{"id":161,"date":"2024-03-26T07:41:34","date_gmt":"2024-03-26T07:41:34","guid":{"rendered":"https:\/\/shatranj.ai\/?page_id=161"},"modified":"2026-05-18T06:33:53","modified_gmt":"2026-05-18T06:33:53","slug":"lia-dans-leducation","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/lia-dans-leducation\/","title":{"rendered":"L'IA dans l'\u00e9ducation"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"161\" class=\"elementor elementor-161\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t<div data-pafe-particles=\"34d9b68d\" 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Nous utilisons les \u00e9checs, le shatranj et des jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques pour aider les \u00e9tudiants \u00e0 comprendre l'intelligence artificielle de l'int\u00e9rieur : les r\u00e8gles, les \u00e9tats, la recherche, l'\u00e9valuation, l'apprentissage, l'\u00e9thique et la conception de syst\u00e8mes intelligents.\n    <\/p>\n\n    <p>\n      Notre objectif n'est pas seulement la ma\u00eetrise de l'IA au sens de la sensibilisation ou de l'utilisation d'outils. Notre objectif est d'aider les jeunes \u00e0 devenir de futurs architectes de l'IA : des apprenants capables d'expliquer, de construire, de tester, d'am\u00e9liorer et de remettre en question de mani\u00e8re responsable les syst\u00e8mes intelligents.\n    <\/p>\n\n    <div class=\"aie-buttons\">\n      <a href=\"#ai-philosophy\">Notre philosophie<\/a>\n      <a href=\"#ai-algorithms\">Algorithmes d'IA<\/a>\n      <a href=\"#curriculum-pathway\">Parcours de formation<\/a>\n      <a href=\"#institutions\">Pour les institutions<\/a>\n      <a href=\"#ethics\">\u00c9thique et responsabilit\u00e9<\/a>\n      <a href=\"#faq\">FAQ<\/a>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"aie-image-wide\">\n    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-ai-challenges-5-1024x266.png\" alt=\"Image du curriculum de Shatranj.ai montrant les anciens d\u00e9fis de l&#039;\u00e9chiquier : Le bl\u00e9 et l&#039;\u00e9chiquier, la tourn\u00e9e des chevaux, les huit reines, le mat de Dilaram et le diamant de Suli.\">\n    <p class=\"aie-caption\">\n      Le programme d'\u00e9tudes de Shatranj.ai commence par d'anciens d\u00e9fis sur l'\u00e9chiquier et les transforme en le\u00e7ons modernes de calcul, d'algorithmes et d'intelligence artificielle.\n    <\/p>\n  <\/div>\n\n  <p>\n    L'intelligence artificielle dans l'\u00e9ducation ne devrait pas se limiter \u00e0 l'utilisation de chatbots, d'aides \u00e0 la r\u00e9daction ou \u00e0 l'automatisation des devoirs. Les \u00e9l\u00e8ves doivent \u00e9galement comprendre comment les syst\u00e8mes d'IA repr\u00e9sentent les probl\u00e8mes, recherchent des possibilit\u00e9s, \u00e9valuent les choix, apprennent \u00e0 partir du retour d'information et affectent la soci\u00e9t\u00e9.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    Shatranj.ai offre aux institutions un moyen concret d'enseigner ces id\u00e9es. Un jeu de soci\u00e9t\u00e9 est un syst\u00e8me visible : chaque position a un \u00e9tat, chaque mouvement modifie l'\u00e9tat, chaque r\u00e8gle peut \u00eatre cod\u00e9e et chaque algorithme peut \u00eatre inspect\u00e9, d\u00e9bogu\u00e9, compar\u00e9 et am\u00e9lior\u00e9.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    L'histoire entrem\u00eal\u00e9e des \u00e9checs et de l'intelligence artificielle est au c\u0153ur de notre philosophie d'enseignement. Des premiers automates et de la culture des \u00e9checs dans les caf\u00e9s \u00e0 Shannon, Turing, Deep Blue, Stockfish, AlphaZero et aux syst\u00e8mes d'apprentissage modernes, les \u00e9checs offrent aux \u00e9tudiants l'une des voies historiques les plus claires pour comprendre comment les humains ont imagin\u00e9, construit, test\u00e9 et am\u00e9lior\u00e9 les machines intelligentes.