Intelligence Artificielle Générative pour l'enseignement et la recherche, vers un usage responsable
Résumé de section
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Un jour, un enseignant réunit ses élèves sous un arbre, leur demandant simplement de partager leurs connaissances sur les arbres avant de s’éclipser. Cette approche, bien que surprenante, reflète une méthode d’apprentissage ancestrale centrée sur l’autonomie et la collaboration. Elle prépare les apprenants à affronter un monde complexe où ils devront apprendre et s’adapter de manière continue. Cette philosophie, loin d’être nouvelle, trouve ses racines dans des traditions millénaires, comme l’illustre le Tao Te Ching.
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Depuis les débuts prometteurs des années 1950-60, suivis d’un ralentissement (ou « hiver de l’IA ») dans les années 1970, l’IA a connu une renaissance dans les années 1990 avec des avancées en puissance de calcul et en techniques d’apprentissage automatique. Aujourd'hui, les modèles de langage sophistiqués produisent un texte d’apparence humaine, bouleversant divers secteurs, y compris l'enseignement supérieur. Ce chapitre invite à réfléchir à l’utilisation de l’IA dans la production académique, en soulignant l'importance d'une approche prudente.
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Pour améliorer vos interactions avec l’IA générative et en tirer des enseignements, vous devez d’abord être prêt. Mais qu’est-ce que cela signifie ? Cela implique de laisser derrière soi nos idées préconçues sur l’apprentissage, quelles que soient nos expériences passées. Apprendre avec l’IA générative, c’est aussi s’aventurer sur un territoire inconnu, excitant, terrifiant, ponctué d’échecs productifs.
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Même entre humains, la communication est un exercice quotidien où les malentendus sont fréquents. Un simple sourcil levé, un changement subtil dans le ton de la voix, ou un contexte culturel peuvent complètement modifier le sens de nos propos. Maintenant, imaginez transmettre vos idées académiques les plus complexes uniquement par des mots, sans aucun indice non verbal pour guider votre interlocuteur.
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Imaginez que vous disposez de fonds de recherche illimités pour embaucher l'assistant de vos rêves. Il est compétent dans de nombreux domaines de connaissances, enthousiaste, et disponible 24h/24 et 7j/7. Parfait, n'est-ce pas ? Mais il y a un problème : cet assistant n’a aucune idée de la manière dont vous souhaitez qu’il travaille, des normes académiques à suivre ou de quelles compétences appliquer à vos tâches.
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De la science-fiction à la réalité quotidienne, le parcours de l'IA conversationnelle a été tout simplement remarquable. Alors que nous nous retrouvons aujourd'hui à un moment où discuter avec une IA semble aussi naturel que d'envoyer un message texte à un ami, il est facile d'oublier les décennies d'innovation et de persévérance qui nous ont permis d'arriver ici. En réfléchissant à cette évolution, ce chapitre retrace l'histoire de l'IA conversationnelle, offrant à la fois une perspective historique et une appréciation de la technologie que beaucoup d'entre nous considérons désormais comme acquise.
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La rédaction de prompts fait référence à la création de saisies textuelles destinées aux outils d’IA comme ChatGPT. Ces saisies orientent l’IA dans la compréhension et l'exécution des tâches demandées, en fournissant à la fois des instructions spécifiques et un contexte essentiel qui façonne la réponse. Apprendre à rédiger des prompts est important, car cette compétence sert de mécanisme de traduction entre vos besoins et la qualité du contenu généré par l'IA.
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Au cœur des modèles d'IA actuels se trouve leur capacité à identifier des motifs et à faire des prédictions basées sur de vastes ensembles de données. Cependant, comme nous l’avons vu précédemment, ces modèles ne comprennent pas réellement les informations qu'ils traitent ou génèrent. En conséquence, les systèmes d’IA peuvent parfois "halluciner", un terme qui désigne leur tendance à produire du contenu qui semble autoritaire et convaincant, mais qui peut contenir des inexactitudes, des sources fictives, des incohérences logiques ou même des informations absurdes. En bref : les modèles d’IA inventent des choses, peut amplifier les préjugés et ne pas respecter la confidentialité des données.
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L’idéation est, au cœur, le processus de conception, de développement et de communication d'idées originales. C'est le "début flou" de l'innovation, où nous nous engageons à la fois dans une pensée divergente pour explorer un large éventail de possibilités, et dans une pensée convergente pour nous concentrer sur des options viables. En tant que chercheurs, nous comptons sur ce processus pour élaborer des agendas de recherche imaginatifs, mais ancrés, qui (nous l'espérons) repousseront les frontières de nos disciplines.
