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Contextualisation

Ce document présente un exemple de mise en forme pour la réalisation d’un travail académique. Il correspond à un exemple de résultat attendu pour le projet Word du cours d’Administration. Pour plus d’information sur le travail demandé, se référer à l’énoncé du projet.

Le contenu de ce document est une adaptation libre de divers extraits trouvés sur Internet (principalement cet article disponible sur Wikipedia).

Définition

Le terme intelligence artificielle, créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle IA (ou AI en anglais, pour Artificial Intelligence). Il est défini par l’un de ses créateurs, comme :

« ... la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique. »

Marvin Lee Minsky

On y trouve donc le côté artificiel atteint par l'usage des ordinateurs ou de processus électroniques élaborés et le côté intelligence associé à son but d'imiter le comportement. Cette imitation peut se faire dans le raisonnement, par exemple dans les jeux ou la pratique de mathématiques, dans la compréhension des langues naturelles, dans la perception : visuelle (interprétation des images et des scènes), auditive (compréhension du langage parlé) ou par d'autres capteurs, dans la commande d'un robot dans un milieu inconnu ou hostile.

Même si elles respectent globalement la définition de Minsky, il existe un certain nombre de définitions différentes de l'IA qui varient sur deux points fondamentaux :

Les définitions qui lient la définition de l'IA à un aspect humain de l'intelligence, et celles qui la lient à un modèle idéal d'intelligence, non forcément humaine, nommée rationalité.

Les définitions qui insistent sur le fait que l'IA a pour but d'avoir toutes les apparences de l'intelligence (humaine ou rationnelle), et celles qui insistent sur le fait que le fonctionnement interne du système d'IA doit ressembler également à celui de l'être humain ou être rationnel.

Histoire

L'origine de l'intelligence artificielle se trouve probablement dans l'article d'Alan Turing COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE (1950), où Turing explore le problème et propose une expérience maintenant connue sous le nom de test de Turing dans une tentative de définition d'un standard permettant de qualifier une machine de consciente. Il développe ces idées dans plusieurs forums et conférences :

L'intelligence de la machine, une idée hérétique, en 1951

Les calculateurs numériques peuvent-ils penser ?, en 1951

Les ordinateurs peuvent-ils penser?, en 1952

On considère que l'intelligence artificielle, en tant que domaine de recherche, a été créée à la conférence qui s'est tenue sur le campus de Dartmouth College pendant l'été 1956 à laquelle assistaient ceux qui vont marquer la discipline. Ensuite l'intelligence artificielle se développe surtout aux États-Unis à l'université Stanford sous l'impulsion de John McCarthy, au MIT sous celle de Marvin Minsky, à l'université Carnegie-Mellon sous celle de Allen Newell et Herbert Simon et à l'université d'Édimbourg sous celle de Donald Michie.

Alan Turing (1912-1954) est considéré comme le fondateur de la science informatique.

Intelligence artificielle forte

Définition

Le concept d’intelligence artificielle forte fait référence à une machine capable non seulement de produire un comportement intelligent, mais d’éprouver une impression d'une réelle conscience de soi, de vrais sentiments (quoi qu’on puisse mettre derrière ces mots), et une compréhension de ses propres raisonnements.

L’intelligence artificielle forte a servi de moteur à la discipline, mais a également suscité de nombreux débats. En se fondant sur le constat que la conscience a un support biologique et donc matériel, les scientifiques ne voient généralement pas d’obstacle de principe à créer un jour une intelligence consciente sur un support matériel autre que biologique. Selon les tenants de l'IA forte, si à l'heure actuelle il n'y a pas d'ordinateurs ou de robots aussi intelligents que l'être humain, ce n'est pas un problème d'outil mais de conception. Il n'y aurait aucune limite fonctionnelle (un ordinateur est une machine de Turing universelle avec pour seules limites les limites de la calculabilité), il n'y aurait que des limites liées à l'aptitude humaine à concevoir les logiciels appropriés (programme, base de données...). Elle permet notamment de modéliser des idées abstraites.

