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Emma Watson Meets The First Time Tom Hanks - The Circle

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Minority Report - Official® Trailer 1 [HD]

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Le parcours

J'explore: C'est quoi un algorithme ?

Je découvre: L'utilisation des algorithmes dans la vie quotidienne

J'analyse: Comment ca marche : Data et algorithmes ?

J'expérimente: Ma recherche sur un algorithme

J'approfondis:

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J'explore: C'est quoi un algorithme ? Je découvre: L'utilisation des algorithmes dans la vie quotidienne J'analyse: Comment ca marche : Data et algorithmes ? J'expérimente: Ma recherche sur un algorithme J'approfondis:

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J'explore: C'est quoi Alexa?

Je découvre:

J'analyse:

J'expérimente:

J'approfondis:

Quelle est la difference entre un assistant vocal et la dictee vocale ?

Quelles questions peux-tu poser a Alexa ?

Quelle réponse vas-tu obtenir ?

Parcours explorateur : Regarde la frise chronologique Histoire de l'Internet et note quelques évenements importants de l'histoire de L'internet

Parcours chercheur : Y a-t-il des femmes qui ont participées à l'évolution de l'Internet? Fais une recherche biographique. (tu peux regarder cet article : Les femmes qui ont marqué l'histoire de l'informatique)

Parcours créateur : Fais une présentation avec les grandes dates et les grands h♪ros de l'Internet . Tu peux utiliser le logiciel Prezi

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J'explore: C'est quoi Alexa? Je découvre: J'analyse: J'expérimente: J'approfondis: Quelle est la difference entre un assistant vocal et la dictee vocale ? Quelles questions peux-tu poser a Alexa ? Quelle réponse vas-tu obtenir ?

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Can a neural network learn to recognize doodles? See how well it does with your drawings and help teach it, just by playing.

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MIT Visiting Scholar and GRAMMY® Award-winning artist, Lupe Fiasco, experiments with our latest large language model PaLM 2 and MakerSuite to build AI tools for writers, rappers and wordsmiths.

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Help test early-stage experiments to shape the future of technology, together.

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A plusieurs reprises, le documentaire illustre le fonctionnement des algorithmes par le biais d'une famille fictive, dont le fils se radicalise pour un parti fictif via les réseaux sociaux. NETFLIX

NETFLIX - À LA DEMANDE - DOCUMENTAIRE

Quand le journaliste demande à Tim Kendall, ancien responsable de la monétisation de Facebook et ex-directeur de Pinterest, ce qui l'inquiète le plus dans le développement exponentiel des réseaux sociaux, il soupire et réfléchit un bref instant avant de répondre. " A très court terme ? La guerre civile. "

Le ton est donné : Derrière nos écrans de fumée, documentaire sorti sur Netflix le 9 septembre, met en garde contre les dérives de ces algorithmes qui cherchent, avec chaque jour un peu plus d'efficacité, à nous maintenir " engagés " sur Facebook, YouTube, Instagram ou Twitter. Polarisation des débats, bulles de filtres qui nous mettent uniquement en relation avec des gens qui pensent comme nous, addiction, prime à la désinformation, dépression, le documentaire balaye largement les problèmes causés, plus ou moins directement, par " l'algorithmisation " croissante de nos vies.

A l'appui de leur démonstration, les réalisateurs ont convoqué un nombre impressionnant de militants, d'experts de haut vol et de " repentis " de la Silicon Valley, emmenés par Tristan Harris, ancien ingénieur chez YouTube et qui préside aujourd'hui le Center for Humane Technology. Devant la caméra se succèdent ainsi Renée DiResta, spécialiste mondialement reconnue de la désinformation ; Shoshana Zuboff, théoricienne du " capitalisme de surveillance " ; ou encore Jaron Lanier, dont le look de gourou new-age fascine presque autant que ses réflexions sur l'impact des nouvelles technologies.

Démonstration convaincante

Comment expliquer concrètement le fonctionnement de ces algorithmes, quand du propre aveu des " repentis " qui s'expriment, seule une poignée de personnes, chez Google ou Facebook, comprennent réellement ces logiciels ? Pour y parvenir, le documentaire a recours à un petit artifice, en prenant pour exemple une famille fictive dont on mesure, entre deux entretiens, le rapport difficile à la technologie : celle-ci conduit le fils à s'isoler, tandis que la fille développe une mauvaise image d'elle-même. Face à eux, trois acteurs jouent le rôle des algorithmes, qui ont pour but de les maintenir accrochés à leur téléphone et leur vendre des publicités ciblées.

Ce dispositif, un peu kitsch mais finalement très efficace, permet de visualiser les grands principes qui régissent les réseaux sociaux, et les conséquences désastreuses qu'ils peuvent avoir - sur la radicalisation du débat politique ou des événements précis comme le génocide des Rohingyas en Birmanie. La démonstration est convaincante, mais souffre parfois de quelques raccourcis et exagérations. Un graphique montrant l'évolution de la puissance de calcul sur un siècle est ainsi présenté comme la preuve de la défaite de nos cerveaux face à la machine, quand le documentaire montre bien que ce sont les paramètres choisis à la conception, plus que l'efficacité des machines, qui sont au cœur du problème.

Derrière nos écrans de fumée s'achève malgré tout sur un optimisme prudent. Il n'y a pas de " bad guys " dans la Silicon Valley : nous avons le pouvoir de dire non aux manipulations en nous déconnectant ou en votant avec nos clics. Il n'est pas trop tard, mais un changement n'est possible que si ces entreprises cessent d'être pilotées en fonction de leur cours de Bourse. Une fois le générique terminé, Netflix a lancé automatiquement la bande-annonce de The Big Bang Theory. Nous n'avons pas cliqué.

Derrière nos écrans de fumée, documentaire de Jeff Orlowski, Davis Coombe et Vickie Curtis (EU, 2020, 94 min). www.netflix.com/fr/title/81254224

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" Derrière nos écrans de fumée " : un réquisitoire contre " l'algorithmisation " de nos vies

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NETFLIX - À LA DEMANDE - DOCUMENTAIRE Quand le journaliste demande à Tim Kendall, ancien responsable de la monétisation de Facebook et ex-directeur de Pinterest, ce qui l'inquiète le plus dans le développement exponentiel des réseaux sociaux, il soupire et réfléchit un bref instant avant de répondre. " A très court terme ?

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Les progrès de l'intelligence artificielle sont souvent associés aux perspectives d'un monde meilleur, dans lequel les défaillances humaines seraient corrigées par des algorithmes plus performants et rationnels. L'action publique deviendrait plus réactive et efficace et les diagnostics médicaux plus précis. Qu'en est-il du domaine de la consommation ? Les algorithmes peuvent-ils orienter les consommateurs vers de meilleurs choix, moins impulsifs et mieux éclairés ?

Les moteurs de recherche et évaluations en ligne peuvent effectivement aider les choix de consommation en ligne, mais de nombreux algorithmes sont aujourd'hui au service des Nudge s, ces détails de l'environnement d'achat qui influencent le choix des consommateurs. L'intelligence artificielle s'applique parfois à exacerber l'irrationalité des comportements de consommation.

Le principe du Nudge a été développé par le prix Nobel d'économie R. Thaler et C. Sunstein, et consiste à utiliser les biais cognitifs (ces erreurs de raisonnement ou perception altérant la prise de décision) comme un outil de politique publique. Il s'agit d'orienter les décisions des individus dans une direction jugée bonne pour eux ou pour la collectivité. Des petits changements de l'environnement de décision peuvent orienter les comportements dans une direction vertueuse. Par exemple, le fait de savoir que la majorité des clients d'une chambre d'hôtel a réutilisé la serviette de bain d'un jour sur l'autre vous incitera, par un biais de conformisme, à faire de même. Ce même biais pourra vous inciter à réduire votre consommation énergétique si vous apprenez qu'elle est supérieure à celle de vos voisins. L'inscription automatique sur les listes électorales ou la déclaration d'impôts pré-remplie sont d'autres exemples reposant sur la simplification du comportement visé. Les Nudges ont vocation à inciter au changement de comportement par une méthode douce, tout en laissant la liberté de choix. Ils offrent ainsi une alternative aux outils classiques d'action publique que sont par exemple les interdictions ou les taxes.

Ces méthodes d'influence sont également employées en marketing : à défaut de pouvoir convaincre rationnellement un consommateur de l'utilité d'un achat, on peut l'inciter insidieusement. Un site de réservation d'hôtels vous alertera qu'il reste qu'une chambre disponible et que d'autres internautes sont en train de la lorgner, vous incitant à vous précipiter de la réserver. Les sites internet mettant en avant une option par défaut, relative à un achat ou à l'acceptation de certaines conditions, font légion ; option par défaut, dont on est libre de s'écarter, à condition d'avoir du temps devant soi et d'aimer chercher. L'abonnement gratuit qui devient payant parce qu'on a oublié de se désinscrire, les bons de réduction aux conditions d'utilisation tellement restreintes qu'ils restent inutilisés, ou les publicités ciblées qui émettent des propositions d'achats à des moments opportuns, sont d'autres exemples de Nudges appliqués au marketing. Cette approche, qui dévoie la nature du Nudge puisqu'elle ne vise plus le bien être du consommateur ou de la société, est appelée "bad nudge" ou "sludge".

La prédiction de Y.N. Harari établie en 2018, a déjà un inquiétant goût de vécu : " Avec les progrès de la biotechnologie et de l'apprentissage automatique, il sera plus facile de manipuler les émotions et les désirs les plus profonds [...] comment ferez-vous la différence entre votre moi et [les] experts en marketing ?". Certes, les méthodes d'influence ne sont pas l'apanage de l'intelligence artificielle. Les démarcheurs utilisent des techniques de vente, plus ou moins éthiques depuis longtemps, mais l'intelligence artificielle a le pouvoir de généraliser l'utilisation des méthodes d'influence en les appliquant de façon systématique et à grande échelle. Alors que les biais comportementaux sur lesquels reposent les Nudges usuels ont été issus de recherches expérimentales, le big data permet de détecter automatiquement le moindre point faible de la prise de décision, pouvant être exploité pour influencer le consommateur. Une fois un nouveau levier comportemental identifié, les algorithmes peuvent l'implémenter massivement. Quelles en sont les conséquences ? Les consommateurs peuvent se trouver lésés, soit parce qu'ils procèdent à des achats ne correspondant pas à leurs réels besoins, soit parce que les tentatives pour résister aux influences créent une fatigue qui dégrade l'expérience d'achat. Ainsi, l'utilisation des Nudges en marketing dégrade le bien-être du consommateur.

De façon plus générale, l'utilisation de Nudges à grande échelle, tend à rendre systématique des erreurs qui étaient occasionnelles : l'irrationalité devient la norme. A cet égard, l'utilisation grandissante des Nudges fragilise un des fondements de l'économie de marché. En théorie, c'est parce que les consommateurs font des choix éclairés que les producteurs sont incités à proposer les produits les plus adaptés et aux meilleurs prix. Le Nudge renverse ce processus en permettant au producteur d'imposer les préférences des consommateurs. Un consommateur sous influence n'exerce donc plus son contrepouvoir sur les producteurs. La possibilité que les consommateurs agissent sous influence questionne donc certaines vertus de l'économie de marché, au même titre que le vote de citoyens sous influence fragilise les fondements du modèle démocratique.