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En tant que chercheur, vous êtes probablement familier avec les défis liés à la surcharge d’informations. Avec la croissance exponentielle des publications scientifiques, des données et des ressources en ligne, le processus de recherche d’informations pertinentes pour nourrir votre revue de littérature peut ressembler à la recherche de la fameuse aiguille dans une botte de foin. Plutôt que de contribuer à l'avancement des connaissances, l'augmentation du nombre de publications que les chercheurs doivent naviguer pour rester à jour dans leur domaine a été constatée comme un frein à l’essor de la recherche.
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Pour de nombreux auteurs académiques, il y a peu de tâches plus décourageantes que de créer un nouveau document sur votre ordinateur en sachant qu’il doit être rempli de mots. Ce curseur clignotant, ostensiblement patient, attendant que la brillance s'écoule des doigts vers le clavier, peut sembler moins une invitation qu’une accusation.
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Avec une utilisation responsable et une compréhension des possibles biais et inexactitudes dans les réponses de l’IA, les outils d’intelligence artificielle générative (IA Gén) peuvent transformer l’apprentissage des élèves et améliorer votre efficacité au travail—demandez à vos collègues ! Selon une enquête de Study.com en 2023, des enseignants ont indiqué que ChatGPT pouvait aider les élèves à développer des compétences comme la pensée critique (39 %), la résolution de problèmes (38 %) et l’analyse de données (32 %). Plus de 25 % des enseignants ont mentionné que ChatGPT pouvait aussi améliorer des compétences en rédaction, la littératie numérique, l’apprentissage des langues, la compréhension écrite et la créativité.
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Le meilleur moyen d’améliorer vos prompts est de vous entraîner. Pensez aux tâches que vous demandez habituellement à vos élèves, tapez-les dans ChatGPT, et évaluez les réponses obtenues. Sont-elles précises et pertinentes ? Fournissent-elles les informations que vous attendez de vos élèves ? Si ce n’est pas le cas, modifiez le prompt pour le rapprocher du résultat souhaité
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L’IA générative désigne une catégorie de modèles et systèmes d’IA qui utilisent des algorithmes pour apprendre des modèles à partir de données existantes, puis les appliquer pour générer de nouveaux contenus dans un processus appelé modélisation générative. Jusqu’à présent, nous nous sommes concentrés sur le texte, mais les outils d’IA générative peuvent également créer des images, de l’audio, des vidéos, et bien plus encore. Ces technologies offrent de nombreuses opportunités pour explorer votre créativité et celle de vos élèves tout en s’amusant et en découvrant les capacités de l’IA générative.
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Avec l’évolution constante des technologies, les capacités de l’IA générative sont appelées à s’élargir, influençant divers secteurs et aspects de nos vies. Il est donc essentiel de créer des opportunités pour les élèves, de tous âges et toutes disciplines, d’explorer les capacités de cette technologie, tout en renforçant leur sens des responsabilités numériques et leur maîtrise des outils technologiques. En tant qu’enseignants, nous avons la responsabilité de préparer nos élèves à leur avenir en les dotant des connaissances et compétences nécessaires pour naviguer efficacement et éthiquement dans le monde de l’IA.
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Pour rendre l’apprentissage plus vivant et significatif, il est essentiel de montrer aux élèves plus âgés les capacités des technologies d’IA dans leur vie quotidienne. L’objectif est qu’ils valorisent leur expérience d’apprentissage : pas seulement en consommant du contenu, mais aussi en devenant des créateurs. Avec quelques ajustements rapides, vous pouvez adapter les idées mentionnées dans la section précédente aux élèves de niveaux supérieurs. Voici d’autres suggestions :
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Nous avons tous l’obligation d’aider nos élèves à comprendre ces technologies émergentes, quelle que soit notre spécialité. Tous les élèves rencontreront l’IA dans leur vie future, pas seulement ceux qui souhaitent coder les algorithmes qui la font fonctionner. Pourquoi ne pas les aider à explorer l’IA sous différents angles pendant qu’ils sont dans nos classes ? Voici quelques exemples d’activités que vous pouvez utiliser ou adapter à votre domaine pour les rendre pertinentes, authentiques et enrichissantes pour vos élèves.