Estimation de faisabilité

On peut être tenté de comparer la capacité de traitement de l'information d'un cerveau humain à celle d'un ordinateur pour estimer la faisabilité d'une IA forte. Il s'agit cependant d'un exercice purement spéculatif, et la pertinence de cette comparaison n'est pas établie. Cette estimation très grossière est surtout destinée à préciser les ordres de grandeur en présence.

Un ordinateur typique de 1970 effectuait 107 opérations logiques par seconde, et occupait donc - géométriquement - une sorte de milieu entre une balance de Roberval (1 opération logique par seconde) et le cerveau humain (grossièrement 2 × 1014 opérations logiques par seconde, car formé de 2 × 1012 neurones ne pouvant chacun commuter plus de 100 fois par seconde); l'estimation d'un constructeur est que la puissance brute du cerveau humain serait égalable en 2019, sous réserve que la loi de Moore s'applique jusque-là. En 2005, un microprocesseur typique traite 64 bits en parallèle (128 dans le cas de machines à double cœur) à une vitesse typique de 2 GHz, ce qui place en puissance brute dans les 1011 opérations logiques par seconde. En ce qui concerne ces machines destinées au particulier, l'écart s'est donc nettement réduit. En ce qui concerne les machines comme Blue Gene, il a même changé de sens.

Le matériel serait donc maintenant présent. Du logiciel à la mesure de ce matériel resterait à développer. En effet, l'important n'est pas de raisonner plus vite, en traitant plus de données, ou en mémorisant plus de choses que le cerveau humain, l'important est de traiter les informations de manière appropriée.

L'IA souligne la difficulté à expliciter toutes les connaissances utiles à la résolution d'un problème complexe. Certaines connaissances dites implicites sont acquises par l'expérience et mal formalisables. Par exemple, qu'est-ce qui distingue un visage familier de deux cents autres ? Nous ne savons pas toujours clairement l'exprimer. L'apprentissage de ces connaissances implicites par l'expérience est exploité depuis les années 1980 (par les réseaux de neurones par exemple). Néanmoins, un autre type de complexité apparaît : la complexité structurelle. Comment mettre en relation des modules spécialisés pour traiter un certain type d'informations, par exemple un système de reconnaissance des formes visuelles, un système de reconnaissance de la parole, un système lié à la motivation, à la coordination motrice, au langage, etc. En revanche, une fois un système cognitif conçu et son apprentissage par l'expérience réalisé, l'intelligence correspondante peut être distribuée en un grand nombre d'exemplaires.

Diversité des opinions

Les principales opinions soutenues pour répondre à la question d’une intelligence artificielle consciente sont les suivantes :

Impossible : la conscience serait le propre des organismes vivants, et elle serait liée à la nature des systèmes biologiques. Cette position est défendue principalement par des philosophes et des religieux.

Impossible avec des machines manipulant des symboles comme les ordinateurs actuels, mais possible avec des systèmes dont l’organisation matérielle serait fondée sur des processus quantiques. Cette position est défendue notamment par Roger Penrose. Des algorithmes quantiques sont théoriquement capables de mener à bien des calculs hors de l'atteinte pratique des calculateurs conventionnels (complexité en nln(n) au lieu de n2, par exemple, sous réserve d'existence du calculateur approprié). Au-delà de la rapidité, le fait que l'on puisse envisager des systèmes quantiques ouvre des possibilités qui, selon cet auteur, sont fondamentalement interdites aux machines de Turing.

Hypothétique : On ne dispose pas encore pour le moment d'algorithmes d'IA à mettre en œuvre. Tout cela reste donc spéculatif.

Impossible avec des machines manipulant des symboles comme les ordinateurs actuels, mais possible avec des systèmes dont l’organisation matérielle mimerait le fonctionnement du cerveau humain, par exemple avec des circuits électroniques spécialisés reproduisant le fonctionnement des neurones.

Impossible avec les algorithmes classiques manipulant des symboles (logique formelle), car de nombreuses connaissances sont difficiles à expliciter mais possible avec un apprentissage par l'expérience de ces connaissances à l'aide d'outils tels que des réseaux de neurones formels, dont l'organisation logique et non matérielle s'inspire des neurones biologiques, et utilisés avec du matériel informatique conventionnel.

