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Comment les celles-ci peuvent reproduire ou amplifier des préjugés sociaux, culturels, économiques... Cela peut par exemple se référer à la place des femmes dans les sciences ?

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Recherche au sein de la classe de questions pertientes

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Recherche au sein de la classe de questions pertientes

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Tu est prêt(e) ... pour devenir expert en Prompt et devenir Prompt Ingenieur ?

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Où situer l'utilisation de l'IA ? Cas de travaux  à ranger dans des colonnes !

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Où situer l'utilisation de l'IA ? Cas de travaux  à ranger dans des colonnes !

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Application à la reconnaissance d'images avec Vittascience

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Test Fille / Garçon

Aide au tri de bouteilles recyclées

Tri de pommes rouges et vertes avec servomoteur

Comptage des frelons / abeilles

Ouverture de portail guidée par la voix ( bonjour, autre )

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Impact environnemental

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Algorithme

Cognitifs

Statistiques

de données

d'algorythme

de confirmation

de préjugés.....

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Sont-elles vraiment intelligentes ? Disent-elles la vérité ? Quelles sont leur limites ?

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Remplacer l'homme dans certaines taches, faire disparaitre des métiers ? collecte de données, fake news, ne pas discerner la vérité des fausses infos, appauvrissement du langage, reproduction d'inégalités, de sexisme ( recherche de métiers, salaires,....) / Création de métiers, traitement d'images( scan médicaux, reconnaissance faciale) , gain de temps, .. )

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Your options

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Éduquer aux IA génératives : expliquer leur fonctionnement aux élèves

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Expliquer le fonctionnement des IA génératives aux élèves est devenu un enjeu de culture et de compétences numériques aussi bien que d'esprit critique. Comment expliquer aux élèves le fonctionnemen...

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ENTRAÎNEMENT IA

Entraînez et expérimentez des modèles d'IA, et visualisez des zones d'interaction qui permettent à l'IA de prendre sa décision.

RÉSEAU DE NEURONES

Explorez la structure et le fonctionnement du réseau de neurones des modèles entraînés pour " ouvrir la boîte noire ",

COMPATIBLE

Utilisez vos modèles sur deux interfaces de programmation : Adacraft (dérivé de Scratch) et Python.

Accéder à toutes les vidéos

L'interface d'IA de Vittascience a été réalisée grâce au soutien du dispositif Édu-up

Ce dispositif, piloté par le Ministère de l'Éducation Nationale, soutient la production de ressources numériques innovantes et adaptées.
En savoir plus

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L'interface entraînement IA permet l'initiation à l'intelligence artificielle.

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Le jeu " Les biais de l'IA " de Biljana Petreska permet d'aborder simplement avec les élèves et les adultes les bulles de filtres.
Les biais de l'intelligence artificielle désignent les préjugés ou les distorsions dans les résultats produits par les systèmes d'IA. Voici quelques types de biais courants dans l'IA :

Se produit lorsque les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA sont biaisées. Par exemple, si un ensemble de données de formation pour un modèle de reconnaissance faciale contient principalement des images de personnes d'une certaine ethnie, le modèle peut mal performer pour d'autres ethnies.

Apparaît lorsque les données collectées ne sont pas représentatives de la population cible. Par exemple, un système d'IA conçu pour diagnostiquer des maladies peut être moins précis pour certains groupes démographiques si les données médicales utilisées proviennent principalement d'autres groupes.

Se produit lorsque l'algorithme lui-même introduit des biais, souvent en raison de la manière dont il a été conçu ou optimisé. Par exemple, certains algorithmes peuvent favoriser des résultats qui maximisent certaines mesures de performance au détriment de l'équité.

Apparaît lorsque les utilisateurs interagissent avec un système d'IA de manière biaisée, influençant les résultats futurs. Par exemple, les recherches et les clics des utilisateurs peuvent renforcer des stéréotypes ou des préférences existantes dans un moteur de recommandation.

Se produit lorsque les systèmes d'IA renforcent les préjugés existants des utilisateurs en leur fournissant des informations qui confirment leurs croyances préexistantes. Cela est courant dans les algorithmes de recommandation sur les plateformes de médias sociaux.

Apparaît lorsque certains groupes ou catégories sont insuffisamment représentés dans les données de formation, conduisant à des performances inégales du modèle.