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Les outils propulsés par l’IA peuvent vous aider dans de nombreuses tâches : révision de documents, transcription audio pour rédiger à partir de vos idées, création de présentations ou d’autres supports pédagogiques pour la classe, et bien plus encore. Parfois, un design de base généré par l’IA suffit pour que vous puissiez vous concentrer sur le contenu, en l’adaptant aux besoins de vos élèves. Voici une liste d’idées et d’outils supplémentaires pour gagner du temps grâce à l’IA. (N’oubliez pas de toujours vérifier la pertinence et l’exactitude des contenus générés.)
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Que vous suiviez des cours pour enrichir vos connaissances, prépariez des diplômes avancés, ou cherchiez à proposer de nouveaux outils d'apprentissage à vos étudiants, les outils d'IA suivants peuvent vous être utiles. Cependant, veillez toujours à vérifier les sites utilisés et les exigences d'âge avant de les recommander à vos étudiants.
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Les discussions en classe sur des technologies comme les voitures autonomes permettent d’aborder les dilemmes éthiques et les décisions critiques programmées par l’IA. Des outils comme MoralMachine.net encouragent les élèves à explorer ces questions à travers des scénarios complexes. L'IA s’étend aussi à d’autres domaines, comme le commerce en ligne, la santé et les transports, où elle optimise les processus et suscite des débats sur ses avantages et inconvénients. Ces activités favorisent la réflexion, la collaboration et la compréhension des impacts sociétaux et professionnels de l’IA.
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Les éducateurs parlent des compétences nécessaires pour l'avenir depuis de nombreuses années, mais continuons-nous à nous concentrer sur celles qui sont réellement les plus demandées ? Nous devons continuer à surveiller les compétences en demande ou celles qui sont susceptibles de le devenir, afin de donner aux élèves des opportunités pour développer des compétences qu'ils pourraient avoir besoin d'acquérir en raison des changements à venir dans les cinq, dix ou quinze prochaines années.
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Pour préparer les élèves au futur monde du travail, il est essentiel de les doter de compétences et de capacités qui vont au-delà de l'acquisition traditionnelle de connaissances. Voici quelques-unes des compétences qui seront cruciales à l'avenir, quel que soit l'impact de l'IA :
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À un moment donné, nous devons tous admettre que nous avons une manière préférée d’apprendre. Cela ne fait pas de nous des automates. Une fois que nous trouvons ce qui fonctionne, nous avons tendance à nous y accrocher jusqu’à ce que cela cesse d’être efficace. Nous avons tous des schémas, bons ou mauvais, qui sont issus de l’école, des parents, d’un mentor dans la vie ou au travail, ou même d’un livre. Peu importe leur origine ; ce qui compte, c’est de reconnaître ces schémas. La prise de conscience de nos propres modes d’apprentissage est une conséquence naturelle de l’interaction avec une IA générative.
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Dans cette série d'activités, l'objectif est d'apprendre ensemble en explorant les multiples facettes de l'intelligence artificielle (IA). Dès l'école primaire, les élèves découvrent des concepts fondamentaux comme les chatbots et les robots, et apprennent à créer leurs propres outils. Au collège, ils réfléchissent aux implications éthiques de l'IA dans la prise de décision, tandis qu'au lycée, ils approfondissent son utilisation dans des domaines comme la santé, l'automatisation et l'analyse de données. Ces projets sont conçus pour encourager la collaboration, la créativité et la pensée critique, tout en préparant les élèves à un monde de plus en plus façonné par l'IA. Ensemble, ils apprendront à comprendre, discuter et concevoir des solutions intelligentes pour l'avenir.
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L’une des raisons pour lesquelles vous devez reprogrammer votre façon d’apprendre, particulièrement au travail, est que votre employeur s’attendra à ce que vous preniez l’initiative, lorsque l'intégration de l'IA générative dans votre travail deviendra nécessaire. Cela n’a probablement rien de nouveau pour ceux qui sont habitués à relever de nouveaux défis de manière autonome, mais avec l'IA générative, il pourrait être encore plus essentiel de planifier quelques étapes à l’avance.
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Une façon d’adapter les outils d’IA à vos besoins est d’explorer et de tester ces technologies vous-même. L’intelligence artificielle peut être enseignée à tous les niveaux scolaires, quel que soit votre domaine de spécialité. Avant de rejeter une méthode ou un outil sous prétexte qu’il n’a pas d’applicabilité dans votre travail, prenez le temps de l’explorer en profondeur.
