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L’intelligence artificielle en éducation 

L’origine de l’intelligence artificielle

« L’intelligence artificielle n’est pas une technologie à proprement parler mais plutôt un domaine scientifique dans lequel des outils peuvent être classés lorsqu’ils respectent certains critères. » d’après le CNIL.

John Mcarthy veut créer un langage qui peut transformer les pensées humaines en instructions pour les ordinateurs. Il pense qu'il est possible de décrire notre raisonnement de manière à ce qu'un ordinateur puisse le comprendre et l'exécuter. Il sera celui qui a inventé le terme « intelligence artificielle » en 1956.

Deux raisons expliquent pourquoi la discipline a connu un regain d'intérêt vers 2010.

D'abord, l'accès à de vastes quantités de données est devenu plus facile. Par exemple, pour entraîner des algorithmes à reconnaître des images de chats, il fallait collecter des échantillons soi-même. Aujourd'hui, une simple recherche sur Google offre des millions de résultats.

Ensuite, les processeurs graphiques des ordinateurs se sont révélés extrêmement efficaces pour accélérer le calcul des algorithmes d'apprentissage. Avant 2010, le traitement complet d'un échantillon pouvait prendre des semaines en raison du caractère itératif du processus. Les cartes graphiques, capables de plus d'un billion d'opérations par seconde, ont permis des avancées considérables à un coût relativement bas (moins de 1000 euros par carte).

Différents types d’IA

IA basée sur les données ou encore le « machine learning » :

L'IA consiste à imiter l'intelligence humaine en utilisant des algorithmes dans un environnement informatique. Elle vise à donner aux ordinateurs la capacité de penser et d'agir comme les humains.

IA symbolique :

Elle emploie des symboles et des règles de traitement de l'information pour exécuter des tâches. Ces symboles peuvent représenter des concepts, des objets, des relations, etc. Tandis que les règles peuvent inclure des règles de déduction, des règles de production, des règles d'inférence, et ainsi de suite.

Exemple : créer des systèmes de traduction automatique basés sur des règles. Ces systèmes se servent de règles de grammaire et de syntaxe pour convertir un texte d'une langue à une autre. Par exemple, dans les années 1960, le système SYSTRAN a été développé comme l'un des premiers systèmes de traduction automatique basés sur des règles. Cette approche se différencie des méthodes basées sur l'apprentissage automatique, comme Google Translate, qui utilisent des modèles statistiques pour apprendre à traduire des textes à partir de corpus bilingues.

IA hybride :

L'IA neuro-symbolique combine machine learning et symbolique pour apprendre des humains et de leur environnement via des interfaces homme-machine interactives (un tableau de bord qui permet à un utilisateur de communiquer avec une machine, un programme informatique ou un système).

L'IA hybride apprend du savoir humain pour créer une base de connaissances en constante évolution. Elle intègre de nouveaux choix en permanence.

Contrairement au machine learning, l'IA neuro-symbolique travaille avec des données partielles. Elle donne d'abord une évaluation puis réévalue sa décision avec de nouvelles données.

IA forte :

Aussi appelé intelligence artificielle générale qui doit être en mesure de s’appliquer sur tous types de problèmes.

Intelligence artificielle complète ou forte => Une intelligence artificielle qui serait capable de copier les aptitudes humaines (apprendre, comprendre, appréhender, raisonner, prendre des

décisions, avoir une conscience, des émotions. Elle n'existe pas,c'est une croyance.

IA faible :

Intelligence artificielle qui se concentre sur 1 tâche précise.

C'est l'IA que nous utilisons aujourd'hui : un algorithme "apprenant" qui ajuste ses paramètres en fonction des données d'apprentissage. Elle n'a pas de capacités mentales ou cognitives, mais elle peut effectuer certaines tâches avec une efficacité souvent supérieure à celle des humains.

Quasiment tous les systèmes d’IA connaissant sont considérés comme des IA faible (d’après le Grand Lexique français d’Intelligence Artificielle, 2021).

Utilisation de l’IA par le professeur des écoles

Un accompagnateur au service de l’enseignant

Se Libérer du temps et faciliter leur quotidien

Les IA permettent d'approfondir leur méthodes d’enseignement, d'améliorer l’efficacité du travail des enseignants et les incitation à évoluer dans leurs approches pédagogiques.

Avec les IA il est possible de créer du matériel pédagogique comme des support de cours, des plans de cours exercices, des quiz ou des questions à partir de diapositives PowerPoint.

Elles optimisent aussi la planification des cours, l'élaboration de fiches de travail, les documents et les évaluations.

Enfin, elles aident à la correction automatique des devoirs, aux tests évaluation et détectent, corrigent les erreurs de syntaxe et de grammaire.

Personnaliser l’apprentissage des élèves et les accompagner dans les apprentissages des savoirs fondamentaux (lecture, arithmétique, écriture)

Elles permettent d'adapter les contenus, activités, méthodes pédagogiques en fonction des besoins spécifiques et des difficultés de chaque apprenant afin de progresser à leur rythme avec des contenus adaptés aux besoins des élèves via des activités personnalisées.

Nous parlons donc de pratiques de différenciation pédagogique. À partir des données recueillies sur les élèves et de l’analyse de leurs acquis, l’IA permet de constituer des groupes cohérents sur lesquels des projets d’apprentissage sont personnalisés.

Vérifier l’authenticité des copies  

Certaines IA permettent la vérification du plagiat, citation = plag/copie leaks/ plagiarism.detector.net= logiciels gratuits de vérification de plagiat, détection de contenus générés par IA, authenticité des copies (copies des élèves production par eux même ou déjà produite et réutilisées)

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