Intelligence artificielle Knowmap se propose de rendre le parcours d'apprentissage de l'IA plus clair

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Knowmap se propose de rendre le parcours d’apprentissage de l’IA plus clair

Se lancer dans l’intelligence artificielle de façon autodidacte en ligne n’est pas facile, car ce domaine de connaissance existe maintenant depuis 63 ans et a pris de nombreuses directions, il regorge de concepts qui s’entrecroisent de façon parfois complexe. Si bien que la question des débutants qui souhaitent se mettre à l’IA est généralement “Je rêve de faire de l’intelligence artificielle, par où commencer ?”. Vaste question.

KnowMap propose une carte interactive de l’intelligence artificielle destinée à clarifier les choses et guider les utilisateurs dans leur apprentissage. Faisons le point ensemble sur cet outil publié vendredi 31 août.

Une nécessité de carte francophone ?

Les cartes mentales ont le vent en poupe, qu’elles soient appliquées par les entreprises ou les individus, et particulièrement en France et aux Etats-Unis. Fort de ce constat, KnowMap a construit une carte de l’intelligence artificielle destinée à accompagner les utilisateurs dans leur apprentissage. Elle leur permet de naviguer librement et suivre les ramifications de l’IA tout en leur proposant un cheminement.

Chaque noeud de cette carte propose une sélection de ressources, en français dès que possible :

  • des tutoriels,
  • des vidéos,
  • des livres,
  • des quiz ou des certifications officielles pour (auto)valider ses acquis !

Zoomons à présent sur ces fonctionnalités qui transforment une carte mentale classique en assistant ludique de notre découverte de l’IA.

“Gamification” de l’apprentissage de l’IA avec KnowMap

les différents niveaux des RNN
Les différents niveaux des réseaux de neurones récurrents

Chaque noeud, sur la carte, dispose d’un certain nombre de carrés sous le titre : ils représentent les différents niveaux du noeud et leur accomplissement. Les ressources sont regroupées par niveau graduel de complexité afin de faciliter l’accompagnement

Si l’utilisateur estime répondre au niveau (par exemple “S’intéresser aux réseaux de neurones récurrents et comprendre, a minima, ce qui les distingue des réseaux classiques”), alors il peut verrouiller ses acquis et débloquer la partie suivante (ici “Être capable de calculer la sortie d’un réseau de neurones récurrents et de retenir plus d’une seule information passée”). Pour l’aider, l’utilisateur peut alors consulter les différents tutoriels, articles, vidéos, livres conseillés par KnowMap, ou préférer aller découvrir un nouveau noeud qui serait dans la continuité de celui-ci (par exemple “Gated Recurrent Unit”, qui permet d’aborder “Long Short-Term Memory” avec les réseaux de neurones récurrents) !

Il s’agit donc d’une forme de gamification de l’apprentissage (inspirée des arbres de compétences des jeux de rôle), méthode qui a fait ses preuves dans de nombreuses écoles car elle donne un sentiment de progression et d’accomplissement.

Que conclure sur KnowMap.org ?

Pour finir, KnowMap est un site intéressant, permettant de clarifier les esprits de ses utilisateurs et encourager l’auto-formation grâce aux ressources sélectionnées pour les utilisateurs. Les spécialistes pourront toujours chercher à débattre de l’organisation des différents noeuds présents au sein de la carte, mais nous avons contacté Lambert Rosique, son créateur, qui nous a confirmé sa volonté d’affiner l’outil au fil des commentaires et retours de ses utilisateurs. N’hésitez donc pas à tester KnowMap et nous dire ce que vous en pensez.


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Stephane Nachez

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