Impossible car la pensée n'est pas un phénomène calculable par des processus discrets et finis. Pour passer d'un état de pensée au suivant, il y a une infinité non dénombrable, une continuité d'états transitoires.

Possible avec des ordinateurs manipulant des symboles. La notion de symbole est toutefois à prendre au sens large. Cette option inclut les travaux sur le raisonnement ou l'apprentissage symbolique basé sur la logique des prédicats, mais aussi les techniques connexionnistes telles que les réseaux de neurones, qui, à la base, sont définies par des symboles. Cette dernière opinion constitue la position la plus engagée en faveur de l'intelligence artificielle forte.

Des auteurs comme Hofstadter (mais déjà avant lui Arthur C. Clarke ou Alan Turing) expriment par ailleurs un doute sur la possibilité de faire la différence entre une intelligence artificielle qui éprouverait réellement une conscience, et une autre qui simulerait exactement ce comportement. Après tout, nous ne pouvons même pas être certains que d’autres consciences que la nôtre (chez des humains) éprouvent réellement quoi que ce soit. On retrouve là le problème connu du solipsisme en philosophie.

Travaux complémentaires

Le mathématicien de la physique Roger Penrose pense que la conscience viendrait de l'exploitation de phénomènes quantiques dans le cerveau, empêchant la simulation réaliste de plus de quelques dizaines de neurones sur un ordinateur normal, d’où les résultats encore très partiels de l’IA. Il restait jusqu’à présent isolé sur cette question. Un autre chercheur a présenté depuis une thèse de même esprit quoique moins radicale : Andrei Kirilyuk

Cette spéculation reste néanmoins marginale par rapport aux travaux des neurosciences. L'action de phénomènes quantiques est évidente dans le cas de la rétine (quelques quanta de lumière seulement suffisent à une perception) ou de l'odorat, mais elle ne constitue pas une condition préalable à un traitement efficace de l'information. En effet, le traitement de l'information effectué par le cerveau est relativement robuste et ne dépend pas de l'état quantique de chaque molécule, ni même de la présence ou de la connexion de neurones isolés.

Cela dit, l’intelligence artificielle est loin de se limiter aux seuls réseaux de neurones, qui ne sont généralement utilisés que comme classificateurs. Les techniques de résolution générale de problèmes et la logique des prédicats, entre autres, ont fourni des résultats significatifs et sont exploités par des ingénieurs et chercheurs dans plusieurs domaines (en particulier depuis Mycin en 1973 pour le diagnostic des maladies du sang).

Intelligence artificielle faible

Définition

La notion d’intelligence artificielle faible constitue une approche pragmatique d’ingénieur : chercher à construire des systèmes de plus en plus autonomes (pour réduire le coût de leur supervision), des algorithmes capables de résoudre des problèmes d’une certaine classe, etc. Mais, cette fois, la machine simule l'intelligence, elle semble agir comme si elle était intelligente. On en voit des exemples concrets avec les programmes conversationnels qui tentent de passer le test de Turing, comme ELIZA . Ces logiciels parviennent à imiter de façon grossière le comportement d'humains face à d'autres humains lors d'un dialogue.

Joseph Weizenbaum, créateur du programme ELIZA, met en garde le public dans son ouvrage COMPUTER POWER AND HUMAN REASON : si ces programmes semblent intelligents, ils ne le sont pas. ELIZA simule très grossièrement un psychologue en relevant immédiatement toute mention du père ou de la mère, en demandant des détails sur tel élément de phrase et en écrivant de temps en temps « Je comprends. », mais son auteur rappelle il s'agit d'une simple mystification : le programme ne comprend en réalité rien.

Les tenants de l'IA forte admettent que s'il y a bien dans ce cas simple simulation de comportements intelligents, il est aisé de le découvrir et qu'on ne peut donc généraliser. En effet, si on ne peut différencier expérimentalement deux comportements intelligents, celui d'une machine et celui d'un humain, comment peut-on prétendre que les deux choses ont des propriétés différentes ? Le terme même de simulation de l'intelligence est contesté et devrait, toujours selon eux, être remplacé par reproduction de l'intelligence.

