Guide du professeur — Session 7 🟢

« L’IA dans la vraie vie »

Programme : Applied AI — Niveau Débutant (dès 12 ans, grand public) Instructeur : Yann Isola Durée conseillée : 2 h (adaptable 1 h 30 – 2 h 30) Prérequis : Sessions 1 à 6 (notions : IA, apprentissage automatique, données, IA générative, esprit critique)

1. Objectifs pédagogiques

À la fin de la session, chaque participant doit être capable de :

Citer au moins 5 secteurs où l’IA est utilisée aujourd’hui, avec un exemple concret pour chacun.
Expliquer comment l’IA aide les médecins (détection sur des radios, découverte de médicaments) sans les remplacer.
Décrire les niveaux d’autonomie des voitures (de 1 à 5) et situer où nous en sommes réellement. ⚠
Donner des exemples d’IA dans l’éducation, l’agriculture, le divertissement, la science, la finance et l’environnement.
Formuler la règle d’or de la session : l’IA assiste l’humain, elle ne le remplace pas — et citer 3 situations où l’IA échoue.
Imaginer et présenter une application IA utile dans un secteur de son choix (mini pitch de 2 minutes).

⚠ Contenu volatile : les exemples d’entreprises, les capacités des voitures autonomes, les programmes de livraison par drones et les records scientifiques évoluent vite. Vérifiez l’actualité avant chaque session (15 min de veille). Les sections marquées ⚠ sont celles à re-vérifier en priorité.

2. Vue d’ensemble et fil rouge

Fil rouge de la session : « Depuis 6 séances, on apprend ce qu’est l’IA. Aujourd’hui, on part en voyage : on va faire le tour du monde des métiers et découvrir où l’IA travaille déjà — à l’hôpital, dans les champs, dans l’espace… et dans votre poche. »

C’est LA session « waouh » du programme : concrète, pleine d’exemples réels, sans théorie nouvelle. Le moment fort est le mini pitch final : chaque participant devient inventeur et présente SA propre idée d’application IA. C’est aussi la session qui prépare la suite du programme : les participants voient que l’IA touche tous les métiers, y compris le leur (ou celui qu’ils feront plus tard).

Posture pédagogique : vous êtes un guide de voyage, pas un conférencier. Chaque secteur = une « escale » de 8-10 minutes maximum. Rythme soutenu, beaucoup d’interactions, anecdotes mémorables.

Déroulé minuté (base 2 h)

Temps	Séquence	Format
0:00 – 0:08	Accroche : « L’IA vous a déjà touché aujourd’hui »	Discussion
0:08 – 0:20	🏥 Santé : diagnostic, médicaments, suivi	Exposé + carte interactive
0:20 – 0:32	🚗 Transports : niveaux 1-5, trafic, drones ⚠	Exposé + quiz express
0:32 – 0:42	🎓 Éducation & 🌾 Agriculture	Exposé + discussion
0:42 – 0:52	🎬 Divertissement & 🔬 Science	Exposé + démo carte
0:52 – 1:02	Pause	—
1:02 – 1:12	💰 Finance & 🌍 Environnement	Exposé
1:12 – 1:25	⚖ Les limites : l’IA assiste, ne remplace pas	Exposé + « impact-mètre » (page web)
1:25 – 1:50	Activité : « Invente ton IA » + pitchs de 2 min	Atelier
1:50 – 2:00	Synthèse + quiz (ou quiz à la maison)	Quiz

Adaptation 1 h 30 : réduisez chaque escale à 6-7 min, limitez les pitchs à 1 min chacun, quiz à la maison. Adaptation 2 h 30 : ajoutez l’exercice 1 (enquête sectorielle) en début d’atelier et allongez le temps de préparation des pitchs.

3. Contenu détaillé, séquence par séquence

3.1 Accroche (8 min) — « L’IA vous a déjà touché aujourd’hui »

Lancez le défi : « Levez la main si une IA vous a déjà rendu service AUJOURD’HUI, avant même d’arriver ici. »

Peu de mains se lèvent ? Parfait. Déroulez la liste et regardez les mains monter :

Vous avez regardé la météo ce matin ? → IA (les prévisions modernes utilisent l’IA).
Vous avez pris un itinéraire avec Google Maps ou Waze ? → IA (prédiction du trafic).
Votre boîte mail a filtré des spams ? → IA.
Une vidéo ou une musique vous a été recommandée ? → IA.
Vous avez payé par carte ? → une IA a vérifié en quelques millisecondes que ce n’était pas une fraude.

