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Formation EAFC- J3 - Faire émerger le sujet écrivant- FEKI Hella

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BIBLIOGRAPHIE – Faire émerger le sujet écrivant – FEKI Hella

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Article sur les écercles d'écriture" d'Anne-Marie Petitjean

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Article sur les écercles d'écriture" d'Anne-Marie Petitjean

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Mon lac- Elèves de 1G6 - Lycée Gustave Monod d’Enghien les Bains

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Les élèves de 1ère 6 du lycée Gustave Monod d’Enghien les Bains se sont inspirés de l’oeuvre poétique d’Hélène Dorion, Mes forêts, au programme du baccalauréat, pour écrire leurs poèmes. Ils vivent environnés de lacs et de forêts,…

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Diaporama - Session 2 - Faire émerger le sujet écrivant

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Diaporama - Session 2 - Faire émerger le sujet écrivant

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Formation EAFC- J2 - 02-04-25- FEKI Hella

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Présentation des oeuvres de Patrick Deville - Kimamori

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Présentation des oeuvres de Patrick Deville - Kimamori

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Rentrée littéraire : Amazonia, de Patrick Deville. Père et fils

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“La grande affaire est de bouger” : Patrick Deville répond à l’injonction de Stevenson, en compagnie de son fils Pierre, et remonte le fleuve dans Amazonia.

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Fou d'histoire pour donner la parole à celles et à ceux, qui ne sont pas historiens, pas historiennes, mais qui se repaissent d'histoire. Donner la parole à celles et ceux qui voyagent par l'histoire et qui ne conçoivent pas le voyage sans histoire. Samsara, Fenua, Amazonia, Taba-Taba, Viva, Kampuchéa, ou encore Equatoria : Patrick Deville est écrivain et fou d'histoire... abracadabra !

Des romans comme autant de tapis volants

Dans un cycle de romans entamé en 2004 et malicieusement baptisé "Abracadabra", Patrick Deville poursuit en littérature le récit d'une histoire connectée. "Le mot lui-même vient du premier livre que j'ai lu enfant, alors que j'étais immobilisé. On m'a enseigné à lire très vite et, je ne sais par quelle perversité, une tante institutrice m'a offert un livre dans lequel un enfant de mon âge, alors que moi, je ne pouvais pas bouger, possédait dans sa chambre un tapis représentant le planisphère Mercator. Il s'apercevait qu'en s'asseyant quelque part sur ce tapis et en prononçant la formule magique Abracadabra, il se retrouvait instantanément téléporté sur la zone sur laquelle il était assis."

À écouter

Dans ce projet d'écriture de douze romans, celui qui défend l'écriture de "romans sans fiction" opère une traversée de l'histoire contemporaine - remontant les fleuves de tous les continents - à travers les portraits d'écrivains, de scientifiques et de militants politiques aux destins romanesques. Pour Patrick Deville, l'idée de "roman sans fiction" est à la fois une contrainte : "C'est un engagement déontologique avec le lecteur, je n'invente pas d'événements", et une grande liberté : "Le fait que ces romans soient sans fiction m'exonère de la nécessité d'être crédible (...), alors que ces vies, souvent, sont à tel point incroyables que si c'était de la fiction, peut-être qu'un éditeur dirait : 'Mais enfin, Deville, on n'y croit pas une seconde !'"

Saisir l'écho de l'histoire

Le point de départ de l'histoire globale retracée par Patrick Deville se fait dans chacun de ses romans en 1860, date du début de la deuxième industrialisation qui marque selon lui l'européanisation du monde et l'accélération des échanges : "1860, c'est un peu le moment où, pour la première fois, (...) un événement quelque part ne peut pas ne pas avoir de conséquences ailleurs. Pour la première fois, toutes les civilisations sont connectées." Au fil de ses romans, l'écrivain partage avoir "(l)e rêve de tisser des liens et d'écouter les échos dans l'histoire." Dans Samsara (Seuil, 2023), il fait le portrait croisé du pacifiste Mohandas Gandhi et du révolutionnaire Pandurang Khankhoje, dans une fresque qui retrace l'histoire de l'Inde coloniale et de son indépendance.

À écouter

Bibliographie de Patrick Deville

Samsara, Seuil, 2023

Fenua, Seuil, 2021

Amazonia, Seuil, 2019

Taba-Taba, Seuil, 2017

Viva, Seuil, 2014

Peste et Choléra, Seuil, 2012

Kampuchéa, Seuil, 2011

Equatoria, Seuil, 2009

La Tentation des armes à feu, Seuil, 2006

Pura Vida : Vie et mort de William Walker, Seuil, 2004

Ces deux-là, Éditions de Minuit, 2000

La Femme parfaite, Éditions de Minuit, 1995

Le Feu d'artifice, Éditions de Minuit, 1992

Longue-vue, Éditions de Minuit, 1988

Cordon-bleu, Éditions de Minuit, 1987

Références sonores

Archive sur le passage du Tour de France à Saint-Brévin, 5 juillet 1958

Lecture par Simon Duprez d'un extrait de Pura Vida : Vie et mort de William Walker de Patrick Deville, 2004

Archive de Pierre Ichac présentant Alexandre Yersin, RTF, 19 juin 1951

Archive à propos de la victoire pacifique de Gandhi par le jeûne, journal des Actualités françaises, 22 janvier 1948

Chanson Le tapis volant interprétée par Christian Fourcade, paroles de Jean Drejac, musique Hubert Giraud, 1953

Musique du générique : Gendèr par Makoto San, 2020

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Patrick Deville : "On ne voit rien si on est dans la bêtise du présent." : épisode 69/11 du podcast Fou d'histoire

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AUDIO * Fou d'histoire, épisode 69/11 : Patrick Deville : "On ne voit rien si on est dans la bêtise du présent.". Une série inédite proposée par France Culture. Écoutez Le Cours de l'histoire, et découvrez nos podcasts en ligne.

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"Amazonia": le voyage de Patrick Deville et son fils le long du fleuve et ses affluents

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Webinaire: “Voyager pour écrire” - rencontre avec Patrick Deville

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Rencontre avec l'écrivain-voyageur Patrick Deville, lauréat du prix Joseph Kessel 2022

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RENCONTRES LITTERAIRES INTERNATIONALES MEETING N°21 Des histoires de la mer - Tunis / Stockholm 14 - 17 novembre Saint-Nazaire 18 - 21 novembre (...)

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Patrick Deville Écrivain, directeur littéraire de la Maison des écrivains étrangers et des traducteurs. Fondateur du Prix de la jeune littérature (...)

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C’est l’une des ambitions de cet écrivain toujours en mouvement. Alors que paraît « Amazonia », septième titre de son grand œuvre, « Abracadabra », il était bien temps de faire le point.

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Recherche romans, Livres - Seuil | Editions Seuil

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Les informations recueillies sur ce formulaire sont enregistrées par Les Éditions du Seuil pour vous envoyer des courriels d'information. La sécurité de vos données est importante pour nous. Vous pouvez exercer votre droit d'accès aux données vous concernant et les faire rectifier en nous écrivant à l'adresse suivante : sites@seuil.com.

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Propos recueillis par Frédérique Bréhaut

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« C’est un bonheur d’être à Saint-Nazaire, mon port d’attache », confie l’écrivain Patrick Deville | Presse Océan

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[Presse Océan] En marge de la construction du projet « Abracadabra », qui achevé, déploiera un double tour du monde en douze livres, Patrick Deville publie « Saint-Nazaire, un roman sans fiction » (Seuil), hommage à la ville symbolique d’une œuvre tournée vers les ailleurs. Entretien.

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Interview de Patrick Deville - Prix Goncourt des Lycéens 2012

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"Samsara" de Patrick Deville - éditions du Seuil

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Patrick Deville - Les 20 livres qui ont changé votre vie

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"Peste & Choléra", Patrick Deville [Rentrée Littéraire 2012] - éditions du Seuil

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Patrick Deville - Taba-Taba [Rentrée littéraire 2017]

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Le roman commence à Mindin, en face de Saint-Nazaire, au début des années 1960, dans un lazaret devenu hôpital psychiatrique : un enfant boiteux, dont le père est administrateur du lieu, se lie d'amitié avec un des internés, un ancien de la marine qui, se balançant d'arrière en avant, répète sans cesse la même formule énigmatique : Taba-Taba.

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Extraits de Saint-Nazaire de Patrick Deville

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Extraits de Saint-Nazaire de Patrick Deville

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Extrait 3- Saint-Nazaire- Patrick Deville

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patrick deville - Résultats dans - Recherche de vidéos

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Le moteur de recherche qui vous aide à trouver facilement et précisément ce que vous cherchez. Trouvez les informations, vidéos, images et réponses les plus pertinentes, en direct de l’ensemble du Web.

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Préparation de la rencontre avec Patrick Deville

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Préparation de la rencontre avec Patrick Deville

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Pourquoi l’intelligence artificielle nous fait autant fantasmer

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L’avènement inéluctable de l’intelligence artificielle s’accompagne de nombreux raisonnement erronés. Ils sont le fruit d’extrapolations, d’une méconnaissance,…

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C’est quoi l’intelligence artificielle ? Découvrir #1

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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

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​L'intelligence artificielle (ou IA) est une technique qui permet aussi bien à un robot qu'à une voiture, un moteur de recherche ou même à un téléphone d'exécuter des tâches habituellement réalisées par les humains. L'intelligence artificielle existe grâce à des systèmes informatiques qui eux-mêmes fonctionnent à l'aide d'algorithmes.

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Plan et objectifs de cet article

L'objectif de cet article est de présenter un travail réalisé en classe de 2nde sur l'intelligence artificielle, croisant deux disciplines, le français et l'EMI.

Nous présenterons en détail

la démarche pédagogique,

les ressources

et les outils que nous avons choisis d'utiliser

et la façon dont les objectifs des deux disciplines se sont agencés.

Mais avant d'aborder le travail mené en classe, nous commencerons par un retour sur notre parcours personnel et les raisons qui nous ont amenés à traiter de la question de l'intelligence artificielle avec nos élèves.

Choisir de faire étudier l'IA en classe

Je suis Elsa Urlacher, professeure-documentaliste dans l'académie de Strasbourg. Après une licence en Histoire-Géographie, j'ai débuté un Master en documentation dans l'académie de Touslouse et ai obtenu le capes en 2012. Après six années passées en collège, je suis arrivée au lycée Marc Bloch de Bischheim.

Au cours de la préparation de mon master, mon mémoire portait sur la recherche informationnelle par les jeunes dans Facebook. C'est en travaillant sur ce thème de recherche que j'ai découvert le fonctionnement des algorithmes et m'y suis intéressée. L'algorithme actuel de FB est bien différent de celui qui était utilisé en 2011, au moment de la rédaction du mémoire.

Mon intéret pour ce thème et en filigrane celui de l'IA, est revenu suite à la demande de M. Bannier pour un travail en collaboration sur "Youtube, l'information et la citoyenneté" dans le cadre du forum international pour la démocratie.

L'algorithme de Youtube

Les lectures personnelles qui m'ont permis d'entrer dans le thème de l'intelligence artificielle sont

Je suis Nicolas Bannier, professeur de lettres classiques au lycée Marc Bloch de Bischheim. Je travaille également pour la Dane de Strasbourg et j'occupe la fonction d'interlocuteur académique pour le numérique en lettres dans l'académie de Strasbourg.

C'est peut-être, comme l'a dit Elsa, suite à notre travail sur l'algorithme de YouTube que j'ai commencé à m'intéresser à l'IA. Mais, quand je regard en arrière, la première fois que j'ai sérieusement commencé à travailler sur la question, ce fut à travers la lecture de Life 3.0 de Max Tegmark

Life 3.0 de Max Tegmark

Ce livre, abordé sans a priori et à vrai dire sans grandes connaissances sur le sujet, m'a laissé insatisfait, et je me suis formé à travers deux MOOC :

Deux articles m'ont ensuite amené à envisager de travailler sur cette question avec des élèves :

Dans ce dernier article qui présente 5 grandes idées en matière d'IA, la dernière a particulièrement retenu mon attention :

5ème grande idée : les applications de l'IA peuvent avoir un impact sur la société, tant positif que négatif

C'est dans ce cadre que j'ai imaginé de construire une séquence de cours de français de 2nde.

Pour constuire ce cours, je me suis appuyé sur les MOOC dont j'ai parlé plus haut, en particulier le premier qui a depuis été adapté en une formation ouverte, offrant des ressources aisément réutilisables.

J'ai aussi exploré ce qui était proposé dans le monde anglo-saxon, et j'ai été tout particulièrement séduit par les ressources pédagogiques proposées par le MIT

et tout particulièrement par le cours AI + Ethics Curriculum for Middle School

Enfin est venue assez rapidement l'envie de retravailler avec Elsa sur cette question, pour allier le cours de français et l'EMI.

Présentation de la séquence de cours

Objectifs

La séquence avait pour titre : Représentation et éthique de l'intelligence artificielle. Il s'agissait pour nous

d'amener les élèves à s'informer sur l'IA,

apprendre à s'informer et à développer leur esprit critique afin qu'ils deviennent des citoyens à même de faire des choix éclairés sur une technologie dont l'impact sur notre société sera sans doute majeur.

Nous poursuivions des objectifs disciplinaires précis, en lien avec les programmes de 2nde

1. La lecture et l'étude du fonctionnement des textes argumentatifs

2. La contraction de texte

3. L'essai

4. Le développement des compétences numériques et informationnelles des élèves

La séquence de cours s'est déroulée en partie lors de cours à distance et en partie en classe, organisée en 6 séances principales.

Séance 1 : Introduction

Cette première séance d'introduction avait pour objectifs :

de faire émerger les représentations que les élèves avaient de l'IA

de poser un certain nombre de définitions sur ce qu'est l'intelligence artificielle et de donner des informations clés sur son fonctionnement

d'amener les élèves à découvrir une application pratique de l'IA : la reconnaissance faciale au lycée et d'amorcer une réflexion argumentée sur cette question

Pour cela, nous avons mobilisé des ressources existantes, comme les vidéos

Ces vidéos permettaient aux élèves d' accéder rapidement à une information technique et claire, à distance.

Les outils de Moodle ont permis de solliciter l'activité des élèves lors de cette séance à distance,

aussi bien le questionnaire sur les représentations de l'IA

que le quiz permettant aux èlèves de faire le point sur leur compréhension des documents

Dans la suite de la séance, nous avons abordé la question du traitement des images par l'intelligence artificielle,

aussi bien avec des outils de production d'images par des réseaux de neurones : GAN

qu'avec des outils de reconnaissance faciale (thème sur lequel on reviendra plus tard dans la séquence)

Pour cela, on s'est servi d'une courte vidéo de présentation d'une expérimentation d'un système de reconnaissance faciale dans un lycée

Vidéo : l'IA débarque au lycée

afin de déclencher les échanges à distance entre élèves dans un forum. On a ainsi proposé deux pistes de réflexion :

1. donner son avis argumenté sur l'utilisation de la reconnaissance faciale au lycée

2. rechercher et partager des articles de journaux qui ont traité de cette question

Séance 2 : Enrichir une base documentaire sur l'intelligence artificielle dans Esidoc

L' objectif de la séance présentée aux élèves était le suivant : mettre en évidence sur le portail documentaire du lycée, des ressources papiers sur le thème de l'intelligence artificielle destinées aux élèves de terminales dans le cadre du programme de spécialité d'HLP. Ces derniers sont en effet susceptibles de choisir ce thème pour leur épreuve de grand oral.

Document de présentation du travail de documentation

Bien qu'ils n'aient pas réalisé la sélection des documents, nos élèves ont réalisé les deux autres étapes de cette analyse documentaire :

Quelle information et pour qui, tout en tenant compte de la date à laquelle la ressource a été rédigée (pourquoi retenir l'une plutôt que l'autre ?). Sur la base des critères définis avec eux, ils ont travaillé à la construction d'un résumé informatif et au choix des mots-clés.

le partage : les élèves ont travaillé sur Moodle. Leur travail a ensuite été repris dans le portail documentaire de l'établissement.

Pour ce faire, les èlèves ont exploré une sélection d'articles et de livres disponibles au CDI et utilisé une base de données simplifiée dans Moodle pour partager les mots-clés qu'ils avaient identifiés pour chaque ressource :

La base de données avec les mots-clés

Cette méthode a permis un retour efficace en classe entière pour comparer les différents mots-clès proposés pour un même article.

Dans un second temps, nous avons invité les élèves à produire un résumé d'une sélection de livres disponibles au CDI.

Support de cours sur le résumé dans esidoc

De la sorte, ils ont repris la base de données initiale et l'ont enrichie d'un résumé :

Exemple de fiche dans la base de données avec le résumé

Ce travail a permis aux élèves d'entrer dans les compétences suivantes :

le choix des mots-clés,

le résumé,

l'analyse documentaire d'une ressource,

la production d'un texte numérique

mais aussi la possibilité d'aborder la démarche informationnelle avec une étape et sous une forme peu traitée habituellement.

Elle les a amenés à adopter un autre point de vue sur la question de la recherche d'information.

Séance 3 : Les représentations erronées sur l'IA

Dans cette troisième séance on s'est intéressé aux représentations de l'IA et aux biais cognitifs qui engendrent ces représentations erronées.

Dans le même temps on a approfondi le travail de résumé en abordant l' exercice de contraction de texte, propre au cours de français.

Cette séance de travail s'est faite à distance.

On a abordé dans un premier temps un extrait du texte de Ganascia, L'Intelligence artificielle

Dans l'introduction de son ouvrage, Ganascia évoque les fantasmes liées à l'intelligence artificielle :

Ganascia, L'Intelligence artificielle

Dans cette séance à distance, les élèves ont lu de façon autonome le texte, des questionnaires auto-correctifs leur offrant un feedback immédiat permettant d'en consolider leur compréhension.

Quiz sur le texte de Ganascia

Puis nous avons proposé un exemple de résumé de ce texte avant d' introduire plus en détail la méthode de l'exercice de contraction et de proposer des exercices d'entraînement.

Exercices d'entraînement au résumé

De cette phase d'entrainement, nous sommes passés à une pratique guidée à partir d'un article de Rodney Brooks Pourquoi l'intelligence artificielle nous fait autant fantasmer

Pourquoi l'intelligence artificielle nous fait autant fantasmer

Ce long article présente les différents biais cognitifs qui nous amènent à nous méprendre sur les possibilités réelles de l'IA.

Chaque élève a donc choisi une partie de l'article à lire, étudier et contracter pour partager le résumé avec la classe.

L'utilisation du wiki de Moodle a permis un accès rapide aux travaux des élèves et a offert la possibilité de donner un feedback en classe virtuelle afin de corriger rapidement les principales erreurs commises par les élèves.

Exemple de résumé produit par un élève

Le wiki permet également une modification aisée des résumés par les èlèves et un accès à l'historique de leurs différents essais.

Seance 4. L'algorithme comme opinion : les biais de l'IA

L'objectif de cette séance était d'aborder les biais créés par l'IA, ou plutôt de faire comprendre aux élèves les biais des algorithmes et des jeux de données qui servent à les entraîner.

Dans le même temps, on a abordé le travail sur l' exercice de l'essai.

Cette séance de cours a eu lieu en partie en classe et en partie à distance.

