17 février 2026 | Québec
Comprendre les principes derrière les modèles d’intelligence artificielle
L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont des composantes importantes de nombreuses solutions d’intelligence artificielle. Ces approches permettent aux systèmes d’identifier des tendances, de faire des prévisions ou de classer de l’information à partir de données.
Dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI, ces notions sont abordées de manière appliquée, afin de permettre aux étudiantes et étudiants de comprendre comment fonctionnent les modèles et de les utiliser dans des contextes professionnels concrets.
L’apprentissage automatique : analyser et prédire à partir des données
L’apprentissage automatique repose sur des modèles capables d’apprendre à partir de données existantes. Dans le cadre de la formation, les étudiantes et étudiants apprennent à travailler avec différents types de modèles, en lien direct avec l’analyse de données. Ils développent notamment la capacité de :
- comprendre les principes de l’apprentissage supervisé et non supervisé;
- utiliser des modèles de régression et de classification;
- appliquer des techniques de segmentation et de regroupement;
- évaluer les performances des modèles à l’aide de mesures appropriées.
Ces compétences permettent de soutenir des projets en intelligence artificielle où la prévision et l’analyse jouent un rôle clé.
L’apprentissage profond : une introduction aux réseaux neuronaux
L’apprentissage profond s’appuie sur des réseaux neuronaux artificiels capables de traiter de grands volumes de données. Le programme aborde ces concepts de manière progressive, en mettant l’accent sur la compréhension des mécanismes plutôt que sur la recherche avancée. Les étudiantes et étudiants sont initiés à :
- la structure et au fonctionnement des réseaux neuronaux;
- différents types de réseaux utilisés en intelligence artificielle;
- des applications courantes comme la reconnaissance de motifs ou l’analyse de texte;
- l’utilisation encadrée de modèles existants dans des contextes d’application.
Cette approche permet de situer l’apprentissage profond dans l’écosystème plus large de l’intelligence artificielle.
Utiliser les modèles de façon structurée et responsable
Le programme insiste sur l’utilisation rigoureuse et responsable des modèles d’apprentissage automatique et profond. Les étudiantes et étudiants apprennent à tenir compte de la qualité des données, des limites des modèles et des enjeux liés à l’interprétation des résultats. Ils sont également sensibilisés à :
- la validation des modèles;
- la mise à jour et l’entretien des solutions;
- la documentation des choix techniques;
- les considérations éthiques liées à l’utilisation de l’intelligence artificielle.
Ces éléments sont essentiels pour intégrer les modèles d’IA de manière fiable dans des projets organisationnels.
Des compétences utiles pour soutenir des projets en intelligence artificielle
Les compétences en apprentissage automatique et en apprentissage profond développées dans le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI permettent de contribuer efficacement à des projets en intelligence artificielle et en intelligence d’affaires.
Ces compétences sont mobilisées dans des contextes où l’analyse, la prévision et le soutien à la prise de décision sont nécessaires, en collaboration avec des équipes multidisciplinaires.
👉 En savoir plus sur le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3
Foire aux questions
1. Quelle est la différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond?
L’apprentissage automatique regroupe des méthodes permettant aux systèmes d’apprendre à partir des données, tandis que l’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux pour traiter des données plus complexes.
2. Est-ce que le programme enseigne la création complète de modèles avancés?
Le programme aborde ces notions de manière appliquée et structurée, afin de comprendre le fonctionnement des modèles et de savoir les utiliser dans des contextes professionnels concrets.
3. Pourquoi ces compétences sont-elles importantes en intelligence artificielle?
Parce qu’elles permettent de faire des prévisions, de classer l’information et de soutenir des décisions fondées sur des données, selon des méthodes reconnues.