\n  <\/p>\n\n  <h2 id=\"ai-philosophy\">Notre philosophie de l'IA dans l'\u00e9ducation<\/h2>\n\n  <p>\n    Shatranj.ai est un projet d'\u00e9ducation des jeunes Erasmus+ KA2 qui repose sur l'id\u00e9e que l'intelligence artificielle devient plus facile \u00e0 comprendre lorsque les \u00e9tudiants peuvent la voir \u00e0 travers des jeux, des puzzles, l'histoire et le code.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    Nous combinons l'h\u00e9ritage culturel avec la pens\u00e9e informatique. Les \u00e9tudiants explorent les jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques issus des traditions intellectuelles europ\u00e9ennes, m\u00e9diterran\u00e9ennes, africaines, asiatiques et islamiques, puis reconstruisent ces jeux sous forme de syst\u00e8mes programmables.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    Cette approche rend l'enseignement de l'IA plus inclusif. Les \u00e9tudiants ne commencent pas par la seule terminologie abstraite de l'apprentissage automatique. Ils commencent par des id\u00e9es famili\u00e8res : des plateaux, des pi\u00e8ces, des r\u00e8gles, des mouvements, des puzzles, des strat\u00e9gies, des histoires et des d\u00e9cisions.\n  <\/p>\n\n  <div class=\"aie-callout\">\n    <p>\n      Notre promesse \u00e9ducative est simple : les \u00e9tudiants passent du jeu \u00e0 la mod\u00e9lisation de syst\u00e8mes, de la r\u00e9solution d'\u00e9nigmes \u00e0 la mise en \u0153uvre d'algorithmes, et de l'utilisation d'outils d'IA \u00e0 la r\u00e9flexion de futurs architectes de l'IA.\n    <\/p>\n  <\/div>\n\n  <h3>Pourquoi des jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques ?<\/h3>\n\n  <p>\n    Les jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques sont de puissants laboratoires p\u00e9dagogiques. Ils sont culturellement significatifs, visuellement clairs, math\u00e9matiquement structur\u00e9s et riches en calculs. Ils permettent aux \u00e9l\u00e8ves de faire le lien entre l'histoire, la langue, la conception, l'\u00e9thique, les math\u00e9matiques, l'informatique et l'intelligence artificielle.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    Dans Shatranj.ai, les \u00e9tudiants travaillent avec les \u00e9checs, le shatranj, le Qirkat, le Mancala, le jeu royal d'Ur, les jeux \u00e0 3 et 9 pierres, Othello\/Reversi, les variantes du jeu de dames et d'autres jeux strat\u00e9giques. Il ne s'agit pas d'enseigner l'IA en tant que technique unique. Il s'agit d'enseigner l'IA comme une mani\u00e8re transf\u00e9rable de repr\u00e9senter et de r\u00e9soudre les probl\u00e8mes.\n  <\/p>\n\n  <h2 id=\"ai-algorithms\">Apprentissage des algorithmes d'IA par les \u00e9checs et les jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques<\/h2>\n\n  <p>\n    Shatranj.ai enseigne l'IA par le biais d'algorithmes que les \u00e9tudiants peuvent voir, tester, d\u00e9boguer et expliquer. Le programme commence par la repr\u00e9sentation du plateau et la g\u00e9n\u00e9ration de mouvements l\u00e9gaux, puis passe \u00e0 la recherche, \u00e0 l'\u00e9valuation, \u00e0 la programmation dynamique, \u00e0 l'apprentissage par renforcement et \u00e0 l'auto-jeu de type AlphaZero.\n  <\/p>\n\n  <div class=\"aie-image-wide\">\n    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/shatranj.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/chess-ai-algorithms-iconographic-7-1024x314.jpg\" alt=\"Aper\u00e7u iconographique des algorithmes d&#039;IA enseign\u00e9s aux \u00e9checs : backtracking, minimax, alpha-beta pruning, programmation dynamique, apprentissage par renforcement, Monte Carlo Tree Search, et AlphaZero\">\n    <p class=\"aie-caption\">\n      Shatranj.ai enseigne les algorithmes d'IA comme une voie de d\u00e9veloppement : des puzzles et de la recherche \u00e0 l'apprentissage par renforcement, \u00e0 la recherche arborescente de Monte Carlo et aux syst\u00e8mes de type AlphaZero.