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Conférence IA Luxembourg - Gilbert Nouno

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Conférence IA Luxembourg - Gilbert Nouno

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AI & Music - IMS26 - 19th March 2026 - slides - Gilbert Nouno -

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Conférence IA Luxembourg - Richard-Emmanuel Eastes

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Conférence IA Luxembourg - Richard-Emmanuel Eastes

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Guide pratique pour l'évaluation éthique de projets de recherche collégiaux impliquant l'intelligence artificielle et l'utilisation de données numériques personnelles

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Guide pratique pour l'évaluation éthique de projets de recherche collégiaux impliquant l'intelligence artificielle et l'utilisation de données numériques personnelles

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Avec toi pour toujours - De l’immortalité virtuelle - Documentaires - Play RTS

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Et si la mort n’était plus une frontière ? Grâce à l’intelligence artificielle, il est désormais possible de recréer la voix ou l’image d’un disparu pour donner vie à un avatar virtuel. Avec toi pour toujours explore ces innovations fascinantes et leurs enjeux éthiques, interrogeant notre rapport à la mémoire, au deuil et à l’immortalité numérique.

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Fin de l’anonymat sur les réseaux sociaux : comment l’IA enfonce le dernier clou ? – Digital Media Knowledge

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Autrefois, sur les premiers forums et réseaux sociaux, un simple pseudonyme pouvait donner l’illusion d’être anonyme. Derrière un écran, chacun se créait un alias et pouvait s’exprimer librement sans afficher son nom civil. Mais au fil des années, cet anonymat en ligne s’est érodé. La multiplication des données collectées, des avancées technologiques et maintenant de l’intelligence artificielle ont peu à peu levé le voile. Aujourd’hui, il devient presque impossible de passer inaperçu sur les réseaux sociaux, une quasi-impossibilité de garantir l’anonymat à l’ère de l’IA. Comment en est-on arrivé là, et en quoi l’IA représente-t-elle le dernier clou dans le cercueil de l’anonymat en ligne ?

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The AI Act Explorer | EU Artificial Intelligence Act

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EU Data and Digital Drive: an Overview of Forthcomin...

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Cette page web vous aidera à naviguer dans le paysage en constante évolution de l'utilisation responsable de l'IA pendant vos études à l'EPFL. Nous nous concentrerons sur les LLM courants comme ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google, ainsi que les assistants de recherche IA spécialement conçus pour diverses tâches de recherche. Nous vous présenterons quelques principes clés à garder à l'esprit lors de l'utilisation des LLM, ainsi que les principaux inconvénients dont il faut être conscient.
Au fur et à mesure que l'IA progresse à un rythme rapide, cette page sera régulièrement mise à jour. Restez à l'affût !

Image générée avec ChatGPT 4.0.

Au cours des dernières années, les outils d'IA ont transformé notre façon de rechercher des informations, d'apprendre et de créer. Depuis son apparition en 2022, ChatGPT a rassemblé plus de 5 millions d'utilisateur·trices, et combiné à d'autres grands modèles de langage (LLMs) populaires, il est clair que l'IA est là pour rester.

Les grands modèles de langage sont de plus en plus intégrés aux services de bibliothèque et aux pratiques des chercheur·es grâce à leur capacité à résumer rapidement d'énormes quantités d'informations, à aider au brainstorming et à améliorer la rédaction, le tout en adoptant un ton très humain. Cependant, si vous avez déjà essayé d'utiliser un LLM, vous avez probablement constaté qu'ils peuvent être assez sujets aux erreurs, générant des informations qui semblent plausibles mais qui ne sont pas factuellement exactes. Cela provient de leur conception : les LLM sont essentiellement des outils de prédiction de texte très sophistiqués entraînés sur des quantités sans précédent d'informations générées par des humains. Ils ont été entraînés à prédire la réponse la plus probable à une invite (ou prompt en anglais), en se basant sur les schémas de communication humaine. Ils n'ont pas été conçus pour penser comme nous, pour nous corriger systématiquement lorsqu'on se trompe, ou pour " ne pas savoir " répondre à une requête. Ce sont davantage des correcteurs automatiques sous stéroïdes que de l'intelligence omnipotente. C'est pourquoi les LLM doivent être utilisés de manière responsable, comme des outils, avec nos compétences de pensée critique pleinement engagées.

Affiner le style/le ton (ex. : " Peux‑tu reformuler cette phrase pour la rendre plus percutante ? ")

Brainstorming (ex. : " Donne‑moi le plan d'un article sur... ")

Mentionner l'outil utilisé

Découverte d'un nouveau sujet -toujours vérifier les informations car les LLMs ont tendance à halluciner (cela vaut aussi pour les références bibliographiques).

Rédaction d'un travail depuis zéro - utiliser l'IA pour écrire à votre place est éthiquement inacceptable ; vous restez responsable du travail soumis.

Utiliser l'IA comme unique source d'information.

Citer les sorties de l'IA - les citations sont peu fiables par nature ; privilégiez les sources académiques vérifiées.

Accepter les références proposées sans vérification - à proscrire.

"Open access publications with a CC-BY license can be used with any kind of available AI tool, may be used for the development and training of any AI tool and the results including the content can be freely shared. Licensed content (closed publications) or Open Access publications with a restrictive CC-BY-NC-ND license, where Elsevier owns all rights or some key rights such as the right to create derivatives, may be used

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Moteur de recherche alimenté par l'IA, spécifiquement conçu pour la recherche scientifique ; il trouve et résume les enseignements tirés des articles académiques.

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[En anglais seulement] In the last few years, many AI-powered tools have promised to fundamentally change the way we look for information. During this workshop, we will explore some of them, focusing on so-called research assistants in order to understand how they work and how we can use them to make our research better.

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Guide de référencement pour l’Utilisation de l’IA dans les travaux académiques

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Guide de référencement pour l’Utilisation de l’IA dans les travaux académiques

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RÉFÉRENCEMENT

pour l’Utilisation

de l’IA dans

les Travaux

Académiques

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Orientations pour l’IAg dans l'éducation et la recherche

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Orientations pour l’IAg dans l'éducation et la recherche

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IA et enseignement supérieur : formation, structuration et appropriation par la société

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IA et enseignement supérieur : formation, structuration et appropriation par la société

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Évaluer à l’ère de l’IA : le paradoxe du double ancrage

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Évaluer à l’ère de l’IA : le paradoxe du double ancrage

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Guide pratique pour enseignants et équipes pédagogiques

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Guide pratique pour enseignants et équipes pédagogiques

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L’éducation à l’épreuve de l’intelligence artificielle (ouvrage)

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L’éducation à l’épreuve de l’intelligence artificielle (ouvrage)

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Guide d’usages de l’IAg pour des tâches pédagogiques en enseignement supérieur

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Guide d’usages de l’IAg pour des tâches pédagogiques en enseignement supérieur

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GUIDE À L’INTENTION DE LA COMMUNAUTÉ UNIVERSITAIRE (UNIGE)

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GUIDE À L’INTENTION DE LA COMMUNAUTÉ UNIVERSITAIRE (UNIGE)

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Rapport IA Generatives - UNIGE - Février 2024 (15.556 x 22 cm)

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NAIN Generative AI Guidelines for Educators 2023

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10 stratégies pour éviter le plagiat lors de l'utilisation de l'IA

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10 stratégies pour éviter le plagiat lors de l'utilisation de l'IA

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Guide de l’étudiant·e pour une utilisation responsable de l'IA

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Guide de l’étudiant·e pour une utilisation responsable de l'IA

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pour une utilisation responsable de l'IA

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Recommandations sur la mention de l’IA dans les supports pédagogiques (HE-Arc)

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Recommandations sur la mention de l’IA dans les supports pédagogiques (HE-Arc)

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dans les supports pédagogiques de physiothérapie

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IAg dans les travaux écrits à la Haute école de musique (HEM)

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IAg dans les travaux écrits à la Haute école de musique (HEM)

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Musée de la main UNIL-CHUV | Intelligence Artificielle

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Exposition : Le monde selon l’IA - Jeu de Paume

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Les IA génératives en art, photographie, cinéma, littérature et musique suscitent étonnement, frayeur, enthousiasme ou scepticisme.

