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IA de 12e année : systèmes d'IA, recherche et innovation

Conçois, teste et déploie un système d'IA original, puis présente-le comme projet final.

Fais les leçons dans l'ordre. À la fin, tu peux tracer les composants et les services d'un système d'IA, faire le choix du modèle selon la qualité, la vitesse et le coût, et dessiner et défendre une conception de l'architecture. Tu peux écrire une question de recherche que tu peux tester et une proposition de projet d'une page avec une base de comparaison. Tu peux construire un prototype qui marche, écrire un plan d'expérience, tester la robustesse avec des entrées bruitées et, dans une étude d'ablation, retirer des parties et mesurer ce que chacune apporte. Tu peux faire une petite étude d'utilisateurs, mettre une démo en ligne et suivre ses erreurs et son coût, peser qui gagne et qui pourrait perdre, et présenter un système d'IA original et son évaluation.

Comment utiliser ces leçons

  • Commence à la leçon qui dit Fais ça. Passe à la suite quand tu peux faire tout seul la ligne sous le titre.
  • Joue d'abord aux Jeux. Ensuite fais les Quiz. 8 sur 10 justes pour réussir. Les Fiches sont sur papier. Les réponses sont en bas.
  • Chaque leçon fait avancer ton projet final. Tiens un journal de projet : chaque décision, chaque expérience et chaque résultat, y compris ceux qui ont échoué.
  • Choisis un projet final en sciences, en tutorat, en robotique et vision, ou une idée de startup. Utilise seulement des données que tu as le droit d'utiliser, demande le consentement avant toute étude d'utilisateurs, garde les clés d'API secrètes et fixe une limite de dépense.

Chaque leçon a des jeux, des quiz et des fiches.

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Architecture des systèmes d'IA

  1. 1Composants du systèmeTrace les composants et les services d'un système d'IA.
    • Nomme les couches de données, de modèle, de service et d'interface.
    • Trace un vrai produit d'IA dessus.
    • Trouve les points uniques de défaillance.
  2. 2Choix du modèleFais le choix du modèle selon la qualité, la vitesse et le coût.
    • Compare trois modèles sur ton propre jeu de test.
    • Mesure la vitesse et le coût par requête.
    • Choisis-en un et justifie le compromis.
  3. 3Construire ou acheterDécide quand construire (entraîner ou affiner) ou acheter une API.
    • Liste les coûts de chaque option.
    • Tiens compte des données, de la vie privée et du contrôle.
    • Décide pour ton projet final.
  4. 4Conception de l'architectureDessine et défends une conception de l'architecture du système.
    • Dessine les composants et le flux de données.
    • Marque où des erreurs et des attaques peuvent arriver.
    • Présente-la et réponds aux questions.

Formulation du problème

  1. 5Trouve un problèmeTrouve un vrai problème qui vaut la peine d'être résolu.
    • Interroge des personnes qui ont le problème.
    • Vérifie ce qui existe déjà.
    • Dis pourquoi l'IA est le bon outil, ou non.
  2. 6Questions de rechercheÉcris une question de recherche que tu peux tester.
    • Transforme une idée large en une question précise.
    • Nomme ce que tu vas mesurer.
    • Dis quel résultat y répondrait.
  3. 7ExigencesListe les exigences : ce que le système doit faire et ne doit pas faire.
    • Écris des exigences fonctionnelles.
    • Écris des limites pour la précision, la vitesse, le coût et la sûreté.
    • Classe-les par priorité.
  4. 8Proposition de projetÉcris une proposition de projet d'une page avec une base de comparaison.
    • Énonce le problème, l'approche et les données.
    • Définis une base de comparaison simple à battre.
    • Fixe un calendrier.

Applications avancées d'IA

  1. 9Systèmes multimodauxCombine vision, texte et audio dans un système multimodal.
    • Étudie un vrai système multimodal.
    • Choisis comment combiner les entrées.
    • Trouve où une entrée peut corriger les erreurs d'une autre.
  2. 10Systèmes d'agentsConçois des systèmes d'agents en plusieurs étapes avec des vérifications.
    • Répartis le travail entre les rôles de planificateur, d'exécutant et de vérificateur.
    • Ajoute des vérifications entre les étapes.
    • Limite les outils et les dépenses.
  3. 11IA pour la scienceExplique comment l'IA pour la science accélère la découverte scientifique.
    • Étudie un cas, comme le repliement des protéines ou la prévision météo.
    • Dis ce que l'IA a fait et ce que les scientifiques ont fait.
    • Trouve un jeu de données scientifique que tu pourrais utiliser.
  4. 12PrototypeConstruis un prototype qui marche : une première version.
    • Construis la plus petite version qui marche de bout en bout.
    • Lance-le face à la base de comparaison.
    • Liste ce qu'il faut améliorer en premier.

Conception d'expériences

  1. 13HypothèsesÉnonce une hypothèse et ce qui la réfuterait.
    • Écris une hypothèse que tu peux tester.
    • Écris le résultat qui prouverait qu'elle est fausse.
    • Prévois la taille de l'effet.
  2. 14Variables et contrôlesChange une variable et garde les contrôles fixes.
    • Nomme les variables indépendante et dépendante.
    • Fixe les graines aléatoires et les réglages.
    • Lance chaque réglage plusieurs fois.
  3. 15Jeux de données et découpagesConstruis des jeux de données et des découpages justes : entraînement, validation et test.
    • Empêche les fuites entre les découpages.
    • Découpe par temps, lieu ou personne quand il le faut.
    • Verrouille le jeu de test jusqu'à la fin.
  4. 16Plan d'expérienceÉcris un plan d'expérience avant de lancer quoi que ce soit.
    • Liste chaque exécution et ses réglages.
    • Décide les métriques à l'avance.
    • Estime le calcul et le coût.

