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l'IA peut-elle remplacer les enseignants ou au contraire, les aider et les soutenir dans leur travail ?

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L’accès instantané à l’information est-il vraiment synonyme de sagesse ou conduit-il à une paresse intellectuelle dangereuse ?

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Dans le cas où une IA crée une œuvre qui est controversée ou offensante, qui est responsable ? L'IA elle-même, ceux qui ont conçu l'IA ou ceux qui ont utilisé l'IA pour créer l'œuvre ?

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La voiture autonome décidera-t-elle qui tuer en cas d'accident ?

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L'IA à l'école est-elle vraiment une aide ou un outils pour ne plus réfléchir ?

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ChatGPT peut-il rivaliser avec l’émotion humaine ?

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comment différencier une œuvre d'art créée par un humain d'une œuvre créée par une IA ?

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L'intelligence artificielle (IA) a la capacité de relever certains des plus grands défis qui se posent dans le domaine de l'éducation aujourd'hui, de développer des pratiques d'enseignement et d'apprentissage innovantes, et enfin d'accélérer les progrès dans la réalisation de l'ODD 4. Cependant, ces avancées technologiques rapides impliquent inévitablement de nombreux risques et défis, que les débats sur les politiques et les cadres réglementaires ont encore du mal à suivre. L'UNESCO est déterminée à aider les États membres à exploiter le potentiel des technologies d'IA pour réaliser l'agenda Éducation 2030, tout en garantissant que l'utilisation de technologies d'IA dans les contextes éducatifs soit guidée par les principes fondamentaux d'inclusion et d'équité.

La mission de l'UNESCO appelle intrinsèquement à adopter une approche de l'IA axée sur l'humain, qui vise à réorienter le débat pour inclure le rôle de l'IA dans la lutte contre les inégalités actuelles en matière d'accès au savoir, à la recherche et à la diversité des expressions culturelles, et pour faire en sorte que l'IA n'accentue pas les écarts technologiques dans et entre les pays. La promesse de " l'IA pour tous " doit permettre à chacun de tirer parti de la révolution technologique en cours et d'accéder à ses fruits, notamment en termes d'innovation et de savoir.

Par ailleurs, dans le cadre du Consensus de Beijing, l'UNESCO a élaboré une publication destinée à améliorer l'état de préparation des décideurs de l'éducation en matière d'intelligence artificielle. Ce document, intitulé " Artificial Intelligence and Education: Guidance for Policy-makers " (Intelligence artificielle et éducation : guide à l'intention des décideurs), sera utile aux praticiens et professionnels des communautés de décideurs et de l'éducation. Il vise à créer une vision commune des opportunités et des défis liés à l'IA dans le domaine de l'éducation, ainsi que de ses conséquences en termes de compétences de base requises à l'ère de l'IA.

Dans le cadre de ses projets, l'UNESCO soutient que le déploiement des technologies d'IA dans l'éducation devrait avoir pour objectif d'améliorer les capacités humaines et de protéger les droits de l'homme pour une collaboration humain-machine efficace dans la vie, l'apprentissage et le travail, et pour le développement durable. Avec les partenaires, les organisations internationales et les valeurs clés qui sont les piliers de son mandat, l'UNESCO espère renforcer son rôle de chef de file dans le domaine de l'IA dans l'éducation, en tant que laboratoire mondial d'idées, organisme normatif, conseiller stratégique et organisme de développement des capacités.

Si vous souhaitez mettre à profit les nouvelles technologies telles que l'IA pour dynamiser le secteur de l'éducation, nous serions ravis d'établir un partenariat avec vous par le biais de contributions financières ou en nature ou de conseils techniques.

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L'intelligence artificielle (IA) a la capacité de relever certains des plus grands défis qui se posent dans le domaine de l'éducation aujourd'hui, de développer des pratiques d'enseignement et d'apprentissage innovantes, et enfin d'accélérer les progrès dans la réalisation de l'ODD 4.

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Les voitures autonomes devraient-elles toujours privilégier la sécurité des passagers au détriment des autres usagers de la route?

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À moins d'avoir vécu sur Mars ces dernières semaines, vous n'avez pas pu échapper à ChatGPT, l'outil d'intelligence artificielle qui répond à toutes vos questions : résumer un article, faire une synthèse sur la crise économique, écrire un poème, etc.

Comme pour toute nouvelle technologie, elle est présentée comme révolutionnaire par certains et futile, inutile, voire dangereuse par d'autres. S'il faudra du temps pour que la lumière se fasse, on peut néanmoins éviter quelques écueils, et surtout des positions tranchées, en s'appuyant sur l'histoire de l'innovation qui offre au moins sept leçons pour une approche plus nuancée du débat.

L'histoire de l'innovation est compliquée

Elle est parsemée de technologies promises à un grand avenir mais qui n'ont rien donné. D'autres ont mis des années avant de réussir : la première automobile naît en 1765 mais il faut attendre la fin des années 1880 pour qu'on puisse en acheter. D'autres, enfin, sont nées dans l'indifférence, totalement sous-estimées à leurs débuts. Le premier vol des frères Wright en 1903, un événement historique, a fait trois lignes dans le journal local et il a fallu très longtemps pour voir l'aviation comme autre chose qu'un caprice de riches. Les plus grands esprits se sont trompés dans leur estimation du potentiel et de l'impact d'une nouvelle technologie et l'auteur de ces lignes n'a pas l'intention d'ajouter son nom à cette liste.

Voici toutefois sept leçons historiques pour mieux réfléchir au potentiel de ChatGPT.
1) La réussite d'une nouvelle technologie résulte rarement de ses seules performances techniques
La diffusion est en effet un processus social : le corps social accepte la technologie mais son utilisation conduit généralement à une modification. C'est donc un processus complexe. Une très bonne technologie peut donc être rejetée en raison de critères sociaux liés aux modèles mentaux dominants. Par exemple, les OGM sont rejetés en France parce qu'il existe un modèle mental " OGM = danger " qui s'est opposé avec succès au modèle " OGM= excellente solution ".

Les conséquences économiques, sociales et politiques d'une nouvelle technologie sont donc impossibles à prévoir. Ce qu'il advient d'une technologie est le produit d'un processus à la fois technique (son invention et son amélioration) et social (son adoption, son rejet, son adaptation pour des usages parfois inattendus). Quand on pense au potentiel de ChatGPT, on ne peut donc se limiter à une discussion sur ses performances techniques. On sait par exemple que certaines de ses réponses iront nécessairement à l'encontre des croyances de certains groupes, ce qui pourra entraîner des réactions hostiles. ChatGPT va donc être " modéré " (c'est-à-dire censuré) ce qui va entraîner d'autres réactions hostiles.
2) Comme tout outil toute technologie a ses limites
Ce n'est par sur celles-ci qu'il faut la juger. Aucune n'est universelle. Ainsi, les limites de ChatGPT ont très rapidement été pointées : manque de références, positions discutables, résultats parfois bizarres, manque de créativité, faiblesses dans certaines tâches, etc.

Il est essentiel de comprendre ces limites pour déterminer où la technologie sera pertinente et où elle ne le sera pas. Pointer ces limites pour la rejeter en bloc est une erreur. Un logiciel de dessin ne peut pas vous transformer en artiste, ce n'est pas pour ça qu'il n'a pas d'utilité. Ce qu'il faut, ce n'est pas rejeter une technologie à cause de ses limites mais se focaliser sur son potentiel pour comprendre ce qu'elle nous permet de faire de nouveau.
3) On tend à juger une nouvelle technologie à l'aune de la technologie actuelle
Or, une nouvelle technologie introduit de nouveaux critères de performance et c'est sur eux qu'il faut la juger. Les imprimantes 3D n'offrent pas la qualité d'une fabrication traditionnelle en usine et elles sont donc comparées défavorablement à cette dernière. Mais ce n'est pas ce qu'elles essaient de faire. Dans les domaines où la qualité qu'elles offrent est suffisante, elles apportent une souplesse et une personnalisation très utiles. Elles sont donc pertinentes pour certains usages et pas pour d'autres.

Le fait que la performance d'une nouvelle technologie soit inférieure sur certains critères et supérieure sur d'autres à la technologie existante explique ainsi pourquoi elle remplace rarement complètement cette dernière. Nous continuons à utiliser des fours traditionnels en plus des fours à micro-ondes, des avions à hélice et pas seulement des avions à réaction, des agendas papier et pas seulement électroniques, etc. Parfois, elle va rester inférieure sur les critères historiques (un téléphone mobile peut être à court de batterie ou perdre le réseau au contraire d'un téléphone fixe) et parfois elle va finir par dépasser la technologie actuelle sur tous les critères comme ce fut le cas pour la photographie numérique à partir des années 2000, auquel cas le basculement devient total et l'ancienne technologie disparaît.
4) Une nouvelle technologie améliore ses performances au cours du temps
Pour l'évaluer, il faut donc regarder non pas où elle est à ses débuts mais où elle peut aller, ce qui est évidemment difficile voire impossible. Le service de traduction automatique en ligne Google translate a été lancé en 2006. Quelle magie de soumettre un texte qui revenait traduit en anglais en quelques secondes ! Bien sûr, celui-ci nécessitait un retravail important. Disons que Google translate faisait environ 50 % du travail mais le gain de temps était considérable. Puis la qualité s'est progressivement améliorée. En 2017 est apparu , qui a marqué un progrès notable. Un texte traduit ne nécessitait plus que quelques minutes de finition, on arrivait à environ 80 %. Aujourd'hui, la qualité est devenue remarquable. Il n'y a pratiquement plus besoin de retravailler le texte. Si on avait jugé la traduction automatique en 2006 à l'aune de la traduction humaine, on l'aurait définitivement rejeté.

Adoption et rejet de la nouvelle technologie
5) Une nouvelle technologie tend à être adoptée d'abord par des non-consommateurs
La qualité de la traduction automatique à partir de 2006 était très inférieure à celle d'un traducteur professionnel sauf que je n'avais ni le temps ni les moyens de m'en payer un sans compter qu'aucun d'entre eux ne travaillerait pour traduire trois paragraphes par-ci, par-là.

Malgré sa performance médiocre, la traduction automatique me rendait déjà un service immense. Pour moi, l'alternative c'était Google translate ou rien. Or, quelle que soit sa médiocrité, Google translate était mieux que rien ; sa performance était donc suffisante pour le non-consommateur que j'étais. C'est pour cela qu'une nouvelle technologie est adoptée par les non-consommateurs malgré sa performance limitée. Elle leur apporte quelque chose qu'ils ne pouvaient pas avoir avant.
6) Les utilisateurs de la technologie existante tendent à rejeter la nouvelle technologie
C'est le corollaire du point précédent. Cela est dû au fait que cette dernière n'est généralement pas assez performante pour eux. J'ai commencé à utiliser la téléphonie sur Internet à partir de 1998. La qualité était exécrable mais je pouvais appeler à l'étranger pour le prix d'une communication locale. Autrement dit, la performance de la téléphonie Internet était suffisante pour moi au regard de son coût. En revanche, pour une entreprise il était hors de question de l'utiliser, la performance étant insuffisante au regard de ses exigences. Pour elle, " ça ne marchait pas ", ce qu'il faut entendre par " au regard de mes exigences, ses performances sont insuffisantes, donc je ne peux pas l'utiliser ". Fort logiquement, les entreprises ont initialement rejeté la téléphonie par Internet, qui a donc décollé par les usages individuels.
7) On tend à mettre en avant les inconvénients d'une nouvelle technologie plutôt que ses avantages
Parlez robots, on vous répond chômage. Parlez biotech et génétique, on vous répond Frankenstein. Parlez IA, on vous répond Skynet et domination des machines. Ce n'est pas nouveau. L'apparition de la photo a fait craindre la disparition des artistes et de la radio celle des musiciens.

On se focalise sur ce qui va disparaître ou risque de disparaître, sans imaginer ce qui peut naître : le livre imprimé de Gutenberg a fait disparaître les magnifiques manuscrits enluminés, véritables ouvrages d'art, privant les moines copistes d'une source de revenu, mais il a ouvert la lecture et l'écriture à tous. Avec les livres, un érudit n'avait plus besoin d'apprendre les textes par cœur ; il pouvait donc utiliser la capacité de son cerveau ainsi libérée pour des tâches bien plus créatives. Impossible de ne pas penser à un possible effet similaire pour ChatGPT, qui va nous libérer de certaines tâches pour nous permettre d'en effectuer d'autres.

Homo ludens

L'histoire de l'innovation est complexe et il est difficile, voire impossible, de prédire l'impact d'une technologie sur la société.

Son succès dépend souvent de facteurs sociaux et de modèles mentaux sociétaux et son potentiel ne doit pas être jugé uniquement sur ses limites ou ses performances techniques. Son succès dépend de ce qu'on en fera et donc d'une danse étrange entre ses promoteurs et ses utilisateurs.

Et donc, si vous voulez vous forger une idée sur chatGPT, commencez à l'utiliser pour en découvrir les forces et les faiblesses. Tirez parti des premières et soyez indulgents pour les secondes ; regardez-le évoluer comme pour la traduction automatique. En bref, ignorez les professeurs de morale et les experts trop sûrs d'eux-mêmes et jouez avec. Amusez-vous bien !

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L'histoire de l'innovation est complexe et il est difficile, voire impossible, de prédire l'impact d'une technologie sur la société.

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De nombreux enseignants ont déjà recours à un ensemble d'outils de l'IA pour améliorer l'enseignement et l'apprentissage, et ainsi préparer les élèves à un monde qui sera façonné par cette technologie. Une très longue liste d'outils et de technologies d'IA éprouvés à utiliser dans toutes les matières a été produite de façon participative dans le cadre de la semaine européenne du code par les participants du MOOC AI Basics for Schools.

Les applications d'IA, notamment les applications d'apprentissage des langues ou des mathématiques, les traducteurs, les outils de transcription ou de sous-titrage automatique et les assistants numériques proposant des parcours d'apprentissage personnalisés sont couramment employés pour donner un coup d'accélérateur à l'apprentissage personnalisé. L'IA a également prouvé son potentiel en matière d'accompagnement des élèves relevant de l'enseignement spécialisé. Les dispositifs reposant sur l'IA sont susceptibles de transformer radicalement les pratiques d'évaluation en fournissant aux élèves des analyses détaillées et des commentaires opportuns et précis. L'utilisation efficace des données d'apprentissage permet aux enseignants de mieux comprendre la manière dont leurs élèves apprennent, leurs problèmes, leur motivation, leurs sentiments et la façon dont ils font face à une situation d'apprentissage donnée, et ce en vue de sélectionner des méthodes d'apprentissage pertinentes et de différentier le processus d'apprentissage.

Néanmoins, les problèmes de conception des systèmes d'IA, leur utilisation inappropriée et leurs répercussions négatives peuvent causer des dommages irréparables, notamment chez les jeunes. Je vais vous donner deux exemples sur la désinformation et les biais algorithmiques :

Les avancées rapides dans le domaine de l'IA ont stimulé la production de " médias synthétiques ", ce que l'on appelle couramment les deepfakes ou hypertrucages. Le terme deepfake recouvre les générations algorithmiques, les manipulations et les modifications de pistes audio, de vidéos, d'images et de textes dans l'objectif de tromper des gens ou de changer le sens original de ces contenus. Cette technologie peut sembler avancée et, à ce titre, hors de portée des élèves, mais elle est loin d'être inaccessible. Par exemple, les utilisateurs de TikTok peuvent utiliser des applications gratuites pour échanger les visages dans des vidéos et des photos, ce qui propage des contenus contrefaits pouvant causer du tort à leurs camarades. Je suis persuadée que sensibiliser l'opinion à ces contenus falsifiés et apprendre à analyser les contenus que les élèves créent et consomment est aujourd'hui essentiel. Je vous invite à consulter le site Web Which face is real, un projet intéressant conçu pour faire connaître les deepfakes et apprendre à les identifier d'un simple coup d'œil.

À mon avis, les biais algorithmiques représentent l'un des problèmes éthiques les plus importants dérivant de l'utilisation de l'IA. Ce sont des erreurs qui peuvent engendrer des situations non équitables, par exemple des discriminations fondées sur le sexe, la race, l'origine ethnique ou le milieu socioéconomique. Les biais algorithmiques sont dus à la qualité et la représentativité des données, à des biais introduits volontairement ou non par les humains qui conçoivent les systèmes d'IA et à la façon dont les systèmes d'IA sont développés et utilisés. C'est ce qui se passe quand un traducteur linguistique part du principe que les docteurs et les pilotes sont des hommes, et les infirmières et les hôtesses de l'air sont des femmes. Autre exemple : ajouter volontairement des propos sexistes ou racistes dans un agent conversationnel pour qu'il communique de façon irrespectueuse, grossière et offensante.

On ne comprend pas très bien ce qui se passe dans la " boîte noire " de l'IA et ce qui explique certaines décisions de ces algorithmes " invisibles ", mais ceux-ci peuvent avoir un effet extrêmement négatif sur les jeunes, leur éducation, puis des conséquences sur leurs perspectives de vie. Le processus de prise de décision de l'IA doit être transparent et explicable. Il faut que les décisions soient impartiales et justes pour tous les élèves sans distinction. Adopter une approche analytique pour comprendre le fonctionnement de l'IA contribue de façon importante à la sensibilisation aux biais algorithmiques et à l'amélioration de la responsabilité, la transparence et l'équité de l'IA.
Arjana Blazic est formatrice pour enseignants et conceptrice pédagogique. Elle est coauteure des programmes scolaires nationaux croates d'anglais et d'enseignement de l'informatique dans une approche transversale. Elle est consultante pour la semaine européenne du code et a créé des ressources pédagogiques et des formations pour les enseignants dans ce cadre.

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L'intelligence artificielle dans l'enseignement : enjeux et perspectives

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Poussée par les progrès réalisés dans les domaines de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel et par les grandes quantités de données mises à notre disposition, l'intelligence artificielle (IA) s'est imposée comme l'une des grandes révolutions technologiques de notre temps.

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L'utilisation de l'IA pour recréer des acteurs décédés à l'écran : une avancée technologique innovante ou une violation éthique de la vie privée et de l'héritage artistique?

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(ETX Daily Up) - L'arrivée d'outils d'intelligence artificielle générative comme ChatGPT dans le monde éducatif soulève de nombreuses questions autour de l'intégrité académique. Les enseignants sont en première ligne de cette révolution. Mais une grande partie d'entre eux se sentent dépassés par l'intrusion de cette technologie dans les salles de classe.

Dans le détail, 49% des professeurs ne s'estiment pas suffisamment préparés aux potentialités pédagogiques de l'IA, comme le révèle une enquête menée par Oxford University Press auprès de 1280 pédagogues exerçant dans plusieurs pays, dont le Royaume-Uni. Si les personnels éducatifs déplorent un manque de formation, ils ont conscience du fait que les élèves se saisissent des intelligences artificielles génératives à des fins scolaires. Ainsi, 54% des enseignants sondés soupçonnent leurs élèves d'utiliser ces logiciels pour faire leurs devoirs.

Cet emploi non encadré divise les éducateurs. Certains craignent que les jeunes se reposent sur les intelligences artificielles dans leur quotidien scolaire, ce qui pourrait entraîner une diminution de la pensée critique et de l'acquisition de connaissances ; tandis que d'autres y voient un précieux outil d'apprentissage. À en croire l'enquête d'Oxford University Press, le deuxième camp semble l'emporter puisque plus de 70% des répondants sont optimistes quant à l'impact de l'IA dans l'éducation. "Si elle est utilisée correctement, cette technologie ne peut qu'avoir un impact positif sur l'apprentissage des élèves, en créant des leçons individualisées pour tous les types d'apprenants, et non pas une méthodologie unique pour tous", a ainsi déclaré un professeur d'anglais enseignant en Italie aux auteurs du rapport. Bien préparer un avenir "IA-esque"

Toutefois, cette intégration nécessite une réflexion approfondie. Il faut apprendre aux enfants et aux adolescents à bien utiliser les IA génératives, en leur faisant prendre conscience qu'il s'agit juste d'une source supplémentaire de savoirs, et non d'une solution miracle pour avoir de bonnes notes. De plus, il est primordial d'encourager les enseignants à se confronter à cette technologie dans leur pratique pédagogique pour qu'ils puissent mieux guider leurs élèves dans un monde "IA-esque". Car tout laisse à croire que les jeunes générations seront, à l'avenir, amenées à utiliser l'intelligence artificielle dans leur vie quotidienne, et non pas juste dans celle académique. De nombreux spécialistes estiment que cette technologie va bouleverser le monde du travail, rendant obsolètes certaines professions dont toutes les tâches sont automatisables. Il est essentiel de préparer les actifs de demain à cette évolution avant qu'ils n'arrivent sur le marché de l'emploi. Mais, pour l'heure, les enseignants estiment que ce n'est pas le cas. Ceux interrogés par Oxford University Press attribuent une note de cinq sur dix aux programmes et aux méthodes d'enseignement actuels en ce qui concerne la façon dont ils abordent l'IA.

C'est pourquoi Nigel Portwood, directeur général d'Oxford University Press, milite pour une réforme des systèmes éducatifs, afin qu'ils s'appuient davantage sur l'intelligence artificielle. "Notre étude montre que les enseignants et les élèves sont optimistes quant au rôle de l'IA dans l'éducation et reconnaissent qu'elle a le potentiel d'avoir un impact positif sur l'apprentissage. Cependant, de nombreuses questions restent sans réponse et des risques potentiels sont associés à cette technologie de pointe. Alors que de plus en plus de personnes commencent à adopter et à expérimenter l'IA, les gouvernements et les responsables de l'éducation doivent prendre des mesures - et rapidement - pour doter les élèves et les enseignants des compétences nécessaires afin qu'ils puissent s'épanouir dans un avenir basé sur l'IA", a-t-il expliqué dans un communiqué.

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Les professeurs se sentent dépassés par les progrès de l'intelligence artificielle

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(ETX Daily Up) - L'arrivée d'outils d'intelligence artificielle générative comme ChatGPT dans le monde éducatif soulève de nombreuses questions autour de l'intégrité académique. Les enseignants sont en première ligne...