\n    <\/p>\n  <\/div>\n\n  <div class=\"aie-card-grid\">\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>Repr\u00e9sentation et mod\u00e9lisation des jeux<\/h3>\n      <p>\n        Les \u00e9tudiants apprennent \u00e0 repr\u00e9senter les plateaux, les pi\u00e8ces, les coups l\u00e9gaux, les \u00e9tats de jeu, les conditions finales et les caract\u00e9ristiques d'\u00e9valuation. C'est la base de tout moteur de jeu et de toute activit\u00e9 d'IA explicable dans le programme d'\u00e9tudes.\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>Recherche classique<\/h3>\n      <p>\n        Les \u00e9l\u00e8ves \u00e9tudient la recherche en profondeur d'abord, la recherche en largeur d'abord, la recherche \u00e0 co\u00fbt uniforme, la recherche heuristique et A*. Ces algorithmes aident les apprenants \u00e0 comprendre les espaces d'\u00e9tat, les chemins, les co\u00fbts, les heuristiques et l'exploration syst\u00e9matique.\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>Jeu contradictoire IA<\/h3>\n      <p>\n        Les \u00e9tudiants mettent en \u0153uvre des fonctions de minimax, d'expectiminimax, d'\u00e9valuation et d'\u00e9lagage alpha-b\u00eata. Ils apprennent comment les moteurs d'\u00e9checs comparent les coups candidats et comment l'\u00e9lagage rend la recherche profonde plus efficace.\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>R\u00e9solution de contraintes et retour en arri\u00e8re<\/h3>\n      <p>\n        Des \u00e9nigmes telles que la Tourn\u00e9e des chevaux et les Huit reines rendent le retour en arri\u00e8re visible. Les \u00e9l\u00e8ves apprennent comment un algorithme tente un choix, d\u00e9tecte un \u00e9chec, revient et explore d'autres solutions.\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>Programmation dynamique et bases de donn\u00e9es<\/h3>\n      <p>\n        Le Diamant de Suli devient une le\u00e7on de programmation dynamique, d'espaces d'\u00e9tats, de r\u00e9sultats stock\u00e9s, de raisonnement \u00e0 la mani\u00e8re d'une base de donn\u00e9es et de relation entre les \u00e9nigmes historiques et l'informatique moderne.\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>Apprentissage par renforcement<\/h3>\n      <p>\n        Les \u00e9l\u00e8ves \u00e9tablissent un lien entre les d\u00e9cisions du jeu de soci\u00e9t\u00e9 et les r\u00e9compenses, les mises \u00e0 jour de valeur, l'apprentissage Q, l'apprentissage par diff\u00e9rence temporelle, les r\u00e9seaux Q profonds, les d\u00e9ploiements de Monte Carlo, les SCTM et l'auto-jeu de type AlphaZero.\n      <\/p>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <p>\n    La s\u00e9quence d'algorithmes comprend la repr\u00e9sentation du plateau, la g\u00e9n\u00e9ration de mouvements, le backtracking, DFS, BFS, Uniform Cost Search, A*, minimax, expectiminimax, alpha-beta pruning, la programmation dynamique, l'apprentissage par renforcement, Q-learning, deep Q-networks, Monte Carlo rollouts, Monte Carlo Tree Search, PUCT, policy\/value networks, et AlphaZero-style pipelines.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    Ces algorithmes ne sont pas enseign\u00e9s en tant que th\u00e9orie informatique isol\u00e9e. Ils sont enseign\u00e9s \u00e0 travers l'histoire culturelle et intellectuelle des jeux : puzzles anciens, shatranj m\u00e9di\u00e9val, positions manuscrites, moteurs d'\u00e9checs modernes et syst\u00e8mes d'intelligence artificielle contemporains.\n  <\/p>\n\n  <h2 id=\"curriculum-pathway\">Parcours de formation : de Python aux architectes de l'IA<\/h2>\n\n  <p>\n    Le programme d'\u00e9tudes de Shatranj.ai est con\u00e7u comme un parcours constructible. Les \u00e9tudiants commencent par les bases de l'informatique et Python, puis passent \u00e0 la mod\u00e9lisation de jeux de soci\u00e9t\u00e9, aux algorithmes de recherche, aux moteurs de jeux d'IA, \u00e0 l'apprentissage par renforcement et aux syst\u00e8mes d'apprentissage de type AlphaZero.\n  <\/p>\n\n  <ul>\n    <li>Fondements : concepts informatiques, bases de Python, fonctions, fichiers, tests et d\u00e9bogage.