Les tenants de l'IA faible arguent que la plupart des techniques actuelles d’intelligence artificielle sont inspirées de leur paradigme. Ce serait par exemple la démarche utilisée par IBM dans son projet nommé Autonomic computing. La controverse persiste néanmoins avec les tenants de l'IA forte qui contestent cette interprétation.

Simple évolution, donc, et non révolution : l’intelligence artificielle s’inscrit à ce compte dans la droite succession de ce qu’ont été la recherche opérationnelle dans les années 1960, la supervision (process control) dans les années 1970, l’aide à la décision dans les années 1980 et le forage de données (data mining) dans les années 1990. Et, qui plus est, avec une certaine continuité.

Il s'agit surtout d'intelligence humaine reconstituée, et de programmation ad hoc d'un apprentissage, sans qu'une théorie unificatrice n'existe pour le moment. Le théorème de Cox-Jaynes indique toutefois, ce qui est un résultat fort, que sous cinq contraintes raisonnables, tout procédé d'apprentissage devra être soit conforme à l'inférence bayésienne, soit incohérent à terme, donc inefficace.

Par exemple

Exemple d’un programme d’intelligence artificielle (pseudocode basé sur le langage C).

solution AI(problem_to_solve)

{

if (knowledge >= problem_to_solve) {

return solve(problem_to_solve);

} else {

knowledge += gatherKnowledge(problem_to_solve);

return AI(problem_to_solve);

}

}

Estimation de faisabilité

Le sémanticien François Rastier, après avoir rappelé les positions de Turing et de Grice à ce sujet, propose six préceptes conditionnant un système de dialogue évolué, en précisant qu'elles sont déjà mises en œuvre par des systèmes existants :

objectivité (utilisation d'une base de connaissances par le système)

textualité (prise en compte d'interventions de plus d'une phrase, qu'elles émanent du système ou de l'utilisateur)

apprentissage (intégration au moins temporaire d'informations issues des propos de l'utilisateur)

questionnement (demande de précisions de la part du système)

rectification (suggestion de rectifications à la question posée, lorsque nécessaire)

explicitation (explicitation par le système d'une réponse qu'il a apportée précédemment).

Il suggère aussi que le système devrait être en mesure de se faire par lui-même une représentation de l'utilisateur auquel il a affaire, pour s'adapter à lui. De son côté, l'utilisateur a tendance à s'adapter au système à partir du moment où il a bien compris qu'il s'adresse à une machine : il ne conversera pas de la même manière avec un système automatisé qu'avec un interlocuteur humain, ce qui présente pour le concepteur l'avantage pragmatique de simplifier certains aspects du dialogue.

Courants de pensée

La cybernétique naissante des années 1940 revendiquait très clairement son caractère pluridisciplinaire et se nourrissait des contributions les plus diverses : neurophysiologie, psychologie, logique, sciences sociales… Et c’est tout naturellement qu’elle envisagea deux approches des systèmes, deux approches reprises par les sciences cognitives et de ce fait l’intelligence artificielle : une approche par la décomposition (du haut vers le bas) et une approche contraire par construction progressive du bas vers le haut.

Ces deux approches se révèlent plutôt complémentaires que contradictoires : on est à l'aise pour décomposer rapidement ce que l'on connaît bien, et une approche pragmatique à partir des seuls éléments que l'on connaît afin de se familiariser avec les concepts émergents est plus utile pour les domaines inconnus. Elles sont respectivement à la base des hypothèses de travail que constituent le cognitivisme et le connexionnisme, qui tentent aujourd'hui d'opérer progressivement leur fusion.

