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Fair

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🤔 Score > 25% and ≤ 50% – Keep going!

“Some parts went well, others need a bit more focus. Review and try again – you’re getting there!”

Good

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🙂 Score > 50% and ≤ 75% – Good effort!

“You’re on the right track! With a bit more practice, you’ll master this in no time.”

Strong

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✅ Score > 75% and ≤ 95% – Great job!

“Well done! You clearly understand the content. Just a few small tweaks and you’re at the top!”

Excellent

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🔥 Score > 95% – Outstanding!

“Incredible work! You nailed it – your attention to detail is remarkable. Keep up this top-level performance!”

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credit : Ministry for Digitalisation – Luxembourg
Prix Inclusion Numérique 2025
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AI Applications & Domains

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🕰️ Chronological Evolution of AI Applications & Domains

1950s–1960s: Early Exploration

  • Game Playing (Chess, Checkers) – Early AI programs like IBM’s Deep Thought origins.
  • Mathematical Theorem Proving – Logic-based AI for solving formal problems.
  • Symbolic Reasoning / Expert Systems – Knowledge representation using rules.

1970s–1980s: Knowledge Systems & Expert AI

  • Expert Systems (e.g., MYCIN for medicine) – Rule-based systems for diagnosis and decision-making.
  • Robotics – Primitive robots for navigation and manipulation in constrained environments.
  • Natural Language Understanding (limited) – Basic parsing and sentence generation.
  • Speech Recognition (early research) – Pattern-based speech decoding.

1990s: Expansion with Computational Power

  • Autonomous Vehicles (DARPA early prototypes) – Initial experiments with robot cars.
  • Machine Translation (e.g., SYSTRAN) – Used by military and government.
  • Fraud Detection – Rule-based and early statistical methods in banking.
  • Search Engines (e.g., Google) – AI-powered indexing and relevance ranking.

2000s: Rise of Machine Learning

  • Recommendation Systems (Amazon, Netflix) – Collaborative filtering and ML models.
  • Spam Detection – Naive Bayes and later ML classifiers.
  • Customer Service Chatbots (rule-based) – Scripted assistance.
  • Computer Vision (object detection) – For security, manufacturing, etc.
  • Social Media Feeds – Algorithms curating content.

2010s: Deep Learning Revolution

  • Voice Assistants (Siri, Alexa, Google Assistant) – NLP + speech synthesis.
  • Image Recognition (ImageNet breakthroughs) – Convolutional neural networks.
  • Autonomous Driving (Waymo, Tesla) – AI-driven perception and decision-making.
  • Healthcare Diagnostics – AI for imaging (e.g., tumor detection).
  • Translation (DeepL, Google Translate neural models) – Neural machine translation.
  • Face Recognition – Security and surveillance.
  • AI in Gaming (e.g., AlphaGo) – Strategic gameplay beyond human capability.

2020s: Generative AI & Widespread Integration

  • Generative AI (ChatGPT, DALL·E, Midjourney) – Text, image, and code generation.
  • Drug Discovery & Molecular Design – Predictive AI for new compounds.
  • AI in Education – Personalized learning, tutoring bots.
  • Financial Forecasting & Trading – Predictive models and risk analysis.
  • Legal Tech (Contract analysis, case prediction) – NLP for document processing.
  • HR & Recruitment Tools – Resume screening, candidate ranking.
  • Creative Industries (Music, Art, Writing) – Co-creation and automation tools.
  • Smart Homes / IoT – AI for automation, energy optimization.
  • Climate Modeling & Sustainability – Forecasting and optimization tools.
  • Mental Health & Wellness Apps – AI-based therapy chatbots, mood tracking.

📅 AI in Chat – Timeline Placement & Evolution

1990s–2000s: Rule-Based Chatbots

  • ELIZA (1966) – One of the first chatbots, mimicked a therapist using pattern matching.
  • ALICE (1995) – Advanced rule-based chatbot using AIML (Artificial Intelligence Markup Language).
  • Customer Support Bots (late 1990s onward) – Scripted responses on websites and call centers.

2010s: NLP-Powered Assistants

  • Smart Assistants (Siri, Google Now, Cortana) – Combined voice recognition and basic dialogue management.
  • Facebook Messenger Bots (2016+) – API-based bots for commerce and support.
  • Enterprise Helpdesk AI – Chatbots integrated with support tools (e.g., Zendesk, Intercom).

