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Intelligence artificielle et éducation : apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques : édition trilingue 2025

Résumé

Résumé en français

Ce document, réalisé par la Direction du numérique pour l’éducation /
ministère de l’Éducation nationale, de l’Enseignement supérieur
et de la Recherche propose un état des lieux (janvier 2025) sur les apports
de la recherche et les lignes directrices des institutions internationales
sur l’intelligence artificielle (IA) et l’éducation : diversité des définitions
et des approches, enjeux pour les politiques publiques, enjeux juridiques
et éthiques, domaines d’application, pistes de travail pour former et enseigner, perspectives avec le tournant actuel des systèmes d’IA générative et des grands modèles de langage.

Résumé en anglais

This document, produced by the Digital Directorate for Education (Ministry of National Education, Higher Education and Research), offers an inventory (January 2025) of the contributions of research and the guidelines of international institutions on the artificial intelligence (AI) and education: diversity of definitions and approaches, issues for public policies, legal and ethical issues, fields of application, avenues for training and teaching,
perspectives with the turning point of generative AI and large language models.

Résumé en espagnol

Este documento, producido por el Departamento de Educación Digital (Ministerio de Educación Nacional, Enseñanza Superior e Investigación), ofrece un inventario (Enero de 2025) de las contribuciones de la investigación y las directrices de las instituciones internacionales sobre la inteligencia artificial (IA) y la educación:diversidad de definiciones y enfoques, cuestiones para las políticas públicas, cuestiones jurídicas y éticas, campos de aplicación, vías de formación y enseñanza, perspectivas con el giro actual de las IA generativas y los grandes modelos de lenguaje.

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ChatGPT, et après ? Bilan et perspectives de l’intelligence artificielle (rapport de l’OPECST, 04/12/24)

Résumé

Résumé en français

Publication du rapport de l’Office parlementaire d’évaluation des choix scientifiques et technologiques sur les nouveaux développements de l’intelligence artificielle dans le contexte de la révolution de l’IA générative.

Résumé en anglais

Publication of the report by the “Office parlementaire d’évaluation des choix scientifiques et technologiques” on new developments in artificial intelligence in the context of the generative AI revolution.

Résumé en espagnol

Publicación del informe de la “Office parlementaire d’évaluation des choix scientifiques et technologiques” sobre los nuevos avances en inteligencia artificial en el contexto de la revolución de la IA generativa.

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État de l’art et de la pratique de l’intelligence artificielle dans l’éducation (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

Résumé

Résumé en français

Les récents développements de l’intelligence artificielle (IA) ont suscité de grandes attentes quant à l’impact futur de l’IA dans l’éducation et l’apprentissage (IAEd). Ces attentes ont souvent été fondées sur une mauvaise compréhension des possibilités techniques actuelles, un manque de connaissances sur l’état de l’IA dans l’éducation et des visions excessivement étroites sur les fonctions de l’éducation dans la société. Dans cet article, nous passons en revue les systèmes d’IA existants dans l’éducation et leurs hypothèses pédagogiques et éducatives. Nous développons une typologie des systèmes d’IAEd et décrivons différentes manières d’utiliser l’IA dans l’éducation et l’apprentissage, en montrant comment celles-ci sont fondées sur différentes interprétations de ce qu’est ou pourrait être l’IA et l’éducation, et en discutant de certains obstacles possibles sur l’autoroute de l’IAEd.

Résumé en anglais

Recent developments in Artificial Intelligence (AI) have generated great expectations for the future impact of AI in education and learning (AIED). Often these expectations have been based on misunderstanding current technical possibilities, lack of knowledge about state-of-the-art AI in education, and exceedingly narrow views on the functions of education in society. In this article, we provide a review of existing AI systems in education and their pedagogic and educational assumptions. We develop a typology of AIED systems and describe different ways of using AI in education and learning, show how these are grounded in different interpretations of what AI and education is or could be, and discuss some potential roadblocks on the AIED highway.