<\/li>\n    <li>Mod\u00e9lisation d'un jeu de plateau : classes, objets, repr\u00e9sentation du plateau, mises \u00e0 jour de l'\u00e9tat et coups l\u00e9gaux<\/li>\n    <li>Fondements du jeu d'\u00e9checs et du shatranj : mouvement des pi\u00e8ces, conditions terminales, r\u00e8gles des variantes et logique du moteur.<\/li>\n    <li>Algorithmes de recherche : DFS, BFS, UCS, A*, minimax, expectiminimax et \u00e9lagage alpha-beta<\/li>\n    <li>Puzzles historiques : Tourn\u00e9e des chevaux, Huit reines, Le bl\u00e9 et l'\u00e9chiquier, Dilaram Mate et Le diamant de Suli.<\/li>\n    <li>Programmation dynamique : raisonnement sur l'espace d'\u00e9tat, \u00e9tudes de fin de partie, r\u00e9sultats stock\u00e9s et logique de base de table<\/li>\n    <li>IA moderne pour les \u00e9checs : Deep Blue, Stockfish, AlphaZero, architecture du moteur, recherche, \u00e9valuation et apprentissage<\/li>\n    <li>Apprentissage par renforcement : Apprentissage Q, apprentissage par diff\u00e9rence temporelle, DQN, MCTS, PUCT et auto-jeu<\/li>\n    <li>Comparaison de Capstone : comment diff\u00e9rentes m\u00e9thodes d'intelligence artificielle r\u00e9solvent diff\u00e9rents jeux et probl\u00e8mes de d\u00e9cision<\/li>\n  <\/ul>\n\n  <p>\n    <a href=\"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/programme-detudes\/\">D\u00e9couvrez le programme Shatranj.ai<\/a>\n    &nbsp;\u2022&nbsp;\n    <a href=\"https:\/\/lms.shatranj.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Visitez la plateforme d'apprentissage Shatranj.ai<\/a>\n  <\/p>\n\n  <h2>L'histoire entrem\u00eal\u00e9e des \u00e9checs et de l'intelligence artificielle<\/h2>\n\n  <p>\n    Le jeu d'\u00e9checs a \u00e9t\u00e9 l'un des laboratoires publics les plus importants de l'histoire de l'intelligence artificielle. Il a aid\u00e9 les chercheurs \u00e0 poser des questions fondamentales : Les machines peuvent-elles raisonner ? Peuvent-elles rechercher des futurs possibles ? Peuvent-elles \u00e9valuer des positions ? Peuvent-elles apprendre sans qu'on leur dise explicitement ce qu'elles doivent faire ?\n  <\/p>\n\n  <p>\n    Shatranj.ai utilise cette histoire comme une colonne vert\u00e9brale p\u00e9dagogique. Les \u00e9l\u00e8ves d\u00e9couvrent l'histoire des \u00e9checs et de l'IA non pas comme une liste de machines c\u00e9l\u00e8bres, mais comme une suite d'id\u00e9es : repr\u00e9sentation, recherche, \u00e9valuation, optimisation, apprentissage, contraintes mat\u00e9rielles, explicabilit\u00e9 et collaboration homme-machine.\n  <\/p>\n\n  <ul>\n    <li>Le Turc m\u00e9canique et la longue histoire de l'imagination de l'intelligence des machines<\/li>\n    <li>Philidor et la culture des \u00e9checs dans l'histoire intellectuelle de la strat\u00e9gie<\/li>\n    <li>Shannon et Turing, premiers penseurs des \u00e9checs et du calcul<\/li>\n    <li>Deep Blue, une r\u00e9f\u00e9rence en mati\u00e8re de recherche, d'\u00e9valuation, de mat\u00e9riel et de comp\u00e9tition homme-machine<\/li>\n    <li>Stockfish comme exemple d'ing\u00e9nierie de moteur moderne, de recherche, d'\u00e9valuation et d'am\u00e9lioration open-source<\/li>\n    <li>AlphaZero, un jalon dans l'auto-jeu, les r\u00e9seaux neuronaux, l'apprentissage des politiques et des valeurs, et l'imagination moderne en mati\u00e8re d'IA<\/li>\n  <\/ul>\n\n  <p>\n    Cette approche historique aide les institutions \u00e0 enseigner l'IA comme une histoire humaine : une histoire d'id\u00e9es, de cultures, d'outils, de limites, d'exp\u00e9riences et de choix \u00e9thiques.\n  <\/p>\n\n  <h2>Conf\u00e9rence phare : \u00e9checs, culture, IA et \u00e9ducation<\/h2>\n\n  <p>\n    Le discours public phare de cette philosophie \u00e9ducative est le discours TEDxBoston :\n    <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=vr1mr76pHDY\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Les \u00e9checs : un pont entre les cultures, une source d'inspiration pour l'IA et une red\u00e9finition de l'\u00e9ducation<\/a>.