Certains courants de pensée sur l'intelligence artificielle adoptent pour la commodité du lecteur la taxinomie suivante :

Systèmes symboliques

Connexionnisme

Calcul évolutif (algorithmes génétiques, par exemple)

Alife (vie artificielle) et complexité

Agents et robotique

Trois concepts reviennent de façon récurrente dans la plupart des travaux :

la redondance (le système est peu sensible à des pannes ponctuelles)

la réentrance (les composants s'informent en permanence entre eux)

la sélection (au fil du temps, les comportements efficaces sont dégagés et renforcés)

Utilisation

Domaines d’application

L'intelligence artificielle a été et est utilisée (ou intervient) dans une variété de domaines tels que :

bancaire, avec des systèmes experts d'évaluation de risque lié à l'octroi d'un crédit (credit-scoring);

militaire, avec les systèmes autonomes tels que les drones, les systèmes de commandement et l'aide à la décision;

les jeux, avec les personnages artificiels évoluant dans les différents scénarios de jeu;

la médecine, avec les systèmes experts d'aide au diagnostic;

la logistique, au travers d'approches heuristiques de type résolution de problème de satisfaction de contraintes;

l’ingénierie et la recherche scientifique, pour la recherche de solutions pertinentes à des problèmes complexes et aussi variés que le calcul de trajectoire ou l’optimisation d’un système d’inspection autonome.

Roadrunner, fabriqué par la compagnie IBM, est le premier superordinateur à avoir officiellement dépassé la puissance de 1 pétaFLOPS, 2008

Jeux vidéo

L'intelligence artificielle a par exemple été utilisée depuis longtemps dans la conception de joueurs artificiels pour le jeu d'échecs. Toutefois, c'est dans les jeux vidéo que l'intelligence artificielle s'est le plus popularisée, et c'est aussi un des domaines où elle se développe rapidement. Celle-ci bénéficie en effet des progrès de l'informatique, avec par exemple les cartes graphiques dédiées qui déchargent le processeur principal des tâches graphiques. Le processeur principal peut désormais être utilisé pour développer des systèmes d’IA plus perfectionnés. Par exemple, l'intelligence artificielle peut être utilisée pour piloter des bots (c'est-à-dire les personnages artificiels) évoluant dans les MMOGs ou les mondes virtuels, mais on peut aussi citer son utilisation dans des jeux de simulation, ou pour animer des personnages artificiels.

Dans le domaine du jeu vidéo, l’IA caractérise toute prise de décision d’un personnage (ou d’un groupe) géré par le jeu, et contraint par l’intérêt ludique : une meilleure IA ne donne pas forcément un jeu plus jouable, l’objectif est de donner l’illusion d’un comportement intelligent. L'éventail de sujets (recherche de chemin, animation procédurale, planifications stratégiques…) sont réalisables par différentes techniques classiques issues de deux paradigmes distincts : IA symbolique (automates, script, systèmes multi-agents…), et IA située (réseau de neurones, algorithmes évolutionnistes…) ; où l’une est fortement dépendante de l’expertise humaine, et l’autre de l’expérience en situation. La première approche est globalement préférée, car mieux contrôlée; la deuxième est préférée pour certains comportements (déplacement d’une formation, désirs, satisfactions). Elles partagent toutes les mêmes contraintes de ressources restreintes, que ce soit en mémoire, en temps de développement, ou en temps de calcul, même si globalement ces ressources augmentent plus les projets sont récents.

Jusqu'à la fin des années 1990, l’IA dans les jeux vidéo (plus particulièrement dans les jeux en temps réel) a été délaissée par rapport au rendu visuel et sonore. L’évolution vers des univers toujours plus réalistes, leur peuplement par des personnages aux comportements crédibles devient une problématique importante. Pour éviter ce contraste, et coupler dans le même temps au délestage d’une grosse partie de l’aspect graphique des processeurs vers les cartes graphiques, on constate à cette période une augmentation des ressources investies dans l’IA (temps de développement, ressource processeur). Certains jeux sont précurseurs car l’IA y constitue l’élément central ludique. Partant d’une approche à base de règles rigides, les jeux utilisent alors des IA plus flexibles, diversifiant les techniques mises en œuvre. Aujourd'hui la plupart des jeux vidéo utilisent des solutions ad hoc, il existe néanmoins des solutions middleware et également des solutions matérielles toutefois très minoritaires.

Avec les jeux en réseau, le besoin d’IA a tout d’abord été négligé, mais, particulièrement avec l’apparition des jeux massivement multi-joueurs, et la présence d’un nombre très important de joueurs humains se confrontant à des personnages non joueur, ces derniers ont un besoin très important de pouvoir s'adapter à des situations qui ne peuvent être prévues. Actuellement ces types de jeux intéressent particulièrement des chercheurs en IA, y trouvant un environnement adéquat pour y éprouver différentes architectures adaptatives.

