Objectifs

• Expliquer avec des mots simples ce qu'est l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique.
• Décrire un robot avec le trio capteurs – traitement – actionneurs.
• Citer des usages de l'IA et des robots dans la vie courante, en Afrique de l'Ouest comme ailleurs.
• Connaître quelques grandes dates de l'histoire de l'IA et de la robotique.
• Repérer les limites et les risques : erreurs, biais, données personnelles, emploi.

1. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Notions clés

L'intelligence artificielle regroupe les techniques qui permettent à une machine de réaliser des tâches qui, chez l'humain, demandent de l'intelligence : reconnaître une image, comprendre une phrase, jouer, prévoir, choisir.

Aujourd'hui, la plupart des IA fonctionnent par apprentissage automatique (en anglais machine learning) : au lieu d'écrire toutes les règles à la main, on montre à l'ordinateur beaucoup d'exemples (des données), et il trouve lui-même les régularités. Le résultat s'appelle un modèle.

Les trois ingrédients d'une IA qui apprend :

• Des données : des exemples (photos, textes, sons, chiffres de ventes…).
• Un algorithme d'apprentissage : la méthode qui ajuste le modèle pour qu'il se trompe de moins en moins.
• De la puissance de calcul : des ordinateurs pour faire ces millions de calculs.

flowchart LR
A[Donnees exemples] --> B[Apprentissage]
B --> C[Modele]
D[Nouvelle donnee] --> C
C --> E[Prediction]
E --> F[Verification humaine]

On distingue souvent :

• l'IA spécialisée (dite « faible ») : très forte pour une tâche précise (reconnaître une maladie sur une feuille de manioc, traduire, jouer aux échecs). C'est celle qui existe aujourd'hui ;
• l'IA générale : une machine capable de tout comprendre et de tout apprendre comme un humain. Elle reste un sujet de recherche et de débat.

Les IA génératives (comme les assistants qui écrivent du texte ou fabriquent des images) sont des IA spécialisées entraînées sur d'énormes quantités de textes ou d'images : elles produisent la suite la plus probable, ce qui ne veut pas dire qu'elle est toujours vraie.

Exemple résolu : apprendre à reconnaître une mangue mûre

Koffi, coopérative de mangues à Korhogo, veut une appli qui dit si une mangue est mûre à partir d'une photo. Comment l'IA va-t-elle apprendre ? Cherche d'abord les étapes, puis dévoile-les.

2. Qu'est-ce qu'un robot ?

Notions clés

Un robot est une machine programmable capable d'agir dans le monde réel de façon plus ou moins autonome. Il fonctionne toujours avec trois parties :

• des capteurs : ils mesurent ce qui se passe (caméra, micro, capteur de distance, de température, d'humidité…) – ce sont ses « sens » ;
• une unité de traitement (microcontrôleur, ordinateur) qui exécute un programme, parfois une IA – c'est son « cerveau » ;
• des actionneurs : ils agissent (moteurs, roues, bras, haut-parleur, pompe) – ce sont ses « muscles ».

Il lui faut aussi une source d'énergie (batterie, secteur, panneau solaire).

flowchart LR
A[Capteurs percoivent] --> B[Traitement decide]
B --> C[Actionneurs agissent]
C --> D[Environnement change]
D --> A

Légende toi-même les parties de ce petit robot livreur : touche chaque zone et choisis le bon nom.

Exemple résolu : analyser un robot aspirateur

Fatou, à Cotonou, a un robot aspirateur qui nettoie le salon et contourne les pieds de table. Classe ses éléments : capteur de choc, capteur de vide (pour ne pas tomber dans l'escalier), roues, brosses, batterie, processeur. Cherche d'abord.

3. Quelques dates clés

1. 1920Le mot « robot » apparaît dans une pièce de théâtre de l'écrivain tchèque Karel Čapek ; il vient du tchèque « robota », le travail pénible.
2. 1950Le mathématicien britannique Alan Turing se demande si une machine peut penser et propose un test pour en juger.
3. 1956L'expression « intelligence artificielle » est adoptée lors d'une rencontre de chercheurs au Dartmouth College, aux États-Unis.
4. 1961Unimate, l'un des premiers robots industriels, travaille sur une chaîne de montage automobile aux États-Unis.
5. 1997L'ordinateur Deep Blue d'IBM bat le champion du monde d'échecs Garry Kasparov.
6. 2016Le programme AlphaGo bat le champion Lee Sedol au jeu de go, réputé bien plus difficile.
7. 2022Les assistants conversationnels d'IA générative deviennent accessibles au grand public.

4. Usages, limites et bons réflexes

Des usages utiles

• Santé : aide à la lecture d'images médicales (radios, analyses), toujours sous le contrôle d'un médecin.
• Agriculture : diagnostic de maladies des plantes par photo, prévisions de pluie, drones pour observer les champs.
• Argent : détection des transactions suspectes sur les comptes et le paiement mobile.
• Langues : traduction, transcription de la parole, assistants vocaux.
• Industrie et logistique : robots de soudure, de peinture, de tri de colis.

Des limites et des risques

• Erreurs : une IA peut se tromper ou inventer une information.
• Biais : si les données d'entraînement représentent mal certaines personnes (accents, couleurs de peau, langues locales), l'IA marche moins bien pour elles.
• Données personnelles : photos, messages, voix servent parfois à entraîner des modèles ; il faut protéger ses informations.
• Fausses informations : images, voix et vidéos truquées (« deepfakes »).
• Travail : certains métiers changent ou disparaissent, d'autres apparaissent (techniciens, data scientists, réparateurs de robots).

Exemple résolu : faut-il croire l'IA ?

Pour son exposé, Moussa demande à un assistant d'IA la date de création de son lycée. L'IA répond une date précise, avec assurance. Que doit faire Moussa ? Cherche d'abord.

Erreurs fréquentes

• Croire que l'IA « pense » ou « comprend » comme un humain : elle calcule des probabilités à partir d'exemples.
• Confondre robot et IA : un robot a un corps et agit dans le monde ; une IA peut n'être qu'un programme.
• Croire qu'une réponse donnée avec assurance est forcément vraie.
• Oublier que la qualité d'une IA dépend de la qualité et de la variété de ses données.

Récapitulatif

• L'IA réalise des tâches « intelligentes » ; aujourd'hui elle apprend surtout à partir de données (apprentissage automatique).
• Les IA actuelles sont spécialisées ; l'IA générale reste un sujet de recherche.
• Un robot = capteurs (percevoir) + traitement (décider) + actionneurs (agir) + énergie.
• Usages : santé, agriculture, finance, langues, industrie. Risques : erreurs, biais, données personnelles, fausses vidéos.
• Bon réflexe : vérifier, protéger ses données, garder un humain responsable.