Découvrir l'intelligence artificielle à partir d'un jeu publié le 31/03/2022  - mis à jour le 16/06/2022

TraAM 2021 - 2022

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Fiche synoptique

Thématique

Apprentissage automatique : découvrir l’apprentissage par renforcement

Niveau concerné

Seconde

Problématique

Popularisée par les matchs Deep Blue contre Kasparov à l’aube du 21ème siècle, la rivalité entre machine et être humain dans le domaine des jeux a toujours alimenté les fantasmes de notre inconscient collectif.
Depuis quelques années, les intelligences artificielles surpassent l’être humain lors de confrontations sur des jeux de stratégies comme les échecs ou le jeu de go et les récents progrès, utilisant en particulier les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, interrogent sur les modèles qui ont permis ces avancées remarquables.
Plus modestement, dans un contexte pédagogique de classe, il peut paraître pertinent de se poser la question suivante :

Comment une machine peut-elle apprendre à gagner contre un humain ?

Contenu

  • statistiques, probabilités
  • représentations graphiques : arbres, schémas
  • utilisation de la calculatrice et du tableur

Nombre d’heures utilisées

Environ 6 heures

Outils et ressources

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Document joint

Cette archive contient l’intégralité des fichiers sources des documents (.tex, .py, .ipynb, .ods) utilisés pour la mise en œuvre de l’expérimentation