\n  <\/p>\n\n  <div class=\"aie-video\">\n    <iframe\n      src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/vr1mr76pHDY\"\n      title=\"Les \u00e9checs : un pont entre les cultures, une source d&#039;inspiration pour l&#039;IA et une red\u00e9finition de l&#039;\u00e9ducation\"\n      loading=\"lazy\"\n      allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\"\n      allowfullscreen>\n    <\/iframe>\n  <\/div>\n\n  <p>\n    Cet expos\u00e9 fait le lien entre l'enseignement des \u00e9checs, le patrimoine culturel, la conception inclusive, les pi\u00e8ces d'\u00e9checs historiques, les puzzles anciens et la relation profonde entre les \u00e9checs et l'intelligence artificielle.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=vr1mr76pHDY\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Voir le montage \u00e9tendu de Shatranj.ai<\/a>\n    &nbsp;\u2022&nbsp;\n    <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=BDLiXo_acLg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Voir la version TEDxBoston<\/a>\n    &nbsp;\u2022&nbsp;\n    <a href=\"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/pourparlers\/\">Voir toutes les conf\u00e9rences de Shatranj.ai<\/a>\n  <\/p>\n\n  <h2>L'enseignement de l'IA en tant qu'enseignement pluridisciplinaire<\/h2>\n\n  <p>\n    L'IA dans l'\u00e9ducation ne devrait pas se limiter au seul codage. Le mod\u00e8le Shatranj.ai relie l'intelligence artificielle \u00e0 l'histoire, l'art, la philosophie, la langue, la litt\u00e9rature, l'\u00e9conomie, l'\u00e9thique, le patrimoine culturel, les math\u00e9matiques, l'informatique et les sciences sociales.\n  <\/p>\n\n  <div class=\"aie-mini-grid\">\n    <div class=\"aie-mini-card\">\n      <h3>Histoire et culture<\/h3>\n      <p>\n        Les \u00e9l\u00e8ves \u00e9tudient comment les \u00e9checs, le shatranj et les jeux apparent\u00e9s ont travers\u00e9 les civilisations, les langues, les manuscrits et les traditions visuelles.\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-mini-card\">\n      <h3>Math\u00e9matiques et calcul<\/h3>\n      <p>\n        Le tableau devient un laboratoire de coordonn\u00e9es, de comptage, de g\u00e9om\u00e9trie, de combinatoire, de croissance exponentielle, de recherche et d'optimisation.\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-mini-card\">\n      <h3>\u00c9thique et soci\u00e9t\u00e9<\/h3>\n      <p>\n        Les \u00e9l\u00e8ves discutent de l'\u00e9quit\u00e9, de la possibilit\u00e9 d'expliquer, de l'utilisation responsable, des co\u00fbts environnementaux, du jugement humain et de l'impact social des syst\u00e8mes d'IA.\n      <\/p>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <p>\n    Cette approche pluridisciplinaire rend l'IA plus accessible aux \u00e9tudiants qui peuvent y acc\u00e9der par diff\u00e9rents biais : la logique, l'art, le langage, l'histoire, les jeux, le design, les math\u00e9matiques, la narration ou les questions sociales.\n  <\/p>\n\n  <h2 id=\"ethics\">\u00c9thique, environnement et IA responsable<\/h2>\n\n  <p>\n    Shatranj.ai consid\u00e8re l'\u00e9thique de l'IA comme une partie int\u00e9grante du programme d'\u00e9tudes, et non comme une r\u00e9flexion apr\u00e8s coup. Les \u00e9tudiants doivent comprendre non seulement ce que l'IA peut faire, mais aussi ce qu'elle co\u00fbte, o\u00f9 elle \u00e9choue, qui elle affecte et comment elle devrait \u00eatre gouvern\u00e9e.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    Notre mod\u00e8le d'IA dans l'\u00e9ducation peut soutenir les discussions en classe :\n  <\/p>\n\n  <ul>\n    <li>Explicabilit\u00e9 : comment les algorithmes prennent des d\u00e9cisions et comment les humains peuvent les contr\u00f4ler.