Catégorie : Article IA

  • Purple Team Trail: Work with AI

    Purple Team Trail : Travailler avec l'IA

    The following is a series of exchanges by members of the Business Physics AI Lab Team: Thomas Hormaza Dow, Vinay Kumar, Hichem Benzair, Aboubakar Samake, Ann Lockquell as well as our AI Agents, Charlie and Lena. How the Business Physics AI Lab preserves judgment in human–AI software development Many teams are now using AI to generate…

  • Rester à jour avec l'IA : les habitudes d'un apprenant à vie

    Note de l'éditeur : cet article est basé sur un entretien avec Stéphane Paquet, responsable du projet d'IA au Champlain College Saint-Lambert et coordinateur du certificat d'IA. Les réponses ont été résumées par souci de clarté et de concision et ne sont pas des reproductions mot à mot de la conversation originale. Les idées reflètent le point de vue de l'orateur au moment de l'entretien. Question :...

  • L'illusion de la conversation : Repenser les interfaces d'IA dans l'éducation

    Note de l'éditeur : cet article est basé sur un entretien avec Stéphane Paquet, responsable du projet d'IA au Champlain College Saint-Lambert et coordinateur du certificat d'IA. Les réponses ont été résumées par souci de clarté et de concision et ne sont pas des reproductions mot à mot de la conversation originale. Les idées reflètent le point de vue de l'orateur au moment de l'entretien. Question :...

  • Écrire pour l'IA : la nouvelle alphabétisation dont nous avons tous besoin

    Note de l'éditeur : cet article est basé sur un entretien avec Stéphane Paquet, responsable du projet d'IA au Champlain College Saint-Lambert et coordinateur du certificat d'IA. Les réponses ont été résumées par souci de clarté et de concision et ne sont pas des reproductions mot à mot de la conversation originale. Les idées reflètent le point de vue de l'orateur au moment de l'entretien. Question :...

  • Repenser l'éducation à l'ère de l'IA : ce que nous enseignons et comment nous l'enseignons

    Note de l'éditeur : cet article est basé sur un entretien avec Stéphane Paquet, responsable du projet d'IA au Champlain College Saint-Lambert et coordinateur du certificat d'IA. Les réponses ont été résumées par souci de clarté et de concision et ne sont pas des reproductions mot à mot de la conversation originale. Les idées reflètent le point de vue de l'orateur au moment de l'entretien. Question :...

  • Comprendre les hallucinations de l'IA

    Les hallucinations de l'IA sont un problème moderne d'intelligence artificielle qui fait que les modèles d'IA génèrent des informations incorrectes, fabriquées ou absurdes. Voyons pourquoi cela se produit et en quoi c'est important. Que sont les hallucinations de l'IA ? Les hallucinations de l'IA surviennent lorsque les systèmes d'IA produisent un contenu qui n'est pas fondé sur leurs données d'apprentissage ou qui ne correspond pas à la réalité. Ces erreurs ne sont pas aléatoires...

  • Que sont les bases de données vectorielles ?

    Bases de données régulières = lignes et colonnes Imaginez une feuille de calcul qui répertorie tous les clubs étudiants du Champlain College : id nom catégorie salle 1 Anime Club Media C-102 2 Art Club Creative C-103 3 Robotics Team Tech C-108 4 Champlain Music Society Creative C-109 Avec ce type de base de données relationnelle, vous pouvez en fait demander :...

  • Comprendre la fenêtre contextuelle dans l'IA

    La fenêtre contextuelle en IA fait référence à la quantité maximale de texte ou de données qu'un modèle d'IA peut traiter en une seule interaction. Elle définit la quantité d'informations que l'IA peut "mémoriser" en une seule fois pour générer des réponses pertinentes. Analogie : Imaginez que vous ayez une limite de mémoire à court terme lorsque vous lisez un livre....

  • Fenêtres contextuelles et jetons dans l'IA : une explication simple

    Les fenêtres contextuelles et les jetons sont deux concepts fondamentaux de l'IA, en particulier dans les grands modèles de langage (LLM). La compréhension de ces concepts permettra de mieux comprendre pourquoi les modèles d'IA semblent "oublier" certaines parties de la conversation une fois qu'ils sont suffisamment développés et pourquoi des messages complexes peuvent être mal interprétés par le modèle. Qu'est-ce qu'un jeton ? En IA, les...

  • Atténuation des biais dans l'IA

    Les modèles d'IA peuvent involontairement développer des préjugés en fonction des données sur lesquelles ils ont été formés. L'atténuation des biais permet de s'assurer que l'IA traite tous les utilisateurs de manière équitable en identifiant, en corrigeant et en testant les biais. Identifier les biais dans l'IA Les biais dans l'IA se produisent lorsque les modèles favorisent certains groupes par rapport à d'autres en raison de données d'entraînement déséquilibrées ou erronées. Exemples : Comment identifier...

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