En matière d’éducation, les recommandations de l’UNESCO reprennent les décisions du consensus de Beijing :
1 - Vision et priorités stratégiques planifiées à l'échelle systémique de l'éducation
Il faut définir à l’échelle du système une vision des politiques de l’IA et de l’éducation avec un guide pour les décideurs politiques afin de :
- Garantir l’utilisation inclusive et équitable de l’IA dans l’éducation ;
- Tirer le meilleur parti de l’IA pour améliorer l’éducation et l’apprentissage ;
- Promouvoir le développement de compétences nécessaires à la vie à l’ère de l’IA, notamment en enseignant le fonctionnement de l’IA et ses implications pour l’humanité ;
- garantir l’utilisation transparente et contrôlable des données relatives à l’éducation.
- Évaluer l’état de préparation de l’ensemble du système et choisir les priorités stratégiques
A. Principe directeur en matière de politiques d’IA et d’éducation
- Adopter une approche humaniste comme principe général des politiques de l’IA et de l’éducation
B. Planification interdisciplinaire et gouvernance intersectorielle
- Mobiliser l’expertise interdisciplinaire et multipartite pour éclairer la planification des politiques et renforcer la capacité des décideurs
- Mettre en place des mécanismes de gouvernance et de coordination intersectoriels
C. Politiques et réglementations pour une utilisation équitable, inclusive et éthique de l’IA
- Définir des objectifs stratégiques transversaux et planifier des règlements et des programmes, afin de garantir l’utilisation équitable et inclusive de l’IA dans le champ éducatif
2- Plans directeurs pour l'utilisation de l'IA dans la gestion de l'éducation, l'enseignement, l'apprentissage et l'évaluation
- L’utilisation de l’IA pour stimuler et améliorer la gestion de l’éducation et les prestations
- Cultiver une utilisation de l’IA centrée sur l’apprenant pour améliorer l’apprentissage et l’évaluation.
- Veiller à ce que l’IA soit utilisée pour renforcer les dynamiques des enseignants
- Planifier l’utilisation de l’IA pour soutenir l’apprentissage tout au long de la vie, quels que soient l’âge, le lieu et le contexte
- Développer des valeurs et des compétences pour la vie et le travail à l’ère de l’IA
A. Essais pilotes, suivi et évaluation, et constitution d’une base de données fiable
- Construire une base de données fiable pour soutenir l’utilisation de l’IA dans l’éducation
- Renforcer la recherche et l’évaluation dans le domaine de l’IA et de l’éducation
B. Encourager les innovations locales en matière d’IA pour l’éducation
- Promouvoir le développement local des technologies de l’information dans le champ éducatif
D’après (UNESCO, 2021) (Extraits) in Carnet Hypothèses «Éducation, numérique et recherche»
3- Une stratégie nationale
En France, La stratégie de l’IA en éducation doit proposer des solutions aux professionnels de l’enseignement et de la formation, aider aux apprentissages et aux décisions sans jamais se substituer aux personnes. Elle doit explorer des partenariats d’innovation entre l’École, la Recherche et les technologies de l’éducation, en particulier pour l’innovation pédagogique, ainsi que l’utilisation contrôlée des données de scolarité ou de formation pour améliorer les politiques publiques. Elle doit construire des connaissances et des compétences de base chez tous les élèves, les enseignants et les cadres pour démystifier, comprendre et utiliser de manière raisonnée et éthique les potentialités de l’IA, et susciter des talents en proposant des mentions, spécialités ou parcours IA aux lycéens en amont de l’enseignement supérieur.
