L'IA dans l'éducation : Avantages, défis et considérations éthiques

Comprendre l'IA générative

L'IA générative est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur les systèmes capables de générer de nouveaux contenus, tels que des images, du texte et du son, qui imitent la créativité humaine. 

Contrairement à d'autres formes d'IA, telles que l'apprentissage automatique, qui se concentre sur l'analyse et les prédictions basées sur des données existantes, l'IA générative crée de nouveaux contenus à partir de zéro.

Les outils d'IA générative populaires, tels que ChatGPT, Google Gemini et DALL-E, sont basés sur de puissants modèles de langage de grande taille (LLM). Les LLM s'appuient sur un réseau neuronal innovant, appelé transformateur, qui peut produire un contenu précis sur la base d'une entrée donnée. 

Pour opérer leur magie, ces modèles sont généralement entraînés à partir de quantités massives de données, l'internet étant la principale source. 

Consultez notre cours sur les concepts des grands modèles de langage (LLM) pour apprendre les technologies qui sous-tendent les modèles d'IA génératifs et découvrir tout leur potentiel.

L'IA générative modifie rapidement l'éducation, un secteur qui évolue constamment et dépasse les murs des salles de classe traditionnelles. Les pouvoirs publics sont traditionnellement enthousiastes à l'égard des nouvelles technologies, qui sont considérées comme de puissants moteurs d'amélioration de la manière dont nous enseignons et apprenons. 

Compte tenu de l'énorme potentiel de l'IA générative, il n'est pas surprenant que les gouvernements et les établissements d'enseignement du monde entier testent déjà les possibilités de ces outils dans toutes sortes de scénarios éducatifs. 

Cependant, l'IA générative n'en est qu'à ses débuts et ne tiendra pas ses promesses immédiatement. En outre, compte tenu des différents besoins et ressources des établissements d'enseignement, il sera important pour ces acteurs d'identifier les domaines dans lesquels l'IA générative peut avoir l'impact le plus important.

Les bonnes utilisations de l'IA générative dans l'éducation

Comme nous le verrons dans les paragraphes suivants, le potentiel de l'IA dans l'éducation va au-delà de ses capacités technologiques. Il a le pouvoir de rendre l'éducation plus accessible, plus attrayante et plus adaptée aux besoins des étudiants, ainsi que de rendre les administrations de l'éducation plus efficaces et plus productives.  

Analysons les avantages les plus convaincants de l'IA générative.

Apprentissage personnalisé

Il est largement admis que l'adaptation du processus d'enseignement et d'apprentissage aux caractéristiques, aux besoins et aux intérêts de chaque élève est importante pour améliorer leur motivation, leur engagement, leur compréhension et leurs résultats scolaires. 

Cependant, la progression de l'apprentissage personnalisé est l'un des défis les plus importants dans le domaine de l'éducation. Même dans les pays à la pointe de l'éducation, les salles de classe sont si grandes que les éducateurs n'ont pas le temps de se concentrer sur les besoins de chaque élève. De même, le matériel pédagogique suit généralement une méthode unique, qui ne parvient souvent pas à impliquer une partie des étudiants.

Dans ce contexte, l'IA générative est considérée comme une technologie essentielle qui permet un apprentissage personnalisé.  En analysant d'énormes quantités de données sur les élèves, les outils d'IA générative peuvent identifier leurs forces et leurs faiblesses et créer de nouveaux contenus et devoirs personnalisés pour répondre à leurs besoins individuels. 

Ces informations sont précieuses non seulement pour les assistants d'IA, qui peuvent créer des contenus sur mesure, mais aussi pour les éducateurs, qui peuvent identifier les difficultés potentielles des élèves et ainsi les aider à concevoir leurs cours.  

Un engagement renforcé

En lien étroit avec la section précédente, l'IA générative peut également être une technologie efficace pour renforcer l'engagement des étudiants. Chaque élève est différent, et le programme d'études traditionnel à taille unique peut ne pas convenir à certains d'entre eux. Il ne s'agit pas seulement de leur niveau, mais aussi de leurs préférences et de leur style d'apprentissage. 

