Journées de formation sur la data et l’intelligence artificielle

Le 31 mai et le 05 juin, les équipes de la DRANE ont eu la chance de pouvoir participer à des échanges et formations sur l’utilisation des données et l’intelligence artificielle (IA) au service de l’Education Nationale et dans le TNE de l’Hérault.

Le vendredi 31 mai

Lors de la première session, le personnel a eu le plaisir de recevoir Philippe Ajuelos de l’AMDAC (Administrateur ministériel des données des algorithmes et des codes sources – Direction du Numérique pour l’Education au Ministère de l’Éducation nationale et de la Jeunesse) qui a traité de la stratégie élaborée au sein du Ministère, la coordination des acteurs mais aussi la gouvernance des données.

Plan d’action de la donnée

Cet atelier sur la donnée fait notamment écho au plan d’action 2024-2027 sur la donnée, établi par le Ministère de l’Education Nationale et de la Jeunesse.

Ce plan d’action s’articule autour de cinq thèmes :

• Acculturation/Compétence/Formation
• Connaître, exposer et partager les Données, Algorithmes et Codes sources (DAC)
• Les outils, les services et les ressources
• Intelligence artificielle
• Gouvernance

Les objectifs majeurs de cette journée étaient de savoir comment produire, mettre en qualité, collecter et exploiter les données, afin d’évaluer et renforcer l’impact du dispositif TNE. Il s’agit « d’obtenir des indicateurs de bonne qualité qui puissent étayer l’aide à la décision ».

Ludovic Delorme, directeur adjoint à la DRANE Occitanie pour le second degré, a fait la présentation de l’Observatoire TNE 34 qui permet de rassembler et organiser les données, les présenter, les rendre accessibles, croiser les données et offrir de nombreuses possibilités de datavisualisation.

Histoire de l’IA

Il est intéressant de connaître l’historique de l’IA pour essayer d’imaginer où elle pourrait nous mener dans l’éducation.

1940’ – 1960’ : naissance de l’IA connexionniste et premiers « réseaux de neurones ».

1953 – 1997 : naissance de l’IA symbolique à la publication d’une victoire de la machine sur l’homme.

1956 : apparition de l’expression IA lors de la conférence de Darthmouth.

« En éducation, l’IA ne pose pas de nouvelles questions mais des questions anciennes non résolues », Bastien MASSE, Chef de projet à la Chair UNESCO Relia, Nantes Université.

L’IA peut et est d’ores et déjà un formidable outil accompagnant l’apprentissage. Bien que cette technologie fait face à des enjeux d’ordre éthique et juridique, l’Etat s’est saisi de la question dans son état des lieu Intelligence artificielle et éducation. Apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques (Avril 2023).

Petit test IA

Pour cet article, nous avons tenu à faire un test d’IA générative avec Copilot. La première requête était de générer un article à partir de notes, puis l’IA proposait des questions (et réponses) que nous avons souhaité ajouter à l’article. Nous partageons ici la réponse à l’une des questions posées.

Question : (Envoyé par vous – suggéré par l’IA) : Quelles sont les implications éthiques de l’IA en éducation?

Réponse : L’intelligence artificielle (IA) dans l’éducation soulève des enjeux éthiques importants. Voici quelques points à considérer :

1. Réflexion éthique et sociale : Au-delà de la simple programmation, l’enseignement de l’IA doit inclure une réflexion sur ses implications éthiques et sociales. Les éducateurs et les instances éducatives jouent un rôle essentiel pour veiller à ce que la technologie enrichisse l’expérience éducative sans la supplanter.
2. Protection des données personnelles : L’utilisation de l’IA implique la collecte et le traitement de données. Il est crucial de garantir la confidentialité et la sécurité des informations personnelles des élèves.
3. Transparence et équité : Les systèmes d’IA doivent être transparents, compréhensibles et équitables. Il faut éviter les biais et les discriminations dans les décisions automatisées.
4. Accès inégal : L’IA peut accentuer les inégalités si certains élèves n’ont pas un accès équitable aux technologies. Il est essentiel de veiller à ce que tous les apprenants puissent bénéficier des avantages de l’IA.

En somme, l’IA doit être vue comme un outil pour améliorer l’apprentissage, tout en tenant compte de ses implications éthiques. Une éducation à l’usage responsable de la technologie est essentielle pour accompagner les élèves dans cette démarche.

Glossaire

API : « une API (application programming interface ou « interface de programmation d’application ») est une interface logicielle qui permet de « connecter » un logiciel ou un service à un autre logiciel ou service afin d’échanger des données et des fonctionnalités.

Les API offrent de nombreuses possibilités, comme la portabilité des données, la mise en place de campagnes de courriels publicitaires, des programmes d’affiliation, l’intégration de fonctionnalités d’un site sur un autre ou l’open data. Elles peuvent être gratuites ou payantes. »

« Interface de programmation d’application (API) ». (11 juin 2024).

GPT : Generative Pre-training Transformer traduit par “transformeur génératif pré-entraîné”.  C’est un modèle d’intelligence artificielle développé par OpenAI pour des tâches liées au traitement du langage naturel (NLP en anglais).

« Qu’est-ce que GPT (Generative Pre-trained Transformer) dans le domaine de l’IA ? » 2023. PandIA. (11 juin 2024).

IA connexionniste : « approche qui tente d’imiter le fonctionnement physique du cerveau, où l’on fournit à un programme structuré comme un réseau de neurones des données brutes qui permet de produire des connaissances à partir d’un apprentissage automatique. »

Sarah Labelle, Professeur en sciences de l’information et de la communication à l’université de Montpellier.

IA symbolique : « approche qui tente d’imiter l’intelligence humaine et les spécificité de son raisonnement, en fournissant au programme un ensemble de règles complexes qu’il doit appliquer pour produire un résultat. »