Dans un premier temps on a fait un retour sur la question de la reconnaissance faciale au lycée, en nous servant du forum de la séance 1.

Ensuite, une nouvelle vidéo extraite de Class code a été proposée aux élèves, augmentée d'un quiz (grâce à H5P)

Vidéo de class'code augmentée dans h5p

afin qu'ils comprennent comment un réseau de neurones est entrainé : en effet, il était essentiel qu'ils eussent bien saisi que les algorithmes sont entrainés à partir d'un jeu de données pour qu'ils pussent comprendre d'où viennent les erreurs qui sont générées.

Puis on a abordé plus précisément la question des biais de la reconnaissance faciale grâce à cette vidéo du projet Gender Shades (toujours augmentée de questions).

Gender Shades

Dans le cadre de ce projet, la chercheuse Joy Buolamwini a montré que les principaux logiciels de reconnaissance faciale disponibles sur le marché reconnaissent mal les visages des personnes de couleur et des femmes.

Cette première approche a été complétée par la lecture d'un extrait de l'article de Sidney Perkowitz, The Bias in the Machine: Facial Recognition Technology and Racial Disparities

Sidney Perkowitz, The Bias in the Machine: Facial Recognition Technology and Racial Disparities

qui centre son analyse sur les cas d'erreurs d'identification de suspects par des logiciels de reconnaissance faciale.

Après avoir vérifié la compréhension du texte,

Quiz sur le texte de Perkowitz

nous avons demandé aux élèves d' en faire le résumé, appliquant ainsi la méthode étudiée durant la séance précédente.

Encore une fois, dans le cadre du cours à distance, le wiki de Moodle se révèle utile pour accéder rapidement aux travaux des élèves et proposer un feedback à l'ensemble de la classe.

Exemple de résumé

Ce travail a enfin conduit à l'écriture d'un paragraphe d'essai.

La consigne était la suivante :

Consigne de l'essai

et voici un exemple de paragraphe produit par un élève :

Exemple de production d'élève

Ce travail a enfin été commenté en classe entière afin de préparer les à l'écriture d'un essai dans son ensemble sur le thème de la ville intelligente.

Seance 5.L'IA and the (smart)city

Cette dernière séance a été consacrée à la thématique de la ville intelligente : il s'agissait pour les élèves :

Cette séance a été menée en partie à distance et en partie en classe.

Le support principal de l'activité fut constitué par un jeu-débat proposé par l'association L'Arbre des connaissances

Jouer à débattre

L'association propose tout un matériel de jeu et d'animation du jeu sur plusieurs thèmes, dont celui de la ville intelligente

Jeu-débat sur la ville intelligente

Les élèves y incarnent différents groupes d'habitants de la cité fictive de Waffer qui doivent choisir entre plusieurs solutions d'intelligence artificielle pour résoudre les problèmes de transport de leur ville.

Moodle a permis de débuter le jeu à distance, les élèves découvrant le jeu et choisissant le groupe d'habitants qu'il voulait incarner.

La séance en classe a permis de développer les compétences d'argumentation des élèves à l'oral, tout d'abord au sein de leur groupe, puis devant la classe entière.

Cette séance permettait donc de préparer l'écriture d'un essai sur cet thème.

Séance 6. La rédaction de l'essai

La dernière étape du travail a consisté pour les élèves à écrire un essai sur le thème de la ville intelligente.

Afin d'enrichir leurs connaissances sur cette thématique, nous leur avons proposé de regarder une vidéo d'Educ'Arte, Les villes du futur, les villes intelligentes.

Les villes du futur, les villes intelligentes

Puis les élèves ont fait une brève recherche documentaire sur ce thème au CDI et partagé les articles pertinents dans l'ENT avec l'ensemble de la classe,

Ressources partagées sur la ville intelligente

avant d' écrire leur essai.

Quelle collaboration entre professeur-documentaliste et professeur de lettres ?

Au cours de cette séquence, les objectifs du cours de français étaient intimement liés à ceux de l'EMI.

L'objectif principal dans ce travail de collaboration était vraiment de donner du sens aux apprentissages documentaires tout en restant cohérent à la fois avec le thème de travail de français et avec l'objectif disciplinaire. Le risque était de rendre trop artificiel l'articulation entre les trois.

La séance animée par Elsa s'intègre de façon cohérente au sein de la séquence sur l'intellligence artificielle : située au début de la séquence, elle a permis aux élèves

d'enrichir les premières connaissances sur le sujet que la séance d'introduction avait permis d'acquérir

d'amorcer des questions qui ont été approfondies par la suite à propos de la représentation de l'IA ou de ses biais.

De plus, la séance a permis d' aborder la méthode du résumé en cours de français. En effet, les deux types de résumés que nous avons demandés aux élèves diffèraient car l'exercice du cours de français répond à des règles et une méthodologie précise qui ne sont pas celles du résumé informatif. Néanmoins, les objectifs poursuivis étaient les mêmes : retenir les idées essentielles d'un texte.

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Argumenter à propos de l'IA en classe de 2nde

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Présentation d'une séquence de cours en 2nde, autour de la thématique de l'intelligence artificielle, entre français et EMI

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Plan et objectifs de cet article

L'objectif de cet article est de présenter un travail réalisé en classe de 2nde sur l'intelligence artificielle, croisant deux disciplines, le français et l'EMI.

Nous présenterons en détail

la démarche pédagogique,

les ressources

et les outils que nous avons choisis d'utiliser

et la façon dont les objectifs des deux disciplines se sont agencés.

Mais avant d'aborder le travail mené en classe, nous commencerons par un retour sur notre parcours personnel et les raisons qui nous ont amenés à traiter de la question de l'intelligence artificielle avec nos élèves.

Choisir de faire étudier l'IA en classe

Je suis Elsa Urlacher, professeure-documentaliste dans l'académie de Strasbourg. Après une licence en Histoire-Géographie, j'ai débuté un Master en documentation dans l'académie de Touslouse et ai obtenu le capes en 2012. Après six années passées en collège, je suis arrivée au lycée Marc Bloch de Bischheim.

Au cours de la préparation de mon master, mon mémoire portait sur la recherche informationnelle par les jeunes dans Facebook. C'est en travaillant sur ce thème de recherche que j'ai découvert le fonctionnement des algorithmes et m'y suis intéressée. L'algorithme actuel de FB est bien différent de celui qui était utilisé en 2011, au moment de la rédaction du mémoire.

Mon intéret pour ce thème et en filigrane celui de l'IA, est revenu suite à la demande de M. Bannier pour un travail en collaboration sur "Youtube, l'information et la citoyenneté" dans le cadre du forum international pour la démocratie.

L'algorithme de Youtube

Les lectures personnelles qui m'ont permis d'entrer dans le thème de l'intelligence artificielle sont

Je suis Nicolas Bannier, professeur de lettres classiques au lycée Marc Bloch de Bischheim. Je travaille également pour la Dane de Strasbourg et j'occupe la fonction d'interlocuteur académique pour le numérique en lettres dans l'académie de Strasbourg.

C'est peut-être, comme l'a dit Elsa, suite à notre travail sur l'algorithme de YouTube que j'ai commencé à m'intéresser à l'IA. Mais, quand je regard en arrière, la première fois que j'ai sérieusement commencé à travailler sur la question, ce fut à travers la lecture de Life 3.0 de Max Tegmark

Life 3.0 de Max Tegmark

Ce livre, abordé sans a priori et à vrai dire sans grandes connaissances sur le sujet, m'a laissé insatisfait, et je me suis formé à travers deux MOOC :

Deux articles m'ont ensuite amené à envisager de travailler sur cette question avec des élèves :

Dans ce dernier article qui présente 5 grandes idées en matière d'IA, la dernière a particulièrement retenu mon attention :

5ème grande idée : les applications de l'IA peuvent avoir un impact sur la société, tant positif que négatif

C'est dans ce cadre que j'ai imaginé de construire une séquence de cours de français de 2nde.

Pour constuire ce cours, je me suis appuyé sur les MOOC dont j'ai parlé plus haut, en particulier le premier qui a depuis été adapté en une formation ouverte, offrant des ressources aisément réutilisables.

J'ai aussi exploré ce qui était proposé dans le monde anglo-saxon, et j'ai été tout particulièrement séduit par les ressources pédagogiques proposées par le MIT

et tout particulièrement par le cours AI + Ethics Curriculum for Middle School

Enfin est venue assez rapidement l'envie de retravailler avec Elsa sur cette question, pour allier le cours de français et l'EMI.

Présentation de la séquence de cours

Objectifs

La séquence avait pour titre : Représentation et éthique de l'intelligence artificielle. Il s'agissait pour nous

d'amener les élèves à s'informer sur l'IA,

apprendre à s'informer et à développer leur esprit critique afin qu'ils deviennent des citoyens à même de faire des choix éclairés sur une technologie dont l'impact sur notre société sera sans doute majeur.

Nous poursuivions des objectifs disciplinaires précis, en lien avec les programmes de 2nde

1. La lecture et l'étude du fonctionnement des textes argumentatifs

2. La contraction de texte

3. L'essai

4. Le développement des compétences numériques et informationnelles des élèves

La séquence de cours s'est déroulée en partie lors de cours à distance et en partie en classe, organisée en 6 séances principales.

Séance 1 : Introduction

Cette première séance d'introduction avait pour objectifs :

de faire émerger les représentations que les élèves avaient de l'IA

de poser un certain nombre de définitions sur ce qu'est l'intelligence artificielle et de donner des informations clés sur son fonctionnement

d'amener les élèves à découvrir une application pratique de l'IA : la reconnaissance faciale au lycée et d'amorcer une réflexion argumentée sur cette question

Pour cela, nous avons mobilisé des ressources existantes, comme les vidéos

Ces vidéos permettaient aux élèves d' accéder rapidement à une information technique et claire, à distance.

Les outils de Moodle ont permis de solliciter l'activité des élèves lors de cette séance à distance,

aussi bien le questionnaire sur les représentations de l'IA

que le quiz permettant aux èlèves de faire le point sur leur compréhension des documents

Dans la suite de la séance, nous avons abordé la question du traitement des images par l'intelligence artificielle,

aussi bien avec des outils de production d'images par des réseaux de neurones : GAN

qu'avec des outils de reconnaissance faciale (thème sur lequel on reviendra plus tard dans la séquence)

Pour cela, on s'est servi d'une courte vidéo de présentation d'une expérimentation d'un système de reconnaissance faciale dans un lycée

Vidéo : l'IA débarque au lycée

afin de déclencher les échanges à distance entre élèves dans un forum. On a ainsi proposé deux pistes de réflexion :

1. donner son avis argumenté sur l'utilisation de la reconnaissance faciale au lycée

2. rechercher et partager des articles de journaux qui ont traité de cette question

Séance 2 : Enrichir une base documentaire sur l'intelligence artificielle dans Esidoc

L' objectif de la séance présentée aux élèves était le suivant : mettre en évidence sur le portail documentaire du lycée, des ressources papiers sur le thème de l'intelligence artificielle destinées aux élèves de terminales dans le cadre du programme de spécialité d'HLP. Ces derniers sont en effet susceptibles de choisir ce thème pour leur épreuve de grand oral.

Document de présentation du travail de documentation

Bien qu'ils n'aient pas réalisé la sélection des documents, nos élèves ont réalisé les deux autres étapes de cette analyse documentaire :

Quelle information et pour qui, tout en tenant compte de la date à laquelle la ressource a été rédigée (pourquoi retenir l'une plutôt que l'autre ?). Sur la base des critères définis avec eux, ils ont travaillé à la construction d'un résumé informatif et au choix des mots-clés.

le partage : les élèves ont travaillé sur Moodle. Leur travail a ensuite été repris dans le portail documentaire de l'établissement.

Pour ce faire, les èlèves ont exploré une sélection d'articles et de livres disponibles au CDI et utilisé une base de données simplifiée dans Moodle pour partager les mots-clés qu'ils avaient identifiés pour chaque ressource :

La base de données avec les mots-clés

Cette méthode a permis un retour efficace en classe entière pour comparer les différents mots-clès proposés pour un même article.

Dans un second temps, nous avons invité les élèves à produire un résumé d'une sélection de livres disponibles au CDI.

Support de cours sur le résumé dans esidoc

De la sorte, ils ont repris la base de données initiale et l'ont enrichie d'un résumé :

Exemple de fiche dans la base de données avec le résumé

Ce travail a permis aux élèves d'entrer dans les compétences suivantes :

le choix des mots-clés,

le résumé,

l'analyse documentaire d'une ressource,

la production d'un texte numérique

mais aussi la possibilité d'aborder la démarche informationnelle avec une étape et sous une forme peu traitée habituellement.

Elle les a amenés à adopter un autre point de vue sur la question de la recherche d'information.

Séance 3 : Les représentations erronées sur l'IA

Dans cette troisième séance on s'est intéressé aux représentations de l'IA et aux biais cognitifs qui engendrent ces représentations erronées.

Dans le même temps on a approfondi le travail de résumé en abordant l' exercice de contraction de texte, propre au cours de français.

Cette séance de travail s'est faite à distance.

On a abordé dans un premier temps un extrait du texte de Ganascia, L'Intelligence artificielle

Dans l'introduction de son ouvrage, Ganascia évoque les fantasmes liées à l'intelligence artificielle :

Ganascia, L'Intelligence artificielle

Dans cette séance à distance, les élèves ont lu de façon autonome le texte, des questionnaires auto-correctifs leur offrant un feedback immédiat permettant d'en consolider leur compréhension.

Quiz sur le texte de Ganascia

Puis nous avons proposé un exemple de résumé de ce texte avant d' introduire plus en détail la méthode de l'exercice de contraction et de proposer des exercices d'entraînement.

Exercices d'entraînement au résumé

De cette phase d'entrainement, nous sommes passés à une pratique guidée à partir d'un article de Rodney Brooks Pourquoi l'intelligence artificielle nous fait autant fantasmer

Pourquoi l'intelligence artificielle nous fait autant fantasmer

Ce long article présente les différents biais cognitifs qui nous amènent à nous méprendre sur les possibilités réelles de l'IA.

Chaque élève a donc choisi une partie de l'article à lire, étudier et contracter pour partager le résumé avec la classe.

L'utilisation du wiki de Moodle a permis un accès rapide aux travaux des élèves et a offert la possibilité de donner un feedback en classe virtuelle afin de corriger rapidement les principales erreurs commises par les élèves.

Exemple de résumé produit par un élève

Le wiki permet également une modification aisée des résumés par les èlèves et un accès à l'historique de leurs différents essais.

Seance 4. L'algorithme comme opinion : les biais de l'IA

L'objectif de cette séance était d'aborder les biais créés par l'IA, ou plutôt de faire comprendre aux élèves les biais des algorithmes et des jeux de données qui servent à les entraîner.

Dans le même temps, on a abordé le travail sur l' exercice de l'essai.

Cette séance de cours a eu lieu en partie en classe et en partie à distance.

Dans un premier temps on a fait un retour sur la question de la reconnaissance faciale au lycée, en nous servant du forum de la séance 1.

Ensuite, une nouvelle vidéo extraite de Class code a été proposée aux élèves, augmentée d'un quiz (grâce à H5P)

Vidéo de class'code augmentée dans h5p

afin qu'ils comprennent comment un réseau de neurones est entrainé : en effet, il était essentiel qu'ils eussent bien saisi que les algorithmes sont entrainés à partir d'un jeu de données pour qu'ils pussent comprendre d'où viennent les erreurs qui sont générées.

Puis on a abordé plus précisément la question des biais de la reconnaissance faciale grâce à cette vidéo du projet Gender Shades (toujours augmentée de questions).

Gender Shades

Dans le cadre de ce projet, la chercheuse Joy Buolamwini a montré que les principaux logiciels de reconnaissance faciale disponibles sur le marché reconnaissent mal les visages des personnes de couleur et des femmes.

Cette première approche a été complétée par la lecture d'un extrait de l'article de Sidney Perkowitz, The Bias in the Machine: Facial Recognition Technology and Racial Disparities

Sidney Perkowitz, The Bias in the Machine: Facial Recognition Technology and Racial Disparities

qui centre son analyse sur les cas d'erreurs d'identification de suspects par des logiciels de reconnaissance faciale.

Après avoir vérifié la compréhension du texte,

Quiz sur le texte de Perkowitz

nous avons demandé aux élèves d' en faire le résumé, appliquant ainsi la méthode étudiée durant la séance précédente.

Encore une fois, dans le cadre du cours à distance, le wiki de Moodle se révèle utile pour accéder rapidement aux travaux des élèves et proposer un feedback à l'ensemble de la classe.

Exemple de résumé

Ce travail a enfin conduit à l'écriture d'un paragraphe d'essai.

La consigne était la suivante :

Consigne de l'essai

et voici un exemple de paragraphe produit par un élève :

Exemple de production d'élève

Ce travail a enfin été commenté en classe entière afin de préparer les à l'écriture d'un essai dans son ensemble sur le thème de la ville intelligente.

Seance 5.L'IA and the (smart)city

Cette dernière séance a été consacrée à la thématique de la ville intelligente : il s'agissait pour les élèves :

Cette séance a été menée en partie à distance et en partie en classe.

Le support principal de l'activité fut constitué par un jeu-débat proposé par l'association L'Arbre des connaissances

Jouer à débattre

L'association propose tout un matériel de jeu et d'animation du jeu sur plusieurs thèmes, dont celui de la ville intelligente

Jeu-débat sur la ville intelligente

Les élèves y incarnent différents groupes d'habitants de la cité fictive de Waffer qui doivent choisir entre plusieurs solutions d'intelligence artificielle pour résoudre les problèmes de transport de leur ville.

Moodle a permis de débuter le jeu à distance, les élèves découvrant le jeu et choisissant le groupe d'habitants qu'il voulait incarner.

La séance en classe a permis de développer les compétences d'argumentation des élèves à l'oral, tout d'abord au sein de leur groupe, puis devant la classe entière.

Cette séance permettait donc de préparer l'écriture d'un essai sur cet thème.

Séance 6. La rédaction de l'essai

La dernière étape du travail a consisté pour les élèves à écrire un essai sur le thème de la ville intelligente.

Afin d'enrichir leurs connaissances sur cette thématique, nous leur avons proposé de regarder une vidéo d'Educ'Arte, Les villes du futur, les villes intelligentes.

Les villes du futur, les villes intelligentes

Puis les élèves ont fait une brève recherche documentaire sur ce thème au CDI et partagé les articles pertinents dans l'ENT avec l'ensemble de la classe,

Ressources partagées sur la ville intelligente

avant d' écrire leur essai.

Quelle collaboration entre professeur-documentaliste et professeur de lettres ?

Au cours de cette séquence, les objectifs du cours de français étaient intimement liés à ceux de l'EMI.

L'objectif principal dans ce travail de collaboration était vraiment de donner du sens aux apprentissages documentaires tout en restant cohérent à la fois avec le thème de travail de français et avec l'objectif disciplinaire. Le risque était de rendre trop artificiel l'articulation entre les trois.

La séance animée par Elsa s'intègre de façon cohérente au sein de la séquence sur l'intellligence artificielle : située au début de la séquence, elle a permis aux élèves

d'enrichir les premières connaissances sur le sujet que la séance d'introduction avait permis d'acquérir

d'amorcer des questions qui ont été approfondies par la suite à propos de la représentation de l'IA ou de ses biais.

