Concepts clés
Les systèmes d’intelligence artificielle s’appuient sur un socle conceptuel solide, combinant théorie des données, méthodes algorithmiques et modélisation statistique. Cette section expose les fondements techniques indispensables à la compréhension du fonctionnement des systèmes intelligents, en mettant en lumière les relations essentielles entre données, algorithmes et modèles.
Elle présente également les grandes approches historiques du raisonnement artificiel, notamment la distinction entre IA symbolique et IA statistique, afin d’éclairer les paradigmes qui structurent encore aujourd’hui la recherche et le développement en intelligence artificielle.
Données, algorithmes et modèles
Cette section explique le rôle central des données dans l’intelligence artificielle, le fonctionnement des algorithmes qui les exploitent, et la manière dont ces derniers construisent des modèles capables d’apprendre, de prédire ou de prendre des décisions.
Intelligence symbolique vs statistique
Cette section compare deux approches majeures de l’intelligence artificielle : l’intelligence symbolique, basée sur des règles logiques explicites, et l’intelligence statistique, fondée sur l’analyse de données et l’apprentissage automatique. Elle met en lumière leurs forces, leurs limites et leurs domaines d’application.