-QUELQUES ACTIONS CLÉS :
- Des partenariats d’innovation et des challenges IA en éducation pour développer la recherche de solutions grâce aux professionnels de l’éducation nationale, de la filière EdTech et de la recherche
- Des formations à l’IA pour les élèves, les enseignants et des cadres
- Des projets et partenariats IA et l’utilisation massive des données avec la recherche
(Gouvernement – Direction générale des Entreprises, 2023)
Pour une utilisation éthique de l’IA et des données dans l’enseignement, l’apprentissage et l’évaluation, la commission européenne propose quatre considérations clés à intégrer :
-ACTION HUMAINE ET CONTROLE HUMAIN : capacité d’action des acteurs de l’éducation (enseignants, apprenants, chefs d’établissement) ;
-EQUITE : impartialité, inclusion, non-discrimination et juste répartition des droits et des responsabilités ;
-HUMANITE : considération pour les personnes, leur identité, leur intégrité et leur dignité ;
-JUSTIFICATION DES CHOIX, TRANSPARENCE ET EXPLICABILITE : utilisation de connaissances, de faits et de données pour justifier les choix collectifs dans l’environnement scolaire, via des modèles participatifs et collaboratifs de prise de décision.
D’après (Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture & European
Commission, 2022)
Le Conseil de l’Europe met en avant plusieurs principes pour une utilisation de l’IA en éducation respectueuse des droits fondamentaux :
- Droit à la dignité humaine. L’enseignement, l’évaluation et l’accréditation ne doivent pas être délégués à un système d’IA.
- Droit à l’autonomie. Les enfants devraient avoir le droit d’éviter d’être profilés individuellement, d’éviter les parcours d’apprentissage dictés, et de protéger leur développement et leur vie future.
- Le droit d’être entendu. Les enfants devraient avoir le droit de ne pas s’engager dans l’utilisation d’un système d’IA, sans que cela n’affecte négativement leur éducation.
- Droit de ne pas souffrir de discrimination. Tous les enfants devraient avoir la possibilité de bénéficier de l’utilisation des technologies, et pas seulement ceux issus des groupes socio-économiques qui peuvent se le permettre.
- Droit à la confidentialité et à la protection des données. Les enfants doivent avoir le droit que leurs données ne soient pas agrégées et utilisées à des fins commerciales sans leur bénéfice direct.
- Droit à la transparence et à l’explicabilité. Les enfants et leurs parents doivent pouvoir comprendre et contester toute décision prise par un système IA».
D’après (Holmes et al., 2022)
4- Les performances de l'IA en lecture et en mathématiques
« [Cette] étude fait partie d’un projet global d’évaluation des capacités de l’IA et de leurs implications pour le travail et l’éducation, dirigé par le Centre de recherche et d’innovation dans l’enseignement
(CERI) de l’OCDE. Le projet sur l’IA et l’avenir des compétences (AIFS) vise à développer des mesures des capacités de l’IA qui soient compréhensibles, complètes, reproductibles et pertinentes pour les politiques.
En utilisant diverses sources d’information sur l’IA, y compris des évaluations d’experts, le projet vise à fournir aux décideurs politiques les connaissances dont ils ont besoin pour élaborer des politiques de l’éducation et du marché du travail tournées vers l’avenir. Le rapport montre des améliorations significatives des capacités de l’IA en lecture depuis 2016, qui reflètent les progrès du traitement du langage naturel (NLP) au cours des dernières années. Les capacités de l’IA à résoudre des tâches mathématiques n’ont pas progressé au même rythme. Toutefois, les experts prévoient que l’augmentation des investissements dans la recherche et le développement de l’IA conduira à des progrès significatifs de l’IA à la fois en lecture et en mathématiques dans les années à venir. Le rapport démontre également que l’IA pourrait surpasser une grande partie de la population en lecture et en mathématiques. Cela a des conséquences importantes pour l’emploi et l’éducation, car les travailleurs risquent d’être de plus en plus concurrencés par les machines dans ces domaines de compétences à l’avenir. Il souligne également la nécessité de renforcer les compétences de base de la main-d’oeuvre et de la préparer à collaborer avec l’IA dans des domaines clés. En fournissant un exemple de la manière dont les capacités de l’IA s’améliorent par rapport à deux compétences cognitives clés des humains, cette étude souligne l’importance d’un suivi périodique et systématique de l’évolution des capacités de l’IA et de leur comparaison avec les compétences humaines.