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Hong Kong police have launched an investigation after an employee at an unnamed company claimed she was duped into paying HK$200m (£20m) of her firm's money to fraudsters in a deepfake video conference call.

The Hong Kong police force said it had received a report from a worker that she had been tricked into transferring the money by someone "posing as senior officers of the company".

"Police received a report from a staff member of a company on 29 January that her company was deceived of some HK$200m after she received video conference calls from someone posing as senior officers of the company requesting to transfer money to designated bank accounts," said police in a statement.

The force added that after an initial investigation the case had been classified as "obtaining property by deception" and was being handled by its cybercrime unit. No arrests have been made so far and investigations are continuing.

Hong Kong's public broadcaster, RTHK, reported that the employee was a clerk working for an unnamed multinational firm. It quoted acting senior superintendent Baron Chan as speculating that the fraudster used artificial intelligence to dupe the worker.

"[The fraudster] invited the informant [clerk] to a video conference that would have many participants. Because the people in the video conference looked like the real people, the informant ... made 15 transactions as instructed to five local bank accounts, which came to a total of HK$200m," he said.

"I believe the fraudster downloaded videos in advance and then used artificial intelligence to add fake voices to use in the video conference."

RTHK added that the worker received a message from the company's chief financial officer that talked of the need for confidential transactions. It was only after going on the call and sending the money that the employee spoke to the company's head office and realised it was a scam, reported RTHK.

"We can see from this case that fraudsters are able to use AI technology in online meetings, so people must be vigilant even in meetings with lots of participants," said Chan.

AI-generated deepfakes are proliferating online, with social media platform X being forced to suspend Taylor Swift-related searches last month after fake sexually explicit images of the pop singer flooded its site. A fake version of US president Joe Biden's voice was also used in robocalls to voters in the New Hampshire primary last month.

The UK's cybersecurity agency warned in January that AI was making it increasingly difficult to identify phishing messages - where users are tricked into handing over passwords or personal details.

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Company worker in Hong Kong pays out £20m in deepfake video call scam

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Police investigate after employee says she was tricked into sending money to fraudsters posing as senior officers at her firm

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The AI workspace that works for you. | Notion

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A tool that connects everyday work into one space. It gives you and your teams AI tools—search, writing, note-taking—inside an all-in-one, flexible workspace.

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Anatomy of an AI System - The Amazon Echo as an anatomical map of human labor, data and planetary resources. By Kate Crawford and Vladan Joler (2018)

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Le terme "intelligence artificielle" (IA) semble n'être apparu qu'au milieu du 20e siècle, mais l'idée de construire des systèmes intelligents fascine les êtres humains depuis déjà des milliers d'années : bien avant la révolution industrielle et bien avant l'invention du premier ordinateur numérique. L'IA est d'ailleurs depuis toujours un sujet récurrent dans les romans de science-fiction.

Depuis sa définition officielle dans les années 1950, le domaine de l'IA a connu de nombreux hauts et bas, des périodes d'enthousiasmes puis de déceptions, des réussites et des impasses. Au cours des dernières décennies, l'IA a certes fait des progrès considérables, mais elle n'a pas tenu bon nombre de ses premières promesses, du moins jusqu'à présent.

Nous avons assisté à la création de systèmes d'IA qui ont changé notre façon de penser l'intelligence humaine et nous ont appris à mieux apprécier sa complexité. Dans cet article, nous présenterons un bref historique de l'intelligence artificielle et nous examinerons ses principales réalisations tout en gardant à l'esprit les leçons tirées en cours de route.

Nous reviendrons sur les principaux événements qui ont marqué l'histoire de l'IA. En particulier, nous détaillerons les étapes phares des 70 dernières années, qui comme cette frise chronologique nous le montre, ont été particulièrement mouvementées.

Histoire ancienne

Des mythologies anciennes à la science-fiction du XIXe siècle

Les ingénieurs, les artistes et les scientifiques ont toujours joué avec l'idée de créer une forme d'intelligence qui ne soit pas d'origine humaine. La mythologie grecque antique décrit d'ailleurs déjà alors un robot géant en bronze appelé Talos, qui gardait l'île de Crète en jetant des pierres aux pirates et aux envahisseurs. Et plus de deux mille ans plus tard, on retrouve le même thème dans le roman de Mary Shelley, Frankenstein, dans lequel un jeune scientifique entreprend de créer ses propres êtres sensibles.

Plus récemment, en 1950, au moment même où les premières occurrences du terme "IA" apparaissent, le professeur de biochimie et écrivain américano-russe Isaac Asimov écrit "I, Robot", dans lequel il discute de la coexistence pacifique des humains et des robots autonomes à l'aide de ses Trois lois de la robotique.

Au cinéma, nous avons été initiés aux systèmes autonomes intelligents comme HAL 9000 dans "2001 : L'odyssée de l'Espace" du réalisateur américain Stanley Kubrick et "J.A.R.V.I.S" (Just A Rather Very Intelligent System), l'assistant personnel d'IA d' Iron Man dans la série de films Marvel Avengers.

Les écrivains et scénaristes se sont toujours inspirés des avancées scientifiques contemporaines pour nourrir leurs histoires. Nous aimons tous nous imaginer toutes sortes de fantasmes sur la possibilité de créer des entités artificiellement intelligentes et ces fantasmes ont d'ailleurs toujours quelque chose à dire sur l'état actuel du progrès scientifique et sur ce que nous pensons être réellement possible.

En effet, nous aimons ancrer nos rêves dans une forme de réalité afin de les rendre plausibles. C'est pourquoi nous allons brièvement aborder l'histoire de l'IA en tant que science à part entière en examinant l'ingénierie, la logique, les mathématiques et l'informatique.

Presque toutes les civilisations ont essayé de construire des machines qui imitent l'humain à un moment donné de leur histoire, même si certaines de ces tentatives ont pu être quelque peu grossières. Examinons-en quelques-unes... Dans la Chine antique, un ingénieur connu sous le nom de "l'artificier" Yan Shi a présenté au roi Mu un automate grandeur nature. Dans la Grèce antique, Héron d'Alexandrie, ingénieur, mécanicien et mathématicien grec a exploité les prémices de la mécanique pour construire lui aussi ses "hommes" mécaniques.

En 1206, au plus fort de l'âge d'or islamique, l'inventeur et ingénieur arabe Ismail al-Jazari a construit un robot musical et écrit le Livre de la connaissance des dispositifs mécaniques ingénieux. Ce livre décrit 100 dispositifs mécaniques, avec des instructions sur leur utilisation.

