l'intelligence artificielle dissertation

Comment rédiger une dissertation avec l’IA : un guide pour les étudiants et les enseignants

La rédaction d’une dissertation à l’aide de l’IA peut être un excellent moyen d’économiser du temps et de l’énergie, mais il est essentiel de le faire de la bonne manière. 

ChatGPT est sans aucun doute l’un des rédacteurs de contenu à base d’IA les plus populaires que les étudiants utilisent pour générer du contenu rapidement.

Cette technologie fait désormais partie intégrante de notre vie quotidienne, c’est indéniable.

Mais si les mesures appropriées ne sont pas prises lors de l’utilisation de cet outil, les étudiants pourraient se retrouver dans l’eau chaude pour plagiat ou même se faire prendre par les systèmes de détection de l’IA.

Les enseignants, quant à eux, doivent connaître cette technologie pour maintenir l’intégrité et la qualité de l’enseignement dans leurs classes.

Dans cet article, vous apprendrez

• Comment rédiger un essai en utilisant l’IA de la bonne manière
• Les avantages et les inconvénients de l’utilisation de l’IA pour la rédaction de dissertations
• Les conséquences de la soumission d’un contenu d’IA non édité
• Autres remarques importantes

Commençons.

Quelles sont les étapes de la rédaction d’une dissertation à l’aide de l’IA ?

Il est important de noter que les dissertations générées par l’IA sont de plus en plus courantes dans les établissements d’enseignement. Il est donc essentiel pour les étudiants et les enseignants de savoir comment rédiger correctement une dissertation.

Voici les étapes à suivre.

Étape 1 : Comprendre les exigences de la rédaction

Avant de rédiger une dissertation à l’aide de l’IA, la personne doit bien comprendre les exigences de la mission. 

Il est essentiel de lire attentivement les instructions et de bien comprendre le sujet. 

Ils doivent prendre note des directives spécifiques, telles que la longueur, le style de formatage ou les sources de recherche requises. 

Étape 2 : Recherche sur le sujet

Le candidat doit effectuer des recherches dans des sources primaires et secondaires liées à son sujet afin de bien connaître le sujet. 

Cet effort permet de garantir que l’essai contient des faits exacts et actuels et s’avère bénéfique par la suite lorsque l’on intègre l’IA dans le processus de rédaction. 

L’IA est tristement célèbre pour sa capacité à inventer des histoires, c’est pourquoi une bonne compréhension du sujet permettra d’en garantir l’exactitude.

Étape 3 : Créer un plan de rédaction

L’élaboration d’un plan de rédaction s’avère très utile lorsque l’on travaille avec des rédacteurs d’IA, car elle permet aux utilisateurs d’établir une structure logique dès le départ au lieu de se fier à des suppositions. 

Un outil d’IA comme ChatGPT peut générer un plan de dissertation détaillé à l’aide d’une simple question telle que « Donnez-moi un plan de dissertation pour le sujet suivant : Impact de l’IA sur le lieu de travail : Impact de l’IA sur le lieu de travail ».

Pour commencer, l’individu doit vérifier les idées liées à chaque section de sa dissertation et utiliser ces concepts comme titres pour élaborer un plan détaillé adapté à la tâche. 

Ce plan servira de feuille de route tout au long du processus de création de la dissertation.

Étape 4 : Rédiger le contenu

Maintenant que vous avez élaboré un plan idéal, il est essentiel de maintenir l’intégrité académique tout en utilisant l’IA pour vous aider à rédiger la dissertation. 

Les enseignants doivent être conscients des pièges potentiels du contenu généré par l’IA et guider les étudiants dans l’utilisation de l’IA de manière responsable.

La bonne façon d’utiliser l’IA dans la rédaction d’une dissertation est de l’employer comme un outil supplémentaire pour générer des idées plutôt que de s’en remettre à elle pour terminer la dissertation. 

Des outils d’IA tels que Bing Chat, Jasper ou Writesonic peuvent produire du contenu en parcourant le web, offrant ainsi des résultats plus pertinents que ChatGPT, qui a été formé sur des données uniquement jusqu’en 2021. 

Par exemple, Bing Chat, un outil gratuit, peut générer du contenu pour l’introduction et les sections A, B et C tout en ajoutant des citations de sources crédibles.

Cependant, les étudiants ne doivent pas prendre pour acquis le contenu généré par l’IA et doivent vérifier les faits. 

Ils doivent intégrer leurs connaissances du domaine dans chaque section, en utilisant les idées générées par l’IA comme point de départ. 

Une fois la rédaction terminée, les élèves peuvent utiliser un assistant de rédaction en ligne gratuit tel que Grammarly pour affiner la grammaire, l’orthographe, la ponctuation et le ton.

La bonne façon de rédiger une dissertation en utilisant l’IA est de la considérer comme une ressource utile tout en garantissant l’intégrité académique par le biais d’une contribution personnelle et d’une vérification des faits.

Les enseignants doivent également comprendre que l’IA n’est pas près de disparaître et qu’elle sera utilisée par les élèves, qu’ils le veuillent ou non.

L’astuce consiste à adopter cette technologie et, ironiquement, à utiliser l’IA pour encourager des pratiques responsables et éthiques dans la rédaction de dissertations.

Étape 5 : Vérification du contenu généré par l’IA et du plagiat

La dernière étape, et la plus importante, consiste à soumettre l’essai terminé à un outil tel que Winston AI , qui vérifie le contenu généré par l’IA et le plagiat. 

