Forme d'IA utilisée

L'apprentissage automatique est un champ d'études de l'intelligence artificielle. Ce domaine se fonde sur les statistiques pour donner à l'ordinateur, par le moyen d'un algorithme ou d'un arbre de décision, la capacité d'apprendre par lui-même à partir de jeux de données plutôt qu'à partir d'instructions explicitement programmées afin de s'acquitter d'une tâche. On rencontre parfois le calque de l'anglais apprentissage machine et les termes apprentissage statistique et apprentissage artificiel pour désigner le même concept. L'apprentissage automatique se divise en grandes catégories : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage semi-supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par transfert, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage par renforcement inverse et l'apprentissage profond. (Source : DataFranca, Grand Lexique français de l'intelligence artificielle) L'apprentissage automatique est une forme d'apprentissage personnalisé qui est utilisée pour offrir à chaque apprenant une expérience d'enseignement individualisée. Les apprenants sont guidés dans leur propre apprentissage, peuvent suivre le rythme qu'ils souhaitent et prendre leurs propres décisions sur ce qu'ils veulent apprendre en fonction des indications du système. (Source : Lignes directrices éthiques sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et des données dans l'enseignement et l'apprentissage à l'intention des éducateurs)