Grâce à l'IA générative, les étudiants pourraient idéalement obtenir exactement ce dont ils ont besoin pour apprécier la journée en classe et accroître leur engagement - des vidéos et des images au lieu de textes, de la pratique au lieu de la théorie, et des quiz au lieu de longs devoirs. Les possibilités sont infinies.  

L'éducation pour tous

L'IA générative a le potentiel de démocratiser l'éducation, en rendant les possibilités d'apprentissage accessibles aux étudiants qui, autrement, rencontreraient des obstacles. 

L'IA peut être particulièrement efficace dans des classes très diversifiées, composées d'élèves d'origines, de statuts économiques et de langues différents. En aidant les éducateurs à fournir des expériences d'apprentissage personnalisées et adaptatives à tous les élèves, l'IA générative peut jouer un rôle central dans la promotion d'un environnement d'apprentissage inclusif et accessible. 

Efficacité administrative

La vie quotidienne des éducateurs va au-delà de l'enseignement. Il implique également de nombreuses tâches administratives qui demandent du temps et de l'énergie, notamment la notation des devoirs et des examens, la préparation du matériel et des cours, le remplissage de formulaires et la rédaction de rapports.  

L'IA générative peut rationaliser et accélérer certaines de ces tâches, ce qui permet aux enseignants de travailler moins et de consacrer plus d'attention aux besoins des élèves.

Soutenir la créativité et l'esprit critique

L'IA générative peut être un outil précieux pour améliorer le potentiel des élèves. En créant des scénarios complexes et non conventionnels dans toutes sortes de disciplines (des mathématiques à l'histoire en passant par les arts et la musique), l'IA générative peut remettre en question les perspectives existantes des étudiants et les inciter à faire preuve d'esprit critique pour résoudre ces problèmes.

Pour la créativité, les outils d'IA générative peuvent être des assistants efficaces dans des tâches telles que la rédaction d'histoires et la génération d'images, de vidéos ou de musique. Utilisés à bon escient, ils sont particulièrement adaptés pour stimuler la créativité intellectuelle, aider les étudiants au début de leur parcours dans une certaine discipline et surmonter les obstacles au cours des processus créatifs, tels que les blocages mentaux.

Bonnes utilisations de l'IA générative dans l'éducation : Un résumé

Mauvaises utilisations de l'IA générative dans l'éducation

Comme toutes les technologies bénéfiques, l'IA générative présente également sa part de limites, de défis et de risques d'utilisation abusive. Examinons-les en détail.

Dépendance excessive

L'une des principales préoccupations concernant l'adoption de l'IA générative est le risque de devenir trop dépendant de cette technologie. En substance, il s'agit du même débat que celui qui consiste à savoir si les calculatrices, les ordinateurs ou les smartphones devraient être autorisés dans les salles de classe, et dans quelle mesure. 

La technologie nous facilite la vie. Il peut effectuer en quelques secondes des tâches qui prendraient des minutes, des heures, voire des jours. Dans le cas de l'IA générative, le nombre de cas d'utilisation dans le domaine de l'éducation est potentiellement illimité, depuis la rédaction d'essais et la préparation d'exposés jusqu'au résumé de lectures et à la réalisation de devoirs.

Pourtant, supposons que nous laissions la technologie tout faire pour les étudiants. Dans ce cas, nous risquons de perdre l'effort, la frustration et l'épanouissement qui font partie intégrante de tout processus d'apprentissage et de les remplacer par un manque de prise de décision, de la paresse et de la frustration.

Désinformation et partialité

Malgré leurs capacités impressionnantes, les modèles d'IA générative ne comprennent pas vraiment le sens du langage qu'ils traitent. Ils effectuent simplement des calculs complexes pour créer un contenu précis sur la base des données avec lesquelles ils ont été formés. 

Par conséquent, ces modèles sont enclins à produire des réponses qui sont soit factuellement incorrectes, soit absurdes, voire nuisibles, communément appelées hallucinations LLM. Dans d'autres cas, les modèles d'IA générative peuvent être biaisés, ce qui donne lieu à des contenus injustes, discriminatoires et stéréotypés, en particulier à l'encontre des groupes minoritaires. 

