Comment l'IA révolutionne l'enseignement : opportunités et défis

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table des matières

1. 1. De nouvelles pistes à explorer pour l’IA générative et la formation
2. La démocratisation de l'IA générative
3. 2. Intelligence artificielle dans l'enseignement : quels défis pour demain ?
4. Améliorer l’expérience d’apprentissage
5. Développer la formation des enseignant·e·s sur l’IA
6. Sensibiliser à la protection des données
7. 3. L’impact de l'IA sur la formation continue

Lionel Stoudmann auteur

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De nouvelles pistes à explorer pour l’IA générative et la formation

Imaginez un·e assistant·e virtuel·le qui peut répondre aux questions des étudiant·e·s à tout moment, leur proposer des ressources personnalisées en fonction de leurs besoins, voire les guider à travers des exercices pratiques. C'est la promesse de l'IA générative ! Bonne ou mauvaise nouvelle pour la formation ? On vous en dit plus sur les nouvelles pistes à explorer.

La démocratisation de l'IA générative

Si elle existe depuis les années 50, l’intelligence artificielle ou IA a connu une accélération fulgurante depuis 2010 avec l’avènement du deep learning, du traitement du langage naturel (NLP) et de l’IA générative.

Cette dernière rend désormais, accessible à tous, la création de texte de qualité (quasi) humaine, sans avoir besoin de compétences techniques particulières. Des outils comme ChatGPT illustrent parfaitement cette tendance.

Ces avancées, couplées à la démocratisation incroyable de l’IA auprès de tous les publics, promettent de transformer radicalement l’enseignement tel que nous le connaissons.

Intelligence artificielle dans l'enseignement : quels défis pour demain ?

Améliorer l’expérience d’apprentissage

Dans l’enseignement, l'un des principaux enjeux de l'IA est d'améliorer l'expérience d'apprentissage des élèves.

À ce stade, plusieurs pistes sont explorées dans le milieu académique.

• Les chatbots et assistant·e·s virtuel·le·s : ils·elles pourraient offrir un soutien personnalisé aux élèves, en répondant à leurs questions et en les guidant dans leur apprentissage.
• Les systèmes de recommandation de lectures ou de ressources : basés sur l'IA, ils pourraient faciliter l'accès à l'information et aider les élèves à trouver les ressources les plus pertinentes pour leur apprentissage.
• Le tutorat virtuel individualisé : il pourrait permettre d'adapter l'enseignement aux besoins spécifiques de chaque élève, en proposant un bloc commun avec le·la professeur·e et en personnalisant une partie du cours pour chaque apprenant·e via l'IA.

BON À SAVOIR\ Notez que ces pistes ne sont pas encore implémentées à l'Université de Lausanne et qu'elles nécessitent une réflexion approfondie. Nous n’avons donc, à ce jour, pas encore assez de recul sur leur efficacité.

Développer la formation des enseignant·e·s sur l’IA

Les enseignant·e·s doivent comprendre comment intégrer les outils basés sur l'IA dans leurs cours de manière à compléter et enrichir leur enseignement, plutôt qu'à le remplacer.

Il faut également penser à harmoniser le cadre des pratiques, en mettant en place un comité composé d'enseignant·e·s, d'administrateur·rice·s et de développeur·euse·s d'IA. Ce comité pourrait établir des directives claires sur ce qui est autorisé ou non en classe en termes d'utilisation de l'IA (respect de la vie privée des élèves, utilisation éthique de l'IA, types d'outils basés sur l'IA qui peuvent être utilisés dans le cadre de l'enseignement).

BON À SAVOIR\ Ces efforts doivent être soutenus par une volonté d'apprendre et de s'adapter de la part des enseignant·e·s eux·elles-mêmes comme on peut le voir dans la dernière étude du Centre LEARN de l’EPFL ou celle de l'Université de Lausanne. Pour les préparer efficacement, il est probablement nécessaire de développer des programmes autour de l’enseignement et de la pédagogie avec l’intelligence artificielle.

Sensibiliser à la protection des données

Les outils d'intelligence artificielle, comme ChatGPT , soulèvent des questions cruciales en termes d'éthique et de protection des données.

Les enjeux sont multiples pour ceux qui les utilisent, car ces logiciels restent des "boîtes noires" (autrement dit, leur fonctionnement n'est pas public).

Par exemple, la plupart des outils ne référencent pas les sources, lorsqu'ils produisent un contenu. Cette pratique pose aussi la question du respect des droits d'auteur·rice. Ainsi, difficile de vérifier la véracité de l'information... d'ailleurs, certains contenus sont tout bonnement erronés ! Les utilisateur·rice·s doivent donc s'efforcer de croiser les sources et de prendre du recul face aux résultats obtenus.

Autre point également : la protection des données et leur confidentialité.

Rappelez vous que toute information déposée sur le web peut faire l'objet d'une collecte, et donc être utilisée par ces plateformes IA. Dans ce cadre, évitez de diffuser des données confidentielles ou des données personnelles et sensibles (données sur la santé, l'orientation sexuelle, l'appartenance religieuse et politique...), à travers ces outils.

L’impact de l'IA sur la formation continue

L'intelligence artificielle a également un impact significatif sur la formation continue.

Elle offre la possibilité de personnaliser l'apprentissage et d'adapter les formations aux besoins spécifiques de chaque apprenant·e. Cela pourrait transformer les méthodes d'évaluation et permettre une approche plus individualisée !

Cependant, il est important de rappeler que l'IA est un outil, et non une fin en soi. Elle doit être utilisée de manière éthique et respectueuse, en complément des méthodes d'enseignement traditionnelles, et non en remplacement de l'interaction humaine ou de l'apprentissage personnel.

L'IA offre d'immenses opportunités pour l'enseignement, mais elle pose également de nombreux défis. Il est essentiel de poursuivre la réflexion et le dialogue pour comprendre comment elle peut être utilisée de manière bénéfique, tout en respectant les principes éthiques et la protection des données.

Lionel Stoudmann auteur

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