Cela sera utile aux décideurs politiques, aux éducateurs et aux chercheurs qui cherchent
à comprendre les implications des avancées technologiques pour l’avenir du travail et de l’éducation.
5- La diversité des enjeux éthiques vue par la recherche
- Les enjeux éthiques et critiques que soulève l’IA en éducation sont multiples et ont des origines diverses : utilisation de données massives, pouvant avoir un impact sur le respect de la vie privée des élèves et du personnel scolaire, production par des entreprises privées plutôt que par des instances scolaires, par la recherche en informatique ou en sciences, technologies, ingénierie et mathématiques plutôt que par les sciences de l’éducation, biais de représentativité par manque de diversité au sein des équipes de conception.»
D’après (Collin & Marceau, 2021).
6 - l'Enjeux de l'explicabilité
« Dans le domaine éducatif, deux catégories d’utilisateurs doivent s’approprier l’environnement numérique : LES APPRENANTS ET LES ENSEIGNANTS.
La question de l’appropriation des EIAH [Environnements informatiques pour l’apprentissage humain] par les enseignants est essentielle pour que ces outils soient davantage utilisés dans l’enseignement. Il faut donc concevoir des systèmes que les enseignants pourront adapter afin qu’ils répondent à leurs besoins. Pour cela, l’enseignant doit pouvoir comprendre les décisions ou recommandations du système d’IA concernant ses élèves, pour avoir confiance dans le système et,
d’une certaine façon, « faire corps » avec lui pour être capable d’expliquer le comportement conjugué du dispositif tel qu’il a été mis en place. Cela nécessite une représentation explicite des connaissances et des processus de décision. La question de l’explicabilité doit être prise en compte dès la conception.
(Association Française pour l’Intelligence Artificielle (AFIA), 2022)
A- CATEGORISATION ET TAXONOMIE
Catégorisation proposée par la Commission européenne en soutien au système éducatif
- enseignement : environnement informatique pour l’apprentissage humain, tutoriels fondés sur le dialogue, et applications d’aide à l’apprentissage des langues.
- Soutien à l’apprenant : environnement d’apprentissage exploratoire, évaluation formative des écrits, et apprentissage collaboratif assisté par l’IA
- Soutien à l’enseignant : évaluation sommative des écrits, repérage des mots-clés dans les forums d’apprenants, assistants pédagogiques basés sur l’IA et recommandation de ressource pédagogique.
- Soutien au système éducatif : Exploration des données éducatives pour l’allocation des ressources, diagnostic des difficultés d’apprentissage, et services d’orientation.
B-AUTRE CATEGORISATION ISSUE DES GROUPES THEMATIQUES NUMERIQUES :
- Systèmes adaptatifs et personnalisés (recommandation et sélection de contenus, de ressources), évaluation adaptative et correction automatique
- Robots conversationnels et systèmes de tutorat intelligent, par ex. pour l’enseignement de la démarche d’investigation et de la démarche scientifique. (Cisel & Baron, 2019)
- Anticipation précoce, prédiction et prévention de l’abandon scolaire
- Détection et remédiation aux difficultés d’apprentissage
- Utilisation de savoirs produits par la recherche avec l’IA (analyse d’image, annotation, classification, résumé/synthèse automatiques, traitement de données massives sur des corpus textuels ou iconographiques)
- Usages administratifs
D’après (DNE-TN2, 2021) (DNE-TN2, 2022) (Lepage Alexandre, 2022) (Romero et al., 2021)
Taxonomie d’après la revue de littérature de (Holmes et al., 2022)
IA AU SERVICE DES ELEVES
- Système de tutorat intelligents
- Applications assistées par l’IA (par exemple, mathématiques, synthèse vocale, apprentissage des langues)
- Simulations assistées par l’IA (par exemple, apprentissage par le jeu, réalité virtuelle, réalité augmentée)
- IA pour aider les apprenants à besoins éducatifs particuliers
- Rédaction automatique d’essais
- Agents conversationnels
- Évaluation formative automatique
- Orchestrateurs de réseaux d’apprentissage
- Systèmes de tutorat basés sur le dialogue
- Environnements d’apprentissage exploratoire
- Assistant d’apprentissage tout au long de la vie assisté par l’IA.
