1. Un peu d’histoire

L’IA n’est pas nouvelle : dès les années 50, des chercheurs imaginaient des machines capables de raisonner. On distinguait :

• IA forte : une intelligence générale, capable de comprendre et raisonner comme un humain (encore de la science-fiction).
• IA faible : des systèmes spécialisés, capables de résoudre une tâche précise (ex : jouer aux échecs, reconnaître des visages).

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2. Prédictive vs Générative

• IA prédictive : analyser des données pour anticiper un résultat (ex : prédire si un client va partir).
• IA générative : créer de nouveaux contenus (texte, image, code) à partir de données (ChatGPT, Stable Diffusion).

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3. Les briques fondamentales

• Machine Learning (ML) : faire apprendre des modèles à partir de données.
• Artificial Neural Networks (ANN) : inspirés du cerveau humain, utilisés dans le deep learning.
• Domaines d’application :
  • Search & pattern recognition
  • Robotics
  • NLP (Natural Language Processing)
  • IoT
  • Generative Systems

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4. Les données

• Labeled (supervisées) : données annotées avec la “bonne réponse” → apprentissage supervisé.
• Unlabeled (non supervisées) : données brutes → apprentissage non supervisé.

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5. Identifier des patterns

• Classification : attribuer une catégorie (spam ou non spam).
• Clustering : regrouper des données similaires sans label (k-means).
• Reinforcement learning : apprendre par essai/erreur avec des récompenses.

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6. Algorithmes classiques

• kNN (k-Nearest Neighbors)
• k-Means
• Régression linéaire/logistique
• Naïve Bayes

Ces méthodes restent utilisées dans beaucoup d’applications simples et rapides.

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7. Concepts clés en ML

• Bias et variance : équilibre entre simplicité et complexité du modèle.
• Poids et connexions : importance des liens dans un réseau de neurones.
• Activation & bias : mécanismes pour rendre les réseaux plus expressifs.
• Overfitting vs Underfitting : trop mémoriser vs trop simplifier.

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8. Réseaux de neurones

• Binary classification avec un ANN : prédire entre deux classes.
• Apprentissage par erreur : backpropagation.
• Gradient descent : ajuster les poids pour réduire l’erreur.
• Cost function : mesurer l’écart entre prédiction et vérité.

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9. Construire un système IA (steps)

1. Collecter et préparer les données.
2. Choisir le bon algorithme.
3. Entraîner le modèle.
4. Évaluer avec des métriques (précision, rappel, F1-score).
5. Déployer et surveiller.

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10. Self-supervised learning

• Pseudo-labels : générer des labels automatiquement.
• Self-supervised systems : modèle qui apprend à prédire une partie manquante des données.

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11. Foundation Models

• Nouvel angle proposé par Stanford & Google.
• Modèles entraînés sur des données massives, adaptés ensuite à plein de tâches (GPT, BERT).
• Différence avec modèles classiques : au lieu d’entraîner un modèle par tâche, un gros modèle sert de base.

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12. LLM & diffusion

• LLM (Large Language Models) : GPT, LLaMA, Falcon.
• Diffusion models : génération d’images (Stable Diffusion, DALL·E).

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13. Architectures génératives

• GAN (Generative Adversarial Networks)
• VAE (Variational Autoencoders)
• Transformers : architecture qui a révolutionné le domaine (Google & Toronto University, 2017, Attention is all you need).
• Les Transformers sont à la base des LLM modernes (Google, OpenAI).
• Self-attention : mécanisme clé pour comprendre le contexte.

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14. Éthique et enjeux légaux

• Biais : les modèles reproduisent les biais des données.
• Vie privée : attention à la gestion des données sensibles.
• Propriété intellectuelle : qui détient le contenu généré ?
• Impact sociétal : emplois, désinformation, responsabilité.

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Conclusion

L’IA est un vaste domaine : des bases historiques (IA faible vs forte) jusqu’aux modèles génératifs modernes (Transformers, diffusion).
Comme développeur full-stack, comprendre ces briques permet de :

• Relier les concepts aux applications concrètes.
• Voir les limites (données, biais, compute).
• Et préparer le terrain pour construire ses propres systèmes IA.

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Pour la suite

Chaque concept présenté ici mériterait un article complet à lui seul (par exemple un focus entier sur les réseaux de neurones, un autre sur les algorithmes classiques, ou encore un sur les foundation models).

Cet article est une introduction générale. Dans les prochains, je détaillerai :

• CNN & RNN (vision et séquences).
• Les métriques d’évaluation plus en détail.
• Infrastructure et compute (GPU/TPU).
• Cas concrets : systèmes de reco, NLP, RAG.

👉 L’objectif est de progresser étape par étape, comme je l’ai fait avec mon projet de ChatGPT local : lire l’article ici.