2020s: Generative Chatbots / LLMs

  • Transformer Models (BERT, GPT series) – Breakthroughs in conversational understanding and generation.
  • GPT-3 (2020) – Major leap in context-aware conversation and open-domain chatting.
  • ChatGPT (2022–present) – Widely used conversational AI with memory, context, and multi-turn dialogue.
  • Multimodal Chat (e.g., ChatGPT-4 with images, code, etc.) – Integration of text, vision, audio, etc.
  • Customer Service Automation (advanced) – AI resolving complex tickets end-to-end.
  • Mental Health & Therapy Bots (e.g., Woebot, Replika) – Empathetic, conversational interfaces.
  • AI Companions & Role-Play Bots – Social and recreational use of chat AI.
  • Corporate & Workflow Integration – Chat AI used inside Slack, Microsoft Teams, etc.

Me : What about agents AI ?

ChatGPT a dit :

Excellent question — AI agents are becoming a core concept in modern AI, especially in 2024–2025, and they deserve a dedicated category or subgroup on your website if you’re presenting cutting-edge applications.

🤝 What Are AI Agents?

AI Agents are systems that:

  • Perceive, reason, and act in an environment.
  • Often operate autonomously, making decisions and taking actions over time.
  • Can combine various AI capabilities (language, vision, tools, planning).

They go beyond chatbots — they are more like digital workers or collaborators.

🧭 Where to Place AI Agents?

You have two good options:

✅ Option 1: Create an 8th Group: “AI Agents & Autonomous Systems”

This is ideal if you want to highlight innovation.

Examples:

  • Autonomous Personal Agents: E.g., AutoGPT, BabyAGI, ChatGPT with tools/memory
  • Task Executors: Agents that complete tasks (e.g., summarize reports, generate presentations)
  • Multi-Agent Systems: Agents that collaborate to solve complex problems (e.g., research assistants)
  • AI Agents for DevOps: Code maintenance, test writing, deployment
  • AI for Process Automation: Agents that operate workflows across apps (Zapier + GPT-style logic)

✅ Option 2: Subgroup under “Business & Productivity” or “Creative AI”

If you want to keep the main group count low (7), you can feature agents as a highlighted trend inside other groups.

📌 My Suggestion:

Add an 8th group: “AI Agents & Autonomy”
This matches the current trend in AI and helps your site feel forward-thinking.

Me : Are there other fields that are missing ?

ChatGPT a dit :

Yes — while we’ve already covered a broad and solid set of AI domains, there are a few more important fields that you might consider adding to make your website even more comprehensive and forward-looking.

Here are additional fields worth including or at least mentioning, depending on your audience:

🔐 1. Cybersecurity & Threat Detection

AI is used to:

  • Detect anomalies in networks (intrusion detection)
  • Identify phishing or malware behavior
  • Automate incident response
  • Monitor dark web for data leaks

➡️ Fits well as a stand-alone group or under Predictive Analytics or Infrastructure AI

🌍 2. Climate, Environment & Sustainability

AI helps:

  • Predict weather, natural disasters
  • Optimize energy usage in grids or buildings
  • Analyze satellite imagery for deforestation, agriculture, pollution
  • Model climate scenarios

➡️ Great for educational, scientific, or green-tech audiences

⚖️ 3. Legal & Compliance

AI tools are transforming:

  • Contract analysis
  • Legal research
  • Case law summarization
  • E-discovery (scanning large data for legal evidence)

➡️ Could be a subgroup under Business & Productivity or NLP, or a full category for legal tech sites.

🏛️ 4. Government & Public Sector

AI applications include:

  • Smart city infrastructure
  • Social services (e.g., eligibility screening)
  • Fraud prevention in public benefits
  • National security intelligence

➡️ Relevant for civic tech or policy-oriented audiences

🎓 5. Education & EdTech

AI used for:

  • Personalized learning paths
  • Automated grading
  • Language learning bots
  • AI tutors (e.g., Khanmigo)

➡️ Worth its own group if your site targets learning or schools.

🧠 6. Psychology & Human Behavior

AI is used in:

  • Emotion recognition
  • Mental health apps (e.g., Replika, Woebot)
  • Behavior prediction (marketing, security)
  • Cognitive modeling in research

➡️ Could be a niche but impactful category, or part of Healthcare or Creative AI

🎮 7. Games & Entertainment

AI powers:

  • NPC behavior
  • Procedural content generation
  • Game testing automation
  • Player experience personalization

➡️ Ideal if your audience includes developers or gamers.