IA AU SERVICE DE L’ENSEIGNANT
- Détection de plagiat
- Curation intelligente du matériel d’apprentissage
- Surveillance de la classe
- Évaluation sommative automatique
- IA d’assistance de l’enseignant (y compris assistant d’évaluation)
- Orchestration de la salle de classe
IA AU SERVICE DES INSTITUTIONS
- Admissions (par exemple, sélection des élèves)
- Planification des cours, Planification des horaires, Programmation horaire
- Sécurité des écoles
- Identification précoce des » décrocheurs » et les élèves à risque
- e-Proctoring (surveillance des examens à distance)
D’après (Holmes et al., 2022) traduction par (Bocquet, 2023)
C- QUELS APPORTS POUR L’EXPERIENCE D’APPRENTISSAGE ?
L’intelligence artificielle joue un rôle important et croissant dans l’éducation. Un cas important est celui des systèmes d’enseignement personnalisés qui sont déjà bien établis, avec des preuves croissantes de leur efficacité pour améliorer l’apprentissage (VanLehn, 2011 ; Kulik & Fletcher, 2016 ; Steenbergen-Hu & Cooper, 2014, 2013 ; Ma, Adesope, Nesbit, & Liu, 2014 ; du Boulay, 2016).
Les systèmes d’IA dans l’éducation (AIED) peuvent également faire un usage diversifié et sophistiqué de l’IA pour créer l’interface si importante pour l’expérience d’apprentissage. Par exemple, l’interface peut utiliser le traitement et la génération du langage naturel, les interfaces vocales, les avatars, l’analyse vidéo de l’apprenant pour juger de son attention et de son émotion.» [Traduction] (Khosravi et al., 2022)
« En utilisant des algorithmes, l’apprentissage peut être adaptatif. En analysant les traces d’apprentissage de l’élève, comme des résultats à des questionnaires ou des données d’utilisation d’un logiciel, le système peut modifier son fonctionnement pour s’adapter à la personne, notamment à travers la sélection de contenus et du niveau de difficulté. Il commence à être possible d’analyser son comportement grâce à des capteurs, certains externes comme une caméra, et d’autres plus intrusifs comme une interface cerveau-ordinateur. Ce principe d’adaptation est au coeur de la pédagogie numérique, et se rencontre le plus souvent dans un contexte où sont aussi poursuivis des objectifs de ludification ; l’apprenant s’inscrivant alors dans un jeu pédagogique avec la machine, parfois en collaboration avec d’autres apprenants (Giraudon et al., 2020). Le projet KidLearn (…) propose une activité d’apprentissage dont les multiples variantes impliquant additions ou soustractions de nombres entiers ou décimaux ont été conçues et mises en place par des didacticiens. Ces variantes sont organisées sous forme d’un graphe de difficultés croissantes, en respectant le concept de zone proximale de développement (Vygotsky, 1978). Ce concept est fondé sur l’idée que, entre un exercice trop difficile qui décourage et un exercice trop facile qui lasse, il existe une zone optimale qui maximise le progrès d’apprentissage, mesuré ici en observant les performances de l’élève au fil du jeu. Ce sont ces éléments qui sont intégrés à l’algorithme, qui va s’adapter automatiquement à la personne apprenante.
(Oudeyer et al., 2020). (Romero et al., 2023)
7- Pistes de formation à l'IA et à son enseignement
1. Perception : Les ordinateurs (et les terminaux numériques) perçoivent le monde via des capteurs.
2. Représentation et raisonnement : Les agents d’IA entretiennent des représentations du monde, via des structures de données, et les utilisent pour raisonner, via des algorithmes, mais sans penser comme un humain.