Message clé : l’IA n’est pas « le futur ». Elle est déjà partout, discrète, souvent invisible. Aujourd’hui, on ouvre le capot, secteur par secteur.

Annoncez le programme comme un tour du monde : 8 escales, puis chacun devient inventeur.

3.2 🏥 Escale 1 — La santé (12 min)

C’est le secteur le plus porteur émotionnellement : commencez fort.

a) Le diagnostic assisté : des yeux qui ne fatiguent jamais

Histoire d’accroche : un radiologue regarde des centaines d’images par jour. À la 300ᵉ radio, l’œil fatigue. Une IA, elle, analyse la 300ᵉ image avec la même attention que la première.

Comment ça marche (version simple) : on a montré à l’IA des centaines de milliers de radios déjà analysées par des médecins : « celle-ci a une tumeur, celle-là non ». L’IA a appris à repérer les motifs — exactement comme elle apprenait à reconnaître des chats en session 2. Sauf qu’ici, ce sont des cancers du sein sur des mammographies, des mélanomes sur des photos de peau, des lésions sur des scanners.

Chiffre marquant : sur certaines tâches précises (détection de cancers sur des radios), les meilleures IA font aussi bien — parfois mieux — que des radiologues expérimentés. ⚠ (les études évoluent, vérifiez les plus récentes)

LA nuance à marteler : l’IA signale les zones suspectes ; c’est le médecin qui décide. L’IA est un deuxième regard, un assistant infatigable. Personne ne veut d’un diagnostic annoncé par un robot — et légalement, la décision médicale reste humaine.

b) La découverte de médicaments

Explication simple : trouver un nouveau médicament, c’est chercher une clé qui rentre dans une serrure (une molécule qui agit sur une protéine du corps). Problème : il existe des milliards de milliards de clés possibles. Tester chacune en laboratoire prendrait des siècles.

L’IA simule des millions de molécules sur ordinateur et propose les candidates les plus prometteuses. Les chercheurs ne testent en vrai que le top de la liste. Résultat : des années de recherche gagnées.

Exemple star : AlphaFold (DeepMind/Google). Pendant 50 ans, prédire la forme en 3D d’une protéine était un casse-tête mondial. AlphaFold l’a quasiment résolu en 2020-2021 et a prédit la forme de plus de 200 millions de protéines — un cadeau fait à toute la science. Ses créateurs ont reçu le prix Nobel de chimie 2024. ⚠

c) Le suivi des patients

Montres connectées qui détectent des anomalies du rythme cardiaque et alertent.
IA qui surveille les constantes des patients à l’hôpital et prévient l’équipe avant une dégradation.
Rappels de médicaments, détection de chutes chez les personnes âgées.

Question au groupe : « Voudriez-vous qu’une IA lise vos radios ? Et qu’elle décide toute seule du traitement ? » → La quasi-totalité dit oui au premier, non au second. C’est exactement la bonne intuition : assister ≠ remplacer.

3.3 🚗 Escale 2 — Les transports (12 min)

a) Les voitures autonomes : les 5 niveaux ⚠

Écrivez l’échelle au tableau — c’est un incontournable du quiz :

Niveau	Nom simple	Qui conduit ?	Exemple
1	Assistance	L’humain, aidé sur UNE chose	Régulateur de vitesse adaptatif
2	Assistance combinée	L’humain, aidé sur vitesse ET direction, mains prêtes	La plupart des « pilotes automatiques » actuels ⚠
3	Autonomie conditionnelle	La voiture, dans certaines conditions ; l’humain doit pouvoir reprendre	Embouteillages sur autoroute, sur quelques modèles ⚠
4	Autonomie élevée	La voiture, dans une zone définie, sans humain	Robotaxis dans certaines villes (Waymo…) ⚠
5	Autonomie totale	La voiture, partout, tout le temps	N’existe pas encore

Mythe à casser : « les voitures autonomes, c’est pour demain ». On l’annonce « pour dans 5 ans »… depuis plus de 10 ans. Le niveau 5 est très difficile : la route est pleine de situations imprévues (travaux, gestes d’un agent, ballon qui traverse). L’IA excelle dans le prévisible, beaucoup moins dans l’imprévu — retenez cette phrase, elle revient dans la partie « limites ».

