Qu’est-ce que l’IA ?
Nos imaginaires sont remplis de représentations de robots humanoïdes dont l’intelligence et les capacités surpassent celles de l’être humain. La science-fiction, en littérature et au cinéma, a largement contribué à la construction de ces mythes, qui renvoient à l’IA forte, dite aussi complète ou générale.
Or, malgré les progrès fulgurants des technologies, cette forme d’IA dont les capacités seraient au moins égales à celles du cerveau humain n’existe pas encore, de l’aveu des experts eux-mêmes.
Aujourd’hui, nous assistons plutôt aux avancées de formes d’IA dites faibles ou étroites, extrêmement spécialisées, qui font la une des médias.
C’est le cas en particulier des IA génératives capables de créer du texte ou des images en réponse à des invites (ou prompts en anglais) formulées en langage naturel par des humains.
Même si ce concept ne peut être réduit à une définition simple tant il recouvre de réalités multiples, nous avons choisi de vous proposer celle qui figure dans le MOOC « L’Intelligence Artificielle... avec intelligence ! ».
L’expression « intelligence artificielle » (IA), créée dans les années 1950, désigne le domaine de recherche qui étudie les mécanismes de l’intelligence en les modélisant avec des algorithmes et en les expérimentant avec des machines.
Ces mécanismes incluent par exemple la faculté de trouver automatiquement des solutions à des problèmes, qui peut mettre en œuvre des capacités de planification, de prédiction, de contrôle, de mémorisation ou d’apprentissage.
Par extension, le terme « intelligence artificielle » est souvent utilisé pour désigner des algorithmes simulant ou ayant des points communs avec certaines des capacités d’intelligence des êtres vivant.
L’intelligence artificielle complète ou forte serait capable de copier les aptitudes humaines (apprendre, comprendre, appréhender, raisonner, prendre des décisions, avoir une conscience, des émotions, etc.).
À ce jour, l’intelligence artificielle forte n’existe pas, c’est une croyance véhiculée par l’imaginaire collectif.
L’intelligence artificielle faible, celle qui existe aujourd’hui, mobilise un algorithme « apprenant » non pourvu de capacités mentales et cognitives, mais elle est capable, en adaptant ses paramètres à des données d’apprentissage, d’effectuer avec beaucoup plus d’efficacité – parfois plus que l’être humain – une tâche précise, mais limitée.
Évolution ou révolution sociétale majeure, l’intelligence artificielle induit dès à présent des changements profonds le domaine de l’éducation. C’est pourquoi les enseignants ont à jouer un rôle essentiel, tant au niveau de l’exploitation des potentialités pédagogiques de l’IA, que de l’accompagnement de son usage éclairé par les élèves, au bénéfice de leurs apprentissages.
Afin de faire un usage efficient de l’IA dans le champ de la pédagogie, il est primordial de bien en comprendre le fonctionnement et d’exercer son esprit critique, dans un cadre résolument éthique.
Quelles applications de l’IA dans la vie de tous les jours ?
L’IA est déjà massivement utilisée dans de nombreuses situations de notre vie quotidienne sans que nous nous en rendions forcément compte. Voici quelques exemples puisés de notre quotidien qui mobilisent dès à présent les potentialités de l’IA.
Les assistants vocaux intelligents pour smartphone tels que Siri, Alexa et Google assistant utilisent des IA pour interpréter nos demandes exprimées oralement afin de réaliser les actions souhaitées.
C’est également le cas lors de nos déplacements lorsque nous utilisons une application de navigation qui, à partir de notre géolocalisation GPS, nous propose un parcours optimisé en fonction des conditions de circulation en temps réel par exemple.
Optimiser automatiquement la température en fonction des conditions météorologiques, économiser l’énergie en allumant ou en éteignant automatiquement les lumières en fonction de la présence humaine, changer la couleur de la lumière en fonction de l’heure de la journée et de la nature de la pièce, sécuriser automatiquement un bâtiment... sont quelques-uns des usages de l’IA permettant de rendre les maisons plus intelligentes.
L’IA joue un rôle clé dans les voitures intelligentes en permettant la conduite assistée et à terme autonome.
L’IA collecte et analyse des données provenant de différents capteurs pour prendre des décisions en temps réel, telles que le freinage d’urgence ou le changement de voie.
Elle permet d’améliorer l’expérience de conduite en offrant des fonctionnalités telles que la reconnaissance vocale, la navigation avancée, et l’assistance au stationnement.
Elle contribue également à la gestion de la consommation d’énergie pour rendre les véhicules moins énergivores.
Enfin, l’IA permet la communication entre les véhicules et avec l’infrastructure routière pour améliorer la sécurité et l’efficacité du trafic.
L’IA permet de diagnostiquer les maladies plus rapidement et avec une précision accrue en analysant des données médicales issues de l’imagerie ou de l’analyse génomique.
Elle aide les médecins à personnaliser les traitements en fonction des antécédents du patient et à prédire les risques de santé afin de les prévenir en amont.
Elle permet de concevoir les molécules des principes actifs de médicaments de nouvelle génération plus efficaces et causant moins d’effets secondaires indésirables.
Qu’est-ce qu’une IA générative ?
