Qu’est-ce qu’une intelligence artificielle générative ?

Les intelligences artificielles génératives sont des systèmes capables de produire du contenu original, comme du texte, de la musique ou encore des images. Elles s’appuient généralement sur des réseaux neuronaux entraînés avec d’importantes quantités de données, leur permettant d’acquérir une certaine forme de créativité et d’imitation. Dans le cas spécifique des applications liées à l’éducation, il peut s’agir par exemple de logiciels capables de générer des exercices personnalisés, des résumés de cours ou même des devoirs adaptés aux besoins et au niveau de chaque apprenant.

Exemples d’IA génératives dans l’éducation

* AutoDraw : Un outil développé par Google qui exploite le deep learning pour convertir rapidement et efficacement des croquis sommaires en dessins aboutis et réalistes. Grâce à cette fonctionnalité astucieuse, AutoDraw facilite l’expression artistique des élèves, en particulier celles et ceux qui éprouvent des difficultés à maîtriser le coup de crayon.

* DeepMind Q&A : une plateforme expérimentale mise au point par DeepMind, filiale d’Alphabet Inc., qui utilise des modèles de langage naturel (NLP) pour générer automatiquement des lettres et des syllabes adaptées à l’apprentissage de la lecture et de l’écriture chez les jeunes enfants. Outre son caractère ludique et engageant, ce dispositif se distingue par sa capacité à contextualiser les contenus selon le pays et la culture visée, optimisant ainsi l’efficience pédagogique des supports proposés.

Risques de biais algorithmiques et de violation de la vie privée

1. Biais algorithmiques

Les intelligences artificielles génératives reposent sur des bases de données volumineuses et hétéroclites, dont la composition et la qualité peuvent influencer significativement les résultats obtenus. Or, si ces corpus ne font pas l’objet d’un nettoyage minutieux et d’un filtrage rigoureux, ils peuvent transmettre involontairement des stéréotypes sexistes, racistes ou autres, susceptibles de porter atteinte aux principes d’équité et de neutralité qui doivent guider toute action éducative. Par ailleurs, il arrive fréquemment que les critères de segmentation employés par les algorithmes reproduisent implicitement des schémas discriminants issus de la société civile, amplifiant ainsi les disparités initiales au lieu de les atténuer.

2. Violation de la vie privée

Compte tenu de la nature intrusive des informations collectées et traitées par les IA génératives (données scolaires, comportements d’apprentissage, interactions sociales, etc.), il importe de redoubler de vigilance pour prévenir toute fuite ou divulgation accidentelle de ces renseignements confidentiels. À titre illustratif, citons le cas du piratage subi par une célèbre plateforme d’e-learning, ayant exposé près de 500 millions d’utilisateurs à un risque imminent de cyberattaque et de vol de données personnelles (FTC, 2023). Face à ces menaces sournoises et omniprésentes, il devient impératif d’appliquer des mesures robustes de cryptographie, de gestion des accès et de traçabilité, afin de garantir un haut niveau de protection des données sensibles manipulées par ces dispositifs sophistiqués.

Avantages et opportunités offerts par les IA génératives dans l’enseignement

1. Personnalisation et adaptation du parcours pédagogique

Grâce à leur capacité à analyser finement les performances et les difficultés de chaque élève, les IA génératives peuvent proposer des activités et des ressources didactiques spécialement conçues pour répondre à leurs besoins individuels. Ce type d’approche est particulièrement bénéfique pour les apprentissages différenciés, car elle permet de prendre en compte les singularités de chacun tout en garantissant un socle commun de compétences.

2. Réduction de la charge cognitive des enseignants

La production de matériel pédagogique représente une part importante de la charge de travail des enseignants. En déléguant cette tâche à une IA générative, ils disposeraient de plus de temps à consacrer à d’autres aspects essentiels de leur métier, tels que l’accompagnement individualisé des élèves, le suivi des évaluations ou encore l’animation de séances collectives.

3. Amélioration de l’accessibilité et de l’inclusion scolaires

En offrant des contenus adaptés aux profils cognitifs variés des apprenants, les IA génératives favorisent l’accès à l’éducation pour tous, quels que soient le niveau de départ, les aptitudes particulières ou les handicaps éventuellement rencontrés. De plus, certains outils utilisant ces technologies permettent déjà de traduire instantanément des textes dans plusieurs langues, facilitant ainsi l’apprentissage linguistique et interculturel.

Bonnes pratiques pour intégrer une IA générative dans sa pratique professionnelle

Face à ces défis multiples, comment s’assurer d’une adoption réussie et durable des intelligences artificielles génératives dans l’enseignement ? Voici quelques conseils à destination des décideurs institutionnels, chefs d’établissements, formateurs et enseignants appelés à investir ce champ novateur :

1. Sensibiliser et former les parties prenantes

Pour éviter les malentendus et favoriser une appropriation collective des potentialités offertes par les IA génératives, il paraît crucial de dispenser des sessions de formation et d’information destinées aux différents publics concernés (élèves, parents, personnel administratif, etc.) . Ces actions doivent couvrir non seulement les aspects techniques relatifs au fonctionnement et à l’usage raisonné de ces outils, mais également les dimensions juridiques, éthiques et psychosociales inhérentes à leur introduction dans un contexte éducatif.

2. Adopter une posture critique et réflexive

Il convient d’encourager une attitude interrogative et distanciée face aux promesses alléchantes véhiculées par les promoteurs des IA génératives, sans pour autant verser dans le catastrophisme ou le conservatisme stérile. Pour cela, il semble pertinent d’instaurer un dialogue constructif entre les tenants de la modernité numérique et les gardiens des valeurs humanistes, en vue de coconstruire un projet éducatif ambitieux, équilibre et prospectif.

3. Expérimenter progressivement et itérativement

Plutôt que de bruler les étapes et de succomber à la tentation du grand soir digital, mieux vaut opter pour une démarche graduelle, consistant à tester puis ajuster continuellement les modalités d’introduction des IA génératives dans la classe ou l’établissement. Cette approche agile et incrémentale permettra d’identifier rapidement les points forts et faiblesses de chaque solution testée, de tirer profit des retours d’expérience accumulés et de capitaliser sur les acquis de manière continue.

Conclusion

Si elles sont bien maîtrisées et accompagnées, les intelligences artificielles génératives représentent assurément une source d’innovation majeure pour l’enseignement, capable de bouleverser positivement nombre de routines pédagogiques obsolètes et de stimuler l’imagination des acteurs engagés dans cet admirable processus de transmission et de construction des savoirs. Toutefois, il importe également de rester vigilant et lucide face aux écueils possibles, en adoptant une position ferme et clairvoyante vis-à-vis des enjeux sous-jacents à cette mutation annoncée : autonomie vs dépendance, performance vs authenticité, universalité vs particularisme... Autant de paradoxes fructueux à méditer pour inventer ensemble L’École du futur !