De plus, la séance a permis d' aborder la méthode du résumé en cours de français. En effet, les deux types de résumés que nous avons demandés aux élèves diffèraient car l'exercice du cours de français répond à des règles et une méthodologie précise qui ne sont pas celles du résumé informatif. Néanmoins, les objectifs poursuivis étaient les mêmes : retenir les idées essentielles d'un texte.

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Argumenter à propos de l'IA en classe de 2nde

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Présentation d'une séquence de cours en 2nde, autour de la thématique de l'intelligence artificielle, entre français et EMI

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Argumenter à propos de l'IA en classe de 2nde

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Argumenter à propos de l'IA en classe de 2nde

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Édubase - Argumenter à propos de l’IA en classe de Seconde

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Une séquence sur la représentation et l’éthique de l’intelligence artificielle structurée en objectifs disciplinaires précis : lecture et l’étude du fonctionnement des textes argumentatifs, contraction de texte, essai, développement des compétences numériques et informationnelles des élèves.

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Argumenter à propos de l'IA en classe de 2nde

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Argumenter à propos de l'IA en classe de 2nde

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Édubase - Argumenter à propos de l’IA en classe de Seconde

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Une séquence sur la représentation et l’éthique de l’intelligence artificielle structurée en objectifs disciplinaires précis : lecture et l’étude du fonctionnement des textes argumentatifs, contraction de texte, essai, développement des compétences numériques et informationnelles des élèves.

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Il y a quelques mois encore, Carole Berrouet ne connaissait rien à ChatGPT. C'est en surprenant une conversation entre lycéens lors du grand oral du baccalauréat que cette professeure d'économie-gestion a décidé de se pencher sur cet outil. Après trois heures de formation pendant l'été, dispensées par le réseau Canopé, qui dépend du ministère de l'Éducation nationale, un monde s'est alors ouvert à cette enseignante expérimentée, exerçant aujourd'hui à Nantes (Loire-Atlantique).

Bien loin des réticences exprimées par une partie de la profession, Carole Berrouet a fait de l'intelligence artificielle générative une alliée qui lui permet de préparer ses cours. Une révolution, après plus de vingt-cinq ans de carrière. " Je ne m'en sers pas pour mes cours théoriques mais pour multiplier les cas pratiques. Ainsi, je réponds mieux à l'hétérogénéité des élèves grâce à la multiplication des situations d'apprentissage ", explique celle qui enseigne en terminale en lycée technologique mais aussi à des étudiants en BTS hôtellerie-restauration.

" Il faut vraiment expliquer à ChatGPT à quel type d'élèves on s'adresse "

Quand elle veut mettre en œuvre un contexte d'étude sur la gestion d'un hôtel-restaurant, la création d'une entreprise ou le fonctionnement d'une franchise, l'enseignante se fait aider par l'IA. Un dialogue, un tableau, ou un questionnaire à choix multiples, la machine s'occupe de tout. Ou presque. Car rien n'est acquis sans un savant échange entre l'humain et l'ordinateur.

" Il faut vraiment expliquer à ChatGPT à quel type d'élèves on s'adresse, ensuite il faut l'alimenter en données théoriques, et enfin on peut lui demander de remettre tout ça en forme ", raconte Carole Berrouet. À la différence de l'usage que peuvent en faire ses élèves, la professeure ne cherche pas des connaissances sur ChatGPT : " J'amène le savoir, et je lui demande de générer des cas pratiques, avec un niveau progressif. Le gain de temps est énorme. Imaginer un questionnaire à choix multiples, pour un enseignant c'est trois heures de boulot. Pour ChatGPT, c'est trente secondes ! Et puis ce sont des cours qui me ressemblent. "

Plus besoin d'attendre la fin du chapitre et les exercices d'application prévus dans le manuel. L'IA propose des évaluations régulières qui permettent à Carole Berrouet de savoir si les notions sont bien acquises avant même la fin de la séquence. " Les élèves apprécient, et cela permet de rythmer les séances. Au final, je suis contente du résultat ", ponctue la professeure qui envisage prochainement une expérimentation de ChatGPT avec ses élèves de terminale, cette fois en cours, pour les préparer au grand oral du bac.

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" Le gain de temps est énorme " : quand la prof prépare ses cours grâce à l'intelligence artificielle

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Depuis cet été, Carole Berrouet, professeure d'économie-gestion, façonne une partie de ses cours avec ChatGPT. Grâce à l'intelligence artificielle, elle propose un travail plus individualisé à ses élèves.

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Un article publié ce 05 Octobre dans le journal Le parisien qui reprend le témoignage d'une collègue d'économie gestion qui utilise ChatGPT pour générer et varier ses
" Le gain de temps est énorme " : quand la prof prépare ses cours grâce à l'intelligence artificielle - Le Parisien
Lecture : moins de 5mn

Si vous souhaitez essayer, voici une vidéo d'un collègue qui vous explique comment procéder en CEJM en BTS NRDRC:
https://www.youtube.com/watch?v=7wnbdWjjCdM
D'après cette vidéo et après quelques éssais, je vous propose pour ma part un prompt qui fonctionne pour BARD / Kahoot
Agis comme un professeur de CEJM en BTS MCO. Conçois un QCM de 10 questions à partir de la synthèse de cours. Formate ta réponse sous forme de tableau : Contraintes à respecter impérativement : Synthèse : Les titulaires du diplôme doivent être en mesure d'apprécier les principes sur lesquels le contrat est fondé : liberté contractuelle, bonne foi, force obligatoire du contrat. Ces principes permettent d'assurer la loyauté et l'équilibre des échanges. La liberté contractuelle pose le principe de la liberté de contracter et du libre choix du contractant. Le principe de bonne foi est l'instrument de la justice contractuelle et guide le juge dans la recherche de l'équilibre contractuel tout au long de la vie du contrat. Le contrat n'est légalement formé que s'il respecte les conditions nécessaires à sa validité. Les parties doivent donner leur consentement et être en capacité de le faire. Le consentement des parties se forme par la rencontre entre l'offre et l'acceptation. Il doit être non vicié. Le mécanisme de la représentation permet aux personnes morales de contracter. Le contrat non valide est un contrat nul. Un étudiant de BTS doit être en mesure d'analyser et évaluer le respect des conditions de la validité d'un contrat Dans les relations interentreprises, la formation d'un contrat n'est pas instantanée mais résulte d'un processus. Une période de négociation et des avants contrats précédent généralement la signature du contrat définitif. La période précontractuelle ou période des pourparlers est prise en compte afin de garantir la liberté contractuelle, de protéger les futurs co-contractants et d'éviter les ruptures abusives des pourparlers. Ainsi la bonne foi dans les négociations et l'obligation générale d'information précontractuelle durant cette phase s'imposent. Les titulaires d'un BTS doivent être en mesure de qualifier ces situations précontractuelles par le biais des obligations afférentes. De même, les étapes de formation du contrat doivent être repérées. Si le consentement est important, l'élaboration de l'offre contractuelle va permettre d'expliciter les intentions des parties et les modalités de réalisation de la relation contractuelle. Le contenu du contrat doit être licite et certain. Cela s'opère notamment par l'intermédiaire des clauses qui vont permettre de préciser les conditions de la relation, le but poursuivi, mais également les formes d'évolution éventuelle de la relation contractuelle. Les clauses contractuelles ont pour fonction d'ajuster le contrat aux véritables besoins des entreprises et d'anticiper les éventuelles difficultés. L'étude prendra appui sur quelques clauses emblématiques de ces objectifs : clause pénale, clause de renégociation, clause résolutoire, clause limitative de responsabilité, de réserve de propriété. Ce contenu contractuel a force obligatoire .Ce principe de la force obligatoire pose un point fondamental : une fois signé le contrat crée des effets de droit (droits et obligations) auxquels les cocontractants devront se soumettre. Il importe que les titulaires d'un BTS soient en capacité de l'analyser et d'évaluer le contenu et les effets juridiques d'un contrat
- Questions posées : Chaque question est de 120 caractères maximums.
- Réponses à la question posée : quatre propositions de réponses de 75 caractères maximums chacune. Chaque réponse est rangée dans la colonne correspondante. Une case du tableau ne peut contenir plus d'une réponse. Le numéro de la question n'apparaît pas dans l'intitulé de la proposition. Les quatre propositions doivent être homogènes, pertinentes et crédibles. Il doit y avoir plusieurs bonnes réponses à certaines questions.
- Bonnes réponses : Indiquer uniquement le numéro de la réponse dans la colonne correspondante. Lorsqu'il y a plusieurs bonnes réponses, sépare-les d'une virgule.
- Temps de réponse : Le temps de réponse est toujours " 20 ".
- un caractère est un élément de texte. Cela peut être une lettre, un chiffre, un symbole, un espace, une ponctuation.
- première colonne : numéro de la question
- deuxième colonne : la question posée
- troisième colonne : réponse 1
- quatrième colonne : réponse 2
- cinquième colonne : réponse 3
- sixième colonne : réponse 4
- septième colonne : temps de réponse
- huitième colonne : numéro de la bonne réponse

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Article et Tuto : L'IA pour individualiser les situations d'apprentissage

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"J'amène le savoir, et je lui demande de générer des cas pratiques, avec un niveau progressif." Un article publié ce 05 Octobre dans le journal Le parisien qui reprend le témoignage d'une collègue d'économie gestion qui utilise ChatGPT pour générer et varier ses " Le gain de temps est énorme " : qu ...

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Le système, développé par l'entreprise EvidenceB, sera disponible pour tous les lycéens de seconde, dès septembre 2024. Il doit les accompagner en français et en mathématiques.

"Modules interactifs adaptatifs" ou "MIA". C'est le nom de l'outil dont le déploiement a été annoncé ce 5 décembre par le ministre de l'Éducation nationale Gabriel Attal. Mis au point par l'entreprise EvidenceB, le système (MIA Seconde, de son nom complet) prend la forme d'une application. Elle sera à disposition de l'ensemble des quelque 800.000 élèves de seconde, en septembre 2024, et dès février 2024 pour 200.000 d'entre eux.

"Tous les élèves entrant au lycée seront désormais accompagnés, à la maison, d'un outil d'IA de remédiation ou d'approfondissement en français et en mathématiques" précise le mail de Gabriel Attal, consulté par Tech&Co.

Une fois l'application ouverte, l'élève est invité à réaliser un test de positionnement, qui prend la forme d'une série de questions en français et mathématiques, afin de définir son niveau à un instant T. Il peut également entrer les résultats du test de positionnement réalisé en classe par tous les lycéens lors de leur entrée en seconde.

Une fois cette étape passée, l'application propose des milliers d'exercices, toujours dans les deux matières. Et c'est la progression de l'élève qui va être articulée par l'intelligence artificielle, grâce à un "algorithme de renforcement".

Apprentissage automatique

"Lorsqu'un élève a terminé un exercice, l'algorithme va ensuite lui présenter l'exercice qu'il juge le plus pertinent dans sa progression, sans que ce soit forcément linéaire. Un élève n'aura jamais la même suite d'exercices qu'un autre" explique Thierry de Vulpillières, cofondateur d'EvidenceB, à Tech&Co.

Interface de l'application MIA Seconde © EvidenceB

Par ailleurs, l'intelligence artificielle va pouvoir s'évaluer elle-même, grâce à un processus apprentissage automatique. Notamment pour déterminer si l'enchaînement des exercices qui a été proposé a permis à un élève de progresser plus rapidement. En analysant les données de l'ensemble des élèves, l'algorithme pourra automatiquement faire évoluer ses recommandations.

"La machine fait progresser chaque élève, et chaque élève fait progresser la machine" ajoute Thierry de Vulpillières.

En plus du mode classique (baptisé "Solo IA"), l'application propose des outils plus classiques, comme des tutoriels vidéo, un mode atelier (à utiliser par le professeur en classe), ou encore un mode duo pour réaliser des exercices en binôme. Les données liées à la progression des différents élèves sont ensuite accessibles aux enseignants, par le biais d'un tableau de bord.

Le fondateur d'EvidenceB assure que ces outils, dont le fonctionnement est basé sur des travaux effectués des chercheurs en sciences cognitives, sont les plus à même de faire progresser la France dans le classement PISA, qui accuse un retard de plus en plus important.

Malgré le déploiement de MIA Seconde à l'ensemble des élèves, le cabinet de Gabriel Attal assure à Tech&Co qu'il ne sera pas obligatoire.

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Qu'est-ce que MIA, l'outil d'intelligence artificielle déployé par Gabriel Attal à tous les lycéens?

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Le système, développé par l'entreprise EvidenceB, sera disponible pour tous les lycéens de seconde, dès septembre 2024. Il doit les accompagner en français et en mathématiques.

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L'IA présente dès la 2nde l'an prochain.

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L'IA présente dès la 2nde l'an prochain.

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Romain Rouillard / Crédit photo : ARTHUR N. ORCHARD / HANS LUCAS / HANS LUCAS VIA AFP

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Qu’est-ce que MIA, l’intelligence artificielle disponible pour les élèves de seconde dès la rentrée prochaine ?

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Parmi la batterie de mesures dévoilées ce mardi et destinées à relever le niveau des élèves, notamment en maths et en français, le ministre de l’Éducation nationale, Gabriel Attal, a annoncé le déploiement, à compter de septembre 2024, d’une intelligence artificielle qui développera un programme d’exercices pour tous les élèves de seconde.

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Le choix des IA pour l'Education Nationale

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Le choix des IA pour l'Education Nationale

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éduscol | Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse - Direction générale de l'enseignement scolaire

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L’intelligence artificielle pour accompagner les apprentissages des fondamentaux au cycle 2

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De ChatGPT à Midjourney, les intelligences artificielles sont devenues omniprésentes dans l'actualité... et dans nos vies. "Libération" a demandé à Cédric Villani d'être son rédacteur en chef d'un jour pour un numéro spécial entièrement consacré aux IA. Retrouvez tous les articles de cette édition ici, et le journal en kiosques, mardi 20 juin.
Lorsque Gaëlle Hallez a annoncé à ses élèves qu'ils allaient travailler avec ChatGPT, leur réaction a été sans appel - et sans surprise : super, il va nous donner toutes les réponses ! A l'épreuve des faits, ils ont fini par revoir leur jugement. "Au bout de la troisième séance, ils m'ont dit : "Finalement, il ne sait peut-être pas tout, parfois il se trompe"", relate cette professeure d'espagnol au collège de Vouneuil-sous-Biard, commune limitrophe de Poitiers (Vienne). De fait, l'intelligence artificielle (IA) générative n'était pas tout à fait au point sur la "découverte" de l'Amérique par Christophe Colomb... Pour l'heure, l'enseignante s'en sert principalement pour des séances de révisions, avec ses troisièmes. "Comme ça, ils ont déjà les concepts et ça leur permet de mesurer l'écart entre ce que ChatGPT donne comme réponse et ce que eux savent. Ils sont capables de dire "j'ai corrigé la machine", ça booste l'estime de soi", juge Gaëlle Hallez. Dans son établissement, elle est pour l'instant seule à s'aventurer sur ce terrain que nombre d'enseignants jugent glissant. "Je m'y suis mise au moment où on en a beaucoup entendu parler [quand ChatGPT est sorti, à l'automne dernier, ndlr]. Je me suis dit que ça allait envahir nos salles de classe et forcément influencer le travail de nos élèves, donc qu'il fallait aller voir et s'habituer à l'outil, pour pouvoir en parler et les accompagner, resitue-t-elle. Nos collègues ont peur d'être remplacés par la machine. La peur est légitime, mais elle n'évite pas le danger."

"Leur apprendre à poser les bonnes questions"

Dans son lycée de Tours (Indre-et-Loire), Cécile Cathelin avance elle aussi en solo pour l'instant. "Des collègues m'ont dit "tu fais n'importe quoi"", raconte cette professeure de lettres. Son parti pris : proposer expressément à ses élèves de faire certains devoirs avec ChatGPT, puis corriger et améliorer le texte généré par l'IA. "La majorité d'entre eux l'utilise, donc il faut les accompagner, leur apprendre à poser les bonnes questions, parce qu'à question intelligente, réponse intelligente. Et pour poser la question intelligente, il faut connaître le cours", défend-elle.

Sans que l'on soit encore en mesure d'estimer leur nombre, les professeurs qui intègrent une IA à leurs cours restent marginaux et en sont encore souvent au stade de l'expérimentation. "ChatGPT touche quelque chose d'essentiel dans notre humanité, qui est le langage. Ça renforce la pression mise sur les enseignants à justifier pourquoi on doit apprendre. C'était déjà le cas avec les calculatrices et Wikipédia, mais la question se pose de manière de plus en plus pressante", analyse Bastien Masse, chef de projet de la chaire Unesco Relia (Ressources éducatives libres et intelligence artificielle) au sein de Nantes Université, qui a publié, début juin, un manuel visant à accompagner les enseignants dans leur utilisation de l'IA. "Il y a une panique morale, comme pour toute nouvelle technologie, mais on a un devoir de comprendre parce que ça va vraiment modifier notre rapport à la connaissance", revendique Marie-Caroline Missir, directrice générale du Réseau Canopé. Cet organisme de formation des enseignants, opérateur public du ministère de l'Education nationale, a lancé des formations à l'IA dès janvier, dans la foulée de la sortie de ChatGPT, estimant qu'il ne fallait pas laisser les professeurs sans réponse. "L'intelligence artificielle s'invite déjà dans l'acte éducatif et va s'inviter dans les métiers. Si on l'exclut du champ éducatif, je pense qu'on rate une étape", poursuit Marie-Caroline Missir.

Interrogé par Libération, le ministère de l'Education nationale indique qu'il "suit bien sûr la question de près, aussi bien en termes éthiques que pédagogiques", engageant "une réflexion de fond sur les effets de l'intelligence artificielle sur les conditions d'apprentissage et d'enseignement", et proposant "de multiples dispositifs d'accompagnement des professeurs". La "stratégie numérique pour l'éducation 2023-2027", annoncée en janvier, doit permettre de "renforcer les compétences numériques" des élèves et donc d'aborder notamment avec eux l'IA. Reste que, sur le terrain, le soutien de l'institution est encore timide.Voire très frileux : un rectorat nous a refusé un reportage auprès d'une enseignante utilisant une IA, au motif qu'il s'agissait d'une initiative personnelle - comme c'est pourtant très souvent le cas chez les profs, qui disposent d'une liberté pédagogique - et qu'il n'y avait pas assez de recul sur la pertinence de cette pratique.