À la fin du XVIIIe siècle, le Turc mécanique était présenté comme une machine de jeu d'échecs autonome capable de battre n'importe quel joueur humain. C'était une arnaque - un grand maître d'échecs était toujours caché à l'intérieur et effectuait tous les coups - mais l'illusion a pris parce qu'elle était fondée sur l'idée passionnante qu'une machine pourrait être capable de jouer à un jeu logique contre nous. Et de gagner !

En philosophie, des chercheurs grecs, indiens et chinois sont tous arrivés indépendamment les uns des autres à la formalisation des systèmes logiques et du raisonnement déductif. Aristote est réputé pour être le premier logicien de la culture occidentale, et au cours des siècles suivants, ses idées ont été développées par de nombreux autres, dont Euclide, père de la géométrie, et Al-Khwarizmi, dont le nom est d'ailleurs à l'origine du mot "algorithme", la pierre angulaire de l'informatique.

Au XVII ème siècle, plusieurs machines ont été développées dans le but d'effectuer des calculs numériques plus rapidement et avec plus de fiabilité que les humains. En 1837, Charles Babbage, mathématicien, philosophe, inventeur et ingénieur en mécanique britannique a conçu l'Analytical Engine, le premier ordinateur à usage général qui contenait de nombreux éléments conceptuels encore présents dans les ordinateurs actuels. Il disposait d'un programme informatique, de données et de projections arithmétiques, tous enregistrés sur des cartes perforées. Peu de temps après, la mathématicienne et écrivaine britannique Ada Lovelace a publié le premier algorithme informatique - autrement dit le premier logiciel - alors compatible avec cet "ancêtre des ordinateurs modernes".

Cependant, ce n'est que dans la première moitié du XXe siècle que les progrès réalisés dans les domaines de la logique formelle et de l'informatique ont été suffisamment importants pour permettre la création des premiers ordinateurs numériques dans les années 1940. C'est ce développement crucial qui a permis l'émergence de l'IA en tant que nouvelle discipline dans les années 1950.

La naissance de l'IA

La création du domaine au milieu du 20e siècle

Suite à l'invention de l'ordinateur numérique au milieu du XXe siècle, les scientifiques ont commencé à se demander si les ordinateurs pouvaient aller au-delà d'une simple exécution de calculs et d'instructions déterministes.

Un ordinateur pourrait-il faire preuve d'intelligence ? Pourrait-il penser comme un humain ? Cette question a suscité un large éventail de questions philosophiques étant donné que la définition même de l'intelligence humaine inclut déjà des concepts difficiles, comme par exemple la conscience.

C'est Alan Turing, considéré comme le fondateur de l'informatique moderne, qui a proposé une méthode pour mesurer l'intelligence des machines. Dans son ouvrage de référence, Computing Machinery and Intelligence, Turing a abordé la question "Une machine peut-elle penser ?" en se demandant si une machine pouvait faire preuve d'intelligence humaine par son comportement et imiter la capacité de penser. En d'autres termes, la machine pourrait-elle se faire passer pour un humain ?

Il a ensuite proposé un test pour les machines, appelé le jeu d'imitation, qui permettrait de décider si une machine est intelligente ou non. Ce test a été baptisé "test de Turing" et, dans sa forme originale, il considérait qu'une machine était intelligente si elle était capable d'avoir une conversation textuelle avec un humain sans que celui-ci ne puisse débusquer qu'elle soit une machine et non un être humain.

Alors, à quoi ressemble le test de Turing ? Imaginez-vous un instant dans une conversation en ligne par le biais de messages textuels (type "chat"). Vous pouvez poser des questions et évaluer les réponses. Si vous interagissez avec une machine, mais que vous ne pouvez pas affirmer avec certitude que c'est une machine d'après les réponses qu'elle donne, alors nous pouvons dire que la machine a passé le test de Turing avec succès, et donc qu'elle est intelligente !

Cette idée de Turing a reçu beaucoup de soutien, mais aussi quelques critiques. Cela dit, même malgré les craintes que le test ne soit pas idéal pour évaluer l'intelligence des machines, il reste encore largement utilisé aujourd'hui.

La principale préoccupation de Turing était que les machines seraient limitées par la mémoire et n'en auraient jamais assez pour passer son test. Il a prédit dans les années 50 qu'un ordinateur serait capable de réussir le test seulement s'il pouvait stocker 100 Mo de mémoire, et cela donc d'ici l'an 2000. Et pourtant, la mémoire des machines a beau avoir dépassé largement les 100 Mo de mémoire il y a quelques années, celles qui réussissent le test de Turing restent extrêmement rares.

Et même en réussissant le test, certains scientifiques se demandent si les machines peuvent vraiment être considérées comme des imitations réussies de l'intelligence humaine. Les débats sur le test de Turing ont mis en lumière à quel point il est difficile de mesurer et de comparer la complexité de l'intelligence humaine avec les capacités des machines.

Dans les années qui ont suivi le test de Turing, les domaines de l'intelligence des machines et des machines pensantes ont commencé à prendre forme. Le terme "intelligence artificielle" a été utilisé pour la première fois par John McCarthy lors du projet de recherche d'été de Dartmouth sur l'intelligence artificielle de 1956, également connu sous le nom d'atelier de Dartmouth. Il s'agissait d'un rassemblement de certains des plus éminents scientifiques, ingénieurs, mathématiciens et psychologues de l'époque. Pendant deux mois, ils ont combiné leurs expertises, créant alors un nouveau domaine d'étude que McCarthy a ensuite dûment nommé "intelligence artificielle".

L'atelier de Dartmouth est considéré comme l'événement fondateur dans l'histoire de l'IA. De nombreux concepts encore utilisés aujourd'hui, tels que les "réseaux neuronaux" et le "traitement du langage naturel" ont été débattus lors de cette conférence.

Les premières années de l'IA

Les échecs, les dames et l'enthousiasme des années 1950 et 1960

Le fait d'avoir formalisé l'IA comme un domaine d'étude à part entière a permis de susciter l'intérêt de la communauté scientifique et de rapidement produire des avancées significatives.

Nombre des premiers programmes informatiques capables de jouer à des jeux, de résoudre des énigmes, de prouver des théorèmes mathématiques et d'effectuer des raisonnements artificiels ont été développés dans les années qui ont suivi l'atelier de Dartmouth. Les concepts d'apprentissage machine (machine learning) et de réseaux de neurones artificiels (neural networks), deux des principaux piliers des systèmes d'IA actuels, ont également été formalisés à cette époque.

La capacité de jouer aux échecs a toujours été étroitement associée à l'idée d'intelligence. Et c'est en 1950 que Claude Shannon, le fondateur de la théorie de l'information, a décrit le premier programme informatique capable de jouer aux échecs. Shannon a décrit deux approches que l'ordinateur pouvait adopter pour gagner une partie :

1. La machine examine l'échiquier et épuise tous les coups possibles.

2. La machine suit une stratégie plus intelligente et ne considère qu'un nombre déterminé de coups clés.

Shannon était également connu pour l'invention de Thésée, une souris mécanique capable d'explorer un labyrinthe, de le résoudre et d'en déduire la sortie.

À peu près à la même époque, Arthur Samuel, ingénieur chez IBM, a écrit le premier programme informatique capable de jouer aux dames en apprenant et en adaptant sa stratégie. Il était assez bon pour défier les joueurs amateurs et a été un grand succès pour Samuel et son employeur. Son programme d'auto-apprentissage utilisait un concept qui est maintenant connu sous le nom d'"apprentissage par renforcement" (reinforcement learning). Samuel est également connu pour avoir inventé le terme "apprentissage machine".

