Objets connectés et intelligence artificielle (IA)

 Dans un monde où l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un moteur de transformation économique, scientifique et sociétale, se former aux bases du Deep Learning devient une compétence essentielle. Le CNRS, l’Université Grenoble Alpes (UGA) et le MIAI – Multidisciplinary Institute in Artificial Intelligence s’associent pour offrir une formation unique, libre, gratuite et sans inscription, intitulée FIDLE (Formation Interdisciplinaire en Deep Learning).

Accessible à toute personne curieuse, FIDLE est conçue pour démocratiser la compréhension du Deep Learning, ses concepts fondamentaux et ses enjeux. Cette initiative s’inscrit pleinement dans la volonté du CNRS et de ses partenaires de diffuser la culture scientifique et technologique auprès du plus grand nombre.

Une formation ouverte, gratuite et librement accessible

Une pédagogie ouverte et sans contrainte d’inscription

FIDLE se distingue par sa philosophie d’ouverture. Aucun compte, aucune inscription, aucune condition préalable : la formation est entièrement libre d’accès. Tous les contenus sont diffusés via une chaîne YouTube dédiée, ce qui permet un apprentissage flexible, à son propre rythme.

Une structure claire et progressive

Le programme se compose de 20 séquences hebdomadaires, représentant environ 40 heures de formation. Chaque séquence dure entre 2 et 3 heures et aborde un thème précis du Deep Learning, de ses fondements mathématiques à ses applications concrètes.

Les séquences sont accompagnées de supports pédagogiques, d’exemples de code et de ressources complémentaires. Cette approche favorise la compréhension des mécanismes internes des réseaux de neurones et de leurs usages dans des domaines variés : vision par ordinateur, traitement du langage, génération d’images, etc.

Une diffusion pérenne et libre de droits

Toutes les vidéos et supports FIDLE sont publiés sous licence Creative Commons BY-NC-ND 4.0, permettant leur libre consultation et partage à des fins non commerciales.

Bien que diffusée lors de la saison 2024-2025, la formation demeure accessible en continu : les contenus restent en ligne pour être visionnés à tout moment, même après la fin de la diffusion hebdomadaire. C’est une ressource durable, idéale pour l’autoformation ou pour compléter un cursus académique.

Les objectifs de FIDLE : comprendre les bases du Deep Learning

FIDLE vise à rendre compréhensibles les principes fondamentaux du Deep Learning, domaine clé de l’intelligence artificielle moderne. La formation s’articule autour de trois axes : les bases, les concepts, et les enjeux.

1. Les bases du Deep Learning

Le Deep Learning (ou apprentissage profond) repose sur les réseaux de neurones artificiels, des modèles mathématiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux apprennent à partir de grandes quantités de données pour identifier des motifs, reconnaître des objets ou encore générer du contenu.

FIDLE introduit les éléments fondamentaux qui sous-tendent ces modèles :

• Les perceptrons et le neurone artificiel ;

• Les couches et les poids synaptiques ;

• Les fonctions d’activation (ReLU, sigmoid, tanh, etc.) ;

• Le rétropropagation du gradient, cœur de l’apprentissage ;

• Les optimisateurs (SGD, Adam, RMSProp) et les critères de perte.

Ces concepts sont expliqués de manière intuitive, souvent à l’aide de visualisations et d’exemples concrets, pour permettre à tous de comprendre comment un réseau apprend à partir de données.

2. Les grands concepts : architectures et applications

FIDLE aborde ensuite les grandes architectures de réseaux de neurones qui ont révolutionné l’IA ces dernières années :

• Réseaux convolutifs (CNN) : utilisés pour la vision artificielle, la reconnaissance d’images et de vidéos.

• Réseaux récurrents (RNN, LSTM, GRU) : adaptés aux données séquentielles, comme le texte ou le son.

• Autoencodeurs et GANs (Generative Adversarial Networks) : pour la génération de nouvelles données (images, sons, textes).

• Transformers, aujourd’hui au cœur des modèles de langage comme GPT ou BERT.

La formation met l’accent sur la compréhension des mécanismes internes de ces architectures et de leurs limites. Les apprenants découvrent comment ces modèles sont entraînés, évalués et adaptés à des cas concrets.

3. Les enjeux : éthique, énergie, société

FIDLE ne se limite pas à la technique. La formation invite à réfléchir aux enjeux éthiques, environnementaux et sociétaux du Deep Learning.

a. L’éthique et la transparence

Les modèles d’IA influencent de plus en plus nos vies : recommandations, reconnaissance faciale, décisions automatisées… Comprendre leur fonctionnement est essentiel pour garantir leur transparence et éviter les biais algorithmiques.

FIDLE sensibilise à ces questions en encourageant une utilisation responsable et critique de l’IA.

b. L’impact environnemental

L’entraînement des modèles de Deep Learning requiert d’importantes ressources de calcul et d’énergie. La formation aborde la question du coût énergétique et des pistes pour le réduire, comme les modèles allégés, le partage de ressources ou le recyclage des modèles pré-entraînés.

c. Les enjeux économiques et sociétaux

Enfin, FIDLE explore l’impact du Deep Learning sur la société : nouvelles opportunités économiques, transformation des métiers, mais aussi risques de fracture numérique. L’objectif est d’ouvrir le débat sur une IA inclusive, durable et humaine.

Un format innovant et accessible à tous

FIDLE repose sur un format vidéo dynamique : les séquences combinent exposés théoriques, démonstrations pratiques et visualisations interactives.

Les contenus sont adaptés aussi bien :

• aux étudiants curieux de comprendre les bases de l’IA ;

• aux enseignants et chercheurs souhaitant disposer de ressources pédagogiques validées scientifiquement ;

• aux professionnels cherchant à se familiariser avec le Deep Learning pour mieux appréhender ses applications dans leur secteur.

Grâce à la diffusion sur YouTube, la formation est compatible avec l’autoapprentissage : chacun peut suivre son rythme, revenir sur une notion, ou compléter sa compréhension par des exercices personnels.

Pourquoi suivre la formation FIDLE ?

Voici quelques raisons majeures de s’y inscrire (ou plutôt, d’y participer librement !) :

1. C’est gratuit et libre d’accès, sans barrière d’entrée.

2. C’est une formation universitaire, portée par des institutions de référence (CNRS, UGA, MIAI).

3. Les contenus sont de haute qualité scientifique, validés par des chercheurs spécialistes du domaine.

4. Les supports sont durables et réutilisables, grâce à la licence Creative Commons BY-NC-ND 4.0.

5. Elle aborde à la fois la technique et les enjeux éthiques, pour une compréhension complète de l’IA.

 

En conclusion, FIDLE représente un exemple inspirant de science ouverte en intelligence artificielle. En rendant les savoirs en Deep Learning accessibles à toutes et à tous, le CNRS, l’Université Grenoble Alpes et le MIAI participent activement à la diffusion de la culture numérique et à la formation des citoyens de demain.

Que vous soyez débutant curieux, enseignant, chercheur ou professionnel, cette formation vous offre les clés pour comprendre et analyser les technologies d’intelligence artificielle qui façonnent notre monde.

Pour en savoir plus et accéder directement à la formation : https://fidle.cnrs.fr