Nos articles sur l'Intelligence Artificielle

Découvrez l'ensemble de nos articles relatifs à l'Intelligence Artificielle : Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning et déploiement et bien plus !

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L'incroyable histoire de l'IA en 10 dates clés

Découvrez tous les évènements qui ont marqué l'histoire de l'intelligence artificielle et lui ont permis d'évoluer pour devenir ce qu'elle est aujourd'hui.

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L'IA au travail en 2025 - Enquête IPSOS pour Jedha

L’IPSOS pour Jedha a interrogé 1000 professionnels français pour comprendre comment ils utilisent, se forment et perçoivent l'IA : découvrez les résultats détaillés.

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VGG, Modèle de Transfert Learning

VGG est l'un des meilleurs réseaux neuronaux à convolution utilisés en Deep Learning pour la classification d'image.

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Qu'est-ce qu'un réseau de neurones en Deep Learning

Rentrons dans le coeur de l'Intelligence Artificielle, dans l'élément qui permet à l'algorithme d'IA d'imiter le cerveau humain : le réseau de neurones

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L'algorithme Fully connected neural network

Méta description : Le réseau de neurones entièrement connecté (fully connected neural network) fait partie des différents algorithmes de deep learning. Jedha en parle plus en détail de cet algorithme et présente la formation en data idéale pour le maîtriser.

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Tout savoir sur le Reinforcement Learning

Le Reinforcement Learning est une branche de l'Intelligence Artificielle (IA) dans laquelle la machine apprend de ses expériences à travers un processus essai-erreur.

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Les 6 langages de programmation les plus utilisés en IA

Python, Java, JavaScript, C++, Julia et Rust : découvrez en détail les 6 langages de programmation les plus utilisés dans l’intelligence artificielle (IA) en 2025.

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Quels sont les différents algorithmes de Deep Learning ?

Le Deep Learning est une forme d'IA dérivée du Machine Learning. Le Deep Learning est capable d'imiter le cerveau humain grâce à des réseaux de neurones artificiels.

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Chiffres sur le marché de l'IA en 2025

Découvrez les chiffres clés du marché de l’IA en 2025 : croissance, investissements, emploi, adoption, impact en entreprise et défis de cette révolution technologique.