Une autre percée a eu lieu en 1956 lorsque les américains Allen Newell, Cliff Shaw et Herbert Simon respectivement chercheur, informaticien et économiste, ont écrit un programme informatique appelé Logic Theorist. C'était le premier programme capable d'effectuer un raisonnement automatisé qui simule la façon dont les humains pensent pour résoudre des problèmes.

Logic Theorist faisait partie de ce qu'on appelle l'IA symbolique, qui était la branche dominante de l'IA dans les années 1950, 1960 et 1970 alors que les approches modernes de l'IA sont plutôt basées sur l'apprentissage par l'expérience. L'IA symbolique se distingue de l'apprentissage par l'expérience en ce sens qu'il s'agit d'une approche qui vise à imiter l'intelligence humaine en suivant un ensemble de règles de raisonnement symboliques pré-codées. Logic Theorist a pu prouver de nombreux théorèmes mathématiques dans Principia Mathematica de Bertrand Russel, un ouvrage de référence sur la logique formelle. Il a même été crédité comme le co-auteur d'un article scientifique avec deux autres mathématiciens.

La fin des années 1950 et le début des années 1960 ont également marqué le développement de réseaux neuronaux artificiels dans le domaine de l'apprentissage machine. Le meilleur exemple des travaux réalisés dans ce domaine est peut-être l'algorithme "Perceptron" de Frank Rosenblatt, qui a été capable de reconnaître ce qu'il y avait dans des images et d'apprendre la différence entre certaines formes géométriques.

Ces inventions et percées passionnantes du milieu du XXe siècle ont suscité un immense enthousiasme pour l'IA. À l'époque, ces premières réalisations étaient si impressionnantes qu'elles semblaient à peine crédibles. Peu de temps après, des laboratoires d'IA ont commencé à apparaître dans le monde entier grâce aux généreux financements des gouvernements et entreprises.

L'hiver de l'IA

Attentes trop ambitieuses et stagnation des années 1970 et 1980

Les premières réalisations de l'IA dans les années 1950 et 1960 ont entraîné une vague de confiance excessive et d'attentes irréalistes. Les personnalités éminentes du domaine de l'IA étaient, à juste titre, enthousiasmées par ce qu'elles avaient déjà vu et s'attendaient à ce que des avancées tout aussi impressionnantes se poursuivent et au même rythme que les précédentes.

Parfois, l'enthousiasme devenait même un peu excessif. Par exemple, au début des années 1970, plusieurs pionniers de l'IA ont prédit que les machines atteindraient l'intelligence générale d'un être humain moyen effectuant des tâches quotidiennes dans un délai de 10 ans. Cela fait maintenant 50 ans que ces prédictions ont été faites et force est de constater qu'elles sont encore très loin de se réaliser.

L'écart entre ces prédictions ambitieuses et les réalisations décevantes des années 1970 et 1980 a entraîné une certaine déception envers l'IA et une diminution d'intérêt. Les principales sources de financement ont commencé à se faire plus rares, provoquant un fort déclin des activités de recherche, tant sur le plan scientifique que commercial. Le domaine de l'IA a commencé à stagner et n'a pas connu de véritable relance avant les années 1990. Cette période est connue sous le nom d'"hiver de l'IA", un terme emprunté à la guerre froide en cours et à l'idée d'un hiver nucléaire.

Pourquoi les attentes étaient-elles si déraisonnablement élevées en ce qui concerne le potentiel de l'IA ? Tout d'abord, l'IA a connu un succès remarquable sur quelques problèmes élémentaires et cela a donné aux ingénieurs une fausse impression de ses capacités. On pensait naturellement que pour résoudre des problèmes plus généraux, il était simplement question de mettre à la disposition des machines une mémoire plus importante et des ressources de calcul plus importantes. On a surestimé le potentiel de l'IA sans réaliser la complexité des nombreux problèmes qu'il lui restait encore à résoudre.

Même à cette époque, la plupart des experts avaient tendance à sous-estimer la quantité de matériel, de mémoire, de données et de puissance de calcul dont leurs systèmes avaient réellement besoin. Ils savaient qu'ils manquaient de certaines ressources, mais ils n'avaient pas la moindre idée de l'ampleur de ce manque. De plus, les premières IA étaient encore souvent basées sur des règles, alors qu'étant donnée la complexité des tâches demandées, elles auraient dû tenter de les accomplir par l'expérience des essais et des erreurs.

L'hiver de l'IA a été brièvement interrompu au début des années 1980 par un bref boom, dû à l'essor des "systèmes experts" commerciaux. Ces systèmes sont des programmes informatiques d'IA qui tentent d'imiter l'expertise humaine dans des domaines spécifiques, au lieu d'essayer d'atteindre un niveau d'intelligence plus général. Il s'agissait d'une autre forme d'IA symbolique qui utilisait des connaissances spécifiques à un domaine et un raisonnement basé sur des règles au lieu d'apprendre par l'expérience.

Les systèmes experts sont devenus extrêmement populaires et ont été déployés à grande échelle pour effectuer toutes sortes d'activités commerciales, de diagnostics médicaux, de configuration de matériel informatique et de traitement du langage naturel (natural language processing). Le succès des systèmes experts a ravivé l'intérêt pour l'IA et a entraîné un nouvel investissement de la part des gouvernements.

La cinquième génération de systèmes informatiques du Japon est l'une des grandes initiatives liées à l'IA de cette période. Son objectif était de construire des systèmes informatiques puissants capables d'enfin réaliser les promesses des années 1950 et 1960, et le projet s'est poursuivi jusqu'en 1990. Malheureusement, il a largement échoué dans ses ambitions, et de nouveau une période de battage médiatique et d'attentes irréalistes s'est soldée par une déception générale.

La renaissance

La renaissance de l'apprentissage machine et des réseaux de neurones à la fin des années 1980 et dans les années 1990

Certaines limites de l'IA classique dont les approches fondées sur des règles et le raisonnement symbolique ont été identifiées et ont conduit à un changement d'orientation à la fin des années 1980. Une meilleure compréhension de l'intelligence humaine et de la complexité de la prise de décision a encouragé les experts en IA à se pencher plus attentivement sur les approches fondées sur l'apprentissage et les probabilités.

Les humains acquièrent leur intelligence en suivant des instructions et en effectuant un raisonnement déductif, mais ils apprennent également par l'expérience et la répétition d'essais et d'erreurs. Pourquoi n'en serait-il pas de même pour les machines intelligentes ? C'est la question que les ingénieurs en IA ont commencé à se poser, et bientôt les machines ne se sont plus limitées au raisonnement formel. Au lieu de cela, elles ont commencé à être équipées des capacités nécessaires pour apprendre par l'exemple.

L'apprentissage machine (machine learning), un terme déjà inventé par l'informaticien chercheur américain Arthur Samuel des décennies plus tôt, était de retour en force. Ce nouveau paradigme, qui a débuté à la fin des années 1980, utiliserait les statistiques et les probabilités pour permettre aux machines d'apprendre à partir des données disponibles et de s'adapter en s'appuyant sur les expériences précédentes. Bientôt, l'IA se connecte à d'autres disciplines matures et rigoureuses comme la théorie de la décision, les statistiques, la théorie du contrôle et l'optimisation.