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Qui devrait être tenu responsable en cas d'accident impliquant une voiture autonome? Le fabricant, le conducteur (s'il y en a un), ou le logiciel de l'IA?

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Les programmes Dall-E 2, Midjourney ou encore Stable Diffusion ont épaté la planète l'an dernier, avec leur capacité à inventer des images à partir de quelques éléments de texte, et des œuvres produites avec l'intelligence artificielle ont été vendues pour des milliers d'euros. Aujourd'hui, les milieux artistiques cherchent encore le bon positionnement face aux capacités inédites de création d'images des nouvelles intelligences artificielles (IA), estime Emily L. Spratt, historienne d'art, spécialiste d'art byzantin et de la Renaissance mais aussi experte en IA.

L'attrait de la nouveauté

Taper par exemple "Brad Pitt dans un canot dans l'espace, dans le style de Mondrian", amène en quelques secondes une images très colorée de la star américaine pagayant dans les étoiles. Ainsi, Dall-E 2 et consorts défendent l'idée qu'ils permettent de démocratiser l'art en donnant le pouvoir de créer à tout un chacun. Mais c'est une vision "beaucoup trop simpliste (et)naïve" estime l'historienne d'art. Ces outils sont surtout "un moyen de pousser à l'utilisation des grandes plateformes internet, ce qui bien sûr est très bon pour ces entreprises". "A l'avenir, l'intelligence artificielle va venir compléter toute l'architecture permettant de fabriquer des images numériques", poursuit-elle. Elle va se mêler aux autres technologies permettant de manipuler les images, déjà largement utilisées, analyse Emily L. Spratt.

D'autant que les œuvres numériques produites avec l'intelligence artificielle ont déjà un marché. Certaines se sont vendues pour des dizaines et parfois des centaines de milliers d'euros. Parmi les artistes inventifs, l'experte cite l'Allemand Mario Klingemann. Son œuvre Séries d'attractions hyperdimensionnelles, bestiaire est une vidéo de "formes apparemment organiques qui évoluent en permanence pour ressembler brièvement à tel ou tel animal bien reconnaissable", explique-t-elle. L'art de Mario Klingemann pose la question de l'intelligence artificielle comme un moyen d'expression, et plus largement celle des sources de la créativité, résume Emily L. Spratt.

Tri sélectif

Trois copains d'enfance de 29 ans, réunis dans le collectif "Obvious" ("évident" en français), pionnier du genre, ont déjà parié sur l'envolée de cette révolution artistique. En 2018, le collectif français avait marqué les esprits en vendant à New York, chez Christie's, une œuvre plus de 400 000 euros (" Edmond de Belamy"), en expliquant qu'elle avait été "créée" par une intelligence artificielle. Cette vente a hérissé certains artistes spécialistes de l'IA, car le collectif Obvious a reconnu qu'il n'était pas l'auteur de l'algorithme qui a permis de créer l'image. Ce dernier, Robbie Barrat, ne s'est lui pas indigné de cette utilisation de son code.

"Si l'oeuvre d'Obvious s'est vendue à ce prix, c'est largement parce qu'elle avait été présentée comme la première œuvre produite par une intelligence artificielle, et vendue par une grande maison d'enchères", explique Spratt. "C'était vraiment le marché de l'art qui tentait l'expérience pour voir ce que pouvait offrir une œuvre produite par intelligence artificielle, tout en suivant les méthodes traditionnelles de vente", explique-t-elle. Depuis, les revers de fortune du monde de la tech ont refroidi l'enthousiasme. Christie's comme Sotheby's ont créé des plateformes distinctes pour vendre ces œuvres, "comme si", estime l'historienne, "elles ne voulaient pas souiller l'art avec ces nouvelles explorations numériques".

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Art et intelligence artificielle : une cohabitation qui reste encore à définir

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L'intelligence artificielle débarque dans l'art et les professionnels du secteur s'interrogent sur la manière de gérer cette nouvelle donnée qui fait bouger les lignes de la création artistique.

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(crédits : Sandrine Gaudin / Midjourney)

GPT4, Google Bard, Copilot... Comment penser et adapter les enseignements aux outils de l'Intelligence Artificielle (IA) et aux nouvelles normes du XXIe siècle ?
Mathias Vicherat, directeur de Sciences Po, a posé la question à ChatGPT : quels sont les grands enjeux de l'IA pour l'enseignement supérieur et la recherche ?
Quatre défis majeurs ont été indiqués par l'outil : une amélioration de l'expérience d'apprentissage grâce à un espace plus collaboratif, une automatisation de certaines tâches des enseignants afin qu'ils se concentrent sur le plus important, une analyse systématique des données pour améliorer l'enseignement et enfin la formation aux outils de l'IA qui va devenir un prérequis pour l'insertion professionnelle. ChatGPT a précisé que son utilisation devait être " une ressource supplémentaire et pas une solution à tous les problèmes ".

Afin d'enrichir le débat public sur ces thèmes, Sciences Po a lancé un cycle de conférences sur ce lien complexe entre outils de l'IA et enseignement supérieur.

"Ne devenons pas les outils de nos outils"

La première conférence a eu lieu le 16 mars 2023 en présence de cinq invités parfois inquiets mais tous passionnés par ce sujet : Cécile Badoual (Vice-présidente Formation, Université Paris Cité), Dominique Boullier (professeur des universités, chercheur au Centre d'études européennes et de politique comparée de Sciences Po), Alain Goudey (Directeur Général Adjoint en charge du numérique à Neoma BS, professeur en marketing), Valentin Goujon (doctorant en sociologie au médialab de Sciences Po) et Asma Mhalla (membre du Laboratoire d'Anthropologie Politique de l'EHESS/CNRS, enseignante à Columbia GC, à l'École Polytechnique et à Sciences Po). Alice Antheaume (journaliste et directrice exécutive de l'École de journalisme de Sciences Po, membre du Comité Relatif à l'honnêteté, à l'indépendance et au pluralisme de l'information et des programmes de Radio France) était la modératrice du débat.

Le directeur de Sciences Po a affirmé lors de son discours d'introduction l'importance d'appréhender tout nouvel outil, et particulièrement ceux de l'IA, en faisant preuve d' esprit critique. Il s'est déclaré surpris de la " réduction médiatique " de l'obligation rappelée par Sciences Po à ses étudiants de citer leurs sources, dont l'utilisation de ChatGPT.

En tant qu'université de recherche internationale en sciences sociales, Sciences Po est convaincue de l'apport de ces nouveaux outils dans le domaine de la pédagogie comme de la recherche et ne néglige en rien sa mission de " former les étudiants à ce type d'outils". Ainsi, un nouveau cours sur l'IA sera dispensé à tous les étudiants en première année de master dès le printemps 2024.

Mathias Vicherat a également précisé que Sciences Po s'appuierait sur son Institut des Compétences et de l'Innovation pour former les enseignants aux enjeux des outils de l'IA. La recherche sur l'IA existe par ailleurs au sein de l'institution depuis de nombreuses années, que ce soit au cœur du médialab fondé par Bruno Latour, de l' Institut McCourt ou encore du projet pluridisciplinaire " Shaping AI " porté en partenariat avec l'Allemagne, le Canada et le Royaume-Uni.

The winner takes it all : marché contre éthique

Asma Mhalla, Alain Goudey et Dominique Boullier ont souligné la frénésie d'annonces et de mises sur le marché déclenchées par la sortie de ChatGPT en novembre 2022. Pour la première, cette innovation n'est "pas tellement une disruption technologique" mais bénéficie " d'effets d'échelle et d'adoption des ses usages extraordinaires". Pour le second, cette " extrême médiatisation", alors que l'IA existe depuis 1956, tient à une logique de compétition commerciale sur un marché où, pour le dernier, le plus rapide gagnera : " the winner takes it all ".

Cette adoption rapide, autour d'usages " ludiques et sympathiques" ne doit pas, pour Asma Mhalla, créer une " accoutumance" qui dépolitise des outils dont les usages sont en réalité à double tranchant et qui peuvent rapidement être utilisés à des " fins militaires, policières" (avec l'exemple parmi d'autres de la reconnaissance faciale). La question essentielle à se poser pour l'enseignante-chercheuse est " quelle vision du monde est encapsulée dans ces outils ?", qui sont loin d'être neutres et aujourd'hui produits par des entreprises américaines privées. Dominique Boullier s'est accordé avec sa consoeur en affirmant qu'une technologie " se fait toujours vecteur de normes". Cécile Badoual les a rejoint en soulevant la question des données, qui est vastement ignorée par les utilisateurs de ces outils et qui est pourtant prioritaire : " que fait-on en donnant nos données à ces outils et à qui les donne-t-on ? ".

Si Valentin Goujon a salué l'essor " qualitatif et quantitatif" des outils de l'IA - grâce notamment aux progrès technologiques de l'IA connexionniste et de l'architecture neuronale, mais aussi à l'explosion du volume des données -, Dominique Boullier s'est désolé que le débat public se porte sur " des modèles de très mauvaise qualité". Pour le professeur et chercheur, la logique de marché, du " rough consensus" (tout le monde est à peu près d'accord) et du " running code" (cela fonctionne à peu près), l'a emporté sur l'éthique. Ces outils " auraient dû être testés avant leur diffusion". Il serait crucial de passer à "une modernité réflexive pour anticiper les conséquences de nos décisions et choix scientifiques". Alain Goudey est aussi convaincu qu'il faudra " positionner " ces outils qui vont faire partie de notre quotidien (citant GPT4 mais aussi Google Bard, Microsoft Copilot, le Lama de Meta ou encore l'Alpaca de Stanford University), un quotidien où collaborateurs humains et non humains coexisteront.

Sortir de la culture de la bonne réponse

Le journal The Atlantic, cité par Alice Antheaume, identifie le dialogue avec l'IA comme la compétence-clé du siècle. Dès lors, comment l'enseigner ? La banalisation des outils de l'IA appelle pour Alain Goudey à " réimaginer le rôle du pédagogue", " la place du professeur et celle de l'outil".

La question des sources se pose de façon centrale. D'une part, dans le cas des sources qui sont " données en entrées aux modèles", comme " corpus d'entraînement", a pris le temps d'expliquer Valentin Goujon. Ces sources peuvent poser problème de diverses façons, lorsque leur fiabilité est en question, comme pour Wikipedia ou Common Crawl, mais aussi lorsque des principes de droits d'auteurs ou de droits à l'image sont bafoués. Le chercheur a mis en garde l'assistance contre le phénomène nommé " hallucination" qui consiste à jouer sur l'anthropomorphisme en donnant des traits humains aux outils de l'IA, qui jouent alors sur une véracité qui peut cacher de vraies erreurs. D'autre part, la question de l'honnêteté intellectuelle se pose aussi aux étudiants. Cécile Badoual en est persuadée, l'apprentissage de l'honnêteté passe par " le sourcing", quand on cite, il faut pouvoir préciser d'où viennent nos informations. La pensée humaine serait innovante par sa capacité à chercher et à critiquer.

Une limite principale des outils de l'IA dans leur forme contemporaine, qui est aussi un danger, serait leur objectif de donner une réponse unique, le plus rapidement possible et la plus neutre possible. Dominique Boullier a affirmé que le " débat est mal posé" car aucun enseignant n'a pour ambition que ses étudiants fournissent des résumés automatiques, tous identiques. Les priorités des outils de l'IA ne seraient en rien les " priorités éducatives" des universités. Il s'est amusé en citant Google qui a déjà bouleversé le métier des enseignants, et qui est aussi devenu un " moteur de réponses et plus seulement de questions", qui a nécessité "d'apprendre à poser les bonnes questions". Les grands défis contemporains comme les transitions numérique et écologique nécessitent "d'entrer dans la complexité" et de " restituer le pluralisme"... Les outils de l'IA seraient sur des " rails opposés " qui peuvent apparaître comme dangereux pour l'avenir.

Enfin, Asma Mhalla a appelé à ne pas mettre de côté l'enjeu de la "fracture numérique", comment permettre à chacun " d'être plus intelligent que la machine" ? Si l'enseignante, à l'instar de ses pairs présents à la conférence, n'a pas l'obsession de la réponse, elle a développé en revanche une "obsession de la conviction". Elle attend de ses étudiants qu'ils métabolisent une compréhension intime et une vision personnelle du monde, qui ne peut se dérouler que dans des lieux comme l'école ou l'université et auprès d'humains, de professeurs, d'étudiants. Cela permettra d'éviter la fracture numérique mais c'est aussi de cette confrontation des idées que naîtra la singularité humaine, qu'on pourra fonctionner avec les outils de l'IA et qu'on ne sera pas " condamné à se rapprocher de l'animal". Citant un éditorial du New York Times, l'enseignante et chercheuse s'est désolée : " à chaque fois qu'on essaye de trouver l'axe différenciant entre l'homme et la machine, en fait on retrouve les caractéristiques de l'animal - l'intuition, les émotions, le reptilien... non, non, notre seule force n'est pas que là, ou alors c'est une rétrogradation totale de l'humanité".

EN SAVOIR PLUS :

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L'intelligence artificielle est-elle un danger pour l'enseignement supérieur ?

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Découvrez les réflexions des intervenants de notre conférence sur les outils de l'IA.

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On peut parler de chat gpt dans ce domaine

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Pendant des décennies, les professionnels de l'éducation et les chercheurs ont pensé que les ordinateurs avaient la capacité de révolutionner l'éducation. Aujourd'hui, ils ne sont pas encore utilisés de manière révolutionnaire dans ce domaine. En fait, l'apprentissage implique encore en grande partie un instructeur qui enseigne à de nombreux étudiants simultanément. De même, une bonne part de l'apprentissage assisté par ordinateur se fait à l'aide de programmes et de technologies qui reproduisent des pratiques traditionnelles comme les exercices en classe. Cependant, les applications efficaces de l'informatique dans l'éducation semblent aller maintenant bien au-delà. Des millions d'apprenants utilisent désormais des systèmes de tutorat intelligents dans le cadre de leurs cours de mathématiques - des systèmes qui détectent les connaissances des élèves, mettent en œuvre un apprentissage par la maîtrise (les élèves ne progressent pas tant qu'ils n'ont pas démontré leur compréhension d'un sujet) et offrent des conseils à la demande (VanLehn, 2011[1]). Des millions d'apprenants dans le monde suivent des cours magistraux et font des exercices dans le cadre de cours massifs ouverts en ligne (MOOC), offrant la possibilité d'étudier des milliers de sujets que les établissements d'enseignement à l'échelle locale ne peuvent pas couvrir (Milligan et Littlejohn, 2017[2]). Un nombre croissant d'enfants et d'adultes apprennent à partir d'interactions en ligne (et sont même évalués dans le cadre de ces interactions) telles que les simulations, les jeux, la réalité virtuelle et la réalité augmentée (De Jong et Van Joolingen, 1998[3] ; Rodrigo et al., 2015[4] ; Shin, 2017[5] ; De Freitas, 2018[6]). Peut-être qu'aucun de ces systèmes n'a pleinement atteint le degré de sophistication auquel s'attendaient les premiers articles les concernant (Carbonell, 1970[7]) (Stephenson, 1998[8]). En revanche, l'ampleur de leur utilisation et le degré d'intégration dans les systèmes éducatifs formels ont dépassé ce qui semblait envisageable il n'y a pas si longtemps encore.

De plus en plus, l'enseignement assisté par ordinateur s'appuie sur l'intelligence artificielle (IA). Les progrès de l'IA dans les années 1980, 1990 et la première décennie du nouveau millénaire ont ouvert de nouvelles possibilités aux technologies d'apprentissage dans plusieurs domaines. Ces progrès fondamentaux ont conduit à des avancées dans l'utilisation plus pointue de l'IA dans l'éducation - les communautés de recherche et de pratique de l'analyse de l'apprentissage et de la fouille des données éducatives - depuis 2004 environ jusqu'à aujourd'hui. À mesure que les travaux de recherche donnaient des résultats probants, de nouvelles méthodes se sont diffusées dans les systèmes utilisés à grande échelle par les apprenants. L'IA est aujourd'hui utilisée pour déterminer ce que les étudiants savent (ainsi que leurs stratégies d'implication et d'apprentissage) afin de prédire leurs trajectoires futures, de mieux évaluer les apprenants selon plusieurs dimensions et - en fin de compte - d'aider les êtres humains et les ordinateurs à décider comment mieux accompagner les apprenants.

Au fur et à mesure que ces technologies se développent, qu'elles arrivent à maturité et qu'elles prennent de l'ampleur, il est pertinent de se poser la question suivante : où allons-nous ? Et où pourrions-nous aller ? Si nous parvenions à cerner les frontières et le potentiel de l'intelligence artificielle dans l'éducation, nous serions peut-être en mesure d'orienter la recherche et le développement en élaborant, dans la prochaine décennie, une stratégie appropriée pour arriver à destination.

Dans les chapitres de cet ouvrage, les auteurs font appel à leur expertise dans des domaines précis et mettent en lumière les défis éducatifs posés à l'intelligence artificielle dans le but d'explorer les frontières et le potentiel qu'elle représente. Quelles sont les technologies et les approches pédagogiques qui commencent tout juste à être disponibles dans les classes expérimentales et qui pourraient bientôt être accessibles à un éventail beaucoup plus large d'élèves ? Comment l'intelligence artificielle peut-elle façonner les systèmes éducatifs de manière plus générale, de l'orientation scolaire à la délivrance de diplômes, pour mieux les adapter aux besoins des apprenants ? Où en serions-nous dans dix ans si la R-D disposait des directives et de l'encadrement appropriés ? Comment les apprenants pourront-ils progressivement bénéficier des avancées en la matière ? L'éducation et les expériences des apprenants seront-elles radicalement modifiées ?

Dans cet aperçu, nous clarifierons certains termes et concepts. Ensuite, nous mettrons les chapitres de cet ouvrage en perspective. Notamment, en évoquant certaines tendances et opportunités (dont certains éléments que les auteurs des autres chapitres n'ont pas couverts). La dernière partie abordera les opportunités qu'offrent différents types de technologies d'apprentissage basé sur l'intelligence artificielle et examinera comment un changement de paradigme politique pourra accompagner leur développement.

Dans cette section, nous présentons certaines définitions et des données contextuelles qui sont essentielles pour comprendre les technologies intelligentes dans l'éducation.

La technologie éducative renvoie dans un premier temps à l'utilisation de solutions technologiques dans le domaine de l'éducation. Au cours du dernier siècle, les praticiens et les chercheurs ont parfois fait preuve d'un enthousiasme excessif. Les applications des nouvelles technologies n'ont pas nécessairement été efficaces dans l'éducation. Se référer par exemple à ce que rapporte Cuban (1986[9]) sur des instructeurs qui donnent un cours classique, mais à bord d'un avion.

Aujourd'hui, la plupart des discussions sur la technologie dans l'éducation se concentrent sur les ordinateurs et la numérisation, bien que des technologies plus anciennes telles que la radio et la télévision jouent encore un rôle important. Ces deux outils technologiques ont par exemple été utiles dans de nombreux pays à revenu moyen lors de la récente pandémie de COVID-19 (OECD, s.d.[10]). Les technologies éducatives peuvent englober toute une série de technologies. Nous en donnons ici quelques exemples (d'autres sont fournis dans les différents chapitres de cet ouvrage).

Les tuteurs informatiques ou les systèmes de tutorat intelligents offrent aux apprenants une expérience d'apprentissage où le système adapte la présentation en fonction d'un modèle ou d'une évaluation continue de l'apprenant, d'un modèle de la matière à apprendre et d'un modèle de la manière d'enseigner (Wenger, 1987[11]). Les modèles peuvent être tantôt sophistiqués tantôt élémentaires. Baker (2016[12]) relève que les systèmes de tutorat intelligents ont aujourd'hui tendance à être sophistiqués dans un seul domaine et très simples dans les autres.

Les jeux d'apprentissage numériques inscrivent l'apprentissage dans la perspective d'une activité amusante, qui s'assimile en fait à un jeu. Le degré de ludification s'étend sur une large gamme : il s'agit d'activités qui intègrent l'apprentissage dans le jeu lui-même (qui peuvent même ne pas ressembler à une activité d'apprentissage, comme les jeux informatiques SimCity et Civilisation) ou encore d'activités d'apprentissage plus évidentes où l'apprenant est récompensé pour ses performances (p. ex., lancer une banane à un singe après avoir répondu correctement à un problème de mathématiques dans MathBlaster).

Les simulations sont des reproductions informatisées d'un processus ou d'une activité qu'il serait difficile ou coûteux de réaliser dans le monde réel en tant qu'activité pédagogique. Aujourd'hui, de plus en plus d'étudiants utilisent des laboratoires virtuels pour réaliser des expériences qui autrement pourraient s'avérer dangereuses, coûteuses ou compliquées, mais aussi pour recevoir des commentaires et une aide à l'apprentissage au cours de ces activités.

Les systèmes de réalité virtuelle immergent les apprenants dans des représentations en 3D d'activités du monde réel. À l'image des simulations, ils permettent de réaliser, à partir de chez soi ou d'un laboratoire informatique, des activités qui seraient coûteuses, dangereuses ou tout simplement impossibles à réaliser autrement. Les systèmes de réalité augmentée intègrent des informations et des expériences supplémentaires dans les activités du monde réel, qu'il s'agisse de détails contextuels qui apparaissent, d' affichages ambiants (informations disponibles dans l'environnement ne nécessitant pas de concentration) ou de la superposition d'un monde différent au monde actuel. La réalité augmentée et la réalité virtuelle présentent des informations visuelles aux apprenants en général par le biais de casques.

Les robots éducatifs ont une présence physique et interagissent avec les élèves dans des activités du monde réel pour les accompagner dans leur apprentissage. Les robots, sous la forme de kits de bricolage éducatifs, sont disponibles en fait depuis les années 1980, mais ils ont évolué et jouent désormais le rôle de tuteur.

Les cours ouverts massifs en ligne (MOOC) offrent aux étudiants une expérience d'apprentissage élémentaire, généralement constituée de vidéos et de quizz. Les MOOC ne sont pas innovants par rapport à l'expérience d'apprentissage - il s'agit généralement d'une version simplifiée d'un cours magistral à un vaste public - mais le sont plutôt dans le fait qu'ils rendent accessible aux apprenants du monde entier du matériel élaboré par des professeurs d'universités de renommée mondiale, souvent sur des sujets très spécialisés.

