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Dans ce document, nous donnons une courte introduction à l’apprentissage par réseaux de neurones, spécialement pensée pour les enseignants du secondaire de physique-chimie en charge des nouveaux enseignements en « Enseignement scientifique ». Après une présentation historique des travaux et des applications, les principes de base et une discussion sur l’impact sociétal de ces méthodes est proposé ainsi que des indications vers des ressources pédagogiques complémentaires.

Cette conférence présente l'utilisation d'outils de la physique pour étudier la dynamique à grande échelle de groupes d’individus.

Cet article propose un dispositif expérimental pour retrouver les lois de l'optique géométrique et répondre à des défis, de manière ludique, en utilisant du matériel simple (miroirs, lentille, prisme…).

Dans ce deuxième article nous proposons un tutoriel pour prendre en main l'intelligence artificielle et l'entraîner à reconnaître des chiffres manuscrits.

Dans ce premier article nous présentons l'intelligence artificielle, où peut-on la rencontrer, à quoi sert-elle et nous présentons son potentiel.

Dans cet article nous présentons l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de la prédiction de la consommation en électricité d'un bâtiment.

Cet article en deux parties propose un atelier d'informatique débranchée, activité possible à faire en classe, pour introduire l'apprentissage par renforcement. L'atelier, initialement imaginé par Eric Duchêne et Aline Parreau, a été proposé de nombreuses fois à la Maison des Mathématiques et de l'Informatique (Lyon). Dans ce second article, on présente les codes pour programmer l'apprentissage par renforcement sur une machine en prenant pour exemple le jeu de Nim et on présente quelques applications dans le domaine de la physique de ce type d'apprentissage machine..

Dans ce dernier article nous présentons des utilisations de l'intelligence artificielle dans le domaine de la physique et dans l'industrie.