Résumé

Résumé en français

Les enjeux éducatifs à l’ére de l’Intelligence Artificielle : webinaire organisé par le GTnum #Scol_IA depuis la Maison de l’Intelligence Artificielle (19/01/22).

Résumé en anglais

Educational issues in the age of Artificial Intelligence: webinar organised by the GTnum #Scol_IA from the House of Artificial Intelligence (19/01/22).

Présentation générale

Webinaire organisé par le GTnum Scol_IA depuis la Maison de l’intelligence artificielle en collaboration avec le Département des Alpes-Maritimes, la MIA, EuropIA et OTESIA (Maison de l’Intelligence Artificielle, 2022).

Programme

17 heures 30 : Bienvenue par Paul Sgro et Marco Landi

17 heures 35 : Rappel de l’existant et stratégie en cours au niveau national par Gérard Giraudon 

17 heures 45 : “Enjeux de la formation à l’IA” animé par Margarida Romero, Laurent Heiser, Maryna Rafalska, Alexandre Lepage

La formation à l’IA est un enjeu majeur tant pour les enseignants que pour les élèves. Le but est de permettre de dépasser la pensée magique souvent associée à l’IA et pouvoir avoir une compréhension qui permette de décider ensuite quels aspects de l’IA peuvent être pertinents à intégrer en classe, selon l’âge des élèves mais aussi en fonction du type d’applications qui font appel à l’IA et qui peuvent être pertinentes pour des apprentissages disciplinaires ou transversaux. 

18 heures : “Formation à l’IA avec intelligence” animé par Thierry Viéville.

18 heures 15 : “Enjeux éthiques de l’IA en éducation” animé par Simon Collin.

18 heures 30 : “L’IA pour la recherche en sciences de l’éducation et de la formation” animé par Margarida Romero, Thierry Viéville.

18 heures 40 : Discussion

19 heures : Fin du webinaire

Extraits

Laurent Heiser, Modèle de régulation pédagogique de l’intelligence artificielle

Alexandre Lepage, IA et éducation : les domaines d’application

Travaux d’Alexandre Lepage : (Lepage, 2021)

Simon Collin, Enjeux éducatifs à l’ère de l’intelligence artificielle

Publication de Simon Collin sur IA et éducation : (Collin & Marceau, 2021)

– Les enjeux sont entendus ici comme l’ensemble des opportunités et des risques.

– Sont présentés certains des résultats provisoires d’une revue systématique de littérature sous l’angle des risques possibles au titre d’une vigilance critique, pour anticiper ces risques.

– Aperçu

1. Les risques ne portent pas tant sur les usages en tant que tels de l’IA en éducation que sur l’interdépendance entre la conception des solutions techniques en IA et les usages éducatifs qui en sont faits.

2. Ils ne portent pas sur l’IA en tant que telle mais sur la relation entre l’IA et l’éducation et l’ambivalence de ces relations. Ces risques résultent de tensions entre certaines dimensions de l’IA et certaines dimensions éducatives.

Des tensions de différentes natures 

1) Tensions ontologiques

– Agentivité/automatisation : tension entre l’agentivité individuelle des acteurs éducatifs et l’automatisation de certaines tâches professionnelles par l’IA, notamment la prise de décision. Si la décision est prise par d’autres instances que l’enseignant, via des solutions IA, celui ne peut pas forcément la comprendre ni juger sa pertinence pédagogique ;

– Complexité/standardisation : tension entre complexité/indivisibilité de l’expérience éducative et la standardisation technique, portant sur des tâches bien circonscrites, avec des données partielles, alors que l’acte éducatif se nourrit d’une expérience qui repose sur une pluralité d’éléments difficiles à cloisonner. 

2) Tensions politiques

– Justice sociale/biais possibles de l’IA : entre justice sociale, fonction de démocratisation de l’éducation, et les biais pouvant être induits par l’IA, à partir des données utilisées ou des équipes de conception travaillant sur les solutions IA ; ces biais peuvent engendrer des risques de discrimination ;

– Gouvernance/conception de l’IA : les concepteurs IA étant fréquemment issus d’entreprises privées, quelle place leur donner tout en priorisant les valeurs de l’éducation et les objectifs pédagogiques ?

