Programme des cours 2022-2023
AUDV3921-1  
Introduction à l'intelligence artificielle, Introduction à l'intelligence artificielle
Durée :
24h Th
Nombre de crédits :
Bachelier en audiologie4
Nom du professeur :
Kevin EL HADDAD
Coordinateur(s) :
Kevin EL HADDAD
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au deuxième quadrimestre
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
Cette UE a pour but d'éclaircir l'IA en expliquant les méthodes et procédés qui la définissent, et en exposant l'impact de celle-ci sur nos sociétés. Pour ce faire, les points suivants y seront traités. 

Définition de l'IA : 

  • Définition générale de l'IA 
  • Systèmes à règles (rule-based systems) 
  • Systèmes d'apprentissage automatique (machine learning): 
  • Apprentissage supervisé, non-supervisé et par renforcement  
  • Systèmes d'apprentissage profond (deep learning) 
L'IA dans l'industrie (en particulier l'audiologie) : 

  • Processus de création et d'utilisation des systèmes d'IA 
  • Efficacité et limites de ces systèmes 
  • Etude de cas concrets 
Impacts (positifs et négatifs) de l'IA sur la société : 

  • Concept de l'industrie 4.0 et la place de l'IA dans celle-ci 
  • Points d'impacts positifs et vision à long terme 
  • Risques et challenges  
L'éthique dans l'IA : 

  • Droit d'accès aux données personnelles 
  • Prise de décisions par des machines 
  • Régulations de l'IA 
 

L'objectif de ce cours n'est pas de rentrer dans les détails techniques, mais de donner une vue d'ensemble afin de fournir les outils nécessaires à une meilleure compréhension de l'IA dans le monde actuel (avec une attention particulière aux applications d'audiologie) et de ses enjeux futurs. 
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
L'UE contribue principalement aux Acquis d'apprentissage(s) terminaux suivant visé(s) par la formation: 

- Témoigner de curiosité intellectuelle et communiquer avec le monde professionnel. 
 


 
Savoirs et compétences prérequis :
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
  • Exposé interactif : l'exposé magistral est accompagné de séances de discussions, de capsules vidéo d'illustration, et d'interventions d'experts dans des domaines différents de l'IA ou l'utilisant comme outil. 
  • Lecture d'articles ou d'extraits d'ouvrages de référence dont certains écrits en anglais. 
  • Capsules vidéo à visionner pour préparer ou remplacer un cours dont certains en anglais. 
  • Projets de recherche qui aura pour but de pousser plus loin les connaissances acquises par l'étudiant·e en se basant sur les concepts appris lors du cours.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Présentiel, distanciel et travail en autonomie. 
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Des notes de cours ainsi que d'autres ressources seront mises à disposition des étudiant·e·s sur la plateforme en lignes. 

En complément d'informations du cours : 

Taulli T, and Oni M. Artificial intelligence basics. Apress, 2019. 
Lee J. "Industrial AI. " Applications with sustainable performance, 2020. 
Husain A. The sentient machine: The coming age of artificial intelligence. Simon and Schuster, 2017. 
Cypel A. Au cœur de l'intelligence artificielle: Des algorithmes à l'IA forte. De Boeck Supérieur, 2020. 
Commission Européenne. Définition de l'IA: principales capacités et disciplines scientifiques, 2019. 

Pour la mise en pratique : 
Goodfellow I., Bengio Y., and Courville A. Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series), 2016. 
Géron A. Machine Learning avec Scikit-Learn: Mise en œuvre et cas concrets. Dunod, 2019. 
Modalités d'évaluation et critères :
L'évaluation de cette unité d'enseignement est basée sur une évaluation écrite et sur un rapport de projet de recherche. Ces projets de recherche se feront par groupe et consistent à rédiger un rapport sur des sujets autour de l'IA qui seront soit prédéfinis par le professeur soit proposés par les groupes et validés par le professeur. 
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Contacts :
kevin.elhaddad@vinci.be