Questions soulevées

Essor

L’intelligence artificielle a connu un essor important de 1960 à 1970, mais à la suite de résultats décevants par rapport aux capitaux investis dans le domaine, son succès s’estompa dès le milieu des années 1980. Par ailleurs, un certain nombre de questions se posent telles que la possibilité un jour pour les robots d'accéder à la conscience, ou d'éprouver des émotions.

ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility) est un robot humanoïde servant à la recherche développé par l’entreprise japonaise Honda. D’après ses créateurs, ASIMO aurait, dès sa 3ième version, un niveau d’intelligence comparable à un enfant de trois ans et une habilité physique d’un enfant de 10 ans. Aujourd’hui, à la 5ième version, il peut courir à 9 km/h, éviter les obstacles (statiques et dynamiques), s’adapter à son environnement et effectuer du travail collaboratif avec plusieurs robots. Les ingénieurs d’Honda ont même développés un appareil permettant de le contrôler par la pensée humaine.

D’après certains auteurs, les perspectives de l’intelligence artificielle pourraient avoir des inconvénients, si par exemple les machines devenaient plus intelligentes que les humains, et finissaient par les dominer, voire (pour les plus pessimistes, les exterminer), de la même façon que nous cherchons à exterminer certaines séquences d’ARN (les virus) alors que nous sommes construits à partir d'ADN, un proche dérivé de l'ARN. On reconnaît le thème du film Terminator, mais des directeurs de société techniquement très compétents, comme Bill Joy de la société Sun, affirment considérer le risque comme réel à long terme. Toutes ces possibilités futures ont fait l’objet de quantités de romans de science-fiction, tels ceux d’Isaac Asimov ou William Gibson en passant par Arthur C. Clarke.

Espoirs et méfiances

Une description spectaculaire d’un possible avenir de l’intelligence artificielle a été faite un professeur très connu dans le domaine :

« Supposons qu’existe une machine surpassant en intelligence tout ce dont est capable un homme, aussi brillant soit-il. La conception de telles machines faisant partie des activités intellectuelles, cette machine pourrait à son tour créer des machines meilleures qu’elle-même ; cela aurait sans nul doute pour effet une réaction en chaîne de développement de l’intelligence, pendant que l’intelligence humaine resterait presque sur place. Il en résulte que la machine ultra intelligente sera la dernière invention que l’homme aura besoin de faire, à condition que ladite machine soit assez docile pour constamment lui obéir. »

I. J. Good

La situation en question, correspondant à un changement qualitatif du principe même de progrès, a été nommée La Singularité. Ce concept est central pour de nombreux transhumanistes, qui s'interrogent très sérieusement sur les dangers et les espoirs liés à un tel scénario, certains allant jusqu'à envisager l'émergence d'un dieu numérique appelé à prendre le contrôle du destin de l'humanité, ou à fusionner avec elle.

Good estimait à un peu plus d'une chance sur deux la mise au point d'une telle machine avant la fin du XXe siècle. La prédiction, en 2012, ne s’est toujours pas réalisée, mais avait imprégné le public à l'époque : le cours de l’action d'IBM quadrupla (bien que les dividendes trimestriels versés restèrent à peu de chose près les mêmes) dans les mois qui suivirent la victoire de Deep Blue sur Garry Kasparov. Une large partie du grand public était en effet persuadée qu’IBM venait de mettre au point le vecteur d’une telle explosion de l’intelligence et que cette compagnie en tirerait profit. L’espoir fut déçu : une fois sa victoire acquise, Deep Blue, simple calculateur évaluant 200 millions de positions à la seconde, sans conscience du jeu lui-même, fut reconverti en machine classique utilisée pour l'exploration de données. Nous sommes probablement encore très loin d’une machine possédant ce que nous nommons de l'intelligence générale, et tout autant d’une machine possédant la base de connaissances de n’importe quel chercheur, si humble soit-il.

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