Découvrez le fonctionnement de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle IA vous semble floue ou trop complexe ? En réalité, son fonctionnement repose sur des mécanismes simples mais puissants. L’IA traite des données, apprend de l’expérience, puis produit des résultats utiles. Elle est utilisée pour améliorer des applications dans la santé, la sécurité, la production ou encore la création. Grâce au machine learning, les machines deviennent autonomes, capables de s’adapter et d’assurer des tâches variées. Ce site vous aide à comprendre comment l’IA fonctionne, quels sont ses avantages, ses risques, et comment l’utilisation de cette technologie peut transformer votre vie professionnelle, jour après jour.

1. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et comment la définir ?
2. Les piliers du fonctionnement de l’IA : algorithmes et données
3. Le machine learning ou l’art d’apprendre à partir des données
4. Les grandes méthodes d’apprentissage automatique
5. Le deep learning et les réseaux de neurones : au cœur du cerveau de l’IA
6. Les différents niveaux d’intelligence artificielle
7. Comment l’IA est-elle détectée ? un enjeu d’actualité
8. Les enjeux éthiques du fonctionnement de l’IA
9. Comprendre le fonctionnement de l’IA : une compétence essentielle pour demain

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et comment la définir ?

L’intelligence artificielle (IA) est partout. Mais est-ce que vous savez vraiment ce que c’est ?

C’est une branche de l’informatique qui consiste à créer des systèmes capables d’imiter certaines fonctions humaines. Par exemple, une IA peut analyser des informations, prendre des décisions ou proposer des solutions, un peu comme un assistant autonome.

L’IA utilise des algorithmes, des données, et parfois des réseaux de neurones. Ces derniers imitent le cerveau humain. Chaque interaction améliore leur capacité à traiter les données, à apprendre et à générer des résultats.

Il existe deux grands types d’apprentissage :

• Supervisé : l’IA apprend avec des exemples bien définis.
• Non supervisé : elle explore seule des données brutes pour en extraire des motifs.

Des modèles plus récents, dits génératifs, vont plus loin : ils créent du contenu comme du texte, des images ou des vidéos. Ces outils sont déjà utilisés dans la santé, la sécurité, la recherche ou les services numériques.

L’utilisation de l’IA se développe rapidement, avec de nombreux avantages pour les entreprises. Elle peut aider à automatiser des activités, améliorer la productivité ou proposer de nouvelles applications.

Mais cette technologie soulève aussi des problèmes :

• Qualité des données,
• Biais algorithmiques,
• Risques éthiques,
• Ou encore impact sur l’emploi et la sécurité des systèmes.

C’est pourquoi il est essentiel de bien comprendre ces enjeux, de former vos équipes, et d’utiliser l’IA de manière responsable.

L’intelligence artificielle IA n’est plus un sujet réservé aux experts. C’est une ressource stratégique pour ceux qui veulent anticiper le développement des métiers de demain. Elle ouvre la voie à un monde où humains et machines peuvent collaborer efficacement.

Avec un peu de savoir, les bons outils et un cadre éthique clair, chacun peut tirer parti du potentiel de l’IA. Ce contenu vous donne les clés pour comprendre, choisir et utiliser l’IA dans vos activités, dès aujourd’hui.

Les piliers du fonctionnement de l’IA : algorithmes et données

Le rôle central des algorithmes

Un algorithme est une suite d’étapes pour résoudre un problème, comme une recette simple. En intelligence artificielle, ces algorithmes ne sont pas figés. Ils apprennent par l’expérience et s’améliorent à chaque nouvelle utilisation. Par exemple, un système de recommandation utilise vos choix passés pour mieux vous proposer du contenu la prochaine fois.

Dans le développement de l’IA, deux méthodes principales existent :

• Apprentissage supervisé : l’algorithme apprend à partir de données étiquetées (comme reconnaître des chats dans des images).
• Apprentissage non supervisé : il découvre seul des patterns dans des données non triées (comme regrouper des profils clients).

Ces techniques rendent l’IA autonome et adaptative. Elle peut évoluer sans modifier le code, ce qui la rend idéale pour des applications complexes, comme la recherche, la santé ou le traitement automatique de contenus génératifs.

