphaGo → ChatGPT
  • ✅ Données → apprentissage → prédiction
  • ✅ L'IA est partout… mais pas dans la porte du supermarché 😄
  • ✅ Elle ne pense pas, elle n'est pas infaillible — on vérifie toujours

[Image : le même enfant et le même petit robot que sur la slide 1, mais cette fois debout, complices, regardant un chemin qui monte vers l'horizon — clin d'œil à la suite du parcours.]

🔜 Prochaine session : on ouvre le capot — comment une machine apprend-elle vraiment ?

Notes : retour au tableau du brise-glace : « Qu'est-ce qu'on garde ? Qu'est-ce qu'on barre ? » Donner le défi maison : noter 5 IA croisées dans la semaine. Finir sur : « L'IA n'est ni magique, ni monstrueuse. C'est un outil puissant, imparfait, fascinant. Et maintenant, vous savez comment il apprend. »