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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..

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 premier article on s'attache à expliquer "en débranché" le fonctionnement de l'apprentissage par renforcement.

Qui n’a jamais été étonné de voir une éolienne tourner dès que le vent se lève ? Celle-ci convertit par sa rotation l’énergie cinétique du vent en électricité. Se soulèvent alors des questions : quelle énergie peut être récupérée de cette rotation. Quelles données physiques peuvent-être étudiées ? Comment est produite l’énergie électrique des éoliennes ?

Cet article présente un phénomène naturel très utilisé en astronomie : la déflexion de la lumière par les objets massifs, qui fait un effet de loupe appelé « lentille gravitationnelle ». Nous retraçons l’origine historique de cette découverte, son utilisation en astronomie et présentons quelques expériences et calculs simples reproduisant les effets observés.

Le moteur Mendocino est un moteur fonctionnant à l'aide de panneaux solaires. Cependant, contrairement à un moteur électrique classique qui serait alimenté par les panneaux solaires, les panneaux sont ici une partie intégrante du moteur et tournent donc avec lui.

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

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.