Intelligence Artificielle : Un aperçu
      
      
      
            Université de Fribourg
          
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
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        French
        
        
        
          L’objectif de ce document est de présenter une introduction concise aux concepts  fonda-mentaux de l’Intelligence Artificielle. Il s’adresse à toutes les personnes  extérieures au domaine, curieuses à le découvrir ou à en approfondir leurs  connaissances, tel que des chercheurs d’autres disciplines à la recherche de  nouveaux outils, des juristes confrontés à des algorithmes de prise de décision  automatisée, des entrepreneurs désirant moderniser leur produits, etc. Aucune  connais-sance préalable du domaine n’est requise pour la lecture de cette  introduction. Des ressources externes sont indiqués dans les notes de bas de page  pour le lecteur intéressé par des exemples supplémentaires et par les détails  techniques des thèmes abordés. Aux sections suivantes nous présentons ces  principes, cherchons à clarifier des termes couramment utilisés et expliquons  certaines limites des techniques modernes d’IA. En premier lieu nous distinguons  deux types d’IA : l’approche symbolique, comprenant les méthodes qui en-codent des  règles et des connaissances explicites dans un système et l’approche de  l’apprentissage automatique, utilisant des méthodes et des modèles statistiques pour  inférer automatiquement les relations entre des données et des tâches à résoudre.  Par après, nous précisons cette notion de tâche, en différenciant deux niveaux de  complexité. Finalement, nous introduisons le domaine de l’« Intelligence Artificielle  Explicable », en distinguant trois classes d’explications possibles.
        
        
       
      
      
      
        
        
        
        
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- Faculté des sciences et de médecine
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- Département d'informatique
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                  Computer science and technology
                
              
            
          
        
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              - Internal working papers DIUF ; 21-03
 
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