{"id":7303,"date":"2026-10-24T07:26:22","date_gmt":"2026-10-24T07:26:22","guid":{"rendered":"https:\/\/portaileduc.net\/website\/?p=7303"},"modified":"2026-11-02T15:42:34","modified_gmt":"2026-11-02T15:42:34","slug":"didaklab-un-laboratoire-pour-comprendre-comment-fonctionne-une-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portaileduc.net\/website\/didaklab-un-laboratoire-pour-comprendre-comment-fonctionne-une-ia\/","title":{"rendered":"Didak\u2019lab : un laboratoire pour exp\u00e9rimenter l\u2019IA"},"content":{"rendered":"\n

Comment fonctionne r\u00e9ellement une intelligence artificielle ? Comment apprend-elle, pr\u00e9dit-elle une r\u00e9ponse ou produit-elle des erreurs ?<\/strong> Avec Didak\u2019lab, NovaP\u00e9da propose un laboratoire p\u00e9dagogique interactif qui permet de d\u00e9couvrir les m\u00e9canismes de l’IA en les manipulant directement depuis son navigateur. Pens\u00e9 pour \u00eatre accessible sans pr\u00e9requis technique, cet environnement rassemble plusieurs exp\u00e9riences permettant d’explorer l’apprentissage automatique, les r\u00e9seaux de neurones et les mod\u00e8les de langage. Chaque module associe des explications, des analogies du quotidien et des manipulations interactives.<\/p>\n\n\n\n

\"Page<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Comprendre l’IA en exp\u00e9rimentant<\/h3>\n\n\n\n

Didak\u2019lab ne se limite pas \u00e0 expliquer des notions th\u00e9oriques. Les utilisateur\u00b7rices peuvent agir sur diff\u00e9rents param\u00e8tres, observer les r\u00e9sultats et formuler leurs propres hypoth\u00e8ses. Parmi les exp\u00e9riences propos\u00e9es :<\/p>\n\n\n\n

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Explorer les connaissances d’une IA<\/strong>
Modifier le niveau de connaissances d’un assistant fictif et observer les limites de ses r\u00e9ponses.<\/p>\n\n\n\n

Comprendre l’interpr\u00e9tation des images<\/strong>
Dessiner une forme et observer comment sa repr\u00e9sentation \u00e9volue selon le stade d’apprentissage simul\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Entra\u00eener un r\u00e9seau de neurones<\/strong>
Placer des points, modifier le nombre de couches et de neurones, puis exp\u00e9rimenter diff\u00e9rents param\u00e8tres d’apprentissage.<\/p>\n\n\n\n

Manipuler un perceptron<\/strong>
Ajuster plusieurs entr\u00e9es pour d\u00e9couvrir le principe de fonctionnement d’un neurone artificiel.<\/p>\n\n\n\n

Reconna\u00eetre des gestes<\/strong>
Entra\u00eener un mod\u00e8le \u00e0 identifier diff\u00e9rentes postures de la main \u00e0 partir d’exemples captur\u00e9s avec une webcam.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

Ces exp\u00e9riences permettent d’aborder concr\u00e8tement les notions de donn\u00e9es d’entra\u00eenement, de classification, de pr\u00e9diction et de r\u00e9seaux de neurones.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9couvrir les m\u00e9canismes des IA g\u00e9n\u00e9ratives<\/h3>\n\n\n\n

Une autre partie du laboratoire est consacr\u00e9e aux mod\u00e8les de langage et \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de texte. Plusieurs ateliers permettent notamment de comprendre :<\/p>\n\n\n\n

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La pr\u00e9diction du mot suivant<\/strong>
Observer comment un mod\u00e8le s\u00e9lectionne des propositions \u00e0 partir de probabilit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

La tokenisation<\/strong>
D\u00e9couvrir comment un texte est d\u00e9coup\u00e9 en unit\u00e9s appel\u00e9es tokens<\/em> et transform\u00e9 en donn\u00e9es num\u00e9riques.<\/p>\n\n\n\n

Les hallucinations<\/strong>
Tester un mod\u00e8le avec des questions portant sur des sujets fictifs et observer les r\u00e9ponses qu’il peut inventer.<\/p>\n\n\n\n

La temp\u00e9rature et le top-p<\/strong>
Modifier des param\u00e8tres de g\u00e9n\u00e9ration pour comprendre leur influence sur les r\u00e9ponses.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

Une \u00ab salle de contr\u00f4le \u00bb permet notamment de converser avec un mod\u00e8le de langage en ajustant ses param\u00e8tres. Les utilisateur\u00b7rices peuvent ainsi poser une m\u00eame question \u00e0 plusieurs reprises, modifier un seul r\u00e9glage et comparer les r\u00e9sultats obtenus. Cette d\u00e9marche aide \u00e0 comprendre pourquoi les IA g\u00e9n\u00e9ratives ne fournissent pas n\u00e9cessairement des r\u00e9ponses identiques et pourquoi leurs productions doivent \u00eatre examin\u00e9es avec un regard critique.<\/p>\n\n\n\n

Des analogies pour rendre les notions accessibles<\/h3>\n\n\n\n

Didak\u2019lab utilise des comparaisons issues du quotidien pour expliquer des concepts parfois complexes. L’entra\u00eenement d’un r\u00e9seau de neurones est ainsi rapproch\u00e9 de la pr\u00e9paration d’une recette, tandis que la pr\u00e9diction du mot suivant est compar\u00e9e \u00e0 des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques. Ces analogies facilitent une premi\u00e8re compr\u00e9hension, sans n\u00e9cessiter de connaissances approfondies en math\u00e9matiques ou en informatique.<\/p>\n\n\n\n

Un glossaire de dix notions essentielles<\/strong> compl\u00e8te les activit\u00e9s. Il pr\u00e9sente notamment les donn\u00e9es d’entra\u00eenement, les mod\u00e8les, les param\u00e8tres, les fonctions de perte, les optimiseurs et les techniques de r\u00e9gularisation.<\/p>\n\n\n\n

Une ressource pour l’\u00e9ducation \u00e0 l’intelligence artificielle<\/h3>\n\n\n\n
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Didak\u2019lab peut \u00eatre mobilis\u00e9 dans diff\u00e9rentes situations p\u00e9dagogiques :<\/p>\n\n\n\n