Si les étudiants (ou même les instructeurs) ne peuvent pas identifier les contenus inexacts, cela pourrait engendrer des informations erronées et des croyances discriminatoires dans la classe. 

Perte de l'interaction humaine

L'éducation est le processus d'apprentissage de nouvelles connaissances et compétences. Il s'agit d'un processus collectif plutôt qu'individuel, en particulier dans la petite enfance. 

La salle de classe est le lieu privilégié de l'enseignement parce qu'elle favorise l'interaction entre les élèves, qui passent beaucoup de temps non seulement à apprendre et à travailler ensemble, mais aussi à faire connaissance, à bavarder et à nouer des amitiés. Il en va de même pour la relation élève-enseignant, un lien basé sur la confiance et le respect qui est crucial pour l'apprentissage. 

L'IA générative promet une éducation plus efficace et personnalisée. Mais cela pourrait aussi déboucher sur une éducation plus solitaire et isolée, car les élèves passeraient une partie de leur temps à interagir avec un assistant virtuel plutôt qu'avec leurs éducateurs et leurs pairs, ce qui pourrait mettre en péril leurs compétences sociales.

Intégrité académique

L'intégrité académique consiste à être honnête, juste, respectueux et responsable dans vos études et votre travail académique. Suite à l'essor de l'IA générative, il est devenu difficile de garantir l'intégrité académique.

Comme nous l'avons déjà mentionné, l'IA générative est une nouvelle technologie. De nombreuses incertitudes subsistent quant à la manière de le réglementer, y compris dans les établissements d'enseignement. Par conséquent, les institutions universitaires et l'enseignement ne disposent pratiquement jamais de lignes directrices claires sur les limites et les attentes en matière d'utilisation de l'IA générative.

L'IA générative augmente le risque que les étudiants l'utilisent pour soumettre des travaux qui ne sont pas les leurs. Il est particulièrement difficile de faire face à ces risques, car les technologies actuelles qui détectent le contenu généré par l'IA ne sont pas suffisamment précises et fiables, ce qui pourrait donner lieu à des accusations injustes d'utilisation inappropriée de l'IA.

Défis de l'IA générative dans l'éducation : Un résumé

Conseils pratiques pour l'utilisation de l'IA dans l'éducation

Si vous envisagez d'utiliser des outils d'IA générative dans votre travail quotidien et de les présenter à vos étudiants, vous devriez tenir compte des conseils pratiques suivants :

Identifier les cas d'utilisation réussis 

Compte tenu des puissantes capacités de l'IA générative, le nombre de cas d'utilisation est potentiellement illimité. Si l'innovation en classe est toujours la bienvenue, vous devez toujours être conscient des défis et des limites de l'utilisation de l'IA générative dans votre cours. 

Heureusement, la recherche sur l'impact de l'IA générative dans l'éducation évolue rapidement. Il est essentiel de mener des recherches préliminaires pour identifier les cas d'utilisation réussis et anticiper les pièges potentiels. 

Pour vous donner un aperçu des possibilités de l'IA générative dans l'éducation, voici une liste de cas d'utilisation prometteurs :

• Développer l'esprit critique
• Écriture créative et visualisation
• Analyse comparative
• Apprentissage des langues
• Jeu de rôle historique

Établir des lignes directrices claires

Avant d'introduire l'IA générative en classe, vous devez être pleinement conscient de ses capacités et de ses limites. Au cours de cette phase de recherche, vous devez également vérifier si la technologie est conforme aux valeurs, aux missions et aux règles de votre établissement d'enseignement et comment elle peut apporter une valeur ajoutée à votre cours.

Ce n'est qu'à ce moment-là que vous serez prêt à présenter l'IA générative à vos étudiants. La transparence est importante ici pour s'assurer que tout le monde est sur la même longueur d'onde. Énoncer clairement les politiques du cours en matière d'IA générative, en identifiant les situations dans lesquelles l'utilisation de l'IA générative est interdite. 