Les données : le carburant indispensable de l’intelligence artificielle

Les données sont essentielles. Même le meilleur algorithme reste inutile sans elles.
Par exemple, une IA qui traite de la reconnaissance vocale a besoin de milliers d’enregistrements pour comprendre les accents et intonations. Mais attention : des données mal triées ou biaisées peuvent causer des erreurs graves.

L’IA suit souvent trois étapes simples :

1. Entrée : données en texte, image, son, etc.
2. Traitement : l’IA analyse les données grâce à des réseaux neuronaux profonds.
3. Sortie : elle produit une réponse, une prédiction, une décision.

Par exemple, dans une application médicale, l’IA analyse une radiographie, la compare à des milliers d’autres, puis signale une anomalie possible.

L’éthique des données : un enjeu crucial

Des données biaisées peuvent créer des risques pour les utilisateurs.
Exemple : un outil de recrutement mal calibré peut pénaliser un genre ou un groupe.
C’est pourquoi les entreprises doivent contrôler la qualité, la diversité et la représentativité des données utilisées.

Dans un monde où l’IA influence la santé, l’éducation, le travail ou même les vidéos génératives, cette vigilance est essentielle.

À retenir

• Les algorithmes apprennent avec l’expérience, pas avec un code figé.
• La qualité des données est plus importante que leur nombre.
• L’éthique doit guider l’utilisation de ces ressources puissantes.

L’IA offre un potentiel immense, mais elle doit être bien comprise pour être bien utilisée. Ce savoir, vous pouvez l’acquérir pas à pas, de manière claire et concrète.

Le machine learning ou l’art d’apprendre à partir des données

L’intelligence artificielle tire sa puissance du machine learning, une méthode qui permet à la machine d’apprendre à partir d’exemples plutôt que d’être programmée ligne par ligne. Derrière ce concept révolutionnaire se cachent des mécanismes précis que tout curieux peut comprendre, même sans bagage technique.

Contrairement aux logiciels classiques où les règles sont codifiées par des développeurs, le machine learning fonctionne comme un cerveau en formation. On lui fournit des données étiquetées (comme des photos de chats et de chiens) et il dégage lui-même les critères de différenciation. Plus il traite d’exemples, plus ses prédictions deviennent précises.

Deux grandes familles d’apprentissage coexistent. L’apprentissage supervisé fonctionne avec des données labellisées : le système apprend en comparant ses prédictions à la réalité connue. À l’inverse, l’apprentissage non supervisé découvre seul des structures cachées dans des données non triées, comme regrouper des clients selon leurs comportements d’achat.

• Phase d’entraînement : Le modèle analyse des données historiques pour identifier des modèles récurrents
• Phase de test : Sa précision est évaluée sur des données inédites pour valider ses capacités prédictives
• Phase de déploiement : Le système opérationnel traite en temps réel de nouvelles données pour produire des résultats concrets

Le défi du machine learning réside dans la préparation des données. Les experts doivent sélectionner manuellement les features pertinentes – des détails comme la forme des oreilles pour reconnaître les animaux. Cette dépendance humaine disparaît dans le deep learning, où les réseaux de neurones artificiels extraient eux-mêmes les caractéristiques discriminatoires.

L’éthique en machine learning soulève des interrogations majeures. Comment éviter que des données biaisées produisent des décisions discriminatoires ? Quelle transparence exiger de systèmes dont le raisonnement devient opaque ? Ces questions montrent que maîtriser les algorithmes ne suffit pas : il faut aussi guider leur usage responsable.

Les grandes méthodes d’apprentissage automatique

L’apprentissage supervisé : apprendre avec un professeur

L’apprentissage supervisé ressemble à un élève qui s’exerce sur des exercices corrigés. L’algorithme reçoit des données d’entrée avec les résultats attendus. Pour reconnaître des images de chats, on fournit à l’algorithme des milliers d’images étiquetées « chat » et « pas chat ». À chaque itération, le modèle ajuste ses paramètres pour minimiser les erreurs, utilisant des méthodes comme la régression logistique ou les arbres de décision.

Un autre exemple concret est la prédiction du prix d’une maison en fonction de critères comme sa superficie et son emplacement. Le modèle apprend à établir des liens entre ces variables et le prix final, perfectionnant ses estimations au fil des itérations. Cette méthode est essentielle pour des tâches précises comme le filtrage du spam ou les diagnostics médicaux.