Comment une voiture autonome « voit » : caméras + radars + lidars (des lasers qui mesurent les distances) → l’IA fusionne tout ça pour construire une carte 3D en temps réel et prédire ce que vont faire les autres usagers.

b) L’optimisation du trafic

Feux rouges « intelligents » qui s’adaptent au flux réel de voitures → moins de bouchons, moins de pollution.
Waze/Google Maps : des millions de téléphones envoient leur vitesse en temps réel ; l’IA en déduit les bouchons et recalcule les itinéraires. Chaque conducteur est un capteur !

c) La livraison par drones ⚠

Des drones livrent déjà des médicaments dans des zones difficiles d’accès (l’exemple emblématique : Zipline, qui livre du sang et des vaccins au Rwanda et au Ghana depuis 2016). Des tests de livraison de colis existent dans plusieurs pays. Statut honnête : encore limité — réglementation aérienne, sécurité, bruit, météo. Vérifiez l’actualité avant la session.

Quiz express (1 min) : « Une voiture qui garde toute seule sa vitesse ET sa trajectoire sur l’autoroute, mais où vous devez rester attentif : quel niveau ? » → Niveau 2.

3.4 🎓 Escale 3 — L’éducation (5 min)

Trois usages à présenter :

Tutorat personnalisé : une IA disponible 24h/24 qui explique autant de fois que nécessaire, sans jamais s’agacer, et adapte ses explications au niveau de l’élève (exemples : Khanmigo de Khan Academy, Duolingo ⚠). Le luxe d’un prof particulier, pour tous.
Correction automatique : QCM bien sûr, mais aussi aide à la correction de rédactions (orthographe, structure). Le prof gagne du temps sur le répétitif → plus de temps pour l’humain.
Détection des difficultés : en analysant les réponses d’un élève, l’IA peut repérer TÔT qu’il bloque sur une notion précise (ex : les fractions) et alerter l’enseignant avant que le retard s’accumule.

Discussion éclair (2 min) : « Une IA pourrait-elle remplacer votre prof préféré ? » → Faire émerger : l’IA explique, mais elle ne motive pas, ne rassure pas, ne connaît pas votre histoire, ne croit pas en vous. L’enseignement, c’est de la relation, pas juste de l’information.

3.5 🌾 Escale 4 — L’agriculture (5 min)

Le secteur qui surprend le plus — l’IA en bottes de caoutchouc :

Drones de surveillance : ils survolent les champs et photographient tout. L’IA analyse les images : ici il manque de l’eau, là une zone jaunit anormalement. L’agriculteur sait exactement où agir au lieu de traiter tout le champ.
Prédiction des récoltes : météo + état des sols + images satellite → l’IA estime la récolte à l’avance. Utile pour planifier, vendre, anticiper les pénuries.
Détection des maladies des plantes : des applis mobiles (ex : PlantVillage ⚠) où l’agriculteur photographie une feuille malade et l’IA identifie la maladie — même dans des villages sans agronome à des kilomètres.

Message clé : c’est de « l’agriculture de précision » — moins d’eau, moins de pesticides, plus de rendement. L’IA au service de la planète ET de l’assiette.

3.6 🎬 Escale 5 — Le divertissement (5 min)

Le secteur qu’ils connaissent le mieux — inversez : faites-les raconter.

Recommandations : Netflix, YouTube, Spotify, TikTok. L’IA observe ce que vous regardez, aimez, passez — et prédit ce qui vous plaira. Rappel de la session 6 : c’est aussi comme ça que naissent les bulles de filtre.
Jeux vidéo : l’IA anime les personnages non-joueurs, adapte la difficulté, et aide même à générer des mondes (paysages, textures, dialogues). ⚠
Effets spéciaux au cinéma : rajeunissement d’acteurs, foules générées, doublage où les lèvres suivent la nouvelle langue. Occasion de rappeler la question des deepfakes (session 5) et le débat sur les acteurs numériques.

3.7 🔬 Escale 6 — La science (5 min)

L’IA comme super-assistante des chercheurs :

Nouvelles molécules et matériaux : au-delà des médicaments (cf. santé), l’IA propose des matériaux pour de meilleures batteries, des panneaux solaires plus efficaces.
Climat : l’IA digère des montagnes de données (satellites, océans, atmosphère) pour affiner les modèles climatiques et prévoir les événements extrêmes.
Espace : tri automatique des millions d’images de télescopes (l’IA a déjà repéré des exoplanètes dans des données que des humains avaient déjà regardées !), rovers martiens qui choisissent leur trajet — indispensable quand un message met de longues minutes à voyager entre la Terre et Mars.

Anecdote qui marche bien : des projets de science participative + IA font équipe — des volontaires classent des galaxies, l’IA apprend d’eux, puis classe les millions restantes. Humain + IA = équipe gagnante, encore et toujours.