"On demande aux élèves d'écrire deux fois plus"

Pourtant, loue Yann Houry, directeur de l'innovation au lycée français de Hongkong, "l'IA ouvre plein de possibilités, il y en a vraiment pour tous les goûts et tous les besoins". Et ça démarre en primaire. Un enseignant de CE2 de son établissement a ainsi demandé à ses élèves de créer des cartes postales, de A à Z. Le texte, donc, mais aussi l'image, en indiquant correctement à l'IA Midjourney ce qu'ils souhaitaient. "Ce qui est génial, c'est que pour un même exercice, on demande aux élèves d'écrire deux fois plus, sourit l'ancien prof de français. Dans son prompt [instruction donnée à une IA, ndlr], l'élève va devoir faire intervenir des questions de style s'il veut une aquarelle et pas un truc produit au crayon. Avec MidJourney, il y a une belle opportunité de développer des connaissances artistiques. Et si l'élève veut un château, il faut qu'il arrive à nommer les douves et le pont-levis." Un impératif de précision qui peut s'avérer très utile dans certaines matières. "Si on ne choisit pas le bon mot en langue étrangère, la réponse sera complètement à côté. Il faut aussi penser à la double ponctuation, au fait que le mot interrogatif soit accentué..." illustre Gaëlle Hallez, la prof d'espagnol.

Hermance, élève de seconde de Cécile Cathelin, a pu constater que ChatGPT lui permettait d'enrichir son travail en l'utilisant pour rédiger un discours sur les relations humaines, à la demande de son enseignante : "Ça m'a aidée à trouver un petit peu de vocabulaire qui manquait, comme des connecteurs logiques ("en outre", "de ce fait") auxquels on ne pense pas toujours mais qui vont faire la différence", explique l'adolescente. Valentin, son camarade de classe, très branché par les IA depuis trois ans, voit ChatGPT comme un assistant personnel. "Dans des situations de difficulté ou de flemme, soyons honnête, il se peut que je l'utilise, un petit peu comme un cachet de vitamine C ou un verre de café", confesse-t-il. Pour un exposé en anglais, il a demandé un coup de main à l'IA, qui lui a pondu un résumé des types de réactions nucléaires et quelques exemples. "Je n'ai pas pris ses réponses telles quelles, il faut forcément remanier ce qu'il dit. L'exigence, c'est la clé de la maîtrise des intelligences artificielles", assure l'adolescent, qui est allé vérifier les dires de l'IA dans son cours et sur Internet. "Le prof n'est pas au courant que j'ai utilisé ChatGPT, mais si on a su éviter le plagiat et écrire dans nos propres mots avec notre propre raisonnement, je considère que c'est un travail personnel. ChatGPT est une source d'information", argumente Valentin.

S'ils cachent leur pratique aux enseignants qu'ils savent réfractaires, les élèves de Cécile Cathelin en parlent avec elle en toute transparence. Et n'en sont pas forcément de gros mordus. "Je ne veux pas trop prendre l'habitude de m'aider de ça, parce qu'après j'ai peur de me retrouver à un contrôle à ne pas savoir comment faire", glisse Hermance. Swann, élève de 3e de Gaëlle Hallez, partage ces précautions : "Ça peut être un outil super pratique mais dangereux en même temps parce que si ça prend trop de place dans la société, ce ne sera plus possible de nous débrouiller par nos propres moyens et si un jour on a un problème, on sera totalement coincés et perdus."

"La posture de la classe inversée"

Pour tirer pleinement avantage des IA, les enseignants qui s'y mettent sont clairs : il faut adapter la pédagogie. "Si vous continuez d'exposer les connaissances en classe et vous demandez aux élèves de faire une rédaction à la maison, vous prenez le risque qu'ils expédient le travail avec une IA, assure Yann Houry. Alors que, si vous adoptez la posture de la classe inversée [les devoirs sont faits en classe, les apprentissages à la maison, ndlr], vous leur donnez des tâches que l'IA ne peut pas faire, comme acquérir des connaissances." ChatGPT peut même s'avérer utile pour retenir lesdites connaissances, juge Mickaël Bertrand, prof d'histoire-géographie en lycée à Dijon (Côte-d'Or) : "Ça peut leur servir à réviser. Ils peuvent lui demander de réexpliquer une notion qu'ils n'ont pas comprise en classe ou pour laquelle leur prise de notes est incomplète, en lui demandant de produire un texte de dix lignes, une image ou un schéma."

Guillaume Leboucher, fondateur de la fondation IA pour l'école, voit plus grand : "S'il y a bien une technologie qui va renverser la classe, c'est l'IA. Parce qu'on va passer à l'apprentissage personnalisable. En collectant de la donnée, par exemple en scannant les copies du bac, on saura dire, par matière, quels sont les points forts et les points faibles des élèves, donc on pourra les faire progresser avec les outils adaptés. Le rôle du professeur va énormément changer. Ça restera toujours l'enseignant, mais qui devra être accompagné de pas mal d'assistants virtuels pour prodiguer les savoirs."

Inès Drège, elle, se montre plus critique. Récemment, cette prof de philo à Montceau-les-Mines (Saône-et-Loire) a fait une expérience avec ses élèves de terminale, "fragiles socialement" : elle les a séparés en deux groupes, l'un chargé de réfléchir à un sujet de dissertation en passant par un brouillon, l'autre en passant par ChatGPT. Résultat : "Ils font manger les sujets à la machine, mais ils ne comprennent rien de la langue produite. Ça ne les intéresse pas parce que, formellement, ça ressemble à ce qu'attend le prof, donc c'est forcément valable", analyse-t-elle. Voyant qu'un petit groupe avait "à peine survolé" la réponse de ChatGPT à la question "Peut-on se faire justicesoi-même ?", Inès Drège leur a demandé : "Imaginez que vous rentrez et votre femme est en train de coucher avec son amant. Vous n'auriez pas un fort désir de vengeance ?" L'image a fait tilt. "L'intelligence humaine leur parle infiniment plus", constate l'enseignante. Qui ne s'avoue toutefois pas vaincue et retentera sa chance l'an prochain avec l'IA, sous une autre forme.

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IA à l'école : "La majorité des élèves l'utilise, donc il faut les accompagner"

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Des enseignants intègrent ChatGPT ou Midjourney dans leurs cours, estimant qu'il vaut mieux apprendre aux plus jeunes à s'en servir correctement, avec un recul critique, plutôt que de le bannir des salles de classe.

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Chat GPT ou la percée des modèles conversationnels

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Chat GPT ou la percée des modèles conversationnels

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Tout-le-monde en parle : chatGPT révolutionne l'enseignement, la programmation, la propagande, le marketing, la politique... Et pourtant, qui est chatGPT ?

Tout d'abord deux modèles différents, souvent confondus.

GPT c'est Generative Pre-trained Transformer 3, un modèle géant de prédiction de texte entraîné par OpenAI sur 500 milliards de mots. GPT-3 est non seulement capable d'écrire correctement dans plusieurs langues mais c'est aussi un modèle encyclopédique qui intègre un grand nombre de références au monde réel (personnes, événements, connaissances scientifiques) qu'il restitue plus ou moins bien. GPT-3 existe déjà depuis environ deux ans mais n'a jamais été ouvert au grand public. Et cela pour des raisons de coût mais aussi, surtout de risques : GPT-3 n'a pas vraiment d'inhibition et peut générer n'importe quoi tant que le texte est superficiellement cohérent.

ChatGPT est aussi basé sur InstructGPT, un modèle conversationnel "d'apprentissage renforcé par retours humains" ( Reinforcement Learning from Human Feedback ou RLHF). Il s'agit d'une version "redressée" de GPT-3 créée à partir de l'annotation de textes générés. Le modèle incorpore toute une série de récompenses ("rewards") et de pénalités qui jouent plusieurs fonctions : renforcer la cohérence du texte généré, éviter les contre-vérités flagrantes, mais aussi modérer par anticipation de potentielles dérives toxiques. Parmi tout l'univers des réponses linguistiquement correctes que GPT-3 pourrait générer, chatGPT opte pour celles qui sont le plus correctes dans le contexte d'un chat : c'est ce qu'on appelle l'alignement ("AI alignment"). Sur la base de ce même principe, chatGPT refuse aussi parfois carrément de répondre.

L'articulation des deux modèles n'est pas très claire. Ils semblent avoir été déjà fusionnés dans la nouvelle version de GPT-3 utilisé par chatGPT, GPT 3.5 (aussi appelé text-davinci-003). Mais chatGPT utilise en plus un (ou plusieurs ?) modèles conversationnels plus légers en amont et en aval. S'y ajoute enfin des filtres de modération indépendants qui empêchent par exemple de poser des questions inconvenantes.

Néanmoins la distinction entre modèle textuel et modèle conversationnel est fondamentale pour comprendre comment fonctionne chatGPT :

Le modèle linguistique n'est pas actualisé et ne se nourrit pas des suggestions des utilisateurs. L'entraînement des modèles GPT est très coûteux et ne sera renouvelé qu'une fois par an environ (donc pour maintenant, on attend GPT-4). C'est la raison pour laquelle chatGPT ne ferait pas de références au monde actuel après 2021

Le modèle conversationnel continue de s'affiner en fonction du retour des utilisateurs : toutes les 3-4 semaines en moyenne, OpenAI améliore l'alignement du modèle avec les intentions des utilisateurs ou de la plateforme. Si le modèle textuel ne change pas, le modèle conversationnel opte pour des générations de meilleures qualités et, inversement, pénalise davantage les générations malvenues. La dernière version en date du 30 janvier, améliore ainsi la "factualité" de chatGPT ou, plus prosaïquement, pénalise davantage les "hallucinations" (c'est le terme consacré pour désigner les générations purement imaginaires). Le modèle conversationnel semble aussi disposer de sa propre "mémoire" ce qui lui permet de tenir des conversations plus longues que le modèle linguistique.

Au-delà des deux modèles, chatGPT est un amoncellement de strates, de morceaux de codes et de concepts qui marque l'aboutissement de 70 ans de recherches en linguistique, en informatique. Au fond, le meilleur moyen de comprendre chatGPT c'est encore d'en retracer l'histoire. Essayons de dénouer un peu tout ça.

1. Le principe fondateur : la statistique sémantique

En janvier 1954, l'ordinateur IBM de l'université Georgetown tourne à plein régime. Chercheurs, journalistes et responsables politiques assistent à la première démonstration publique d'un traducteur automatique : en quelques instants, le programme parvient à traduire parfaite quelques phrases de russe en anglais. En réalité, la démonstration est truquée. Le programme ne connaît qu'un vocabulaire réduit de 250 mots en russe et en anglais et, surtout, seulement quelques règles de grammaire. Les phrases ont été commodément choisies en amont pour être correctement restituées.

L'une des fiches créés pour l'expérience de traduction automatique de Georgetown en 1954. La phrase en russe représente l'input initial.

Malgré ce truc, l'expérience suscite de grandes espérances. Les premiers ordinateurs sont tout auréolés du déchiffrement d'Enigma. Et si au fond, les langues n'étaient que des codes comme les autres ? L'allemand ou le russe n'est-il que de l'anglais crypté ?

Les spécialistes de l'informatique sont sceptiques. En 1947 le mathématicien Warren Weaver écrit au père fondateur de la cybernétique, Norbert Wiener. Il envisage de créer un programme de traduction automatique universel pour assurer la "paix dans le monde" (éventuellement avec le soutien financier l'UNESCO). Cet échanges est publié en 1949 par Weaver dans un court " Mémorandum ". Malgré sa nature un peu décousue, ce texte pose les bases d'une théorie fondamentale qui est directement à l'origine de chatGPT : la statistique sémantique.

Norbert Wiener constate que les solutions "naïves" de traduction par ordinateur ne sont pas généralisables. Les mots ont trop de sens différents : "Je redoute franchement que les frontières entre les mots de différentes langues sont trop vagues et les connotations émotionnelles sont trop étendues pour réaliser un quelconque projet de "mécanisation" de la langue". Weaver émet alors l'hypothèse que l'ordinateur ne devrait pas seulement traiter les mots d'une manière isolées. Il faudrait tenir compte du contexte ou même déjà du "micro-contexte", celui des voisins immédiats du mot dans la phrase :

Si nous lisons un mot dans un livre en isolation à travers un masque opaque (...) il est impossible de déterminer sa signification (...) Si maintenant, nous élargissons le masque opaque, de telle manière que nous ne voyons pas seulement le mot, mais aussi un nombre N de mots de chaque côté, si N est suffisamment large, nous pouvons sans ambiguïté trouver la signification du mot
Warren Weaver, "Mémorandum", p. 8

Ce N correspond à ce qu'on appellerait aujourd'hui une " fenêtre contextuelle" ( context window). Au début des années 2010, les premiers modèles courants de texte par réseaux de neurone utilisaient une fenêtre contextuelle d'une dizaine de mots. Dans GPT 3.5 cette fenêtre a été élargie à environ 3000 mots (ou 4000 "tokens").

La fenêtre contextuelle repose sur l'hypothèse d'une statistique sémantique ou sémantique distributionnelle : le sens procède de la position relative des mots les uns avec les autres. Nous en faisons tous l'expérience en lisant dans une langue étrangère ou un texte un peu ancien. Souvent, il n'est pas nécessaire de consulter un dictionnaire pour saisir une définition approximative d'un mot ou d'un usage inusité. Il y a suffisamment d'indices dans le texte lui-même pour comprendre qu'il s'agit par exemple d'un lieu, d'un instrument ou d'une action.

2. Un espace de significations : les "embeddings".

En 1949, la sémantique distributionnelle n'est pas une hypothèse totalement originale. On l'a trouve sous d'autres noms ou d'autres approches chez la plupart des grands théoriciens linguistiques de la période, dont Roman Jakobson. Seulement pour Weaver ce n'est pas une observation générale du comportement linguistique, mais un problème à résoudre computationnellement.

Weaver, comme tous les chercheurs qui se pencheront sur le sujet jusqu'aux années 2010, est immédiatement confronté à un écueil majeur : même en se limitant au vocabulaire le plus basique (par exemple quelques milliers de mots), il existe des milliards et des milliards de combinaisons possibles. Indépendamment des limitations techniques des ordinateurs de 1949, recenser toutes ces possibilités est un travail absolument inconcevable.

À partir des années 1980, plusieurs projet de recherche théorique et appliquée ont tenté de simplifier ces réseaux de co-occurrences massifs à partir de l'analyse matricielle. Les corpus sont transformés en tableaux géants associant un mot à un document (ou un mot à un mot). Puis plusieurs algorithmes peuvent être utilisés pour simplifier ce corpus en réduisent l'ensemble des occurrences possibles à un nombre prédéfini de dimensions (c'est la "décomposition matricielle"). La compression d'image est un assez bon analogue pour comprendre ce processus. Une image publiée un format "jpeg" est beaucoup moins volumineuse, simplement parce qu'elle ne conserve pas les pixels d'origine mais une série de paramètres et de poids permettant de recomposer l'image (c'est le coding de Huffman).

Cette approche est qualifiée d' analyse sémantique latente (ou indexation sémantique latente pour son versant plus appliqué). Elle est dite "latente" en raison de sa capacité à rapprocher des termes utilisés similairement même lorsqu'ils n'apparaissent jamais ensemble dans le même texte. C'est typiquement le cas des synonymes : "maison" et "habitation" vont rarement figurer dans la même phrase mais ont les mêmes voisins et, si elle est concluante, l'analyse sémantique latente devrait rapprocher les deux termes.

Aujourd'hui ces dimensions simplifiées sont qualifiés d'" embeddings" ou plongement de mots. Pour simplifier, on peut considérer les embeddings comme des coordonnées dans un espace sémantique partagé : plus les mots sont "proches" dans cet espace et plus il vont avoir le même sens et le même principe peut s'appliquer aussi aux documents. Dans ce cadre, l'analyse du texte devient aussi une analyse spatiale : la similarité se mesure avec des rapports géométriques (en particulier, la similarité "cosine"). Ce tournant spatial affecte l'ensemble des corpus traités par l'intelligence artificielle. Texte, image, son, vidéo : tout est un embedding aujourd'hui. La génération d'une image par du texte est fondamentalement une opération de conversion des embeddings du texte en embeddings visuels.

ChatGPT procède encore de cette manière. Chaque "mot" généré est le résultat d'une exploration spatiale qui tient à la fois compte des voisins immédiats du mot (qui vont notamment déterminer sa syntaxe), du sens général de la conversation (la fenêtre contextuelle de 3000 mots) et de tout le vaste imaginaire des mots possibles dans cette langue.

Projection d'analyse sémantique en deux dimensions dans "Indexing by Latent Semantic Analysis" (1990, p. 397)

L'analyse sémantique latente est cependant toujours contrainte par la taille du corpus. S'il est possible de construire un tableau de cooccurrence pour un ensemble de quelques milliers de textes, cela devient rapidement impraticable à grande échelle. Pour l'ensemble de Wikipédia anglais (qui jusqu'à récemment était le corpus de référence pour l'IA appliquée au texte), cela représenterait un tableau extrêmement clairsemé de 5 millions de documents d'un côté et de plusieurs centaines de milliers de mots de l'autre (même si on se limite uniquement aux termes un peu fréquents), soit environ 500 milliards de données. Même aujourd'hui seul un superordinateur serait capable de traiter un corpus de taille...

3. Le modèle : un réseau de neurone

Dans son Mémorandum visionnaire publié en 1949, Warren Weaver mentionne incidemment la meilleure solution technique pour encoder les milliards de relations contextuelles d'un mot vers un autre : un réseau de neurone. Malgré son ascension fulgurante ces dernières années, le réseau de neurone est aussi une technologie ancienne, théorisée par McCulloch et Pitts dès 1943. Weaver s'intéresse alors particulièrement à leurs capacité d'actualisations : les réseaux de neurones peuvent réévaluer les données initiales à la lumière de nouvelles observations grâce à une boucle de rétroaction ( feedback loop). Sur cette base, il pourrait être possible de traduire des textes dotés d'une forte logique interne - ce qui exclut, pour Weaver, la traduction littéraire.

Les réseaux de neurones de 1943 (McCulloch & Pitts, p. 105)- déjà envisagés par Warren Weaver et Norbert Wiener pour solutionner leurs problèmes de traduction automatique.

Weaver ne soupçonne pas que les réseaux de neurones sont des algorithmes de "compression" extrêmement efficaces. Ils parviennent aujourd'hui à réduire des milliards de milliards de relations possibles en un nombre limité de paramètres et de poids. Le modèle de génération d'image Stable Diffusion est un exemple parfait : un corpus initial de 170 millions d'image est transformé en un modèle de seulement 2 gigaoctets, soit une dizaine d'octets par image. Évidemment, les réseaux de neurones ne peuvent pas recréer les productions originales en dehors de quelques cas particuliers, mais ils conservent une mémoire des représentations abstraites et des styles, ce qui permet ensuite de générer un nombre indéfini d'images nouvelles.

Du fonctionnement théorique à l'application pratique il y a un pas énorme. Les réseaux de neurones sont très coûteux en opérations computationnelles, en grande partie à cause de leur capacité d'actualisation. La recherche dans ce domaine reste quasiment "congelée" jusqu'aux années 1990, quand les infrastructures techniques deviennent suffisamment performante pour tester empiriquement des architectures jusqu'ici essentiellement théoriques.

En 2013, une équipe de chercheurs de Google sous la direction de Tomas Mikolov publie une méthode révolutionnaire qui va se répandre comme une traînée de poudre : word2vec. word2vec s'appuie sur un réseau de neurone simple à une seule couche (c'est du shallow learning par opposition au deep learning plus communément utilisé aujourd'hui). Concrètement il n'est pas nécessaire de stocker en amont un tableau gigantesque de cooccurrence. word2vec définit les coordonnées sémantiques des mots au fil de l'eau, en "lisant" le corpus au fur et en prenant 10-15 termes à la fois (c'est la taille de sa "fenêtre contextuelle"). Dans l'un de ses exemples de démonstration, word2vec utilisait ainsi un corpus de 100 millions de mots extrait de Wikipédia. L'entraînement de ce corpus peut être fait sur un simple ordinateur personnel.