L’apprentissage non supervisé : trouver des structures cachées

Avec l’apprentissage non supervisé, l’algorithme explore des données sans étiquettes préalables. Il identifie naturellement des regroupements en analysant les similitudes entre les éléments. Un logiciel d’analyse client peut ainsi détecter des segments comme « achats en vrac » ou « achats écologiques » sans indication préalable, en utilisant des algorithmes comme K-means.

Cette approche sert aussi à la détection d’anomalies, comme repérer des transactions bancaires suspectes dans un flot de données. L’algorithme repère les écarts par rapport aux comportements standards, sans avoir été programmé pour identifier des schémas spécifiques à l’avance.

L’apprentissage par renforcement : apprendre de ses erreurs

Cette méthode imite l’apprentissage par essai-erreur. Un agent logiciel explore un environnement, reçoit des récompenses pour les bonnes décisions et des pénalités pour les mauvaises, comme un enfant qui apprend à marcher en tombant et en s’ajustant. L’agent construit une stratégie optimale en maximisant les récompenses sur le long terme.

Un cas d’usage emblématique est l’entraînement d’un robot à marcher, où chaque mouvement réussi est récompensé. L’agent équilibre exploration (tester de nouvelles actions) et exploitation (répéter les actions efficaces) pour perfectionner sa stratégie, un principe appliqué à des systèmes comme AlphaGo.

Le deep learning et les réseaux de neurones : au cœur du cerveau de l’IA

Le deep learning représente une évolution majeure du machine learning, alliant puissance et complexité. Contrairement aux méthodes classiques, il s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels, véritables architectures inspirées du cerveau humain.

Chaque neurone artificiel fonctionne comme une unité de calcul. Il reçoit des données en entrée, les pondère grâce à des poids variables, les additionne, puis applique une fonction d’activation non linéaire pour générer une sortie. L’ingénierie réside dans la mise en réseau de ces éléments : une couche d’entrée capte les données brutes, des couches cachées successives apprennent des caractéristiques de plus en plus abstraites, et une couche de sortie livre le résultat final.

C’est la profondeur de ces réseaux – d’où le terme « deep » – qui change la donne. Alors que le machine learning classique dépend d’ingénieurs pour identifier manuellement les caractéristiques pertinentes, le deep learning les extrait automatiquement à travers ses multiples couches cachées. Une première couche peut détecter des bords dans une image, la suivante assemble des formes géométriques, et les couches ultérieures identifient des objets complets comme des visages ou des voitures.

Cet apprentissage se base sur deux grands principes :

• L’apprentissage supervisé, où le réseau s’affine à partir d’exemples étiquetés
• L’apprentissage non supervisé, qui découvre des structures dans des données non labellisées

La rétropropagation du gradient permet de corriger les erreurs en ajustant les poids entre neurones. À chaque itération, le réseau affine sa capacité à généraliser, passant de la reconnaissance de motifs simples à l’abstraction complexe.

À la croisée de la neurobiologie computationnelle, des mathématiques avancées et de l’informatique, cette technologie révolutionne notre rapport à la machine. Elle soulève aussi des enjeux éthiques : comment garantir la transparence d’un système qui apprend de manière autonome ? Comment éviter les biais intégrés à travers ses données d’entraînement ? Autant de défis à explorer pour maîtriser l’IA de demain.

Les différents niveaux d’intelligence artificielle

Pour mieux comprendre l’intelligence artificielle, il est utile de la classer selon ses capacités. Trois niveaux principaux sont généralement distingués, allant de l’IA très spécialisée à l’IA hypothétique surpassant l’intelligence humaine.

Il est essentiel de comprendre que la grande majorité, voire la totalité, des IA utilisées aujourd’hui appartiennent à la première catégorie, appelée IA faible ou IA étroite. Ces systèmes sont conçus pour exécuter une tâche spécifique avec une grande efficacité, mais ils ne possèdent aucune conscience ou capacité de généralisation.