<\/li>\n    <li>\u00c9quit\u00e9 : comment les donn\u00e9es, les r\u00e8gles et les fonctions d'\u00e9valuation peuvent encoder des hypoth\u00e8ses<\/li>\n    <li>Jugement humain : pourquoi les r\u00e9sultats de l'IA doivent \u00eatre remis en question, test\u00e9s et contextualis\u00e9s<\/li>\n    <li>Impact environnemental : l'empreinte \u00e9nerg\u00e9tique et carbone des grands calculs<\/li>\n    <li>Utilisation responsable : quand automatiser, quand assister et quand l'attention humaine est la plus importante ?<\/li>\n    <li>Apprentissage ouvert : comment les \u00e9tudiants peuvent construire des syst\u00e8mes plus petits et transparents avant de faire confiance \u00e0 des syst\u00e8mes plus grands et opaques.<\/li>\n  <\/ul>\n\n  <h2 id=\"institutions\">Pour les \u00e9coles, les minist\u00e8res, les universit\u00e9s et les organisations \u00e0 but non lucratif<\/h2>\n\n  <p>\n    Shatranj.ai offre aux institutions un mod\u00e8le pratique d'enseignement de l'IA qui est culturellement riche, techniquement significatif et adaptable \u00e0 diff\u00e9rents contextes.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    Le programme peut prendre en charge :\n  <\/p>\n\n  <ul>\n    <li>Pilotes d'IA dans l'\u00e9ducation pour les coll\u00e8ges, les lyc\u00e9es et les programmes pour la jeunesse<\/li>\n    <li>Cours facultatifs d'informatique utilisant les \u00e9checs et les jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques<\/li>\n    <li>Les programmes STEAM qui combinent le codage, les math\u00e9matiques, la conception et l'h\u00e9ritage culturel<\/li>\n    <li>Ateliers de formation des enseignants sur les algorithmes d'IA et l'apprentissage par les jeux de soci\u00e9t\u00e9<\/li>\n    <li>Programmes de sensibilisation dans les universit\u00e9s et camps d'entra\u00eenement \u00e0 l'IA pour les \u00e9l\u00e8ves du secondaire<\/li>\n    <li>Programmes interdisciplinaires en sciences humaines et technologie<\/li>\n    <li>Programmes d'\u00e9checs scolaires qui veulent aller au-del\u00e0 de la comp\u00e9tition et s'int\u00e9resser \u00e0 l'IA, \u00e0 la culture et \u00e0 l'informatique<\/li>\n    <li>Initiatives \u00e0 but non lucratif et soutenues par des donateurs en faveur d'une \u00e9ducation inclusive \u00e0 l'IA<\/li>\n  <\/ul>\n\n  <p>\n    Cette approche est particuli\u00e8rement utile pour les institutions qui souhaitent que l'enseignement de l'IA soit compr\u00e9hensible, \u00e9thique, pratique, culturellement inclusif et li\u00e9 \u00e0 des r\u00e9sultats d'apprentissage mesurables.\n  <\/p>\n\n  <h2>Ecosyst\u00e8me du projet et points de d\u00e9monstration<\/h2>\n\n  <p>\n    Shatranj.ai fait partie d'un \u00e9cosyst\u00e8me plus large qui relie les programmes d'\u00e9tudes, la mise en \u0153uvre dans les \u00e9coles, le patrimoine culturel, la sensibilisation des organisations \u00e0 but non lucratif et la communication publique.\n  <\/p>\n\n  <div class=\"aie-card-grid\">\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>Programme d'\u00e9tudes Shatranj.ai<\/h3>\n      <p>\n        Un parcours de construction et d'exp\u00e9rimentation de l'IA bas\u00e9 sur les \u00e9checs, le shatranj, les jeux de plateau historiques, Python, les algorithmes d'IA et les logiciels d'\u00e9checs modernes.\n      <\/p>\n      <p>\n        <a href=\"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/programme-detudes\/\">Explorer le programme d'\u00e9tudes<\/a>\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>Le diamant de Suli<\/h3>\n      <p>\n        Une \u00e9tude historique de la fin de partie de shatranj utilis\u00e9e pour enseigner la programmation dynamique, les bases de table, les espaces d'\u00e9tat, la v\u00e9rification et la pr\u00e9servation du patrimoine intellectuel.\n      <\/p>\n      <p>\n        <a href=\"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/diamant-de-suli\/\">Explorer le diamant de Suli<\/a>\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>Shatranj.art<\/h3>\n      <p>\n        Une exposition sur le patrimoine culturel destin\u00e9e aux \u00e9coles, qui met en relation des jeux d'\u00e9checs, des manuscrits, des pi\u00e8ces historiques, l'inclusion, la culture visuelle et des r\u00e9cits \u00e9ducatifs.