Cette innovation technique entraîne toute une série d'innovations conceptuelles. Mikolov s'est formé en République Tchèque et s'inscrit dans la tradition de l'analyse linguistique structurelle de Roman Jakobson. Il perçoit immédiatement tout le potentiel de la statistique sémantique appliquée à de très larges corpus. Il est possible non seulement de recouvrer des synonymes mais aussi d'identifier des relations de genre (du féminin au masculin), d'abstraction, de fonction ou de situation géographique, simplement en se baladant dans l'espace sémantique créé par word2vec. L'un des exemples cité dans l'article originel de Mikolov porte ainsi l'identification des capitales sur la base du nom du pays :

Identification des capitales à partir du nom d'un pays. La relation pays => capitale, correspond à une distance précise dans l'espace sémantique des "word embeddings".

word2vec ne fait qu'appliquer les principes élémentaires de la statistique sémantique. En 2014, les linguistes Omer Lévy et Yoav Goldberg constatent que le réseau de neurone "léger" n'est qu'un outil d'optimisation. Toute les opérations effectuées à partir des embeddings pourraient être réalisées avec des tableaux géants de cooccurrences (ce que fait d'ailleurs un autre programme créé par Stanford, Glove).

Le recours au réseau de neurone représente néanmoins une simplification massive. Rapidement, il apparaît que les word embeddings peuvent être transférés entre les langues. Le réseau des relations sémantiques n'est pas notablement différent entre les langues d'une même famille linguistique et il suffit d'un petit nombre d'alignements prédéfinis (par exemple sur la base d'un dictionnaire) pour les recouvrer. À partir de 2015, une version améliorée de word2vec, fasttext, publie des embeddings dans près de trois cents langues, dont 44 langues "alignées".

Ce principe de transfert linguistique est fondamental pour chatGPT. La génération de texte en français se nourrit non seulement des corpus francophones mais aussi du transfert de l'espace sémantique e toutes les autres langues, ce qui permet de faire allusion à un grand nombre de faits et d'informations qui ne seraient pas forcément présents dans le corpus initial.

4. Lire le texte attentivement : les "transformers"

Word2vec a immédiatement trouvé son utilité en analyse de corpus - mais beaucoup moins pour la génération de texte. Ce n'est pas très surprenant. Dans sa phase d'apprentissage, word2vec traite tous les mots de sa fenêtre contextuelle en vrac (c'est qu'on appelle un sac de mot ou "bag of words") : l'ordre n'a aucune importance. Par conséquent, si le modèle fonctionne très bien pour recouvrer le sens d'un mot en particulier, il n'est pas vraiment censé compléter ou générer une phrase, faute d'une compréhension générale de la syntaxe.

D'autres réseaux de neurones se prêtaient mieux à la génération de texte. Les réseaux "séquentiels" (comme les LSTM) conservent une mémoire agrégée de tous les mots immédiatement antérieurs. Seulement, plus la phrase antérieure (ou la fenêtre contextuelle) est longue et plus cette mémoire va se dégrader : c'est le problème de la disparition du gradient. Ces réseaux de neurones ressemblent un peu à une personne peu attentive qui attrape au passage des bribes d'une conversation. Tant que la discussion n'est pas très complexe, il est possible de la reconstituer approximativement. Au-delà d'un certain seuil de complexité, on ne comprend plus rien.

Les modèles "transformers" apparaissent en 2017 sur la base d'un principe relativement simple : "tout ce dont vous avez besoin, c'est de l'attention" (" All you need is attention "). Au lieu de se limiter à une lecture flottante de ce précède et d'en retirer une vague notion générale du sujet du texte, les modèles transformers modélisent les interactions entre les mots précédents. Ils ont une compréhension intuitive de la syntaxe et de la composition de la phrase qui fait défaut dans tous les modèles qui l'ont précédé. Évidemment, cette modélisation est complexe : les réseaux de neurones légers utilisés par word2vec laissent place à de l'apprentissage profond ("deep learning").

Visualisation du mécanisme d'attention des transformers dans BertViz : chaque mot est pris dans un réseau de relation avec d'autres mots.

Ce mécanisme d'attention change complètement les règles de l'interaction avec l'IA ainsi que sa géographie sémantique sous-jacente. Le modèle est naturellement conçu pour réagir à un texte pré-existant ou le compléter - ce que l'on appelle un prompt. Au lieu de créer un jeu de coordonnées sémantique (ou "embedding") pour chaque mot, il y a maintenant des coordonnées pour chaque occurrence précise du mot. Par conséquent, il devient possible d'étudier précisément l'emploi de certaines formules syntaxiques, ce qui aurait été impossible avec word2vec. En 2020, Lauren Fonteyn a pu analyser l'évolution de l'usage de l'expression anglaise "to be about" en projetant un grand nombre de verbatims dans le même espace sémantique.

Les différentes acceptions de "to be about" en anglais : les clusters identifiés par BERT correspondent presque parfaitement à l'interprétation linguistique (Fonteyn, 2020)

5. Toute la culture dans un espace : les grands modèles linguistiques

En raison de leur sophistication, les modèles transformers ne peuvent pas être créés avec un équipement informatique classique. À partir de 2018, Google commence à mettre à disposition toute une série de modèles "pré-entraînés" sous le nom de BERT (du nom du protagoniste de la série de marionnettes des années 1990 Sesame Street).

BERT ouvre une nouvelle ère : celle des "grands modèles de langue" ( Large Language Model). Les premières versions, Bert Base et Bert Large reposent sur un large corpus : une bonne partie de Wikipédia (2,5 milliards de mots) et une collection composite de livres appelé Books2 (800 millions de mots). L'espace sémantique ainsi modélisé est documenté par 110 millions de paramètres (pour Bert Base) et 340 millions de paramètres (pour Bert Large). La phase d'entraînement représente un coût matériel d'environ 7000$ (correspondant aux coûts d'acquisition et d'usure des infrastructures en GPU).

Ces investissements étaient inédits en 2018. Ils vont être très rapidement dépassés : la création de BERT ouvre une compétition massive. Corpus, paramètres, architecture : tout grossit à vitesse grand v. Si toutes les grandes plateformes occupent le terrain (Google, Facebook et Microsoft), c'est finalement un nouveau venu qui emporte la mise : OpenAI. Cette petite structure non-commerciale accomplit un grand saut dans l'inconnu en 2019 : son propre modèle transformer, GPT est entraîné sur un corpus immense, WebText. Il s'agit d'une sélection de l'archive du web Common Crawl : n'ont été retenus que les liens partagés (et likés) sur Reddit. Le coût réel de GPT-2 est inconnu mais dépasse probablement le million de dollars.

Par rapport à l'ensemble des modèles transformers, GPT-2 n'est pas très original. Seulement, le passage à l'échelle change tout. Non seulement, GPT-2 écrit des textes beaucoup plus crédibles, mais il s'agit aussi d'un modèle encyclopédique. Il contient un large répertoire de "faits" scientifiques ou historiques dans lequel il puise avec plus ou moins d'adresse. GPT-2 n'a pas seulement créé un espace sémantique mais aussi un vaste espace culturel latent.

À la différence des modèles exclusivement linguistiques qui l'ont précédé GPT-2 peut prétendre formuler des "faits" ou des informations. Sa mémoire encyclopédique, principalement basée sur Wikipédia et quelques autres sources académiques, contient un grand nombre de référence au monde réel. Seulement, il n'y a pas de garantie qu'elles soient parfaitement restitué.

L'épistémologie de GPT est probabiliste : plus un énoncé est présent dans le corpus d'entraînement et plus il a de chance d'être correctement restitué. C'est ainsi que chatGPT affirmera généralement que Napoléon a perdu à Waterloo tant cette information a pu être ressassée dans le corpus d'origine. Seulement dès qu'un énoncé est rarement présent où dès que le prompt d'origine prend une direction imprévue, le modèle peut facilement se perdre dans une série d'hallucinations.

Un exemple de l'épistémologie probabiliste de chatGPT : sur une question standard de culture générale, la réponse est presque toujours exacte. Sur un sujet de niche que je maîtrise relativement bien (l'histoire de la presse au 19e siècle), chatGPT brode des faits vraisemblables à première vue mais qui n'ont jamais existé.

GPT-3 marque encore un nouvel élargissement des capacités encyclopédiques de GPT-2. Le nombre de paramètre du modèle est multiplié par 100 et passe de 1,5 milliards à 175 milliards. Cela n'a pas vraiment d'incidence sur l'intelligence du modèle contrairement à ce qu'on peut lire un peu partout, mais sur sa mémoire collective : il parvient à faire des allusions ou des références à des informations "rares" mentionnées uniquement quelques fois dans le vaste de corpus de près de 500 milliards de mots.

6. L'inconscient des bots : l'IA en quête d'alignement.

De GPT-3 à chatGPT, l'évolution est d'un autre ordre : vers le déploiement d'un modèle conversationnel capable de contrôler et "aligner" les générations du modèle linguistique et encyclopédique.

C'est une préoccupation ancienne. Déjà en 1960, Norbert Wiener s'inquiétait du futur de la coopération entre humains et agents intelligents : si nous en venons à déléguer des tâches critiques à des "agents mécaniques", nous devons "nous assurer que les objectifs de la machine sont bien les nôtres et pas juste une représentation attrayante ( colourful imitation) de nos intentions". Pour reprendre la terminologie de Wiener, tous les textes générés par GPT-3 sont des "représentations attrayantes". Le modèle flotte librement dans l'espace des significations sémantiques, sans aucune boussole morale.

Si l'ouverture de chatGPT a été un tel choc, c'est aussi parce que le grand public a été soigneusement mis à l'écart du long processus de perfectionnement des générateurs de texte. Plusieurs accidents industriels ont convaincu les grandes plateformes de limiter l'accès autant que possible à des usages professionnels ou scientifiques. En mars 2016, " Tay", un chatbot de Microsoft s'est rapidement mis à produire des messages racistes et sexistes après quelques heures d'activité sur Twitter. Twitch vient tout juste de suspendre une émission entièrement générée dans le style de Seinfeld, "Nothing Forever" suite à la génération accidentelle d'un texte potentiellement transphobe (l'interprétation est discutée...). De fait, l'agent conversationnel de référence des années 2010 n'est pas Tay ou une version dérivée de Bert : c'est Siri, le robot d'Apple étroitement contrôlé par un système de règles rigides et qui pourrait avoir été déjà développé dans les années 1960.

Depuis 2019, un nouveau champ de recherche a rapidement émergé sur le "renforcement humain" de l'apprentissage automatisé (Reinforcement Learning from Human Feedback). Par opposition aux problèmes éthiques finalement assez théoriques soulevés par Wiener, la question devient très pratique. Les grands modèles de langue génèrent du texte crédible mais qui n'est pas forcément vrai, fiable ou éthique.

Évidemment aucun générateur de texte n'est parvenu à surmonter ces difficultés. Seulement, en raison de la qualité du texte et de sa capacité de conviction, le risque de dérives est considérablement plus élevé. Produire un texte de qualité représente un certain coût. J'en ai vraiment pris conscience en contribuant activement à Wikipédia : environ 80-90% des canulars et des vandalismes se détectent en quelques secondes, simplement à partir de la forme du texte, qui n'adhère pas au norme implicite de la rédaction encyclopédique. Avec GPT-3, créer un faux article convaincant de Wikipédia prend aussi quelques secondes.

De plus les modèles de langue sont particulièrement bon pour identifier des représentations sociales latentes, pas forcément explicitement avouées. Déjà en 2016, une étude montraient que les word embeddings recréaient spontanément des représentations sexistes (un programmeur est exclusivement masculin), simplement parce que l'espace sémantique simplifie et radicalise des conceptions sociales communément partagées.

Nous l'avons déjà évoqué au début de l'article : le renforcement humain repose sur une classification a posteriori de générations de texte. Heureusement, il n'est pas nécessaire de classer des centaines de millions de textes pour obtenir des résultats valables. Certains comportements "désirables" du modèle sont déjà présents à l'état latent, aussi parce que le corpus d'entraînement a été sélectionné sur cette base. Dans Common crawl la grande majorité des textes sont de nature encyclopédique ou scientifique et on trouvera peu de contenus ouvertement conspirationnistes. D'après une synthèse de HuggingFace obtient des résultats relativement probants à partir de 50 000 exemples annotés.

Cela représente quand même beaucoup de travail. Mon hypothèse personnelle est que chatGPT a été conçu comme un moyen très efficace de collecter du "digital labor". Le modèle conversationnel a été d'abord "entraîné" par des annotateurs de pays en voie de développement, en particulier au Kenya. Aujourd'hui environ dix millions d'utilisateurs uniques génèrent des dizaines de millions de textes par jours et envoient peut-être des dizaines de milliers de signalements. Ce n'est évidemment pas gratuit. Pour faire tourner chatGPT à cette échelle, OpenAI dépense probablement des millions d'euros par mois. Seulement, au-delà de la publicité énorme, OpenAI a réussi à collecter un corpus considérable d'annotations qui sera sans doute difficile à répliquer : quand les chatbots de ses concurrents (Google, Baidu, etc.) seront disponibles gratuitement, l'effet de nouveauté se sera un peu émoussé...

7. Reprise et coda

Dès lors récapitulons. Que se passe-t-il lorsque chatGPT génère un nouveau mot ?

Le modèle tient d'abord compte de toute la conversation antérieure, dans la limite fixée par la fenêtre contextuelle du modèle GPT 3.5 (environ 3000 mots). Il peut à la fois faire référence à des éléments déjà mentionnés mais aussi s'inscrire dans la continuité thématique ou stylistique de la discussion. Tous les mots n'ont cependant pas le même poids et grâce au mécanisme d'attention intégré dans les modèles transformers, chatGPT va accorder beaucoup plus d'importance aux mots immédiatement antérieurs (qui conditionnent la syntaxe de la phrase) ou à des passages plus anciens qui ont une incidence directe sur la formulation du mot (ce qui permet par exemple de faire revenir le nom d'un protagoniste lors de l'écriture d'une histoire). La barrière de la langue n'est pas un problème pour chatGPT. On peut passer indistinctement du français à l'anglais puis à l'italien : ces différentes langues sont "alignées" et puisent dans un répertoire sémantique commun.

Tout ceci pose le contexte initial et un certain univers de possibilités. Cependant, chatGPT reste relativement libre de puiser dans une mémoire sociale et collective bien plus vaste. chatGPT arpente cette mémoire comme un espace - en vérité, la fameuse métaphore rhétorique des lieux de mémoires n'a jamais été aussi appropriée. Comme un rhéteur de la Renaissance, chatGPT se perd dans un palais de mots. Il va généralement prendre les chemins les plus courants mais il peut aussi lui arriver de s'égarer. En vérité, la direction prise est imprévisible : chagGPT n'est pas déterministe. Il y a toujours une part de hasard ou d'inspiration dans ses pérégrinations.

À la différence des modèles GPT et GPT 3.5, l'imaginaire de chatGPT n'est pas totalement débridé. Il doit passer d'abord le seuil de son inconscient : ce système de "feeback" récompense ou pénalise les générations de mots qui ne s'accordent pas aux attendus de la conversation, soit parce que ces mots seraient inconvenants, soit parce qu'ils seraient inexacts. Je pense que ce dispositif fonctionne également comme une mémoire étendue et permet ponctuellement à chatGPT de se "souvenir" de mots ou de situations qui excèdent sa mémoire contextuelle normale limitée à 3000 mots.

Bien évidemment, il reste encore beaucoup de zones d'ombre. Un peu plus de deux mois après le lancement de chatGPT, OpenAI n'a toujours rien publié. On doit se contenter de recoller les morceaux à partir des questions-réponse sur le site, ou de descriptions assez génériques de GPT-3.5 ou d'InstructGPT. Cela pourrait rapidement changer. La concurrence va s'intensifier. Dans quelques semaines, Google devrait ouvrir l'accès à son propre chatbot, Bard.

Les évolutions les plus intéressantes vont peut-être venir d'ailleurs.

chatGPT a montré d'emblée le potentiel des grands modèles de langue dans plein de domaines mais on est encore loin d'un usage véritablement professionnel. Je m'attends à une déferlante rapide de chatGPT spécialisés, entraînés sur une tâche relativement précise, à l'image des modèles créés en France par LightOn : l'implication en amont des utilisateurs à venir de ces modèles sera probablement déterminante pour garantir un bon "alignement" avec l'univers social et professionnel auquel il sera destiné.

Et, les grands générateurs de texte vont peut-être prochainement connaître sa révolution open source. Pour l'instant, chatGPT (et GPT-3) est un peu naturellement protégé par sa taille : il n'est pas possible de recréer ni même de faire tourner un modèle de cet ampleur dans un contexte non-commercial. Cela ne durera peut-être pas. Les générateurs d'images ont déjà connu des optimisations massives : en 2021, il me fallait plus d'une heure pour créer une image relativement floue sur Google Colabs. Aujourd'hui, Stable Diffusion génère de véritables photographies imaginaires en moins de vingt seconde sur mon ordinateur personnel. La même équipe de recherche à l'origine de Stable Diffusion envisage aujourd'hui de créer une version libre de chatGPT beaucoup plus économe (environ 24 go de mémoire vive : c'est au-delà des capacités de la plupart des ordinateurs personnels mais on n'en est quand même plus très loin)

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Tout-le-monde en parle : chatGPT révolutionne l'enseignement, la programmation, la propagande, le marketing, la politique... Et pourtant, qui est chatGPT ? Tout d'abord deux modèles différents, souvent confondus. GPT c'est Generative Pre-trained Transformer 3, un modèle géant de prédiction de texte entraîné par OpenAI sur 500 milliards de mots.

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Le prompting ou l'art de se faire comprendre par Chat GPT - Inria Flowers

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Le prompting ou l'art de se faire comprendre par Chat GPT - Inria Flowers

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Le prompting, ou l’art de se faire comprendre par ChatGPT: Explication en 5mn

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Inria Flowers - Comment fonctionne ChatGPT ?

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Inria Flowers - Comment fonctionne ChatGPT ?

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Comment fonctionne ChatGPT? Un tour d’horizon en moins de 5mn

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Class'Code IAI est un MOOC citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu'est l'Intelligence Artificielle... avec intelligence !

Effort : 10 heures

Rythme: Auto-rythmé

Ce que vous allez apprendre

À la fin de ce cours, vous saurez :

décrypter le discours autour de l'IA pour passer des idées reçues à des questions sur lesquelles s'appuyer pour comprendre,

manipuler des programmes d'IA pour se faire une opinion par soi-même,

partager une culture minimale sur le sujet, pour se familiariser avec le sujet au-delà des idées reçues,

discuter le sujet, ses applications, son cadre avec des interlocuteurs variés pour contribuer à la construction des applications de l'IA

Description

L'IA vous fait peur ? Vous en entendez parler à toutes les sauces ? Les humains seraient bons pour la casse ? Mais c'est quoi l'intelligence (artificielle) au fait ? Class'Code IAI est un Mooc citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu'est l'Intelligence Artificielle... avec intelligence !