Les biais dans l'IA peuvent avoir des impacts importants, notamment en renforçant les inégalités sociales, en discriminant contre certains groupes, et en prenant des décisions injustes dans des domaines critiques tels que l'emploi, la justice pénale, et les services financiers. Pour atténuer ces biais, il est crucial d'adopter des pratiques de développement éthiques, de diversifier les ensembles de données, de tester rigoureusement les modèles pour l'équité, et de mettre en place des mécanismes de surveillance et de correction continue.
Ce jeu sérieux permet de prendre conscience de tout cela et de façon très démonstrative. Accéder : cliquer ici

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ClasseTICE 1dLe numérique au service des apprentissagesLes biais de l'intelligence artificielle

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Le jeu "Les biais de l'IA" de Biljana Petreska permet d'aborder simplement avec les élèves et les adultes les bulles de filtres. Les biais de l'intelligence artificielle désignent les préjugés ou les distorsions dans les résultats produits par les systèmes d'IA. Voici quelques types de biais courants dans l'IA : Biais de données Se produit...

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Ce qui se cache derrière le fonctionnement de ChatGPT

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

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Oups ! Malheureusement la page que vous recherchez n’est plus disponible. Retrouvez toutes nos ressources pédagogiques sur canotech.fr

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Peut-on transmettre nos biais cognitifs à l'IA ? | 99🔴SEC

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

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Oups ! Malheureusement la page que vous recherchez n’est plus disponible. Retrouvez toutes nos ressources pédagogiques sur canotech.fr

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Conçois en groupe et sur papier un sondage pour faire un bilan sur l'utilisation de l'IA par tes camarades , par tes enseignants et présente les résultats à la classe.

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Conçois en groupe et sur papier un sondage pour faire un bilan sur l'utilisation de l'IA par tes camarades , par tes enseignants et présente les résultats à la classe.

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Tu sonderas ta classe, les classes de 2nd et enfin le sondage sera ensuite analysé et amélioré pour être proposé aux 2000 élèves du Lycée pour éviter les biais statistiques !

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Chat GPT

DeepSeek

Perplexity

NoteBookLM

Mistral , le chat

Grok

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Tu devras te mettre la peau d'un "prompt engineer" et concevoir des prompts adaptés aux besoins des élèves " je suis élève de ... je souhaite plusieurs exercices portant sur ....

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Quelques exemples concrets et utiles côté Elèves / côté Enseignants

# data[].attributes.subject
Quelques exemples concrets et utiles côté Elèves / côté Enseignants

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Création de fiche de synthèse, de fiche de vocabulaire, de carte mentale, d'exercices évolutifs, de résumé audio, de Questions-réponses...S'autoévaluer ? se tester ? avant le devoir !

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Le comparateur Compar:IA est développé dans le cadre de la start-up d'Etat (incubateurs de l'Atelier numérique et AllIAnce) intégrée au programme beta.gouv.fr de la Direction interministérielle du numérique (DINUM) qui aide les administrations publiques à construire des services numériques utiles, simples et faciles à utiliser.

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Utiliser l’intelligence artificielle générative pour concevoir des évaluations

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L’intelligence artificielle intrigue autant qu’elle séduit. Appliquée à l’évaluation, elle permet de gagner du temps, de vous accompagner dans la création de vos évaluations et d’ouvrir des pistes pour mieux différencier ou diversifier les activités proposées aux élèves.

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ENTRAÎNEMENT IA

Entraînez et expérimentez des modèles d'IA, et visualisez des zones d'interaction qui permettent à l'IA de prendre sa décision.

RÉSEAU DE NEURONES

Explorez la structure et le fonctionnement du réseau de neurones des modèles entraînés pour " ouvrir la boîte noire ",

COMPATIBLE

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L'interface d'IA de Vittascience a été réalisée grâce au soutien du dispositif Édu-up

Ce dispositif, piloté par le Ministère de l'Éducation Nationale, soutient la production de ressources numériques innovantes et adaptées.
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L'interface entraînement IA permet l'initiation à l'intelligence artificielle.

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Vittascience — L’apprentissage du numérique et de l’IA pour tous

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Une plateforme intuitive pour apprendre à coder, découvrir les sciences et s’initier à l’intelligence artificielle (IA) avec Arduino, Python, micro:bit et plus.

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Enseigner la programmation et l’IA au Collège en technologie avec Vittascience

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IA comment trouver le bon réseau neuronal ? - Pascal Ravoninjatovo Vila

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Les avancées des mathématiques sur la meilleures architecture possible des réseaux neuronaux pour résoudre une tache avec le moins de puissance de calcul

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Avantages et Inconvénients de L’architecture de Réseau Neuronal - Merehead

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Ces dernières années, les réseaux de neurones sont devenus une sorte de nouvelle électricité - une technologie révolutionnaire qui a pénétré dans toutes les sphères de l’activité humaine

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Prise en main

Limitations

Framaforms comporte un certain nombre de limitations  :

un formulaire a une durée de vie de 6 mois (par défaut)

1,000 réponses maximum sont autorisées

un compte ne peut avoir au plus que 200 formulaires

Ce service est proposé sous réserve d'acceptation de nos conditions générales d'utilisation, et peut être modéré selon notre charte de modération.