\n      <\/p>\n      <p>\n        <a href=\"https:\/\/shatranj.art\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Visitez Shatranj.art<\/a>\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <div class=\"aie-card\">\n      <h3>DeepSeaChess<\/h3>\n      <p>\n        Une base de programme d'\u00e9checs pour la petite enfance et l'\u00e9cole primaire li\u00e9e aux \u00e9checs \u00e0 l'\u00e9cole obligatoire, aux routines en classe, \u00e0 l'apprentissage socio-\u00e9motionnel et \u00e0 l'apprentissage multilingue des \u00e9checs.\n      <\/p>\n      <p>\n        <a href=\"https:\/\/www.deepseachess.com\/curriculum\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">En savoir plus sur DeepSeaChess<\/a>\n      <\/p>\n    <\/div>\n  <\/div>\n\n  <h2>R\u00e9sultats scolaires<\/h2>\n\n  <p>\n    Les institutions ont besoin de plus que de l'inspiration. Ils ont besoin de r\u00e9sultats d'apprentissage clairs, d'un soutien aux enseignants, de mat\u00e9riel r\u00e9utilisable et d'un parcours qui peut \u00eatre adapt\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rents \u00e2ges et contextes.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    Le mod\u00e8le d'IA dans l'\u00e9ducation de Shatranj.ai peut soutenir des r\u00e9sultats tels que\n  <\/p>\n\n  <ul>\n    <li>La pens\u00e9e informatique \u00e0 travers les r\u00e8gles, les \u00e9tats, les algorithmes et le d\u00e9bogage<\/li>\n    <li>Compr\u00e9hension de l'IA par la recherche, l'\u00e9valuation, l'apprentissage et la prise de d\u00e9cision<\/li>\n    <li>Confiance en la programmation gr\u00e2ce \u00e0 Python et \u00e0 la mod\u00e9lisation de jeux de soci\u00e9t\u00e9<\/li>\n    <li>Raisonnement math\u00e9matique \u00e0 l'aide des coordonn\u00e9es, de la croissance, de la g\u00e9om\u00e9trie, du comptage et de la combinatoire<\/li>\n    <li>Ma\u00eetrise des donn\u00e9es par le biais d'exp\u00e9riences, de comparaisons de performances, de valeurs, de r\u00e9compenses et d'\u00e9valuations<\/li>\n    <li>Explicabilit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des algorithmes visibles et des \u00e9tats de jeu inspectables<\/li>\n    <li>L'alphab\u00e9tisation historique \u00e0 travers le shatranj, les manuscrits, les puzzles d'\u00e9checs et les jeux traditionnels<\/li>\n    <li>R\u00e9flexion \u00e9thique sur l'\u00e9quit\u00e9, l'impact environnemental et la technologie responsable<\/li>\n    <li>Cr\u00e9ativit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 la conception de puzzles et de jeux d'\u00e9checs, \u00e0 la narration et \u00e0 l'apprentissage par projet<\/li>\n    <li>Pr\u00e9paration \u00e0 l'avenir gr\u00e2ce \u00e0 l'aspiration \u00e0 devenir des architectes de l'IA, et pas seulement des utilisateurs de l'IA<\/li>\n  <\/ul>\n\n  <h2>Contact pour la collaboration institutionnelle<\/h2>\n\n  <p>\n    Nous sommes ouverts aux conversations avec les \u00e9coles, les minist\u00e8res, les universit\u00e9s, les fondations, les organisations \u00e0 but non lucratif, les municipalit\u00e9s, les f\u00e9d\u00e9rations d'\u00e9checs, les institutions culturelles et les responsables de l'\u00e9ducation int\u00e9ress\u00e9s par la mise en \u0153uvre de l'\u00e9ducation \u00e0 l'IA par le biais des \u00e9checs et des jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques.\n  <\/p>\n\n  <p>\n    <a href=\"https:\/\/shatranj.ai\/fr\/contact\/\">Contacter Shatranj.ai<\/a>\n  <\/p>\n\n  <h2 id=\"faq\">Questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es<\/h2>\n\n  <details>\n    <summary>Quelle est l'approche de Shatranj.ai en mati\u00e8re d'IA dans l'\u00e9ducation ?<\/summary>\n    <p>\n      Shatranj.ai enseigne l'IA \u00e0 travers les \u00e9checs, le shatranj et les jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques. Les \u00e9l\u00e8ves apprennent comment les syst\u00e8mes intelligents repr\u00e9sentent des \u00e9tats, g\u00e9n\u00e8rent des mouvements, recherchent des possibilit\u00e9s, \u00e9valuent des choix, apprennent \u00e0 partir du retour d'information et s'am\u00e9liorent au fil du temps.