Cela a conduit à des avancées majeures dans les domaines de la reconnaissance vocale, du traitement du langage naturel, de la robotique et de la vision par ordinateur. Cette nouvelle approche a donné une nouvelle vague de résultats impressionnants, ainsi qu'une meilleure compréhension théorique de certains concepts fondamentaux de l'IA.

Tout comme dans les années 1950 et 1960, les réalisations et les innovations individuelles ont commencé à prendre de l'ampleur - et à progresser davantage. Très vite, l'intérêt pour les réseaux neuronaux artificiels, qui représentent un groupe de modèles d'apprentissage machine inspirés des neurones biologiques et introduits au milieu du XXe siècle, a connu un regain d'intérêt. Cela était notamment dû à la réinvention de l'un des principaux algorithmes utilisés pour entraîner ces réseaux - l'algorithme de "rétropropagation".

Suite à cela, un nouveau modèle de réseaux neuronaux artificiels appelés réseaux neuronaux convolutifs a été inventé par l'informaticien et chercheur français Yann Le Cun. Ce modèle a connu un grand succès dans la reconnaissance optique des caractères (identification automatique des lettres et des chiffres dans les images de textes tapés ou écrits à la main) et a été déployé dans plusieurs applications industrielles - principalement le tri automatique du courrier par les services postaux.

Échec et mat pour l'IA aux échecs

Vous vous souvenez de l'algorithme d'Arthur Samuel qui était capable de défier des joueurs amateurs aux dames dans les années 1950 ?

Eh bien, pour donner une idée de l'ampleur des progrès de l'IA au XXe siècle, il convient de noter ici que les années 1990 ont vu la défaite du champion du monde d'échecs, Garry Kasparov, par l'ordinateur Deep Blue d'IBM. Ce fut une étape majeure dans le développement de l'IA et elle a été réalisée avec l'IA symbolique classique, plutôt qu'avec le véritable "deep learning" qui a émergé au 21ème siècle. A noter que le "deep" dans le nom de la machine d'IBM est une pure coïncidence.

G. Kasparov, alors champion du monde du jeu d'échecs, en difficulté face au joueur qui suit les décisions du superordinateur IBM Deep Blue. Il finira d'ailleurs par perdre...

La révolution

Les données massives (big data) et l'apprentissage profond (deep learning) du 21e siècle

La création du World Wide Web et le développement du secteur des télécommunications ont facilité la transmission et le stockage de données à grande échelle au cours des années 2000. Ces développements ont donné aux réseaux neuronaux et aux algorithmes d' apprentissage profond le carburant dont ils avaient besoin pour commencer à faire des progrès significatifs : des données, beaucoup de données, ce qu'on appelle le big data.

Le battage médiatique actuel autour de l'IA est largement attribuable aux progrès sans précédent du deep learning qui ont été rendus possibles par la disponibilité de larges quantités de données, et les machines surpassent maintenant continuellement les humains dans des tâches complexes.

Le deep learning commence vraiment à décoller au début des années 2010, grâce notamment au travail des scientifiques américains Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton et du français Yann LeCun. L'abondance des données, les progrès des algorithmes d'apprentissage et l'augmentation de la puissance de calcul ont donné aux pionniers comme eux l'occasion de réaliser des prouesses époustouflantes en matière de reconnaissance vocale, de traitement du langage naturel, de reconnaissance visuelle et d'apprentissage par renforcement.

Le meilleur exemple est peut-être le programme informatique AlphaGo, développé par la société d'IA DeepMind. Le "go" est un jeu infiniment plus compliqué que les échecs, mais ce programme a réussi à apprendre les règles du jeu à partir de rien et surtout à battre en quelques mois d'apprentissage seulement le champion du monde Lee Sedol en 2016. Il a fallu 40 ans pour passer de l'algorithme de base du jeu de dames d'Arthur Samuel à Deep Blue, l'algorithme qui a battu Kasparov, alors champion du monde d'échecs. Depuis cela, AlphaGo est sorti victorieux du jeu de go en 20 ans seulement soit en deux fois moins de temps.

L'histoire relativement courte de l'IA a déjà de précieuses leçons à nous enseigner sur le contrôle du battage publicitaire et la gestion des spéculations ou des attentes trop ambitieuses. Nous nous devons de canaliser notre enthousiasme pour cette technologie fascinante de manière à produire des progrès continus, et éviter de vivre un nouvel "hiver" de l'IA.

Pour ce faire, nous devons mieux comprendre la complexité de l'intelligence humaine et les limites de l'IA.

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Les jalons historiques de l’intelligence artificielle

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Une généalogie de la technologie et du pouvoir

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Une généalogie de la technologie et du pouvoir

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Calculating Empires: A Genealogy of Technology and Power since 1500

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Calculating Empires is a large-scale research visualization exploring how technical and social structures co-evolved over five centuries. View the contemporary period in a longer trajectory of ideas, devices, infrastructures, and systems of power.

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Orchidea is a framework for static and dynamic computer-assisted orchestration. It is the new generation of the Orchid* softwares for assisted orchestration (originally created in the Ircam Music Representation team). It is a joint project between Ircam, HEM Geneve and UC Berkeley and is made of several tools, including a standalone application, a Max package and a set of command line tools.

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Apprendre la musique avec l'IA (AI Music Mentor)

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Apprendre la musique avec l'IA (AI Music Mentor)

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Verifying you are human. This may take a few seconds.

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Riffusion is a powerful AI music generator. Read this Riffusion review to know more about its features and benefits.

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Composition musicale par l'IA (Los Angeles Composer)

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Composition musicale par l'IA (Los Angeles Composer)

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How to Use Los Angeles Music Composer -- an AI program

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About Synplant

Synplant takes a genetic twist on sound design by moving beyond traditional knob-twisting and dial-adjusting, emphasizing exploration and discovery. Here, your ears guide you through a forest of organic textures and evolving timbres.

Genopatch Technology

Genopatch crafts synth patches from audio recordings, using AI to find optimal synth settings based on your source sample. As the strands in the user interface sprout and grow, they generate patches that increasingly match the chosen audio.

Sometimes, you will get a perfect match; other times, something new and unexpected. This balance of precision and unpredictability makes Genopatch a unique tool for sound exploration.

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Digging into the Genome

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Synplant makes it easy to create organic, multi-faceted synth patches by letting you play variations of a sound using different MIDI notes and velocities. It also offers a layer mode for creating rich, multi-dimensional sounds. There are polyphonic and monophonic play modes with portamento, tempo sync and more, further contributing to deep and versatile synth patches that are a joy to play.

Making your own sounds in Synplant is easy as a breeze, but it also comes bundled with hundreds of well-designed patches, and more are available to download when you purchase.

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Lumo: Privacy-first AI assistant where chats stay confidential

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IA au cinéma : de « 2001 » à « Mission impossible », 60 ans d’angoisse technologique

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Du cerveau géant ENIAC à « Mission Impossible : The Final Reckoning », le cinéma projette ses peurs sur l’IA : menace technologique, divine, nucléaire.

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AI Detectors Falsely Accuse Students of Cheating

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AI Detectors Falsely Accuse Students of Cheating

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ChatGPT sonne-t-il la fin des travaux écrits à domicile ?

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ChatGPT sonne-t-il la fin des travaux écrits à domicile ?