3. Apprentissage : Les ordinateurs (et les terminaux numériques) peuvent apprendre à partir de données via des algorithmes d’apprentissage.
4. Interaction naturelle : Les agents d’IA nécessitent de nombreux types de connaissances pour interagir « naturellement » avec les humains (conversation, reconnaissance faciale, etc.) mais ne peuvent raisonner.
5. Impact sociétal : L’IA peut avoir un impact à la fois positif et négatif sur la société et nous devons en être conscient car ces technologies changent nos façons de travailler, de voyager, de communiquer, etc.
D’après (Association for the Advancement of Artificial Intelligence & Computer Science
Teachers Association, 2020) [Traduction].
8- Pour une formation citoyenne à l'IA
«L’IA concerne tous les citoyens d’abord parce qu’elle est de plus en plus présente dans tous les secteurs de la société et ensuite parce qu’il est nécessaire de la comprendre pour participer aux débats éthiques qu’elle engendre. Il est normal de se questionner sur la pertinence de confier à des algorithmes des tâches qui mènent à des décisions cruciales, par exemple en matière de justice, d’embauche, ou d’autres situations à fortes conséquences humaines. (…) Le MOOC [« intelligence artificielle avec intelligence » de l’Inria] adopte une approche pédagogique ludique et expérientielle.
(…) Les participants sont mis en action dans des activités concrètes : ils manipulent des réseaux de neurones, essaient de faire reconnaître leurs dessins par une IA, sont invités à entraîner des modèles d’apprentissage automatique eux-mêmes. Ils sont invités à réfléchir collectivement, via les forums de discussion, à des questions soulevées par le développement de l’IA.» (Romero et al., 2023).
9- Proposition de parcours en cinq piliers
«L’intelligence artificielle n’a pas atteint sa maturité. Le sujet tel qu’il a été défini en 1956, étudié pendant 40 ans, a atteint ses résultats spectaculaires depuis 2012 et est encore difficile à comprendre. Il est encore plus difficile de prévoir comment les technologies vont évoluer, même dans un avenir proche. Si la construction d’un programme d’études complet est hors de portée de ce document, il est possible de proposer cinq piliers et de s’appuyer sur ceux-ci. (…)
1. Incertitude et caractère aléatoire
Les données sont incohérentes. Elles ne démontrent pas une stricte nature causale.
2. Codage et calcul
Le codage et la pensée informatique font aujourd’hui partie des programmes d’études de nombreux pays, conformément aux recommandations des experts. Canada, Singapour, etc…
3. Sensibilisation aux données
Une éducation aux données (sciences de la donnée ou data science) reposera sur des activités où les données sont collectées et visualisées, manipulées et analysées.
4. Pensée critique
Les sciences sociales peuvent et doivent apporter leur contribution à de nombreuses questions éthiques soulevées par l’IA. La pensée critique est un aspect important, mais il est essentiel qu’elle repose sur une réelle compréhension du fonctionnement de la technologie.
5. Humanisme post-IA
L’idée clé est que les progrès de l’IA nous font reconsidérer, en tant qu’êtres humains, certaines vérités de base.