\n    <\/p>\n  <\/details>\n\n  <details>\n    <summary>S'agit-il uniquement de l'alphab\u00e9tisation en mati\u00e8re d'IA ?<\/summary>\n    <p>\n      La ma\u00eetrise de l'IA fait partie du parcours, mais l'objectif plus large est d'aider les \u00e9tudiants \u00e0 devenir de futurs architectes de l'IA. Ils apprennent non seulement ce qu'est l'IA, mais aussi comment les syst\u00e8mes d'IA sont construits, test\u00e9s, expliqu\u00e9s et am\u00e9lior\u00e9s.\n    <\/p>\n  <\/details>\n\n  <details>\n    <summary>Quels sont les algorithmes d'IA couverts ?<\/summary>\n    <p>\n      Le programme introduit la repr\u00e9sentation du tableau, la g\u00e9n\u00e9ration de coups l\u00e9gaux, le backtracking, DFS, BFS, Uniform Cost Search, A*, minimax, expectiminimax, alpha-beta pruning, la programmation dynamique, l'apprentissage par renforcement, Q-learning, deep Q-networks, Monte Carlo rollouts, Monte Carlo Tree Search, PUCT, et l'auto-jeu de type AlphaZero-.\n    <\/p>\n  <\/details>\n\n  <details>\n    <summary>Pourquoi utiliser les \u00e9checs et les jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques pour enseigner l'IA ?<\/summary>\n    <p>\n      Les jeux de soci\u00e9t\u00e9 rendent l'IA visible. Chaque position a un \u00e9tat, chaque mouvement modifie l'\u00e9tat, chaque r\u00e8gle peut \u00eatre cod\u00e9e et chaque algorithme peut \u00eatre inspect\u00e9. Les jeux de soci\u00e9t\u00e9 historiques relient \u00e9galement l'enseignement de l'IA \u00e0 la culture, au patrimoine, \u00e0 la conception et \u00e0 la prise de d\u00e9cision humaine.\n    <\/p>\n  <\/details>\n\n  <details>\n    <summary>Le programme exige-t-il des \u00e9l\u00e8ves qu'ils soient de bons joueurs d'\u00e9checs ?<\/summary>\n    <p>\n      Non. Les \u00e9tudiants n'ont pas besoin d'\u00eatre de grands joueurs d'\u00e9checs. Les jeux sont utilis\u00e9s comme des environnements d'apprentissage de la logique, de la programmation, des algorithmes, de la culture, de l'\u00e9thique et des concepts de l'IA.\n    <\/p>\n  <\/details>\n\n  <details>\n    <summary>Les \u00e9coles peuvent-elles l'utiliser dans le cadre d'un programme officiel d'enseignement de l'IA ?<\/summary>\n    <p>\n      Oui, les \u00e9coles peuvent utiliser Shatranj.ai comme un parcours d'IA modulaire pour les cours facultatifs, les clubs, les programmes STEAM, les ateliers de codage, les projets interdisciplinaires, les programmes de formation des enseignants et les activit\u00e9s d'innovation pour les jeunes.\n    <\/p>\n  <\/details>\n\n  <details>\n    <summary>Quel est le lien avec l'\u00e9thique et l'IA responsable ?<\/summary>\n    <p>\n      Les \u00e9tudiants discutent de l'explicabilit\u00e9, de l'\u00e9quit\u00e9, du jugement humain, de l'automatisation responsable et de l'impact environnemental de l'informatique de l'IA. L'objectif est de d\u00e9velopper une compr\u00e9hension technique ainsi qu'une responsabilit\u00e9 \u00e9thique.\n    <\/p>\n  <\/details>\n\n  <details>\n    <summary>Qu'est-ce qui rend cette page utile pour les institutions ?<\/summary>\n    <p>\n      Cette page propose aux institutions un mod\u00e8le clair d'enseignement de l'IA : un programme culturellement inclusif, une s\u00e9quence d'algorithmes pouvant \u00eatre enseign\u00e9s, des voies pratiques de mise en \u0153uvre dans les \u00e9coles, un encadrement \u00e9thique et des liens vers des programmes, des conf\u00e9rences, du mat\u00e9riel p\u00e9dagogique et des r\u00e9sultats de projets.\n    <\/p>\n  <\/details>\n\n<\/div>\n<\/section>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI in education \u2022 Historic board games \u2022 Future AI architects AI in Education Shatranj.ai presents a heritage-first, build-and-experiment model of AI in education. 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