Les données sont, tout simplement, des faits qui sont regroupés. Alors que quelques faits regroupés ne nous permettent pas de raisonner sur les relations représentées dans ces informations, l'accumulation de grandes quantités d'informations le permet et c'est là le pouvoir moderne des mégadonnées. Les données éducatives étaient autrefois dispersées, difficiles à collecter et disponibles à petite échelle. Les enseignants pouvaient tenir un carnet de notes sur papier, l'établissement pouvait conserver les dossiers disciplinaires au sous-sol et les concepteurs de programmes de cours n'avaient qu'une idée très limitée de leur utilisation et des difficultés rencontrées par les élèves. Aujourd'hui, les données éducatives sont recueillies à une échelle beaucoup plus grande. Les carnets de notes, les données disciplinaires, les données d'évaluation, les données relatives aux absences et bien d'autres sont stockées de manière centralisée par les organismes éducatifs locaux (ou souvent par des prestataires nationaux, voire internationaux). Les concepteurs de programmes de cours recueillent souvent de nombreuses données sur l'apprentissage en général. À l'heure où nous écrivons ces lignes, les réglementations relatives à la manipulation, au stockage et à l'utilisation des données éducatives varient considérablement d'un pays à l'autre. Certains ont des normes très strictes (notamment sur le continent européen), d'autres des réglementations plus laxistes. Chacune de ces sources de données peut être utilisée pour améliorer la qualité de l'éducation et soutenir l'apprentissage, en favorisant à la fois l'intelligence artificielle/l'apprentissage automatique (définition suivante) et le perfectionnement humain du contenu et des expériences d'apprentissage.

Par intelligence artificielle, on entend la capacité des ordinateurs à effectuer des tâches traditionnellement caractéristiques de l'intelligence humaine ou, plus récemment, des tâches qui dépassent les facultés intellectuelles de l'être humain. Issue de systèmes relativement simples et polyvalents dans les années 1960, l'intelligence artificielle implique aujourd'hui généralement des systèmes plus spécifiques qui accomplissent une tâche précise impliquant un raisonnement sur les données ou le monde extérieur, puis une interaction avec le monde (plus souvent par le biais d'un téléphone ou d'une interface informatique que par une véritable interaction physique). L'apprentissage automatique (de plus en plus appelé science des données, et également appelé fouille et analyse des données) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle. Présent de manière plutôt discrète au départ, il a pris une importance particulière depuis les années 1990. On parle d'apprentissage automatique lorsqu'un système découvre des modèles à partir de données. L'outil devient d'autant plus efficace que davantage de données sont disponibles (et plus encore, lorsque des données plus complètes ou représentatives sont disponibles). Il existe un large éventail de méthodes d'apprentissage automatique, classées principalement en apprentissage supervisé (qui tente de prédire ou de déduire une variable spécifique connue) et en apprentissage non supervisé (qui tente de découvrir la structure ou les relations dans un ensemble de variables). Pour faire simple, il y a eu deux générations d'apprentissage automatique : une première génération de méthodes relativement simples et interprétables et une deuxième génération de méthodes beaucoup plus complexes, sophistiquées et difficiles à interpréter.

L'intelligence artificielle dans l'éducation a d'abord été un sous-domaine interdisciplinaire au début des années 1980, organisé autour d'une conférence semestrielle (aujourd'hui annuelle) et une revue soumise à un comité de lecture. Une grande partie des premiers travaux sur l'intelligence artificielle dans l'éducation concernait les systèmes de tutorat intelligents, mais le domaine s'est élargi au fil des ans. Il inclut désormais tous les types de systèmes/interactions éducatifs définis ci-dessus et accueille aujourd'hui plusieurs conférences et revues indépendantes. La révolution de l'apprentissage automatique et de la fouille des données a également eu un impact sur l'intelligence artificielle dans l'éducation, avec un changement significatif vers 2010 (lié à l'organisation d'une conférence scientifique distincte, Educational Data Mining) qui s'est traduit par une utilisation beaucoup plus importante de ce type de méthode. Aujourd'hui, les systèmes d'intelligence artificielle dans l'éducation intègrent une série de fonctionnalités permettant d'identifier certaines caractéristiques de l'apprenant, ainsi qu'une série de moyens d'interagir avec les apprenants et de leur répondre.

L'analyse de l'apprentissage, également appelée " fouille des données éducatives ", est un domaine qui a vu le jour en 2008, avec deux grandes conférences internationales et des revues soumises à des comités de lecture. Elle a pour objectif d'utiliser les quantités croissantes de données provenant de l'éducation pour mieux comprendre et faire des déductions sur les apprenants et les contextes dans lesquels ils apprennent. L'analyse de l'apprentissage et la fouille des données éducatives appliquent à l'éducation les méthodes de l'apprentissage automatique et de la science des données, en faisant appel à des méthodes spécifiques pour résoudre des situations propres à l'éducation. La détection des connaissances des élèves en temps réel et la prédiction du décrochage scolaire ont suscité un intérêt particulier, mais ces méthodes ont trouvé toute une série d'autres applications, qu'il s'agisse d'identifier des relations implicites dans une matière telle que les mathématiques ou de comprendre les facteurs qui conduisent à l'ennui des élèves. Une taxonomie des méthodes et des applications de l'analyse de l'apprentissage est présentée dans (Baker et Siemens, 2014[13] ; DeFalco et al., 2017[14]). Deux types de technologies s'appuient le plus souvent sur les modèles d'analyse de l'apprentissage : les systèmes d'augmentation de l'intelligence et les systèmes d'apprentissage personnalisé (abordés dans la section suivante).

Les systèmes d'augmentation de l'intelligence, également appelés systèmes d'aide à la décision, fournissent des informations aux enseignants et autres intervenants afin de les aider à prendre des décisions. S'ils peuvent simplement donner des données brutes, ils fournissent souvent des informations via des modèles d'apprentissage automatique, des prédictions ou des recommandations. Les systèmes d'augmentation de l'intelligence s'appuient la plupart du temps sur des systèmes d'analyse prédictive, qui font des prédictions sur les possibles résultats futurs des élèves, et - dans le meilleur des cas - fournissent également des éléments objectifs sur lesquels reposent ces prédictions. On fait maintenant appel aux systèmes d'analyse prédictive à grande échelle pour déterminer quels élèves risquent d'abandonner l'école ou d'échouer à l'université, afin de mettre en place des mesures qui remettront les élèves sur les rails. Les systèmes d'augmentation de l'intelligence communiquent souvent les informations aux parties concernées par le biais de tableaux de bord, qui transmettent les données sous forme de graphiques et de tableaux permettant à l'utilisateur d'approfondir les informations sur des apprenants spécifiques. Aujourd'hui, les systèmes d'apprentissage personnalisé et les systèmes d'analyse prédictive s'appuient souvent sur les tableaux de bord pour communiquer des informations aux enseignants. Ils mettent parfois des tableaux de bord à la disposition des conseillers scolaires, des conseillers pédagogiques et des chefs d'établissement, mais ceux-ci sont rarement mis à la disposition des parents. La qualité des données présentées dans les tableaux de bord peut varier considérablement d'un système d'apprentissage à l'autre.

Cette publication se concentre sur deux domaines clés : 1) les nouvelles technologies et approches éducatives pour la salle de classe, et 2) les nouvelles technologies et approches éducatives pour les systèmes éducatifs. Ces nouvelles technologies impliquent souvent, mais pas toujours, l'intelligence artificielle. Dans cette section, nous résumerons les travaux réalisés dans chacun de ces domaines, y compris les travaux abordés dans les chapitres de ce rapport, mais aussi ceux qui vont encore plus loin.

Alors que les enseignants et les apprenants ont de plus en plus accès aux technologies éducatives informatisées, on prend davantage conscience que la technologie ne se contente pas d'être un simple outil pratique pour les enseignants ou de fournir une activité alternative amusante aux apprenants - elle peut promouvoir de nouvelles méthodes d'enseignement et d'apprentissage.

L'apprentissage personnalisé. Ces technologies ont un sérieux impact sur l'apprentissage et une nouvelle tendance se dessine clairement : l'apprentissage personnalisé. La personnalisation de l'apprentissage n'a pas vu le jour avec la technologie informatique - dans un sens, elle est disponible depuis la première utilisation du tutorat individuel, il y a des milliers d'années (si ce n'est plus tôt). Cependant, avec le développement de la scolarisation et de l'enseignement il y a plus d'un siècle, on a pris conscience qu'un programme de cours unique ne répondait pas bien aux besoins d'apprentissage de tout le monde. Des approches pédagogiques telles que l'apprentissage par la maîtrise (chaque élève travaille sur un sujet précis jusqu'à ce qu'il le maîtrise pour pouvoir passer ensuite au sujet suivant) ont été développées, mais se sont avérées difficiles à mettre en œuvre à grande échelle en raison des exigences imposées à l'enseignant. Les technologies éducatives ont apporté une solution immédiate à ce problème : l'ordinateur peut gérer certaines des exigences de l'apprentissage personnalisé, en identifiant le degré de maîtrise de chaque élève et en lui proposant des activités d'apprentissage adaptées à sa situation personnelle par rapport au programme de cours.

Les technologies éducatives sont devenues efficaces en matière de personnalisation quand elles ont réussi à évaluer les connaissances des élèves. Molenaar (2021[15]) détaille les efforts déployés pour développer une meilleure personnalisation de l'apprentissage, en fournissant un cadre pour le degré d'automatisation des systèmes d'apprentissage personnalisés. Son chapitre traite du passage de systèmes dirigés par l'enseignant à des technologies informatiques qui peuvent jouer un rôle plus important dans la prise de décision immédiate, tout en respectant les consignes et les objectifs spécifiés par l'enseignant.

Ensuite, les technologies éducatives sont devenues plus efficaces en matière de personnalisation et ont pris en compte l'apprentissage autorégulé des élèves, c'est-à-dire leur capacité à faire de bons choix pendant l'apprentissage afin d'améliorer leurs résultats et leur efficacité. Cette thématique est également abordée dans le chapitre d'Inge Molenaar (Molenaar, 2021[15]). Dans de nombreux cas, les technologies éducatives modernes peuvent déterminer les situations où les élèves utilisent des stratégies inefficaces ou inefficientes, et leur fournir alors des recommandations ou des coups de pouce pour les ramener dans une trajectoire plus efficace.

On a tendance aujourd'hui, principalement dans les classes expérimentales, à détecter également l'implication, l'affect et les émotions des élèves et à s'y adapter. Comme l'a évoqué Sidney D'Mello (2021[16]), ces systèmes sont capables d'identifier ces manifestations chez un élève soit à partir de son interaction et de son comportement au sein du système, soit à partir de capteurs physiques et physiologiques. Il existe aujourd'hui plusieurs exemples de technologies éducatives - en particulier les systèmes de tutorat et les jeux intelligents - qui sont capables de détecter un élève qui s'ennuie, est frustré ou se joue du système (en essayant de trouver des stratégies pour compléter des documents sans avoir besoin d'apprendre) et de le remotiver de manière productive, par exemple. (DeFalco et al., 2017[14]).

De plus en plus de travaux de recherche visent à renforcer la personnalisation, de manière à davantage motiver ou intéresser les élèves. Ces recherches ont une autre dimension temporelle. Alors que l'implication et l'affect se manifestent souvent sur de courtes périodes - parfois uniquement quelques secondes - la motivation et l'intérêt sont des aspects plus stables qui s'inscrivent dans la durée. Les travaux de Kizilcec et de ses collègues (Kizilcec et al., 2017[17]), par exemple, ont tenté de relier les expériences d'apprentissage des élèves à leurs valeurs, ce qui a conduit à un plus haut degré d'achèvement des cours en ligne. Les travaux de Walkington et de ses collègues (Walkington, 2013[18] ; Walkington et Bernacki, 2019[19]) ont porté sur la modification du contenu des systèmes d'apprentissage pour que celui-ci corresponde aux intérêts personnels des élèves, ce qui les amène à travailler plus rapidement, à rester impliqués plus longtemps et à apprendre davantage.

Nouvelles pédagogies Bien que l'impact le plus évident des technologies éducatives basées sur l'intelligence artificielle se manifeste par la personnalisation directe de l'apprentissage, de nouvelles pratiques pédagogiques ont également émergé. Celles-ci permettent aux enseignants de soutenir leurs élèves ou de leur offrir des expériences d'une manière qui n'était généralement pas possible avant les développements technologiques.

Le changement majeur concerne vraisemblablement la masse d'informations mises à la disposition des enseignants. Les tableaux de bord fournissent aux enseignants des données variées sur la performance et l'apprentissage de leurs élèves. La perception des devoirs à la maison a complètement changé. Auparavant, les élèves devaient apporter leurs devoirs en classe. L'enseignant pouvait ensuite les noter (ce qui retardait le retour d'information et le soutien à l'apprentissage), ou les élèves pouvaient les noter dans la classe sous la supervision de l'enseignant, ce qui n'est pas une approche très efficace dans le temps. En revanche, les enseignants peuvent aujourd'hui disposer en temps réel des données issues des technologies d'aide aux devoirs. Autrement dit, les enseignants peuvent identifier les élèves qui ont des difficultés et les matières qui ont posé problème en général, et ce avant même que le cours ne commence. Cette approche permet de mettre en place des stratégies où, par exemple, les enseignants identifient les élèves qui ont commis des erreurs courantes. Les élèves qui ont des stratégies de résolution de problèmes à la fois incorrectes et correctes peuvent également bénéficier des discussions avec toute la classe. Les enseignants ont également l'occasion d'envoyer un message aux élèves qui ont pris du retard par rapport à leurs tâches scolaires, de manière à les mettre sur la bonne voie (Arnold et Pistilli, 2012[20]).

Les systèmes d'évaluation formative peuvent bénéficier d'utilisations similaires, de plus en plus courantes dans des contextes où les élèves ont des examens de fin d'année à enjeu élevé. Ces systèmes ont souvent une portée plus large que les devoirs conçus par l'enseignant en termes de couverture des compétences et des concepts clés. Les enseignants s'en servent de plus en plus pour déterminer les sujets à revoir avec leurs classes ainsi que les types de soutien supplémentaire à apporter à certains élèves.

Les enseignants disposent également de meilleures informations sur ce qui se passe dans leurs classes en temps réel, un sujet que Pierre Dillenbourg aborde en détail (Dillenbourg, 2021[25]). L'analyse des données de la classe peut fournir à l'enseignant des informations sur plusieurs aspects de la performance de la classe, des difficultés individuelles des élèves en temps réel jusqu'à l'efficacité relative de la collaboration entre différents groupes d'élèves. Un enseignant ne peut pas surveiller chaque élève (ou chaque groupe d'élèves) tout le temps - des données plus précises peuvent l'aider à comprendre où il doit concentrer ses efforts et quels élèves ont besoin d'une aide immédiate.

La technologie ne fournit pas simplement des données plus précises ; elle peut servir à offrir aux élèves une gamme d'expériences qui n'étaient pas envisageables il y a une génération. Dans le chapitre qu'ils ont rédigé, Tony Belpaeme et Fumihide Tanaka (Belpaeme et Tanaka, 2021[26]) évoquent les nouvelles possibilités d'interaction entre les élèves et les robots.

L'utilisation de simulations et de jeux en classe peut permettre aux enseignants de présenter aux élèves des systèmes complexes et difficiles à comprendre. Les élèves peuvent eux-mêmes explorer et interagir avec ces systèmes. D'un point de vue pédagogique, la combinaison de l'approche technologique fondée sur une simulation et d'un cours traditionnel donné par un enseignant semble plus que bénéfique. Dans un premier temps, l'élève développe une compréhension informelle et pratique de la matière. L'enseignant permet ensuite à l'élève d'avoir une compréhension plus formelle, conceptuelle ou scolaire (Asbell-Clarke et al., 2020[27]). Les technologies modernes offrent également de nouvelles possibilités en matière d'apprentissage collaboratif, grâce à des systèmes qui peuvent renforcer les stratégies de collaboration efficaces (Strauß et Rummel, 2020[28]) ou des systèmes qui offrent des expériences collaboratives, comme les tablettes interactives (Martinez Maldonado et al., 2012[29]).

L'équité Les nouvelles technologies éducatives sont généralement conçues dans le but d'améliorer les expériences et les résultats des élèves et des enseignants. Cela étant dit, les concepteurs de ces systèmes ne tiennent pas toujours compte de leur impact sur l'ensemble des apprenants. Souvent, les concepteurs appartiennent à un groupe démographique spécifique (ils ont en général un statut socio-économique élevé, n'ont pas de besoins spécifiques et n'appartiennent pas à une minorité raciale ou ethnique) et ils n'ont en tête que leurs semblables lorsqu'ils développent les systèmes en question (mais pas nécessairement de manière intentionnelle). Ceux-ci risquent de s'avérer moins efficaces sur le plan éducatif pour les membres d'autres groupes socio-économiques.

Ainsi, Judith Good (2021[30]) souligne que peu d'efforts ont été déployés pour mettre au point des technologies éducatives spécialement conçues pour les élèves handicapés ou ayant des besoins spécifiques. Elle donne des exemples de technologies qui pourraient aider les apprenants atteints d'autisme, de dysgraphie ou de déficience visuelle. Le peu d'attention qu'accordent la communauté scientifique et les concepteurs de technologies éducatives intelligentes aux personnes ayant des besoins spécifiques est une source majeure d'inégalité et c'est bien regrettable. L'élaboration de politiques qui facilitent le développement de systèmes destinés à soutenir les apprenants ayant des besoins spécifiques (p. ex., en élaborant des approches qui améliorent l'accès aux données sur les handicaps tout en protégeant la vie privée des élèves) ou la mise sur pied de mesures incitatives qui favorisent le développement de solutions destinées aux populations ayant des besoins spécifiques pourraient combler ce manque d'équité.

Une autre situation inéquitable concerne les populations historiquement mal desservies et sous-représentées, notamment les minorités ethniques/raciales et les minorités linguistiques. La plupart des technologies éducatives sont développées par des membres de groupes démographiques qui ont toujours été bien soutenus. Ce sont souvent des représentants de ces mêmes groupes qui participent aux phases de test de ces systèmes. La participation à ces tests de populations historiquement sous-représentées n'intervient souvent qu'à un stade ultérieur du développement (ou lors des évaluations finales de l'efficacité à grande échelle), lorsqu'il est trop tard pour apporter des changements majeurs en termes de conception. Il apparaît de plus en plus clairement que si la méthodologie conceptuelle de la recherche éducative et les algorithmes ainsi obtenus concernent des groupes majoritaires, ils ne fonctionneront pas nécessairement aussi bien pour d'autres groupes d'apprenants (Ocumpaugh et al., 2014[31] ; Karumbaiah, Ocumpaugh et Baker, 2019[32]).

Les avantages de la technologie éducative moderne - intelligence artificielle et apprentissage automatique - ne se limitent pas au simple soutien à l'enseignement et à l'apprentissage. Les technologies éducatives modernes (qui ne s'appuient pas toujours sur l'intelligence artificielle) profitent de bien d'autres manières aux étudiants et aux établissements dans lesquels ils sont scolarisés. Cette thématique est au cœur du chapitre de Dirk Ifenthaler (Ifenthaler, 2021[33]),mais d'autres points plus précis sont également traités dans d'autres chapitres.

Systèmes d'alerte précoce. L'analyse prédictive dans l'éducation s'est matérialisée dans la création des systèmes d'alerte précoce. Ces systèmes, discutés en détail dans le chapitre d'Alex Bowers (Bowers, 2021[34]) tentent de prédire quels élèves risquent de connaître une issue défavorable - le plus souvent le décrochage scolaire ou la non-obtention d'un diplôme, mais parfois aussi d'autres résultats comme l'échec dans une matière donnée. À ces prédictions viennent souvent s'ajouter des informations sur les raisons qui donnent à penser qu'un élève est susceptible de connaître une issue défavorable, comme de mauvaises notes dans un cours spécifique ou un nombre trop élevé de problèmes disciplinaires.

Les mêmes types de données sont également utilisés dans les systèmes de rapports à l'échelle de l'établissement pour suivre l'apprentissage des élèves ou les problèmes disciplinaires. Ces tableaux de bord au niveau de l'établissement (ou du district scolaire) donnent aux responsables scolaires une vue d'ensemble du climat et de la performance de l'établissement. Aux États-Unis, ces outils sont de plus en plus souvent fournis aux districts par des prestataires qui combinent leur expertise dans la saisie des données du système d'information de l'établissement (souvent dans un ensemble déconnecté de bases de données différentes) avec leur expertise dans la création de tableaux de bord pertinents. Grâce à ces prestataires, ce type de technologie d'intelligence artificielle est mis à la disposition de millions d'élèves.

Rapports à destination des parents. De nombreux établissements, districts scolaires et organismes éducatifs locaux fournissent aux parents des rapports sur les progrès scolaires de leurs enfants. Le champ couvert par ces rapports s'est élargi puisqu'y figurent aujourd'hui, outre le contenu des bulletins scolaires classiques (qui se contentaient d'indiquer une note pour chaque matière), toute une série d'informations concernant les apprenants.

Admissions et inscriptions dans les établissements d'enseignement. Les admissions et les inscriptions dans les établissements relèvent du même processus - à savoir déterminer si un élève sera invité à fréquenter un établissement ou une université spécifique - mais sous un angle différent. Les admissions impliquent généralement une décision prise par un seul établissement dans un environnement où les élèves peuvent être admis dans plusieurs établissements ; les inscriptions impliquent généralement un seul centre de décision centralisé. Dans un cas comme dans l'autre, les algorithmes sont utilisés pour allouer des ressources limitées (places disponibles dans les établissements/universités) en fonction des valeurs de l'établissement, qu'il s'agisse d'équité ou de sélectivité. Cette pratique est de plus en plus répandue, qu'il s'agisse de réseaux d'écoles à charte aux États-Unis, de l'enseignement secondaire public en France ou d'universités en Hongrie.