Comment prévenir ces effets délétères ? Faut-il se tourner vers un régulateur ? Il semble difficile delégiférer en la matière, la nuance entre information et influence étant ténue. A minima, il pourrait être imposé que les informations diffusées lors des achats (comme les quantités disponibles) soient vraies, ce qui reste difficile à faire appliquer. Le changement pourrait aussi venir des consommateurs, qui pourraient se détourner des plateformes qui utilisent ces techniques. A cet égard, mieux connaître les techniques d'influence peut aider à y résister. La tâche n'est pas aisée, soit parce que ces influences ne sont pas toujours conscientes, mais aussi parce que certaines plateformes sont en situation de quasi-monopole. Un changement de tendance pourrait également venir des vendeurs eux-mêmes qui pourraient renoncer publiquement aux techniques d'influence, comme gage de qualité de leurs produits et de respect de leurs clients. Cette démarche pourrait être appuyée par... l'intelligence artificielle. En effet, des algorithmes pourraient tester automatiquement les sites de vente en ligne pour détecter les Nudges. Un label issu de ces inspections automatiques, pourrait ainsi être crée. De bonne machines luttant contre les mauvaises ? Bien que manichéenne, cette idée rappelle que les machines ne font que ce pour quoi elles ont été conçues. A charge donc aux consommateurs d'utiliser les possibilités offertes par l'intelligence artificielle pour défendre leurs intérêts.

Emmanuel Kemel, Professeur Chercheur CNRS - Economie et Sciences de la Décision - HEC Paris

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Nudges Et Intelligence Artificielle : Unis Pour Le Meilleur Ou Pour Le Pire ? | Forbes France

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Les progrès de l'intelligence artificielle sont souvent associés aux perspectives d'un monde meilleur, dans lequel les défaillances humaines seraient corrigées par des algorithmes plus performants et rationnels. L'action publique deviendrait plus réactive et efficace et les diagnostics médicaux plus précis. Qu'en est-il du domaine de la consommation ?

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Qu'est-ce que l'intelligence artificielle? Quel est sa manifestation actuelle dans nos vies? Et son apport à l'éducation? On tente d'y voir plus clair grâce à ce dossier réalisé conjointement par l'École branchée et Carrefour éducation. Bonne lecture! par Adam L.-Desjardins et Amy Tran
enseignants au Collège Beaubois

L'intelligence artificielle (IA), on en parle beaucoup. C'est un sujet à la mode qui alimente les discussions et les passions. Son omniprésence médiatique s'est accrue depuis quelques années et elle est possiblement amplifiée au Québec par le fait que Montréal est l'un des endroits incontournables dans le développement de l' apprentissage profond, une approche algorithmique utilisée en IA. C'est aussi surtout parce que cette approche a connu beaucoup de succès dans les dernières années qu'il y a cet engouement pour l'IA.

Cela dit, l'apprentissage profond n'est pas la seule approche en IA, il y en a beaucoup d'autres. Elle n'a d'ailleurs pas toujours été considérée comme une approche si prometteuse, figurant beaucoup plus dans les modèles théoriques intéressants, mais qui ne donnaient pas de résultats concrets. Outre la persistance dans le travail de recherche, deux facteurs ont permis l'émergence de résultats intéressants pour l'apprentissage profond : l'augmentation de la quantité de données disponibles et la vitesse de traitement des ordinateurs. En effet, l'IA basée sur cette approche a besoin de beaucoup de données pour se pratiquer, pour apprendre. Les possibilités qu'offre Internet à cet égard ont certainement contribué à cette révolution technologique.

Table des matières

L'IA dans nos vies

Définir l'intelligence artificielle : pas une mince tâche!

Les impacts sur l'éducation

L'enseignant

L'élève

Impact didactique

Impact pédagogique

Impact sur l'apprentissage

L'intelligence artificielle dans le développement des compétences du 21e siècle
Bonifier le spectre des apprentissages en mathématique

Les enjeux éthiques de l'IA en éducation

Annexe

Références

Pour en savoir plus

L'IA dans nos vies

Ainsi, l'IA est déjà entrée dans nos vies, ne serait-ce que dans Internet, où elle est abondamment utilisée en publicité. Les premiers essais de voitures autonomes sont également une manifestation de l'intérêt pour l'IA et on peut anticiper des tentatives d'implantation de celle-ci dans toutes les sphères de la vie. Le domaine de l'éducation ne fait pas exception et nous pouvons nous questionner quant aux impacts qu'aura l'IA sur celui-ci. Cela dit, avant d'explorer ces questions, il convient de bien cerner le sujet. En voici une définition selon les éditions Larousse :

" Ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. " (Éditions Larousse, 2018)

D'une part, cette définition confère à l'IA un spectre d'application très large et d'autre part, elle s'accorde avec une idée très répandue dans la population : celle voulant que l'IA serve essentiellement à remplacer l'intelligence humaine. Mais qu'en est-il réellement?

Définir l'intelligence artificielle : pas une mince tâche!

Définir l'IA n'est pas une chose simple parce que la définition a évolué depuis les années 1960. À l'époque, certains algorithmes[1] pouvaient entrer dans une définition assez floue de l'IA alors qu'aujourd'hui, ils sont enseignés comme faisant partie des stratégies classiques de résolution de problèmes et non pas comme étant des instances de l'IA. Aussi, la frontière entre les mathématiques et l'informatique[2] n'étant pas toujours claire, le même problème se pose pour la définition de l'IA qui, généralement, est catégorisée comme étant une branche de l'informatique. La distinction entre tous ces domaines n'est peut-être pas toujours nécessaire et, par conséquent, lorsqu'on parle d'IA, est-ce qu'on parle toujours de quelque chose de si différent des mathématiques? Cette question est intéressante non seulement pour tenter d'établir une définition, mais également parce que l'arrivée de l'IA nous permet de nous questionner sur la formation que nous offrons aux élèves en mathématiques. Il en sera d'ailleurs question dans ce dossier.

Il faut également admettre que l'IA est très loin de remplacer l'intelligence humaine actuellement et qu'il est difficile d'estimer l'ampleur du développement des IA dans l'avenir. Les projections vont d'une application limitée de l'IA dans les prochaines décennies à l'atteinte d'une singularité technologique dans un horizon relativement proche. Cette singularité serait un point de non-retour où l'IA pourrait se développer elle-même de manière exponentielle, mettant en péril le contrôle que pourrait avoir l'être humain sur celle-ci.

Toutefois, il n'est pas nécessaire de considérer les scénarios extrêmes pour que les progrès de l'IA, même dans une perspective conservatrice, méritent l'attention des acteurs du monde de l'éducation. D'ailleurs, certaines anticipations du développement des IA pourraient-elles être contre-productives? En voici deux exemples :

" À quoi bon apprendre la conduite automobile, les véhicules se déplaceront de manière autonome dans quelques années. "

" Pourquoi donner des cours d'informatique? Dans un proche avenir, les ordinateurs reconnaîtront les commandes vocales. "

Dans ce dernier cas, la phrase aurait autant pu être prononcée aujourd'hui qu'il y a vingt ans. Elle questionne la nécessité d'effectuer un apprentissage parce qu'il risque d'être inutile à cause de l'IA. Il faut savoir que la vitesse à laquelle se développe l'IA est inégale d'un domaine d'application à un autre et il faut donc se méfier des extrapolations excessives. Un progrès significatif dans un domaine A ne signifie pas nécessairement de progrès dans les domaines B, C ou D. Par exemple, la découverte d'un nouveau vaccin efficace contre un des multiples virus de la grippe ne signifie pas qu'il y aura développement de vaccins pour les autres souches virales.

Il y a aussi d'autres raisons qui peuvent être invoquées pour ne pas apprendre quelque chose à cause des progrès dans le domaine de l'IA, mais elles donnent lieu à des idées parfois farfelues parce qu'elles font fi de la valeur subjective de certains apprentissages pour l'être humain :

" Est-il vraiment nécessaire d'apprendre aux enfants à faire du vélo, puisque nous avons des automobiles? "

D'ailleurs, dans les compétitions de cyclisme, les humains compétitionnent contre d'autres humains et non pas contre des automobiles ou des humains sur des motocyclettes. Cette possibilité technologique a fait émerger une activité différente : les sports automobiles.

Le jeu d'échecs en est un autre exemple : un ordinateur très puissant et programmé spécifiquement à cet égard peut battre le meilleur humain. Est-ce qu'on arrête de jouer aux échecs pour autant? Est-ce que ça enlève la pertinence d'apprendre ce jeu? Dans le même ordre d'idée, nous continuons d'apprendre l'arithmétique même si nous avons des calculatrices.

Pour reprendre l'exemple de la conduite automobile, même si la voiture autonome est une réalité presque achevée, il demeure que les humains devront entre autres :

programmer l'IA de ces voitures;

décider du code de la route pour tous ses usagers, y compris les véhicules autonomes;

débattre des dimensions éthiques dans les décisions prises par l'IA.

En fait, le niveau d'implication humain est important, particulièrement en ce qui concerne le dernier point. L'IA n'implique pas l'absence d'erreurs et n'implique pas la prise de décision sans impact négatif. Par exemple, puisqu'un véhicule peut subir un bris mécanique, la décision que prendra l'IA peut avoir une conséquence sur les occupants du véhicule et les autres usagers de la route. La décision peut comporter un enjeu éthique.

Bref, l'IA crée de nouveaux besoins de main-d'œuvre spécialisée ainsi qu'une nécessité pour les citoyens de bien maîtriser les enjeux entourant ces nouveaux outils. Les acteurs du milieu de l'éducation peuvent réagir au changement ou s'y préparer.

Les impacts de l'IA sur l'éducation

Les apports de l'intelligence artificielle (IA) en éducation sont loin d'être magiques. Nous n'en sommes pas du tout à la substitution des pratiques enseignantes par des algorithmes mathématiques, mais ses bénéfices potentiels dans l'environnement d'enseignement et d'apprentissage ne semblent pas négligeables. Seulement en se basant sur le triangle pédagogique (Houssaye, 1988), il est possible d'entrevoir des impacts qui pourraient faire l'objet de nombreuses spéculations. Les trois pôles du triangle (l'enseignant, l'apprenant et le savoir) ainsi que les relations entre ceux-ci (didactique, pédagogique et d'apprentissage) seraient potentiellement affectés par l'IA.

L'intérêt du triangle pédagogique comme angle d'attaque pour catégoriser les impacts réside dans le fait que c'est un modèle relativement efficace et qu'il nous force à s'interroger sur plusieurs aspects de l'éducation en contexte scolaire. Voici donc une très brève entrée en matière avec une série d'idées à explorer selon chacun de ses trois sommets et trois relations.

1. L'enseignant

C'est probablement ce qui suscite le plus de craintes : est-ce que l'IA arrivera à remplacer l'enseignant? Dans une perspective de progrès même très significatif, la réponse est non.

