Initiation à l'Intelligence Artificielle - Cours ISPT Kinshasa

République Démocratique du Congo
ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR ET UNIVERSITAIRE
INSTITUT SUPÉRIEURE PÉDAGOGIQUE DE KINSHASA
ISPT – KIN
B.P : 3287
Kinshasa - Gombe
INITIATION À
L’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE
À l’usage des apprenants en Informatique et en Géomatique du cycle LMD
Le séminaire est animé par
Dr. BAZA NTOYE BOIPIA TOSTAOS, PhD
Professeur Associé & Assistant du Prof. Ordinaire
Albert KABASELE YENGA YENGA, DG
Année Académique : 2025 - 2026

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AVERTISSEMENTS
Le support de cours de « Initiation à l’Intelligence Artificielle », demande avant
tout, un certain entendement de l’informatique et des connaissances de base
d’algorithmes informatiques et principalement une prédisposition d’analyse
inéluctable et cartésienne.
Vu que l’apport de ce séminaire, met l’accent sur le principe de conception de
base des programmations informatiques reposant sur une compréhension technique
approfondie de la reproduction des applications de l’Intelligence Artificielle et à
l’application de l’ingénieur(e) au développement des logiciels.
Le séminaire de l’Initiation à l’Intelligence Artificielle se veut pour objectif
primordial d’initier les apprenants du système LMD en Informatique et en
Géomatique, à la conception des applications informatiques de façon méthodique et
rééditable ; en les incitant à rechercher et établir les fonctionnalités d'une application
cloud ainsi que maitriser les algorithmes de jonction sur l’interface intuitive et les
bases de données.
Ce support de séminaire est soumis aux droits d’auteur et n’appartient donc pas
au domaine public. Sa reproduction est cependant autorisée à condition de respecter
les conditions suivantes :
 Si ce document est reproduit pour les besoins personnels du reproducteur, toute
forme de reproduction (totale ou partielle) est autorisée à la condition de citer
l’auteur ;
 Si ce document est reproduit dans le but d’être distribué à des tierces personnes,
il devra être reproduit dans son intégralité sans aucune modification. Cette
notice de copyright devra donc être présente. De plus, il ne devra pas être
vendu ;
 Cependant, dans le seul cas d’un enseignement gratuit, une participation aux
frais de reproduction pourra être demandée, mais elle ne pourra être supérieure
au prix du papier et de l’encre composant le document.
Copyright © 2025 PhD.Dr. BAZA NTOYE BOIPIA Tostaos ; Tout Droit Réservé.
Toute reproduction sortant du cadre précisé est prohibée.

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INTRODUCTION GENERALE
L’apprentissage automatique (machine Learning en anglais) est un champ
d’étude de l’intelligence artificielle qui vise à donner aux machines la capacité d’«
apprendre » à partir de données, via des modèles mathématiques. Plus précisément,
il s’agit du procédé par lequel les informations pertinentes sont tirées d’un ensemble
de données d’entraînement. Le but de cette phase est l’obtention des paramètres d’un
modèle qui atteindront les meilleures performances, notamment lors de la réalisation
de la tâche attribuée au modèle. Une fois l’apprentissage réalisé, le modèle pourra
ensuite être déployé en production.
Le Machine Learning peut être défini comme étant une technologie
d’intelligence artificielle permettant aux machines d’apprendre sans avoir été au
préalablement programmées spécifiquement à cet effet. Le Machine Learning est
explicitement lié au Big Data, étant donné que pour apprendre et se développer, les
ordinateurs ont besoin de flux de données à analyser, sur lesquelles s’entraîner. De ce
fait, le Machine Learning, issu par essence du Big Data, a précisément besoin de ce
dernier pour fonctionner. Le Machine Learning et le Big Data sont donc
interdépendants.
1. OBJECTIFS DU SEMINAIRE
1.1. Objectif général
Ce séminaire d’Intelligence Artificielle a pour objectif général, d’initier les
doctorants au LMD aux principaux concepts fondamentaux ainsi qu’aux pratiques des
programmations approfondies, le rôle de la technologie et le rôle des entreprises en
technologie informatique (Big Data). Ils exploreront les perspectives de carrière et les
compétences requises pour créer leur propre emploi.
Cette problématique s'inscrit dans le cadre général des sciences cognitives, dont
le souci est l'étude de l'intelligence. Ces disciplines regroupent des domaines aussi
variés que la philosophie, la psychologie, la biologie, les statistiques ainsi que des
sciences pour l'ingénieur telles que l'informatique décisionnelle et la robotique.
Depuis les premiers ordinateurs, il y a en effet eu une interaction forte entre les
sciences qui essayaient de comprendre le fonctionnement de l'intelligence, et celles
qui tâchaient d'en reproduire le fonctionnement.
1.2. Objectifs spécifiques
L’apprenant qui aura suivi et maitrisé ce séminaire sera en mesure de/d’:
 Présenter la genèse de l’Intelligence Artificielle et des systèmes intelligents ;
 Définir le concept « Intelligence Artificielle » ;
 Etablir les ressemblances et les dissemblances entre les systèmes classiques et
ceux issus de l’Intelligence Artificielle ;
 Présenter les principaux domaines d’application de l’Intelligence Artificielle ;
 Introduire la notion de l’Intelligence Artificielle Distribué et présenter ses
domaines d’applications ;
 Décrire l’architecture des systèmes issus de l’Intelligence Artificielle et
discuter les différents modules ;