Systèmes de surveillance. Les fermetures intermittentes (ou continues) d'établissements qui se produisent presque partout dans le monde en raison de la pandémie de COVID-19 ont fait surgir des inquiétudes quant à la sécurité des examens - par exemple, le risque que des élèves trichent en demandant à une autre personne de passer un test à leur place, ou que des élèves aient accès à des informations non autorisées pendant qu'ils passent un test. Cette situation a conduit à une explosion des systèmes de surveillance : les étudiants doivent (par exemple) montrer une carte d'identité avec photo au début de l'examen, garder leur webcam allumée pendant qu'ils le passent, et un surveillant contrôle le flux de la webcam d'un groupe d'étudiants. Certains systèmes surveillent également les autres activités sur les ordinateurs des étudiants pendant la durée du test et ce qui se passe dans la salle où les étudiants passent le test, en utilisant dans de nombreux cas l'intelligence artificielle pour épauler les surveillants humains.

Progrès dans la délivrance de titres et certificats. Les progrès récents dans les technologies informatiques ont conduit à des avancées dans la délivrance de titres de compétences. L'avancée la plus remarquable dans ce domaine est sans doute l'utilisation de la blockchain dans l'éducation, abordée dans le chapitre de Natalie Smolenski (Smolenski, 2021[38]). La blockchain offre un moyen sûr de réduire la fraude aux diplômes et de rationaliser la validation des titres et certificats.

Les récents changements majeurs dans la délivrance de titres provenant du côté de l'offre (la disponibilité de nouveaux titres et certificats) rendent ces nouvelles avancées encore plus pertinentes. Un nombre croissant d'organisations proposent des certificats, tels que les certificats techniques délivrés par Cisco, Microsoft ou CompTIA. En outre, les organisateurs de cours en ligne ouverts et massifs proposent des cours et des certificats en ligne élaborés en partenariat avec toute une série d'universités. Les organisateurs de cours en ligne ouverts et massifs comprennent à la fois de grandes structures internationales telles que edX, Coursera et FutureLearn, qui s'associent à des universités du monde entier pour offrir un grand nombre de cours. Sont également présents des organisations régionales ou nationales et des prestataires spécialisés. Cet environnement suscite de nouveaux cas en vue de l'utilisation de la blockchain.

Systèmes de gestion de la relation client. Les systèmes de gestion de la relation client, qui étaient à l'origine utilisés à des fins commerciales, sont désormais également utilisés dans la gestion des systèmes éducatifs. Ces systèmes suivent les interactions des individus avec un établissement d'enseignement au fil du temps - avec qui ils ont interagi et comment ils l'ont fait. Certaines universités et programmes en ligne intègrent ces outils à des systèmes d'alerte précoce afin de suivre la manière dont un étudiant à risque est encadré. Dans les universités où les conseillers académiques contactent régulièrement les étudiants, comme la Southern New Hampshire University et la Liberty University, un de ces conseillers peut consulter un tel système pour obtenir une mise à jour hebdomadaire des progrès de l'étudiant, consulter les interactions passées entre cet étudiant et ses instructeurs ou d'autres conseillers académiques, puis suivre sa propre interaction avec l'étudiant après l'avoir joint par téléphone.

Affectation et planification des ressources. Un nombre croissant de districts scolaires et d'organismes éducatifs locaux utilisent désormais des systèmes algorithmiques pour estimer leurs besoins futurs en matière d'équipement, de personnel et d'autres ressources. Les systèmes de cette nature servent également, souvent avec le soutien de bureaux de consultants, à déterminer comment les ressources telles que les financements publics peuvent être demandées et/ou exploitées au bon moment pour combler les futures lacunes en matière de ressources.

Ces dernières années, l'intelligence artificielle est apparue comme un outil puissant pour renforcer l'éducation. L'utilisation de ces technologies s'est développée à des rythmes différents. Certaines technologies ont connu une expansion rapide, comme les systèmes d'alerte précoce aux États-Unis qui ont explosé au cours des dernières années, et d'autres se sont développées progressivement, comme les technologies d'apprentissage personnalisé qui ont connu une expansion lente et parfois en dents de scie. Certaines technologies, en particulier celles qui permettent d'étudier l'interaction en classe et de soutenir l'orchestration de la classe, ont été lentes à émerger des salles de recherche et ont besoin d'un plus grand soutien (et de meilleurs moyens de protéger la vie privée) afin de favoriser leur développement.

Cette publication aborde les nombreuses applications et utilisations différentes qui ont recours à l'intelligence artificielle dans une perspective éducative. Elles sont traitées en quelque sorte indépendamment les unes des autres, comme des tendances émergentes distinctes et dissociées. Il y a une raison à cela : bien qu'elles émergent des mêmes types de technologies, elles ont été en grande partie des tendances distinctes. Elles ont émergé l'une après l'autre, portées par des acteurs différents, avec des objectifs différents, parfois même en opposition les unes avec les autres. Par exemple, les diverses formes de technologies d'apprentissage personnalisé se sont souvent fait concurrence en termes d'utilisation et de diffusion, au lieu d'essayer de trouver des moyens de travailler de concert.

Il en a résulté un écosystème d'apprentissage fragmenté. Un établissement scolaire peut utiliser plusieurs technologies d'intelligence artificielle, mais pas nécessairement ensemble. Un élève peut même utiliser cinq ou six technologies différentes dans une seule classe, au cours d'un semestre. Ce manque d'intégration entraîne des coûts importants : des technologies d'apprentissage différentes peuvent chacune révéler quelque chose sur l'élève que l'enseignant sait déjà. L'utilisation simultanée des technologies d'apprentissage basées sur l'intelligence artificielle, comme le préconise (Baker, 2019[39]), peut réduire le manque d'efficacité et améliorer les expériences d'apprentissage des élèves.

Dans une réflexion plus poussée, un constat est évident : si nous pouvons développer un écosystème dans lequel diverses technologies basées sur l'intelligence artificielle se coordonnent entre elles et communiquent des informations aux enseignants et aux autres intervenants, nous pouvons améliorer considérablement les résultats des apprenants. Le risque de décrochage d'un élève sera plus facilement prévisible si l'on dispose de données continues sur l'utilisation des systèmes d'apprentissage personnalisés par les élèves. L'intégration des évaluations formatives aux technologies d'orchestration de la classe facilitera l'évaluation des compétences du XXI e siècle tout en donnant aux enseignants des informations en temps réel sur leur évolution. Les possibilités sont en fait multiples - presque toutes les combinaisons possibles des technologies abordées dans ce chapitre créent de nouvelles opportunités lorsqu'elles sont intégrées dans un ensemble. L'école du futur peut évoluer vers une expérience d'apprentissage intégrée pour les élèves, où les données sont combinées non seulement sur les plateformes d'apprentissage, mais aussi dans tous les aspects de l'expérience d'apprentissage. Dans ce cas de figure, les enseignants de différentes classes pourraient se coordonner pour soutenir le développement des compétences du XXI e siècle de chaque élève, en travaillant avec une variété de plateformes d'apprentissage pour créer une expérience d'apprentissage intégrée et unifiée. Un élève qui rechigne à demander de l'aide, par exemple, pourrait être encouragé à le faire (de manière appropriée) dans le cadre d'activités de groupe en classe, au sein d'une plateforme d'apprentissage personnalisée utilisée pour les devoirs et encadrée par un robot éducatif. Les enseignants pourraient examiner ensemble un tableau de bord intégré pour évaluer les progrès de l'élève et les risques de décrochage scolaire. La capacité des élèves à acquérir les compétences du XXI e siècle pourrait être évaluée de manière formative et sommative par des systèmes d'évaluation. Une telle approche représente plusieurs défis. Le plus important est peut-être de susciter des mesures politiques qui incitent les concepteurs de ces systèmes dispersés à travailler ensemble. De manière plus fondamentale, il est impératif de travailler à la refonte de plusieurs systèmes existants - conception des plateformes, pratiques scolaires et développement professionnel des enseignants - afin de véritablement saisir les possibilités qu'offrent les nouvelles technologies.

L'intérêt croissant des enseignants pour les données de grande qualité et les rapports sur les performances et les progrès des élèves peut permettre de renforcer la mise en commun des informations produites par les différentes technologies. Cette tendance se dessinait déjà avant 2020, mais elle s'est amplifiée avec le passage à l'apprentissage à domicile pendant la pandémie de COVID-19. Des tableaux de bord contenant des informations sur les difficultés des élèves sont déjà disponibles sur certaines plateformes d'apprentissage avancées, mais leur utilisation est loin d'être systématique. Ce type d'informations devient essentiel pour les enseignants lorsqu'ils ne peuvent pas interagir avec les élèves en personne. Cette situation induit de nouvelles fonctionnalités : les sources de données doivent se connecter entre elles et fournir des données plus précises aux enseignants. Il en découle aussi la nécessité de mettre au point des mesures politiques qui accompagnent les enseignants dans leurs décisions basées sur de simples données. Les tableaux de bord ont généralement été plus largement utilisés par les enseignants ayant un niveau élevé de connaissances en matière de gestion des données. Pour en tirer pleinement parti, il faudra en améliorer la conception afin qu'ils soient plus faciles à comprendre pour les utilisateurs non experts. La formation professionnelle des enseignants en matière de culture des données sera aussi nécessaire. L'utilisation des tableaux de bord dans le cadre de la pratique pédagogique devra devenir une seconde nature.

Cette évolution s'inscrit dans un champ plus large : l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le monde de l'éducation. Il est souvent difficile de voir comment la pensée a évolué. L'idée que les systèmes d'intelligence artificielle vont complètement remplacer les enseignants semble manifestement erronée pour la plupart des chercheurs et des praticiens travaillant dans le domaine, et que cette idée ait pu être répandue auparavant paraît bizarre. À titre d'exemple, les recherches sur la conception de tableaux de bord des enseignants dans les systèmes d'intelligence artificielle étaient rares il y a encore 15 ans (voir (Feng et Heffernan, 2006[23]). Cette évolution s'inscrit dans le cadre d'un changement plus large, qui consiste à considérer ces systèmes non plus comme un objet utilisé par l'élève, mais comme un élément d'un écosystème plus vaste impliquant également les enseignants, les responsables scolaires et les parents. Prenons, par exemple, les cinq visions de l'avenir des systèmes d'apprentissage artificiellement intelligents présentées il y a 25 ans par Shute et Psotka (1996[40]). Ces cinq visions impliquaient chacune des expériences d'apprentissage captivantes et riches en soi. Aucune d'entre elles n'impliquait les enseignants ou les parents (sauf en tant que personne à saluer sur le chemin d'un box de réalité virtuelle). De plus en plus, nous comprenons qu'il ne faut pas à choisir entre l'IA et les enseignants : ils peuvent travailler ensemble.

Les changements qui affecteront les pratiques éducatives au cours des vingt prochaines années seront en grande partie déterminés par l'adoption croissante de l'intelligence artificielle. Pour que ce cheminement soit couronné de succès, il faudra immanquablement compter sur les développements technologiques et scientifiques, mais aussi sur la collaboration étroite des enseignants, des responsables scolaires et des apprenants eux-mêmes. Si les bonnes mesures politiques sont mises en place, on peut espérer que les propos optimistes de cet ouvrage se vérifieront, voire qu'on les dépassera (OECD, 2021[41]).

Références

[27] Asbell-Clarke, J. et al. (2020), " The Importance of Teacher Bridging in Game-Based Learning Classrooms ", dans Global Perspectives on Gameful and Playful Teaching and Learning, IGI Global.

[39] Baker, R. (2019), " Challenges for the Future of Educational Data Mining: The Baker Learning Analytics Prizes ", Journal of Educational Data Mining, vol. 11/1, pp. 1-17.

[26] Belpaeme, T. et F. Tanaka (2021), " Social Robots as educators ", dans OECD Digital Education Outlook 2021 : Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots, OECD Publishing.

[36] Bergman, P. et E. Chan (2017), " Leveraging technology to engage parents at scale: Evidence from a randomized controlled trial ", Working paper.

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[35] Broderick, Z. et al. (2011), " Increasing parent engagement in student learning using an intelligent tutoring system ", Journal of Interactive Learning Research, vol. 22/4, pp. 523-550.

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[9] Cuban, L. (1986), Teachers and Machines: The Classroom of Technology Since 1920, Teachers College Press.

[16] D'Mello, S. (2021), " Improving Student Engagement in and with Digital Learning Technologies ", dans OECD Digital Education Outlook 2021 : Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots, OECD Publishing.

[6] De Freitas, S. (2018), " Are games effective learning tools? A review of educational games ", Journal of Educational Technology & Society, vol. 21/2, pp. 74-84.

[25] Dillenbourg, P. (2021), " Classroom analytics: Zooming out from a pupil to a classroom ", dans OECD Digital Education Outlook 2021 : Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots, OECD Publishing.

[23] Feng, M. et N. Heffernan (2006), " Informing teachers live about student learning: Reporting in the assistment system ", Technology Instruction Cognition and Learning, vol. 3/1/2, p. 63.

[21] Finnerty, D. (2018), " The Predictive Utility and Longitudinal Student Growth of NWEA MAP Interim Assessments in Two Pennsylvania Schools ", Unpublished doctoral dissertation, Lehigh University.

[30] Good, J. (2021), " Serving students with special needs better: How digital technology can help ", dans OECD Digital Education Outlook 2021 : Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots, OECD Publishing.

[33] Ifenthaler, D. (2021), " Learning analytics for school and system management ", dans OECD Digital Education Outlook 2021 : Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots, OECD Publishing.

[32] Karumbaiah, S., J. Ocumpaugh et R. Baker (2019), " The Influence of School Demographics on the Relationship Between Students' Help-Seeking Behavior and Performance and Motivational Measures ", Proceedings of the 12th International Conference on Educational Data Mining, pp. 99-108.

[24] Khachatryan, G. et al. (2014), " Reasoning Mind Genie 2: An intelligent tutoring system as a vehicle for international transfer of instructional methods in mathematics ", International Journal of Artificial Intelligence in Education, vol. 24/3, pp. 333-382.

[37] Kraft, M. et M. Monti-Nussbaum (2017), " Can schools enable parents to prevent summer learning loss? A text-messaging field experiment to promote literacy skills ", The Annals of the American Academy of Political and Social Science, vol. 674/1, pp. 85-112.

[15] Molenaar, I. (2021), " Personalisation of learning: Towards hybrid human-AI learning technologies ", dans OECD Digital Education Outlook 2021 : Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots, OECD Publishing.

[41] OECD (2021), Digital Education Outlook: Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots, OECD Publishing.

[4] Rodrigo, M. et al. (2015), " Igpaw: intramuros-design of an augmented reality game for philippine ", In: Proceedings of the 23rd International Conference on Computers in Education.

[22] Shute, V. et Y. Kim (2014), " Formative and stealth assessment. In Handbook of research on educational communications and technology ", dans Handbook of research on educational communications and technology, Springer.

[40] Shute, V. et J. Psotka (1996), " Intelligent tutoring systems: Past, Present and Future ", dans Handbook of Research on Educational Communications and Technology, Scholastic Publications.

[38] Smolenski, N. (2021), " Blockchain for Education: A New Credentialing Ecosystem ", dans OECD Digital Education Outlook 2021 : Pushing the frontiers with AI, blockchain, and robots, OECD Publishing.

[8] Stephenson, N. (1998), The diamond age, Penguin: London, UK.

[11] Wenger, E. (1987), Artificial intelligence and tutoring systems: computational and cognitive approaches to the communication of knowledge, Morgan Kaufmann Publishers Inc.

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SUPERSTUDIO, Educazione (L'éducation), 1971

© Superstudio / © Centre Pompidou, MNAM-CCI/Georges Meguerditchian/Dist. RMN-GP

432 500 dollars. C'est le prix qu'a atteint la toile Edmond de Belamy en octobre 2018 au sein de la maison de ventes Christie's, soit 45 fois son estimation initiale, défrayant immédiatement la chronique - il s'agit de la toute première œuvre vendue aux enchères réalisée par une intelligence artificielle ! Autrement dit, une œuvre dont la conception a été " calculée " par une machine simulant l'intelligence humaine. C'est le mathématicien britannique Alan Turing (1912 - 1954) qui, le premier, a exploré la piste de machines pensantes, dont le fonctionnement s'inspire notamment de la neurobiologie (les réseaux neuronaux) et a la capacité de collecter des informations, de les comparer et de prendre des décisions.

Obvious, Portrait d'Edmond de Belamy, 2018

Aujourd'hui, le " deep learning ", ou apprentissage profond, permet aux machines d'entraîner leurs " neurones " avec un très grand nombre de données. L'aspect d' Edmond de Belamy, bien que flou et mal cadré, évoque la silhouette d'un portrait de famille du XIX e siècle, née grâce à un calcul dont la formule est inscrite, en guise de signature, sur la toile. À l'origine de cet algorithme ? Trois copains parisiens, même pas 30 ans, qui forment le collectif Obvious. Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel et Gauthier Vernier se sont inspirés des recherches du scientifique Ian Goodfellow, inventeur des réseaux antagonistes génératifs, et ont donné à voir et à apprendre 15 000 portraits à leur algorithme pour qu'il puisse ensuite, non pas imiter un artiste (comme c'était le cas avec le projet The Next Rembrandt) ou obéir à un autre, mais créer sa propre œuvre d'art...

À lire aussi : Comment créer un chef-d'œuvre avec une intelligence artificielle ?

Opus Hotel Dubai de Zaha Hadid et Chaise A.I. de Philippe Starck, 2019

" L'IA est un outil ! Elle remplace l'artiste autant que l'appareil photo remplace le photographe... Il y a des créateurs derrière elle. "

Valentin Schmite

En architecture, l'Irako-Britannique Zaha Hadid, mathématicienne de formation - décédée en 2016 - s'était engagée dans une poursuite toujours plus folle de bâtiments dont la conception se conjugue avec des paramètres informatiques. Leur aspect qu'on qualifie souvent d'" organique " en est le fruit spectaculaire.

Côté design, le célèbre Philippe Starck a débuté en janvier 2020 la commercialisation de sa chaise A.I., la première créée avec une intelligence artificielle. Celle-ci a eu pour consigne de dépenser un " minimum de matière et d'énergie " et n'a été soumise - au contraire de la toile Edmond de Belamy - à aucune culture visuelle. Élancée, minimaliste, cette assise nous parle d'un futur sans fioriture. Et Starck de déclarer : " Venu d'ailleurs, un nouveau monde s'ouvre à nous. Illimité ". La mort de l'artiste est-elle signée pour autant ? Non, nous jure par téléphone Valentin Schmite, co-auteur de Propos sur l'art et l'intelligence artificielle (éditions L'Art Dit, 2020). " L'IA est un outil ! Elle remplace l'artiste autant que l'appareil photo remplace le photographe... Il y a des créateurs derrière elle. " Ouf ! On respire.

" Alpenglow " de Sabrina Ratté et " Soul Shift " de Justine Émard (avec Ishiguro lab, Université d'Osaka, Ikegami Lab et Alter & Alter 2), 2018

Installation projection et encre - Installation vidéo, 6 min, en boucle

Pas question de machines qui prennent le pouvoir, mais bel et bien de pouvoirs qui s'emparent des machines.

La question est donc plutôt " que font les artistes avec l'IA ? ". Pour Valentin Schmite, elle est aussi bien outil que muse, car elle " produit un travail qui inspire les artistes ". Le Centre Culturel Canadien propose ainsi une exposition intitulée " Human Learning. Ce que les machines nous apprennent " (jusqu'au 17 avril), et montre notamment le film Soul Shift (2018) de Justine Emard, où un robot perfectionné rencontre un robot qui lui ressemble en tous points, mais qui en est une version ancienne. L'artiste observe les gestes et les réactions de sa machine anthropomorphe, et nous convie à cet intriguant spectacle. L'IA est aussi un excellent vecteur d'expériences interactives, qui englobent le visiteur dans l'œuvre en le filmant et en chorégraphiant son image (Louis-Philippe Rondeau, Liminal, 2018), ou en le rendant co-créateur de l'œuvre qui réagit et produit des sons en fonction de ses déplacements (David Rokeby, Minimal Objet (with time on your hands), 2012).

Plus intéressant encore, la prise de conscience par les artistes du revers inquiétant de l'intelligence artificielle... Ou, plus exactement, de son utilisation par les grandes entreprises et par l'industrie. Pas question de machines qui prennent le pouvoir, mais bel et bien de pouvoirs qui s'emparent des machines. L'artiste et écrivain Douglas Coupland propose ainsi de se méfier des travers de la reconnaissance faciale, " notamment celle de Facebook, dont on dit qu'elle est plus puissante que son équivalente du FBI ", à travers une série de portraits où les visages sont dissimulés derrière des trames colorées.

" Confronter l'art et l'IA permet de se poser de bonnes questions, notamment sur la façon dont on peut développer l'IA et la transformer avant qu'elle ne transforme la société ", nous confie Valentin Schmite. Et de citer l'exposition " Neurones, les intelligences simulées " (jusqu'au 20 avril), que le Centre Pompidou a accompagné pour son ouverture d'un forum dédié au thème " Intelligence artificielle et création artistique ". Là, quelques œuvres spectaculaires et poétiques (Refik Anadol et sa vidéo de formes mouvantes, nées des pensées de 800 volontaires captées par un encéphalogramme et traduites par un algorithme) introduisent à d'autres, plus graves, comme les tulipes d'Anna Ridler qui changent d'aspect selon le cours du Bitcoin (cryptomonnaie dont la valeur est, à l'heure où nous écrivons ces lignes, de 8 123 euros pour 1 bitcoin), ou encore les caméras de surveillance de Maxime Matthys, qui suivent les spectateurs et inquiètent au sujet, encore une fois, de la reconnaissance faciale.

Les artistes les plus engagés et les plus critiques sont aussi ceux qui favorisent les recherches transdisciplinaires pour interroger les usages de l'IA.