• L’IA faible (ou IA étroite) : Conçue pour réaliser une tâche précise, cette IA peut atteindre un niveau de performance exceptionnel dans son domaine d’application (reconnaissance faciale, traduction automatique, jeu d’échecs) mais reste incapable de s’adapter à d’autres tâches. C’est le seul type d’IA effectivement réalisé à ce jour.
• L’IA forte (ou IA générale) : Théoriquement équivalente à l’intelligence humaine, cette IA pourrait comprendre, apprendre et appliquer ses connaissances à n’importe quel problème. Bien que ce soit un objectif de recherche actuel, cette forme d’intelligence artificielle reste hypothétique.
• La superintelligence : Niveau d’intelligence artificielle qui dépasserait les capacités cognitives humaines dans tous les domaines. Ce concept fait l’objet de spéculations scientifiques et éthiques, car ses implications seraient majeures pour l’humanité.

Alors que l’IA faible est déjà intégrée à de nombreuses applications quotidiennes, les développements récents visent à créer des systèmes plus généralistes. Les réseaux neuronaux profonds et l’apprentissage par renforcement permettent des avancées rapides, mais restent cantonnés au cadre de l’IA faible.

Les enjeux éthiques de ces évolutions sont considérables. Les chercheurs s’interrogent sur la manière d’aligner les objectifs des futures IA générales avec les valeurs humaines, afin d’éviter tout désalignement pouvant conduire à des conséquences imprévisibles.

Comment l’IA est-elle détectée ? Un enjeu d’actualité

L’émergence des IA génératives pose un défi clé : distinguer contenu humain et contenu artificiel. Cette question cruciale pour l’éducation ou la lutte contre la désinformation repose sur des mécanismes technologiques complexes, en constante évolution face à l’amélioration des modèles d’IA.

Les détecteurs d’IA analysent des caractéristiques invisibles à l’œil nu, notamment :

• La perplexité : mesure la prévisibilité. L’IA produit souvent des phrases répétitives, contrairement aux choix humains surprenants. Une faible perplexité indique généralement une génération par machine
• Le burstiness : étudie les variations de longueur. L’humain alterne entre phrases courtes et longues, l’IA un rythme régulier. Un faible burstiness est un signe d’écriture algorithmique

Ces outils s’entraînent sur des données massives avec des méthodes supervisées (reconnaissance de schémas humains/IA) et non supervisées (identification de structures cachées). L’apprentissage supervisé nécessite des données étiquetées (humain vs IA) pour apprendre à distinguer les deux, tandis que l’apprentissage non supervisé découvre seul les caractéristiques distinctes.

Les enjeux éthiques sont cruciaux : un faux positif pénalise un auteur sincère, un faux négatif laisse passer des mensonges. Face à cette course entre détecteurs et générateurs d’IA, nos formations certifiantes offrent les clés pour maîtriser ces concepts techniques et leur usage responsable. Nos programmes, comme l’illustrent les retours d’experts formés à Midjourney ou aux outils de data, allient théorie et mise en pratique pour une véritable appropriation des enjeux.

Les enjeux éthiques du fonctionnement de l’IA

L’étude du intelligence artificielle fonctionnement ne serait pas complète sans aborder ses implications éthiques. Ces défis guident notre pédagogie active pour former des professionnels conscients de leur rôle.

Les biais constituent un enjeu majeur. Si les données d’entraînement reflètent des préjugés humains, l’IA les amplifie. Un système de reconnaissance faciale entraîné sur des visages majoritairement blancs sera moins performant avec d’autres profils. Ces erreurs proviennent souvent d’un manque de représentativité des données ou de biais inconscients des concepteurs. Exemple : un outil d’Amazon désavantageait les femmes et un algorithme médical sous-estimait les besoins des patients noirs, illustrant des discriminations indirectes.

La « boîte noire » décrit l’opacité de certains algorithmes. Dans le Deep Learning, expliquer une décision devient complexe. Cette obscurité nuit à la confiance, surtout dans des domaines critiques comme la médecine ou la justice pénale, où un algorithme pourrait perpétuer des discriminations. Exemple : une IA prédictive en justice a renforcé les inégalités raciales, faute d’explicabilité.

Les défis éthiques majeurs à relever :

• Transparence : Détailler le fonctionnement des algorithmes via des audits réguliers et des rapports clairs sur les données utilisées.
• Équité : Garantir que l’IA n’exclut aucun groupe grâce à des données inclusives et des tests de biais systématiques.
• Responsabilité : Définir qui porte la responsabilité des décisions automatisées. Un cadre juridique précis doit encadrer l’IA.
• Protection de la vie privée : Respecter le RGPD et sécuriser les données via l’apprentissage fédéré, limitant l’exposition des données sensibles.

