Explorateur IA — Démonstrateur Interactif des Sous-domaines de l’Intelligence Artificielle

Explorateur IA est une application Django conçue pour explorer les grands domaines de l'intelligence artificielle à travers des démonstrations interactives, pédagogiques et accessibles.

Elle est destinée aux :

• Étudiants
• Enseignants
• Curieux de l’IA

• Interface web professionnelle
• Modules séparés pour chaque sous-domaine majeur de l’IA
• Simulations, visualisations et interactions avec des intelligences
• Compatible mobile et déployable sur Render ou Vercel

L’IA regroupe plusieurs disciplines. Ce projet les illustre par l’expérience. Chaque module simule le fonctionnement d’un composant de l’IA :

• But : illustrer comment l’IA encode les faits et les règles
• Exemple :
  • Fait : homme(socrate)
  • Règle : homme(X) => mortel(X)
  • Inférence : mortel(socrate)
• Concepts abordés : logique de premier ordre, base de faits, moteurs d'inférence

• But : déduire des conclusions logiques à partir de propositions (syllogismes)
• Exemple :
  • Tous les hommes sont mortels
  • Socrate est un homme
  • → Conclusion : Socrate est mortel
• Concepts abordés : syllogisme, implication, logique déductive

• But : discuter avec un chatbot intelligent basé sur GPT
• Utilise : OpenRouter.ai
• Concepts abordés : compréhension du langage, génération de texte, modèles de langage

• But : détecter des objets dans une image
• Utilise : API de Hugging Face (facebook/detr-resnet-50)
• Exemple : image → ["person", "dog", "car"]
• Concepts abordés : reconnaissance visuelle, réseaux convolutifs

• But : prédire la classe d’un point (x, y) avec un modèle entraîné
• Modèle : classification binaire via scikit-learn
• Concepts abordés : entraînement supervisé, classification, features, modèles linéaires

• But : calculer un plan d’actions d’un point A à B dans un graphe
• Exemple : A → C → D → E
• Concepts abordés : algorithmes de recherche (BFS), graphe, agents intelligents

• But : simuler les actions d’un robot dans un espace
• Commandes : avancer, tourner, ramasser
• Concepts abordés : perception-action, séquence d’actions, contrôle IA

• Django (backend et templates)
• HTML/CSS Vanilla (UI responsive)
• OpenRouter (API GPT)
• Hugging Face (détection objets)
• Scikit-learn (classification ML)
• AJAX (fetch) pour les échanges dynamiques

1. Cloner le projet

git clone https://github.com/EJM0101/explorateur-ia.git
cd explorateur-ia