" La machine peut être un partenaire " pour l'artiste qui voudrait mettre en lumière, voire dénoncer, des dérives sociétales, nous explique Dominique Roland, directeur du Centre des Arts d'Enghien-les-Bains (spécialisé dans les arts numériques). Il nous parle ainsi de Rocio Berenguer, une chorégraphe espagnole qui a travaillé avec toute une équipe de chercheurs pour évoquer dans son spectacle G5 (2020) l'après-anthropocène, autrement dit ce moment où les humains seront selon elle confrontés au dialogue inter-espèces, avec les machines. Il est ici intéressant d'observer que les artistes les plus engagés et les plus critiques sont aussi ceux qui favorisent les recherches transdisciplinaires, et s'entourent de toutes sortes de corps de métiers différents pour interroger les usages de l'IA.

Derrière l'IA, se devinent d'éternels rapports de force.

C'est pourquoi nous sommes allés interroger Marie Lechner, responsable des programmes du Laboratoire de la Gaité Lyrique. Le lieu est dédié à l'étude des rapports entre arts, technologies et société, et invite artistes, sociologues, philosophes, comédiens et danseurs à travailler ensemble pour interroger les dispositifs de l'IA. " Nous menons un travail de déconstruction des métaphores de l'intelligence des machines, très puissante et très abusive. " Autrement dit, voir au-delà du fantasme science-fictionnel, " qui nous empêche d'aborder les problèmes que pose ce déploiement agressif de prises de décision autonomes, qui affectent tous les aspects de notre quotidien ". Derrière l'IA, se devinent d'éternels rapports de force.

Les machines ne vont pas remplacer les Hommes, ni même leur prendre leur travail, nous explique Marie : au contraire, elles dissimulent habilement du travail invisible, exécuté dans les pays du Sud par des " travailleurs du clic " sous-payés et soumis à des cadences de travail ultra-rapides. Leur tâche, ultra-répétitive, consiste à annoter des images, et " le temps pour le faire est si court qu'il favorise les stéréotypes et une certaine manière de voir le monde ", raciste et sexiste. Résultat ? Les données, réutilisées, donneront lieu à des discriminations qui répètent, encore et encore, les travers du modèle humain...

Le 14 mai, l'artiste Nicolas Malevé va donc inviter les visiteurs de la Gaité Lyrique à se mettre dans la peau de ces " détecteurs de visages " lors d'une conférence-performance... Pour interroger " les relations entre l'économie, la rétine et la micro-temporalité ". C'est aussi ici qu'on pourra voir une chercheuse, Lilly Irani, s'associer avec une artiste, Elisa Giardina Papa, pour " explorer la question du micro-travail " le 28 mai. Ou encore apprendre de la rencontre de Julien Prévieux, artiste, d'Anne Steffens, comédienne, et de Grégoire Chamayou, philosophe, ensemble pour une " conférence performée " autour du corps contrôlé (étudié depuis le XIX e siècle et optimisé pour un travail plus rapide) le 19 mars. Joint par téléphone, Julien Prévieux s'enthousiasme de cette " rencontre des disciplines qui permet d'attaquer la matière numérique par trois manières différentes, avec un côté jeu de quilles : les choses vont se bousculer les unes les autres. " Ensemble, pour mieux bousculer l'IA... L'idée semble salvatrice.

Du 17 au 21 mars 2020

Du 11 au 14 juin 2020

CADAF Paris
https://cadaf.art/
Les 19 mars, 23 avril, 14 mai et 18 juin 2020
canada-culture.org
Centre Culturel Canadien * 130 Rue du Faubourg Saint-Honoré * 75008 Paris
canada-culture.org
www.centrepompidou.fr
Centre Georges Pompidou * Place Georges Pompidou * 75004 Paris
www.centrepompidou.fr
www.pavillon-arsenal.com
Pavillon de l'Arsenal * 21, boulevard Morland * 75004 Paris
www.pavillon-arsenal.com

Propos sur l'art et l'intelligence artificielle

À lire aussi : Data, algorithme, 3D... : la beauté au temps du numérique

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L'intelligence artificielle va-t-elle remplacer les artistes ?

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432 500 dollars. C'est le prix qu'a atteint la toile Edmond de Belamy en octobre 2018 au sein de la maison de ventes Christie's, soit 45 fois son estimation...

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C'est la plus grande menace du moment pour le monde du cinéma : les intelligences artificielles s'infiltrent partout et s'imposent comme une alternative terminatoresque aux performances humaines. Comment fonctionnera bientôt Hollywood à l'ère du roi ChatGPT ?
Alors que les scénarios commencent à s'écrire tout seuls par ordinateur et qu'on remplace la tête d'un acteur par celle d'un autre en quelques clics, tout bon cinéphile qui se respecte angoisse de voir le cinéma tel qu'il le connaît et l'aime disparaître toujours un peu plus sous l'avènement des nouvelles technologies. Mais que donnent les choses du point de vue des acteurs du service auxquels l'intelligence artificielle va rendre un fier service ? Du comédien qui va pouvoir rajeunir à l'infini aux graphistes qui n'auront plus à concevoir des affiches sur leur version crackée de Photoshop, enquête sur la manière dont Skynet va sauver le 7e art.
Peter Cushing dans le rôle de Skynet
L'IA pour gérer sa carrière hollywoodienne

Comment les acteurs et actrices peuvent-ils trouver le temps de lire des scénarios alors qu'ils doivent aussi être influenceurs sur les réseaux sociaux, gérer leur business de tequila et représenter des marques de luxe dans des publicités à deux balles et plusieurs millions de dollars ? Grâce à l'IA.

En prenant en compte des paramètres vitaux tels que le top 10 mondial de Netflix, le box-office, les filtres Snapchat et les requêtes sur Google, l'IA aidera les artistes à sélectionner les meilleurs scénarios.

Le premier objectif de l'IA sera de sélectionner les films adaptés à la carrière choisie, que ce soit "je veux mon Oscar mais sans qu'on ne voie l'effort", "je veux être embauché par Marvel", ou "je veux devenir une star des memes comme Nicolas Cage". L'IA va donc lire et noter les scénarios sur plusieurs critères pertinents :

le potentiel pour lancer une trend (modèle : la danse de Jenna Ortega dans Mercredi sur TikTok)

le pourcentage de concentration nécessaire pour suivre l'histoire (si c'est supérieur à 38%, le spectateur ne peut pas regarder son smartphone en même temps, c'est donc un gros risque)

la possibilité de caser quelques caméos des copains copines (l'algorithme sera basé sur la filmographie de Channing Tatum)

la possibilité de réapparaître avec des caméos qui peuvent être tournés sur fond vert entre deux cafés (l'algorithme sera basé sur la filmographie de Gal Gadot en 2023)

En mai 2023, un patch a résolu quelques bugs de l'IA
Autre option en cours de développement : la gestion des réseaux sociaux, pour que le nom de l'artiste reste toujours dans le top 50 des requêtes Google (l'algorithme utilisera la vidéo de Henry Cavill qui monte son PC en marcel comme modèle).

L'IA pour reprendre en main les effets spéciaux de Marvel (et des autres)

On le sait, l'industrie hollywoodienne se repose de plus en plus sur les VFX, ou effets spéciaux numériques. Qu'il faille supprimer le double-menton naissant de Tom Cruise d'un Mission : Impossible (mais chut, c'est un secret) ou que James Cameron fasse cravacher tous les habitants de Nouvelle-Zélande pour Avatar 10, les pauvres sociétés d'effets visuels ont du mal à suivre. À force de devoir s'adapter à des deadlines infernales, à la précarité d'un milieu encore non-syndiqué et à une compétitivité féroce, des voix commencent à s'élever contre des conditions de travail intolérables.

Forcément, il est simple de pointer du doigt des studios qui seraient incapables de gérer leur planning, ou plus généralement un tournage qui ne nécessiterait pas des semaines de reshoots de dernière minute. Mais on oublie aussi que derrière la casquette et le sourire "authentique" de Kevin Feige, il y a un petit coeur d'entrepreneur qui bat, et une stratégie des plus habiles.

En confiant à des humains certains des VFX et CGI les plus affreux de l'industrie, Marvel a fait exprès de toucher le fond pour faire relativiser ses nouveaux projets, et confier au passage ses effets à des IA. Bien sûr, elles ont encore des progrès à faire, mais le test sur le générique de Secret Invasion était nécessaire pour apprendre de ces erreurs.
Midjourney, dessine-moi un visage
Midjourney devrait être très pratique pour reproduire les environnements divers de la franchise, entre ses buildings grisâtres, ses QG en béton et ses autoroutes chatoyantes. Une promenade de santé, étant donné qu'il suffit de créer une base de données à partir d'images de référence de Tourcoing et de Roubaix.

De cette façon, Hollywood promet un acte humaniste sans précédent, en délestant les pauvres artistes en VFX de tâches ingrates (rien à voir avec les économies que cela devrait engendrer). Ces héros de l'ombre des blockbusters vont enfin pouvoir demander qu'on leur paye leurs heures sup', et passer des week-ends en famille, tout ça grâce aux évolutions de la technologie.

Les musiques de Hanz Zimmer

Pour certains, Hans Zimmer est un précurseur de la musique de film. Il est vrai qu'il fut parmi les premiers compositeurs à démocratiser la musique électronique à Hollywood. Il eut une importance dans la prolifération des temp tracks, les pistes temporaires. Bien sûr, on lui doit l'usage quasi systématique des samples dans les BO de grosses productions. Enfin, bien entendu, en bon procrastinateur (c'est lui qui le dit), il a créé une usine un studio empli de ghostwriter collaborateurs qui bossent pour lui qui participent à son processus créatif : Remote Control.
"Et hop ! Un thème principal"
De l'intelligence collective à l'intelligence artificielle, il n'y a qu'un pas qu'il est bien le seul à pouvoir franchir. Avec un outil pareil, il a de quoi encore simplifier sa méthode déjà bien rodée.

La procédure sera la suivante : bien calé dans son tour-bus, notre cher Hans a une idée de génie, qu'il siffle à Siri. Celle-ci se charge de transmettre la séquence à ReBot Control, IA révolutionnaire qui la transpose en notes, puis la joue avec des samples de cuivres sélectionnés dans sa gigantesque bibliothèque de sons. C'est Junkie GPT, dernière création des savants fous d'Open AI, qui se charge de l'orchestration (ajoutant au passage quelques tambours géants).

Ni une, ni deux, le stakhanoviste du blockbuster tient déjà son prochain grand thème épique, nouvelle coqueluche des soirées blind-test qu'il peut immédiatement incorporer à la setlist de son prochain concert et vendre en édition collector dans tous les magasins culturels du monde. Peut-être certains de ses collaborateurs seront-ils réticents à employer cette nouvelle méthode, comme Christopher Nolan, qui préférerait réaliser le prochain Ant-Man qu'admettre qu'il utilise des effets spéciaux numériques. Rien que pour lui, Zimmer aura besoin de jouer les notes sur son Mélodica avant de les envoyer dans l'algorithme. Rien de tel qu'un peu d'humanité pour faire du vrai cinéma tangible de la vie véritable.
Celui à qui cette idée doit tout
En fait, et les plus observateurs l'ont peut-être remarqué, la technologie est en ce moment même en train de se développer. En effet, le compositeur de Bob l'Eponge, le film : Éponge en eaux troubles travaille déjà avec une IA, intitulée Lorne Balfe. IA qui prend de l'importance dans le milieu, allant jusqu'à séduire Tom Cruise. Comme quoi, tout le monde finit par se laisser convaincre.

LES COMMUNIQUÉS DE CRISE
Celui qui a prouvé qu'il ne fallait pas que les stars écrivent elles-mêmes
Les déclarations officielles de stars qui essayent de se dédouaner d'une vieille crasse ou de se sortir d'un mauvais pas pour garder la face, c'est devenu la routine d'Hollywood et des réseaux sociaux au même titre que vous buvez un café le matin ou vous rognez les ongles de pied sous la douche.

Mêmes types de situations ("Je suis désolé si elle a eu l'impression que j'insistais", "je suis désolé si elle a eu l'impression que j'étais nu", "je suis désolé si elle a eu l'impression qu'elle était mineure", etc.), mêmes éléments de langage ("je n'ai souhaité offenser personne", "je dois tout à mes fans", "j'ai un ami gay", etc.)... Les communiqués de crise des stars avaient déjà tout de textes générés par ordinateur.

Dans le monde de demain, la question ne se posera même plus, et l'intelligence artificielle évitera même à ses clients d'empirer la situation avec le mot de trop ("non je n'ai jamais été ami avec Harvey Weinstein, je lui ai juste présenté ma fille", "oui j'ai eu tort d'insulter mes fans, mais est-ce que vous avez vu leur tronche ?", "oui j'ai un compte offshore, mais après tout j'emmerde les pauvres", etc.).

La "rédaction" et la publication des communiqués pourront donc être confiées à l'assistant-bénévole de la stagiaire du chien de l'agent de la star, car il ne s'agira plus que de textes à trou capables de sortir de la fournaise n'importe quelle célébrité tristement victime de ce terrible tribunal du net. Moins de pressions pour les personnalités, plus de temps pour se concentrer sur leurs rôles dramatiques ou leurs tournées mondiales, élimination des fautes de frappe dans les communiqués... Bref, le monde de l'art y gagne, c'est certain, et donc la civilisation aussi.

Le casting des films français

C'est un secret de polichinelle : pour composer la distribution d'un film français à plus de 10 millions d'euros de budget (de subventions, donc), les directeurs et directrices de casting baladent aléatoirement leur doigt sur un trombinoscope qui regroupe les dix seuls noms et visages capables de ramener des gens en salles et de l'argent aux studios. Après tout, si pour chaque blockbuster Hollywood pioche dans sa A-List, pourquoi pas nous ?

À force de vouloir cultiver l'exception culturelle française, le secteur est devenu franchement hypocrite, à tel point que la moindre démonstration d'honnêteté est tout de suite conspuée. Il suffit de voir les réactions outrées quant à la couverture du magazine Le Film français en septembre dernier... Oui, notre 7e art ne survit que grâce à nos Avengers tricolores, notre Justice Ligue 2, nos 7 Mercenaires et Mousquetaires : Pierre Niney, Guillaume Canet, Gilles Lellouche, François Civil, Vincent Cassel, Pio Marmaï et Jonathan Cohen.

Si on vous gêne, n'hésitez pas à le dire pic.twitter.com/e0fEZwuGrb
- Audrey Diwan (@AudreyDiwan) September 30, 2022

Ce sont des hommes et ils sont blancs. Ils avaient donc tout pour réussir, durer dans le métier et jouer n'importe qui ou quoi : homme lambda, père absent, jeune actif dynamique, mari cocu, amant mystérieux, néo-boomer, Dieu, écoterroriste ou super-héros. Avec un chouïa de De-Aging, Pierre Niney et François Civil pourraient même rejouer des adolescents. Et n'oublions pas nos 4 Fantastiques françaises : Laure Calamy et Virginie Effira, parfaites dans le rôle de maman débordée qui sied naturellement aux actrices, ainsi que Lyna Khoudri et Adèle Exarchopoulos qui basculeront bientôt du côté de torches-mioches vu qu'elles sont sur le point de dépasser leur DLC les 30 ans.

En revanche, il n'est pas question de tomber dans le cynisme en tournant une pauvre roue géante en carton comme dans La Roue de la Fortune. La France est plus sophistiquée et maline que ça. C'est pourquoi, en étroite collaboration avec la Silicon Valley, Jérôme Seydoux a investi plusieurs dizaines de millions d'euros dans la bêta d'une nouvelle IA chargée de choisir parmi ces acteurs et actrices en fonction de leurs disponibilités et taux de popularité (calculé selon le nombre d'abonnés Instagram, les Trends Google et des sondages Twitter). Ce sera la fin des auditions et peut-être des directeurs de casting, mais surtout la fin de l'hypocrisie et des noms inconnus au générique.

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Merci l'IA : 5 raisons de croire que ça va sauver le cinéma et l'humanité

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C'est la plus grande menace du moment pour le monde du cinéma : les intelligences artificielles s'infiltrent partout et s'imposent comme une alternative terminatoresque aux performances humaines.

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L'encadrement de l'intelligence artificielle dans le cinéma et la télévision est un point majeur parmi ceux qui ont entraîné la grève des acteurs et scénaristes à Hollywood. Entamé il y a plus de trois mois, ce double mouvement social, inédit depuis 1960, se poursuit et les négociations entre les studios et les plumes de l'industrie cinématographique et télévisuelle américaine devraient reprendre ce vendredi. Une dizaine de stars parmi les plus célèbres et fortunées d'Hollywood, de George Clooney à Meryl Streep, ayant donné chacune un million de dollars ou davantage pour soutenir les acteurs américains en grève, a indiqué le fonds de solidarité de leur syndicat mercredi.

"Fascinée et effrayée par les résultats"

Pour son court-métrage "Imagine", la réalisatrice Anna Apter a demandé à MidJourney de créer des images, qu'elle a ensuite animées afin d'en faire un film d'un peu plus de deux minutes. "J'avais envie d'essayer un truc où je n'avais aucun intermédiaire. J'ai été assez fascinée par les résultats [de l'intelligence artificielle] et assez effrayée aussi parce que cela pose des centaines de questions sur l'avenir des métiers créatifs. Et je me suis demandée ce que je pouvais faire d'artistique à partir de cet outil et ne pas l'utiliser comme une fin en soi. Donc j'ai écrit un texte sur nos existences artificielles et je trouvais que cela avait du sens de l'illustrer avec une IA.

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Mais certains vont bien plus loin comme dans le court-métrage "The Safe Zone". Lui a été entièrement écrit et réalisé par une IA. Les producteurs de ce projet expliquent sur le site internet avoir voulu montrer qu'humains et IA peuvent coexister avec succès, à condition de mettre en place des réglementations.

Des règles pour protéger les métiers du cinéma

Ce sont justement plus de règles que réclame le collectif UVA pour United Voice Artists, lancé il y a quelques mois par des associations et syndicats de doubleurs dans le monde entier. Il s'alarme de potentiels vols de voix et dénonce l'utilisation par des entreprises d'IA de certaines voix de doubleurs et doubleuses. En France, l'association Les Voix, qui fait partie du collectif UVA, a alerté gouvernement et parlementaires des risques de l'IA pour le métier. Le comédien Michel Elias, doubleur de nombreux personnages et notamment de Pumba dans "Le Roi Lion" entend défendre son métier.

"Ce qui vient vers nous dans notre métier, c'est l'air du fake. Il faut accepter ce qui est faux, ce n'est pas grave ! On va prendre des sons, ici et là et on va créer des monstres ! Avec ces monstres, on va créer des voix nouvelles et inventer des personnages. Mais on n'a pas le droit de toucher à ce que nous faisons. Ce que nous apportons, ce que nous créons dans les personnages que nous jouons, on n'a pas le droit de s'en servir pour faire autre chose. Mais il faut protéger cela, sinon plus rien n'existera dans une vérité. Il n'y a que ce qui est vrai et sincère qui peut continuer à donner vie aux choses, à la transmission, à l'intelligence ! "

Des voix de synthèse ont déjà remplacées celles des doubleurs dans diverses productions. Dans la série "Obbi Wan Kenobi" par exemple, la voix de Dark Vador est celle de son célèbre doubleur, l'acteur James Earl Jones, sauf qu'à 92 ans, il est désormais à la retraite. Avec son accord, sa voix a donc été recréée par l'IA de l'entreprise ukrainienne Respeecher, une société fondée en 2018 et spécialisée dans l'industrie du cinéma et des jeux vidéo. Alex Serdiuk est le PDG et co-fondateur de cette entreprise : "Nous avons deux types de projets. Le premier se présente lorsque l'on a besoin d'une voix en particulier mais que l'on ne peut pas l'obtenir d'une autre manière qu'en la synthétisant car elle n'est pas disponible immédiatement et il n'y a pas d'autre moyen de l'avoir... C'est ce que nous avons mis en place dans la série "Le Livre de Booba Fett" où la voix du jeune Luke Skywalker est exactement la même que le jeune Luke Skywalker il y a 40 ans. C'est la même chose pour la voix de James Earl Jones, qui est celle de Dark Vador, dans Obbi Wan Kenobi. L'autre type de projet vise à améliorer la vitesse et la qualité des voix off et du doublage en général."

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Si pour Alex Serdiuk, l'IA permet aux productions de gagner du temps, il ne pense pas pour autant que cette technologie remplacera tout, qu'il voit surtout comme un outil que tout le monde doit encore apprendre à maîtriser.

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Dans le cinéma, l'intelligence artificielle inquiète

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L'intelligence artificielle ne cesse de s'étendre dans le cinéma : montage, effets spéciaux, doublage, jusqu'à la réalisation. Si la technologie fascine, elle suscite aussi de nombreuses inquiétudes pour certains professionnels, qui s'interrogent sur leur avenir.

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Grève des écrivains et des acteurs devant le Netflix Building, à Hollywood, en juillet 2023. Shutterstock

Une grève de plusieurs mois, conduite par les scénaristes et les acteurs, a gelé les activités créatrices de l'univers du cinéma hollywoodien. Et si les scénaristes sont de retour au travail après un accord trouvé la semaine passée, 160 000 acteurs, cascadeurs ou danseurs n'ont toujours pas obtenu satisfaction et poursuivent le mouvement. Les professionnels des petits et grands écrans affichent notamment leurs craintes de voir leurs intérêts juridiques et financiers saccagés par l'irruption de l' intelligence artificielle (IA). Que celle-ci clone leur voix ou utilise leur image sans leur consentement ni sans qu'ils ne soient rémunérés pour cela, tel est ce que les acteurs redoutent par exemple.

Certes, la génération d'œuvres par l'IA présente encore des limites mais il faudra tôt ou tard répondre juridiquement à la problématique. À la faveur de ce mouvement d'ampleur, il est opportun de se poser deux questions dans une approche de droit comparé, afin de tenter de balayer certains " fantasmes " juridiques et judiciaires au bénéfice de la réalité technique : Quel est le régime juridique des œuvres cinématographiques ? Quel régime juridique pour l'intelligence artificielle ?

Le schéma français du droit d'auteur se distingue de celui du copyright, et c'est en creusant ce qui les différencie que l'on peut mieux aborder les questions environnant le statut juridique de l'intelligence artificielle. Son développement a donné lieu à une multitude de réflexions dont le contenu est souvent d'une précision juridique inversement proportionnelle à sa quantité. Pour faire émerger des éléments rigoureux et fiables de solutions, il convient de revenir aux principes essentiels, substantiels du Code de la Propriété Intellectuelle (CPI).

