HELMo
Inscription

UE2 Initiation à l'intelligence artificielle

En pratique

  • Cette unité d'enseignement (UE) articule 1 activité d'apprentissage :
    • Initiation à l'intelligence artificielle
  • En 2025-2026, elle s'organise au premier quadrimestre et couvre 3 crédits (ECTS).
  • L'enseignement est principalement centralisé dans le campus : Département Informatique
  • Cette UE est remédiable d'une session à l'autre
  • Modalités d'enseignement
    • Auditoire
    • Travaux pratiques dans un local équipé spécifiquement
    • en autonomie

Activité d’apprentissage

Les finalités de l'UE

L'objectif est de cette unité d'enseignement est de permettre à l'étudiant d'appréhender l'évolution historique et les enjeux de l'intelligence artificielle, son impact sur le développement économique et l'évolution des métiers. Ils exploreront les applications concrètes de l'IA dans divers secteurs de service et de production.

D'autre part ils comprendront les principes fondamentaux du fonctionnement de l'intelligence artificielle générative.

Enfin, les étudiants développeront une approche critique vis-à-vis des implications éthiques et sociétales de l'IA, en évaluant ses impacts potentiels sur les individus et la société, tout en intégrant des principes de transparence et de responsabilité.

Les contenus de l'UE

Le cours aborde de manière explicative et de manière pratique les éléments suivants :

    • Historique de l’intelligence artificielle : étapes clés et grandes évolutions.
    • Principes fondamentaux de l'IA générative.
    • IA et développement économique : croissance, transformations industrielles.
    • Applications concrètes : exemples réels et cas d’usage.
    • Enjeux et défis : explicabilité, éthique, responsabilité, données personnelles.

Les acquis d'apprentissage visés par l'UE

À l'issue de ce cours, les étudiants seront en mesure de :

  1. Comprendre le contexte historique et les enjeux de l’IA : expliquer l’évolution de l’IA et son impact économique et professionnel ; identifier les défis en matière d’explicabilité et d’éthique.

  2. Explorer les métiers et applications de l’IA : reconnaître des applications réelles dans les services et l’industrie ; décrire les professions liées à l’IA et leur évolution.

  3. Découvrir les principes généraux de quelques algorithmes : expliquer simplement des concepts comme arbres de décision, classification, régression, Data Mining, réseaux de neurones, Machine Learning et Deep Learning.

  4. Développer une approche critique et éthique : analyser les enjeux liés à la prise de décision, à l’exploitation des données, à la responsabilité et au respect de la législation.

 

Ce cours vise à offrir aux étudiants une compréhension intégrée de l'intelligence artificielle, alliant théorie et pratique, tout en les préparant aux défis futurs de ce domaine en constante évolution.

Les méthodes d'enseignement-apprentissage

Le cours combine diverses méthodes pédagogiques, transmissives et participatives. Les séances de théorie et de laboratoire alternent avec des travaux pratiques et du travail à domicile. Le cours se compose des éléments suivants :

  • Exposés théoriques.
  • Présentation et exercices en classe.
  • Témoignages
  • Travail de documentation et expérimentation à domicile

Engagement attendu de la part de l'étudiant.e

Dans cette UE, une participation active aux cours est recommandée. Les étudiant.es sont encouragé.es à poser des questions durant les séances de cours et découvrir des cas réels d'application par eux-mêmes, à domicile et lors des laboratoires.

Les concepts abordés sont de complexité moyenne mais assez abstraits. Il est recommandé de faire tous les exercices proposés et de comparer ses solutions avec celles présentées et de les discuter durant les labos et cours.

Projet de groupe

Cette épreuve présente des modalités spécifiques à la 1re session. Elle est organisée avant la session. Il s'agit d'un travail. Cette épreuve est individuelle et en équipe. Concrètement, l'épreuve repose sur une formulation écrite, une réalisation par mise en pratique. L'épreuve repose sur des réponses longues, formulations personnelles. La correction de cette épreuve est assurée par validation d'un.e enseignant.e.

Examen écrit

Cette épreuve présente des modalités similaires pour toutes les sessions. Elle est organisée durant la session. Il s'agit d'un examen. Cette épreuve est individuelle. Concrètement, l'épreuve repose sur une formulation écrite, une réalisation par mise en pratique. L'épreuve repose sur des réponses longues, réponses courtes, réponses choisies parmi des propositions, formulations personnelles. Elle se déroule à cours ouvert, à cours fermé. La correction de cette épreuve est assurée par validation mixte : automatique et par un.e enseignant.e.

Règles de l’UE

Comment la note globale de l’UE est-elle déterminée ?

Explication de la pondération des différentes épreuves

Premiere session  (Janvier/Juin):

  • Projet de groupe (côte année) : 30%
  • Examen : 70%

Seconde session (Août/Septembre) :

  • Projet individuel : 30%
  • Examen : 70%

Quelles sont les informations administratives de cette UE ?