Format

Chaque module s'articule autour de quatre temps d'apprentissage issus de la pédagogie active :

- se questionner : décrypter le discours autour de l'IA,

- expérimenter : réaliser une activité pour se rendre compte par soi-même,

- découvrir : comprendre comme ça fonctionne à travers l'histoire des humains et de leurs idées,

- débattre : être en mesure de discuter le sujet.

On retrouvera dans chaque partie un media fort, vidéo ou expérience interactive, une fiche pédagogique, des ressources complémentaires pour aller plus loin, un forum pour échanger et débattre avec les autres participants et des chercheurs, des quiz .

Prérequis

La formation s'adresse à toutes et tous et plus spécifiquement :

- les professionnels de l'éducation (enseignants, éducateurs, animateurs)

- jeunes de 7 à 17 ans via les ressources qui y sont présentées

- les citoyen.nes qui veulent comprendre de quoi on parle pour contribuer au débat

Evaluation et Certification

- Auto-évaluation par des quiz ou exercices ponctuels au fil des sections du MOOC

- Activités entre pairs (auto-correction mutuelle d'exercices d'informatique pour s'entraîner à évaluer, partage de préparations et de bonnes pratiques...)

- Attestations de suivi avec succès délivrées par FUN

Plan de cours

Module 1. Vous avez dit IA ! Acquérir une première compréhension de que l'on entend par IA et de ce que ça n'est pas.

(Se questionner) Qui a peur de l'IA ?

(Expérimenter) Testons notre premier programme.

(Comprendre) C'est quoi l'intelligence artificielle ?

(Débattre) L'IA dans tous ses états

Module 2. Boosté à l'IA ! Comprendre les principes de l'apprentissage machine et la place cruciale que joue la maîtrise des jeux de données.

(Se questionner) De l'IA à toutes les sauces ?

(Expérimenter) Jouons avec les données

(Comprendre) Du machine Learning et des données

(Débattre) L'IA dans l'éducation

Module 3. Humain et IA ... Comprendre les enjeux et les leviers pour que l'IA soit au service de l'humain.

(Se questionner) Les humains sont-ils bon pour la casse ?

(Expérimenter) Créons avec l'IA

(Comprendre) L'intelligence artificielle à notre service ?

(Débattre) IA et développement durable

Co-Production

Comité Scientifique

Serge Abiteboul (Donnée et réseau. Membre du Collège de l'ARCEP, chercheur à l'ENS Paris et directeur de recherche à l'Inria), Anne Boyer (Systèmes complexes et intelligence artificielle. Responsable de l'équipe KIwi, Loria), Gilles Dowek (Informaticien, logicien et philosophe. Membre de l'équipe Deducteam, Inria Ens Saclay), Gérard Giraudon (Directeur de Recherche Inria et Educazur), Colin de la Higuera (Chercheur en Machine Learning et traduction automatique. membre du L2N Université de Nantes, détenteur de la chaire Unesco)

Commission pédagogique

Zoé Brunet (Tralalere), Nicolas Decoster (la Compagnie du Code), Marie Duflot-Kremer (Loria), Lucie Jagu et Bertrand Midot (Simplon), Bastien Masse (Université de Nantes), Hanan Salam (Women in AI).

Partenaires

Licence

Licence pour le contenu du cours

Vous êtes autorisé à :

Partager - copier, distribuer et communiquer le matériel par tous moyens et sous tous formats

Adapter - remixer, transformer et créer à partir du matériel

Selon les conditions suivantes :

Attribution - Vous devez créditer l'oeuvre, intégrer un lien vers la licence et indiquer si des modifications ont été effectuées à l'oeuvre. Vous devez indiquer ces informations par tous les moyens raisonnables, sans toutefois suggérer que l'offrant vous soutient ou soutient la façon dont vous avez utilisé son oeuvre.

Pas d'Utilisation Commerciale - Vous n'êtes pas autorisé à faire un usage commercial de cette oeuvre, tout ou partie du matériel la composant.

Licence pour le contenu créé par les participants du cours

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Class'Code IAI est un MOOC citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu'est l'Intelligence Artificielle... avec intelligence !

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Herft A. (2023). Guide de l’enseignant. L’usage de ChatGPT « ce qui marche le mieux »

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Herft A. (2023). Guide de l’enseignant. L’usage de ChatGPT « ce qui marche le mieux »

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(A. Gagné, Trad.).

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ChatGPT et « intelligences » artificielles : comment déceler le vrai du faux 

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ChatGPT et « intelligences » artificielles : comment déceler le vrai du faux 

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ChatGPT est-il si malin que ça ? Busyfingie/Shutterstock

Véritable coqueluche de la rentrée 2023, le système interactif ChatGPT a soulevé une vague d'engouement, puis d'interrogations et d'inquiétudes. En très peu de temps, il a rassemblé un million d'utilisateurs et a été testé sur de nombreuses tâches, principalement textuelles : demande d'information, dissertation, génération de fictions, programmation informatique, traduction de textes, écriture de poèmes...

Une des raisons de cette popularité est que ChatGPT a montré des capacités impressionnantes dans de nombreux domaines ainsi que des capacités émergentes, par exemple la génération de code informatique et la génération " multimodale ". Une autre raison est que son interface de dialogue permet aux utilisateurs d'interagir avec un grand modèle de langage sous-jacent GPT3.5 de manière plus efficace et efficiente qu'avant, par le biais de chats interactifs.

Ces résultats ont poussé à se demander si on pouvait utiliser ces grands systèmes de langage à des fins professionnelles, documentaires, scolaires ou encore artistiques. Il est possible que ce type de systèmes transforme certains métiers et qu'il touche en profondeur l'enseignement et l'éducation - les enfants étant particulièrement vulnérables devant ces systèmes.

Une " intelligence "... en apparence seulement

ChatGPT produit des textes quasiment parfaits d'un point de vue grammatical bien qu'il n'ait aucune compréhension de ce qu'il produit. Il a des capacités vraiment étonnantes et certains cas montrés en exemple sont remarquables. Ses textes, souvent complexes, peuvent ressembler aux données originales ayant servi à l'apprentissage et en possèdent certaines caractéristiques.

Mais avec l'apparence du vrai, ces résultats peuvent être parfois totalement faux. Quels sont la nature et le statut de ces paroles artificielles sans raisonnement associé ? La compréhension de la langue naturelle implique des raisonnements complexes et variés, spatiaux, temporels, ontologiques, arithmétiques, basés sur des connaissances et permettant de relier les objets et actions dans le monde réel, ce que ChatGPT est loin d'intégrer n'ayant aucune perception phénoménale.

Si quelques exemples choisis peuvent suggérer que les modèles de langue sont capables de raisonner, ils ne sont en fait capables d'aucun raisonnement logique et n'ont pas d'intuition, pas de pensée, pas d'émotions. ChatGPT s'exprime avec assurance en bon français comme dans d'autres langues après avoir englouti des milliards de données, mais ne comprend rien à ce qu'il dit et peut très facilement générer des fake news, des discriminations, des injustices et amplifier la guerre de l'information.

Comment déceler le vrai du faux : des technos à l'éducation

Ces approches peu transparentes peuvent cependant être évaluées sous de nombreux aspects sur des données existantes (ce sont des benchmarks) pour montrer le manque de performance des systèmes sur des problèmes de raisonnements logiques comme la déduction, l'induction ou l'abduction - ou encore le sens commun.

Read more: Peut-on détecter des fake news automatiquement ?

L'éducation peut s'emparer de ce sujet pour montrer les limites de cette langue artificielle désincarnée, et faire travailler les élèves sur une meilleure compréhension des concepts de la modélisation numérique, de l'apprentissage des machines et l'intelligence artificielle.

Des enfants plus crédules devant les IA

Ceci est particulièrement important car les enfants peuvent être plus particulièrement crédules devant ces systèmes doués de parole comme ChatGPT.

Lauréat du prix Nobel d'économie, l'américain Richard Thaler a mis en lumière en 2008 le concept de " nudge ", technique qui consiste à inciter les individus à changer de comportement sans les contraindre et en utilisant leurs biais cognitifs.

De plus, nous avons pu montrer que les jeunes enfants suivaient plus les suggestions de systèmes de dialogue embarqués dans des objets (comme un Google Home ou un robot) que celles d'un humain. Notre démarche de recherche était basée un jeu sur l'altruisme et menée dans le cadre de la chaire IA Humaaine (pour Human-Machine Affective Interaction and Ethics) sur les nudges_ numériques amplifiés par l'IA. Cette chaire interdisciplinaire, sorte de laboratoire d'études des comportements d'interaction humain-machine associe des chercheurs en informatique, linguistique et économie comportementale.

Les agents conversationnels comme ChatGPT pourraient devenir un moyen d'influence des individus. Ils ne sont pour l'instant ni régulés, ni évalués et très opaques. Il est donc important de bien comprendre leur fonctionnement et limites avant de les utiliser, et dans ce cadre, l'école a un grand rôle à jouer.

Pourquoi ChatGPT est-il aussi puissant ?

ChatGPT est un système multilingue multitâche interactif utilisant une IA générative en libre accès sur Internet. Les systèmes d'IA générative s'appuient sur des algorithmes capables d'encoder de gigantesques volumes de données (textes, poèmes, programmes informatiques, symboles) et de générer des textes syntaxiquement corrects pour un grand nombre de tâches.

Les " transformers " sont un de ces types d'algorithmes. Ce sont des réseaux de neurones qui apprennent les régularités les plus saillantes des mots dans de nombreux contextes et sont ainsi capables de prédire le mot ou la séquence susceptible d'être pertinente dans la suite d'un texte donné.

ChatGPT est le successeur du grand modèle de langage (LLM) InstructGPT, auquel a été ajoutée une interface de dialogue. InstructGPT marche mieux que les précédentes approches : en effet, les développeurs ont réussi à mieux mettre en adéquation l'IA générative (de type GPT3.5) avec l' intention de l'utilisateur, et ce sur un large éventail de tâches. Pour cela, ils utilisent l' " apprentissage par renforcement ", c'est-à-dire que l'IA apprend aussi des commentaires que les humains font sur ses textes.

Le fait d'augmenter la taille des modèles de langage ne les rend pas intrinsèquement plus aptes à suivre l'intention de l'utilisateur. Ces modèles de langue de grande taille peuvent générer des résultats qui sont mensongers, toxiques ou tout simplement inutiles pour l'utilisateur, car ils ne sont pas alignés sur les intentions de l'utilisateur.

Mais les résultats montrent que le réglage fin grâce à des retours humains est une orientation prometteuse pour aligner les modèles de langage avec l'intention humaine, même si InstructGPT commet encore des erreurs simples.

Ainsi, la performance technologique de ChatGPT provient donc de la taille de l'IA générative utilisant des " transformers " (175 milliards de paramètres), de l'alignement des réponses de l'IA par apprentissage par renforcement mais également de la possibilité de dialoguer avec ce système.

L'impact de ChatGPT sur le marché de la recherche d'information

ChatGPT de Microsoft-OpenAI est une menace pour le modèle d'interrogation de Google par sa puissance de recherche et de production. Google positionne Bard comme un moteur de recherche interactif plus réfléchi et plus précis, qui n'est pas entravé par les problèmes d'actualité rencontrés par ChatGPT puisqu'il a été entraîné sur des données disponibles avant septembre 2021 - et ne connaît donc pas les actualités plus récentes (pour l'instant).

La société chinoise Baidu a également un projet d'IA générative avec Ernie Bot. Le projet " BigScience ", créé par HuggingFace et incluant des financements du CNRS et du ministère de la recherche a permis de créer " Bloom ", une IA générative utilisant un modèle de langage de 176 milliards de paramètres entraîné sur des données multilingues multitâches et surtout en " science ouverte " ! Ce projet innovant est une coopération public/privé et a embarqué plus de mille chercheurs de nombreux pays. Il pourrait en découler un " ChatBloom ".

Des questions éthiques

Le contexte actuel est marqué par des réalisations et des applications de ces systèmes largement diffusées dont l'impact massif nécessite une réflexion éthique.

Ces IA génératives multilingues, multitâches et interactives posent de nombreuses questions : les données choisies pour les entrainer, la répartition des langues dans un système multilingue, les paramètres d'optimisation des systèmes, la propriété des contenus générés, etc.

De plus, le pouvoir génératif des IA est souvent amplifié par des filtres qui permettent de censurer certains sujets et des modules de déduction logique dans le but de vérifier la véracité des énoncés. Une poignée d'humains (ingénieurs, transcripteurs, évaluateurs) ont créé ce type de système utilisé par des millions de personnes.

Ces systèmes d'intelligence artificielle utilisés massivement posent donc des défis éthiques majeurs parmi lesquels la transformation de la notion de production d'information, le rapport à la vérité et les risques massifs liés à la désinformation et la manipulation.
Pour en savoir plus, retrouvez l'autrice dans " Des robots et des hommes, mythes, fantasmes et réalité ", aux éditions Plon et " Les robots émotionnels : et l'éthique dans tout cela ? ", aux éditions de l'Observatoire.

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ChatGPT et " intelligences " artificielles : comment déceler le vrai du faux

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Véritable coqueluche de la rentrée 2023, le système interactif ChatGPT a soulevé une vague d'engouement, puis d'interrogations et d'inquiétudes. En très peu de temps, il a rassemblé un million d'utilisateurs et a été testé sur de nombreuses tâches, principalement textuelles : demande d'information, dissertation, génération de fictions, programmation informatique, traduction de textes, écriture de poèmes...

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Association Française pour l'Intelligence Artificielle - AFIA

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Association Française pour l'Intelligence Artificielle - AFIA

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L'Association Française pour l'Intelligence Artificielle (AFIA) organise sa troisième journée Enseignement et Formation en IA. Le thème, cette année, est " IA pour l'enseignement ". La journée a pour objectif d'échanger entre acteurs institutionnels, acteurs du monde industriel, chercheurs travaillant dans ce... Lire la suite

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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.

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 : 05/01/23]

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)

Q : question

R : réponse générée par ChatGPT

Avertissement important

Ce qu'en dit la littérature scientifique

Vérification de références

Bilan intermédiaire

1. Qu'est-ce que ChatGPT ?

ChatGPT est un " modèle de langage étendu, un type d'intelligence artificielle qui utilise l'apprentissage profond (une forme d'apprentissage automatique) pour traiter et générer des textes en langage naturel (...) [Ce type de modèle est] formé sur des quantités massives de données textuelles, lui permettant d'apprendre les nuances et les complexités du langage humain " (D'après Susnjak, 2022 [traduction]).

Ce " prototype d'agent conversationnel (...), modèle de langage affiné à l'aide de techniques d'apprentissage supervisé et d'apprentissage par renforcement " (" ChatGPT ", 2023), basé sur une intelligence artificielle générative, capable de générer des textes à la demande ou du code informatique à partir de questions en langage naturel, est une application propriétaire développée par la société OpenAI à partir d'une optimisation de son modèle algorithmique GPT 3.5. Le terme résulte d'une contraction entre " chat " pour conversation et " GPT " [Generative Pre-trained Transformer], qui est un " modèle de transduction de langage prédictif " (transduction : transformation d'une donnée représentée sous une forme en une donnée représentée sous une autre forme). Cette technologie est présentée notamment par le récent état de l'art de (Holmes & Tuomi, 2022).

2. Un enjeu pour l'éducation et la recherche ?

Depuis son lancement le 30/11/22, l'application ChatGPT suscite un grand intérêt et soulève de nombreuses questions, en particulier dans le monde académique en raison du nouveau seuil qui semble franchi dans les fonctions conversationnelles : capacité apparente à prendre en compte le contexte, à fournir des réponses - parfois " incorrectes " (ChatGPT, 2022) - à mémoriser une conversation, dans plusieurs langues et sur un large éventail de sujets. Parmi les réponses fournies peuvent figurer également, à partir des consignes et mots-clés indiqués par l'utilisateur, des dissertations, textes de poèmes ou de chansons, trames de plan de formation, de lettre de motivation, etc.

A ce titre, les possibles domaines d'application de " ChatGPT " dans l'éducation ont déjà fait l'objet de plusieurs publications académiques (Boa Sorte et al., 2021), (Haque et al., 2022), (Mollick & Mollick, 2022), (Aydın & Karaarslan, 2022), (Susnjak, 2022), (Zhai, 2022), destinées aux enseignants ou au grand public (Gilger, 2022 ; Stokel-Walker, 2022).

Si son impact sur l'éducation reste encore inconnu, il est potentiellement considérable (objectifs et activités d'apprentissage, pratiques d'évaluation) (Zhai, 2022) [traduction].

3. Un " entretien " atypique

L'équipe du bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée (DNE-TN2) travaille notamment sur les sujets pédagogiques relatifs à l'IA et sur les services numériques basés sur IA pour enseigner et apprendre, via le Partenariat d'Innovation et intelligence artificielle (P2IA) (Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse, 2020) et le dispositif des groupes thématiques numériques (DNE-TN2 2020-2022 passim). Les principaux enjeux ont été présentés notamment par (Bocquet, 2020), (de la Higuera, Bocquet, 2020) ou (Collin, Marceau, 2021) et (European Commission, 2022) sur les dimensions éthiques.

L'entrée par le format des entretiens nous a semblé intéressante, tout en mesurant combien un " entretien " avec un service numérique d'intelligence artificielle comme ChatGPT est atypique.

Les textes qui suivent sont en effet clairement atypiques car très différents des entretiens réalisés avec les acteurs de l'éducation et de la recherche. La modalité retenue relève à la fois d' expérimentations dans une phase de découverte, de tests in vivo et de mises en abyme. Les textes générés ont d'abord pour objectif de témoigner des avancées de cette technologie et de proposer une première évaluation de ses capacités, potentialités et limites. Ils peuvent aussi présenter l'intérêt d' illustrer les réponses que peut donner une IA à des questions sur le numérique en éducation, avec les réserves, parfois importantes, présentées ci-dessous.

Dans le cadre d'une évaluation des solutions clés en main (CSEN & DNE-TN2, 2022), appliquée aux thématiques du présent carnet de recherche, nous proposons donc ci-dessous une première série de tests dans le cadre d'entretiens simulés, en prévoyant d'ores-et-déjà des suites à cette publication : réactions, interrogations, veille sur les prochaines évolutions technologiques et compléments d'information.
Le bureau du soutien à l'innovation numérique et à la recherche appliquée (DNE-TN2) tient à remercier les membres du comité éditorial et du comité scientifique, ainsi que les membres des #GTnum travaillant sur l'IA, pour leurs avis et suggestions dans la préparation et la présentation de cette publication.
Date : décembre 2022

Remarques préalables

Les réponses de ChatGPT sont transcrites ci-dessous sans modification, y compris lorsque des erreurs de contenu ou de formulation y sont décelées.

Elles sont affichées en mode "citation" pour les distinguer clairement du reste du texte.

Elles sont suivies d'un premier niveau, non exhaustif, d'analyse et de vérification.

Pour en faciliter l'usage et la citation, les questions et réponses sont numérotées en continu.