Un rapport du Brookfield Institute indique que les éducateurs à la petite enfance, les enseignants du préscolaire, du primaire et du secondaire font partie des cinq emplois risquant le moins d'être affectés par l'automatisation (Lamb, 2016). L'IA amène naturellement le développement de plusieurs technologies qui sont susceptibles de remplacer des tâches répétitives et relativement prévisibles des responsabilités des enseignants. Toutefois, le travail de l'enseignant du 21e siècle dépasse largement le spectre des tâches automatisables. Au-delà d'un maître passeur de connaissances, les enseignants peuvent être créateurs d'environnements d'apprentissage et des accompagnateurs auprès des élèves. L'humain possède des qualités difficiles à reproduire en IA; nous parlons ici de l'empathie, de la bienveillance, du jugement critique et de la flexibilité cognitive. Autrement dit, les compétences générales[3] des enseignants seront en grande partie ce qui les distinguera de l'IA. Ainsi, les emplois qui touchent les relations humaines bénéficieraient d'une certaine protection d'un hypothétique remplacement par un robot doté d'une IA forte. Cela est vrai pour des raisons de limites technologiques, mais aussi parce que l'humain pourra potentiellement préférer l'interaction avec un semblable plutôt qu'avec une IA.

Dans ce cas, au-delà de la substitution de certaines tâches répétitives et relativement prévisibles, l'IA peut avoir un impact significatif au niveau de la pratique enseignante à travers de nombreux outils didactiques qui viennent aider le jugement et les choix pédagogiques. Ces questions seront abordées ultérieurement.

2. L'élève

La question se pose même si elle peut sembler farfelue : est-ce que l'IA peut avoir un impact sur l'élève lui-même? On ne parle certainement pas de remplacer l'élève par une IA. Le simple fait de penser que l'IA pourrait s'immiscer dans la relation pédagogique causera probablement un rejet automatique de l'idée chez plusieurs personnes lisant ces lignes. Encore une fois, ce n'est pas parce qu'une technologie existe que nous souhaitons nous en servir. Par exemple, oser envisager que l'IA puisse être dans la gestion de classe ouvre la porte à l'écriture d'un scénario de la série Black Mirror (série télévisée britannique dystopique où sont présentées des dérives technologiques). Cela dit, on ne peut ignorer cette possibilité, ne serait-ce que pour se prémunir contre les usages abusifs de l'IA.

Toutefois, les scénarios de science-fiction mis à part, des développeurs travaillent déjà à l'heure actuelle sur des produits augmentés par l'IA qui peuvent aider les élèves dans leurs apprentissages. En fait, depuis plusieurs années, les MOOC (Massive Open Online Courses) connaissent du succès en en Occident. Les élèves peuvent maintenant apprendre ce qu'ils veulent, quand ils veulent et, surtout, au rythme qui leur convient. Cependant, cette abondance d'opportunités et cette liberté peuvent créer une certaine confusion à l'égard de ce qu'il faut apprendre ainsi que l'ordre selon lequel il faudrait procéder. Certains élèves ne savent donc pas ce qu'ils veulent apprendre parce qu'ils n'ont pas l'expertise d'un enseignant qui peut structurer et optimiser les phases d'apprentissage. Cela engendre souvent de la démotivation et l'abandon du processus de formation. L'IA peut contribuer à prévenir ce phénomène. À l'aide de données amassées sur un profil, l'IA est en mesure de proposer des séquences de cours ou d'exercices qui sont les plus pertinents pour l'élève. On peut même imaginer qu'elle puisse jouer un rôle de soutien dans l'orientation scolaire et professionnelle de l'élève. Aussi, pour contrer une éventuelle baisse de motivation, les tuteurs intelligents pourraient prédire le moment où l'élève commence à perdre de l'intérêt et avertir leurs enseignants. Ceux-ci peuvent anticiper le comportement et réagir à l'aide du renforcement adéquat.

3. Le savoir

Dans le cas du savoir, on ne fait pas ici de distinction entre les connaissances, les compétences ou toute autre catégorisation de ce que l'être humain peut accumuler comme bagage intellectuel. L'impact de l'IA sur le savoir semble se situer à deux niveaux : tout d'abord, la formation que les élèves devraient recevoir pour comprendre et utiliser l'IA. Cet aspect n'est pas souvent évoqué lorsque l'on parle de l'impact de l'IA en éducation, mais il y a certainement des questions à se poser concernant les programmes de formation et cela pour plusieurs matières, dont les mathématiques. Ensuite, il y a le savoir que les humains devraient posséder pour vivre dans un monde où l'IA est très présente.

Que ce soit pour répondre au besoin d'expertise ou de développement de la pensée critique des élèves face à l'utilisation de cette technologie, il est important que les programmes d'enseignement s'adaptent. Bien que, pour beaucoup de gens, la compréhension du fonctionnement d'une IA semble très complexe et réservée à un petit groupe de spécialistes, plusieurs notions liées à l'IA sont déjà enseignées, mais leur disposition dans les programmes de formation est parfois discutable. Certains concepts mathématiques utilisés en IA sont relativement simples[4] et pourraient être abordés au secondaire, voire même avant. Par exemple, selon le Programme de l'école québécoise, des notions sur la régression mathématique, une initiation à la science des données, sont déjà présentes dès la troisième secondaire. (MEES, 2016) Pourtant, est-ce qu'on y accorde suffisamment d'importance? Nous avons ici l'opportunité d'introduire certains concepts de base de l'apprentissage profond et par la machine dans les classes et il faut la saisir. Est-ce le temps de réviser et mettre à jour les contenus mathématiques dans le programme? Nous y reviendrons plus loin...

D'ailleurs, au-delà des mathématiques, devons-nous nous assurer que les élèves sachent utiliser de façon adéquate et responsable lesdites technologies? Après tout, nos jeunes auront bientôt à manipuler des outils où l'IA y sera de plus en plus présente. En effet, la multiplication des médias de toutes sortes est déjà un défi au niveau de la sélection et de l'interprétation de l'information. Lorsque cette information est présélectionnée et ciblée par des algorithmes d'IA, comme c'est le cas actuellement sur certains médias sociaux, le défi est encore plus grand. Les enjeux éthiques de l'IA devraient donc être abordés au cours de leur formation.

Impact didactique

Comme mentionné précédemment, une partie de la tâche d'un enseignant est potentiellement automatisable. L'IA viendrait donc libérer l'enseignant de certaines tâches plus administratives afin qu'il puisse s'occuper davantage de la pédagogie. La valeur ajoutée de l'IA à cet égard n'est pas au niveau du contenu comme tel à enseigner, elle est au niveau du processus de sélection du contenu et des outils en salle de classe. Ces nouvelles technologies permettent les analyses individuelles des élèves en une fraction du temps et peuvent aider les enseignants à personnaliser l'apprentissage de chacun.
Dans ce contexte, nous sommes loin d'un remplacement, mais plutôt d'un renforcement de l'importance de l'enseignant auprès des élèves.
Impact pédagogique

Dans le dernier rapport prospectif de l'Université Stanford dans le cadre d'un programme d'étude sur cent ans de l'IA dans toutes ses possibilités d'impact sur nos vies, les chercheurs prévoient une présence accrue des tuteurs intelligents en assistance aux enseignants (Stone & al., 2016). En effet, en récoltant des données scolaires et en les combinant aux habitudes d'apprentissage des élèves, certains algorithmes vont être en mesure de tailler un programme d'apprentissage sur mesure qui favorise la différenciation pédagogique. Imaginez un programme qui est capable de classifier les élèves selon les méthodes de travail qui sont les plus efficaces pour eux en très peu de temps. Cette démarche qui autrefois consommait beaucoup de temps en observation, compilation de données et calculs statistiques peut être optimisée par l'IA. Elle permettrait donc d'augmenter l'impact de l'enseignement sur l'apprentissage de l'élève. Dans ce contexte, nous sommes loin d'un remplacement, mais plutôt d'un renforcement de l'importance de l'enseignant auprès des élèves. " Si certaines situations d'échec sont peut-être inéluctables (circonstances personnelles, mauvaise adaptation des désirs de l'apprenant à la formation proposée), une bonne partie d'entre elles pourraient être évitées par un dépistage précoce qui donnerait lieu à un recadrage et un suivi plus attentif et personnalisé. " (Bovo, Sanchez, Héguy, Duthem, 2013).

De plus, une fois que le portrait global des apprenants est établi, les algorithmes peuvent jumeler les candidats les plus susceptibles de s'entraider. La collaboration dans l'apprentissage peut se faire dorénavant à très grande échelle; un élève du Québec pourrait très bien recevoir de l'aide en mathématique d'un élève du Maroc, de la Suisse ou du Sénégal. La machine qui les relie peut surveiller les échanges et intervenir afin d'assurer qu'ils demeurent pédagogiquement pertinents. Dans un cas où les élèves ne réussiraient pas à résoudre leur problème, des alertes peuvent même être envoyées à leurs enseignants respectifs afin d'en faire le suivi.

Impact sur l'apprentissage

En ce qui concerne la relation entre l'élève et les savoirs, comme pour l'enseignant, peut-être que certaines tâches accomplies par les élèves seraient automatisables, ou du moins, pourraient être optimisées par l'IA. Il s'agit toutefois d'effectuer des choix éclairés sur le plan pédagogique, car l'IA, comme toute technologie, doit procurer un avantage sur le plan de l'apprentissage et surtout, ne pas nuire à celui-ci. Au-delà des outils de suivi des élèves, l'IA peut amener ou raffiner certains outils de production et de traitement des informations. Prenons le cas du correcteur automatique, un exemple d'outil de travail qui s'est raffiné avec le temps. Nous nous souvenons de ses premières versions, où plusieurs suggestions s'accordaient mal avec les intentions de l'auteur. Depuis, une cueillette et une analyse d'un grand nombre de textes à l'aide des sciences des données ont permis de raffiner son efficacité. Aujourd'hui, nous bénéficions d'un outil de correction automatique qui satisfait beaucoup de besoins pédagogiques. Cela dit, l'IA pourrait permettre d'aller bien au-delà de la correction de phrases. Certains travaux visent même l'évaluation du contenu d'un texte à long développement en se basant sur des balises prédéfinies (Wang, Chang, Li, 2008). Le potentiel des outils de rétroaction dans le domaine linguistique est évident avec l'arrivée de l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle dans le développement des compétences du 21e siècle

Au rythme rapide auquel la société évolue, il est difficile de prévoir l'ampleur des défis qui attendent nos jeunes dans les prochaines décennies. Toutefois, il apparaît évident que le développement des compétences en résolution de problèmes complexes, où la pensée informatique[5] joue un rôle important, soit incontournable en éducation au 21 e siècle. La pensée informatique n'est pas la capacité de " penser comme un ordinateur " ou encore de faire appel à ce dernier pour réfléchir. Selon Cuny, Snyder et Wing (2010), la pensée informatique ( computational thinking) est "le processus réflexif impliqué dans la formulation de problèmes et de leurs solutions de manière que leur résolution puisse être effectuée par un agent de traitement de l'information ". Aujourd'hui, ces agents de traitement de l'information sont de plus en plus sophistiqués et bonifiés par l'IA, ce qui rend disponibles de nouveaux outils de résolution de problèmes.

