L’IA au service des radioamateurs

Avant propos:

L’intelligence artificielle n’est pas une invention tombée du ciel en 2023 avec les “robots qui discutent”. Elle s’inscrit dans une longue histoire d’algorithmes et de systèmes capables de prendre des décisions ou de reconnaître des motifs, qui remonte au moins au milieu des années 1950. En août 1955, plusieurs chercheurs, dont John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon, rédigent une proposition de projet pour une école d’été sur “l’intelligence artificielle” au Dartmouth College , c’est l’un des textes fondateurs où l’expression “intelligence artificielle” apparaît clairement, et qui prépare la célèbre conféærence de Dartmouth de 1956, souvent considérée comme l’acte de naissance officiel du domaine!

Les radioamateurs utilisent déjà depuis longtemps des formes d’“intelligence” algorithmique : décodage automatique de signaux, analyse de spectre, filtrage numérique, traitement de la propagation. La nouveauté, aujourd’hui, ce n’est pas l’IA en soi, mais le fait que ces outils deviennent accessibles à tous, en quelques clics, et capables d’aider directement le radioamateur dans sa pratique quotidienne. Ils peuvent, par exemple, expliquer une norme ou un schéma complexe, proposer des pistes pour optimiser une antenne, assister dans les calculs RF et même générer du code pour piloter un instrument ou un hotspot numérique. Utilisée avec esprit critique, l’IA devient alors un compagnon de travail pour le radioamateur : elle accélère la recherche d’information et le prototypage, sans jamais remplacer l’expérimentation, les mesures et le savoir‑faire qui font l’essence de notre hobby.

Je vous propose un tour d’horizon en fonction de mes recherches et comme on en apprends tous les jours, des ajouts se feront dans le temps. Bonne lecture!

1. IA généralistes comment bien les utiliser:

Les assistants IA les plus utilisés aujourd’hui sont des moteurs de recherche intelligents capables de synthétiser des documents, d’expliquer des normes et de proposer des pistes de calcul. En voici quelques‑uns dans la suite de l’article… mais encore faut‑il les utiliser correctement ! Vous en avez déjà fait l’expérience : parfois, ça raconte vraiment n’importe quoi.

Les IA généralistes, les fameux LLM (Large Language Models), fonctionnent sur un principe de prédiction de mots : elles enchaînent les termes les plus probables en fonction de ce qu’elles ont appris, sans vérifier systématiquement les faits. Il en résulte un phénomène connu sous le nom d’“hallucination” : l’IA se met à inventer des dates, des références, des schémas ou des chiffres qui n’existent pas. Même la nature numérique n’aime pas le vide… Si on lui pose une question difficile ou ambiguë, le modèle préfère souvent inventer une réponse plutôt que dire “je ne sais pas”.

Pour éviter cela, il faut encadrer le LLM avec deux éléments :

• Un mécanisme de RAG (Retrieval‑Augmented Generation), qui oblige le modèle à aller chercher de l’information dans une base de documents (PDF techniques, datasheets, normes, documentation interne ou pages web) avant de répondre.
• Un agent IA, qui joue le rôle de chef d’orchestre : il décide quand lancer une recherche dans la base documentaire, quelles sources utiliser, comment structurer la réponse, et peut imposer des règles (par exemple : “répondre uniquement à partir des documents trouvés” ou “indiquer clairement quand aucune source fiable n’est disponible”).

Avec ce trio LLM + RAG + agent, on peut construire des assistants beaucoup plus fiables pour le radioamateur

• Exemple avec base de documentation interne : un club RA indexe ses datasheets RF, notes d’application, documents ANFR, manuels de postes et rapports de mesure dans un système RAG. Quand un OM pose une question sur le filtrage d’un PA ou les limites de puissance en 144 MHz, l’agent IA lance une recherche dans ces documents, fournit les passages pertinents au LLM, puis produit une réponse appuyée sur ces extraits, avec les références exactes. Le resultat des recherche vient des PDF du club, pas de la mémoire approximative du modèle.
• Exemple alimenté directement par le web : un assistant RA orienté réglementation interroge en RAG des sites comme l’ITU, la CEPT, l’ANFR ou autre . L’agent IA fait une recherche ciblée, extrait les sections utiles, les donne au LLM, puis rédige une synthèse en français en citant les sources (liens, dates, numéros de recommandations). Si aucune source sérieuse n’est trouvée, il peut décider de ne pas répondre ou d’afficher un avertissement plutôt que d’inventer.

A noter : ne laissez pas un LLM répondre seul sur des sujets techniques ou réglementaires sensibles. Encadrez‑le avec un agent et une base de connaissances (RAG), et vous obtiendrez des infos plus fiable pour vos QSO techniques et vos projets radio.

Pour ma part j’utilise 2 LLM pricipalement:

• ChatGPT (OpenAI) : Assistant conversationnel généraliste, capable d’expliquer la théorie RF, les filtres, les protocoles numériques, de proposer du code et des schémas avec des réponses sérieuses en générale.

• Perplexity : Assistant IA orienté recherche, qui renvoie systématiquement des sources pour documenter les réponses (articles techniques, normes, docs RF…) et ça c’est un grand avantage par rapport à chatGPT

Il existe des IA conversationelles spécialisés:

• HamAnalyst : Assistant IA spécialisé radioamateur, avec plus de 400 articles techniques vérifiés, prise en compte de normes ARRL/UIT, réponses sourcées en temps réel.
• ROS IA : IA francophone de Sebastien F4LSL , accessible via son site : questions de technique, réglementation, pratique radioamateur. C’est une IA gratuite soyez indulgent le serveur derrière n’est pas ceux de la sillicon valley!
  

2. IA Spécialisées:

Les calculs sont au cœur de notre activité : impédances, filtres, antennes, propagation, thermique, mécanique… Des IA spécialisées en math et simulation peuvent servir de “super calculatrice”.

2.1 Solveurs math et moteurs de calcul

• Wolfram Alpha
  Moteur de calcul symbolique et numérique très puissants pour équations, intégrales, transformées, statistiques, etc.
  
• Symbolab
  Solveur math avec calculatrice graphique, utile pour calcul d’équations, dérivées, intégrales, etc.
  
• Julius AI
  Outil IA orienté “solveur / analyse de données”, intéressant pour manipuler des jeux de mesures (fichiers CSV de mesures RF, par exemple).
  

2.2 IA pour simulations physiques (antennes, mécanique, thermique)

• Ansys SimAI
  Solution IA autour d’Ansys pour accélérer des prédictions physiques (par exemple, analyses RF ou mécaniques).
  
• Altair PhysicsAI
  Apprentissage profond au service de la CAO et des simulations multiphysiques.
  
• MATLAB + IA
  MATLAB et Simulink intègrent des fonctions IA pour le design, le développement et l’exploitation de systèmes, très utiles pour traitement du signal et RF.
  

2.3 IA pour développement logiciel (firmware, DSP, outils de mesure, web)

Le radioamateur moderne fait du logiciel : scripts Python, firmware ESP32, outils de mesure, dashboards web. voici quelques assistants de codage :

• GitHub Copilot
  Assistant de codage intégré à VS Code / IDE, propose du code en temps réel (C, C++, Python, Arduino, etc.).
  
• Cursor
  IDE orienté IA avec génération et refactorisation de code, pratique pour projets embarqués ou scripts d’outillage.
  
• Claude Code
  Variante orientée développeurs de Claude (Anthropic), utilisée pour génération et explication de code.
  
• Lovable: Idéal pour faire des appli web facilement.

2.4 IA Divers:

• Outils de doc assistée IA (Mintlify, GitBook AI, documentations générées par IA)
  Ces solutions analysent le code et produisent des pages de documentation, guides d’installation,
  
• Canva, Figma AI, Uizard
  Génération d’interfaces web et de visuels pour présenter un projet (schémas simplifiés, dashboards).
  
• Les grandes plateformes (GitHub, GitLab, outils cloud IA) proposent déjà des workflows IA pour automatiser des tests, des revues de code et des déploiements.

3. Conclusion:

Si vous êtes ici félicitations je ne vous ais pas endormie Notez simplement ceci: L’IA est une aide, pas une autorité!

Vérifier systématiquement, le cerveau et le responsable de votre station c’est vous! Comme pour un fait journalistique on vérifie l’information avant de l’utiliser. L’IA est votre assistant de travail pas votre cerveau.

Soyez curieux et amusez vous l’IA c’est un vieux outil intéressant profitons qu’il soit accèssible au grand nombre.

73 de F4NBU qui vous salut!