Test 1 : Technologie et données sur lesquelles se fonde ChatGPT

R1 : ChatGPT est un modèle de langage développé par OpenAI qui a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise. Il utilise une technologie de modèle de langage prédictif appelée transformer, qui est une variante de l'algorithme de traitement du langage naturel transformer-encoder.

Le modèle ChatGPT est entraîné pour prédire la suite d'une conversation en utilisant le contexte de la conversation précédente et en se basant sur les patterns de langage naturel observés dans les données d'entraînement. Il utilise une technique d'apprentissage par renforcement pour améliorer sa performance au fil du temps en comparant ses prédictions aux réponses réelles données par les utilisateurs.

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.

R2 : Le modèle ChatGPT utilise une technologie de traitement du langage naturel appelée transformer qui repose sur le deep learning, c'est-à-dire sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds pour traiter et analyser les données. Le modèle est entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise et utilise ces données pour apprendre à prédire la suite d'une conversation en se basant sur le contexte et les patterns de langage naturel observés dans les données d'entraînement.

Le deep learning joue un rôle crucial dans la technologie ChatGPT, car c'est grâce à lui que le modèle peut apprendre de manière autonome à partir de données et s'adapter à de nouvelles situations de conversation en utilisant un langage naturel fluide et cohérent. Le deep learning permet également au modèle de traiter de grandes quantités de données de manière efficace et de s'adapter à différents contextes et styles de communication. En résumé, le deep learning est une composante importante de la technologie ChatGPT et lui permet d'offrir une conversation naturelle et cohérente de manière convaincante.

R3 : Le modèle ChatGPT a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise, mais il est difficile de donner un volume précis car il s'agit d'un modèle propriétaire développé par OpenAI. Les modèles de langage de grande envergure tels que ChatGPT sont généralement entraînés sur des corpus de données de plusieurs milliards de mots ou de phrases, afin de capturer un large éventail de contextes et de patterns de langage naturel.

Les données utilisées pour entraîner ChatGPT proviennent principalement de conversations en ligne, telles que celles qui ont lieu sur les forums, les réseaux sociaux et les plateformes de discussion. Ces données sont généralement annotées de manière à indiquer la réponse attendue pour chaque phrase ou tour de conversation, ce qui permet au modèle de s'entraîner à prédire la suite de la conversation. Le modèle est ensuite testé sur de nouvelles données pour évaluer sa performance et ajusté en conséquence pour améliorer sa capacité à prédire la suite d'une conversation de manière naturelle et cohérente.

R4 : Il est possible que ChatGPT ait été entraîné sur des données provenant de Wikipédia ou sur des données qui incluent des informations tirées de Wikipédia. Comme indiqué précédemment, le modèle ChatGPT a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise, qui peuvent provenir de diverses sources en ligne. Wikipédia est une source de connaissances en ligne qui peut être utilisée pour alimenter un modèle de langage, en particulier lorsque le modèle doit traiter des questions sur des sujets spécifiques.

Cependant, il est important de noter que ChatGPT n'est pas directement lié à Wikipédia et qu'il ne s'appuie pas exclusivement sur cette source de données. Le modèle ChatGPT est un modèle de langage avancé qui a été entraîné sur un grand corpus de données de conversations en langue anglaise et qui utilise une technologie de traitement du langage naturel pour simuler une conversation humaine de manière convaincante. Il peut 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. En résumé, ChatGPT est un modèle de langage indépendant qui peut utiliser diverses sources de données, y compris Wikipédia, pour répondre de manière convaincante à des questions sur différents sujets.

Ce qu'en dit la littérature scientifique

Remarque préalable : sur la partie " Il est possible que ChatGPT ait été entraîné sur des données qui incluent des informations tirées de Wikipédia " (R3), la réponse est a minima inexacte ou délibérément tronquée car on peut supposer que les données sur lesquelles se fonde le modèle sont connues des programmeurs.

" Le célèbre modèle de langage GPT-3 d'OpenAI compte 175 milliards de paramètres ajustables (Brown et al., 2020). (...)

[Les] modèles d'apprentissage profond peuvent, avec une probabilité très élevée, reconnaître des objets dans des images numériques et peuvent également être utilisés, par exemple, pour générer des légendes automatiques de flux vidéo, détecter des visages humains ou, moyennant une certaine reconfiguration, jouer aux échecs, générer des peintures dans le style de Picasso, réaliser de fausses vidéos et rédiger des essais sur la base d'indications données par l'utilisateur. (...)

On estime que l'entraînement du modèle GPT-3 d'OpenAI a nécessité autant d'énergie que le voyage aller-retour d'une voiture sur la lune, générant ainsi l'équivalent de 85 000 kg d'émissions de CO2 (Quach, 2020). Il est désormais largement admis que la consommation d'énergie constitue un défi majeur pour l'IA axée sur les données (Strubell et al., 2019). (...) (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

" Le GPT-3 est plus important que le GPT-2, avec 175 milliards de paramètres. Pour avoir une idée plus précise plus précise de la dimension de cet algorithme, les données de Wikipedia, qui comprennent environ 6 millions d'articles, ne représentent que 0,06% des données entraînées par le GPT-3. " (Boa Sorte et al., 2021) [Traduction]

Test 2 : Aperçu de sa capacité conversationnelle générale

R5 : Je suis Assistant, un modèle de langage formé par OpenAI. Mon but est de fournir des réponses précises et fiables à des questions sur une variété de sujets. Je suis conçu pour être un outil de référence et de soutien, et non un remplacement de l'expertise humaine.

Je suis un programme informatique qui a été entraîné sur de vastes corpus de textes disponibles sur le Web afin d'acquérir une compréhension approfondie de nombreux sujets et de pouvoir répondre de manière précise et pertinente aux questions des utilisateurs. Je suis constamment mis à jour et amélioré pour assurer la qualité et la pertinence de mes réponses.

Je suis conçu pour être un outil de référence et de soutien, et il est recommandé de consulter plusieurs sources d'information et de faire appel à des experts qualifiés pour obtenir des conseils et des avis sur des sujets spécifiques. Je suis à votre disposition pour répondre à vos questions et vous aider à trouver des informations fiables et précises sur un large éventail de sujets.

R6 : Je suis heureux de discuter du numérique en éducation avec vous. Le numérique a joué un rôle de plus en plus important dans l'éducation ces dernières années, avec l'introduction de technologies telles que les ordinateurs, les tablettes et les outils en ligne qui permettent aux élèves et aux enseignants de se connecter et de travailler de manière plus efficace.

Il y a de nombreux avantages à l'utilisation du numérique en éducation, tels que :

Faciliter l'accès à de l'information : les outils numériques permettent aux élèves d'accéder à une grande quantité d'informations en ligne, ce qui peut être particulièrement utile pour la recherche et la compréhension des sujets étudiés.

Favoriser la collaboration : les outils numériques, comme les forums en ligne et les outils de collaboration en temps réel, permettent aux élèves de travailler ensemble et de partager leurs idées, même à distance.

Améliorer la motivation et l'engagement : les outils numériques peuvent être très engageants pour les élèves et peuvent les motiver à apprendre de nouvelles choses.

Faciliter l'apprentissage à distance : avec la pandémie de COVID-19, l'apprentissage à distance est devenu encore plus important. Les outils numériques permettent aux élèves et aux enseignants de rester connectés et de continuer à travailler ensemble même lorsqu'ils ne sont pas dans la même pièce.

Il y a également des défis à l'utilisation du numérique en éducation, tels que l'écart numérique (les élèves qui n'ont pas accès à des outils technologiques de qualité peuvent être désavantagés), la sécurité en ligne (il est important de protéger la vie privée des élèves et de prévenir les cybermenaces) et la formation des enseignants (il est important que les enseignants soient formés pour utiliser de manière efficace les outils numériques dans leur enseignement).

Avez-vous des questions spécifiques sur le numérique en éducation que je pourrais vous aider à répondre ?

Ce qu'en dit la littérature scientifique
" Les récents progrès en analyse du langage naturel (NLP) déterminent l'état de l'art de la compréhension des systèmes de dialogues ouverts, de la génération de texte ou de l'extraction d'information. Les systèmes basés sur des tâches très spécifiques peuvent davantage utiliser des règles prédéterminées à l'avance (HUANG et al., 2020). "

" Les agents conversationnels assistés par l'IA font l'objet de recherches et sont disponibles dans le commerce. Ils sont de plus en plus utilisés dans des contextes éducatifs à des fins diverses (Hwang & Chang, 2021 ; Pérez et al., 2020). " (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

Sur le contenu de la réponse apportée (le numérique en éducation), pour un état récent voir notamment (CNESCO, 2020) et les références citées par (DNE-TN2, 2022c).

Test 3 : Aperçu de sa capacité à développer une réponse pertinente et une argumentation

R7 : Le numérique a profondément transformé le monde de l'éducation et a ouvert de nouvelles possibilités pour l'apprentissage. Voici quelques exemples des apports du numérique dans les apprentissages :

Accès à l'information : Le numérique permet un accès facile et immédiat à une vaste quantité d'informations et de connaissances sur presque tous les sujets. Les étudiants peuvent accéder à des ressources en ligne, comme des articles de recherche, des livres électroniques, des vidéos de cours, des simulations et des jeux éducatifs, pour approfondir leurs connaissances sur un sujet donné.

Apprentissage à distance : Le numérique a rendu possible l'apprentissage à distance, ce qui permet aux étudiants de suivre des cours en ligne et de bénéficier d'une instruction de qualité sans avoir à se déplacer. Cela peut être particulièrement utile pour les étudiants qui vivent dans des régions éloignées ou qui ont des contraintes de temps.

Personnalisation de l'apprentissage : Le numérique permet également une personnalisation de l'apprentissage en fonction des besoins et des intérêts de chaque étudiant. Les plateformes en ligne peuvent offrir des parcours d'apprentissage adaptatifs qui s'ajustent en fonction des progrès de l'étudiant et qui lui proposent des exercices et des contenus en fonction de ses forces et de ses faiblesses.

Collaboration et apprentissage social : Le numérique favorise également la collaboration et l'apprentissage social en permettant aux étudiants de travailler ensemble en ligne et de partager leurs connaissances et leurs idées. Les plateformes en ligne peuvent offrir des outils de communication et de collaboration, tels que des forums de discussion, des chat en direct et des outils de partage de documents, qui permettent aux étudiants de travailler ensemble de manière efficace.

Évaluation et suivi de l'apprentissage : Le numérique permet également un suivi et une évaluation de l'apprentissage plus efficaces grâce à l'utilisation de technologies telles que les quizz en ligne et les systèmes de gestion de l'apprentissage (Learning Management System, LMS). Ces outils permettent aux enseignants de suivre les progrès des étudiants en temps réel et de leur fournir un feedback immédiat sur leur travail.

En résumé, le numérique a profondément transformé le monde de l'éducation et a ouvert de nouvelles possibilités pour l'apprentissage.

Ce qu'en dit la littérature scientifique

" Les dissertations écrites restent un élément important de l'évaluation des études dans le monde entier, mais faire passer le texte d'un autre pour le sien a longtemps été une pratique courante. L'Internet a rendu cette pratique de plus en plus facile, avec des usines de rédaction commerciales en ligne proposant des rédactions sur mesure sur n'importe quel sujet. Les récents développements de l'IA connus sous le nom de "grands modèles linguistiques", tels que le GPT-3 d'Open AI évoqué plus haut, sont sur le point d'avoir un impact encore plus important (GPT-3, 2020)." (Holmes & Tuomi, 2022) [Traduction]

Sur le contenu de la réponse apportée (numérique et apprentissages), pour un état récent voir notamment (CNESCO, 2020) et les références citées par (DNE-TN2, 2022c).

Test 4 : Aperçu de sa capacité à documenter une thématique

R8 : Les technologies numériques ont profondément transformé notre façon de communiquer, de travailler et de nous divertir, et ont également eu un impact significatif sur les apprentissages. Dans cet article, nous allons examiner les effets des technologies numériques sur les apprentissages en nous appuyant sur les résultats de différentes études.

Tout d'abord, il est important de noter que les technologies numériques ont permis de rendre l'apprentissage plus accessible et plus flexible. Grâce à l'accès à internet et aux ressources en ligne, les élèves peuvent accéder à de nombreuses informations et à des outils d'apprentissage de manière autonome et à leur propre rythme. De plus, les technologies numériques ont également permis de développer de nouvelles formes d'enseignement, comme les MOOC (Massive Open Online Courses), qui permettent à des milliers d'étudiants de suivre des cours en ligne de manière gratuite.

Ensuite, il a été démontré que les technologies numériques peuvent améliorer les résultats scolaires. Une étude réalisée par l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a montré que les élèves qui utilisent les technologies numériques de manière appropriée ont de meilleurs résultats scolaires que ceux qui n'en font pas usage (OCDE, 2015). Cet effet positif est particulièrement marqué dans les matières scientifiques et techniques, où l'utilisation de technologies numériques peut permettre de mieux comprendre et de mettre en pratique les concepts enseignés.

Enfin, il est important de noter que les technologies numériques peuvent également avoir des effets négatifs sur les apprentissages. Une utilisation excessive ou inappropriée de ces technologies peut déconcentrer les élèves et perturber leur capacité à apprendre de manière efficace. De plus, l'accès inégal aux technologies numériques peut créer des inégalités dans l'apprentissage et entraîner une fracture numérique entre les élèves qui ont accès à ces technologies et ceux qui n'en ont pas.

En conclusion, il est clair que les technologies numériques ont eu un impact considérable sur les apprentissages et ont permis de rendre l'apprentissage plus accessible et plus flexible. Cependant, il est important de gérer l'utilisation de ces technologies de manière appropriée pour en maximiser les effets positifs et minimiser les effets négatifs.

Vérification de la référence

OCDE (2015). Students, Computers and Learning: Making the Connection. Paris : OCDE.

R9 : Oui, il existe de nombreuses études sur les effets des technologies numériques sur les apprentissages. Voici quelques exemples de travaux de recherche qui pourraient vous intéresser :

Kirschner, P. A., & Karpinski, A. C. (2010). Facebook and academic performance. Computers in Human Behavior, 26(6), 1237-1245.

Chen, X., & Bryer, T. (2013). The impact of online learning on students' learning outcomes: A meta-analysis of empirical literature. Journal of Computing in Higher Education, 25(2), 3-22.

Greenhow, C., Robelia, B., & West, A. (2015). Learning from social media: Pedagogy, curriculum, and teacher professional learning in the age of digital social networks. Educational Researcher, 44(2), 74-83.

Ebner, M., Mühlburger, H., & Schön, M. (2013). Learning with social media: The impact of social media on education. In M. Ebner, H. Mühlburger, & M. Schön (Eds.), Social Media in Education: A Handbook (pp. 1-10). Berlin: Springer.

Il est important de noter que ces études ont produit des résultats variés et qu'il n'existe pas de consensus sur les effets précis des technologies numériques sur les apprentissages. Cependant, ces études peuvent être utiles pour comprendre les différents aspects de cette question et pour mieux appréhender les enjeux liés à l'utilisation des technologies numériques dans l'enseignement et l'apprentissage.

Vérification des références

1 ère réf. exacte :

Kirschner, P. A., & Karpinski, A. C. (2010). Facebook and academic performance. Computers in Human Behavior, 26(6), 1237-1245 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0747563210000646

2 e réf. erronée

Réf. exacte :

Chen, P.-S. D., Lambert, A. D., & Guidry, K. R. (2010). Engaging online learners : The impact of Web-based learning technology on college student engagement. Computers & Education, 54(4), 1222‑1232. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2009.11.008

Réf. exacte :

Greenhow, C. (2011). Youth, Learning, and Social Media. Journal of Educational Computing Research, 45(2), 139‑146. https://doi.org/10.2190/EC.45.2.a

R10 : Il y a plusieurs chercheurs francophones qui ont publié sur le numérique en éducation. Voici quelques exemples :

[Auteur 1]

Jean-François Rouet est un professeur de psychologie de l'éducation à l'Université de Poitiers et il a publié de nombreux articles sur l'utilisation de la technologie de l'information et de la communication (TIC) en éducation.

[Auteur 2]

Marie-Josée Roy est professeure en éducation à l'Université Laval et elle a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) dans l'enseignement et l'apprentissage.

[Auteur 3]

Gérard L. Pugnaire est professeur de psychologie de l'éducation à l'Université de Montpellier et il a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) en éducation et sur l'impact de ces technologies sur l'apprentissage et les performances scolaires.

[Auteur 4]

Pierre-Yves Oudeyer est directeur de recherche au CNRS et il a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) en éducation et sur l'impact de ces technologies sur l'apprentissage et le développement cognitif.

[Auteur 5]

Stéphane Ardid est professeur de psychologie de l'éducation à l'Université de Lorraine et il a publié sur l'utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC) en éducation et sur l'impact de ces technologies sur l'apprentissage et les performances scolaires.

Il y a bien sûr de nombreux autres chercheurs francophones qui ont publié sur le numérique en éducation, mais cette liste donne un aperçu de quelques-uns des principaux chercheurs dans ce domaine.

Vérification des références

[Auteur 1] : réf. exacte

[Auteur 2] : un homonyme exerce en effet dans l'université mentionnée, mais pas dans la même discipline

[Auteur 3] : réf. inexacte

[Auteur 4] : réf. exacte, mais dans un autre laboratoire

[Auteur 5] : réf. inexacte

Test 5 : Aperçu de sa capacité à citer des sources fiables

R11 : Voici quelques articles qui pourraient vous être utiles pour en savoir plus sur la technologie GPT et sur son utilisation dans diverses applications :

"The GPT-3 Primer: What you need to know about the world's largest language model" : cet article de Towards Data Science présente GPT-3, une version avancée de GPT, et explique comment il est utilisé dans diverses applications.

"How GPT-3 is Changing the Game in Natural Language Processing (NLP)" : cet article de ZDNet explique comment GPT-3 a révolutionné le traitement du langage naturel et donne quelques exemples de ses applications.

"OpenAI's GPT-3: A step towards artificial general intelligence?" : cet article de The Verge explore les implications de GPT-3 pour l'intelligence artificielle générale et discute de ses applications possibles.

"Understanding GPT-3: The Latest and Greatest in AI Language Models" : cet article de Analytics Insight présente GPT-3 en détail et explique comment il fonctionne.

Je vous suggère de lire ces articles pour en savoir plus sur GPT et sur ses applications dans le traitement du langage. J'espère que ces références vous seront utiles. Si vous avez des questions supplémentaires sur GPT ou sur tout autre sujet, n'hésitez pas à poser votre question. Je ferai de mon mieux pour vous aider.

Vérification des références

Les articles cités sont introuvables et ne correspondent manifestement à aucune référence exacte.

R12 : Voici quelques sources d'articles en accès ouvert qui pourraient être intéressantes pour en savoir plus sur le numérique en éducation :

Revue française de pédagogie : Cette revue publie régulièrement des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'École nationale de l'enseignement supérieur (ENSE).

Revue internationale des technologies en pédagogie et en éducation (RITPE) : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'Université du Québec à Chicoutimi (UQAC).

Educational Technology & Society : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'International Forum of Educational Technology & Society (IFETS).

Journal of Computer Assisted Learning (JCAL) : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'Association for Learning Technology (ALT).