En fait, la relation entre l'IA en éducation et la pensée informatique est symbiotique. D'une part, l'arrivée d'outils dotés d'IA renforce la nécessité de développer la pensée informatique parce que c'est la manière privilégiée (peut-être même la seule) d'utiliser les résultats donnés par plusieurs agents intelligents et de les combiner pour résoudre des problèmes. D'autre part, l'étude des agents intelligents de traitement de l'information est une excellente façon de développer la pensée informatique.

L'apprentissage de la programmation, bien qu'il ne soit pas le seul moyen de développer la pensée informatique, est un véhicule intéressant pour y parvenir. D'ailleurs, depuis quelques années, l'enseignement de la programmation est devenu une préoccupation dans beaucoup de pays. Il s'agit pourtant d'une idée qui date des années 1960, mais qui a visiblement eu de la difficulté à faire son chemin pour toutes sortes de raisons, dont les coûts associés à l'achat d'ordinateurs. À l'heure actuelle, l'enseignement de la programmation se limite généralement à ce qui est séquentiel, procédural ou événementiel, souvent à l'aide d'outils très visuels comme Scratch par exemple. Cela ne devrait toutefois qu'être le point de départ d'une solide implantation dans le programme de formation, que ce soit comme nouvelle matière ou dans le cadre des cours de mathématiques. Cela n'enlève absolument pas la nécessité de faire de la résolution de problèmes avec un crayon et des feuilles lignées, au contraire. La manière traditionnelle de résoudre des problèmes demeurera toujours un outil incontournable, ne serait-ce que pour visualiser ce qui est parfois fort abstrait. D'ailleurs, les deux approches devraient se compléter.

Bonifier le spectre des apprentissages en mathématique grâce à l'IA

Ainsi, il serait peut-être temps de mettre à jour la formation donnée en mathématiques, sans nécessairement faire table rase. Par exemple, si on se réfère aux programmes de mathématiques pour la séquence sciences naturelles (SN) à la fin du secondaire, on s'aperçoit que les élèves travaillent principalement dans le plan cartésien et apprennent à maîtriser l'algèbre utilisée dans les fonctions et les relations. Tout cela est fort pertinent, mais ne serait-il pas intéressant de bonifier et d'élargir le spectre des apprentissages en mathématiques, particulièrement ce qui touche à l'informatique et à l'intelligence artificielle? Les mathématiques discrètes (qui touchent entre autres aux nombres entiers) seraient intéressantes à cet égard. Pourtant, on y fait que très peu référence sauf dans la séquence culture, société et technique (CST) de cinquième secondaire, où on fait une légère incursion dans la théorie des graphes, très utile pour résoudre certains types de problèmes par programmation. Elle n'est toutefois pas au programme de la séquence sciences naturelles (SN) ou technico-sciences (TS) bien qu'un de ces deux cours de mathématiques soit nécessaire pour accéder aux différents programmes de sciences au cégep.

Le fait d'être passé d'un monde analogique à un monde numérique est déjà une excellente raison de revoir la nature et la variété des mathématiques auxquelles les élèves sont exposés. Le lien entre l'intelligence artificielle, la pensée informatique et la résolution de problème vient grandement renforcer cette idée.

Les enjeux éthiques de l'IA en éducation

Se positionner contre l'intelligence artificielle de manière générale ou de manière spécifique, par exemple en éducation, est quelque chose qui se défend certainement sur le plan philosophique. Comme c'était le cas avec l'apparition de la machine à vapeur et du travail à la chaîne, la crainte de voir ces machines nous remplacer provoque des réactions, dont celle du rejet catégorique. Ces réactions n'ont toutefois jamais mené à une interdiction de ces nouvelles technologies permettant d'augmenter la productivité. Elles ont néanmoins contribué à éveiller les consciences et auraient peut-être préparé le terrain pour certains mouvements, comme ceux visant à défendre les droits des travailleurs.

Présentement, il existe un écart entre le monde scolaire et le reste de la société. La société évolue et prend un virage numérique à un rythme que les écoles peinent à suivre. L'apparition des technologies mobiles avec un accès à Internet en est un exemple qui provoque encore des débats. Les opinions exprimées vont de l'interdiction totale à celles permettant tout ce qui est acceptable ailleurs en société. Ainsi, les discussions sur l'intégration de l'IA en éducation semblent farfelues pour plusieurs. Pourtant, si l'IA prend de plus en plus de place dans nos vies quotidiennes, est-ce que l'école pourra se permettre d'en faire abstraction? Bien sûr, ça ne veut pas dire que tout ce qui existe à l'extérieur de l'école doit nécessairement se retrouver à l'école, mais il faudra probablement évaluer chaque application de l'IA selon ses potentialités.

Par contre, comment pouvons-nous porter un jugement critique sur l'IA si nous ne la comprenons pas complètement? Beaucoup d'idées circulent à ce sujet et certaines s'avèrent biaisées. Lorsqu'on manque d'information, on se réfère à l'expérience subjective, à l'émotion, pour se positionner. C'est pour cela que l'IA suscite souvent des craintes. Des comités d'éthique composés des plus grands chercheurs et développeurs ont été mis en place pour débattre des plus grands enjeux. Toutefois, comme nous l'avons mentionné précédemment, les impacts de l'IA en éducation sont nombreux et chaque usage de l'IA comporte potentiellement une dimension éthique qui mérite d'être examinée. La conclusion suite à cet examen pourrait être celle du rejet. Par contre, éviter d'envisager ses applications nous expose à plusieurs problèmes, comme c'est le cas pour d'autres technologies.

Il y aurait par exemple le risque de se faire manipuler par l'IA ou par ceux qui la contrôlent. En effet, l'IA se base sur une grande quantité de données afin de repérer, généraliser et prédire un comportement. Certains scientifiques vont jusqu'à dire que la machine pourrait bientôt connaître l'être humain mieux que lui-même. Par contre, les résultats proposés par l'IA ne risquent-ils pas d'être interprétés comme une vérité absolue? La trop grande confiance et la dépendance à l'utilisation de ces technologies pourraient conduire à une certaine paresse intellectuelle et permettre à certains pouvoirs mal intentionnés d'utiliser celles-ci afin d'atteindre leurs objectifs politiques.

Laisser les élèves s'approprier ces technologies à l'extérieur du cadre scolaire, et ce sans supervision autre que celle des parents est hautement discutable. Il y a certainement une tendance à toujours vouloir confier davantage de mandats à l'école afin d'offrir de meilleures chances à tous dans la vie et l'école ne pourra pas constamment se substituer aux responsabilités parentales. Par contre, il faut s'assurer que cet encadrement soit fait avec toutes les informations qui s'y rattachent. La question du rôle du système d'éducation dans l'appropriation des technologies utilisant l'intelligence artificielle est tout à fait pertinente, particulièrement dans ses dimensions éthiques. Il est impératif de former nos enseignants afin qu'ils puissent faire des choix didactiques et pédagogiques éclairés et mener des discussions sur les enjeux éthiques avec les jeunes.

La finalité est de préparer les élèves à contrôler l'intelligence artificielle, et non pas d'en être dépendants.

Complément

Références

Bovo A., Sanchez S., Héguy O, Duthen Y. (2013). L'apprentissage automatique comme base du suivi d'élèves et de l'amélioration de formations. Journée EIAH&IA 2013. Hal: 00824278

Desjardins A., Tran A., Girard, M. (2017, 19 janvier). La programmation et le développement de la pensée informatique. École branchée. Repéré à https://ecolebranchee.com/2018/01/19/dossier-programmation-developpement-de-pensee-informatique/

Houssaye, J. (1988). Théorie et pratiques de l'éducation scolaire (I) : Le triangle pédagogique. Berne, Suisse: Peter Lang.

Lamb, C. (2016). The Talented Mr. Robot: The impact of automation on Canada's workforce. Toronto, Ontario: The Brookfield-Institute-for-Innovation-Entrepreneurship.

Stone P & al. (2016). Artificial Intelligence and Life in 2030. One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel. Stanford University. http://ai100.stanford.edu/2016-report

Wang H., Chang C., Li T. (2008). Assessing creative problem-solving with automated text grading. Computer and Education, 51(4), 1450-1466. Doi: 10.1016/j.compedu.2008.01.006

Pour en savoir plus

Karsenti, T. (2018). Intelligence artificielle en éducation : L'urgence de préparer les futurs enseignants aujourd'hui pour l'école de demain ?. Formation et profession, 26(3), 112-119. http://dx.doi.org/10.18162/fp.2018.a159

TeachThought (16 septembre 2018). 10 Roles For Artificial Intelligence In Education. En ligne : https://www.teachthought.com/the-future-of-learning/10-roles-for-artificial-intelligence-in-education/

École branchée. (2019). Façonner l'avenir de l'école avec l'intelligence artificielle. Rendez-vous pédagogique avec François Guité. En ligne : https://www.youtube.com/watch?v=5FGWjlbuiI0

[1] Un algorithme peut s'apparenter à une recette, c'est à dire une série d'instructions qui permettent de résoudre un problème. Les algorithmes ne se pas toujours séquentiels et peuvent être très complexes.

[2] Ici on fait référence à l'informatique comme science et non pas du point de vue de l'utilisation de logiciels ou de la gestion de l'information.

[3] Compétences générales : appelées soft skills en anglais.

[4] Un excellent exemple d'apprentissage automatique, une des branches de l'IA, est disponible sur la chaîne standupmaths de Youtube : MENACE: the pile of matchboxes which can learn. [ https://youtu.be/R9c-_neaxeU].

[5] Un dossier en lien avec la pensée informatique a été présenté dans l'École branchée : La programmation et le développement de la pensée informatique (Desjardins, Tran, Girard, 2017).

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Dossier. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA)? Quelle place prend-elle dans nos vies? Quel est son apport en éducation?

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VIDÉO - Le sexisme des algorithmes expliqué par Angèle - Heidi.news

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"Quand on tape "écolier", on a des enfants qui vont à l'école. "Ecolière", on a également des jeunes filles en costume d'écolière, érotisées."

"C'est tentant de leur montrer, même si c'est pas vrai", chante Angèle dans "Victime des réseaux". Et les exemples sont multiples, à l'image de l'algorithme d'Instagram qui semble privilégier les contenus proches de la nudité.

Mais alors, qui blâmer? Ces lignes de codes sont-elles responsables des résultats affichés? Pas vraiment. La source du problème se trouve dans les politiques qu'on leur dicte, mais aussi issue de données "biaisées", utilisées par exemple par Google pourtant l'un des moteurs de recherche les plus performants du Web:

"Ce qu'il faut entendre par données biaisées, c'est que ce sont des données réelles qui sont entrées, mais comme elles ont été créées par des humains qui ont des biais sexistes, elles sont tout sauf neutres."

Les algorithmes fournissent alors "une version plus stéréotypée de la réalité", souligne Isabelle Collet. C'est ce qui est arrivé à Amazon quand l'entreprise de Jeff Bezos a souhaité automatiser ses recrutements à l'aide d'une intelligence artificielle (IA). Le problème? L'IA a sélectionné les CV en se basant sur la manière dont Amazon recrutait auparavant les personnes: préférentiellement des hommes, en leur donnant les plus longues carrières et les meilleurs salaires. Un système reproduit par les algorithmes, que l'on a accusé. Isabelle Collet:

"Alors Amazon a dit: "C'est l'IA qui est sexiste.'" Non, c'était sa politique de ressources humaines qui l'était. L'IA a servi de bouc émissaire."

