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Sciences numériques et technologie · Seconde

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ? Exercices de Seconde

Publié le 9 novembre 2026 · Mis à jour le 9 novembre 2026 · Signaler une erreur

L'essentiel

  • Une intelligence artificielle est un système informatique qui réalise des tâches associées à l'intelligence : apprendre, raisonner, résoudre un problème, percevoir, décider.5
  • Les trois notions sont emboîtées : l'IA contient l'apprentissage automatique, qui contient l'apprentissage profond.5
  • Toutes les IA n'apprennent pas : certains personnages de jeux vidéo suivent des comportements écrits à l'avance.5
  • L'expression « intelligence artificielle » date de 1955 et vient de John McCarthy.5
  • Une IA soulève des questions : emploi, désinformation, environnement, données personnelles.5

Comment utiliser ces exercices

Ces exercices te font manipuler la notion d'intelligence artificielle telle qu'on la rencontre en SNT : savoir la définir, la distinguer des notions voisines, repérer ce qu'elle sait faire et ce qu'elle ne sait pas faire, puis discuter de ses effets. Ils vont du plus simple au plus délicat. Commence par chercher seul(e), sur papier, avant d'ouvrir un indice, puis compare ta réponse avec la correction pas à pas.

En SNT, on t'invite d'ailleurs à te demander comment rendre un objet connecté intelligent, à te poser la question « qu'est-ce qu'une intelligence artificielle ? » et à tester l'outil « Teachable Machine ».2 Plusieurs exercices s'appuient sur ce type de situation.

Les exercices

Exercice 1 Reconnaître les tâches d'une IA

★☆☆Environ 8 min

Une IA est un système informatique qui réalise des tâches associées à l'intelligence : apprentissage, raisonnement, résolution de problèmes, perception, prise de décision.5

Pour chaque situation, indique quelle tâche de cette liste le système réalise :

a) un logiciel reconnaît ce qui figure sur une photo ;

b) un programme s'améliore au fil des parties qu'il joue ;

c) un système choisit la meilleure action parmi plusieurs possibles ;

d) un programme trouve la solution d'un problème de mathématiques.

Indice 1

Associe chaque situation à un mot de la liste : apprentissage, raisonnement, résolution de problèmes, perception, prise de décision.

Indice 2

Le mot « photo » renvoie à ce que le système perçoit.

Voir la correction pas à pas
  1. Lis la liste des cinq tâches : apprentissage, raisonnement, résolution de problèmes, perception, prise de décision.

  2. Situation a) : le logiciel interprète une image, c'est de la perception.

  3. Situation b) : le programme progresse grâce à son expérience, c'est de l'apprentissage.

  4. Situation c) : le système choisit une action, c'est de la prise de décision.

  5. Situation d) : le programme cherche une solution à un problème posé, c'est de la résolution de problèmes (avec une part de raisonnement).

Une même IA peut combiner plusieurs de ces tâches. Retiens que la définition repose sur ce que le système fait, pas sur la forme de la machine.

Exercice 2 Depuis combien d'années parle-t-on d'IA ?

★☆☆Environ 5 min

L'expression « intelligence artificielle » a été proposée en 1955 par John McCarthy.5

En prenant 2026 comme année actuelle, combien d'années se sont écoulées depuis cette proposition ?

Indice 1

Il s'agit d'une soustraction entre deux années.

Voir la correction pas à pas
  1. Identifie l'année de départ : 1955.

  2. Identifie l'année d'arrivée : 2026.

  3. Calcule la différence : 2026−1955=712026 - 1955 = 71.

  4. Ajoute l'unité : 71 ans.

Il s'est écoulé 71 ans depuis que l'expression a été proposée. Le terme est donc bien plus ancien que les outils d'IA que tu utilises aujourd'hui.

Exercice 3 Ranger IA, apprentissage automatique et apprentissage profond

★☆☆Environ 8 min

Trois notions sont souvent mélangées : l'apprentissage profond, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

  1. Range-les de la notion la plus large à la notion la plus étroite.
  2. Dessine un schéma à trois cercles pour représenter la situation.
  3. Un élève affirme : « L'apprentissage automatique et l'IA, c'est exactement la même chose. » Explique pourquoi cette phrase est inexacte.
Indice 1

Pense à des poupées russes : chaque notion est dans la précédente.

Indice 2

Une notion qui en contient une autre n'est pas identique à elle.

Voir la correction pas à pas
  1. Rappelle le principe : l'intelligence artificielle englobe l'apprentissage automatique, qui englobe l'apprentissage profond.5

  2. Ordre du plus large au plus étroit : intelligence artificielle, puis apprentissage automatique, puis apprentissage profond.

  3. Schéma : un grand cercle « IA », un cercle moyen « apprentissage automatique » à l'intérieur, un petit cercle « apprentissage profond » au centre.