Framaforms, un projet parmi d'autres

Framaforms, un outil émancipateur

L'économie de votre attention

Framaforms est gratuit, sans pub, ni pièges à clics.
Notre but est d'héberger un outil qui vous sert, et ne se sert pas de vous.

Contrairement à l'adage, ici, vous n'êtes pas le produit.

Le contrôle de vos données

Framasoft récolte le moins de données possible.

Vous en disposez en toute autonomie.

Nous n'avons aucun intérêt à pister vos comportements, ni à les exploiter.

Le respect de vos libertés

Framaforms repose sur un logiciel libre¹. Son code est transparent, vérifiable publiquement et ne contient aucune fonctionnalité cachée.

Il est construit de manière communautaire, et chacun·e est libre de le dupliquer pour mener le projet vers de nouvelles directions.
¹ Yakforms - Licence GNU GPL v2

Envie d'aller plus loin dans le code et gagner en autonomie ?

Framaforms est une installation du logiciel libre Yakforms sur les serveurs de Framasoft.
Sa licence libre vous autorise à étudier son code, à y contribuer ainsi qu'à l'installer sur votre propre serveur.

Pourquoi proposer Framaforms ?

Favoriser l'éducation populaire

Utiliser Framaforms, c'est votre premier pas sur la voie de l'autonomie numérique.

Confier ses données à un hébergeur implique d'avoir des raisons de lui faire confiance. Framasoft s'engage sur des conditions claires¹ pour héberger des services dans le respect de votre intégrité.
¹ Voir nos Conditions Générales d'Utilisation et notre charte

Créer un écosystème résilient

Framasoft est un acteur parmi d'autres qui propose des services en ligne hébergés avec une éthique forte, dans un objectif de décentralisation.

Pour faire un pas de plus dans votre émancipation numérique, retrouvez le même service hébergé près de chez vous par un des membres du Collectif d'Hébergeurs Alternatifs, Transparents, Ouverts, Neutres et Solidaires : les CHATONS  !

Contribuer aux communs numériques

Derrière un service comme Framaforms il y a une proposition politique : explorer une alternative au capitalisme de surveillance en expérimentant la société de contribution.

En offrant des usages, des retours et des contributions à Yakforms, nous participons à entretenir la vivacité d'une ressource mise en commun.

Qui est derrière Framaforms ?

Framaforms est proposé par une association française à but non lucratif  : Framasoft

Créée en 2004, l'association se consacre désormais à l'éducation populaire aux enjeux du numérique et des communs culturels. Notre petite structure (39 membres dont 11 salarié·es) est connue pour le projet Dégooglisons Internet (16 outils en ligne éthiques et alternatifs) et pour le développement des logiciels PeerTube, Mobilizon, etc. Reconnue d'intérêt général, Framasoft est financée à 93 % par vos dons, déductibles des impôts pour les contribuables français·es.

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Framaforms - Créez et diffusez vos formulaires facilement...

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Créez et diffusez vos formulaires facilement...

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Éduquer aux IA génératives : expliquer leur fonctionnement aux élèves

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Expliquer le fonctionnement des IA génératives aux élèves est devenu un enjeu de culture et de compétences numériques aussi bien que d'esprit critique. Comment expliquer aux élèves le fonctionnemen...

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Brancher et programmer un servomoteur avec la carte Microbit

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Un servomoteur est un moteur à courant continu capable d’atteindre et de maintenir un angle malgré les contraintes qu’il subit.

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Prendre des exemples dans plusieurs disciplines( HG, Math, SVT, Anglais ... )

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Introduction à l’apprentissage profond (deep learning) de l’intelligence artificielle — Culture Sciences Physique

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Ressources scientifiques
pour l’enseignement de la physique

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Une perception est un algorithme d’apprentissage automatique développé pour la classification binaire... Zoom sur ce concept.

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Poser une même question à plusieurs IA ou faire analyser une réponse crée par une IA par une autre !

# data[].attributes.subject
Poser une même question à plusieurs IA ou faire analyser une réponse crée par une IA par une autre !

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élève devrait être en mesure de distinguer les différents types d'IA générative, tels que la génération de texte, de musique, d'images, de vidéos, etc.

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élève devrait être en mesure de distinguer les différents types d'IA générative, tels que la génération de texte, de musique, d'images, de vidéos, etc.

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But what is a neural network? | Deep learning chapter 1

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On peut classifier les IA selon une approche technique :

1. IA symbolique (basée sur des règles) : Cette approche repose sur des représentations symboliques et des règles logiques pour résoudre des problèmes. Elle est particulièrement utile pour des tâches où la connaissance peut être explicitement codée sous forme de règles et de symboles.

