1. Qu'est-ce qu'une machine de Turing et pourquoi est-elle considérée comme une étape cruciale dans le développement de l'informatique ?
La machine de Turing est un concept théorique élaboré par Alan Turing en 1936. Elle représente un dispositif hypothétique capable de lire et d’écrire des symboles sur une bande selon un ensemble de règles. Ce modèle a posé les bases théoriques des ordinateurs modernes et a démontré que certaines fonctions mentales humaines pourraient être automatisées.
2. Comment les premiers ordinateurs ont-ils été conçus et quels étaient leurs principaux composants ? Qu'est-ce qu'un bogue ?
À partir du concept de machine universelle de Turing, les premiers ordinateurs ont été construits dans les années 1940-1950. Ces machines intégraient des composants essentiels tels que les processeurs pour exécuter des instructions et la mémoire vive pour stocker des données et des programmes.
Un programme peut comporter jusqu’à plusieurs centaines de millions de lignes de code, cela rend probable la présence d’erreurs appelées bogues (ou bugs), qui peuvent conduire un programme à ne pas avoir le comportement attendu. Il est possible de corriger ces erreurs, par exemple en installant un correctif (ou patch).
3. Quelles sont les différences entre les données et les programmes dans un système informatique ?
Dans un système informatique, les données représentent les informations traitées (textes, images, sons), tandis que les programmes sont des ensembles d'instructions écrites pour effectuer des tâches spécifiques sur ces données. Les programmes peuvent être écrits dans différents langages de programmation et doivent être convertis en instructions machine compréhensibles par le processeur.
Pensez à un traitement de texte, le programme permet de manipuler les données (votre texte) avec diverses fonctions comme l'ajout de style ou la correction orthographique. Le programme lui-même est stocké sous forme de données dans la mémoire de l'ordinateur.
4. Expliquez le processus de traduction d'un programme d'un langage de haut niveau à un ensemble d'instructions spécifiques à un processeur.
La traduction d’un programme d’un langage de haut niveau en code machine spécifique au processeur s'effectue via un compilateur ou un interpréteur.
5. Qu'est ce qu'une intelligence artificielle, quels sont les principaux domaines d'application de l'IA et quels impacts peut-elle avoir sur ces domaines ?
L'intelligence artificielle est un champ interdisciplinaire qui vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'usage de l'intelligence humaine. Cela inclut des capacités comme la reconnaissance de motifs, l'apprentissage à partir de données, et la prise de décision autonome.
L'IA a une large gamme d'applications, allant des systèmes de recommandation dans le commerce électronique au diagnostic automatisé en médecine, en passant par les véhicules autonomes et les systèmes de surveillance intelligents.
6. Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement et comment diffère-t-il de l'apprentissage supervisé ?
L'apprentissage par renforcement : cette technique d'apprentissage automatique permet à un modèle d'apprendre à réaliser une tâche par essais et erreurs, en maximisant une récompense. Elle est différente de l'apprentissage supervisé qui nécessite des données étiquetées pour l'entraînement.
Les robots dans les usines modernes utilisent l'apprentissage par renforcement pour optimiser leurs mouvements et améliorer leur efficacité dans l'assemblage de pièces automobiles.
7. Donnez des exemples d'utilisation de l'IA qui impliquent la reconnaissance de formes ou la prise de décision basée sur des données.
L'intelligence artificielle (IA) est largement utilisée pour la reconnaissance de formes et la prise de décision basée sur des données. Par exemple, dans le domaine médical, l'IA aide à diagnostiquer des maladies en analysant des images médicales pour détecter des anomalies. Dans la sécurité, les systèmes de reconnaissance faciale identifient les individus dans les aéroports ou sur des appareils mobiles. Les systèmes de recommandation, comme ceux de Netflix ou Spotify, analysent les préférences des utilisateurs pour suggérer du contenu pertinent. Enfin, dans la finance, l'IA est cruciale pour détecter les fraudes en surveillant les transactions anormales, protégeant ainsi les consommateurs et les institutions.
8. Quels sont les risques associés à l'utilisation de l'IA en termes de biais des données et de sécurité et quels sont les enjeux éthiques influencent ils le développement et l'application de l'IA ?
Les systèmes d'IA peuvent amplifier les biais existants dans les données d'entraînement, ce qui peut conduire à des décisions injustes ou inexactes. La sécurité des données est également critique, surtout lorsque ces systèmes sont utilisés dans des applications sensibles.
Un exemple récent est un algorithme de recrutement utilisé par une grande entreprise technologique qui favorisait les candidats masculins plutôt que les féminins, en raison des biais présents dans les données de formation.
L'utilisation de l'IA soulève des questions éthiques importantes, notamment en termes de vie privée, de responsabilité juridique et de transparence des décisions prises par les systèmes automatisés.
Les voitures autonomes posent des questions éthiques complexes, comme les décisions à prendre en cas d'accident imminent : faut-il éviter un piéton au risque de mettre en danger les passagers du véhicule ?
Source : https://lesmanuelslibres.region-academique-idf.frTélécharger le manuel : https://forge.apps.education.fr/drane-ile-de-france/les-manuels-libres/enseignement-scientifique-terminale ou directement le fichier ZIPSous réserve des droits de propriété intellectuelle de tiers, les contenus de ce site sont proposés dans le cadre du droit Français sous licence CC BY-NC-SA 4.0 