  4. Critique de la phrase de l'élève : l'apprentissage automatique est une partie de l'IA. Toute l'IA n'est donc pas de l'apprentissage automatique, et les deux mots ne sont pas interchangeables.

Quand tu lis « IA » dans un texte, demande-toi si l'auteur parle de l'ensemble du domaine ou seulement d'une méthode d'apprentissage.

Exercice 4 Un personnage de jeu vidéo est-il « intelligent » ?

★★☆Environ 12 min

Dans un jeu vidéo, un garde patrouille, repère le joueur quand celui-ci passe dans son champ de vision, puis le poursuit. Les développeurs ont écrit à l'avance chaque règle : « si le joueur est visible, alors poursuivre ».

On sait que, pour les IA qui servent surtout à donner une impression d'intelligence dans un cadre contrôlé, comme les personnages non-joueurs, on n'utilise souvent pas l'apprentissage automatique.5 On y met plutôt des fonctions et des comportements précis, mais moins souples.5

  1. Ce garde apprend-il de ses rencontres avec le joueur ? Justifie.
  2. Pourquoi les concepteurs choisissent-ils parfois des règles écrites plutôt qu'un apprentissage ?
  3. Quelle limite voit-on dès que le joueur adopte une stratégie que les règles n'ont pas prévue ?
Indice 1

Relis la description : tout est écrit à l'avance.

Indice 2

Pense à ce qui se passe quand une situation sort du cadre prévu par le programmeur.

Voir la correction pas à pas
  1. Question 1 : les règles sont fixées par les développeurs et ne changent pas d'une partie à l'autre. Le garde n'apprend pas : il applique des comportements écrits.

  2. Question 2 : dans un cadre contrôlé comme un jeu, le comportement voulu est connu d'avance. Écrire des règles précises suffit pour donner l'impression d'un adversaire réfléchi, et le résultat reste maîtrisé par les concepteurs.

  3. Question 3 : si le joueur sort du scénario prévu, le garde n'a aucune règle correspondante. Ces comportements sont moins souples : le garde peut rester bloqué ou réagir de façon absurde.

  4. Conclus : un système peut produire une impression d'intelligence sans apprentissage automatique.

Donner une impression d'intelligence et apprendre sont deux choses distinctes. C'est l'une des raisons pour lesquelles il ne faut pas réduire l'IA à l'apprentissage automatique.

Exercice 5 Préparer les données d'une Teachable Machine

★★☆Environ 8 min

Pour entraîner un modèle de reconnaissance d'images, par exemple avec une « Teachable Machine » vue en SNT,2 une classe prépare 150 photos qu'elle répartit à parts égales entre trois catégories : stylo, gomme, règle.

Combien de photos faut-il prendre pour chaque catégorie ?

Indice 1

Répartir à parts égales, c'est diviser.

Indice 2

Le total est 150 et il y a trois catégories.

Voir la correction pas à pas
  1. Repère le total : 150 photos.

  2. Repère le nombre de catégories : 3.

  3. Divise : 150÷3=50150 \div 3 = 50.

  4. Ajoute l'unité : 50 photos par catégorie.

Il faut 50 photos par catégorie. Garder des catégories équilibrées évite que le modèle voie beaucoup plus d'exemples d'un objet que d'un autre.

Exercice 6 Mesurer la réussite d'un modèle

★★☆Environ 10 min

Après entraînement, la classe teste son modèle sur 40 nouvelles photos qu'il n'a jamais vues. Il en classe correctement 34.

Calcule le pourcentage de réussite du modèle. Donne le résultat en pourcentage.

Indice 1

Un pourcentage de réussite, c'est le nombre de bonnes réponses divisé par le nombre total, multiplié par 100.

Voir la correction pas à pas
  1. Note les données : 34 bonnes réponses sur 40 photos testées.

  2. Écris le rapport : 3440\dfrac{34}{40}.

  3. Convertis en pourcentage : 3440×100=85\dfrac{34}{40} \times 100 = 85.

  4. Ajoute l'unité : 85 %.

Le modèle réussit dans 85 % des cas sur ces 40 photos. Ce chiffre ne dit rien d'une réussite parfaite : il reste des erreurs, qu'il faut analyser avant de faire confiance à l'outil.

Exercice 7 Que valait la prédiction de Herbert Simon ?

★★☆Environ 10 min

En 1965, le pionnier Herbert Simon a annoncé que, d'ici moins de 20 ans, les machines sauraient réaliser tout ce que fait un être humain.6

  1. Avant quelle année cette prédiction devait-elle se réaliser ?
  2. En 2026, une IA fait-elle l'unanimité comme étant « générale » ?
  3. Que peux-tu conclure sur la fiabilité des prédictions sur l'IA ?