10- Formation à l'IA et prévention du décrochage scolaire
La Scientothèque est une association sans but lucratif installée au sein de l’Expérimentarium, musée de Physique de l’Université Libre de Bruxelles. Depuis sa fondation en 2001, sa mission principale est de contribuer à la diminution des inégalités sociales. Deux réalités ont mené à la mise en place de l’association : d’une part, le risque accru de décrochage scolaire et la difficulté d’accès aux études supérieures pour les jeunes issus de milieux précarisés (Coslin, 2012) et, d’autre part, la désaffection pour les études scientifiques de la part du public féminin. Il a d’ailleurs été démontré qu’il était moins évident d’attirer les filles vers les projets à caractère scientifique ou technologique (Blanchard, 2021). (…) Une sélection d’activités a été proposée à deux groupes de jeunes de 10-12 ans durant l’année scolaire 2020-2021 lors d’ateliers extrascolaires hebdomadaires à l’Institut des Ursulines à Koekelberg. Ce projet, financé par la région de Bruxelles-Capitale, visait à diminuer le décrochage scolaire pour des élèves vivant dans des quartiers précarisés. Tout au long des séances, les jeunes ont pu, grâce à une approche ludique et collaborative, découvrir l’histoire des machines, établir des liens avec l’intelligence biologique, comprendre ce qui se cache derrière le mot « algorithme », observer et programmer des robots Thymio, s’initier à la programmation sur la plateforme Scratch, et débattre des conséquences de l’IA sur la société.» (Romero et al., 2023)
En conclusion
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne le monde de l’éducation et de la formation, offrant de nouvelles opportunités d’apprentissage et de développement des compétences. Cependant, cette transformation soulève de nouveaux enjeux pour les apprenants, les formateurs et les entreprises.
L’Intelligence Artificielle (IA) peut être définie comme un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Ces tâches peuvent inclure la compréhension du langage naturel, la reconnaissance de formes et d’images, l’apprentissage et la planification. L’IA est conçue pour « penser » comme un être humain et apprendre à partir de ses erreurs et de ses réussites.
L’IA va jouer un rôle prépondérant dans notre société, en particulier dans le domaine de la formation dans laquelle elle va transformer les méthodes d’apprentissage et de développement des compétences avec le potentiel de transformer la manière dont nous apprenons. Elle peut permettre de s’adapter aux besoins individuels de chaque apprenant : Ainsi, l’apprentissage peut être plus efficace et plus engageant.
Par exemple, dans le cadre d’une formation SEO avec les outils modernes, l’IA peut aider à comprendre et à analyser les vastes quantités de données générées par les moteurs de recherche. Elle peut fournir des insights en temps réel et des recommandations personnalisées pour améliorer la performance SEO. En outre, elle peut aider à créer des parcours de formation personnalisés pour chaque apprenant, en fonction de son niveau de compétence et de ses objectifs.
En ce qui concerne le soutien scolaire en période de révolution technologique, l’IA peut aider à combler le fossé entre les ressources disponibles et les besoins des élèves. Par exemple, un système
d’IA peut analyser les forces et les faiblesses d’un élève, et fournir un soutien personnalisé pour améliorer les zones de faiblesse. De plus, grâce aux chatbots et aux assistants virtuels, l’IA peut fournir un soutien 24 h/24, ce qui n’est pas possible avec le soutien scolaire traditionnel.
Concernant l’observation de la progression d’un étudiant en comparaison à un robot comme GPT, il est impératif de reconnaître que les compétences de l’IA et de l’homme diffèrent tout en étant complémentaires. Les éducateurs pourraient surveiller l’avancement d’un étudiant en scrutant son appréhension globale des concepts, sa capacité à réfléchir de façon critique, à solutionner des problèmes, et à participer à des débats profonds – des talents que les robots n’ont pas encore acquis.
Par contraste, un robot peut analyser et gérer de vastes volumes de données en un rien de temps, mais il lui manque du contexte, de l’empathie et une véritable compréhension. Dans un contexte de soutien scolaire, un professeur serait indéniablement mieux adapté pour un suivi et un soutien scolaire personnalisé, ainsi que pour une progression à long terme. En effet, le rôle de l’enseignant ne se limite pas à la transmission du savoir, mais s’étend également à l’écoute et à la compréhension des besoins individuels de l’élève, à la capacité d’adapter son enseignement aux spécificités de chaque élève et à la motivation de celui-ci.
Ces aspects de l’enseignement sont des éléments que les robots, malgré leurs avancées, ne peuvent pas encore parfaitement reproduire. C’est en alliant les capacités exceptionnelles des IA à l’empathie et à la connaissance pédagogique des enseignants que nous pourrons créer les environnements d’apprentissage les plus efficaces.