Qu'est-ce qu'une œuvre audiovisuelle ? Quels sont ses auteurs ?

En France, le CPI range sous la bannière " œuvres audiovisuelles " une large palette de productions, des œuvres cinématographiques aux émissions télévisuelles. Cela rappelle, par ailleurs, le long débat sur le statut des programmes de télé-réalité et de leurs participants.

Il reconnait également comme coauteurs de l'œuvre de nombreux contributeurs. Le juriste y distingue deux catégories. On retrouve d'une part, celle des auteurs des œuvres originaires adaptées, non tombées dans le domaine public (si un film est par exemple tiré d'un roman). Ils sont, sans exception possible, considérés comme coauteurs de l'œuvre audiovisuelle.

Le CPI mentionne d'autre part une liste de professionnels présents dans le processus de création (scénaristes, auteur du texte parlé ou de l'adaptation, compositeur d'une bande originale, réalisateur), une liste non-exhaustive : la jurisprudence montre en effet que la qualité d'auteur peut être accordée à d'autres intervenants démontrant l'originalité de leur création. Maquilleurs, costumiers, concepteurs d'effets spéciaux peuvent ainsi parfois s'en prévaloir. Les professions citées dans la codification, par ailleurs, peuvent être exclues du cercle des coauteurs si leurs interventions ne remplissent pas la condition d'originalité. Il faut enfin souligner que certains justiciables se verront accorder la qualité d'auteur sur leur seule contribution (par exemple la création des costumes), mais se verront refuser la qualité de co-auteur sur l'œuvre audiovisuelle dans son ensemble.

Le CPI répertorie, en outre, un certain nombre de contrats spéciaux listés par le Code qui participent à la vie des entreprises de créations artistiques et culturelles. Parmi ceux-ci, le contrat de production audiovisuelle, qui découle de la nature juridique spécifique de cette œuvre.

Quid du producteur ?

Le droit distingue deux types d'œuvres à plusieurs auteurs : les œuvres de collaboration et les œuvres collectives. Dans les œuvres collectives, une personne morale peut être investie de la titularité des droits d'auteurs, contrairement aux œuvres de collaboration. Ainsi, un débat violent, tant technique que philosophique, s'est-il noué autour de la qualité de l'œuvre audiovisuelle : soit l'œuvre audiovisuelle est une œuvre collective, et donc le producteur-personne morale (une société de production par exemple) peut être investi de la titularité du droit d'auteur, soit l'œuvre audiovisuelle est une œuvre de collaboration, et donc le producteur-personne morale est définitivement exclu de cette qualification.

La jurisprudence a tranché : une œuvre audiovisuelle ne peut qu'être une œuvre de collaboration, chassant ainsi impitoyablement le producteur-personne morale du cercle des élus. Sauf à ce que le producteur qui serait une personne physique lui aussi démontre son apport original.

Afin, néanmoins, de reconnaître l'importance de l'apport financier (non négligeable) du producteur dans la construction d'une œuvre audiovisuelle, le législateur leur a accordé, personnes physiques comme morales, le bénéfice du contrat de production audiovisuelle :

" Le contrat qui lie le producteur aux auteurs d'une œuvre audiovisuelle, autres que l'auteur de la composition musicale avec ou sans paroles, emporte, sauf clause contraire [...] cession au profit du producteur des droits exclusifs d'exploitation de l'œuvre audiovisuelle. "

Ainsi, si les droits moraux (c'est-à-dire ceux qui protègent les intérêts non économiques comme le respect du nom de l'auteur) ne peuvent pas revenir aux producteurs, il n'en va pas de même des droits patrimoniaux. Dans un souci de logique économique, ce contrat emporte donc la présomption de cession des droits patrimoniaux des auteurs au bénéfice des producteurs. Ce mécanisme n'étant pas d'ordre public, les parties prenantes peuvent choisir d'effacer ce dispositif, ce qui est rarement le cas.

Par ailleurs, le producteur bénéficie d'une intervention prégnante à l'étape du final cut :

" L'œuvre audiovisuelle est réputée achevée lorsque la version définitive a été établie d'un commun accord entre, d'une part, le réalisateur ou, éventuellement, les coauteurs et, d'autre part, le producteur. "

Toutefois, cet alinéa doit être lu à la lumière de la jurisprudence de la Cour de cassation soulignant le caractère d'ordre public de ce mécanisme en déclarant nulle toute clause conférant le pouvoir exclusif de décision à la société de production.

Et concernant le statut de l'IA

À partir de ces éléments, il est possible de tracer un tableau comparatif des distinctions entre le droit d'auteur et le copyright. Ces lignes permettront de rappeler en la matière du droit comparé du régime des œuvres audiovisuelles une décision importante : l' arrêt rendu par la Cour de cassation au profit des ayants droit du réalisateur John Huston concernant la diffusion en version colorisée de son film " Asphalt Jungle " (" Quand la ville dort " dans sa version française).

En l'espèce, le droit du copyright reconnaissait à Ted Turner, titulaire du catalogue des films comportant ce grand classique, la possibilité de le divulguer en version colorisée. À l'opposé, les magistrats français affirmèrent que le droit d'auteur devait s'appliquer sur la diffusion sur le territoire français de toute œuvre de l'esprit, ce qui permettait, au nom du droit moral de l'auteur, de s'opposer à sa colorisation qui n'entrait pas dans les choix artistiques et esthétiques du réalisateur lors du tournage.

Au cœur de ces mécanismes se pose enfin la question : quel statut juridique pour l'intelligence artificielle ? Dans le maquis des écrits le rapport rédigé par le Conseil Supérieur de la Propriété Littéraire et Artistique en date du 27 janvier 2020 apporte les seuls éclaircissements fiables.

Quatre propositions de traitement juridique y sont formulées : la création d'un droit d'auteur spécial inspiré des droits voisins du droit d'auteur, l'utilisation du modèle de l'œuvre collective, la création d'un droit voisin réservé à la personne divulgatrice de l'œuvre générée par l'IA et la création d'un droit sui generis réservé au producteur de l'IA. Le document rappelle également que l'IA est un outil entre les mains de l'humain et que le droit d'auteur doit rester attaché à celui-ci.

La question juridique n'avait-elle d'ailleurs pas été ouverte il y a un certain temps par le statut des créations assistées par ordinateur ? À ce jour, sans une vraie réponse législative cohérente, (mais complexe) la voie contractuelle de l'autonomie de la volonté reste la seule logique. En attendant le jour et l'heure où l'IA pourra penser, créer par elle-même, le législateur devra penser à qualifier sa personnalité juridique en tant que vrai sujet de droit. Et cela sera digne de la meilleure œuvre de science-fiction qu'Hollywood pourrait nous donner. Avec ou sans IA.

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Copyright, droit d'auteur : quel statut juridique pour l'IA dans la création audiovisuelle ?

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La grève historique des professionnels de l'audiovisuel à Hollywood pose sur la table la question juridique de savoir comment usage de l'IA et droits d'auteurs peuvent s'articuler.

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Adrià Fruitós

" On essaye de ne pas avoir peur... ", glisse la voix - française - de Steve Carell. Depuis quarante ans qu'il est un pilier du doublage, Constantin Pappas en a vu, des révolutions technologiques : bobine de 35 millimètres, vidéo, numérique... Mais, pour la première fois cet été, il s'est dit qu'il ferait bien de réactiver son projet de chambres d'hôte à la campagne. La faute à l'IA, l'intelligence artificielle. Traduction immédiate automatisée, acteurs aux visages rendus éternels, duplication de figurants, scénarios que l'on fait composer par l'algorithme...

" Nous allons être les témoins, prédit Jean-François Bonnefon, directeur de recherche en psychologie cognitive à la Toulouse School of Economics, d'un bouleversement dans la culture humaine qui, en termes d'importance, est l'équivalent du retour des explorateurs de Chine au temps de Marco Polo, les bras chargés de nouveautés comme la monnaie papier, et de l'invention de la presse imprimée par Gutenberg... Tous les grands chocs de culture qu'a connus l'histoire européenne vont être concentrés en quelques années. "

On l'a vu avec les cinq mois de grève qui ont mis Hollywood à l'arrêt, le monde de la culture est sens dessus dessous face à l'obsolescence programmée de ses métiers. " La seule chose, cherche à se rassurer Constantin Pappas, c'est que si l'on dit à Robert De Niro : "Votre voix va être exploitée dans 37 pays en 37 langues", je ne suis pas sûr qu'il accepte. Ou alors il risque de demander une somme si phénoménale que le doublage restera une solution plus économique. "

L'arrivée sur le marché de ChatGPT au début de l'année a été une prise de conscience. Cet automne, pas un festival de cinéma, pas une réunion d'éditeurs, pas un raout musical qui n'affiche une table ronde sur l'intelligence artificielle. Et partout le mot revient, lancinant : " remplacement ". Le parallèle avec les diatribes d'un Renaud Camus ou d'un Eric Zemmour n'est pas fortuit. La civilisation serait menacée cette fois par l'avènement d'un monde d'algorithmes. " La peur d'une culture dont on pense qu'elle nous menace, même s'il s'agit de stéréotypes ou de préjugés, est encore accentuée avec l'IA, parce que personne ne sait vraiment à quoi ça ressemble la culture des machines. Et cette inquiétude-là n'arrive à s'accrocher à rien ", souligne Jean-François Bonnefon.

Les économistes technophiles ont beau prédire que l'IA va également créer des emplois, selon la théorie de la destruction créatrice de Schumpeter, la peur est là. D'autant que ce ne sont plus cette fois les métiers d'exécution qui sont ciblés, mais les métiers de décision ou de création, que les générations précédentes avaient privilégiés, qui nous semblaient les plus inextricablement humains... Et derrière cette peur se profile un sentiment de remplacement beaucoup plus profond et sourd : celui de l'être humain en tant que tel. L'extinction de l'espèce.
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L'IA et la culture : les machines sont-elles nos amies ?

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ChatGPT nous a fait prendre conscience que nous vivions une révolution civilisationnelle. Entre fascination pour les opportunités créatives et peur d'une obsolescence programmée de ses métiers, le monde de la culture a le cœur qui balance.

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L'Intelligence Artificielle et les artistes : des alliés improbables ou des ennemis jurés ? La création artistique est-elle menacée par la technologie ? Dans cet article, découvrez comment l'IA peut être utilisée pour stimuler la créativité des artistes, les défis auxquels ils doivent faire face et comment les non-artistes peuvent produire des œuvres qui rivalisent avec celles des artistes numériques. Ne manquez pas cette exploration fascinante de la rencontre entre l'art et la technologie !

Il est indéniable que l'intelligence artificielle (IA) a eu un impact significatif sur de nombreux aspects de notre vie, y compris dans le domaine de l'art. Cependant, la question de savoir si l'IA peut être conciliée avec les artistes et s'il y a une guerre entre les non-artistes et les artistes numériques est un sujet de débat.

D'une part, l'IA offre des possibilités fascinantes pour les artistes, en leur permettant de créer des œuvres d'art uniques en utilisant des algorithmes et des modèles prédictifs. Cela peut aider les artistes à explorer de nouveaux territoires créatifs, à générer des idées innovantes et à accélérer le processus de création.

D'autre part, certains artistes traditionnels peuvent percevoir l'IA comme une menace pour leur profession. Ils pourraient voir l'utilisation de l'IA comme une manière de remplacer les compétences artistiques traditionnelles et manuelles nécessaires pour produire des œuvres d'art originales.

Cependant, il est important de noter que l'IA ne peut jamais remplacer complètement l'expertise, l'expérience et la créativité humaines dans le domaine de l'art. Les artistes sont capables de créer des œuvres qui sont imprégnées de leur propre vision, de leurs émotions et de leur interprétation personnelle du monde qui les entoure, et cela ne peut pas être entièrement reproduit par des algorithmes.

En fin de compte, il n'y a pas de guerre entre les artistes et les non-artistes, ou entre les artistes traditionnels et numériques. L'utilisation de l'IA peut offrir des opportunités pour les artistes de toutes les disciplines, tout en reconnaissant que chaque artiste apporte une perspective unique à sa pratique.

Dans cet article, nous explorerons les façons dont l'IA est utilisée dans l'art, les avantages et les inconvénients de son utilisation, et comment les artistes peuvent intégrer l'IA dans leur pratique créative tout en préservant leur voix artistique personnelle. https://www.patreon.com/Loudrac

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"L'Intelligence Artificielle dans l'art : entre innovation et controverse"​

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L'Intelligence Artificielle et les artistes : des alliés improbables ou des ennemis jurés ? La création artistique est-elle menacée par la technologie ? Dans cet article, découvrez comment l'IA peut être utilisée pour stimuler la créativité des artistes, les défis auxquels ils doivent faire face et

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La technologie VR occupe actuellement une place de choix dans le domaine de l'éducation. Tout comme pour le monde du marketing, l'industrie automobile, le secteur du tourisme, etc., elle est en train de la transformer littéralement.
Un nombre toujours croissant d'écoles adoptent en ce moment la réalité virtuelle dans l'éducation de leurs élèves. Elle permet, entre autres, à ces derniers de découvrir diverses destinations du monde entier sans avoir à quitter leur salle de classe. En fait, la technologie offre de nombreuses possibilités aussi bien aux étudiants qu'à leurs enseignants. L'apprentissage devient tout simplement " immersif ". Voici justement comment la VR transforme l'éducation.

Les vidéos à 360 ° ainsi enregistrées sont ensuite traitées et transformées en contenu VR. Ce dernier peut bien sûr par la suite être visualisé à l'aide de . Certaines écoles, de leur côté, le projettent sur les murs de salles de classe immersives.

La technologie VR dans les écoles primaires

La VR dans l'enseignement secondaire

C'est justement là que la VR et l'AR sont en mesure d'apporter une réelle valeur ajoutée au processus d'apprentissage. Elles peuvent en effet créer des environnements immersifs où les étudiants peuvent visualiser toutes sortes d'informations nettement plus faciles à retenir. Malgré le rapport du Educause Learning Initiative d'octobre 2017 qui démontre des limites de l'apprentissage en VR ou AR, ces technologies sont tout de même efficaces dans l'éducation.

Créer une expérience plus immersive pour les différents étudiants

Donner la possibilité de vivre des excursions passionnantes

Transformer l'apprentissage pratique

Améliorer la formation en milieu professionnel

Améliorer l'apprentissage tout au long de la vie

Il y a aussi Unimersiv, qui publie du contenu éducatif pour les divers casques VR, à l'instar de , Samsung Gear VR , Google Daydream , etc. Google Expeditions Pioneer Program et Alchemy VR font également partie de la liste. Lancée en 2015, la première emmène les élèves de certaines écoles faire une visite virtuelle.

La seconde, quant à elle, exploite toute la puissance de la VR en sciences humaines. Il y a enfin zEspace, qui propose ses propres moniteurs et lunettes 3D dans le domaine de l'éducation.

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Éducation VR - Comment la réalité virtuelle transforme l'éducation

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La VR tient en ce moment une place de plus en plus importante dans le domaine de l'éducation. Elle est en train de la transformer littéralement.

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L'intelligence artificielle (IA) a fait des avancées remarquables dans de nombreux domaines, y compris l'éducation. L'intégration de l'IA en classe offre de nombreux avantages, mais comporte également certains inconvénients. Dans cet article de blog, nous allons examiner les avantages et les inconvénients de l'utilisation de l' IA dans l'éducation.

Avantages de l'IA dans l'éducation

1.Personnalisation de l'apprentissage

Les enseignants peuvent utiliser l'IA pour personnaliser l'apprentissage en fonction des besoins individuels des étudiants. Les algorithmes peuvent évaluer les compétences et les faiblesses de chaque étudiant. Ils peuvent fournir des activités et des contenus adaptés à leur niveau de compréhension.

2.Augmentation de l'efficacité de l'enseignement

L'IA peut aider les enseignants à mieux comprendre comment les étudiants apprennent et à ajuster leur enseignement en conséquence. Les algorithmes peuvent également aider les enseignants à évaluer rapidement les travaux des étudiants. Ils peuvent donner des commentaires personnalisés et à suivre leur progression.

3.Accès à une quantité importante de données

L'IA peut être utilisée pour collecter et analyser des données sur l'apprentissage des étudiants, permettant aux enseignants et aux administrateurs de mieux comprendre les défis et les opportunités en matière d'enseignement. Cela peut aider à identifier les domaines qui nécessitent une attention particulière et à élaborer des plans d'action pour améliorer l'apprentissage des étudiants.

4.Réduction des coûts

L'IA peut réduire les coûts en automatisant les tâches administratives telles que la planification des cours et l'évaluation des examens. Cela permet aux enseignants de se concentrer davantage sur l'enseignement et la planification des activités pédagogiques.

Inconvénients de l'IA dans l'éducation

1.Risque de baisse de l'interaction humaine

L'utilisation de l'IA en classe peut réduire l'interaction humaine entre les étudiants et les enseignants. Cela peut affecter la capacité des étudiants à développer des compétences sociales importantes telles que la collaboration, la communication et l'empathie.

2.Risque de biais algorithmique

L'utilisation de l'IA dans l'éducation présente des défis qui doivent être pris en compte. Premièrement, il convient de souligner que l'IA peut être influencée par des biais inconscients dans les données qu'elle utilise pour prendre des décisions. En effet, cela peut avoir des implications négatives pour les étudiants si les algorithmes ne prennent pas en compte la diversité culturelle, linguistique et socio-économique. Par conséquent, il est essentiel que les éducateurs et les décideurs évaluent en permanence les impacts de l'IA sur l'éducation pour minimiser les risques liés à ces biais. En outre, il est important de reconnaître que l'IA doit être considérée comme un complément à l'enseignement humain, plutôt qu'un substitut complet, pour garantir une expérience d'apprentissage de haute qualité pour les apprenants.

3.Risque de perte d'emplois pour les enseignants

L'automatisation de certaines tâches administratives peut entraîner la réduction de certains postes pour les enseignants. Bien que cela puisse réduire les coûts, cela peut également réduire la qualité de l'enseignement. Les étudiants risquent alors de perdre l'interaction humaine avec les enseignants.

4.Besoin de ressources techniques importantes

L'utilisation de l'IA en classe nécessite des ressources techniques importantes, telles que des ordinateurs, des logiciels et des réseaux.

Conclusion

En conclusion, l'utilisation de l'IA dans l'éducation présente des avantages et des inconvénients importants à considérer. Les avantages tels que la personnalisation de l'apprentissage, l'efficacité accrue de l'enseignement, l'accès à des données pertinentes et la réduction des coûts peuvent améliorer considérablement l'expérience d'apprentissage. Cependant, il y a également des inconvénients tels que la réduction de l'interaction humaine. Il y a aussi un risque de biais algorithmique, la diminution des emplois pour les enseignants et le besoin de ressources techniques importantes.

Il est donc essentiel que les éducateurs et les décideurs évaluent constamment les impacts de l'IA. Cela peut maximiser les avantages tout en limitant les risques. Il est également important de considérer l'IA comme un complément à l'enseignement humain plutôt qu'un substitut complet. En intégrant judicieusement l'IA dans l'éducation, les éducateurs peuvent exploiter son potentiel pour améliorer l'apprentissage tout en garantissant une expérience d'enseignement de haute qualité pour les apprenants.

Publié par : Volatine Green le dans Conseils et ressources. Dernière mise à jour le mai 4, 2023

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Les avantages et les inconvénients de l'IA dans l'éducation

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Les avantages et les inconvénients de l'utilisation de l'IA dans l'éducation, ainsi que des astuces et des conseils pour les acteurs du milieu éducatif.

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L'IA est en train d'apporter un changement majeur et fascinant à l'art et la créativité. Ce changement, bien que progressif, façonne une nouvelle perspective dans ces domaines.
Grâce à ses dispositions, l'IA s'adapte aux itinéraires de circulation, suggère les dernières actualités et affiche les produits utiles. En même temps, elle facilite la recherche sur internet.

Récemment, les modèles d'apprentissage ont évolué vers un niveau d'interaction plus avancé, se rapprochant davantage des compétences humaines. Elle est désormais capable de avec des outils telles que transformer des descriptions textuelles en chef-d'œuvre numérique MidJourney, ChatGPT, DALL-E et Stable Diffusion.

Des œuvres d'art générées par des algorithmes aux collaborations entre humains et machines, l'IA défie les limites de l'imagination. Elle transforme notre perception de la créativité grâce aux collaborations entre humains et machines.

Rapidité du processus de la création artistique

Les IA génératives peuvent révolutionner l'art grâce à leur capacité d'accélérer la création artistique. Leur potentiel réside dans leur possibilité à accélérer le processus créatif, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives artistiques.

Redéfinition des rôles artistiques

L'émergence des IA génératives entraîne une redéfinition des rôles artistiques dans le domaine de la création. Alors que les machines deviennent capables de produire des œuvres d'art, les artistes doivent repenser leur position et leur contribution.

Plutôt que d'être uniquement des créateurs, les artistes deviennent des concepteurs, collaborant avec les IA pour donner vie à des idées novatrices. Les machines peuvent générer des éléments visuels, des motifs ou des compositions, mais c'est l'artiste qui apporte une sensibilité humaine et un message personnel à l'œuvre.

Les IA génératives peuvent inspirer les artistes en proposant des directions inattendues et des perspectives nouvelles. Elles peuvent également explorer des domaines de création auxquels ils n'auraient pas pensé auparavant.

Diversification des styles artistiques

Cela ouvre de nouvelles possibilités pour les artistes, offrant la liberté d'explorer des styles auxquels ils n'auraient pas accès autrement. L'IA générative peut générer des œuvres inspirées par le cubisme, le surréalisme et l'impressionnisme, tout en incorporant une touche contemporaine. Ces œuvres peuvent être considérés comme uniques et s'inscrivent dans le courant artistique actuel.

Cette opportunité technologique offre aux artistes une plus grande gamme d'options pour exprimer leurs idées et leur vision artistique. En conséquence, l'art contemporain est enrichi par la fusion de l'IA et de la créativité humaine. Cela crée ainsi une nouvelle ère d'exploration artistique.