Donne la réponse numérique de la question 1.

Indice 1

Ajoute 20 ans à l'année où la phrase a été écrite.

Indice 2

Une IA générale n'est pas spécialisée : elle peut accomplir ou acquérir presque toute tâche de réflexion, à égalité avec l'humain au moins.

Voir la correction pas à pas
  1. Question 1 : « en moins de 20 ans » à partir de 1965 donne 1965+20=19851965 + 20 = 1985. La prédiction annonçait donc ce résultat avant 1985.

  2. Question 2 : une IA générale n'est pas cantonnée à un domaine : elle égale l'humain sur presque toutes les tâches intellectuelles. En 2026, aucune IA ne fait consensus comme étant de ce type.6

  3. Question 3 : plus de quarante ans après l'échéance annoncée, l'objectif n'est pas atteint. Une prédiction enthousiaste ne remplace pas une vérification.

  4. Conclus en rappelant qu'une IA peut très bien rédiger d'excellents textes sans être dite « générale », tant qu'elle échoue sur certaines tâches où l'humain réussit mieux.6

La date limite était 1985. Les prévisions sur l'IA se sont souvent révélées trop optimistes : garde un regard critique sur les annonces.

Exercice 8 Comparer deux définitions de l'IA

★★★Environ 15 min

Voici deux manières de voir l'IA, que tu dois reformuler avec tes mots.

  • John McCarthy, qui a proposé l'expression en 1955, voit l'IA comme la science et l'ingénierie des machines intelligentes, surtout des programmes. Elle n'a pas à se cantonner aux méthodes que l'on observe dans la biologie.5
  • Marvin Minsky la voit comme la conception de programmes qui font des tâches que les humains réussissent, pour l'instant, mieux que les machines, parce qu'elles exigent des processus mentaux élaborés (percevoir en apprenant, organiser sa mémoire, raisonner de façon critique).5
  1. Quelle idée commune retrouves-tu dans les deux points de vue ?
  2. Quelle différence d'accent observes-tu ?
  3. En quoi la définition de Minsky peut-elle « vieillir » avec le temps ?
  4. Rédige en trois lignes ta propre définition de l'IA.
Indice 1

Cherche ce que les deux auteurs fabriquent : des programmes informatiques.

Indice 2

Dans la définition de Minsky, repère l'expression « pour l'instant ».

Voir la correction pas à pas
  1. Question 1 : dans les deux cas, l'IA relève de la fabrication de programmes informatiques qui accomplissent des tâches associées à l'intelligence.

  2. Question 2 : McCarthy parle d'un domaine scientifique et technique, sans exiger d'imiter la biologie. Minsky insiste sur la comparaison avec l'humain : les tâches visées sont celles que l'humain réussit encore mieux.

  3. Question 3 : la définition de Minsky dépend de l'expression « pour l'instant ». Quand une machine réussit mieux que l'humain une tâche, celle-ci peut sortir de la catégorie visée, et la définition change de contenu avec les progrès.

  4. Question 4 : une rédaction possible : « Une IA est un système informatique qui réalise des tâches que l'on associe à l'intelligence, comme apprendre, percevoir ou décider. Le terme désigne aussi la recherche qui conçoit ces systèmes. »5

Plusieurs définitions coexistent parce que le mot « intelligence » est lui-même difficile à cerner. La définition de référence du cours, fondée sur les tâches réalisées, est la plus pratique pour décider si un système relève de l'IA.

Exercice 9 Ce que l'IA change : avantages et inquiétudes

★★★Environ 15 min

Parmi les inquiétudes liées à l'IA, on cite notamment les emplois, les fausses informations, l'empreinte sur l'environnement et la protection des données personnelles.5

Un lycée envisage d'installer un assistant d'IA qui répond aux questions des élèves sur leurs devoirs.

  1. Pour chacune des quatre inquiétudes, explique en une phrase comment elle pourrait concerner cette situation.
  2. Propose deux précautions concrètes que le lycée pourrait prendre.
  3. Donne un avantage possible de cet assistant et explique comment l'élève doit garder un regard critique.
Indice 1

Pense à ce que l'assistant doit savoir sur l'élève pour fonctionner : c'est une donnée personnelle.

Indice 2

Une réponse fausse présentée avec assurance relève de la désinformation.

Voir la correction pas à pas
  1. Emploi : l'assistant pourrait réduire le rôle de certaines aides humaines, comme le soutien individuel, si on le substitue aux personnes au lieu de les compléter.

  2. Désinformation : l'assistant peut donner une réponse inexacte avec assurance, que l'élève risque de recopier sans la vérifier.

  3. Impact environnemental : faire fonctionner un tel service consomme de l'énergie et du matériel, ce qui a un coût écologique.