🧾 Summary: Fields You Might Add

FieldInclude If…
CybersecurityTech-savvy or enterprise audience
SustainabilityEnvironmental/social focus
Legal & ComplianceLegal or enterprise users
GovernmentPolicy, smart cities, or civic data interest
EducationSchools, learning tools, or edtech audience
PsychologyHealth, wellness, or human-AI interaction
Gaming & EntertainmentCreative or dev-focused site

Me : Please generate a new list with 10 groups and icons for all sub-fields

ChatGPT a dit :

Absolutely! Here’s a well-organized, modern list of 10 AI application groups, each with a clear icon suggestion and key subfields. This structure is great for a website layout — clean, user-friendly, and visually engaging.

🔟 AI Application Groups for Your Website

1. 🤖 AI Agents & Autonomy

Intelligent systems that perceive, reason, and act on goals over time.

Subfields (with icons):

  • 🧠 Autonomous AI Agents (AutoGPT, BabyAGI)
  • 🛠️ Task Automation Agents (e.g., project assistants)
  • 🤝 Multi-Agent Collaboration (teams of AIs)
  • 🧾 Process Automation (e.g., RPA + LLMs)
  • 🧭 Planning & Decision-Making Systems

2. 🧠 Natural Language Processing (NLP)

Understanding, generating, and analyzing human language.

Subfields:

  • 💬 Conversational AI (Chatbots, Virtual Assistants)
  • 🔍 Semantic Search (archive/document search)
  • 📄 Summarization & Text Classification
  • 🌐 Translation & Multilingual AI
  • 🧾 Legal/Contract Analysis

3. 👁️ Computer Vision

AI that interprets and understands visual inputs.

Subfields:

  • 👤 Facial Recognition
  • 🩻 Medical Imaging Analysis
  • 🎯 Object Detection & Tracking
  • 🧾 OCR (handwriting, documents)
  • 🛰️ Satellite & Aerial Imagery Processing

4. 🎨 Creative & Generative AI

AI that creates new content — visual, textual, musical, or code.

Subfields:

  • ✍️ Text Generation (stories, articles, social media)
  • 🎨 Image Creation (DALL·E, Midjourney)
  • 🎼 Music & Voice Synthesis
  • 💻 Code Generation (e.g., GitHub Copilot)
  • 🧑‍🎤 Virtual Characters / AI Avatars

5. 🏥 Healthcare & Life Sciences

AI enhancing diagnostics, treatment, and medical research.

Subfields:

  • 🧬 Drug Discovery & Genomics
  • 🩻 Medical Image Analysis
  • 🧑‍⚕️ Virtual Health Assistants
  • 🧠 Mental Health & Wellness Bots
  • 🧾 Clinical Documentation Automation

6. 📊 Predictive Analytics & Forecasting

AI that anticipates trends, behaviors, and future events.

Subfields:

  • 💰 Financial Market Forecasting
  • 🛒 Sales & Demand Prediction
  • 📉 Risk Assessment (insurance, finance)
  • ⚙️ Predictive Maintenance (industry, logistics)
  • 📈 Behavior Prediction (user, consumer)

7. 💼 Business & Productivity

AI that enhances workflows, decision-making, and operations.

Subfields:

  • 📩 Email & Meeting Automation
  • 📚 Knowledge Management (Q&A over documents)
  • 🧑‍💼 HR & Resume Screening
  • 📈 CRM & Sales Intelligence
  • 🧾 Invoice & Document Processing

8. 🛡️ Cybersecurity & Threat Detection

AI that protects digital infrastructure and data.

Subfields:

  • 🔐 Anomaly Detection
  • 🧠 Behavioral Biometrics
  • 🕵️ Threat Intelligence & Hunting
  • 🧪 Malware & Phishing Detection
  • 🧯 Automated Incident Response

9. 🌍 Environment, Climate & Sustainability

AI that supports environmental protection and climate science.

Subfields:

  • 🌦️ Climate Modeling & Weather Prediction
  • 🌱 Precision Agriculture
  • 🏭 Energy Optimization (buildings, grids)
  • 🛰️ Deforestation & Land Use Analysis
  • 🔋 Renewable Energy Forecasting

10. 🎓 Education & eLearning

AI that personalizes and enhances learning experiences.