Lorsque l'IA générative est autorisée, vous devez expliquer comment documenter et créditer le contenu, en fournissant des recommandations et des exemples. Ces règles en termes de documentation et d'attribution devraient également s'appliquer à vous si vous utilisez l'IA générative lors de la préparation de vos documents. 

Contrôler l'outil

L'IA générative est une technologie puissante, mais elle n'est pas à l'épreuve des balles. Il peut être sujet à des hallucinations, ou tout simplement ne pas fonctionner comme vous l'attendiez. 

Idéalement, vous devriez pouvoir contrôler ce que vos élèves voient sur leurs écrans. Toutefois, cette solution n'est pas toujours réalisable d'un point de vue technologique et pourrait soulever des inquiétudes quant à la protection de la vie privée des élèves.

Compte tenu de l'état actuel de l'IA générative, l'établissement de relations de confiance avec les étudiants et la conception de lignes directrices et de politiques claires constituent probablement la stratégie la plus efficace pour garantir une utilisation correcte.

Considérations éthiques et bonnes pratiques en matière d'IA générative

Comme toujours avec les technologies émergentes, le pouvoir s'accompagne de responsabilités. Malgré les capacités uniques de l'IA générative, il est important de prendre en compte ses risques potentiels et ses considérations éthiques. 

• Protection de la vie privée et sécurité des données. Les modèles d'IA générative sont formés à partir de grandes quantités de données extraites sans discernement de l'internet, qui contiennent souvent des données personnelles. Cela peut entraîner des problèmes et des risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données, en particulier si des données personnelles sensibles sont divulguées. 
• Transparence et attribution. Les systèmes GenAI sont des boîtes noires par nature, ce qui signifie qu'il est difficile de comprendre comment ils sont parvenus à une réponse particulière ou quels facteurs ont conduit à leur prise de décision. Dans le contexte de l'éducation, cela peut entraîner de graves problèmes d'attribution, car les enseignants ne seront pas en mesure de savoir qui est l'auteur d'un travail donné, qu'il s'agisse de l'étudiant ou de l'IA générative. 
• Aborder la question des préjugés et de l'exactitude. Les outils de GenAI biaisés peuvent produire des résultats nuisibles qui exacerbent souvent la discrimination et les stéréotypes, en particulier à l'encontre des groupes minoritaires. Les chercheurs en IA travaillent d'arrache-pied pour lutter contre les biais et améliorer la précision des modèles génératifs d'IA. Consultez la page Comprendre et atténuer les biais dans les grands modèles linguistiques pour en savoir plus sur le sujet.
• Fossé numérique. Si elle est mal mise en œuvre, l'IA générative menace d'élargir la fracture numérique. D'une part, si l'IA générative est appelée à devenir omniprésente, chaque élève devrait bénéficier d'un accès égal à cette technologie, ce qui signifie qu'ils devraient tous disposer d'un appareil numérique et d'une connexion internet. Or, ce n'est pas le cas. Une solution possible consisterait à confier aux établissements d'enseignement le soin d'assurer l'égalité d'accès, mais cela nécessiterait des ressources considérables que de nombreux centres, en particulier dans les régions pauvres, ne possèdent pas. Il s'agit d'une préoccupation essentielle qui doit être traitée avec soin. Sinon, nous risquons de creuser l'écart entre les pauvres et les riches.

Conclusion

L'IA générative est là pour durer et a le potentiel de révolutionner tous les secteurs de l'économie, y compris l'éducation. Il appartient aux éducateurs et aux fournisseurs de solutions technologiques de déterminer la manière la plus efficace d'exploiter le potentiel de la technologie tout en atténuant ses risques potentiels.

DataCamp s'efforce de fournir des ressources complètes et accessibles aux éducateurs pour qu'ils puissent se tenir au courant du développement de l'IA. Consultez-les :

• Grands modèles de langage (LLM) Concepts Course
• Qu'est-ce qu'un LLM ? Un guide sur les grands modèles linguistiques et leur fonctionnement 
• Les 10 meilleures alternatives au chatGPT que vous pouvez essayer dès aujourd'hui
• Éthique de l'IA : An Introduction