L’IA modifie considérablement la manière dont les apprenants interagissent avec le contenu de leur formation. Grâce à l’analyse des données, les formations peuvent désormais être personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques de chaque apprenant. Les outils basés sur l’IA facilitent la transformation de l’apprentissage en ligne. Des plateformes utilisent l’IA pour créer des parcours d’apprentissage personnalisés, enrichis par des contenus multimédias interactifs tels que des vidéos, des quiz interactifs et des forums de discussion.
IMPACTS de l’IA SUR LA VIE PROFESSIONNELLE FUTURE
Dans le contexte professionnel, l’IA a un impact majeur. De nombreuses entreprises intègrent aujourd’hui l’IA dans leur processus de formation pour développer les compétences de leurs employés. Elle offre aux entreprises une opportunité d’optimiser la formation de leurs employés. Elle peut aider à identifier les lacunes dans les compétences des employés et à proposer des formations ciblées pour combler ces lacunes, améliorant ainsi la productivité et l’efficacité au travail.
L’Intelligence Artificielle (IA) est un moteur puissant de changement dans le monde du travail, remodelant de nombreux métiers et créant de nouvelles opportunités. Cependant, cette transformation génère également de nouveaux enjeux pour la formation.
Voici quelques exemples de ces impacts :
*Automatisation des tâches répétitives : De nombreux métiers traditionnels sont touchés par l’automatisation des tâches routinières. Les travailleurs dans ces domaines doivent donc être formés pour acquérir de nouvelles compétences, souvent plus orientées vers les habiletés comportementales, comme la communication, le leadership et la résolution de problèmes.
*Création de nouveaux emplois : Avec l’IA, de nouveaux rôles et professions émergent, tels que les ingénieurs en apprentissage automatique, les spécialistes des données ou les éthiciens de l’IA. Ces
postes nécessitent des compétences spécifiques que les formations traditionnelles n’offrent pas toujours.
L’IA n’a pas seulement un impact sur les métiers manuels, elle transforme aussi les métiers intellectuels. Par exemple, l’IA peut aider les médecins à analyser les images médicales, ou les avocats à rechercher des précédents juridiques. Les professionnels de ces domaines doivent ainsi apprendre à travailler avec ces nouvelles technologies. D’où la nécessité d’une formation continue : Dans un monde en constante évolution, la formation initiale ne suffit plus. Les travailleurs doivent continuer à se former tout au long de leur vie pour rester à jour avec les dernières évolutions technologiques.
Enjeux éthiques et sociétaux : L’IA soulève également des questions d’éthique et de responsabilité. Par exemple, qui est responsable si une IA fait une erreur ? Comment garantir l’équité de l’IA ? Ces questions nécessitent une réflexion et une formation approfondies. Ces transformations nécessitent une réflexion approfondie sur l’adaptation des formations aux nouveaux besoins du monde du travail. Il est crucial de préparer les apprenants aux métiers de demain et de les aider à développer les compétences requises pour naviguer dans cet environnement en constante évolution.
Même si l’intelligence artificielle continue de se développer, son impact sur l’éducation et la formation, ne fera que s’intensifier. Malgré ses nombreux avantages, l’intégration de l’IA dans le domaine de l’éducation et de la formation soulève également plusieurs enjeux et défis.
Dont l’un des principaux est l’équité dans l’accès à l’éducation. Avec la digitalisation de l’éducation, il est crucial de s’assurer que tous les apprenants, quel que soit leur contexte socio-économique, aient un accès équitable à la formation. Cela comprend l’accès à l’internet de qualité, aux dispositifs technologiques et aux plateformes d’apprentissage en ligne.
Le rôle des formateurs évolue par ailleurs avec l’IA. Les formateurs doivent non seulement comprendre comment utiliser les outils d’IA, mais aussi comment intégrer ces outils dans leurs méthodes d’enseignement. La formation des formateurs à l’IA est donc un enjeu clé.