Ces biais sexistes sont aussi le résultat d'un manque de mixité dans les milieux technologiques, qui conçoivent les algorithmes. Illustration avec les outils de reconnaissance vocale:

"Les voix d'hommes étaient mieux reconnues par l'intelligence artificielle que les voix de femmes parce que l'IA avait été entraînée sur des voix d'hommes."

Balance ton algorithme. Seulement sexistes, les algorithmes? Non, ils sont également accusés de racisme:

"Des produits, par exemple, la reconnaissance faciale, sont arrivés sur le marché marchaient parfaitement avec des personnes blanches, mais pas du tout avec des personnes non blanches."

Encore une fois, la mixité lors des phases de production de ces technologies fait défaut.

Ce que l'on peut corriger. Peut-on prétendre à des algorithmes parfaits, totalement en phase avec la société? Cela semble utopique pour Isabelle Collet, qui préfère temporiser:

"Etant donné le volume de données biaisées qu'on a, ce ne sont pas cinq ou dix ans qui vont changer les choses."

La recette miracle de l'algorithme parfait n'existe encore donc pas. Si certaines avancées ont eu lieu, le sujet reste épineux:

"Il y a eu une conférence sur l'éthique dans l'intelligence artificielle et 21 définitions ont été dégagées. Philosophiquement c'est passionnant. En terme de programmation, c'est compliqué."

Comme le dit Angèle dans son dernier tub "Fever": "Peut-être qu'avec du temps, ça partira".

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Pour la Journée des droits des femmes, le sexisme des algorithmes expliqué par Angèle

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A l'occasion de ce 8 mars et de cette Journée internationale des droits des femmes plongeons-nous dans les algorithmes. Ils sont utilisés pour embaucher chez Amazon, pour fournir vos feeds Instagram ou Facebook ou pour faire fonctionner les reconnaissances vocales d'Apple.

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PHOTO / myheritage.fr / capture d'écran

Nos émotions se bousculent en voyant s'animer, d'un simple clic, une photo de Frederick Douglass [ancien esclave devenu une grande figure de l'abolitionnisme aux États-Unis au XIX e siècle]. Et pourtant, le voici qui cligne des yeux et hoche de la tête comme s'il était en vie encore hier [voir ci-dessous], lui qui est décédé en 1895, des années avant l'avènement du film.

Cette image et d'autres sur ce modèle - déroutantes, émouvantes et un peu fantasmagoriques - sont créées grâce à Deep Nostalgia, un logiciel reposant sur une intelligence artificielle (IA) proposé sur la plateforme de généalogie MyHeritage.

La technologie derrière ces photos, évocatrices de l'univers de Harry Potter, n'est pas particulièrement complexe. Les internautes sont invités à télécharger des photos anciennes de leurs proches, et le programme s'appuie sur les techniques d'apprentissage automatique pour animer différentes parties de leur visage. Deep Nostalgia complète aussi la photo originale en révélant une dent ou l'autre côté de la tête. Le résultat, s'il n'est pas parfaitement naturel, nous interpelle profondément.

Les réactions aux images créées avec Deep Nostalgia - nos larmes en voyant le sourire d'une grand-mère, l'étrange affinité ressentie avec une figure historique décédée depuis longtemps - se heurtent à une mystérieuse barrière psychologique entre nous et ces nouvelles technologies en forte progression.

L'amour et la peur en opposition

"Si ça plaît autant, c'est parce que l'imagerie visuelle a quelque chose de viscéral et de frappant qui nous interpelle, explique Hany Farid, directeur de la faculté des sciences de l'information à l'université de Berkeley. Nous sommes des créatures sensibles à tout ce qui est visuel. Quand notre grand-mère ou Mark Twain prennent vie, nous sommes fascinés." Fascinés, certes, mais aussi un peu effrayés.

Nos cerveaux, si sophistiqué

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Internet. Deep Nostalgia : les intelligences artificielles n'ont rien d'humain

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Une technologie de reconstitution et d'animation de photos rencontre un succès phénoménal sur les réseaux sociaux. Les résultats du logiciel sont bluffants et i...

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Pistes de référentiel des compétences IA par ni... | MindMeister Mind Map

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Pistes de référentiel des compétences IA par niveaux scolaires

1. les 5 grandes idées pour l'éducation à l'IA

1.1. les ordinateurs perçoivent le monde à l'aide de capteurs

1.2. les agents entretiennent des modèles/représentations du monde et les utilisent pour "raisonner"

1.3. les ordinateurs peuvent apprendre à partir des données

1.4. Faire en sorte que les agents interagissent confortablement avec les humains est un défi de taille

1.5. Les applications de l'IA peuvent avoir un impact sur la société, tant positif que négatif

2. Cycle 4

2.1. perception du monde

2.1.1. les élèves sont capables de créer eux-mêmes des applications plus complexes.

2.2. des modèles pour "raisonner"

2.2.1. les élèves sont capables

2.2.1.1. de simuler des algorithmes simples de recherche de graphe

2.2.1.2. d'examiner des représentations telles que le graphe de connaissance de Google

2.3. apprendre à partir des données

2.3.1. les élèves sont capables de mesurer la qualité de la généralisation d'un système entraîné à des entrées nouvelles

2.3.2. Les élèves comprennent comment les biais dans les données d'entraînement peuvent affecter les performances du modèle

2.4. interaction homme-machine

2.4.1. les élèves sont capables d'utiliser des démonstrations d'analyseur syntaxique pour

2.4.1.1. démontrer l'analyse syntaxique de phrases

2.4.1.2. construire des phrases que les analyseurs syntaxiques purs ne traiteront pas correctement

2.4.2. Les élèves sont capables de montrer comment les analyseurs qui prennent en compte les informations sémantiques résolvent mieux les problèmes de rattachement.

2.5. impact sur la société

2.5.1. les élèves sont capables d'établir des parallèles entre les révolutions industrielles précédentes et ce que certains futuristes de l'IA appellent la quatrième révolution industrielle

3. Cycle 3

3.1. perception du monde

3.1.1. les élèves sont capables de modifier des applications simples basées sur la perception

3.1.1.1. écrites dans des cadres de programmation pour enfants qui incluent des primitives d'IA.

3.1.2. Les élèves peuvent créer des applications qui répondent à

3.1.2.1. des phrases parlées

3.1.2.2. à la présence de marqueurs visuels

3.1.2.3. des visages de figurines spécifiques

3.2. des modèles pour "raisonner"

3.2.1. des élèves sont capables de travailler avec des représentations dans des programmes informatiques simples

3.2.2. Les élèves sont capables d'étudier les algorithmes d'inférence

3.3. apprendre à partir des données

3.3.1. les élèves sont capables de modifier les applications de reconnaissance d'objets

3.4. interaction homme-machine

3.4.1. les élèves sont capables

3.4.1.1. de distinguer un chatbot d'un humain

3.4.1.2. d'analyser des exemples de langage naturel

3.4.1.3. pour déterminer ceux qui seraient difficiles à comprendre pour un ordinateur, et pourquoi.

3.5. impact sur la société

3.5.1. les élèves sont capables de faire preuve d'esprit critique sur l'impact des nouvelles applications de l'IA

3.6. Compétences au programme 2016

3.6.1. Domaine 2 : Les méthodes et outils pour apprendre

3.6.1.1. Faire acquérir la capacité de coopérer en développant le travail en groupe et le travail collaboratif à l'aide des outils numériques, ainsi que la capacité de réaliser des projets.

3.6.1.2. Dans tous les enseignements en fonction des besoins, ..., les élèves se familiarisent avec différentes sources documentaires, apprennent à chercher des informations et à interroger l'origine et la pertinence de ces informations dans l'univers du numérique.

3.6.1.3. La maitrise des techniques et la connaissance des règles des outils numériques se construisent notamment à travers l'enseignement des sciences et de la technologie

3.6.1.4. En mathématiques, ils apprennent à utiliser des logiciels de calculs et d'initiation à la programmation.

3.6.1.5. En langue vivante, le recours aux outils numériques permet d'accroitre l'exposition à une langue vivante authentique.

3.6.2. Domaine 4 : Les systèmes naturels et les systèmes techniques

3.6.2.1. Les élèves sont graduellement initiés à fréquenter différents types de raisonnement.

3.6.2.2. Les recherches libres (tâtonnements, essais-erreurs) et l'utilisation des outils numériques les forment à la démarche de résolution de problèmes.

3.6.3. Français

3.6.3.1. Langage oral

3.6.3.1.1. le recours aux enregistrements numériques (audio ou vidéo) est conseillé

3.6.3.1.2. Utilisation d'enregistrements numériques, de logiciels dédiés pour travailler sur le son, entendre et réentendre un propos, une lecture, une émission.

3.6.3.1.3. Apprentissage de techniques pour raconter, entrainement à raconter des histoires (en groupe ou au moyen d'enregistrements numériques).

3.6.3.2. Lecture et compréhension de l'écrit

3.6.3.2.1. L'utilisation d'enregistrements numériques peut aider les élèves à identifier leurs difficultés et à renforcer l'efficacité des situations d'entrainement à la lecture à voix haute

3.6.3.3. Ecriture

3.6.3.3.1. Parallèlement, l'usage du clavier et du traitement de texte fait l'objet d'un apprentissage plus méthodique.

3.6.3.3.2. Écrire avec un clavier rapidement et efficacement : apprentissage méthodique de l'usage du clavier, entrainement à l'écriture sur ordinateur.

3.6.3.3.3. recours aux outils numériques (reconnaissance vocale) pour les élèves qui ont encore des difficultés à entrer dans l'écriture.

3.6.3.3.4. Utilisation d'outils d'écriture (matériau linguistique déjà connu ou préparé pour la production demandée, outils orthographiques, guides de relecture, dictionnaires en ligne, traitements de texte, correcteurs orthographiques).

3.6.4. Langues vivantes

3.6.4.1. Rassembler des écrits de natures différentes et s'y référer : utiliser des supports et outils numériques (pages web, écrans...).

3.6.4.2. S'enregistrer sur un support numérique (audio ou vidéo).

3.6.5. Enseignement moral et civique

3.6.5.1. Le jugement : penser par soi-même et avec les autres

3.6.5.1.1. Prendre conscience des enjeux civiques de l'usage de l'informatique et de l'Internet et adopter une attitude critique face aux résultats obtenus.

3.6.5.1.2. Le jugement critique : traitement de l'information et éducation aux médias.

3.6.6. Education physique et sportive

3.6.6.1. Utiliser des outils numériques pour observer, évaluer et modifier ses actions.

3.6.7. Histoire - Géographie

3.6.7.1. S'informer dans le monde du numérique

3.6.7.1.1. Connaitre différents systèmes d'information, les utiliser.

3.6.7.1.2. Trouver, sélectionner et exploiter des informations dans une ressource numérique.

3.6.7.1.3. Identifier la ressource numérique utilisée.

3.6.7.1.4. Utiliser des cartes analogiques et numériques à différentes échelles, des photographies de paysages ou de lieux.