3.8 💰 Escale 7 — La finance (5 min)

Détection de fraude : votre banque connaît vos habitudes. Un paiement inhabituel (montant, pays, heure) → l’IA le repère en quelques millisecondes et peut bloquer ou demander confirmation. C’est l’une des applications d’IA les plus anciennes et les plus efficaces.
Trading algorithmique : une grande partie des ordres en bourse sont passés par des programmes, en fractions de seconde. Mentionnez honnêtement le revers : des « krachs éclair » (flash crashes) ont eu lieu quand des algorithmes se sont emballés en chaîne. Vitesse ≠ sagesse.
Chatbots bancaires : questions courantes 24h/24 (« quel est mon solde ? », « comment faire opposition ? »). Utile pour le simple, frustrant pour le compliqué — d’où le fameux bouton « parler à un conseiller ». Encore une fois : l’IA gère le répétitif, l’humain gère le délicat.

3.9 🌍 Escale 8 — L’environnement (5 min)

Finir le tour du monde sur une note d’espoir :

Surveillance de la déforestation : des satellites photographient les forêts en continu ; l’IA compare les images et alerte en quasi temps réel quand des arbres disparaissent (ex : Global Forest Watch ⚠). Avant, on découvrait la déforestation des mois plus tard.
Prévisions météo améliorées : les modèles d’IA récents (GraphCast de DeepMind, entre autres ⚠) prédisent la météo à 10 jours plus vite — et souvent mieux — que les superordinateurs classiques. Meilleure anticipation des cyclones = vies sauvées.
Optimisation énergétique : l’IA ajuste le chauffage/refroidissement de bâtiments et de data centers (Google a réduit d’environ 40 % l’énergie de refroidissement de ses centres de données grâce à l’IA ⚠), équilibre les réseaux électriques, intègre mieux le solaire et l’éolien.

Nuance honnête à donner : l’IA elle-même consomme beaucoup d’énergie (entraînement des gros modèles, data centers). Elle est à la fois une partie de la solution ET une partie du problème. Bon réflexe d’esprit critique hérité de la session 6.

3.10 ⚖ Les limites — l’IA assiste, ne remplace pas (13 min)

La séquence la plus importante. Après le tour du monde enthousiasmant, on rééquilibre.

La règle d’or (à faire répéter au groupe) : « L’IA ne remplace pas l’humain — elle l’assiste. »

Dans TOUS les secteurs visités, le schéma est le même :

Santé → l’IA signale, le médecin décide
Transports → l’IA assiste, le conducteur reste responsable (niveaux 1-3)
Éducation → l’IA explique, le prof motive et accompagne
Finance → l’IA alerte, le conseiller gère les cas délicats

Où l’IA échoue (les 3 zones rouges) :

Le contexte culturel et le bon sens. L’IA apprend à partir de données ; ce qui est rare ou local lui échappe. Une blague, un sous-entendu, une coutume régionale, l’ironie — elle passe à côté. Exemple parlant : une IA de recrutement entraînée sur des CV du passé a reproduit les discriminations du passé (cas Amazon, abandonné en 2018).
Les émotions vraies. Une IA peut simuler de l’empathie (« je comprends que ce soit difficile ») mais ne ressent rien. Annoncer une mauvaise nouvelle à un patient, consoler un élève, négocier un conflit : humain, humain, humain.
La créativité pure et l’imprévu. L’IA excelle à recombiner ce qui existe. Inventer un genre artistique entièrement nouveau, réagir à une situation jamais vue (la fameuse route en travaux avec un agent qui fait des gestes) : c’est là qu’elle cale. Elle interpole, l’humain invente.

Formule de synthèse à retenir : « L’IA est imbattable sur le répétitif, le massif et le rapide. L’humain reste imbattable sur le contexte, l’émotion et l’inédit. Les meilleures équipes combinent les deux. »

Activité éclair — l’impact-mètre (page web) : pour une série de tâches (« repérer une tumeur sur 10 000 radios », « consoler un patient », « prévoir la météo », « écrire un poème sincère sur sa grand-mère »…), les participants placent le curseur entre « l’IA excelle » et « l’humain est irremplaçable ». Débattez des cas limites — c’est là que se joue l’apprentissage.