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Outils par catégories - Synthèse -Final

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Référentiels de compétences IA de l'UNESCO (enseignant·es)

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Référentiels de compétences IA de l'UNESCO (enseignant·es)

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Référentiels de compétences IA de l'UNESCO (apprenants)

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Référentiels de compétences IA de l'UNESCO (apprenants)

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Hyperbolic Inference Service: Host Custom AI Models & Run Open-Source LLMs - Hyperbolic

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Access affordable serverless inference with OpenAI-compatible APIs, low-latency response times, and zero data retention, supporting latest models without infrastructure overhead.

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#6 - Comment l'IA met en danger la vérité et la démocratie (et pas forcément comme vous le croyez)

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#4 - Toutes les raisons pour lesquelles nous devons craindre l'IA

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Vidéos D. Bollinger : infrastructures de l'IA

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Vidéos D. Bollinger : infrastructures de l'IA

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#7 - Infrastructures de l'IA, ce fléau écologique dont personne ne parle (feat. Dominique Bollinger)

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EcoLogits Calculator - a Hugging Face Space by genai-impact

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Discover amazing ML apps made by the community

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Secret Water Footprint of AI Models

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4 courtes vidéos de Johan Rochel sur l'éthique de l'IA

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4 courtes vidéos de Johan Rochel sur l'éthique de l'IA

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L’éthique de l’IA - plongée au coeur de LA question du moment

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Quel est le rapport entre les outils d’IA, la justice, la démocratie et Matrix? Devenir ingénieur-e aujourd’hui, c’est se confronter à des questions d’éthiqu…

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IA : 10 mesures pour protéger les droits de l'homme

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IA : 10 mesures pour protéger les droits de l'homme

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Protéger les droits de l'homme à l'ère de l'intelligence artificielle (EU)

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Protéger les droits de l'homme à l'ère de l'intelligence artificielle (EU)

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The use of artificial intelligence in our everyday lives is on the increase, and it now covers many fields of activity. Something as seemingly banal as avoiding a traffic jam through the use of a smart navigation system, or receiving targeted offers from a trusted retailer is the result of big data analysis that AI systems may use. While these particular examples have obvious benefits, the ethical and legal implications of the data science behind them often go unnoticed by the public at large.

Artificial intelligence, and in particular its subfields of machine learning and deep learning, may only be neutral in appearance, if at all. Underneath the surface, it can become extremely personal. The benefits of grounding decisions on mathematical calculations can be enormous in many sectors of life, but relying too heavily on AI which inherently involves determining patterns beyond these calculations can also turn against users, perpetrate injustices and restrict people's rights.

The way I see it, AI in fact touches on many aspects of my mandate, as its use can negatively affect a wide range of our human rights. The problem is compounded by the fact that decisions are taken on the basis of these systems, while there is no transparency, accountability or safeguards in how they are designed, how they work and how they may change over time.
Encroaching on the right to privacy and the right to equality
The tension between advantages of AI technology and risks for our human rights becomes most evident in the field of privacy. Privacy is a fundamental human right, essential in order to live in dignity and security. But in the digital environment, including when we use apps and social media platforms, large amounts of personal data are collected - with or without our knowledge - and can be used to profile us, and produce predictions of our behaviours. We provide data on our health, political ideas and family life without knowing who is going to use this data, for what purposes and how.

Machines function on the basis of what humans tell them. If a system is fed with human biases (conscious or unconscious) the result will inevitably be biased. The lack of diversity and inclusion in the design of AI systems is therefore a key concern: instead of making our decisions more objective, they could reinforce discrimination and prejudices by giving them an appearance of objectivity. There is increasing evidence that women, ethnic minorities, people with disabilities and LGBTI persons particularly suffer from discrimination by biased algorithms.

Studies have shown, for example, that Google was more likely to display adverts for highly paid jobs to male job seekers than female. Last May, a by the EU Fundamental Rights Agency also highlighted how AI can amplify discrimination. When data-based decision making reflects societal prejudices, it reproduces - and even reinforces - the biases of that society. This problem has often been raised by academia and NGOs too, who recently adopted the Toronto Declaration , calling for safeguards to prevent machine learning systems from contributing to discriminatory practices.

Decisions made without questioning the results of a flawed algorithm can have serious repercussions for human rights. For example, software used to inform decisions about healthcare and disability benefits has wrongfully excluded people who were entitled to them, with dire consequences for the individuals concerned. In the justice system too, AI can be a driver for improvement or an evil force. From policing to the prediction of crimes and recidivism, criminal justice systems around the world are increasingly looking into the opportunities that AI provides to prevent crime. At the same time, many experts are raising concerns about the objectivity of such models. To address this issue, the European Commission for the efficiency of justice (CEPEJ) of the Council of Europe has put together a team of multidisciplinary experts who will "lead the drafting of guidelines for the ethical use of algorithms within justice systems, including predictive justice".
Stifling freedom of expression and freedom of assembly
Another right at stake is freedom of expression. A recent Council of Europe publication on Algorithms and Human Rights noted for instance that Facebook and YouTube have adopted a filtering mechanism to detect violent extremist content. However, no information is available about the process or criteria adopted to establish which videos show "clearly illegal content". Although one cannot but salute the initiative to stop the dissemination of such material, the lack of transparency around the content moderation raises concerns because it may be used to restrict legitimate free speech and to encroach on people's ability to express themselves. Similar concerns have been raised with regard to automatic filtering of user-generated content, at the point of upload, supposedly infringing intellectual property rights, which came to the forefront with the proposed Directive on Copyright of the EU. In certain circumstances, the use of automated technologies for the dissemination of content can also have a significant impact on the right to freedom of expression and of privacy, when bots, troll armies, targeted spam or ads are used, in addition to algorithms defining the display of content.

The tension between technology and human rights also manifests itself in the field of facial recognition. While this can be a powerful tool for law enforcement officials for finding suspected terrorists, it can also turn into a weapon to control people. Today, it is all too easy for governments to permanently watch you and restrict the rights to privacy, freedom of assembly, freedom of movement and press freedom.
What can governments and the private sector do?
AI has the potential to help human beings maximise their time, freedom and happiness. At the same time, it can lead us towards a dystopian society. Finding the right balance between technological development and human rights protection is therefore an urgent matter - one on which the future of the society we want to live in depends.

To get it right, we need stronger co-operation between state actors - governments, parliaments, the judiciary, law enforcement agencies - private companies, academia, NGOs, international organisations and also the public at large. The task is daunting, but not impossible.

A number of standards already exist and should serve as a starting point. For example, the case-law of the European Court of Human Rights sets clear boundaries for the respect for private life, liberty and security. It also underscores states' obligations to provide an effective remedy to challenge intrusions into private life and to protect individuals from unlawful surveillance. In addition, the modernised Council of Europe Convention for the Protection of Individuals with regard to Automatic Processing of Personal Data adopted this year addresses the challenges to privacy resulting from the use of new information and communication technologies.

States should also make sure that the private sector, which bears the responsibility for AI design, programing and implementation, upholds human rights standards. The Council of Europe Recommendations on human rights and business and on the roles and responsibilities of internet intermediaries , the UN guiding principles on business and human rights , and the report on content regulation by the UN Special Rapporteur on the promotion and protection of the right to freedom of opinion and expression, should all feed the efforts to develop AI technology which is able to improve our lives. There needs to be more transparency in the decision-making processes using algorithms, in order to understand the reasoning behind them, to ensure accountability and to be able to challenge these decisions in effective ways.

