DOMAINS
Domaines
Huit champs interdépendants qui forment une chaîne complète, des fondements mathématiques à la mise en production.
Fondements des mathématiques et des statistiques
Vecteurs, matrices, probabilités et dérivées : le langage de l’IA
Les questions auxquelles ce domaine répond
- Why can data be written as a matrix?
- Which direction does the gradient actually point?
- Why can softmax be used as a probability?
Apprentissage automatique
Laisser les programmes déduire les règles des données au lieu de les coder en dur
Les questions auxquelles ce domaine répond
- What separates “memorising” from “learning”?
- Why does a model that aces training fail in production?
- What can unlabelled data still be used for?
Apprentissage profond
Confier l’ingénierie des caractéristiques à des couches empilées
Les questions auxquelles ce domaine répond
- What is a single neuron actually computing?
- How does backpropagation carry error backwards?
- Why are deeper networks harder to train?
TAL et grands modèles de langage
De la tokenisation aux Transformers jusqu’aux modèles qui parlent
Les questions auxquelles ce domaine répond
- What exactly does a model see when it reads a word?
- Why does attention beat recurrence?
- Why does next-token prediction yield conversation?
Vision par ordinateur
Transformer les pixels en objets, scènes et structures 3D
Les questions auxquelles ce domaine répond
- What does a convolution kernel actually learn?
- How do classification, detection and segmentation differ?
- How does a machine recover 3D from 2D images?
Apprentissage par renforcement
Apprendre des séquences de décisions par essai, erreur et récompense différée
Les questions auxquelles ce domaine répond
- Why does delayed reward make the problem hard?
- How do value functions and policy gradients divide the work?
- Why can RL improve large language models?
IA générative
De juger ce qu’est une chose à synthétiser ce qu’elle devrait être
Les questions auxquelles ce domaine répond
- What distribution is a generative model learning?
- Why is diffusion more stable than a GAN?
- How does a text prompt become an image?
Ingénierie, sûreté et éthique de l’IA
Transformer un modèle fonctionnel en produit utilisable, fiable et responsable
Les questions auxquelles ce domaine répond
- How are large models compressed onto consumer hardware?
- How do you evaluate when there is no answer key?
- Why is prompt injection so hard to eliminate?