3.11 🛠 Activité finale — « Invente ton IA » + mini pitchs (25 min)

Voir l’exercice 2 du fichier d’exercices pour le déroulé complet. En résumé :

Choisir un secteur (parmi les 8, ou un autre : sport, justice, cuisine, mode…)
Identifier un problème réel dans ce secteur
Imaginer une application IA qui aide (sans remplacer l’humain !)
Préparer un pitch de 2 minutes avec le canevas : Problème → Solution IA → Données nécessaires → Ce que l’humain garde → Nom de l’appli
Pitcher devant le groupe

Le « design ton IA » de la page web peut servir d’échauffement : il fait manipuler la logique problème → données → méthode → résultat de façon ludique avant l’exercice papier.

Rôle de l’instructeur pendant les pitchs : chronométrer strictement (2 min !), applaudir chaque passage, et poser UNE question par pitch, toujours la même : « Et qu’est-ce que l’humain garde dans ton système ? » Si l’élève a une réponse, la leçon de la session est acquise.

4. Questions fréquentes des participants (et réponses prêtes)

« L’IA va-t-elle supprimer des emplois ? » Réponse honnête : elle va en transformer beaucoup, en supprimer certains (tâches très répétitives) et en créer d’autres (comme chaque grande technologie : l’ordinateur a supprimé des emplois de dactylo et créé des millions d’emplois informatiques). Les métiers combinant expertise + relation humaine sont les plus solides. Le meilleur atout : savoir travailler AVEC l’IA — c’est exactement ce qu’on apprend ici.

« Pourquoi les voitures autonomes ne sont-elles pas encore partout ? » Parce que les 1 % de situations imprévues sont extrêmement difficiles, que la responsabilité en cas d’accident est une question juridique épineuse, et que la confiance du public se gagne lentement. Conduire est facile à 99 %, mais c’est le dernier 1 % qui compte.

« L’IA peut-elle se tromper en médecine ? » Oui — c’est exactement pour ça que le médecin garde la décision. L’IA peut se tromper sur des cas rares ou des populations peu représentées dans ses données d’entraînement. Deux regards (IA + médecin) valent mieux qu’un.

« C’est quoi le métier le plus protégé de l’IA ? » Piège sympa : il n’y a pas de métier « protégé », mais des tâches plus ou moins automatisables. Infirmière, plombier, éducateur, artisan : beaucoup de contexte, d’imprévu et de relation humaine → très difficiles à automatiser.

5. Pièges pédagogiques à éviter

L’effet catalogue. 8 secteurs en 50 minutes = risque d’indigestion. Le remède : UNE histoire marquante par secteur, pas une liste exhaustive. Mieux vaut qu’ils retiennent AlphaFold et Zipline que 40 noms survolés.
Le techno-béat. Que des success stories = malhonnête. Les nuances (voiture niveau 5 inexistante, IA de recrutement biaisée, consommation énergétique) rendent le propos crédible.
Le catastrophisme inverse. « L’IA va tout détruire » n’est pas plus juste. Tenez la ligne de crête : formidable assistante, mauvaise remplaçante.
Zapper les pitchs. Si le temps file, coupez dans les exposés, JAMAIS dans l’activité finale. C’est elle qui ancre tout.
Donner des chiffres périmés. Tout ce qui est marqué ⚠ se vérifie la veille. Un chiffre faux détecté par un participant ruine votre crédibilité (et c’est une excellente leçon de session 6 qu’ils appliqueraient contre vous !).

6. Matériel et préparation

Vidéoprojecteur + slides de la session
Page web interactive (webpage/index.html) testée — fonctionne hors ligne
Feuilles A4 + feutres pour les canevas de pitch
Chronomètre visible pour les pitchs (téléphone ou minuteur en ligne)
Impressions du canevas de pitch (exercice 2) — 1 par participant ou binôme
15 min de veille d’actualité sur les sujets ⚠ (voitures autonomes, drones, outils cités)
Optionnel : petites récompenses symboliques pour le « pitch préféré du public »

7. Le mot de la fin (à dire en clôture)

« On a fait le tour du monde : hôpitaux, routes, champs, cinémas, laboratoires, banques, forêts. Partout, la même histoire : l’IA fait le travail répétitif, massif et rapide — et l’humain garde le contexte, l’émotion et la décision. La question n’est plus “l’IA va-t-elle changer votre futur métier ?” — elle le fera. La vraie question, c’est : serez-vous celui ou celle qui sait travailler avec elle ? Après ce soir, vous avez une longueur d’avance. »

Pont vers la session 8 : « La prochaine fois, on parlera de ce que tout ça implique : éthique, vie privée, et comment l’IA doit être encadrée. Parce qu’un outil aussi puissant mérite des règles. »