A third field of action should be to increase people's "AI literacy". States should invest more in public awareness and education initiatives to develop the competencies of all citizens, and in particular of the younger generations, to engage positively with AI technologies and better understand their implications for our lives. Finally, national human rights structures should be equipped to deal with new types of discrimination stemming from the use of AI.

It is encouraging to see that the private sector is ready to cooperate with the Council of Europe on these issues. As Commissioner for Human Rights, I intend to focus on AI during my mandate, to bring the core issues to the forefront and help member states to tackle them while respecting human rights. Recently, during my visit to Estonia, I had a promising discussion on issues related to artificial intelligence and human rights with the Prime Minister.

Artificial intelligence can greatly enhance our abilities to live the life we desire. But it can also destroy them. It therefore requires strict regulations to avoid morphing in a modern Frankenstein's monster.
Dunja Mijatović, Commissioner for Human Rights

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human dignity and gender equality department

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Safeguarding human rights in the era of artificial intelligence

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The use of artificial intelligence in our everyday lives is on the increase, and it now covers many fields of activity. Something as seemingly banal as avoiding a traffic jam through the use of a smart navigation system, or receiving targeted offers from a trusted retailer is the result of big data analysis that AI systems may use.

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Suisse numérique - Stratégie Suisse numérique

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La stratégie Suisse numérique fixe des lignes directrices de la transformation numérique de la Suisse (cf. ordonnance sur la transformation numérique et l’informatique). Elle est contraignante pour l’administration fédérale et donne aux autres acteurs de la numérisation un cadre sur lequel s’appuyer.

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Formation en ligne sur l’intelligence artificielle | ge.ch

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Comment évaluer une production d'écrits assistée par une IA ?

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Comment évaluer une production d'écrits assistée par une IA ?

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La page demandée n’a pas pu être trouvée - CanoTech

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Fiche technique IA pour l'administration fédérale

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Fiche technique IA pour l'administration fédérale

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Bonnes pratiques évaluatives de l'Uni de Sherbrooke

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Bonnes pratiques évaluatives de l'Uni de Sherbrooke

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Explore the “BDIA - Sources” view on Airtable.

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Your connected workspace for wiki, docs & projects | Notion

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Un arbre des choix pour réguler l'usage de l'IA par les étudiant·es

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Un arbre des choix pour réguler l'usage de l'IA par les étudiant·es

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Cette infographie est une traduction avec quelques modifications de l'article de Sean McGinn (Incorporating AI in Learning Assessments: A Guided Pathway) publié sur linkedin le 30/06/2023. L'article et l'infographie sont disponibles en cliquant sur l'icône à gauche.

Info

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OUI

Considérer les propositions suivantes

Veiller à ce que ces changements soient gérés de manière appropriée

NON

L'utilisation d'outils d'IA va-t-elle modifier de manière significative l'expérience des étudiant·e·s ?

NON

Considérer les propositions suivantes

Veiller à ce que ces changements soient gérés de manière appropriée

OUI

Quelle utilisation est permise pour ces outils IA ?

Quels outils IA utiliser ?

L'utilisation d'outils d'IA va-t-elle modifier de manière significative l'expérience des étudiant·e·s ?

NON

OUI

L'utilisation des outils d'IA par les étudiants doit-elle être soumise à des restrictions ?

OUI

NON

Pensez-vous que l'utilisation de l'IA aura des implications pédagogiques significatives et pourra améliorer les résultats de l'apprentissage de vos étudiant·e·s ?

Envisagez d'explorer ces options lors de la conception des activités évaluées

NON

OUI

Les étudiant·e·s sont-ils autorisé·e·s à utiliser des outils d'IA génératives pour les travaux académiques ?

Réfléchir à la manière dont les outils peuvent être utilisés. Exemples :

L'IA dans les étapes de planification de la tâche d'évaluation

L'IA en tant que partie intégrante de la tâche

L'IA pour l'auto-test

L'IA comme outil de révision

Vous devez également prendre en compte les éléments suivants :

Quelle est l'étendue de l'utilisation des outils d'IA qui devrait être autorisée dans l'évaluation ? Cette question peut donner lieu à deux résultats :

Utilisation limitée : Si l'outil d'IA ne doit être utilisé que pour certaines tâches, spécifiez clairement ces tâches afin d'éviter toute confusion. Utilisation extensive : Si l'outil d'IA peut être utilisé de manière extensive, il convient de fournir des lignes directrices claires sur ce que cela implique.

L'utilisation des outils d'IA par les étudiants doit-elle être contrôlée ? Réfléchissez aux moyens de mettre en œuvre cette mesure, par exemple au moyen d'un logiciel qui suit l'utilisation de l'outil ou en demandant aux étudiants de documenter leur processus.

Faut-il prévoir une procédure d'approbation pour les outils d'IA que les étudiants souhaitent utiliser ? Dans l'affirmative, prévoyez une procédure claire permettant aux étudiants de proposer et de justifier leur choix d'outils et de les faire approuver par l'enseignant ou un comité.

Les étudiants doivent-ils démontrer qu'ils sont capables d'utiliser l'outil d'IA ? Dans l'affirmative, proposez des méthodes permettant aux étudiants de montrer qu'ils sont capables d'utiliser l'outil efficacement, par exemple une tâche de pré-évaluation.

Existe-t-il des considérations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données ? Dans l'affirmative, fournissez des lignes directrices sur la manière de garantir la confidentialité et la sécurité des données lors de l'utilisation des outils d'IA.

Évaluer l'adaptation de vos étudiant·e·s : Parallèlement aux évaluations académiques régulières, prévoyez une évaluation de l'adaptation des étudiant·e·s à l'utilisation des outils d'IA. Il peut s'agir d'un élément d'autoréflexion ou d'une tâche pratique qui évalue spécifiquement l'utilisation de l'outil.

Mettez en avant les avantages et les applications concrètes : Pour motiver les étudiant·e·s et les aider à comprendre l'intérêt d'apprendre à utiliser les outils d'IA, mettez en avant les avantages et les applications concrètes de ces outils. Montrez des exemples d'utilisation dans vos contextes scientifiques ou dans la recherche, et discutez des compétences que les étudiant·e·s acquièrent en apprenant à les utiliser.

Promouvoir l'apprentissage par les pairs : Encourager les étudiant·e·s à apprendre les un·e·s des autres. Il peut s'agir de mettre en place des groupes d'étude, des forums en ligne ou des séances de tutorat par les pair·e·s, où les étudiant·e·s peuvent partager leurs expériences et leurs conseils sur l'utilisation des outils d'IA.

Établir des canaux de communication clairs : Les nouvelles technologies posent souvent des problèmes ou des questions inattendus. Mettez en place des canaux de communication clairs pour que les étudiants puissent poser des questions, signaler des problèmes ou discuter de leurs expériences avec les outils d'IA. Vous pouvez pour cela, par exemple, ouvrir un forum spécifique sur l'espace Moodle de votre cours.

Solliciter un retour d'information régulier : Étant donné qu'il s'agit d'un changement important, il est important de vérifier régulièrement auprès des étudiant·e·s comment ils s'adaptent. Sollicitez un retour d'information par le biais d'enquêtes, d'un one-minute paper avec Wooclap à la fin d'un cours ou encore lors de conversations informelless. Utilisez ce retour d'information pour apporter des ajustements continus au cours.

Modifier la structure de votre cours : Envisager de modifier la structure de votre cours pour l'adapter à l'utilisation des outils d'IA. Il peut s'agir de modifier le calendrier de certaines activités, de réaffecter le pondération de la notation ou d'adapter le rythme du cours.