3.6.7.2. Coopérer et mutualiser

3.6.7.2.1. Apprendre à utiliser les outils numériques qui peuvent conduire à des réalisations collectives.

3.6.7.3. Communiquer d'un bout à l'autre du monde grâce à l'Internet

3.6.7.3.1. réfléchir sur le fonctionnement de ce réseau. On découvre les infrastructures matérielles nécessaires au fonctionnement et au développement de l'Internet. Ses usages définissent un nouveau rapport à l'espace et au temps caractérisé par l'immédiateté et la proximité. Ils questionnent la citoyenneté. On constate les inégalités d'accès à l'Internet en France et dans le monde.

3.6.7.4. Mobiliser des outils numériques

3.6.7.4.1. Utiliser des outils numériques pour : communiquer des résultats, traiter des données, simuler des phénomènes, représenter des objets techniques. identifier ses sources d'informations fiables.

3.6.8. Sciences et technologie

3.6.8.1. Par l'analyse et par la conception, les élèves peuvent décrire les interactions entre les objets techniques et leur environnement et les processus mis en oeuvre. Les élèves peuvent aussi réaliser des maquettes, des prototypes, comprendre l'évolution technologique des objets et utiliser les outils numériques.

3.6.8.2. Matériaux et objets techniques Repérer et comprendre la communication et la gestion de l'information

3.6.8.2.1. Le stockage des données, notions d'algorithmes, les objets programmables.

3.6.8.2.2. Usage des moyens numériques dans un réseau.

3.6.8.2.3. Usage de logiciels usuels.

3.6.8.2.4. Les élèves apprennent à connaitre l'organisation d'un environnement numérique. Ils décrivent un système technique par ses composants et leurs relations. Les élèves découvrent l'algorithme en utilisant des logiciels d'applications visuelles et ludiques. Ils exploitent les moyens informatiques en pratiquant le travail collaboratif. Les élèves maitrisent le fonctionnement de logiciels usuels et s'approprient leur fonctionnement.

3.6.8.2.5. la représentation partielle ou complète d'un objet ou d'une solution n'est pas assujettie à une norme ou un code. Cette représentation sollicite les outils numériques courants en exprimant des solutions technologiques élémentaires et en cultivant une perception esthétique liée au design.

3.6.9. Mathématiques

3.6.9.1. les outils numériques sont progressivement introduits. Ainsi, l'usage de logiciels de calcul et de numération permet d'approfondir les connaissances des propriétés des nombres et des opérations

3.6.9.2. Espace et géométrie

3.6.9.2.1. (Se) repérer et (se) déplacer dans l'espace en utilisant ou en élaborant des représentations :

3.6.9.2.2. Programmer les déplacements d'un robot ou ceux d'un personnage sur un écran. Situations donnant lieu à des repérages dans l'espace ou à la description, au codage ou au décodage de déplacements.

3.6.9.2.3. Travailler avec de nouvelles ressources comme les systèmes d'information géographique, des logiciels d'initiation à la programmation...

3.6.9.2.4. Initiation à la programmation : Une initiation à la programmation est faite à l'occasion notamment d'activités de repérage ou de déplacement (programmer les déplacements d'un robot ou eux d'un personnage sur un écran), ou d'activités géométriques (construction de figures simples ou de figures composées de figures simples).

4. Cycle 2

4.1. perception du monde

4.1.1. savoir comment interagir avec des agents vocaux

4.1.2. avoir une certaine expérience de la vision artificielle

4.2. des modèles pour "raisonner"

4.2.1. les élèves sont capables

4.2.1.1. d'examiner les représentations créées par des agents intelligents

4.2.1.2. de créer des représentations simples en utilisant du papier et un crayon

4.3. apprendre à partir des données

4.3.1. les élèves peuvent en faire l'expérience en faisant apprendre à un ordinateur à reconnaître

4.3.1.1. un visage

4.3.1.2. des gestes simples

4.4. interaction homme-machine

4.4.1. les élèves sont capables

4.4.1.1. de décrire les types de demandes qu'un assistant intelligent comprend .

4.4.1.2. d'utiliser une application web pour démontrer la reconnaissance des expressions faciales

4.5. impact sur la société

4.5.1. les élèves sont capables d'identifier

4.5.1.1. comment l'IA contribue à leur vie quotidienne

4.5.1.2. comment elle pourrait contribuer davantage à l'avenir (par exemple, les serviteurs robots)

4.6. Compétences au programme 2016

4.6.1. Domaine 1 : les langages pour penser et communiquer

4.6.1.1. comprendre, s'exprimer en utilisant les langages

4.6.1.1.1. mathématiques

4.6.1.1.2. scientifiques

4.6.1.1.3. informatiques

4.6.2. Domaine 2 : Les méthodes et outils pour apprendre

4.6.2.1. Tous les enseignements concourent à développer les compétences méthodologiques pour améliorer l'efficacité des apprentissages et favoriser la réussite de tous les élèves

4.6.2.1.1. utiliser l'ordinateur

4.6.2.2. la familiarisation aux techniques de l'information et de la communication contribue à développer les capacités à rechercher l'information, à la partager, à développer les premières explicitations et argumentations et à porter un jugement critique.

4.6.2.3. En langues vivantes étrangères et régionales, utiliser des supports écrits ou multimédia, papiers ou numériques, culturellement identifiables développe le gout des échanges.

4.6.3. Domaine 3 : La formation de la personne et du citoyen

4.6.3.1. Confronté à des dilemmes moraux simples, à des exemples de préjugés, à des réflexions sur la justice et l'injustice, l'élève est sensibilisé à une culture du jugement moral

4.6.3.2. l'élève acquiert la capacité

4.6.3.2.1. par le débat, l'argumentation, l'interrogation raisonnée,

4.6.3.2.2. d'émettre un point de vue personnel,

4.6.3.2.3. d'exprimer ses sentiments, ses opinions,

4.6.3.2.4. d'accéder à une réflexion critique,

4.6.3.2.5. de formuler et de justifier des jugements

4.6.3.3. il apprend à différencier son intérêt particulier de l'intérêt général

4.6.3.4. Il est sensibilisé à un usage responsable du numérique

4.6.4. Français :

4.6.4.1. Langage oral

4.6.4.1.1. Dire pour être entendu et compris, en situation d'adresse à un auditoire ou de présentation de textes : Enregistrement et écoute ou visionnement de sa propre prestation ou d'autres prestations.

4.6.4.2. Lecture et compréhension de l'écrit

4.6.4.2.1. Identifier des mots de manière de plus en plus aisée : Activités nombreuses et fréquentes sur le code : exercices, "jeux", notamment avec des outils numériques, permettant de fixer des correspondances, d'accélérer les processus d'association de graphèmes en syllabes, de décomposition et recomposition de mots.

4.6.4.2.2. Lire à haute voix : Enregistrements (écoute, amélioration de sa lecture).

4.6.4.3. Ecriture

4.6.4.3.1. Les élèves développent une attitude de vigilance orthographique, soutenus par le professeur qui répond à leurs demandes d'aide. Le recours aux outils numériques (traitement de texte avec correcteur orthographique, dispositif d'écriture collaborative...) peut permettre d'alléger la tâche de rédaction et de relecture

4.6.4.3.2. Repérage des erreurs à l'aide du correcteur orthographique, une fois le texte rédigé.

4.6.5. Langues vivantes

4.6.5.1. Activités langagières - Comprendre l'oral

4.6.5.1.1. Activités d'exposition à la langue dans divers contextes culturellement identifiables, correspondant aux préoccupations des élèves de cet âge, en utilisant les outils numériques...

4.6.5.2. S'exprimer oralement en continu

4.6.5.2.1. Un des enjeux majeurs de l'enseignement / apprentissage d'une langue étrangère ou régionale réside dans la recherche d'un équilibre entre, d'une part, les activités de répétition et, d'autre part, les activités de production, celles-ci pouvant être personnelles grâce aux dispositifs numériques.

4.6.5.3. Prendre part à une conversation

4.6.5.3.1. Enregistrement et réécoute de ce que l'on dit afin d'analyser et évaluer sa propre pratique de la langue. Échanges électroniques dans le cadre de projets, d'un travail autour d'un album jeunesse, de comptines, de chants et de poèmes.

4.6.6. L'enseignement des arts plastiques

4.6.6.1. La repésentation du monde :

4.6.6.1.1. Employer divers outils, dont ceux numériques, pour représenter. Explorer des outils et des supports connus, en découvrir d'autres, y compris numériques.

4.6.7. Questionner le monde...

4.6.7.1. Mobiliser des outils numériques. Découvrir des outils numériques pour dessiner, communiquer, rechercher et restituer des informations simples.

4.6.8. Mathématiques

4.6.8.1. Espace et géométrie

4.6.8.1.1. (Se) repérer et (se) déplacer en utilisant des repères.

4.6.8.1.2. Coder et décoder pour prévoir, représenter et réaliser des déplacements dans des espaces familiers, sur un quadrillage, sur un écran.

4.6.8.1.3. Programmer les déplacements d'un robot ou ceux d'un personnage sur un écran.

4.6.8.1.4. Reconnaître, nommer, décrire, reproduire quelques solides Initiation à l'usage d'un logiciel permettant de représenter les solides et de les déplacer pour les voir sous différents angles.

4.6.8.2. Repères de progressivité

4.6.8.2.1. Dès le CE1, les élèves peuvent coder des déplacements à l'aide d'un logiciel de programmation adapté, ce qui les amènera au CE2 à la compréhension, et la production d'algorithmes simples.

5. sources

5.1. article original

5.2. article traduit

5.3. Programmes scolaires Cycle 1-3

5.4. Programmes scolaires Cycle 4

6. Cycle 1 (pour mémoire)

6.1. domaine 5 : Explorer le monde

6.1.1. utiliser des objets numériques

6.1.1.1. appareil photo

6.1.1.2. tablette

6.1.1.3. ordinateur

6.1.1.4. (assistant vocal) ?

7. outils utilisables (à compléter)

7.1. Assistants vocaux

7.1.1. téléphones

7.1.1.1. Google assistant

7.1.1.2. Alexa

7.1.1.3. Siri

7.1.1.3.1. si iOS

7.1.2. ordinateurs

7.1.2.1. Google Assistant

7.1.2.2. Alexa

7.1.2.3. Cortana

7.1.2.3.1. si Windows

7.1.2.4. Siri

7.1.2.4.1. si MacOS

7.1.3. boitiers

7.1.3.1. Google Nest

7.1.3.2. Amazon Echo

7.1.3.3. HomePod Apple

7.2. Vision par ordinateur

7.2.1. filtres Snapchat

7.2.2. application Osmo pour reconnaître les pièces de jeu et les dessins d'enfants

7.3. Cognimates

7.3.1. ensemble d'extensions Scratch qui donnent accès à des API

7.3.1.1. génération de la parole

7.3.1.2. reconnaissance vocale

7.3.1.3. catégorisation de texte

7.3.1.4. reconnaissance d'objets

7.3.1.5. contrôle de robots

7.3.2. https://cognimates.me

7.4. eCraft2Learn

7.4.1. propose des extensions similaires pour le langage Snap !

7.4.2. https://ecraft2learn.github.io/ai/

7.5. Machine Learning for Kids

7.5.1. démonstrations en ligne où les élèves

7.5.2. entraînement de classifieurs Watson

7.5.2.1. textes

7.5.2.2. images

7.5.2.3. sons

7.5.2.4. chiffres

7.5.3. Scratch

7.5.3.1. blocs spécifiques

7.5.3.2. modèles de programmes

7.5.4. utilisable avec Python

7.5.5. Machine Learning for Kids

7.6. Cozmo

7.6.1. robot Cozmo d'Anki

7.6.1.1. plateforme mobile peu coûteuse avec vision informatique intégrée

7.6.1.2. détection d'objets et de marqueurs personnalisés

7.6.1.3. reconnaissance des visages

7.6.1.4. manipulation d'objets

7.6.1.5. planification de parcours

7.6.1.6. génération de la parole

7.6.1.7. https://anki.com/fr-fr/cozmo.html

7.6.2. Calypso for Cozmo

7.6.2.1. langage de programmation visuel basé sur des règles pour Cozmo

7.6.2.2. reconnaissance vocale (en utilisant l'API Google Speech)

7.6.2.3. navigation basée sur des points de repère

7.6.2.4. une carte du monde visible

7.6.2.5. prise en charge de la programmation des machines d'État.

7.6.2.6. https://Calypso.software

7.7. Série d'expériences d'IA Google

7.7.1. Teachable Machine

7.7.1.1. formation d'un classificateur visuel

7.7.2. QuickDraw

7.7.2.1. réseau neuronal essaie de deviner ce que vous dessinez

7.7.3. ...

7.7.4. https://experiments.withgoogle.com/collection/ai

7.8. Kits de vision et de voix AIY (" AI and You ") de Google

7.8.1. reconnaissance vocale et visuelle basée sur Raspberry Pi Zero

7.9. TensorFlow Playground

7.9.1. outil graphique interactif qui permet aux lycéens et aux élèves

7.9.1.1. explorer les réseaux de neurones

7.9.1.2. explorer l'apprentissage de la rétropropagation

7.9.2. Tensorflow - Neural Network Playground

7.10. Atelier Python

7.10.1. Google Colaboratory

7.10.2. Project Jupyter

7.11. Jeux de données réutilisables

7.11.1. Open Images V6 - Description

7.11.2. Datasets - Google Research

7.11.3. Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle

7.11.4. This Person Does Not Exist

7.11.5. Generated Photos | Unique, worry-free model photos

7.11.6. Generativephotos

7.11.7. 15 Best OCR & Handwriting Datasets for Machine Learning

8. Cycle Terminal

8.1. perception du monde

8.1.1. les élèves sont capables

8.1.1.1. d'identifier et de démontrer les limites des systèmes de perception machine

8.1.1.2. d'utiliser les outils d'apprentissage machine pour entraîner les classificateurs utilisant les données des capteurs.

8.2. des modèles pour "raisonner"

8.2.1. les élèves sontcapables d'utiliser des structures de données élémentaires (listes et dictionnaires)

8.2.1.1. pour programmer des algorithmes d'inférence simples.

8.3. apprendre à partir des données

8.3.1. les élèves sont capables d'entraîner un réseau en utilisant un outil interactif comme Tensorflow Playground

8.3.2. les élèves plus avancés devraient être capables de coder des applications simples d'apprentissage machine en utilisant des outils Python comme scikit-learn.

8.4. interaction homme-machine

8.4.1. les élèves sont capables

8.4.1.1. de construire des grammaires contextuelles pour analyser des langues simples

8.4.1.2. d'utiliser des outils de traitement du langage pour construire un chatbot

8.4.1.3. d'utiliser des outils d'analyse des sentiments pour extraire le ton émotionnel d'un texte.

8.5. impact sur la société

8.5.1. les élèves sont capables

8.5.1.1. d'évaluer les nouvelles technologies d'IA

8.5.1.2. de décrire les questions d'éthique ou d'impact sociétal qu'elles soulèvent

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Pistes de référentiel des compétences IA par ni...

# data[].attributes.attachment_link.description
Pistes de référentiel des compétences IA par niveaux scolaires 2.1.1. les élèves sont capables de créer eux-mêmes des applications plus complexes. 2.2.1. les élèves sont capables 2.2.1.1. de simuler des algorithmes simples de recherche de graphe 2.2.1.2. d'examiner des représentations telles que le graphe de connaissance de Google 2.3.1.

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Outils d'information, activités d'apprentissage, liens vers des organismes et des ressources externes, dossier thématique.

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Décode les algorithmes | Carrefour éducation

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Kids Code Jeunesse (KCJ) et la Commission canadienne pour l'UNESCO ont joint leurs efforts pour lancer le projet Décode les algorithmes afin de conscientiser et d'éduquer les enfants sur l'influence des algorithmes sur nos expériences digitales. En d'autres mots: s'éduquer sur les algorithmes. Le but est de permettre aux enfants d'exercer leur esprit critique et de les conscientiser sur leurs interactions en ligne afin qu'ils deviennent des utilisateurs proactifs et créatifs plutôt que des consommateurs passifs.

La page Web propose de naviguer à travers une série d'étapes qui amèneront les jeunes à mieux connaître ce que sont les algorithmes et leur influence sur leur vie. Une vidéo accompagnée d' un guide permet d'organiser une discussion sur les enjeux liés aux algorithmes et à l'intelligence artificielle. Un deuxième guide destiné au personnel enseignant propose des activités à réaliser en classe. Au final, des activités de codage sont proposées et les jeunes sont invités à passer à l'action.

Pour accéder à d'autres ressources de Kids Code Jeunesse, consultez les pages suivantes:

Pour d'autres ressources sur les algorithmes, consultez:

Tel que proposé à l'étape 5, suggérez aux élèves de partager leurs découvertes sur les algorithmes dans les médias sociaux.

Le codage représente un défi de taille? KCJ offre des ateliers en classe.

Pour aller plus loin, réalisez des activités de codage.

Démarrez un club de codage à l'école à l'aide des ressources proposées et des ateliers offerts.

Informations supplémentaires

Domaines généraux de formation :

Place et influence des médias dans la vie quotidienne et la société

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Les algorithmes gèrent les moteurs de recherche du Web, amassent nos données de navigation pour cibler de la publicité et choisissent ce que nous voyons sur les médias sociaux. Leur influence sur nos choix de consommation mais également sur nos choix démocratiques se fait sentir.

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Qu’est-ce qu’un enfant devrait savoir sur l'intelligence artificielle? - École branchée

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Un groupe de travail américain se penche actuellement sur le type de connaissances que les élèves du préscolaire, du primaire et du secondaire devraient avoir et les compétences qu'ils devraient développer en lien avec l'intelligence artificielle (IA).

Leur objectif est d'établir des lignes directrices en vue du développement de futurs programmes d'études, en plus de créer un répertoire de ressources en ligne qui aidera les éducateurs. Leur prémisse de départ : les jeunes (et leurs enseignants) doivent être mieux informés au sujet des technologies avec lesquelles ils interagissent au quotidien. N'oublions pas que la plupart des téléphones portables sont équipés d'un assistant vocal et qu'il existe plusieurs appareils domestiques dotés de fonctionnalités similaires.

" On constate un manque persistant de compréhension de l'IA (West & Allen, 2018). Nous devons considérer le rôle que nous jouons en tant que chercheurs et éducateurs en IA pour aider les gens à comprendre la science derrière nos recherches, ses limites et ses impacts potentiels sur la société ", lit-on dans le rapport traduit en français par François Bocquet dans le Carnet de veille et de valorisation des travaux de recherche sur les technologies dans l'éducation.

L'initiative est menée par l'Association pour l'avancement de l'intelligence artificielle (AAAI) et l'Association des professeurs d'informatique (CSTA). Elle est inspirée de la démarche déjà conduite par la CSTA pour établir les normes nationales d'enseignement de l'information du primaire au secondaire (déjà en vigueur), mais concerne spécifiquement " l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine et la robotique ".

Avant les lignes directrices, les grandes idées

Le groupe de travail n'a pas encore rendu publiques ses lignes directrices, mais il peaufine la démarche en proposant cinq grandes idées.

1. Les ordinateurs perçoivent le monde à l'aide de capteurs.

2. Les agents entretiennent des modèles/représentations du monde et les utilisent pour " raisonner ".

3. Les ordinateurs peuvent apprendre à partir des données.

4. Faire en sorte que les agents interagissent confortablement avec les humains est un défi de taille pour les développeurs d'IA.

5. Les applications de l'IA peuvent avoir un impact sur la société, tant positif que négatif.

Pour chacune, le groupe avance des compétences et connaissances que les élèves du préscolaire devraient maîtriser, ainsi que pour chaque cycle du primaire et du secondaire. Elles sont détaillées dans le rapport.

Un répertoire de ressources en préparation

Parallèlement, aux travaux plus théoriques, le groupe planche sur un répertoire de ressources, qui devrait " fournir des moyens amusants et inspirants d'impliquer les élèves dans divers aspects de l'IA, tel que la robotique, la modélisation et la simulation, le jeu et l'apprentissage machine ".

Déjà, quelques ressources sont proposées, notamment :

Cognimates propose un ensemble d'extensions Scratch qui donnent accès à des API de génération de la parole, de reconnaissance vocale, de catégorisation de texte, de reconnaissance d'objets et de contrôle de robots.

Google a mis en ligne une série d'expériences d'IA telles que " Teachable Machine " (formation d'un classificateur visuel) et " QuickDraw " (un réseau neuronal essaie de deviner ce que vous dessinez).

Références
Le rapport originalement publié en anglais. Touretzky, D., Gardner-McCune, C., Martin, F., & Seehorn, D. (2019). Envisioning AI for K-12 : What Should Every Child Know about AI ? Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 33, 9795-9799.

En complément, Carrefour éducation vous propose Décode les algorithmes, une série d'activités d'initiation et de réflexion sur les algorithmes et l'IA.

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Qu'est-ce qu'un enfant devrait savoir sur l'intelligence artificielle? - École branchée

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Un groupe de travail américain se penche actuellement sur le type de connaissances que les élèves du préscolaire, du primaire et du secondaire devraient avoir et les compétences qu'ils devraient développer en lien avec l'intelligence artificielle (IA).

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​Algorithms and the data that drive them are designed and created by people, which means those systems can carry biases based on who builds them and how they're ultimately deployed. Safiya Umoja Noble, author of Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism, offers a curated reading list exploring how technology can replicate and reinforce racist and sexist beliefs, how that bias can affect everything from health outcomes to financial credit to criminal justice, and why data discrimination is a major 21st century challenge.

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About the curator

Safiya Umoja Noble is an Associate Professor at the University of California, Los Angeles (UCLA) in the Department of Information Studies, where she serves as the Co-Director of the UCLA Center for Critical Internet Inquiry. She is the author of a best-selling book on racist and sexist algorithmic bias in commercial search engines, Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism (NYU Press).

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​Algorithms and the data that drive them are designed and created by people, which means those systems can carry biases based on who builds them and how they're ultimately deployed.

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En Californie comme au Mexique, la population vit sous la menace des séismes. Impossible d'empêcher de telles catastrophes naturelles de se produire, mais réduire leurs impacts, c'est dans les cordes de QuakeAlert, une application pour smartphone. Elle octroie aux utilisateurs quelques secondes salvatrices avant que le sol ne tremble.

Le 5 avril dernier, à 12h29 heure locale, un tremblement de d'une de 5,3 a secoué la Californie, sans faire de victimes ni causer de dégâts importants. Ce ne sera peut-être pas le cas du prochain séisme...

Anticiper les dévastateurs, c'est la mission que s'est donnée l'entreprise californienne Early Warning Labs . En partenariat avec des universités américaines et l'USGS, l'Institut d'études géologiques des États-Unis, elle développe une application pour smartphone capable d'alerter les utilisateurs avant l'arrivée des secousses.

Les bénéficiaires de cette application gratuite, appelée QuakeAlert , rapportent sur avoir reçu une notification jusqu'à 30 secondes avant de ressentir les secousses du séisme du 5 avril. QuakeAlert leur indique non seulement le moment où les secousses se feront ressentir, mais aussi la magnitude du séisme, l'intensité des secousses, la distance séparant l'utilisateur de l' ; le tout accompagné de conseils pour se mettre en sécurité.

Ces précieuses secondes offertes par l'application, aussi modestes soient-elles, peuvent sauver des vies en donnant aux citoyens le temps de s'abriter ou d'arrêter leur véhicule, en particulier s'ils s'apprêtent à traverser un pont ou à entrer dans un tunnel. Elles peuvent également permettre aux pompiers d'ouvrir les des casernes pour éviter que les camions ne restent pas bloqués à l'intérieur en cas de dégâts.

Si les prouesses de QuakeAlert suscitent beaucoup d'espoir pour la prévention des , l'application en est encore à sa version bêta : seule une poignée de testeurs y a accès. Mais à l'avenir, elle pourrait alerter tous les citoyens concernés par la menace sismique, ainsi que les services d'urgence et les infrastructures publiques ou privées, tels les industries, les centrales nucléaires , les fournisseurs de gaz naturel , les compagnies de transport, etc.

Le saviez-vous ?

La Californie attend le prochain Big One, ce tremblement de terre cataclysmique qui ravage la région tous les 150 ans environ.

Un système d'alerte sismique précoce

QuakeAlert se base sur un réseau de sismiques opérés par l'USGS qui détectent les ondes P, ou ondes primaires. Celles-ci se propagent rapidement mais sont peu dangereuses : elles sont à l'origine du grondement entendu avant le tremblement de terre . L'application envoie alors une alerte avant l'arrivée des ondes S, ou ondes secondaires, plus lentes mais plus puissantes et responsables des dégâts. Les capteurs sont également capables de localiser l'épicentre et d'évaluer la magnitude du tremblement de terre.

L'application QuakeAlert s'inscrit dans la continuité des systèmes d' sismique précoce, qui ont déjà montré leur efficacité auparavant et sont implémentés au Japon et au Mexique, des pays fréquemment touchés par ces désastres. Ainsi, au Mexique, un système appelé , en opération depuis 1993, fonctionne sur le même principe : détecter les ondes P et envoyer des alertes avant l'arrivée des ondes S.

Le système Sasmex traque les séismes au large du Mexique grâce à un réseau de 97 stations positionnées autour de la zone de subduction , et de sismographes installés sur terre près des villes très peuplées. Il communique les données qu'il enregistre avec le réseau satellitaire, et la . En cas de danger, les citoyens des villes couvertes par le système, dont Mexico, sont alertés par des sirènes, la radio ou la télévision.

Entre 1993 et 2017, Sasmex a enregistré 6.896 tremblements de terre et a lancé 158 alertes précoces. Le 8 septembre dernier, il a offert plus d'une minute de battement aux habitants de Mexico avant le terrible séisme de 8,2 et seulement quelques secondes d'avance pour le séisme du 19 septembre, car l'épicentre était plus proche de la ville.

Depuis, Mexico a lancé une application pour smartphone, encore en développement, qui pourrait un jour être incluse au système Sasmex. Mais le gouvernement craint que le réseau téléphonique actuel n'occasionne des délais qui annuleraient le principe même d'alerte précoce.

QuakeAlert n'est donc pas unique en son genre. D'autres applications de ce type sont d'ailleurs en développement. En Europe, le réseau (Centre sismologique euro-méditerranéen) centralise les informations sur les évènements sismiques et chacun peut participer à la surveillance grâce à l'application . MyShake, elle, repose sur un principe différent : elle détecte les secousses sismiques sur une dizaine de kilomètres à la ronde grâce à l' accéléromètre très sensible des smartphones.

L'application pour smartphone QuakeAlert est un système d'alerte sismique précoce. Elle a prévenu les utilisateurs jusqu'à 30 secondes avant le tremblement de terre du 5 avril 2018 en Californie.

En s'appuyant sur les données enregistrées par des capteurs sismiques, elle envoie une notification aux utilisateurs après la détection des ondes P, peu dangereuses, et avant l'arrivée des ondes S, responsables des secousses.

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QuakeAlert, l'application qui prédit les séismes

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En Californie comme au Mexique, la population vit sous la menace des séismes. Impossible d'empêcher de telles catastrophes naturelles de se produire, mais réduire leurs impacts, c'est dans les cordes de QuakeAlert, une application pour smartphone. Elle octroie aux utilisateurs quelques secondes salvatrices avant que le sol ne tremble.

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Comment la data peut protéger les océans

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Des cartes interactives pour suivre en temps réel l'activité minière, un programme de prévision des déplacements de baleines pour éviter de les heurter, des traqueurs de requins... Le biologiste américain Douglas McCauley veut rendre visible ce qui se trouve sous la surface de la mer.

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Les décisions des machines auto-apprenantes sont de plus en plus opaques, même pour leurs concepteurs.

Quand j'entre le nom d'un collègue sur Google, il le trouve immédiatement. Quand je fais de même sur Qwant, j'obtiens des pages sur des footballeurs. " Cette expérience, relatée par Gilles Dowek, chercheur en informatique à Inria, " est d'abord la démonstration que Google collecte des données sur les internautes et les utilise dans son algorithme de classement des pages pour servir des résultats jugés plus conformes à leurs attentes ".

Données personnelles et algorithmes, le cocktail séduit ou inquiète, à en croire un sondage IFOP réalisé en 2017 pour la Commission nationale informatique et libertés (CNIL) : 64 % des Français estiment que les algorithmes représentent plutôt une menace en raison de l'accumulation de données personnelles, quand 51 % des 18-24 ans considèrent qu'ils sont une opportunité. Un algorithme est un calcul informatique qui s'appuie sur des données - personnelles ou pas - pour faire des prévisions ou prendre des décisions.

A l'été 2017, la plate-forme d'Admission post bac (APB) avait laissé 80 000 étudiants sur le carreau

Par exemple, choisir l'affectation universitaire d'un bachelier, à l'image de la plate-forme Admission post-bac (APB) du ministère de l'éducation nationale. Elle avait provoqué une pagaille à l'été 2017, laissant plus de 80 000 étudiants sur le carreau. Pis, dans les filières très demandées, APB procédait par tirage au sort, lequel a été jugé illégal depuis par des tribunaux administratifs.

En août, la CNIL avait d'ailleurs mis en demeure l'Etat de " cesser de prendre des décisions concernant des personnes sur le seul fondement d'un algorithme et de faire preuve de plus de transparence ". Depuis, APB a cédé la place à Parcoursup, sur lequel la CNIL doit prochainement rendre un avis. Les algorithmes sont parfois coupables de discrimination. En 2016, l'ONG journalistique Pro Publica a montré que Compas, un logiciel très utilisé par les tribunaux américains, est affecté d'un biais racial : quand il annonce un risque élevé de récidive, il se trompe dans 45 % des cas pour les Afro-Américains et... 23 % pour les Blancs. " Il existe aussi des biais qui, par exemple, peuvent conduire à exclure des consommateurs de la possibilité d'achat auprès d'un commerçant en ligne, sur le simple critère de leur adresse, qui les associe à une zone de clients non solvables ", prévient Yacine Si Abdallah, chargé de mission " éthique et numérique " à la CNIL.

Promesses de ristournes

De même, les promesses de ristournes de certains assureurs en l'échange d'une collecte (et d'un traitement) de données sur notre activité physique - captées par les montres connectées - ou sur notre style de conduite - avec des voitures volontairement équipées de " mouchards ", comme le propose Allianz - pourraient induire à terme des discriminations, même si les entreprises s'en défendent.

Des risques d'autant plus inacceptables que les algorithmes ne sont pas toujours plus pertinents que les humains : une étude scientifique publiée en janvier 2018 dans la revue Science Advances montre que, en étudiant des dossiers criminels, quatre cents volontaires ont prédit correctement la récidive ou la non-récidive dans 63 % des cas, presque aussi bien que les 65 % du logiciel Compas. A l'inverse, un algorithme peut être un rempart contre l'arbitraire, estime Gilles Dowek : " Il peut éviter le favoritisme dans certaines décisions. Et, si on exige de lui une justification des choix et un respect de l'éthique, il peut rendre bien des processus plus vertueux. Mais cela suppose de la transparence. "

Secret industriel

Cette transparence - inscrite dans la loi République numérique de 2016 - n'est pas chose aisée face au secret industriel. Elle peut s'appuyer sur " la publication du code informatique, même si cela n'est pas toujours compatible avec les impératifs de confidentialité. Pour concilier transparence et secret, on peut publier une spécification du code, autrement dit ce que doit faire le programme, et non comment il le fait. De même, l'auteur d'un algorithme peut s'appuyer sur un tiers certificateur, comme cela se fait dans l'industrie aéronautique ". Pour Yacine Si Abdallah, le débat public animé par la CNIL a permis de constater qu' " entreprises et administrations n'obtiendront la confiance du public qu'en démontrant la loyauté de leurs outils vis-à-vis des individus et de la collectivité ".

Un objectif rendu plus ardu par l'essor de l'intelligence artificielle (IA). " Quand un algorithme repose sur l'apprentissage par la machine, même son créateur peut difficilement justifier le résultat. " La solution passera sans doute par un renforcement de la recherche en éthique numérique, une des propositions avancées par le mathématicien-député Cédric Villani, dans le rapport sur l'IA qu'il a présenté au gouvernement le 28 mars.

Ce supplément a été réalisé dans le cadre d'un partenariat avec le think tank Culture numérique.

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La transparence des algorithmes en question

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Les décisions des machines auto-apprenantes sont de plus en plus opaques, même pour leurs concepteurs. Données personnelles et algorithmes, le cocktail séduit ou inquiète, à en croire un sondage IFOP réalisé en 2017 pour la Commission nationale informatique et libertés (CNIL) : 64 % des Français estiment que les algorithmes représentent plutôt une menace en raison de l'accumulation de données personnelles, quand 51 % des 18-24 ans considèrent qu'ils sont une opportunité.

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How algorithms rule the world | Science | The Guardian

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How algorithms rule the world | Science | The Guardian

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The NSA revelations highlight the role sophisticated algorithms play in sifting through masses of data. But more surprising is their widespread use in our everyday lives. So should we be more wary of their power?