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Que ce soit sous la directive de la direction de votre établissement, motivé par vos propres recherches ou inspiré par des idées de ce livre, le jour viendra où vous présenterez votre première leçon sur l’intelligence artificielle (IA) à votre classe. Et ensuite ? Avec tant d’informations évoluant rapidement, organiser tout cela peut sembler intimidant.
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Voici des plans de leçons pour trois activités supplémentaires que vous pouvez utiliser pour aider les étudiants à comprendre l'impact de l'IA sur le monde du travail et l'avenir.
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Avec la multitude de ressources disponibles pour l'enseignement et l'apprentissage de l'IA, et avec de nouvelles arrivant chaque année, choisir celles à partager avec vos élèves peut sembler accablant. Rappelez-vous, vous n'avez pas besoin d'être un expert pour commencer ! Plongez-vous dans les ressources et testez-les avant de les utiliser avec vos élèves ou de guider vos collègues. Gardez à l'esprit que vous pouvez tous apprendre ensemble. Bien que j'aie quelques outils favoris que j'utilise fréquemment en raison de leur large application pour tous les niveaux et matières, j'aime aussi en trouver de nouveaux et les partager avec mes élèves. Certains de mes outils favoris sont listés ci-dessous. Je les ai testés dans ma classe pour que vous puissiez les intégrer avec plus de confiance dans la vôtre.
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Construire un chatbot peut être une activité amusante pour les élèves plus âgés, et des ressources comme MIT App Inventor (appinventor.mit.edu) ou Appy Pie (appypie.com) sont d'excellents outils pour commencer. Les chatbots ont de nombreuses applications, et les élèves peuvent imaginer leurs propres idées sur la manière dont un chatbot pourrait être utile, qu'ils travaillent individuellement ou en groupe. C'est une excellente occasion pour eux de développer des compétences essentielles telles que la collaboration, la pensée critique, la créativité et la résolution de problèmes.
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Voici un récapitulatif des points clés abordés dans nos discussions, à garder à l'esprit lorsque vous enseignez l’intelligence artificielle (IA) en classe, sélectionnez des outils ou planifiez des activités pour vos élèves.
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Cette série d'activités vise à introduire les élèves à l'IA et ses applications, en abordant des sujets variés selon le niveau scolaire. Les élèves du primaire explorent l'IA à travers des chatbots et des robots, tandis que les collégiens réfléchissent aux enjeux éthiques de l'IA dans la prise de décision. Au lycée, les étudiants approfondissent l'impact de l'IA dans la santé, l'automatisation et l'analyse de données, en analysant des cas réels et en concevant leurs propres projets. Ces activités favorisent la créativité, la réflexion critique et la collaboration.
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Il y a une raison tactique pour faciliter et promouvoir l'auto-régulation lorsqu'il s'agit d'intégrer l'IA générative dans les flux de travail des employés, et cette raison est le temps (ou plutôt, le manque de temps) dont disposent les employés dans des environnements de production.
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Comment exactement l'IA générative va-t-elle nous aider ? Quels en seront les bénéfices ? Dans quelle mesure devons-nous l'adopter pour en tirer pleinement parti ? Qu'est-ce que cette technologie aura de mieux que ce que vous faites actuellement ? Toutes ces questions orientées vers la conception sont importantes à se poser lorsque vous vous lancez dans votre aventure d'apprentissage avec l'IA. Les outils d'IA générative ne peuvent vous enseigner que ce que vous leur permettez d'enseigner si vous ne planifiez pas activement ce que vous allez apprendre d'eux.
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Tout ce que nous devons apprendre à faire, nous l'apprenons par la pratique. Les gens deviennent constructeurs en construisant, et instrumentistes en jouant des instruments. De même, nous devenons justes en accomplissant des actes justes, tempérés en accomplissant des actes tempérés, courageux en accomplissant des actes courageux. — Aristote
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Il est essentiel de réévaluer ce que nous apprenons et comment nous apprenons, surtout dans un contexte où l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans notre travail devient incontournable. Mais il est tout aussi crucial de questionner la technologie elle-même. Contrairement aux outils précédents, tels qu’un système de gestion de l’apprentissage ou un éditeur photo/vidéo/audio, l’usage de l’IA générative reste entouré d’une certaine ambiguïté
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