3) Tensions morales

– Intelligibilité/opacité : entre besoin d’intelligibilité des acteurs éducatifs et l’opacité de l’IA, ce qui rejoint les besoins de formation sur l’IA dans le monde de l’éducation (Inria, 2020) ; risques liées au consentement des acteurs éducatifs sur des solutions IA qui ne sont pas toujours faciles à comprendre, ni ouvertes ;

– Vie privée/données : entre respect de la vie privée et collecte des données, en particulier lorsqu’elles portent sur des mineurs.

4) Tension pédagogique

Entre logiques pédagogiques et dimensions techniques de l’IA ; l’IA peut intervenir dans des logiques pédagogiques spécifiques, comme la personnalisation, mais doit prendre en compte les dimensions sociales de l’apprentissage, qui ne peuvent pas relever directement de solutions techniques.

Conclusion

Ces tensions sont localement spécifiques à l’éducation mais elles sont aussi transversales à d’autres activités (santé, transport, politique, etc.). Il est donc nécessaire de cultiver une approche interdisciplinaire.

Autre enjeu : mettre en dialogue à la fois les opportunités et les risques de l’IA en éducation. Accompagner la mise en place des dispositifs IA par une réflexion éthique et critique. Optimiser les opportunités et minimiser les risques.

Margarida Romero, L’IA pour la recherche en sciences de l’éducation et de la formation 

(Romero et al., 2021)

Références

Collin, S., & Marceau, E. (2021). L’intelligence artificielle en éducation : Enjeux de justice. Formation et profession, 29(2), 1. https://doi.org/10.18162/fp.2021.a230

Inria. (2020). L’Intelligence Artificielle… avec intelligence ! (MOOC). FUN-MOOC. //www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:inria+41021+session01/about

Lepage, A. (2021). Usages de l’intelligence artificielle en éducation. Alexandre Lepage. http://alepage.net/

Maison de l’intelligence artificielle. (2021). Maison de l’intelligence artificielle. https://www.youtube.com/watch?v=LNixP_wQirc

Maison de l’Intelligence Artificielle. (2022, janvier 19). Les enjeux éducatifs à l’ére de l’Intelligence Artificielle. https://www.youtube.com/watch?v=Fd6eZ_9toO4

Romero, M., Viéville, T., & Heiser, L. (2021). Analyse d’activités d’apprentissage médiatisées en robotique pédagogique. In Traité de méthodologie de la recherche en Sciences de l’Education et de la Formation. https://www.researchgate.net/publication/348191662_Analyse_d’activites_d’apprentissage_mediatisees_en_robotique_pedagogique

A consulter aussi

DNE-TN2. (2020, décembre 14). Intelligence artificielle et éducation : Bibliographie [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2369

DNE-TN2. (2021, janvier 4). Journée EFIA sur l’enseignement de l’intelligence artificielle : 07/01/21 [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2519

DNE-TN2. (2021, février 16). Actualité des #GTnum sur l’intelligence artificielle (février 2021) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2672

DNE-TN2. (2021, janvier 27). Intelligence artificielle et éducation ouverte : Premier point d’étape du GTnum #IA_EO [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2610

DNE-TN2. (2021, mars 19). IA et éducation : Semaine belge de l’intelligence artificielle (mars 2021) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2757

DNE-TN2. (2021, mars 27). Intelligence artificielle : Où en sommes-nous ? [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2818

DNE-TN2. (2021, avril 2). Actualité des #GTnum (02/04/21) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2831

DNE-TN2. (2021, avril 7). Actualité du #GTnum LINE #Scol_IA (07/04/21) : L’intelligence artificielle en éducation, formation/acculturation et modélisation [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2848

DNE-TN2. (2021, mai 4). Actualité du #GTnum LINE #Scol_IA : De l’acculturation au numérique vers l’IA (webinaire du 07/05/21) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2969

DNE-TN2. (2021, novembre 24). Intelligence artificielle et éducation : Parcours « Education, numérique et recherche » (sélection 2021) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3734

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