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 Expliquer la transition des bases de données vers les bases de connaissances ;
 De créer des algorithmes d’apprentissage automatique et d’en assurer le
mastering ;
 De bénéficier des avantages de la délocalisation des services dans les pays
d’Afrique entant qu’Ingénieur Freelance.
Bref, ce séminaire permet aux apprenants informaticiens de rester à jour dans
leur domaine en dépit du développement rapide des technologies de l’information et
de communication.
2. PRE REQUIS
 Maîtrise sur les bases de données ;
 Maîtrise sur les langages de programmation (Python et R) ;
 Maîtrise sur la logique philosophique et la logique mathématique ;
 Maîtrise sur les mathématiques : les équations différentielles, Algèbre
linéaire, Probabilité et Statistiques.
3. METHODES EXPLOITEES
Le séminaire sera animé en appliquant la méthode interro-active pour une
formation intégrale de l’apprenant, donc l’apprenant sera lui-même au centre de sa
formation et aura deux volets dont : la théorie et la pratique.
4. STRATEGIES D’EVALUATION
L’évaluation comprendra des travaux pratiques, interrogation et publication des
articles scientifiques sur le séminaire.
5. A QUI S’ADRESSE CE SEMINAIRE
Ce séminaire s’adresse principalement aux apprenant du système LMD et à
tous ceux qui veulent s’initier à l’intelligence artificielle, et à ceux qui en connaissent
déjà les principes et cherchent, par exemple, à approfondir leurs connaissances ou
envisagent d’appliquer certaines techniques à un problème particulier.
6. PLANNING DU SEMINAIRE
- Généralité sur l’Intelligence Artificielle ;
- Apprentissage automatique – Machine Learning ;
- Apprentissage Profonde – Deep Learning ;
- Les langages informatiques de l’intelligence artificielle ;
- Séances pratiques et laboratoire.
Dr. BAZA NTOYE BOIPIA TOSTAOS, PhD
Professeur Associé des Universités Congolaises

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CHAPITRE 1
GÉNÉRALITÉ SUR
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
0. Introduction
Intelligence Artificielle. Que n’a-t-on pas imaginé, rêvé, à partir de
l’association de ces deux termes ? La possibilité pour l’homme de créer un être à son
image, de fabriquer des machines qui pourrait penser, raisonner, comprendre,
apprendre, décider, voire rire ou aimer à notre place. Bref, reproduire les fonctions
intelligentes de l’homme, certaines fonctions biologiques à une machine.
L’intelligence Artificielle devait tout régler : plus besoin de programmer, les
systèmes allaient fonctionner pratiquement tout seuls, sans jamais se tromper. Les
statues vivantes ou parlantes de l’Antiquité et les automates des siècles passés
reprenaient consistance, et l’on voyait se profiler l’ombre de Hal, l’ordinateur tout-
puissant décrit par Arthur Clarke dans 2001 l’Odyssée de l’espace.
Après plus de 30 ans de recherches et peu d'applications significatives,
l'Intelligence Artificielle est devenue un des thèmes porteurs de l'informatique. Cette
dénomination faisant appel au terme « Intelligence », notion elle-même relative et
difficile à définir, est souvent controversée ; certains lui préfèrent celle de « Systèmes
à Base de Connaissances », voire le terme d’« Informatique avancée».
Si les grands programmes d’Intelligence Artificielle sont rares, de nombreux
systèmes sont intégrés à des applications complexes, dont les utilisateurs se servent
sans même le savoir. En fait, l’Intelligence Artificielle n’est qu’une technique
informatique parmi tant d’autres. Or l’évolution actuelle de l’informatique n’est pas
de faire des ordinateurs de plus en plus puissants, mais bien plutôt de les rendre, sinon
plus intelligents, du moins plus « conviviaux ».
C’est ainsi que l’ Intelligence Artificielle investit peu à peu tous les domaines
d’activité, de la gestion à la productique, en passant par les applications financières
( analyse et diagnostic), le contrôle de processus industriel ( impliquant la vision, le
traitement du signal et la robotique), la bureautique ( traitement, analyse ou
comportement automatique de documents par système expert, gestion automatique de
messagerie et d’agendas), l’administration ( contrôle d’organismes comme la
sécurité sociale, aide à l’application de règlements), les réseaux (routage), le génie
logiciel et l’aide à l’exploitation informatique….
C’est grâce à l’ Intelligence Artificielle que nous pouvons interroger
efficacement le minitel, que les trains arrivent à l’heure, que les industriels peuvent
économiser l’énergie en régularisant les processus, que des défauts sont diagnostiqués
et rapidement réparés sur des machines complexes, que des chaînes de fabrication
peuvent fonctionner sans intervention humaine, que les pilotes d’avion sont capables
de faire face aux situations les plus complexes, que la recherche scientifique (
physique des particules, génétique, biochimie….) peut avancer à grands pas.
Ainsi, plutôt que d’essayer de reproduire l’intelligence humaine, l’Intelligence
Artificielle a pour objectif d’apporter des réponses, soit lorsque les besoins de