Les défis et les considérations éthiques de l'IA dans l'art

Uniformisation de l'art

Perte des talents humains au détriment de la machine

L'introduction de l'intelligence artificielle dans le domaine de la création artistique soulève des inquiétudes quant à la possible substitution des artistes humains. Les avancées technologiques en matière d'IA permettent en effet de produire des œuvres d'art de manière plus rapide et efficace.

Utilisation de l'IA pour des œuvres abusives ou préjudiciables

Quel est l'avenir de l'IA dans le domaine artistique ?

Malgré cela, l'IA continue à évoluer et à susciter des débats dans le monde de l'art. L'avenir de l'IA dans le domaine artistique est plein de potentiel, mais il est important d'explorer les implications éthiques et créatives de cette technologie.

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Comment l'IA va bouleverser le domaine de l'art

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L'IA est en train d'apporter un changement fascinant à l'art et la créativité et façonne une nouvelle perspective dans ces domaines.

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Cantonnée hier aux ouvrages de science-fiction, la robotique sera demain présente dans la vie de tous les jours. Et quand l'intelligence artificielle apparaît discrètement dans notre quotidien, le droit doit anticiper les questions posées par sa future généralisation. Ainsi, tandis qu'un projet de rapport soumis au Parlement européen propose de conférer la personnalité juridique aux intelligences artificielles, les véhicules autonomes circulent d'ores et déjà un peu partout, en phase de test. Test technique a priori, mais qui devient aussi test juridique a posteriori, quand un accident survient.

Et c'est précisément ce qui s'est passé le 7 mai dernier, en Floride. Le conducteur d'un véhicule Tesla décide d'activer son pilotage automatique. Le véhicule s'encastre dans un camion en travers de la route, causant la mort du conducteur. Les causes de l'accident sont encore floues : est-ce une défaillance de l'autopilot ? la faute du conducteur ? Une enquête a été ouverte. S'il faut évidemment en attendre les conclusions, le drame pose évidemment d'importantes questions sur le plan juridique.

Une question d'indemnisation

Si les véhicules autonomes posent des questions de droit pénal, conduisant à s'interroger sur l'identité de la personne pénalement responsable des infractions au code de la route, ils conduisent surtout à s'interroger sur l'indemnisation posée par un éventuel accident. Or, à ce titre, le droit français de la responsabilité civile pose le principe de l'indemnisation du préjudice à la charge de celui qui a, par son comportement, joué un rôle causal dans la survenance du dommage. La faute, classiquement exigée comme condition sine qua non de l'indemnisation, paraît aujourd'hui indifférente, la punition étant l'apanage du droit pénal, la réparation seule intéressant le droit civil. Ce n'est donc pas tant une personne coupable à laquelle reprocher un comportement que l'on recherche, mais plutôt une entité solvable sur laquelle faire peser la charge de l'indemnisation.

À ce titre, la loi dite Badinter de 1985 relative aux accidents de la circulation fait office de modèle. La faute de la personne actionnée en justice y est indifférente. En présence d'un accident de la circulation, l'implication du véhicule dans un accident suffit à faire peser sur l'assureur du conducteur (car l'assurance est obligatoire) la charge de la réparation.

Reste à déterminer l'objet de cette réparation. En cas de décès, comme dans le cas étudié, aux frais d'obsèques s'ajoutent les préjudices moraux éventuellement subis par les proches. À défaut de décès, l'existence d'un handicap pourrait donner lieu à des frais très importants, se surajoutant aux préjudices résultant de l'impossibilité pour la victime de mener sa vie comme elle le faisait avant l'accident. Ainsi, dès lors que le risque zéro n'existe pas (même si le nombre d'accidents devrait diminuer de façon drastique), l'implication de véhicules automatiques dans des accidents de la circulation suppose de résoudre la difficulté liée à la réparation des préjudices. Il faut indemniser, oui. Mais comment ?

À la recherche du conducteur

L'acteur fondamental de la loi de 1985 est le conducteur du véhicule impliqué. Le mécanisme d'imputation est en effet le suivant : l'on rattache le véhicule à l'accident, puis le conducteur au véhicule, le conducteur jouant lui-même le rôle de vecteur d'assurance, la charge de l'indemnisation pesant in fine sur son assureur. Mais où est donc le conducteur dans la voiture autonome de demain ?

Il faudra, avec la voiture de demain, déconnecter l'indemnisation du facteur humain, en rattachant directement le véhicule à un assureur. Et faire peser l'obligation d'assurance non plus sur le conducteur, mais sur le constructeur ou le distributeur lui-même ? Cela conduirait à une standardisation de l'assurance automobile et à l'émergence d'une relation directe entre l'assureur et la machine. Mais, même une fois ceci éventuellement admis, il resterait, pour le propriétaire, à s'assurer contre le risque de dommages subis autrement que par accidents de la circulation, donc dans les hypothèses où le véhicule est à l'arrêt et le pilotage automatique éteint. Une réflexion doit impérativement être menée sur l'appréhension par l'assurance du véhicule autonome.

L'hypothèse d'une faute humaine

Si, à terme, la question a vocation à disparaître, la coexistence de véhicules autonomes et non autonomes pose aujourd'hui une autre difficulté. Dans la loi de 1985, la faute, indifférente du côté du "responsable" peut venir jouer un rôle pour diminuer l'indemnisation de certaines victimes. Les victimes non conductrices (sauf les personnes âgées de moins de 16 ou de plus de 70 ans, et sauf les personnes en état d'incapacité de plus de 80 %) se voient refuser l'indemnisation des préjudices résultant d'une atteinte à leur personne lorsqu'elles ont commis une "faute inexcusable [qui est] la cause exclusive de l'accident" (art. 3, al. 1 et 2). De même, la victime qui a "volontairement recherché le dommage qu'elle a subi" ne saurait être indemnisée. Par ailleurs, toutes les victimes peuvent se voir opposer leur propre faute pour refuser l'indemnisation des préjudices résultant des atteintes aux biens (art. 5). Enfin, les victimes conductrices peuvent se voir opposer leur faute pour réduire voire supprimer toute indemnisation (art. 4). Or, de telles hypothèses sont parfaitement envisageables tant que tout le parc automobile n'est pas autonome. Il faut sans doute distinguer deux cas de figures.

La faute peut déjà être celle d'un tiers, extérieur au véhicule autonome. C'est l'accident impliquant un véhicule autonome mais causé par la faute du conducteur humain d'un autre véhicule. Qui doit indemniser les victimes tierces ? Peut-on reprocher au robot de ne pas avoir évité cet accident ? Surtout, si le véhicule se trouve obligé de "choisir" entre le sacrifice de son équipage ou d'un tiers, peut-on engager la responsabilité de la personne à l'origine de ce choix ? Tant que les algorithmes sont générés par des humains, un fautif peut être identifié, mais quid de ceux créés par des intelligences artificielles ? La question juridique rejoint ici la difficulté éthique, les deux étant indissociablement liés.

Mais la faute peut aussi, pour le moment, être le fait du "conducteur" du véhicule autonome. À l'heure actuelle en effet, l'article R. 412-6, I du code de la route dispose que "tout véhicule en mouvement [...] doit avoir un conducteur". Le II du même article précise que "tout conducteur doit se tenir constamment en état et en position d'exécuter commodément et sans délai toutes les manoeuvres qui lui incombent". Le conducteur humain doit toujours pouvoir reprendre le contrôle du véhicule autonome, la même obligation pesant sur le conducteur victime en Floride : il ne faut pas oublier en effet que les véhicules actuels sont "semi" autonomes ! Or, la découverte d'un lecteur DVD dans les débris fait dire à certains que le conducteur visionnait un film au moment de l'accident. Si cela était confirmé, la question de la faute du conducteur serait évidemment posée. En termes juridiques, cela conduit à se demander si le "conducteur" devenu simple "spectateur" (d'un film), donc fautif, peut obtenir indemnisation des préjudices subis ? L'obligation pour le "conducteur" de reprendre le contrôle du véhicule doit-elle conduire à refuser l'indemnisation de celui-ci s'il n'intervient pas ? L'erreur du véhicule est-elle contrebalancée par l'absence d'intervention humaine ? La question doit impérativement être résolue par les pouvoirs publics, même si cela ne résoudra pas la problématique de la preuve de la faute.

Ce premier accident mortel d'un véhicule autonome pose ainsi d'importantes questions. D'autant qu'il ne paraît pas isolé : des véhicules semi-autonomes Tesla ont ainsi été impliqués dans des accidents en Allemagne, aux Pays-Bas et en Chine, sans qu'ait pour l'instant été démontrée l'absence ou l'existence d'une faute humaine. Au bouleversement économique généré par l'avènement inéluctable de ce moyen de locomotion doivent ainsi s'ajouter d'importantes réflexions juridiques. L'actualité législative est propice à de telles réflexions, qu'il s'agisse des débats sur l'avant-projet de réforme de la responsabilité civile ou, plus certainement, des réflexions pouvant accompagner l'application d'une toute nouvelle ordonnance du 3 août dernier, autorisant la circulation de véhicules "à délégation de conduite. À l'international, la Convention de Vienne, elle, est déjà modifiée. Le feu est donc vert pour les réflexions juridiques en la matière.

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Des véhicules autonomes mais pas infaillibles

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L'arrivée prochaine sur nos routes des véhicules sans conducteurs pose de délicats problèmes de responsabilités et d'indemnisation. La réflexion juridique progresse.

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Les voitures autonomes de Cruise sont testés dans les rues américaines. Waltarrrrr/Flickr, CC BY-SA

Malgré la complexité du développement technologique de la mobilité autonome, il semble plausible que des véhicules entièrement autonomes finissent par circuler sur nos routes et dans nos villes. Ces véhicules vont devoir partager l'espace routier avec les véhicules conventionnels pendant encore de longues années. Passé les premiers déploiements expérimentaux en conditions favorables (marquages au sol contrôlés, aménagements routiers spécifiques), les véhicules autonomes subissent actuellement l'épreuve du feu aux États-Unis, leur circulation sur routes réelles ayant été autorisée dans plusieurs états.

Ce retour d'expérience, notamment par le suivi rigoureux des accidents, a permis de révéler des difficultés de circulation, et les rares accidents mortels ont sérieusement freiné la communication optimiste des constructeurs automobiles. Des recherches et des réflexions sont encore nécessaires pour organiser les conditions d'une cohabitation harmonieuse et réussie entre humains et robots, pour un système de mobilité efficace et sécurisé.

Le projet auquel nous participons, " Sécurité des usagers de la route et conduite automatisée " (SURCA), s'est interrogé sur les moyens d'assurer une meilleure intégration de la conduite automatisée dans la circulation automobile actuelle.

Les partenaires du projet (Université Gustave Eiffel, DSR, Ceesar, Cerema, Vedecom, Lab), ont cherché à identifier les interactions et stratégies mises en place par les conducteurs dans certaines situations d'interactions considérées comme difficiles pour un véhicule autonome. Les recommandations émises concernent différents aspects de la conduite, comme les changements de voies sur autoroute, les remontées de files des deux-roues motorisés, les carrefours à feux, avec ou sans cyclistes, trottinettes ou piétons, ainsi que des situations plus complexes aux limites des capacités du véhicule autonome pour lesquelles la meilleure recommandation consiste à s'arrêter en sécurité et redonner le contrôle au conducteur. Cela peut être le cas pour pénétrer dans un rond-point, ou pour des situations de congestions, lorsque " forcer délicatement le passage " reste la seule option.

Les voitures autonomes sont-elles meilleures conductrices que les humains ?

Les véhicules autonomes ont de nombreux avantages sur les humains dans la plupart des conditions : une caméra thermique détectera mieux les piétons dans le brouillard, et un freinage d'urgence sera plus rapide et puissant s'il est contrôlé par une puce électronique et un système hydraulique. Pour autant, les intelligences artificielles (IA) qui orchestrent les décisions et actions des véhicules autonomes apprennent laborieusement et peinent encore à anticiper les comportements humains du fait de la grande variété des situations à prendre en compte.

Notre projet, croisant regard d'experts et analyse des accidents et des comportements, a permis d'identifier certaines situations de conduite comme étant difficiles à gérer du point de vue du véhicule autonome. Si l'on s'en tient aux interactions entre véhicules légers, on retient quatre situations : les manœuvres en intersection, les ronds-points, les changements de file et de voies sur voies rapides.

Le cas particulier des scénarios en intersection, bien que très commun, est emblématique des interactions complexes qui interviennent entre les humains, et de la difficulté pour les véhicules autonomes à les reproduire. En effet, si l'on s'en tient aux statistiques américaines concernant les accidents impliquant des véhicules autonomes, ceux-ci ne sont que très rarement en tort.

Cependant, plus de 60 % des accidents observés sont des cas où le véhicule autonome s'est fait percuter par l'arrière lors d'une décélération en approche d'une intersection. C'est presque deux fois plus que la fréquence estimée pour les conducteurs humains. Ainsi les véhicules autonomes sont-ils nettement plus souvent heurtés par l'arrière (62 %) que les véhicules conventionnels (4 %).

Humains et IA peuvent-ils se comprendre ?

Y aurait-il un problème de compréhension entre IA et humains ? Ou simplement une grande différence de comportement ? Les données manquent encore pour expliquer cette observation, le fonctionnement exact des véhicules autonomes relevant encore du secret industriel. Mais il est probable que deux phénomènes soient impliqués : le rigoureux respect du code la route par le véhicule autonome combiné à de grandes marges de sécurité, et la difficile anticipation par les humains des décisions de ce nouvel objet roulant.

On sait le rôle que peut jouer un geste ou un échange de regards entre conducteurs et piétons afin de clarifier les intentions réciproques. Mais malgré quelques expérimentations visant à communiquer les intentions du véhicule autonome aux piétons ou à prédire les intentions des piétons, l'utilisation de tels indices reste encore un horizon lointain pour les véhicules autonomes. La compréhension mutuelle doit s'appuyer sur d'autres formes d'interactions.

En effet, les interactions entre humains ne se réduisent pas à des interactions explicites telles que nos échanges de regards. Rien que notre manière de décélérer avec notre véhicule est porteuse d'informations implicites utiles pour aider les autres usagers à prédire nos intentions.

Les analyses réalisées dans le projet ont permis de mettre en évidence des décélérations plus tardives et plus fortes lorsque les conducteurs sont en présence d'un panneau stop comparé à un cédez-le-passage. De même, la seule présence d'un piéton près d'une intersection urbaine entraîne chez les conducteurs une réduction des vitesses de 5 km/h. Ainsi, ralentir en amont d'un passage piéton est un signal envoyé montrant que vous êtes attentifs à laisser la priorité, ce qui aidera le piéton à prendre sa décision en prédisant plus précisément la vôtre. De manière identique, les jeunes conducteurs apprennent à vérifier la proximité avec le véhicule de derrière avant tout freinage. En effet, les engins de déplacement personnel motorisé (EDPM) comme les trottinettes électriques se mélangent au trafic routier, mais ont des performances de freinages très inférieures aux autres véhicules, les rendant vulnérables aux freinages brusques.

Ainsi le véhicule autonome doit-il, comme les humains, veiller à la sécurité de ses occupants, mais aussi à celle des autres usagers du réseau routier. Cela nécessite d'éviter les freinages brusques superflus et de prendre en compte le trafic environnant.

De nouvelles recommandations

Notre projet a donc émis la recommandation que les véhicules autonomes doivent adapter leur cinématique de freinage au contexte de sa réalisation (type d'aménagements, usagers présents) pour se rapprocher du comportement d'un véhicule conduit par un conducteur humain afin d'éviter de surprendre les autres usagers.

Autrement dit, le véhicule autonome devrait adopter une approche mimétique, cherchant à reproduire certains comportements humains porteurs de sens pour éviter tout effet de surprise. Or les styles de conduite diffèrent entre pays, et parfois même le Code de la route. Dès lors, les IA pilotant les véhicules autonomes devront apprendre de chaque culture, en utilisant des données représentatives de celle-ci.

Mais le mimétisme a ses limites et nombre de nos comportements et usages peuvent être en infraction avec le Code de la route. Pour des raisons éthiques et morales, le véhicule autonome ne mimera pas nos excès et nos erreurs, mais restera un exemple de bonne conduite sur la route. Il aura probablement encore besoin de nous pour s'immiscer dans un rond-point saturé, ou pour gérer un évènement atypique.

Ainsi, les véhicules pilotés par l'IA apprendront certains de nos comportements sociaux, mais nous devrons aussi apprendre du leur. Pour cela, il nous faudra pouvoir identifier les véhicules circulant en mode autonome, pour mieux prédire leur comportement spécifique si respectueux des règles. Il sera vraisemblablement nécessaire de garantir que le mode autonome soit parfaitement identifiable.

À ce stade, force est de constater que les véhicules autonomes ont encore des efforts à faire pour être compris et acceptés par le grand public.

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Les voitures autonomes vont-elles dicter notre conduite ?

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Les véhicules autonomes sont déjà testés en conditions réelles. Peuvent-ils cohabiter facilement avec les conducteurs humains ?

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Les machines textuelles capables de composer un texte de façon autonome ont toujours séduit les gens du livre et leur imaginaire. Pixabay/Oliver Gotting, CC BY-SA

L'arrivée d'agents conversationnels intelligents accessibles à tous les internautes provoque de véritables ondes de choc dans beaucoup de secteurs de la société alors même que la portée de leurs réponses demeure une inconnue. C'est surtout ChatGPT que propose la firme OpenAI depuis novembre 2022 en France qui est le support le plus médiatisé.

Ces nouveaux outils conversationnels, fondés sur l'intelligence artificielle, sont capables de générer instantanément et de façon autonome des écrits, des images ou des sons. Il peut s'agir de mots, de phrases, d'expressions, de données, de vidéos, de voix ou de musique. Ce bouleversement dans la production de l'écrit ne saurait se tenir à l'écart du monde du livre, c'est pourquoi ses acteurs s'en inquiètent, s'interrogent ou s'initient. Il y a peu, des éditeurs, tous secteurs confondus, comme les éditions Michel Lafon, Le Bélial' ou Locus Solus, en partenariat avec les Presses universitaires de Rennes, ont en effet eu recours à ce nouvel outil pour illustrer leur publication.

Les effets de ChatGPT peuvent-ils aller au-delà de la seule création d'une couverture d'un livre ou d'une rédaction d'une copie académique et atteindre le cœur de la création littéraire ? Y a-t-il une possibilité que nous assistions, impuissants, à une " ChatGTPtisation " du livre, comme l'on a pu observer ces dernières années une " plateformisation " de l'écriture, de la publication et de la lecture ? Les géants du net, tels Amazon et Wattpad, avaient alors pris de court les maisons d'édition ancrées dans la tradition. Jusqu'où ira l'éventuelle influence de ChatGPT sur les auteurs désormais confrontés à la concurrence d'une écriture instantanée et sans délai ?

La machine à mots : un vieux rêve en littérature ?

Les machines textuelles capables de composer un texte de façon autonome ont toujours séduit les gens du livre et leur imaginaire. Bien avant l'arrivée sur le marché de ChatGPT, des écrivains appartenant à des genres littéraires différents ont introduit dans leurs récits des mécanismes susceptibles de se substituer à la pensée humaine.

Déjà au Moyen Âge, au XIII e siècle, le moine dominicain et homme de lettres Raymond Lulle avait mis au point une roue de papier " capable de produire l'ensemble des réponses possibles aux questions d'un impie pouvait adresser à un chrétien ". Plus tard, en 1726, Jonathan Swift, dans son ouvrage Les Voyages de Gulliver, évoque dans le troisième voyage un engin en bois capable de produire une infinité de connaissances de Gulliver. L'idée de créer une " machine à mots " poursuit sa route avec Robert Escarpit qui, en 1964, cherche à construire Le Littératron dont les capacités permettraient d'écrire une grande œuvre : " - Monsieur le Président ! m'écriai-je, venez-vous me demander d'écrire le prochain Prix Goncourt ? J'en suis, je vous l'assure, tout à fait incapable ! [...] -Vous, peut-être, dit-il, mais le Littératron ? "

C'est Frank Herbert avec la saga Dune en 1965 et Arthur C. Clarke dans 2001 : L'Odyssée de l'espace, publié en 1968, et adapté au cinéma la même année par Stanley Kubrick, qui se sont rapprochés le plus près du concept d'intelligence artificielle en créant des machines pensantes dans leurs romans de science-fiction. Dans son ouvrage Si par une nuit d'hiver un voyageur, publié en 1979, l'auteur italien Italo Calvino présente également une machine capable de lire et écrire à partir de ce qu'elle a lu. Enfin, plus proche de nous, il convient d'évoquer l'expérience de Google en mars 2017 menée avec l'artiste Ross Goodwin qui, à bord d'une Cadillac équipée d'un réseau de neurones artificiels s'est lancé dans un road trip entre New York et La Nouvelle-Orléans. De cette expérience est né un poème intitulé " 1 the Road ", publié aux éditions Jean Boîte avec comme discours d'escorte : " Le premier livre écrit par une intelligence artificiel est un road trip gonzo ".

Cette dernière expérience inédite révèle que " la machine à mots ", tant fantasmée par certains auteurs, est désormais une réalité. Si cette machine est entrée dans des romans il y a plusieurs décennies, désormais des livres sortent de cette machine. Des livres ayant recours à ChatGPT ont effet pénétré le marché littéraire : ce sont environ 200 publications qui ont été à ce jour comptabilisés sur la boutique Kindle d'Amazon ayant pour auteur ou co-auteur ChatGPT. Cette intrusion inimaginable de l'intelligence artificielle générative redimensionne le monde du livre qui ne semble plus circonscrit aux seuls auteurs humains. Des robots textuels ont pris la plume faisant perdre aux auteurs le monopole de la création littéraire.

Écrire toujours plus vite et sans effort avec les géants du net

" C'est un métier que de faire un livre ", disait la Bruyère, soulignant toute l'attention, l'effort et le temps nécessaires à un auteur pour créer un livre. L'arrivée sur le marché de ChatGPT semble pourtant perturber ce constat historique fondé sur une autre approche de temps et de sa consommation. Cet outil de traitement automatique du langage, " entraîné sur le plus gros corpus jamais constitué : 410 milliards d'unités sémantiques, environ 300 millions de mots, 80 % issus des pages web, 16 % issus des livres, 3 % issus de Wikipédia, 90 % de cet ensemble étant en langue anglaise ", a les capacités de générer du texte instantanément et sans effort.