2. IA statistique (analyse de données pour identifier des patterns, faire des prédictions, et prendre des décisions basées sur des probabilités) : Cette approche se concentre sur l'extraction d'informations à partir de grandes quantités de données et l'utilisation de modèles statistiques pour prédire des résultats. Exemple : reconnaissance vocale, reconnaissance faciale, génération de texte, correction grammaticale, diagnostic médical, optimisation des itinéraires. L'IA statistique est utilisée dès qu'il s'agit d'analyser de vastes volumes de données et de prédire des tendances ou des comportements futurs. Elle fait appel à l'apprentissage automatique.

3. IA comportementale (simulation de comportements intelligents en interaction avec un environnement) : Cette approche cherche à reproduire des comportements intelligents observés chez les humains ou les animaux. Exemple : robots autonomes, agents conversationnels adaptatifs (chatbots, assistants virtuels), véhicules autonomes. Elle s'applique dans des systèmes qui interagissent de manière dynamique avec leur environnement et s'ajustent en fonction des retours d'information.

Les trois grands types d'apprentissage automatique utilisés tant dans l'IA symbolique que statistique sont les suivants :

1. Apprentissage supervisé : L'algorithme apprend à partir d'exemples étiquetés (données d'entrée associées à des sorties connues). Il est utilisé pour des tâches de classification (ex. : identifier si une image est un chat ou un chien) et de régression (ex. : prédire la température future en fonction des données passées). C’est l’un des types d’apprentissage les plus courants dans l’IA statistique.

2. Apprentissage non supervisé : L'algorithme cherche à découvrir des structures cachées dans des données non étiquetées. Il est utilisé pour des tâches comme la réduction de dimensionnalité, et la détection d'anomalies. Par exemple, le clustering (regroupement d'objets similaires) est un cas classique d’apprentissage non supervisé.

3. Apprentissage par renforcement : L’algorithme apprend en interagissant avec son environnement et en recevant des récompenses ou des punitions en fonction de ses actions. Il est souvent utilisé dans des domaines comme les jeux vidéo, la robotique, ou la navigation autonome (ex. : voitures autonomes). L'objectif est d'optimiser une fonction de récompense au fil du temps.

L’apprentissage supervisé et non supervisé sont plutôt utilisés dans l’IA statistique.

L’apprentissage par renforcement est plutôt utilisé dans l’IA comportementale.

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Fonctionnement d'une IA générative, limites et risques

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Description succincte et simplifiée du fonctionnement d'une IA générative permettant de mieux comprendre ses limites et les risques qui lui sont associés. Ajouté par : Mehdi Leabad

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Il ne sera plus possible de créer des formations sur cette plateforme à compter du 15/12/25. Les activités sociales (forum...) et collaboratives des formations existantes seront rendues inactives. Nous vous incitons à basculer dès septembre sur

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Vittascience — L’apprentissage du numérique et de l’IA pour tous

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Une plateforme intuitive pour apprendre à coder, découvrir les sciences et s’initier à l’intelligence artificielle (IA) avec Arduino, Python, micro:bit et plus.

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Il ne sera plus possible de créer des formations sur cette plateforme à compter du 15/12/25. Les activités sociales (forum...) et collaboratives des formations existantes seront rendues inactives. Nous vous incitons à basculer dès septembre sur

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Droit

Radiologie- Cancer

proteines

Médicaments

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Comprendre : la compétence oubliée à l’ère de l’IA

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A force de parler de l’importance du décodage et de la richesse du vocabulaire comme fondamentaux, on en oublie trop souvent que comprendre est l’étape d’après. Une étape essentielle et

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Utiliser l’intelligence artificielle générative pour concevoir des évaluations

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L’intelligence artificielle intrigue autant qu’elle séduit. Appliquée à l’évaluation, elle permet de gagner du temps, de vous accompagner dans la création de vos évaluations et d’ouvrir des pistes pour mieux différencier ou diversifier les activités proposées aux élèves.

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L’IA - Usages et limites - Digipad by La Digitale

# data[].attributes.attachment_link.description
Une application en ligne pour créer des murs multimédias collaboratifs proposée par La Digitale

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Découverte et usage éclairé de l’intelligence artificielle en physique chimie du collège au Lycée | Site Académique de Physique Chimie

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L’IA va-t-elle nous prémunir des fake-news ? – Documentation Lille

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Claire Chaumette, professeure documentaliste au Collège Jean-Baptiste Lebas à Roubaix, partage une séance menée dans le cadre d’une journée spéciale EMI.