Nos formations inculquent ces bonnes pratiques. En intégrant ces principes dès la conception, nous formons des professionnels capables de déployer l’IA comme un levier d’inclusion. Avec le projet de règlement européen sur l’IA (AI Act), nous anticipons les obligations de transparence et de non-discrimination en cohérence avec l’UNESCO.

Comprendre le fonctionnement de l’IA : une compétence essentielle pour demain

L’intelligence artificielle repose sur l’interaction entre algorithmes d’apprentissage et données massives. Grâce au Machine Learning (supervisé avec données étiquetées et non supervisé) et au Deep Learning, les systèmes s’améliorent via l’expérience sans programmation explicite, adaptant leur fonctionnement à des besoins concrets.

Les réseaux neuronaux artificiels, inspirés du cerveau humain, identifient des modèles invisibles à l’œil nu. Ces mécanismes d’analyse transforment la prise de décision en automatisant les tâches répétitives. Par exemple, un système d’IA peut analyser des centaines de CV en quelques secondes, en identifiant les profils adaptés tout en réduisant les biais humains.

Les compétences transversales en analyse de données, gestion de projet et éthique deviennent incontournables aussi bien pour les développeurs que pour les décideurs. Dans un marché où 70 % des recruteurs privilégient les candidats formés à ces outils, maîtriser ces concepts permet de s’adapter à l’évolution des métiers.

Notre approche pédagogique démocratise l’accès à l’IA via des formations en présentiel, distanciel ou sur mesure. En alliant théorie et pratique, nous accompagnons votre transformation avec des parcours personnalisés. 129 293 stagiaires formés et 98 % de satisfaction illustrent notre expertise pédagogique.

Comprendre l’IA, c’est anticiper les enjeux éthiques liés à l’apprentissage automatique tout en développant des compétences techniques et humaines. Rejoignez-nous dans une innovation responsable où l’humain reste au cœur de la transformation digitale.

L’intelligence artificielle repose sur un mariage entre algorithmes dynamiques et données massives, évoluant de l’apprentissage supervisé au Deep Learning. Comprendre son fonctionnement de l’intelligence artificielle permet d’appréhender ses enjeux éthiques et ses applications transformatrices. Maîtriser ces concepts, c’est s’ouvrir les portes d’un avenir professionnel riche de possibilités, en devenant acteur de la révolution technologique.

FAQ

Comment fonctionne une intelligence artificielle ?

Pour bien comprendre le fonctionnement d’une intelligence artificielle, il faut imaginer un système qui combine des algorithmes puissants et des données en grand nombre. Comme dans nos formations, où vous apprenez par la pratique, l’IA acquiert des compétences en analysant des quantités massives d’information. Elle identifie des modèles, tire des leçons et perfectionne ses capacités à mesure qu’elle traite de nouvelles données. C’est une véritable évolution continue, où chaque interaction permet d’affiner sa précision et sa pertinence. Chez Meritis, nous vous accompagnons pour maîtriser ces concepts, comme vous le feriez avec n’importe quelle nouvelle compétence professionnelle.

Comment fonctionne réellement l’IA ?

Le fonctionnement de l’IA repose sur un apprentissoire en trois temps que nous retrouvons aussi dans nos parcours pédagogiques : l’entraînement, l’évaluation et le déploiement. Prenons une IA qui reconnaît des images : d’abord, elle apprend à identifier des motifs sur des données étiquetées (des photos de chats et de chiens). Ensuite, on teste ses capacités sur des images qu’elle n’a jamais vues. Enfin, on la met en pratique sur le terrain. C’est un peu comme vos parcours professionnels : vous développez des compétences, on évalue vos progrès, puis vous appliquez vos nouvelles connaissances dans votre métier. C’est cette approche que nous transmettons dans nos formations.

Quels sont les 3 types d’IA ?