Un autre défi majeur est la protection des données personnelles. Les outils d’IA recueillent et analysent une grande quantité de données sur les apprenants. Il est donc essentiel de garantir la sécurité de ces données et de respecter la vie privée des utilisateurs.
L’Université de Nantes a organisé le 26 janvier 2023 une journée de discussion sur l’impact de l’intelligence artificielle sur l’éducation. Lors de cette journée, plusieurs questions ont été soulevées, y compris sur l’utilisation positive de ChatGPT dans l’enseignement.
Les participants ont également discuté de la manière dont ChatGPT et d’autres outils d’IA peuvent remettre en question les méthodes d’évaluation actuelles. Par exemple, Barbara Class, Enseignante-chercheuse à l’Université de Genève, a mentionné que certains parlent de revenir à la copie papier à cause de ces outils.
Mais, Il a par ailleurs été souligné que des outils d’IA comme ChatGPT pourraient être particulièrement utiles dans des classes surchargées ou avec de nombreux étudiants, car ils peuvent adapter leurs réponses aux élèves, ce qui n’est pas toujours possible pour un enseignant seul.
Solen Quiniou, maître de conférences à l’IUT de Nantes, a discuté de l’intégration des contenus de l’enseignant dans l’IA. Selon elle, il existe déjà des outils très performants pour l’apprentissage des langues dans les universités, mais ces outils ne permettent pas toujours aux enseignants de régler le niveau ou d’intégrer leurs propres questions ou cours. Il y a des projets en cours en France pour
permettre aux enseignants d’intégrer leurs questions et de personnaliser leurs cours, comme les projets LISN, CRIT, et LS2N.Selon Solen Quiniou, cette intégration d’IA est plus pertinente pour l’enseignement supérieur que pour le collège et le lycée.
La réalité virtuelle et le métavers : de nouvelles possibilités pour l’éducation
Yannick Prié, professeur d’informatique à l’Université de Nantes, a parlé de l’apport de la réalité virtuelle à l’éducation. Il a expliqué que le métavers, un ensemble d’environnements virtuels persistants et collaboratifs, pourrait offrir de nouvelles possibilités pour l’éducation.
En prenant en compte ces enjeux, nous pouvons construire un avenir dans lequel l’IA et la formation coexistent harmonieusement pour le bénéfice de tous les apprenants.
L’éducation sur l’intégrité académique et la citoyenneté numérique serait également une étape essentielle pour aider les étudiants à comprendre les conséquences de l’utilisation de tels outils pendant les examens. Le personnel enseignant doit également enrichir continuellement sa propre compréhension des développements éthiques concernant l’intelligence artificielle.
Pour trouver l’équilibre entre les aspects traditionnels de l’enseignement et les nouvelles possibilités offertes par l’intelligence artificielle, « il ne faut pas se limiter à la seule vision utilitaire de l’IA, mais bien cerner les transformations éducatives qu’elle pourrait alimenter. L’intelligence artificielle ce n’est ainsi pas uniquement pour participer à la réussite scolaire des apprenants, c’est aussi pour mieux tous nou scomprendre et nous respecter, entre humains » (Karsenti, 2018, p.119).
Il est donc nécessaire de réunir les conditions requises pour que l’intégration de l’intelligence artificielle permette une éducation plus équitable et plus inclusive – et non l’inverse –, ce qui touche notamment les programmes de formation et les méthodes pédagogiques.
« La prise en compte des compétences transversales, l’apprentissage de la créativité, les formes nouvelles de pédagogie, tout cela manque encore souvent cruellement dans les cursus de formation. Nous sommes à l’orée d’une transformation majeure de l’enseignement et de la formation sans laquelle nous ne pourrons aborder le développement et la diffusion de l’intelligence artificielle. » (Villani, 2018, p.106.)
source: Rédigé par Marie-Hélène PARENT, membre du Conseil d’Administration de l'institut EUROPIA. https://institut-europia.eu/intelligence-artificielle-et-education/