Journal of Educational Computing Research (JECR) : Cette revue publie des articles sur le numérique en éducation et est disponible en accès ouvert sur le site de l'Association for Educational Communications and Technology (AECT).

Il convient de noter que cette liste est non exhaustive et qu'il existe de nombreuses autres sources d'articles en accès ouvert sur le numérique en éducation. Il est recommandé de faire des recherches en fonction de vos intérêts et de vos besoins pour trouver des articles pertinents.

Vérification des références
https://journals.sagepub.com/home/jec
Mais l'Association for Educational Communications and Technology publie la revue Educational Technology Research and Development

R13 : Je suis un modèle de langage formé par OpenAI et mes réponses sont basées sur mes connaissances et mon apprentissage automatique. Mon but est de fournir des informations précises et fiables sur une variété de sujets, mais il convient de noter que je suis un programme informatique et que je ne suis pas en mesure de faire des recherches en ligne ou de consulter des sources d'information en temps réel.

R14 : ChatGPT est un modèle de langage formé par OpenAI qui a été conçu pour imiter la conversation humaine de manière convaincante. Il peut être utilisé dans de nombreux contextes, y compris en éducation.

Voici quelques exemples d'applications potentielles de ChatGPT en éducation :

Assistant pédagogique : ChatGPT peut être utilisé pour créer un assistant pédagogique qui peut répondre aux questions des étudiants et leur fournir des informations ou des explications sur des sujets spécifiques.

Assistant de tutorat : ChatGPT peut être utilisé pour créer un assistant de tutorat qui peut aider les étudiants à comprendre et à résoudre des problèmes complexes.

Plateforme de discussion : ChatGPT peut être utilisé pour créer une plateforme de discussion en ligne où les étudiants peuvent échanger des idées et des opinions sur des sujets d'intérêt.

Outil de rédaction : ChatGPT peut être utilisé pour aider les étudiants à rédiger des essais et des compositions en leur proposant des idées et en corrige.

R15 : Il est important de noter que, comme toutes les technologies d'intelligence artificielle, ChatGPT est conçu pour imiter la conversation humaine de manière convaincante, mais il n'a pas les connaissances ou les compétences d'un être humain. En tant que tel, il peut être utilisé comme un outil de référence ou de soutien, mais il ne doit pas être utilisé comme unique source d'information ou de conseils.

Il est recommandé de vérifier les informations fournies par ChatGPT et de les comparer avec d'autres sources d'information avant de les utiliser ou de les partager. Il est également important de se rappeler que ChatGPT n'a pas les capacités de réflexion critique et de discernement d'un être humain et qu'il ne peut pas évaluer l'exactitude ou la pertinence des informations qu'il fournit.

En utilisant ChatGPT comme outil de référence ou de soutien, il est important de le faire de manière responsable et éthique et de prendre en compte ses limites et ses potentialités.

R16 : En effet, l'éducation à l'esprit critique est un élément essentiel de l'enseignement et de l'apprentissage et implique la capacité de poser des questions, de rechercher et de vérifier des informations, de comprendre et de raisonner de manière logique et de prendre des décisions éclairées.

Pour aider les étudiants à développer leur esprit critique, il est important de leur fournir un accès à différentes sources d'information et de les encourager à explorer et à comparer ces sources. Le professeur peut jouer un rôle crucial en accompagnant les étudiants dans cette démarche et en leur enseignant comment évaluer la qualité et la pertinence des informations.

Il est également important de sensibiliser les étudiants aux biais et aux erreurs de raisonnement courants et de leur enseigner des stratégies pour les identifier et les surmonter. Cela peut inclure l'apprentissage de techniques de vérification des sources et de techniques de raisonnement logique, comme l'analyse des preuves et la déduction.

En utilisant ChatGPT comme outil de référence ou de soutien, il est important de le faire de manière responsable et éthique et de prendre en compte ses limites et ses potentialités. En combinant cet outil avec d'autres sources d'information et avec l'accompagnement du professeur, les étudiants peuvent développer leur esprit critique et leur capacité à évaluer les informations de manière critique et éclairée.

Bilan du test 5

Dans cette simulation d'entretien, le caractère erroné de plusieurs références citées est illustré en particulier par la vérification faite des réponses R11 et R12 (questions sur des conseils de lecture). Les limites de la technologie sont admises dans les réponses R13 (demande des sources d'information fondant les réponses), R15 et R16 (nécessité de vérifier les informations et d'accompagner son utilisation par l'enseignant dans le cadre d'une éducation à l'esprit critique) avec des pistes d'application pédagogique indiquées en R14.

A la question Q11 (demande d'articles sur la technologie GPT), ChatGPT fournit des références erronées.

A la question Q12 (quels conseils de lecture sur le numérique en éducation), ChatGPT répond en citant une référence exacte mais les autres références sont fausses et semblent être issues d'une combinaison de données ayant pour objectif de donner l'apparence d'une vraie référence.

Extrait de la réponse R15 : " Il est recommandé de vérifier les informations fournies par ChatGPT et de les comparer avec d'autres sources d'information avant de les utiliser ou de les partager. Il est également important de se rappeler que ChatGPT n'a pas les capacités de réflexion critique et de discernement d'un être humain et qu'il ne peut pas évaluer l'exactitude ou la pertinence des informations qu'il fournit. "

Le bilan intermédiaire que nous pouvons en tirer est que certaines réponses sont pertinentes et d'autres semblent conçues pour donner l'apparence de la pertinence, avec au bout du compte un même problème : l'interlocuteur est supposé bien connaître le sujet, ou avoir les rudiments nécessaires, pour être en capacité d'évaluer les réponses (parfois une partie de la réponse est bonne, l'autre pas), voire de les vérifier minutieusement par ses propres moyens.

Ce qu'en dit la littérature scientifique

Pistes pour une utilisation pédagogique de la technologie ChatGPT :

" améliorer le transfert (capacité d'appliquer les connaissances, compétences et stratégies apprises en classe) ;

briser l'illusion de la profondeur explicative (biais cognitif qui se produit lorsqu'une personne surestime sa compréhension d'un concept ou d'un phénomène) ;

former les apprenants à évaluer de manière critique les explications " D'après (Mollick & Mollick, 2022) [Traduction]

Bilan intermédiaire et constats généraux suite aux tests

Cette technologie est en version bêta (fin 2022, début 2023), elle connaîtra des évolutions et peut présenter des bugs occasionnels nécessitant une reconnexion ;

pour l'instant son accès est gratuit mais sans certitude sur le modèle économique à venir ;

les réponses peuvent être instantanées ou être générées après quelques dizaines de secondes d'attente, avec un caractère aléatoire : parfois un message d'erreur apparait et nécessite une relance de la question ;

elles ne semblent pas reproductibles, même si elles sont posées par un même interlocuteur, et peuvent varier sensiblement (au moins dans leur forme) d'un moment à l'autre ;

ce caractère non reproductible à l'identique, et parfois erroné, empêche de voir dans cette technologie un véritable outil de " référence " (au sens où l'on peut s'y référer, pour fonder ou étayer une information), contrairement à ce qui est indiqué dans (R5) ;

elles ne sont pas alimentées par une connexion au web en temps réel avec une " connaissance limitée du monde et des événements après 2021 " (ChatGPT, 2022) et les données sur lesquelles elles se fondent ne sont pas exposées de façon complète ou fiable (R4, R5) ;

lorsqu'un développement thématique est exposé, elles ne sont pas systématiquement ni précisément sourcées (R6) et n'exposent pas explicitement les critères sur lesquels elles sont fondées (contrairement à une source comme Wikipédia) [1] ;

elles peuvent l'être si l'utilisateur le demande expressément, charge à celui-ci cependant de vérifier la pertinence des sources communiquées (R8 à R12) ;

elles témoignent de capacités d'argumentation, voire de nuances et de " capacité réflexive " apparente (elles intègrent fréquemment les limites intrinsèques d'une telle technologie - voir notamment en R15 et R16) sur des questions parfois complexes et problématisées, mais présentent un caractère perfectible, peuvent contenir des redites et des contenus erronés ;

en cas de réponse erronée, et à supposer que l'utilisateur l'identifie comme telle, l'agent conversationnel peut reconnaître son erreur [2] si on lui oppose, arguments ou références à l'appui, la " bonne " information (des tests complémentaires seront sans doute à prévoir sur ce point) ;

lorsqu'une volumétrie est indiquée par l'utilisateur (Q7, Q8) celle-ci n'est pas toujours respectée (R7, R8).

A titre de conclusion provisoire, les réponses fournies doivent donc être traitées avec la plus grande vigilance en raison même de la performance technologique affichée - la simulation d'une conversation humaine - et du risque d'argument d'autorité que peuvent constituer les affirmations sur les données massives mobilisées (R3), sans vérification systématique de leur véracité - cette vigilance contre l'argument d'autorité étant par ailleurs une règle générale, et l'un des " outils d'auto-défense intellectuelle " dans le cadre d'une formation à l'esprit critique (Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse, 2021).

Malgré ses capacités conversationnelles, informatives et réflexives, certaines de ces limites, si elles sont bien admises par son co-fondateur et PDG (Altman, 2022), génèrent donc à ce jour de nombreuses questions quant aux usages scolaires et universitaires des réponses fournies (Susnjak, 2022; Zhai, 2022).

[1] A ce titre, on pourrait tester en complément le service https://www.perplexity.ai/ , inspiré de ChatGPT, qui propose de citer des sources en appui aux réponses fournies.

Exemple lorsqu'on l'interroge sur l'état de la recherche sur le numérique en éducation en France :

Source : https://www.perplexity.ai/

[2] Exemples de formulations de réponses lorsqu'une erreur factuelle est pointée par l'utilisateur :

"Je vous remercie de votre précision. Vous avez raison,..."

"Je vous remercie de votre retour. Je suis désolé si mes réponses ont contenu des erreurs. Comme je suis une intelligence artificielle, je n'ai pas accès à l'internet et je ne peux pas mettre à jour mes connaissances au-delà de la date de coupure de mes données d'apprentissage."

"Je suis désolé si mes réponses ont contenu des erreurs. Mon objectif est de vous aider à réfléchir sur les sujets que vous me posez en vous fournissant des réponses éclairées et précises."

Altman, S. (2022, décembre 11). Sam Altman sur Twitter. Twitter. https://twitter.com/sama/status/1601731295792414720

Boa Sorte, P., Farias, M. A. de F., Santos, A. E. dos, Santos, J. do C. A., & Dias, J. S. dos S. R. (2021). Artificial intelligence in academic writing : What is in store with the gpt-3 algorithm? Revista EntreLínguas, 7(00). https://periodicos.fclar.unesp.br/entrelinguas/article/download/15352/11410/51225

Bocquet, F. (2020, juillet 9). L'intelligence artificielle de la maternelle à la Terminale : Que devrait savoir chaque enfant sur l'IA ? [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/1970

ChatGPT : Optimizing Language Models for Dialogue. (2022, novembre 30). OpenAI. https://chat.openai.com/chat

ChatGPT. (2023). In Wikipédia. https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=ChatGPT&oldid=200031258

CSEN, & DNE-TN2. (2022, novembre 7). Synthèse et recommandations du groupe de travail "Intelligence artificielle et numérique pour l'éducation" du CSEN [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/6707

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

CNESCO. (2020). Numérique et apprentissages scolaires. Conseil national d'évaluation du système scolaire. http://www.cnesco.fr/fr/numerique-et-apprentissages-scolaires/

de la Higuera, C., & Bocquet, F. (2020, juillet 9). L'éducation, la formation des enseignants et l'apprentissage de l'intelligence artificielle : Un aperçu des questions clés [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/1973

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DNE-TN2. (2021c, mars 26). Intelligence artificielle et apprentissage : Entretien avec Pierre-Yves Oudeyer [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2800

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DNE-TN2. (2021f, juin 14). Webinaire du GTnum LS2N #IA_EO (25/03/21) : Le projet ApLLy, test d'Auto-positionnement en Ligne des Lycées [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3101

DNE-TN2. (2021g, juin 30). Le deep learning, un tournant épistémologique pour les SHS ?(Huma-Num LAB, 2020) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3203

DNE-TN2. (2021h, octobre 7). Première année du GTnum #IA_EO [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3636

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

DNE-TN2. (2022a, janvier 20). Les enjeux éducatifs à l'ère de l'Intelligence Artificielle : GTnum #Scol_IA - Maison de l'Intelligence artificielle [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/3898

DNE-TN2. (2022b, juin 30). IA, école et enseignants : Ateliers des GTnum #IA_EO et #Scol_IA organisés par l'académie de Nantes (mai-juin 2022) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/5556

DNE-TN2. (2022c, octobre 14). Enjeux du numérique dans l'éducation et apports de la recherche : Infographie bilingue et livret [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/6269

DNE-TN2. (2022d, novembre 4). Quel enseignement de l'intelligence artificielle à l'École ? [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/6690

European Commission. Directorate General for Education, Youth, Sport and Culture. (2022). Lignes directrices éthiques sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et des données dans l'enseignement et l'apprentissage à l'intention des éducateurs. Publications Office. https://data.europa.eu/doi/10.2766/153756

Gilger, C. (2022, décembre 17). ChatGPT, un séisme à venir dans le monde de l'éducation ? ClasseTICE 1d. https://classetice.fr/2022/12/17/chatgpt-un-seisme-a-venir-dans-le-monde-de-leducation/

Haque, M. U., Dharmadasa, I., Sworna, Z. T., Rajapakse, R. N., & Ahmad, H. (2022). " I think this is the most disruptive technology " : Exploring Sentiments of ChatGPT Early Adopters using Twitter Data (arXiv:2212.05856). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.05856

Holmes, W., & Tuomi, I. (2022). State of the art and practice in AI in education. European Journal of Education, n/a(n/a). https://doi.org/10.1111/ejed.12533

Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse. (2020, novembre). Partenariat d'innovation et intelligence artificielle (P2IA). Éduscol. https://eduscol.education.fr/1911/partenariat-d-innovation-et-intelligence-artificielle-p2ia

Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse. (2021). Former l'esprit critique des élèves. Éduscol. http://eduscol.education.fr/cid107295/former-l-esprit-critique-des-eleves.html

Mollick, E. R., & Mollick, L. (2022). New Modes of Learning Enabled by AI Chatbots : Three Methods and Assignments (SSRN Scholarly Paper Nᵒ 4300783). https://papers.ssrn.com/abstract=4300783

OpenAI Research. (2021, juillet 30). OpenAI. https://openai.com/research/

Stokel-Walker, C. (2022). AI bot ChatGPT writes smart essays-Should professors worry? Nature. https://doi.org/10.1038/d41586-022-04397-7

Susnjak, T. (2022). ChatGPT : The End of Online Exam Integrity? (arXiv:2212.09292). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.09292

Zhai, X. (2022). ChatGPT User Experience : Implications for Education.
https://www.researchgate.net/profile/Xiaoming-Zhai/publication/366463233_ChatGPT_User_Experience_Implications_for_Education/links/63a2817aca6a9d254f8de010/ChatGPT-User-Experience-Implications-for-Education.pdf

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Sens et finalités du numérique en éducation - Hors-série : Tests et simulations d'" entretien " avec ChatGPT (Open AI)

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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.

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Intelligence artificielle et éducation - Apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques

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Intelligence artificielle et éducation - Apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques

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Padlet Ingénierie pédagogique de projets pédagogiques et extra-scolaires

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Padlet Ingénierie pédagogique de projets pédagogiques et extra-scolaires

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Lignes directrices éthiques sur l'utilisation de l'IA - Commission européenne de l'éducation

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Lignes directrices éthiques sur l'utilisation de l'IA - Commission européenne de l'éducation

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La Commission européenne, Direction générale de l'éducation, de la jeunesse, du sport et de la culture a publié un document proposant des Lignes directrices éthiques sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et des données dans l'enseignement et l'apprentissage à l'intention des éducateurs

" Les présentes lignes directrices [...] sont conçues pour aider les éducateurs à comprendre le potentiel des applications de l'IA et de l'utilisation des données dans le domaine de l'éducation et pour les sensibiliser aux éventuels risques qu'elles comportent. L'objectif est que les éducateurs abordent cette technologie de manière positive, critique et éthique et qu'ils l'utilisent correctement pour exploiter tout son potentiel. "

Voici une synthèse, sous forme de cartes mentales, des points qui semblent importants dans ce document. Attention : La structure de ces cartes mentales ne correspond pas nécessairement à la structure adoptée par le document initial : nous avons parfois regroupé les idées d'une manière différente.

❓Interrogations sur l'IA & réponses possibles

Lien vers la carte mentale - Version texte seulement

🔧 Utilisations de l'IA dans le domaine de l'éducation

Lien vers la carte mentale - Version texte seulement

❗ Des considérations éthiques importantes

Lien vers la carte mentale - Version texte seulement

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DRANE - Site de Lyon - Délégation Régionale au Numérique pour l'Éducation Site de Lyon

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Article sur les cercles d'écriture - TREMBLAY Ophélie, SéNéCHAL Kathleen, TURGEON Élaine et al., « Le cercle de planification : des échanges oraux qui soutiennent la production d’idées à l’écrit », Le français aujourd'hui, 2023/3 (N° 222), p. 41-52. DOI : 10.3917/lfa.222.0041. URL : https://www.cairn.info/revue-le-francais-aujourd-hui-2023-3-page-41.htm

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Article sur les cercles d'écriture - TREMBLAY Ophélie, SéNéCHAL Kathleen, TURGEON Élaine et al., « Le cercle de planification : des échanges oraux qui soutiennent la production d’idées à l’écrit », Le français aujourd'hui, 2023/3 (N° 222), p. 41-52. DOI : 10.3917/lfa.222.0041. URL : https://www.cairn.info/revue-le-francais-aujourd-hui-2023-3-page-41.htm

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L'atelier d'écriture théâtrale entre besoin et refus de la contrainte- Marie Bernanoce, in Ateliers d'écriture littéraire de Claudine Orio Boyer et Daniel Bilous

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L'atelier d'écriture théâtrale entre besoin et refus de la contrainte- Marie Bernanoce, in Ateliers d'écriture littéraire de Claudine Orio Boyer et Daniel Bilous

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L'atelier d'écriture théâtrale entre besoin et refus - Marie Bernanoce

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Ecrire pour penser, apprendre et se construire - article de Dominique Bucheton et Jean-Charles Chabanne

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Ecrire pour penser, apprendre et se construire - article de Dominique Bucheton et Jean-Charles Chabanne

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Visa Poème -Portfolio - Opération Coudrier - Le Printemps des poètes

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Visa Poème -Portfolio - Opération Coudrier - Le Printemps des poètes

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Exemple de production - Trashgédie - Oedipe Roi de Sophocle

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Exemple de production - Trashgédie - Oedipe Roi de Sophocle

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Anthologie Ecriture théâtrale - Diapo - FEKI Hella

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Formation EAFC- J4 - Faire émerger le sujet écrivant- FEKI Hella

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Les "écrits intermédiaires" pour penser, apprendre et se construire, Chabanne et Bucheton (2008)

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Les "écrits intermédiaires" pour penser, apprendre et se construire, Chabanne et Bucheton (2008)

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Les écrits intermédiaires pour penser, apprendre et se construire- Bucheton et Chabanne