Résumé en espagnol

Los recientes avances en Inteligencia Artificial (IA) han generado grandes expectativas sobre el futuro impacto de la IA en la educación y el aprendizaje (AIED). A menudo, estas expectativas se han basado en la incomprensión de las posibilidades técnicas actuales, el desconocimiento del estado del arte de la IA en la educación y una visión excesivamente estrecha de las funciones de la educación en la sociedad. En este artículo, ofrecemos una revisión de los sistemas de IA existentes en la educación y de sus supuestos pedagógicos y educativos. Desarrollamos una tipología de sistemas de AIED y describimos distintas formas de utilizar la IA en la educación y el aprendizaje, mostramos cómo se basan en distintas interpretaciones de lo que es o podría ser la IA y la educación, y analizamos algunos posibles obstáculos en la autopista de la AIED.

Les systèmes d’IA les plus avancés peuvent avoir un grand nombre de paramètres qui sont ajustés de manière répétée jusqu’à ce que le système fonctionne de façon acceptable et utile. Par exemple, le célèbre modèle de langage GPT-3 d’OpenAI compte 175 milliards de paramètres ajustables (Brown et al., 2020)

Les progrès de l’IA axée sur les données ayant entraîné une augmentation exponentielle des besoins en calcul, il est de plus en plus évident que l’avenir de l’IA ne peut pas vraiment être prédit en extrapolant les développements de la dernière décennie.

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Intelligence artificielle, traitement automatique des langues et agents conversationnels

Résumé

Résumé en français

Intervention de Joanne Boisson sur IA et traitement automatique des langues (TAL) lors des lundis de l’IA (académie de Paris, décembre 2022).

Résumé en anglais

Joanne Boisson’s presentation on AI and automatic language processing (ALP) during the AI Mondays (académie de Paris, December 2022).

Résumé en espagnol

Presentación de Joanne Boisson sobre IA y procesamiento automático del lenguaje (ALP) durante los Lunes de IA (académie de Paris, diciembre de 2022).

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Artificial intelligence and education : Tests and “interview” simulations with ChatGPT (Open AI)

Abstract

Summary in French

Tests et entretien hors-série avec l’agent conversationnel ChatGPT sur le numérique en éducation : potentialités et limites d’une technologie d’intelligence artificielle.

Summary in English

Tests and special interview with the ChatGPT conversational agent on digital education: potential and limitations of an artificial intelligence technology.

Summary in Spanish

Pruebas y entrevista especial con el agente conversacional ChatGPT sobre educación digital: potencial y límites de una tecnología de inteligencia artificial.

Source : https://chat.openai.com/chat [Traduction]

Authors: Elie Allouche, Applied Research Project Manager, Digital Innovation and Applied Research Support Office DNE-TN2 and (ChatGPT, 2022)

Other “questioners” and contributors: Axel Jean and Valérie Marcon, Digital Innovation and Applied Research Support Office DNE-TN2 (Directorate of Digital Education, French Ministry of Education and Youth)

The ChatGPT model is able to respond consistently and naturally to a wide range of conversational topics, using fluent natural language and taking into account the context of the conversation. It can also learn new information over time and adapt to different communication styles. In short, ChatGPT is an advanced language model that uses natural language processing technology to simulate human conversation in a convincing way.

(ChatGPT, 2022)

The questions and answers were initially produced in French.

The following article is an English translation of the article https://edunumrech.hypotheses.org/7635

Last update : 13/01/23

English translation of the texts, references, quotes, questions and answers in French of ChatGPT of the article realized with DeepL (As ChatGPT can also perform automatic translations…)

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Sens et finalités du numérique en éducation – Hors-série : Tests et simulations d’« entretien » avec ChatGPT (Open AI)

Résumé

Résumé en français

Tests et entretien hors-série avec l’agent conversationnel ChatGPT sur le numérique en éducation : potentialités et limites d’une technologie d’intelligence artificielle.

Résumé en anglais

Tests and special interview with the ChatGPT conversational agent on digital education: potential and limitations of an artificial intelligence technology.

