Applied AI · Débutant 🟢 · Session 3
✏️ Exercices
← Retour au programme 📄 Source .md

Exercices — Session 3 : Le langage des machines 🟢

Programme : Applied AI — Niveau Débutant · Instructeur : Yann Isola Matériel : papier + crayon. Pour l’exercice 3 : la page interactive de la session ou un chatbot.


Exercice 1 — Le tokeniseur humain ✂️ (15 min)

L’IA découpe le texte en tokens : des morceaux de mots. Aujourd’hui, c’est VOUS le tokeniseur !

Partie A — Découpez comme une machine

Découpez chaque mot en morceaux « logiques », comme le ferait une IA. Règle du jeu : les morceaux fréquents (préfixes, suffixes, petits mots courants) restent entiers ; les mots rares se font découper.

Mot Votre découpage Nombre de tokens
chat ______________________ ____
chatbot ______________________ ____
intelligence ______________________ ____
aujourd’hui ______________________ ____
incroyablement ______________________ ____
anticonstitutionnellement ______________________ ____
schtroumpfologie ______________________ ____

Partie B — Questions de réflexion

  1. Quel mot vous a coûté le plus de tokens ? Pourquoi, à votre avis ?
  2. Pourquoi l’IA ne donne-t-elle pas simplement un numéro à CHAQUE mot du dictionnaire ? (Indice : combien de formes a le verbe « être » ? Et les mots inventés ?)
  3. Votre voisin a-t-il découpé pareil que vous ? Qu’est-ce que ça nous apprend sur les différents modèles d’IA ?

Partie C — Défi LEGO 🧱

Avec ces 6 tokens : re + faire + + mont + er + able Combien de mots français pouvez-vous fabriquer en les combinant ? (Exemples pour démarrer : refaire, démonter…)

💡 À retenir : les tokens sont des briques réutilisables. C’est ce qui permet à l’IA de traiter même les mots qu’elle n’a jamais vus.

Corrigé (pour le professeur)

Partie A — découpages plausibles (⚠ chaque modèle a le sien, accepter toute réponse cohérente) :

Partie B : 1. Les mots rares/inventés coûtent plus. 2. Trop de formes possibles (conjugaisons, pluriels, mots nouveaux) : le vocabulaire exploserait ; les morceaux se recombinent. 3. Découpages différents = normal, chaque modèle apprend son propre découpage.

Partie C : refaire, démonter, remonter, montable, démontable, remontable, faire, monter… (accepter tout mot valide).


Exercice 2 — Chasseur d’hallucinations 🕵️ (15 min)

Une IA a répondu aux questions ci-dessous. Chaque réponse contient au moins une hallucination (une information inventée ou fausse) glissée parmi des informations vraies. À vous de les débusquer !

Réponse n°1 — Histoire

« La tour Eiffel a été construite pour l’Exposition universelle de 1889 par Gustave Eiffel. Elle mesure environ 330 mètres et a été peinte en bleu-blanc-rouge pour les Jeux olympiques de 1924. Elle devait être démontée au bout de 20 ans. »

Vrai ou inventé ❌ ? Soulignez le(s) passage(s) suspect(s) : ____________________

Réponse n°2 — Sciences

« La Lune est le satellite naturel de la Terre. Elle se trouve à environ 384 000 km de nous. Sa face cachée abrite le cratère Poincaré-Dumas, découvert en 1897 par l’astronome française Élise Chantereine grâce au premier télescope à miroir liquide. »

Passage(s) suspect(s) : ____________________

Réponse n°3 — Littérature

« Antoine de Saint-Exupéry a écrit Le Petit Prince, publié en 1943. Il a aussi écrit Vol de nuit et le célèbre roman Les Étoiles du désert, qui a reçu le prix Goncourt en 1938. »

Passage(s) suspect(s) : ____________________

Questions de réflexion

  1. Qu’est-ce qui rendait ces hallucinations difficiles à repérer ? (Indice : regardez le niveau de détail, le ton…)
  2. Citez 2 réflexes pour vérifier une réponse d’IA.
  3. Pourquoi l’IA invente-t-elle au lieu de dire « je ne sais pas » ?

Corrigé (pour le professeur)

Réflexion : 1. Le mélange vrai/faux + les détails précis (noms, dates) + le ton assuré. 2. Vérifier ailleurs, demander les sources et les contrôler, se méfier du trop précis, croiser plusieurs sources. 3. Elle calcule le texte le plus plausible, pas le plus vrai ; « je ne sais pas » est rarement la suite la plus probable.


Exercice 3 — L’expérience température 🌡️ (20 min)

La température règle le hasard des réponses : basse = sage et prévisible, haute = créative et surprenante.

Matériel

La page interactive de la session (onglet « Labo température »), ou un vrai chatbot en lui donnant des consignes de style.

Protocole

Étape 1. Choisissez UNE question de départ :

Étape 2. Obtenez 3 réponses à la même question :

Mode Sur la page interactive Avec un vrai chatbot, demandez…
🧊 Froid (T ≈ 0) Curseur à gauche « Réponds de la façon la plus classique et prévisible possible. »
🌤️ Moyen (T ≈ 1) Curseur au milieu « Réponds normalement. »
🔥 Chaud (T ≈ 2) Curseur à droite « Réponds de façon très originale, surprenante, audacieuse. »

Étape 3. Remplissez le tableau d’observation :

🧊 Froid 🌤️ Moyen 🔥 Chaud
La réponse était-elle prévisible ? (0–10)
Y a-t-il des idées surprenantes ?
La réponse reste-t-elle cohérente ?
Ma note plaisir (0–10)

Étape 4. Questions de réflexion :

  1. Pour traduire un texte, quelle température choisiriez-vous ? Pourquoi ?
  2. Pour inventer des idées de fête d’anniversaire, quelle température ? Pourquoi ?
  3. Qu’avez-vous remarqué en mode 🔥 très chaud ? À partir de quand la créativité devient-elle du n’importe quoi ?
  4. Bonus : refaites 2 fois la même question en mode 🧊 froid. Les réponses sont-elles identiques ou presque ? Et en mode 🔥 ?

Corrigé (pour le professeur)

  1. Basse : pour une traduction on veut la fidélité, pas la fantaisie.
  2. Haute (ou moyenne-haute) : on cherche des idées variées et originales.
  3. En mode très chaud, les réponses partent dans tous les sens et peuvent perdre toute cohérence : le hasard trop fort casse le fil logique.
  4. En froid : réponses quasi identiques (le token le plus probable gagne presque toujours). En chaud : réponses très différentes à chaque fois.

💡 À retenir : il n’y a pas de « bonne » température dans l’absolu — il y a la bonne température pour une tâche donnée. ⚠ La plupart des chatbots grand public ne laissent pas régler la température directement, mais les consignes de style produisent un effet comparable.