J’ai conçu une expérience interactive qui montre comment un agent passe du hasard à l’apprentissage.
SupraLab AI fait progresser l’utilisateur à travers six niveaux : décisions aléatoires, règles, Q-table et récompenses, perceptron, réseau multicouche et rétropropagation. La simulation, les observations et le cours guidé racontent la même boucle : observer, décider, agir, puis apprendre.
Ce que l’utilisateur voit, et ce que j’ai travaillé derrière.
Les vues ci-dessous sont des captures des produits en ligne. Elles montrent une étape de la boucle produit : comprendre, agir, recevoir un retour, puis décider de la suite.
01 / Progression
Montrer les paliers de complexité
Les six niveaux rendent visible le passage entre hasard, règles et apprentissage. L’utilisateur comprend ce qui change avant de rencontrer le vocabulaire technique.
Hasard · règles · Q-table · réseaux
02 / Simulation
Faire voir la décision en temps réel
Le robot, la grille, les contrôles et les observations donnent un retour immédiat sur une action : collision, récompense, sortie ou nouvelle position.
Robot · environnement · récompense · réussite
03 / Pédagogie
Expliquer sans jargon
Le laboratoire alterne manipulation, observation et cours. Les analogies et les étapes de code relient ce que l’on voit à ce que l’agent calcule.
Simulation → explication → vérification
03 / Ma contribution
Une responsabilité qui va du cadrage à la version en ligne.
Ce que j’ai pris en charge
01
Structurer un parcours de six niveaux qui rend la progression compréhensible.
02
Concevoir une simulation où chaque action produit un retour lisible.
03
Rendre visibles l’état, l’action, la récompense, la réussite et la suite.
04
Relier l’expérience interactive à un cours qui vérifie la compréhension.