Subfields:

  • 👨‍🏫 AI Tutors & Feedback Systems
  • 📚 Adaptive Learning Platforms
  • 📝 Automated Grading
  • 🌍 Language Learning Bots
  • 🤖 Content Recommendation in Courses

Request to create “feedback” page to submit comments

by

I asked ChatGPT-4o how to add a central comments page in the KI-Léierbud portal. Here is the related chat :

Me : Je souhaite intégrer dans mon site web WordPress un espace où les usagers peuvent entrer un commentaire sans être membre, mais ils doivent le faire par courriel avec leur adresse email. Comment faire ?

Très bon objectif : tu veux permettre aux visiteurs non membres de laisser un commentaire public, mais avec obligation de saisir leur adresse e-mail (sans inscription préalable).

✅ Ce scénario correspond exactement au système natif de commentaires WordPress, avec un petit ajustement des paramètres.

🛠️ Étapes à suivre pour activer ce comportement

✅ 1. Activer les commentaires pour les visiteurs

Dans l’admin WordPress :

  1. Va dans Réglages > Discussion
  2. Coche ces options :
    • ✅ « Les visiteurs doivent renseigner leur nom et leur adresse e-mail »
    • ❌ « L’utilisateur doit être enregistré et connecté pour publier un commentaire » (laisse cette case décochée)
  3. Enregistre les modifications

✅ 2. Activer les commentaires sur les articles

Dans chaque article (ou modèle d’article), assure-toi que les commentaires sont bien autorisés.

Méthode rapide :

  • Va dans Articles > Tous les articles
  • Coche plusieurs articles
  • Sélectionne Actions groupées > Modifier
  • Clique sur Appliquer
  • Dans les options, choisis « Autoriser les commentaires »

✅ 3. Ce que verra l’utilisateur

Quand quelqu’un visite ton site :

  • Il voit un formulaire de commentaire sous l’article
  • Il peut écrire un commentaire sans compte
  • Mais il doit entrer un nom et une adresse e-mail

✅ L’e-mail n’est pas affiché publiquement, mais il est enregistré côté admin et utilisé pour la modération.

🛡️ Bonus : ajouter une étape anti-spam

Tu peux :

  • Activer l’approbation manuelle dans Réglages > Discussion →
    ✅ « Le commentaire doit être approuvé manuellement »
  • Ajouter un plugin anti-spam léger (comme Antispam Bee, ou Akismet si tu as une clé API gratuite)

✅ Résumé

ComportementRéglage
Commenter sans compte✅ Décocher « Doit être enregistré »
Obliger à donner email✅ Cocher « Nom et e-mail obligatoires »
Afficher formulaire✅ Autoriser les commentaires dans l’article
Sécurité✅ Modération manuelle ou anti-spam

Me : Est-ce qu’il n’existe pas de solution où l’usager doit envoyer son commentaire par mail vers une adresse du type comment@mywebsite.org ?

Très bonne idée, et moins conventionnelle : tu veux un système de commentaire par e-mail, où l’utilisateur envoie un message à une adresse spéciale (ex. comment@mywebsite.org), et ce message devient un commentaire sur WordPress.

👉 Ce n’est pas une fonctionnalité native de WordPress, mais c’est faisable avec une combinaison :

✅ 1. Cas d’usage : “comment@monsite.org“

Ce que tu veuxRéalisable ?
Les visiteurs envoient un e-mail à une adresse (ex : comment@…)✅ Oui
Leur message est transformé en commentaire ou contenu sur WordPress⚠️ Indirectement — avec un script ou plugin spécialisé

🧩 Options pour y parvenir

🔌 Option 1 : Plugin “Postie” (plugin avancé)

Postie permet de :

  • Recevoir des e-mails sur une adresse définie
  • Convertir ces e-mails en articles, pages ou commentaires
  • Gérer les pièces jointes (images, vidéos, etc.)
  • Restreindre l’accès par adresse email (sécurité)

👉 Plugin : Postie – WordPress.org

Configuration :

  1. Créer une adresse e-mail dédiée (ex. comment@mywebsite.org)
  2. Configurer Postie avec :
    • l’adresse e-mail
    • le serveur IMAP/POP3
    • un mot de passe
  3. Activer la publication automatique ou modérée

✅ Tu peux faire en sorte que chaque e-mail reçu :

  • Soit ajouté comme commentaire à un article spécifique
  • Ou devienne un nouveau post d’un type personnalisé

🧑‍💻 Option 2 : Script personnalisé via IMAP (avancé)

Si tu veux contrôle total, tu peux :

  1. Créer une adresse e-mail (ex. via ton hébergeur ou Mailgun)
  2. Créer un script PHP/Node qui :
    • se connecte à la boîte mail via IMAP
    • lit les messages entrants
    • enregistre le contenu en tant que commentaire via wp_insert_comment()
  3. Lancer ce script via cron ou webhook

✅ Totalement personnalisable, mais nécessite du code et de la gestion serveur.