Évaluation de l'IA

  1. 17Bancs d'essaiChoisis un banc d'essai et explique ses limites.
    • Trouve un banc d'essai public pour ta tâche.
    • Vérifie si les modèles ont pu le voir pendant l'entraînement.
    • Ajoute tes propres cas de test.
  2. 18RobustesseTeste la robustesse avec des entrées bruitées et décalées.
    • Ajoute du bruit, des fautes de frappe et du flou.
    • Teste sur des données d'un nouveau lieu ou d'un nouveau moment.
    • Mesure combien le score baisse.
  3. 19Études d'ablationDans une étude d'ablation, retire des parties et mesure ce que chacune apporte.
    • Liste les parties de ton système.
    • Retire-en une à la fois et relance.
    • Fais un tableau des résultats.
  4. 20Rapporte les résultatsRapporte les résultats avec des barres d'erreur et des limites honnêtes.
    • Montre la moyenne et la dispersion des exécutions.
    • Compare à la base de comparaison.
    • Écris les limites clairement.

Collaboration humain-IA

  1. 21Supervision humaineDécide, avec une supervision humaine, où une personne doit approuver.
    • Classe les décisions selon le risque.
    • Ajoute une personne sur celles à haut risque.
    • Conçois un moyen simple de passer outre l'IA.
  2. 22ExplicabilitéExplique, avec l'explicabilité, pourquoi un modèle a fait un choix.
    • Utilise l'importance des attributs ou des cartes de saillance.
    • Montre les sources des réponses générées.
    • Teste si les utilisateurs comprennent l'explication.
  3. 23Boucles de rétroactionRecueille la rétroaction des utilisateurs en boucles pour améliorer le système.
    • Ajoute des notes et des commentaires.
    • Transforme la rétroaction en nouveaux cas de test.
    • Surveille la rétroaction qui ajoute du biais.
  4. 24Étude d'utilisateursFais une petite étude d'utilisateurs et résume-la.
    • Demande le consentement de chaque participant.
    • Donne des tâches et mesure la réussite et le temps.
    • Résume ce qui a marché et ce qui n'a pas marché.

Déploiement et exploitation

  1. 25Services d'inférenceSers un modèle derrière une API, comme service d'inférence.
    • Enveloppe le modèle dans une API web.
    • Ajoute des contrôles d'entrée et des délais d'attente.
    • Fais un test de charge.
  2. 26SurveillanceFais de la surveillance : suis les erreurs, la vitesse et la dérive.
    • Note les requêtes sans données personnelles.
    • Trace les erreurs et le temps de réponse.
    • Détecte quand les entrées dérivent des données d'entraînement.
  3. 27Coût et échelleEstime le coût et l'échelle : le coût par utilisateur.
    • Mesure le coût par requête.
    • Estime le coût pour 100 et pour 10,000 utilisateurs.
    • Réduis le coût avec un cache ou un modèle plus petit.
  4. 28Mets une démo en ligneMets une démo en ligne pour que d'autres l'essaient.
    • Déploie-la sur un hébergeur gratuit.
    • Ajoute une limite de dépense et des limites de débit.
    • Écris un court guide pour les utilisateurs.

Innovation en IA

  1. 29OpportunitésTrouve des opportunités : un besoin que l'IA pourrait combler.
    • Étudie trois produits d'IA et les besoins qu'ils comblent.
    • Trouve un besoin qui n'est pas encore comblé.
    • Estime qui l'utiliserait.
  2. 30Éthique de la rechercheVérifie l'éthique de la recherche : consentement, vie privée et tort.
    • Vérifie la licence et le consentement de tes données.
    • Retire les données personnelles.
    • Liste les torts possibles et comment tu les réduis.
  3. 31Impact sociétalPèse l'impact sociétal : qui gagne et qui pourrait perdre.
    • Trace toutes les personnes que ton système touche.
    • Pèse les bénéfices et les risques pour chaque groupe.
    • Change un choix de conception à cause de ça.
  4. 32Proposition ou pitchÉcris une proposition de recherche ou un pitch avec un cas d'entreprise.
    • Choisis une proposition de recherche ou un pitch de startup.
    • Appuie chaque affirmation sur tes résultats.
    • Entraîne-toi avec des retours.

Atelier du projet final d'IA

  1. 33ItèreItère : améliore le système à partir des résultats des tests.
    • Choisis la plus grande faiblesse de ton évaluation.
    • Corrige-la et relance les tests.
    • Note le changement dans ton journal de projet.
  2. 34Rédaction techniqueÉcris, avec une rédaction technique, un rapport clair.
    • Écris le résumé, la méthode, les résultats et les limites.
    • Fais des figures et des tableaux clairs.
    • Partage ton code pour que d'autres puissent le refaire.
  3. 35Poster et démoFais un poster et une démo en direct.
    • Fais un poster de recherche d'une page.
    • Prépare une démo en direct de trois minutes.
    • Prépare une solution de secours si la démo échoue.
  4. 36Projet final d'IAPrésente un projet final : un système d'IA original et son évaluation.
    • Présente le problème, le système et les résultats.
    • Montre comment il se compare à la base de comparaison.
    • Réponds aux questions sur ses limites.