Cette simplification à l'extrême de l'activité scripturale peut-elle atténuer le labeur d'un écrivain ? Quand un auteur s'investissait auparavant pendant des heures, des journées, des mois, voire des années dans son projet d'écriture, désormais, avec ChatGPT, toutes les éventuelles difficultés semblent gommées comme par magie. Le fameux syndrome de la page blanche, le manque d'inspiration ou d'idées, le travail de réécriture sans oublier les fautes d'orthographe paraissent effectivement relégués au temps ancien des moines copistes. Dans cette optique, les éditeurs ne se posent plus en seuls révélateurs de talents littéraires, désormais l'intelligence artificielle générative est, elle aussi, créatrice d'auteurs.

Devant un tel constat, c'est le concept et la notion d'auteur qui sont interrogés. Quel est le statut de ChatGPT lorsqu'il génère un texte ? Est-il un auteur indépendant ou un simple avatar littéraire ? Plus largement, " L'homme est-il le seul [désormais] à produire de la littérature ? " interroge Alexandre Gefen dans son importante étude sur ce sujet. ChatGPT n'affiche pas pour le moment une quelconque vocation à devenir un Walter Scott de la littérature ni à bâtir une cathédrale littéraire comme l'a minutieusement réalisée Marcel Proust jusqu'à sa mort en 1922. En se substituant aux plumes des auteurs en herbe, est-il toutefois en train de se créer une identité, un style, une signature ? Par ailleurs, quelle est la qualité de ces textes crées à mi-chemin entre l'homme et la machine que certains pourraient taxer de paresse intellectuelle ?

Toutes ces interrogations sont symptomatiques des inquiétudes des acteurs culturels. Après l'angoisse des illustrateurs, des traducteurs et des journalistes avec les expériences menées sur Genesis, l'intelligence artificielle de Google pour créer des articles de presse, ce sont désormais les scénaristes mais aussi les acteurs américains qui se sont mis en grève le 13 juillet 2023 pour exprimer leur crainte de voir leur univers " ChatGTPtisé ".

Toutefois, à bien y réfléchir, ce robot textuel est, certes, une ressource infinie, mais, en l'état, il ne possède aucun réel pouvoir de création. ChatGPT, en effet, n'invente rien : il ne répond qu'à des questions posées et orientées par l'homme. Alimenté et entraîné par un corpus de données humaines, il ne crée pas de textes mais propose une sorte de recyclage littéraire en continu. Les textes qui émanent de ChatGPT ne sont que des remodelages de ceux qui lui ont été inculqués.

Néanmoins, devant une telle innovation, seuls les esprits les plus fins, les plus brillants, les plus précis et les plus aguerris avec l'écriture sauront tirer profit de ce robot conversationnel pour aller plus vite et plus loin dans leur projet littéraire tandis que les autres resteront confinés dans leur paresse et se conforteront dans une littérature circulaire. L'inédit, l'originalité et le " talent [sont toujours] une création morale " comme l'écrivait Balzac qui, peut-être, serait séduit par ce nouvel outil, lui qui avait fait des mots sa religion.

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Les effets de ChatGPT peuvent-ils aller au-delà de la seule création d'une couverture d'un livre ou d'une rédaction d'une copie académique et atteindre le cœur de la création littéraire ?

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dans le domaine de la santé, il y avait 2 points : le diagnostique médical et la robotique médical. Or nous ne trouvions pas d'exemples concrets, car ceux-ci sont toujours qu'en projet.

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Dans le domaine de la défense, les informations sont peu concrètes car pour la plupart ce sont des informations secret défense.

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Some of the nation's largest school districts are banning San Francisco-based OpenAI's new ChatGPT tool on school networks and devices.

Education technology experts are urging schools to train teachers and students about how to use ChatGPT and artificial intelligence instead of banning it outright.

OpenAI told USA TODAY it is working to create a way for teachers to catch students who are using the text generator to answer questions on tests or assignments.

Since ChatGPT debuted in November, the nation's largest school districts have banned the artificial intelligence chatbot, concerned students will use the speedy text generator to cheat or plagiarize.

Teachers and professors are concerned the technology makes it far too easy for students to use it as a shortcut for essays or other writing assignments and exams and that it generates content in a way that can bypass software that detects when students use information that's not their own work.

Jumping to ban the tool may not be the right course of action, however, education technology experts say: Because AI will be a part of young people's future, it must also be a part of the classroom now.

"Everyone is talking about cheating. If you're worried about that, your assessments probably aren't that good to begin with," said Richard Culatta, CEO of the nonprofit organization International Society for Technology in Education. "Kids in school today are going into jobs where not everyone they work with is human."

ChatGPT takes on real estate: Agents say the AI could be a game changer.
Tech cheating: Students cheat on exams, but things are getting more advanced
What is ChatGPT?
More: Artificial Intelligence grading your 'neuroticism'? Welcome to colleges' new frontier
Anyone who uses the ChatGPT website can ask the chatbot a question on any topic and get a speedy, detailed response in paragraph form. (GPT stands for Generative Pre-trained Transformer.)

A spokesperson for San Francisco-based software company OpenAI, which owns the tool, said the company "made ChatGPT available as a research preview to learn from real-world use, which we believe is a critical part of developing and deploying capable, safe AI systems."

On the website, it lists ChatGPT's positive attributes as its capacity to "remember what user said earlier in conversation" and "allow user to provide follow-up corrections," and how it's trained "to decline inappropriate requests."

The company is upfront about some of the technology's flaws.

Per OpenAI's website, the chatbot occasionally "generat(es) incorrect information" and "produc(es) harmful instructions or biased content." It lists a third issue: having "limited knowledge of world and events after 2021."

USA TODAY this month asked the chatbot, "Why are schools banning ChatGPT?"
What is ChatGPT? Everything to know about OpenAI's free A.I. essay writer and how it works
"I am not aware of any schools that have banned ChatGPT specifically," the chatbot replied. "However, it is possible that some schools or educational institutions may have policies in place that prohibit the use of certain technology in the classroom or during exams, particularly if it is deemed to be a distraction or a potential aid for cheating. Additionally, the use of AI models such as ChatGPT raises ethical concerns around the potential misuse of the technology, such as impersonation or spreading misinformation.

"Therefore, some schools may choose to ban or restrict the use of such technologies as a precautionary measure."

Why are schools banning ChatGPT?

In the recent past, school officials' concerns about technology involved students tapping sites including Wikipedia and SparkNotes to gather information without doing their own research or reading.

With access to artificial intelligence platforms that help with grammar, writing and more, teachers and kids alike must learn how to work with it to prepare for the future, said Culatta, whose organization offers training for teachers on using AI in classrooms.

More training is the plan in the Los Angeles Unified School District, spokesperson Shannon Hebert said. LAUSD temporarily blocked access to ChatGPT and the OpenAI website in December "to protect academic dishonesty, while a risk/benefit assessment is conducted."

New York City'sDepartment of Education blocked ChatGPT this month from devices and networks owned by schools across the state. The department cited concerns from local school teachers about student success. Oakland Unifiedin California andSeattle Public Schools have moved to block ChatGPT for now, in part because it creates human-like responses that can be difficult to detect.

Tim Robinson, a spokesperson for Seattle Public Schools, said despite the ban, the district is working on allowing teachers to use it as part of lessons. The district also blocks several other AI generators on school devices, including Rytr, ArticleForge and WriteSonic, he said.

In Oakland, the district wants to use artificial intelligence in schools, spokesperson John Sasaki said, but not until teachers and educators are trained "on the ethical use of AI in order to avoid an overall negative impact upon student learning."

Other large school systems including Miami-Dade and Houston aren't banning ChatGPT - so far.

"The district is looking into it," said Jaquelyn Calzadilla Diaz, a spokesperson for the Miami-Dade district. "At this point, a decision has not yet been made."

Culatta said many of the districts he works with also aren't blocking the platforms.

How are colleges and universities handling ChatGPT?
More: Millions of college students use Chegg, which professors say enables cheating - and possibly blackmail
A recent survey of 1,000 college students conducted by the online magazine Intelligent shows nearly 60% of students used the chatbot on more than half of all their assignments and 30% of them used ChatGPT on written assignments.

Some universities are worried about how ChatGPT will affect student work and assessments, given the text generator passed graduate-level exams at the University of Minnesota and the University of Pennsylvania's Wharton School of Business, CNN reported.

But unlike the K-12 schools, bans are far and few. Universities including Princeton are refusing to ban the chatbot, instead advising professors to set their own policies. And NYU professors are advising students not to use ChatGPT, Vice reported.

What should schools consider when it comes to ChatGPT?

Blocking a particular platform may be far less effective than schools think.

"If they're not using it in their classes, they can use it at home and they can use it on their personal devices," said Adam Phyall, aneducation technology expert and director of professional learning and leadership from All4Ed, a national nonprofit that advocates for traditionally underserved students.

OpenAI's platform is one of the first of its kind to successfully generate a paragraph in response to a user's questions, but there are others like it out there. On TikTok, students are sharing how similar AI-based tools created by other companies help with schoolwork.

"Are we going to have a conversation about how we're going to unblock it? Or is it going to be: If we're scared, let's block it and move onto the next thing?" Phyall said.
Tech at school: How teachers are maximizing digital tools in today's classrooms
Instead, schools could use ChatGPT to teach kids how to improve their writing, for instance, he said.
How to catch an AI: OpenAI launched a second tool to complement ChatGPT - and help teachers detect cheating Contact Kayla Jimenez at kjimenez@usatoday.com. Follow her on Twitter at @kaylajjimenez.
Culatta's organization recommends schools create rules about using ChatGPT.

However, schools should have been preparing teachers for AI long before its arrival, he said. Other types of AI used in classrooms now include math tutoring assistant Thinkster Math, virtual teaching assistant Jill Watson, and transcription service Nuance.

"We've been watching the trend for years," Culatta said. "This shouldn't be a surprise to anybody."

What do ChatGPT creators OpenAI say?

An OpenAI spokesperson said the company wants to help schools with their concerns and that users should be upfront about using their AI-generated text. The company is working on a system for teachers to check whether students have used ChatGPT to cheat or plagiarize, the spokesperson said.

"We don't want ChatGPT to be used for misleading purposes in schools or anywhere else," the spokesperson said in an email,"so we're already developing mitigations to help anyone identify text generated by that system."

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'This shouldn't be a surprise' The education community shares mixed reactions to ChatGPT

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ChatGPT made headlines for passing the Wharton School of Business MBA exam. Here's why teachers think it's dangerous.

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Cette partie ne possédait pas vraiment de débat

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Cette partie ne possédait pas vraiment de débat

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L'une des applications phares de Watson, le système d'intelligence artificielle d'IBM a longtemps été la fouille de données médicales et l'analyse des corpus d'articles de recherche sur le cancer. Force est pourtant de constater que les résultats annoncés ne sont pas au rendez-vous estime une remarquable enquête de Stat News (@statnews) menée par Casey Ross (@byCaseyRoss), leur spécialiste santé, et Ike Swetlitz (@ikeswetlitz), leur spécialiste des questions politiques.

En fait, soulignent les journalistes, si Watson semble toujours prometteur, la plateforme d'intelligence artificielle d'IBM consacrée à la recherche médicale contre le cancer, 3 ans après son lancement, en est encore à tenter de distinguer les différentes formes de cancer. La cinquantaine d'hôpitaux à travers le monde qui ont acheté et adopté le système sont loin d'avoir permis à IBM de dominer le marché. Dans plusieurs hôpitaux étrangers, les médecins se plaignent des biais du système, voire de son efficacité : IBM n'a d'ailleurs publié aucun article scientifique démontrant l'impact de Watson. En fait, les journalistes estiment que, contrairement aux promesses, Watson n'a pas créé de nouvelles connaissances. Pire, il aurait même du mal à s'adapter aux nouvelles connaissances : sa grille d'analyse de contenus le poussant plutôt vers des conclusions prenant en compte beaucoup de données plutôt que les plus à jour. Pire encore, soulignent-ils, malgré son utilisation dans nombres d'industries, Watson n'a pas réussi à inverser la baisse de revenus d'IBM depuis 21 trimestres d'affilés (au dernier trimestre, les revenus de la division solutions cognitives d'IBM, construite autour de Watson et qui est censée être l'avenir des activités de l'entreprise, ont eux-mêmes diminué par rapport à l'an dernier rapportent-ils).

L'article de StatNews est riche d'exemples et de retours de praticiens qui utilisent le système d'IA d'IBM pour permettre d'en comprendre les limites. Il évoque par exemple les réponses de Watson sur les données d'un patient recommandant une chimiothérapie que les oncologues avaient déjà recommandé. Si le système a bien indiqué des articles de recherche pertinents, il n'a pas aidé à prendre une décision ni n'a pas proposé d'informations que les médecins ne connaissaient pas. Bien sûr, tout le long de l'enquête, IBM qui a visiblement été invité à réagir aux attaques se défend en soulignant que Watson en est encore à un stade d'apprentissage et qu'il a besoin de plus de données pour s'améliorer... un argument de légitimation on ne peut plus classique.

Plusieurs médecins soulignent que le manque d'évaluation scientifique de l'efficacité de Watson pose problème. Certes, Watson - sur la gamme de cancers parmi les plus courants qu'il sait analyser - donne des recommandations de soins souvent assez proches des méthodes existantes, les mêmes que celles que recommandent les médecins. Mais pas tout le temps. A nouveau, s'il est compétent pour appliquer des méthodes reconnues, pour l'instant, le système n'a pas fait la démonstration de sa capacité à les améliorer comme l'a promis IBM dans son discours commercial. Le problème, soulignent les praticiens, n'est d'ailleurs pas tant la première recommandation d'un scénario clinique que les suivantes, et notamment les cas de traitements secondaires, après que la première recommandation ait échoué, comme c'est le cas par exemple après l'échec d'une chimiothérapie particulière. Le système a alors bien plus de mal à faire une recommandation - tout comme le consensus entre professionnels qui est d'ailleurs beaucoup moins marqué. Au Danemark, les oncologues d'un hôpital ont déclaré avoir abandonné le projet d'avoir recours à Watson après avoir constaté que les médecins locaux n'étaient d'accord avec Watson que seulement dans 33% des cas.

Ceux qui ont travaillé avec Watson expliquent également que le système a beaucoup de mal à comprendre les dossiers médicaux des patients : qu'il faut passer du temps pour détailler les acronymes, corriger les erreurs, les phrases abrégées... bref, mettre en forme l'information pour que la machine puisse les interpréter sans erreurs. Hors des Etats-Unis, plusieurs médecins se plaignent du fait que Watson privilégie les études et recommandations américaines (et notamment celles du Centre contre le cancer du Memorial Sloan Kettering, qui est l'établissement majeur avec lequel travaille Watson) sans que les utilisateurs d'autres pays puissent apporter des corrections par exemple sur les doses plus faibles de médicaments que beaucoup recommandent pour minimiser les effets secondaires - ainsi que parfois pour des raisons de moyens. En Corée du Sud par exemple, les chercheurs ont indiqué que le traitement que Watson recommandait le plus souvent pour les patients atteints de cancer du sein n'était tout simplement pas couvert par le système d'assurance national... Un autre oncologue souligne que si Watson fournit des preuves à l'appui de ses recommandations (notamment des études), il n'explique pas comment ni pourquoi il recommande un traitement particulier à un patient particulier. Et l'oncologue d'évoquer l'exemple où Watson a recommandé une certaine chimiothérapie pour un cancer qui ne s'est pas propagé à des ganglions lymphatiques en s'appuyant sur une étude qui montre l'efficacité dudit traitement chez les patients dont le cancer s'est propagé aux ganglions lymphatiques... Faut-il voir là une approximation ou une recommandation ? Et comment les médecins peuvent-ils en juger ?

Reste que Watson n'a pas que des défauts. Plusieurs utilisateurs interrogés par Stat News signalent que le système fournit bien souvent les meilleures données de la littérature scientifique sur les traitements. Il permet également de mieux discuter des options possibles avec les patients et entre médecins, leur fournissant du matériel pour discuter en connaissance de cause des différentes options qui s'offrent à eux, des taux de réussites probables... Mais le système est loin d'être aussi parfait et infaillible que ne le vend le marketing d'IBM.

En lisant en détail les critiques de Stat News, on constate en tout cas combien ce programme, du fait des enjeux qu'il porte, demeure très encadré, très interrogé, accompagné et très surveillé... Comme le concluent les auteurs de l'enquête, l'accompagnement de l'IA est et demeure primordial. Nous sommes loin d'un système expert infaillible. L'article rappelle d'ailleurs que faire parler des données hétérogènes ne produit pas nécessairement facilement de nouvelles connaissances. La Watsonisation de la santé n'est pas si simple ... Et IBM pourrait devenir la première victime du succès marketing de Watson, c'est-à-dire des attentes un peu irréalistes que la firme a fait naître chez ses clients.

Pour le consultant Peter Greulich, ancien responsable d'IBM et auteur de plusieurs ouvrages sur l'histoire d'IBM, IBM s'est fait dépasser par son marketing autour de Watson, sans parvenir à contrôler et à construire son produit. Pour lui, l'investissement d'IBM dans Watson est insuffisant. Dans les années 60, ses investissements en R&D étaient bien plus élevés qu'ils ne le sont aujourd'hui avec Watson. Par rapport à ses concurrents (Amazon, DeepMind de Google, Microsoft, ou Optum de UnitedHealth...) IBM perd du terrain sur la question de l'IA rappelle également, dans un article au vitriol, Jennings Brown pour Gizmodo.

A l'heure où la firme tente de diversifier les champs d'expertise de Watson, force est de constater que l'article de Stat News pointe bien des limites, qui ne sont d'ailleurs pas propres à Watson. Bien des critiques qui sont faites à Watson ressemblent à celles qu'on entend ailleurs : pointant des questions de compréhension du fonctionnement des systèmes, d'intelligibilité, de symétrie d'information, d'ouverture et d'accès aux paramètres.

Comme nous le pointions dans les pistes d'innovation du groupe de travail NosSystèmes de la Fing, Watson, pas plus que d'autres systèmes d'IA, n'en fera visiblement l'économie.

Hubert Guillaud

>> Cette semaine, Le Monde livrait un intéressant article sur Watson, qui soulignait le fait que l'IA était difficilement industrialisable et nécessitait un apprentissage spécifique (et coûteux) pour chaque champ d'application.

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Watson : l'Intelligence artificielle en ses limites

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L'une des applications phares de Watson, le système d'intelligence artificielle d'IBM a longtemps été la fouille de données médicales et l'analyse des corpus d'articles de recherche sur le cancer. Force est pourtant de constater que les résultats annoncés ne sont pas au rendez-vous estime une remarquable enquête de Stat News (@statnews) menée par Casey Ross ...

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Au moins deux plaintes portant sur l'utilisation des données personnelles ont été déposées en France contre le robot conversationnel ChatGPT, déjà visé par diverses procédures dans plusieurs pays, a appris mercredi 5 avril l'Agence France-Presse (AFP) auprès des plaignants. Ces deux plaintes, révélées par , ont été déposées mardi auprès de la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL), le gendarme français des données personnelles.

La première provient de l'avocate Zoé Vilain, présidente de l'association de sensibilisation aux enjeux du numérique Janus International. " On n'est pas anti-tech, mais on souhaite une technologie éthique ", a déclaré celle-ci à l'AFP. Dans sa plainte, elle explique avoir créé un compte sur le site d'OpenAI, l'entreprise californienne à l'origine du logiciel, afin d'utiliser ChatGPT et avoir constaté l'absence de " conditions générales d'utilisation " à accepter et d' " une quelconque politique de confidentialité ".

Elle demande à la CNIL de l'aider à exercer son droit d'accès à ses informations personnelles collectées par OpenAI, après une tentative infructueuse effectuée auprès de l'entreprise.

Une deuxième plainte a été déposée par David Libeau, développeur très investi dans la protection des données personnelles. Il explique dans sa plainte avoir repéré des informations personnelles le concernant en interrogeant ChatGPT sur son profil. " Lorsque je demandais plus d'informations, l'algorithme a commencé à affabuler et à m'attribuer la création de sites web ou l'organisation de manifestations en ligne, ce qui est totalement faux ", écrit-il.

L'Italie, premier pays à bloquer ChatGPT

L'intelligence artificielle générative, une technologie utilisée par ChatGPT pour générer des réponses et qui a été entraînée sur de gigantesques corpus de textes glanés sur Internet, a tendance à inventer certains faits, de l'aveu même de ses concepteurs. Selon David Libeau, cela contrevient à l'article 5 du Règlement européen sur les données personnelles (RGPD), selon lequel les informations sur des personnes doivent être exactes, et tout traitement de données doit être loyal.

Vendredi dernier, l'Italie est devenue le premier pays à bloquer provisoirement ChatGPT, en raison de craintes sur la sécurité des données personnelles, l'absence d'une note d'information aux utilisateurs, et le manque de filtre pour vérifier l'âge des utilisateurs.

D'autres autorités européennes, dont celles de la France, de l'Irlande ou de l'Allemagne se sont depuis rapprochées de leur homologue italienne pour établir une position commune sur ChatGPT. Mardi, le Commissariat à la protection de la vie privée du Canada a lui annoncé qu'il ouvrait une enquête sur OpenAI, toujours à propos des informations à caractère personnel.

L'intelligence artificielle générative est également sous le coup de plaintes d'artistes et de photographes de presse qui veulent pouvoir accepter ou refuser que leurs œuvres soient utilisées pour l'entraînement d'un modèle.

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ChatGPT : premières plaintes auprès de la CNIL contre le logiciel d'intelligence artificielle

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Au moins deux plaintes portant sur l'utilisation des données personnelles ont été déposées en France contre le robot conversationnel ChatGPT, déjà visé par diverses procédures dans plusieurs pays, a appris mercredi 5 avril l'Agence France-Presse (AFP) auprès des plaignants.