Les IA dites génératives, telles que ChatGPT ou Midjourney, sont basées sur des réseaux de neurones artificiels, qui sont des modèles informatiques inspirés du cerveau humain.
Ces réseaux de neurones sont entraînés à fournir, via une analyse prédictive, un résultat répondant à un objectif simple, par exemple déterminer quel sera le prochain mot le plus probable complétant le début d’une phrase.
L’apprentissage préalable, supervisé ou pas, s’effectue en entraînant les réseaux de neurones à fournir la réponse adaptée à l’objectif assigné à partir d’un très grand ensemble de données (textes, images, etc.) dont la taille peut dépasser plusieurs centaines de giga-octets.
Afin d’éviter les phénomènes de biais pouvant fausser la prédiction, les données doivent être préalablement soigneusement sélectionnées, organisées et nettoyées.
Les algorithmes d’apprentissage utilisés par les réseaux de neurones des IA prédictives reposent généralement sur les grands modèles de langage ou LLM (Large Language Model) qui font intervenir plusieurs centaines de milliards de paramètres. Ces derniers sont réglés progressivement durant la phase d’apprentissage afin de faire converger la réponse prédite par l’IA vers celle attendue.
Une fois la phase d’apprentissage achevée, les IA génératives peuvent créer des contenus similaires aux données utilisées lors de leur entraînement avec un certain niveau de nouveauté, donnant l’illusion d’un comportement humain.
Comment enseigner avec l’IA ?
Même si elles ont beaucoup fait parler d’elles, Chat GPT, Midjourney, ou les autres IA dites génératives sont loin d’être les seules formes existantes.
Voici quelques exemples d’IA qui peuvent être mises au service de l’éducation.
Les systèmes de correction automatique basés sur l’IA peuvent faciliter le processus d’autoévaluation des travaux des élèves. Ces outils permettent une correction rapide et précise des erreurs grammaticales, orthographiques et syntaxiques. Ils peuvent également détecter les incohérences dans le contenu et fournir des suggestions pour améliorer la clarté et la structure des textes.
Intégrés aux outils de traitement de texte, ils peuvent faciliter et améliorer le travail d’écriture mais également de correction ultérieure pour se concentrer davantage sur le sens et la construction et la formulation des idées.
Ces assistants virtuels, alimentés par l’IA, peuvent répondre à une variété de questions courantes, fournir des explications supplémentaires sur des concepts spécifiques et orienter les élèves. Cette technologie reste cependant encore en phase de développement.
Exemple : Un chatbot alimenté par les données de l’enseignant, des élèves et par l’IA.
Basés sur l’IA, ces systèmes de recommandation peuvent être utilisés pour proposer des ressources éducatives personnalisées en fonction des besoins et des préférences des élèves.
Ces systèmes analysent les données portant sur les performances passées des élèves, leurs intérêts et leurs styles d’apprentissage pour suggérer des activités, des exercices ou des lectures supplémentaires adaptés à chaque individu.
L’IA peut être utilisée pour examiner de grandes quantités de données, telles que les résultats des évaluations, les statistiques de fréquentation ou les commentaires des étudiants, afin d’identifier des tendances et des modèles.
Ces informations peuvent être utilisées par les enseignants pour ajuster leurs pratiques pédagogiques, en proposant des remédiations adaptées s’appuyant par exemple sur des rétroactions (feedbacks).
Exemple : L’intelligence artificielle pour changer de posture.
Ces systèmes utilisent l’IA pour analyser les performances des élèves.
Exemple : L’intelligence artificielle et les sciences cognitives au service des élève.
Cette liste non exhaustive permet de mesurer les avantages potentiels de cette technologie, notamment en matière de personnalisation et d’individualisation des apprentissages.
Quel impact et quels enjeux l’IA peut-elle avoir sur les pratiques pédagogiques ?
Cet article vous aura certainement rassuré sur le fait que l’IA est encore très loin ne serait-ce que d’égaler les capacités exceptionnelles du cerveau humain. En revanche, utilisée avec discernement, elle offre aux enseignants un ensemble d’outils innovants permettant d’améliorer l’apprentissage et l’expérience éducatives des élèves qui leurs sont confiés. Elle permet également aux enseignants de gagner du temps, au quotidien, vis-à-vis de la réalisation de certaines tâches : création de quiz, synthèse de documents, etc.
Pour fonctionner, les IA nécessitent le plus souvent le recueil de données personnelles pour être pertinentes, ce qui pose la question de leur traitement. En l’absence de respect du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) il ne sera par exemple pas possible de faire utiliser ChatGPT par les élèves en classe.
En revanche, il sera particulièrement pertinent de les accompagner dans la compréhension des enjeux éthiques liés justement à l’utilisation de ces données, et aux biais associés. Pousser les élèves à exercer leur esprit critique, les faire réfléchir à la question de l’impact carbone du numérique, les sensibiliser aux questions de propriété intellectuelle, de création, à la notion de programmation, voilà de beaux enjeux de formation en perspective.
Pour en savoir plus et pour découvrir des applications concrètes, nous vous proposons en complément une bibliographie, et une série d’articles à paraître prochainement.
Bibliographie
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