Comprendre le fonctionnement d’un algorithme de tri basique et identifier ses étapes clés.

Lisez l’algorithme suivant et répondez aux questions.

Algorithme de tri par sélection :
1. Trouver le plus petit élément de la liste non triée.
2. L'échanger avec le premier élément non trié.
3. Répéter jusqu'à ce que la liste soit triée.

• Quel est le premier élément trié dans la liste [5, 2, 8, 1, 3] ?
• Combien d’étapes sont nécessaires pour trier une liste de 4 éléments ?
• Quel est l’inconvénient principal de cet algorithme ?

Aucun

10 minutes

• Réponse 1 : 1 (le plus petit élément).
• Réponse 2 : 3 étapes (pour 4 éléments).
• Réponse 3 : Peu efficace pour les grandes listes (complexité O(n²)).

• Remédiation : Fournir une liste triée et demander de décrire les étapes.
• Approfondissement : Comparer avec un algorithme de tri plus complexe (ex. tri rapide).

Concevoir un système simple de questions-réponses en identifiant les besoins d’une IA.

Imaginez un jeu où l’IA pose des questions sur un thème (ex. sciences). Listez les éléments nécessaires.

• Quelles données l’IA doit-elle connaître pour répondre correctement ?
• Comment structureriez-vous les réponses (ex. vrai/faux, QCM) ?
• Quel critère utiliseriez-vous pour évaluer la performance de l’IA ?

Papier et stylo

15 minutes

• Réponse 1 : Base de connaissances (ex. définitions, exemples).
• Réponse 2 : Format QCM ou ouvert avec barème.
• Réponse 3 : Taux de réponses correctes ou rapidité.

• Remédiation : Proposer un thème simple (ex. animaux).
• Approfondissement : Ajouter des contraintes (ex. limiter les ressources de l’IA).

Modéliser un réseau de neurones simple pour comprendre son fonctionnement.

Utilisez le tableau suivant pour simuler un réseau avec 2 neurones.

Neurone 1 : Entrée A (poids 0.5) + Entrée B (poids 0.3) → Sortie = (A*0.5 + B*0.3) > 0.4 ? 1 : 0
Neurone 2 : Entrée C (poids 0.7) + Sortie Neurone 1 (poids 0.2) → Sortie = (C*0.7 + Sortie1*0.2) > 0.5 ? 1 : 0

• Si A=1, B=0, C=1, quelle est la sortie finale ?
• Modifiez les poids pour que le réseau donne toujours 1 en sortie.

Calculatrice

20 minutes

• Réponse 1 : Sortie Neurone 1 = 0.5 > 0.4 → 1. Sortie Neurone 2 = 0.7 + 0.2 = 0.9 > 0.5 → 1.
• Réponse 2 : Exemple : Poids Neurone 1 = 0.1 et 0.1 (tout donne 1).

• Remédiation : Simplifier avec un seul neurone.
• Approfondissement : Ajouter un biais ou un seuil variable.