Résumé en espagnol

Pruebas y entrevista especial con el agente conversacional ChatGPT sobre educación digital: potencial y límites de una tecnología de inteligencia artificial.

Source : https://chat.openai.com/chat [Traduction]

Auteurs : Elie Allouche, chef de projet recherche appliquée, bureau du soutien à l’innovation numérique et à la recherche appliquée DNE-TN2 et (ChatGPT, 2022)

Autres « questionneurs » et contributeurs : Axel Jean et Valérie Marcon, bureau du soutien à l’innovation numérique et à la recherche appliquée DNE-TN2

[Dernière mise à jour : 13/01/23]

Le modèle ChatGPT est capable de répondre de manière cohérente et naturelle à un large éventail de sujets de conversation, en utilisant un langage naturel fluide et en tenant compte du contexte de la conversation. Il peut également apprendre de nouvelles informations au fil du temps et s’adapter à différents styles de communication. En résumé, ChatGPT est un modèle de langage avancé qui utilise une technologie de traitement du langage naturel pour simuler une conversation humaine de manière convaincante.

(ChatGPT, 2022)
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Comprendre les enjeux du numérique en éducation : quelques apports de la recherche

Résumé

Résumé en français

Panorama de quelques apports de la recherche sur les enjeux du numérique en éducation : contexte socio-économique et culturel, parentalité et vie familiale, pratiques des jeunes, enseignement et apprentissages, intelligence artificielle, impact de la crise sanitaire.

Résumé en anglais

Overview of some research contributions on the challenges of digital education: socio-economic and cultural context, parenthood and family life, youth practices, teaching and learning, artificial intelligence, impact of the health crisis.

1. Le numérique en éducation : un vaste champ d’étude et une diversité d’approches  

2. Le contexte socio-économique et culturel : plateformes et économie de l’attention  

3. Numérique, vie familiale et pratiques des jeunes       

4. Enseignement et apprentissages       

5. Potentiels et perspectives de l’IA en éducation           

6. La crise sanitaire comme révélateur et accélérateur de changements ?           

[v4.1 – Mise à jour : 10/10/22]

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Le deep learning, un tournant épistémologique pour les SHS ?(Huma-Num LAB, 2020)

Résumé

Résumé en français

Quelques repères et pistes de réflexion sur les application de l’intelligence artificielle en SHS.

Résumé en anglais

Some benchmarks and avenues of reflection on the application of artificial intelligence in the humanities and social sciences.

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Dix ans après, retour sur un atelier de réflexion prospective de l’ANR : Le Prea2K30

Résumé

Résumé en français

Le texte qui suit présente une synthèse sur un atelier de réflexion prospective financé par l’Agence nationale de la recherche (ANR) en 2010 et 2011. L’enjeu en était d’identifier et préciser les problématiques majeures dans les 20 prochaines années relativement aux connaissances et outils clés pour l’apprentissage et l’enseignement, en tenant compte de leurs dimensions économiques, industrielles et sociales. Le contexte est rappelé, puis les principaux résultats du projet sont présentés. Enfin, une réflexion sur la situation 10 ans après est esquissée.  Puis un ensemble de références sont fournies, incluant des vidéos d’entretiens menés.

Résumé en anglais

The following text presents a synthesis of a prospective reflection workshop funded by the French National Research Agency (ANR) in 2010 and 2011. The challenge was to identify and specify the major issues for the next 20 years in relation to key knowledge and tools for learning and teaching, taking into account their economic, industrial and social dimensions. First, the context is recalled, then the main results of the project are presented. Finally, a reflection on the situation 10 years later is sketched out.  Then a set of references is provided, including videos of the interviews conducted.

Auteurs

Georges-Louis Baron (Université de Paris, Laboratoire EDA)

Jean-Marie Burkhardt (Université Gustave Eiffel & Université de Paris, LaPEA – Laboratoire de Psychologie et d’Ergonomie Appliquée / Applied Psychology and Ergonomics lab.)

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