Explorateurs — Module 1 — C’est quoi, une machine qui « apprend » ?

Ce qu’on veut obtenir à la fin

• Comprendre qu’une IA apprend à partir d’exemples, et non de règles écrites par un humain.
• Faire l’expérience qu’un exemple manquant produit une erreur.
• Savoir expliquer avec ses propres mots ce qu’est un exemple d’entraînement.

Déroulé

Le jeu du tri (10 min)

L’adulte pose sur la table une dizaine d’images : des chats et des chiens. L’enfant les trie en deux tas, puis explique à voix haute la règle qu’il a utilisée. On l’écrit sur le papier, telle quelle : par exemple « les chats ont les oreilles pointues ». L’adulte sort alors une image qui casse la règle — un berger allemand aux oreilles bien droites. La règle est fausse. On la corrige, on en écrit une nouvelle. Puis on recommence. C’est exactement ce qui se passe pendant l’entraînement d’une IA : un exemple, une erreur, une correction. Des millions de fois.

La règle que personne n’a écrite (5 min)

Question à poser à l’enfant : est-ce que quelqu’un a écrit dans la machine « un chat a des oreilles pointues » ? Non. On lui a montré énormément d’images étiquetées « chat » ou « chien », et elle a fabriqué toute seule sa manière de les distinguer. Personne ne peut lire cette règle, pas même les gens qui ont construit le programme. C’est pour cela qu’on ne peut pas toujours expliquer pourquoi elle se trompe.

Ce qu’on lui montre décide de ce qu’elle sait (5 min)

Si on ne lui avait montré que des chats noirs, elle risquerait de ne pas reconnaître un chat roux. Autre exemple à donner : une machine entraînée uniquement sur des photos prises en hiver reconnaîtra mal un paysage en été. Ce ne sont pas des accidents rares : c’est le fonctionnement normal d’un système qui n’a que ses exemples.

On reformule (5 min)

L’enfant explique à l’adulte, en trois phrases et sans lire ses notes, ce qu’il vient de comprendre. S’il n’y arrive pas, on refait le jeu du tri : ce n’est pas grave, c’est même le but.

Activité

Le jeu des vingt questions, à l’envers

L’adulte pense à un animal. L’enfant pose des questions à réponse oui/non pour deviner. À la fin, on compte le nombre de questions. On en tire la conclusion : plus on a d’informations, plus on devine juste. Une IA, c’est pareil, sauf qu’elle a eu des millions de réponses avant de commencer.

Le piège à éviter. Dire « la machine réfléchit ». Elle calcule. Ce n’est pas un détail de vocabulaire : on ne discute pas avec quelqu’un, on utilise un outil. Un enfant qui croit parler à quelqu’un lui fera confiance comme à quelqu’un.

Ce qu’on retient

• Une IA apprend à partir d’exemples, pas de règles écrites à la main.
• Ce qu’on lui montre décide de ce qu’elle sait — et de ce qu’elle ignore.
• Personne ne peut lire la règle qu’elle s’est fabriquée toute seule.

Pour vérifier

1. Si on ne montre à une machine que des photos de chiens marron, que se passera-t-il devant un chien blanc ?
   Corrigé : Elle risque de ne pas le reconnaître : elle n’a aucun exemple de chien blanc.
2. Vrai ou faux : un programmeur a écrit toutes les règles dans la machine.
   Corrigé : Faux. Il a écrit le programme qui apprend ; les règles, la machine les a fabriquées à partir des exemples.
3. Donne un exemple de « donnée d’entraînement ».
   Corrigé : Une photo accompagnée de son étiquette : cette image est un chat.

Dernière révision : 6 septembre 2026