Types d’IA - Niveaux d’IA

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Puce-didaquest.png Conception : Clarification - Explicitation

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Blue-circle-target.png Conceptions canoniques

  • la conception canonique distingue clairement les types d’intelligence artificielle, qui se réfèrent aux approches méthodologiques employées, des niveaux d’intelligence artificielle, qui décrivent la sophistication et l’autonomie atteintes par les systèmes.

Types d’IA :

IA symbolique : Fondée sur des règles logiques et explicites. IA connexionniste : Basée sur les réseaux de neurones et l’apprentissage statistique. IA évolutionnaire : Inspirée des processus d’évolution naturelle. Niveaux d’IA :

IA faible : Spécialisée dans une tâche unique, sans compréhension au-delà de son domaine d’application. IA générale : Théorique à ce jour, elle serait capable de comprendre et d’apprendre tout type de tâche humaine. IA forte : Également théorique, elle suppose une intelligence comparable, voire supérieure, à celle des humains, incluant une conscience. Origine : La confusion entre ces notions provient de l’utilisation non rigoureuse des termes dans le discours public et médiatique, où « type » et « niveau » sont souvent mélangés. De plus, les cours d’introduction à l’IA peuvent omettre de souligner la distinction fondamentale entre les approches techniques et les niveaux de capacité des systèmes d’IA.

Blue-circle-target.png Conceptions erronées et origines possibles Origine 1 - Confusion types et niveaux d’IA : Cette confusion provient souvent de l’absence de distinction claire dans les médias grand public et dans certaines présentations vulgarisées. L’usage interchangeable des termes « type » et « niveau » dans les discours populaires contribue à cette méprise.


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Puce-didaquest.png Conceptions liées - Typologie

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Confusion entre les niveaux et les types d’intelligence artificielle / Mauvaise distinction entre intelligence artificielle faible et intelligence artificielle générale / Assimilation erronée des types d’intelligence artificielle aux niveaux de sophistication / Confusion entre intelligence artificielle symbolique et intelligence artificielle faible / Glissement de sens entre intelligence artificielle forte et intelligence artificielle générale / Méconnaissance des méthodes utilisées par les types d’intelligence artificielle / Interprétation erronée du concept d’intelligence artificielle évolutionnaire comme un niveau avancé / Confusion entre IA connexionniste et réseaux de neurones profonds / Assimilation incorrecte de l’intelligence artificielle générale à un type d’intelligence artificielle / Usage inapproprié des termes IA faible et IA forte dans les contextes technologiques /



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Types d’IA - Niveaux d’IA sur : Wikipedia / Wikiwand / Universalis / Larousse encyclopédie / Khan Académie
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Puce-didaquest.png Stratégie de changement conceptuel

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Proposer une comparaison visuelle claire sous forme de tableau différenciant les types et les niveaux d’intelligence artificielle.

  • Exemple :

Types d’IA ---> Niveaux d’IA IA symbolique --->IA faible IA connexionniste ---> IA générale IA évolutionnaire ---> IA forte

Cette approche permet de renforcer la distinction en ancrant la compréhension sur des catégories bien définies.

Illustrer chaque type et niveau d’IA par des exemples issus du quotidien.

  • Exemple :

-IA faible : Siri, Alexa, système de recommandation Netflix. - IA générale: Un robot hypothétique capable d’apprendre et de s’adapter à tout type de tâche comme un humain. - IA symbolique : Systèmes experts utilisés en médecine. - IA connexionniste : Reconnaissance faciale basée sur des réseaux de neurones.

Organiser une discussion sur l’état actuel de la recherche en intelligence artificielle pour clarifier que l’IA générale et forte n’existent pas encore.

  • Exemple : Comparer un système comme AlphaGo (qui maîtrise un jeu complexe) avec un enfant capable de jouer à plusieurs jeux différents.

Proposer des exercices où les apprenants doivent classer des scénarios selon qu’ils relèvent de l’apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement.

  • Exemple:

- Supervisé : Un modèle entraîné sur des images étiquetées de chats et de chiens. - Non supervisé : Un algorithme de clustering pour regrouper des clients selon leurs comportements d’achat. - Renforcement : Un agent qui apprend à jouer à un jeu vidéo en recevant des récompenses.

Utiliser une analogie simple pour comparer l’IA symbolique et l’IA connexionniste.

  • Exemple:

- IA symbolique: Fonctionne comme un cuisinier suivant une recette étape par étape (règles explicites). - IA connexionniste: Fonctionne comme un enfant apprenant à cuisiner en observant plusieurs fois quelqu’un préparer un plat (apprentissage par expérience).


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Puce-didaquest.png Questions possibles

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  • Comment définir une IA forte ?*: Une IA forte est une intelligence hypothétique capable de raisonner et d’apprendre comme un humain, incluant une forme de conscience.

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Puce-didaquest.png Bibliographie

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Pour citer cette page: (d’IA - Niveaux d’IA) 

ABROUGUI, M & al, 2025. Types d’IA - Niveaux d’IA. In Didaquest [en ligne]. <http:www.didaquest.org/wiki/Types_d%E2%80%99IA_-_Niveaux_d%E2%80%99IA>, consulté le 31, mai, 2025
  • Voici quelques références bibliographiques générales sur l’intelligence artificielle, ses types, ses niveaux et ses concepts ::
  • Russell, S. & Norvig, P. (2020) – Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson.

Référence incontournable couvrant l’ensemble des concepts fondamentaux de l’IA : symbolique, connexionniste et évolutionnaire.

  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016) – Deep Learning. MIT Press.

Ouvrage de référence sur l’IA connexionniste et l’apprentissage profond.

  • Nilsson, N. J. (1998) – Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann.

Introduction complète aux approches symboliques et évolutionnaires.

  • Mitchell, T. (1997) – Machine Learning. McGraw-Hill.

Un classique sur les différents types d’apprentissage en IA : supervisé, non supervisé, par renforcement.

  • Domingos, P. (2015) – The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books.

Une excellente vulgarisation sur les types d’algorithmes d’apprentissage et leurs principes.

  • Poole, D., Mackworth, A. & Goebel, R. (1998) – Computational Intelligence: A Logical Approach. Oxford University Press.

Ouvrage approfondi sur l’intelligence artificielle symbolique et logique.



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