À l’instar des différents niveaux d’expertise que vous pouvez atteindre dans votre carrière, l’IA se décline en trois grands types. Tout d’abord, l’IA faible, celle que nous utilisons aujourd’hui dans les assistants vocaux ou les systèmes de recommandation, spécialisée dans des tâches précises. Ensuite, l’IA forte, encore théorique, qui serait dotée d’une compréhension égale à celle des humains. Enfin, la superintelligence, purement spéculative, qui dépasserait nos capacités cognitives. Comme dans votre parcours professionnel, chaque niveau s’appuie sur le précédent pour évoluer vers plus de complexité et d’autonomie.

Quelles sont les 4 fonctionnalitédes de l’IA ?

L’intelligence artificielle repose sur quatre piliers que nous retrouvons dans nos méthodologies pédagogiques : la perception, l’apprentissage, le raisonnement et l’interaction. Comme vous développez vos compétences en identifiant vos points forts (perception), en vous formant (apprentissage), en résolvant des cas pratiques (raisonnement) et en collaborant (interaction), l’IA suit un cheminement similaire. Elle perçoit son environnement via des capteurs ou des données, apprend à partir de ces informations, raisonne pour prendre des décisions, et interagit avec les utilisateurs ou d’autres systèmes. Ces quatre piliers forment les bases que nous vous aidons à maîtriser dans vos parcours d’apprentissage.

Quelle est la règle des 30 % pour l’IA ?

Contrairement à certains raccourcis médiatiques, il n’existe pas de « règle des 30% » universelle en intelligence artificielle. Cependant, ce chiffre pourrait faire référence à des observations sur l’automatisation potentielle de certaines tâches. Tout comme nous accompagnons les entreprises dans la transformation de leurs métiers, l’IA peut prendre en charge environ 30% de certaines fonctions, libérant du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Cette proportion varie selon les secteurs, tout comme votre parcours de formation se personnalise selon votre profil et vos objectifs professionnels.

Quel est le principe de l’intelligence artificielle ?

Le principe fondamental de l’intelligence artificielle est d’imiter les capacités cognitives humaines à travers des systèmes informatiques. Tout comme nous vous accompagnons pour développer vos compétences professionnelles, l’IA apprend à partir de données, identifie des modèles et prend des décisions. Elle combine algorithmes mathématiques et approches informatiques pour reproduire des processus comme l’apprentissage, le raisonnement, la perception ou la prise de décision. C’est une évolution continue, où chaque expérience (chaque donnée traitée) rend le système plus précis, tout comme chaque formation renforce votre expertise.

Quel est l’inconvénient de l’IA ?

Comme toute technologie, l’intelligence artificielle présente des défis à ne pas ignorer. Tout comme dans votre parcours professionnel, où chaque décision a des implications, l’IA peut hériter des biais présents dans ses données d’entraînement. Elle dépend aussi de la qualité et de la quantité d’informations disponibles, comme vos compétences dépendent de la qualité de votre formation. De plus, certains modèles restent complexes à interpréter, comme un sujet technique que vous étudiez pour la première fois. C’est pourquoi nous insistons dans nos formations sur l’importance de comprendre ces technologies, pour en faire un usage éclairé et responsable.

Quel est le but principal de l’IA ?

Le but premier de l’intelligence artificielle est d’augmenter nos capacités humaines, pas de les remplacer. Tout comme notre mission est de vous accompagner vers l’excellence professionnelle, l’IA vise à automatiser les tâches répétitives, à traiter des volumes de données inaccessibles à l’esprit humain, et à faciliter la prise de décision. Elle permet de révéler des modèles invisibles à l’œil nu, d’anticiper des scénarios futurs et d’optimiser des processus complexes. C’est un levier stratégique, comme une formation sur mesure qui donne à votre entreprise un avantage compétitif, en libérant du temps pour l’innovation et la réflexion stratégique.

Comment l’IA est-elle détectée ?

Détecter si un contenu a été généré par l’IA ressemble à l’évaluation d’un travail de formation : on identifie des indices de style, de structure et de cohérence. Les outils de détection analysent la perplexité du texte (sa prévisibilité) et sa variabilité (la diversité des phrases), tout comme un formateur repère des signes d’originalité ou de copie. Les textes générés par l’IA tendent à être plus réguliers dans leur construction, avec moins de variations stylistiques que les écrits humains. C’est un domaine en constante évolution, où les détecteurs s’affinent en même temps que les modèles d’IA deviennent plus naturels, comme vos compétences s’affinent à mesure de votre parcours professionnel.