⚠️ Limitations à connaître

Problème potentielSolution
SpamLimiter aux e-mails validés ou ajouter vérification
Attribution à un articleUtiliser un mot-clé ou un lien dans l’objet
SécuritéFiltrer les adresses expéditrices autorisées

✅ Résumé des solutions

SolutionAvantagesComplexité
Plugin PostieRapide, fiable, e-mails transformés en posts ou commentaires🟠 Moyenne
Script IMAP customFlexible, sur-mesure🔴 Avancée
Formulaire standard avec champ e-mailNatif WordPress🟢 Très simple

Souhaites-tu que je t’aide à configurer Postie pas à pas, ou que je te crée un script IMAP personnalisé adapté à ton serveur ?

Me : Je souhaite assembler tous les commentaires sur une page “feedback” dédiée. Est-ce possible?

Oui, absolument ✅ — tu peux très bien rassembler tous les commentaires du site WordPress sur une seule page dédiée appelée “Feedback” (ou autre), même s’ils viennent de différents articles ou contenus.

WordPress ne le fait pas nativement, mais on peut le faire très facilement avec un peu de code PHP dans un modèle de page personnalisée.

🎯 Objectif :

Créer une page feedback qui :

  • affiche tous les commentaires du site (triés chronologiquement ou non)
  • les affiche de façon lisible (nom, date, contenu, etc.)
  • sans dépendre du post original

🛠️ Étapes à suivre

✅ 1. Créer un fichier modèle de page : page-feedback.php

Dans ton thème (ou thème enfant), crée un fichier page-feedback.php contenant ceci :

phpCopierModifier<?php
/*
Template Name: Feedback Page
*/
get_header(); ?>

<main style="max-width: 800px; margin: auto; padding: 2rem;">
  <h1>Feedback des utilisateurs</h1>

  <?php
  $comments = get_comments([
    'status' => 'approve',
    'number' => 100, // ou -1 pour tous
    'order' => 'DESC',
  ]);

  if ( $comments ) :
    echo '<ul style="list-style: none; padding: 0;">';
    foreach ( $comments as $comment ) :
      echo '<li style="margin-bottom: 2rem; border-bottom: 1px solid #ccc; padding-bottom: 1rem;">';
      echo '<strong>' . esc_html( $comment->comment_author ) . '</strong> ';
      echo '<em>le ' . date( 'd/m/Y à H:i', strtotime( $comment->comment_date ) ) . '</em><br>';
      echo wpautop( esc_html( $comment->comment_content ) );
      echo '</li>';
    endforeach;
    echo '</ul>';
  else :
    echo '<p>Aucun commentaire pour l’instant.</p>';
  endif;
  ?>
</main>

<?php get_footer(); ?>

✅ 2. Créer une page WordPress et y associer ce modèle

  1. Va dans Pages > Ajouter
  2. Crée une page nommée Feedback
  3. Dans la colonne de droite (attributs de page), choisis Modèle : “Feedback Page”
  4. Publie

🔁 Résultat :

Tu auras une page publique comme :

arduinoCopierModifierhttps://votresite.com/feedback

…qui liste tous les commentaires approuvés, peu importe où ils ont été postés.

🧩 Options supplémentaires (facultatives)

FonctionCode additionnel
Lien vers l’article d’origineget_permalink($comment->comment_post_ID)
Tri par article ou par utilisateurAjout d’un group by ou filtre
PaginationUtiliser paginate_comments_links()

✅ Résumé

Tu veuxEt tu peux
Rassembler tous les commentaires✅ Créer une page avec get_comments()
Les afficher proprement✅ Utiliser une page modèle personnalisée
Ajouter des filtres ou liens✅ Facilement extensible

Souhaites-tu que je t’ajoute un lien vers chaque article d’origine dans la liste des commentaires ?

Link to Postie Plugin