Offrir un soutien supplémentaire : Reconnaître que certains étudiant·e·s peuvent avoir plus de difficultés que d'autres avec la nouvelle technologie. Proposez-leur un soutien supplémentaire, tel que du tutorat par un·e pair·e, des séances d'aide sans rendez-vous ou des ressources en ligne.

Fournir une formation adéquate : Veiller à ce que les enseignant·e·s et les étudiant·e·s soient correctement formé·es à l'utilisation efficace des outils d'IA. Il peut s'agir d'ateliers pratiques, de tutoriels en ligne ou même d'une session de démarrage au début du cours.

Voici quelques propositions de mesures à prendre dans le cadre de votre cours:

Veiller à ce que les étudiant·e·s aient un accès équitable aux outils

Communiquer les résultats d'apprentissage qui seront mesurés par l'activité d'évaluation.

Indiquer si et comment l'utilisation des outils d'IA sera prise en compte dans l'évaluation des performances de l'étudiant·e dans le cadre de l'activité d'évaluation.

Fournir ET communiquer des lignes directrices sur les implications éthiques et les éventuels préjugés des outils d'IA .

Fournir ET communiquer les politiques d'intégrité académique en place dans l'institution

Fournir des exemples aux étudiants

Veiller à ce que les étudiant·e·s aient un accès équitable aux outils

Communiquer les résultats d'apprentissage qui seront mesurés par l'activité d'évaluation.

Indiquer si et comment l'utilisation des outils d'IA sera prise en compte dans l'évaluation des performances de l'étudiant·e dans le cadre de l'activité d'évaluation.

Fournir ET communiquer des lignes directrices sur les implications éthiques et les éventuels préjugés des outils d'IA .

Fournir ET communiquer les politiques d'intégrité académique en place dans l'institution

Fournir des exemples aux étudiants

outils d'IA génératrice de texte

outils d'IA génératrice d'images

outils d'IA génératrice de code

Exemples :

Réfléchissez aux outils qui peuvent être utilisés.

Vous devez également prendre en compte les éléments suivants :

1. Réaliser l'évaluation à livre fermé en présentiel dans une salle sous surveillance au format papier.

2. Réaliser l'évaluation à livre fermé en présentiel dans une salle sous surveillance en permettant aux étudiant·e·s d'utiliser leur ordinateur mais dans une configuration sécurisée avec le wifi exam-unil (qui peut bloquer les accès aux outils IA).

3. Proposer une évaluation contextualisée basées sur des projets ou des problèmes, spécifiques.

4. Demander des travaux qui mettent en avant la réflexion personnelle et y ajouter une défense orale.

5. Proposer des évaluations authentiques (tâches réelles)

6. Proposer une évaluation orale

7. Incorporer certaines parties des évaluations dans le cadre d'un contrôle continu réalisé lors des cours (dans les règles permises au sein de l'UNIL)

Quelle est l'étendue de l'utilisation des outils d'IA qui devrait être autorisée dans l'évaluation ? Cette question peut donner lieu à deux résultats :

Utilisation limitée : Si l'outil d'IA ne doit être utilisé que pour certaines tâches, spécifiez clairement ces tâches afin d'éviter toute confusion. Utilisation extensive : Si l'outil d'IA peut être utilisé de manière extensive, il convient de fournir des lignes directrices claires sur ce que cela implique.

L'utilisation des outils d'IA par les étudiants doit-elle être contrôlée ? Réfléchissez aux moyens de mettre en œuvre cette mesure, par exemple au moyen d'un logiciel qui suit l'utilisation de l'outil ou en demandant aux étudiants de documenter leur processus.

Faut-il prévoir une procédure d'approbation pour les outils d'IA que les étudiants souhaitent utiliser ? Dans l'affirmative, prévoyez une procédure claire permettant aux étudiants de proposer et de justifier leur choix d'outils et de les faire approuver par l'enseignant ou un comité.

Les étudiants doivent-ils démontrer qu'ils sont capables d'utiliser l'outil d'IA ? Dans l'affirmative, proposez des méthodes permettant aux étudiants de montrer qu'ils sont capables d'utiliser l'outil efficacement, par exemple une tâche de pré-évaluation.

Existe-t-il des considérations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données ? Dans l'affirmative, fournissez des lignes directrices sur la manière de garantir la confidentialité et la sécurité des données lors de l'utilisation des outils d'IA.

Si votre 'objectif est de mesurer les résultats de l'apprentissage de vos étudiant·e·s dans une discipline sans utiliser d'outils d'IA générative, nous vous proposons d'envisager les alternatives suivantes :

Évaluer l'adaptation de vos étudiant·e·s : Parallèlement aux évaluations académiques régulières, prévoyez une évaluation de l'adaptation des étudiant·e·s à l'utilisation des outils d'IA. Il peut s'agir d'un élément d'autoréflexion ou d'une tâche pratique qui évalue spécifiquement l'utilisation de l'outil.

Mettez en avant les avantages et les applications concrètes : Pour motiver les étudiant·e·s et les aider à comprendre l'intérêt d'apprendre à utiliser les outils d'IA, mettez en avant les avantages et les applications concrètes de ces outils. Montrez des exemples d'utilisation dans vos contextes scientifiques ou dans la recherche, et discutez des compétences que les étudiant·e·s acquièrent en apprenant à les utiliser.

Promouvoir l'apprentissage par les pairs : Encourager les étudiant·e·s à apprendre les un·e·s des autres. Il peut s'agir de mettre en place des groupes d'étude, des forums en ligne ou des séances de tutorat par les pair·e·s, où les étudiant·e·s peuvent partager leurs expériences et leurs conseils sur l'utilisation des outils d'IA.

Établir des canaux de communication clairs : Les nouvelles technologies posent souvent des problèmes ou des questions inattendus. Mettez en place des canaux de communication clairs pour que les étudiants puissent poser des questions, signaler des problèmes ou discuter de leurs expériences avec les outils d'IA. Vous pouvez pour cela, par exemple, ouvrir un forum spécifique sur l'espace Moodle de votre cours.

Solliciter un retour d'information régulier : Étant donné qu'il s'agit d'un changement important, il est important de vérifier régulièrement auprès des étudiant·e·s comment ils s'adaptent. Sollicitez un retour d'information par le biais d'enquêtes, d'un one-minute paper avec Wooclap à la fin d'un cours ou encore lors de conversations informelless. Utilisez ce retour d'information pour apporter des ajustements continus au cours.

Modifier la structure de votre cours : Envisager de modifier la structure de votre cours pour l'adapter à l'utilisation des outils d'IA. Il peut s'agir de modifier le calendrier de certaines activités, de réaffecter le pondération de la notation ou d'adapter le rythme du cours.

Offrir un soutien supplémentaire : Reconnaître que certains étudiant·e·s peuvent avoir plus de difficultés que d'autres avec la nouvelle technologie. Proposez-leur un soutien supplémentaire, tel que du tutorat par un·e pair·e, des séances d'aide sans rendez-vous ou des ressources en ligne.

Fournir une formation adéquate : Veiller à ce que les enseignant·e·s et les étudiant·e·s soient correctement formé·es à l'utilisation efficace des outils d'IA. Il peut s'agir d'ateliers pratiques, de tutoriels en ligne ou même d'une session de démarrage au début du cours.

Voici quelques propositions de mesures à prendre dans le cadre de votre cours: