Salut Linda, super question ! 😊
En fait, l’IA n’apprend pas comme un humain, elle apprend grâce à des algorithmes qui "examinent" un grand nombre d’exemples et en tirent des patterns (modèles). L'idée est de rendre une prédiction ou une classification de plus en plus précise à chaque exemple supplémentaire.

Prenons un exemple simple : si tu veux que l’IA reconnaisse des photos de chats et de chiens, tu lui montres des milliers d'images étiquetées (exemples de chats et de chiens) et l’algorithme va commencer à comprendre quelles sont les différences mathématiques qui permettent de faire la distinction. 

Exactement ! On appelle ça du supervised learning (apprentissage supervisé). L’algorithme se fait enseigner par un jeu d'exemples où la réponse est déjà donnée, comme dans un QCM. Par exemple, une image de chat est associée à "chat" comme réponse. L’IA va alors ajuster ses calculs internes pour être de plus en plus précise dans ses prédictions. 📸
Check un coup ici : Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?

Tiens petit éclairage technique 😄 : ce qu’on appelle "apprendre", c’est vraiment optimiser un modèle pour qu’il minimise son erreur. C’est une question de mathématiques et de calculs. Par exemple, si un algorithme fait une erreur en identifiant une image de chien comme chat, il ajuste ses "poids" internes pour faire mieux la prochaine fois. C’est exactement ce que l’on fait avec des algorithmes d’optimisation comme la descente de gradient.
Tu trouveras plein de détails précis ici : La descente de gradient expliquée simplement.

Ok, ça commence à devenir plus clair ! 😅 Donc en gros, l'IA est un peu comme un élève qui corrige ses erreurs à chaque devoir. J'ai vu aussi parler de réseaux de neurones… c’est quoi la différence avec un modèle classique de machine learning ?

Excellent question, Linda! Un réseau de neurones est en fait un modèle inspiré du fonctionnement du cerveau humain pour le coup. Lui il comprend plusieurs couches de calculs, d’où le nom "réseaux profonds" (ou deep learning). Chaque couche apprend à extraire des caractéristiques plus complexes de l’entrée.
Par exemple, une première couche pourrait détecter des bords dans une image, la suivante des formes, et la dernière reconnaît des objets spécifiques.
C’est un modèle extrêmement puissant pour des tâches comme la reconnaissance d’images ou la traduction automatique. Voili voilou 👍