  4. Données personnelles : les questions des élèves peuvent révéler des informations sur eux, qu'il faut protéger.

  5. Précautions possibles : informer clairement les élèves sur les données conservées et exiger de vérifier les réponses dans le cours ou auprès d'un professeur.

  6. Avantage et regard critique : l'assistant peut expliquer une notion à n'importe quelle heure ; l'élève compare toujours la réponse avec son cours avant de la retenir.

Utiliser une IA suppose de peser des bénéfices et des risques. Le réflexe à garder : vérifier, protéger ses données, et se demander ce que l'outil a vraiment fait.

Exercice 10 Qu'est-ce qui distingue une IA générale ?

★★★Environ 12 min

Une intelligence artificielle générale (IAG) n'est pas limitée à un domaine : elle sait réaliser, ou apprendre à réaliser, presque toutes les tâches intellectuelles avec un niveau au moins égal à celui d'un humain.6 Pour la plupart des spécialistes, une IA qui rédige de très bons textes, bien plus vite qu'une personne, n'est pas « générale » si elle échoue encore sur d'autres tâches.6

  1. Un programme joue aux échecs mieux que n'importe quel humain mais ne sait rien faire d'autre. Est-ce une IA générale ? Justifie.
  2. Une superintelligence artificielle est une IA dont les capacités intellectuelles dépassent nettement celles de l'humain dans presque tous les domaines.6 Quelle différence fais-tu avec une IA générale ?
  3. Pourquoi dit-on qu'une IA peut être très performante sans être générale ?
Indice 1

Une IA générale doit couvrir presque toutes les tâches cognitives, pas une seule.

Indice 2

Compare « au moins aussi bien que l'humain » et « bien supérieures à celles de l'humain ».

Voir la correction pas à pas
  1. Question 1 : non. Le programme excelle dans une seule tâche, alors qu'une IA générale devrait savoir faire ou apprendre presque toutes les tâches intellectuelles au niveau humain.

  2. Question 2 : une IA générale égale au moins l'humain sur presque toutes les tâches intellectuelles ; une superintelligence le dépasse largement dans pratiquement tous les domaines. La seconde est donc un cran au-dessus.

  3. Question 3 : la performance se mesure tâche par tâche, alors que le caractère « général » demande de couvrir presque toutes les tâches. Une IA peut battre l'humain sur certaines tâches et rester en retrait sur d'autres.

  4. Conclus en indiquant qu'en 2026 aucune IA ne fait consensus comme étant générale.6

Les IA que tu utilises aujourd'hui sont performantes sur des tâches précises. Ne confonds pas « très bonne dans un domaine » avec « générale ».

Les questions qu'on se pose

Comment savoir si un système relève de l'intelligence artificielle ?

Regarde la tâche qu'il réalise. S'il perçoit, apprend, raisonne, résout un problème ou prend une décision, il relève de la définition d'une IA.5 Demande-toi ensuite s'il apprend vraiment : certains systèmes, comme des personnages de jeux vidéo, suivent des règles écrites à l'avance et n'utilisent pas toujours l'apprentissage automatique.5

Quelle est la différence entre IA, apprentissage automatique et apprentissage profond ?

Ce sont des notions emboîtées : l'IA est l'ensemble le plus large, l'apprentissage automatique en est une partie, et l'apprentissage profond est lui-même une partie de l'apprentissage automatique.5 Les deux dernières notions font l'objet de chapitres suivants du programme.

Pourquoi faut-il se méfier des réponses d'une IA ?

L'IA suscite des inquiétudes, notamment sur la désinformation et la protection des données personnelles.5 Une réponse fournie avec assurance peut être fausse : vérifie-la dans ton cours ou auprès d'un professeur, et évite de donner des informations personnelles à un outil dont tu ne connais pas le fonctionnement.

Sources

Programme visé : Sciences Numériques et Technologie (SNT) — Seconde générale et technologique · Éduscol STI / Ministère de l'Éducation nationale

  1. Sciences Numériques et Technologie (SNT) — Seconde générale et technologique, Éduscol STI / Ministère de l'Éducation nationale. Consulté le 9 novembre 2026.
  2. L'Intelligence Artificielle : de la seconde à la terminale, Éduscol STI. Consulté le 9 novembre 2026.
  3. Comprendre et enseigner les bases de l'intelligence artificielle, Réseau Canopé. Consulté le 9 novembre 2026.
  4. L'intelligence artificielle en mathématiques et en sciences, Réseau Canopé. Consulté le 9 novembre 2026.
  5. Intelligence artificielle, Wikipédia. Consulté le 9 novembre 2026.
  6. Intelligence artificielle générale, Wikipédia. Consulté le 9 novembre 2026.

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