Cette étape est importante car la plupart des établissements d’enseignement exigent des étudiants qu’ils soumettent leurs travaux à des systèmes de vérification internes afin de garantir l’intégrité de l’enseignement. 

Dans certains cas, les étudiants ne sont pas autorisés à réviser leur travail lorsqu’ils reçoivent une note de plagiat.

Étant donné que ces systèmes peuvent désormais détecter les contenus générés par l’IA, il est essentiel que les étudiants et les enseignants analysent leur essai à l’aide d’un outil tel que Winston AI avant de le soumettre. 

Cette précaution permet aux élèves d’éviter des sanctions ou une éventuelle expulsion. 

Quant aux enseignants, ils peuvent sensibiliser les élèves à l’importance du maintien de l’intégrité académique et aux risques associés à l’utilisation massive de contenus générés par l’IA dans leurs écrits.

Avantages et inconvénients de l’utilisation de l’IA pour la rédaction de dissertations

Avantages des rédacteurs d’ia pour la rédaction de dissertations.

Les rédacteurs d’IA gagnent en popularité parmi les étudiants, car ils offrent une série d’avantages qui peuvent accélérer le processus de rédaction. 

Ces systèmes automatisés génèrent rapidement un contenu de haute qualité à l’aide de quelques invites de l’utilisateur, ce qui les rend appropriés pour ceux qui sont confrontés à des délais serrés ou qui n’ont pas les compétences traditionnelles en matière de rédaction de dissertations. 

Certains rédacteurs d’IA intègrent des vérificateurs de plagiat, ce qui permet aux utilisateurs de s’assurer de l’originalité de leurs rédactions avant de les envoyer. 

Des outils tels que Bing Chat peuvent rechercher sur le web des informations pertinentes et actualisées tout en fournissant des citations, ce qui les rend idéaux pour la rédaction de dissertations où il est crucial de référencer des sources crédibles.

Inconvénients des rédacteurs d’IA pour la rédaction d’essais

Malgré les avantages de l’utilisation des rédacteurs d’IA, il y a aussi des inconvénients à prendre en compte. 

Tout d’abord, si ces systèmes peuvent produire efficacement un contenu de qualité, ils peuvent avoir du mal à comprendre le contexte ou les nuances du texte, ce qui les rend moins appropriés pour les dissertations complexes. 

Deuxièmement, l’utilisation de ces technologies dans un cadre universitaire, où la créativité et l’originalité doivent primer sur la commodité, pose des problèmes d’ordre éthique. 

Enfin, même si la plupart des fournisseurs réputés s’efforcent d’être précis et fiables, des erreurs occasionnelles peuvent encore se produire, et il est donc essentiel de revérifier soigneusement tout le contenu.

Les enseignants doivent être conscients de ces problèmes potentiels et guider les étudiants pour qu’ils utilisent les auteurs d’IA de manière responsable tout en préservant l’intégrité académique.

Ce qu’il faut prendre en compte avant d’utiliser un rédacteur d’IA pour des dissertations

Lorsqu’une personne envisage de faire appel à un rédacteur d’IA pour ses besoins en matière de rédaction, plusieurs facteurs doivent être pris en compte :

• Le budget : La plupart des logiciels professionnels de rédaction de dissertations à l’aide de l’IA nécessitent un abonnement payant.
• Complexité : Évaluez si les modèles d’IA peuvent générer un contenu pertinent pour des sujets avancés ou de niche.
• Éthique : Déterminez votre niveau de confort personnel en utilisant la technologie plutôt qu’en effectuant le travail de manière autonome.
• Exactitude : S’assurer que le contenu généré par l’IA est fiable et qu’il provient d’une source appropriée.

Bien que l’IA permette de gagner du temps en corrigeant les copies et en fournissant des commentaires sur les devoirs, les enseignants doivent reconnaître que la technologie ne peut pas remplacer l’interaction directe entre l’enseignant et l’élève pour un enseignement efficace. 

Si l’intégration de la technologie dans les activités d’apprentissage est cruciale, une dépendance excessive à l’égard de systèmes automatisés tels que les assistants d’écriture IA risque de ne pas produire d’effets bénéfiques à long terme. 

Au contraire, l’équilibre entre la technologie et l’apport personnel est essentiel pour maintenir l’intégrité académique et favoriser des expériences d’apprentissage significatives.

Les conséquences de la soumission de contenus d’IA non révisés

La soumission d’un contenu d’IA non révisé peut avoir des conséquences considérables et potentiellement dommageables pour les étudiants. 

Le contenu généré par l’IA devenant de plus en plus courant dans la réalisation des travaux, les étudiants devraient connaître les inconvénients de ce type de contenu avant de le soumettre.

• Manque d’originalité et de créativité : Le contenu généré par l’IA peut ressembler à des essais rédigés par des humains, ce qui augmente la probabilité de soupçons de plagiat. Les ordinateurs ne peuvent pas sortir des sentiers battus ou développer des solutions créatives, ce qui se traduit par des idées manquant de profondeur et de sophistication.
• Représentation erronée de la compréhension de l’élève : Le fait de s’appuyer fortement sur des contenus générés par l’IA peut ne pas refléter fidèlement la véritable compréhension du sujet par l’élève. Bien qu’ils aient fait des recherches sur le sujet, les étudiants peuvent passer à côté de points essentiels en se fiant à des programmes automatisés au lieu de prendre le temps de comprendre eux-mêmes la matière. Cette dépendance peut amener les enseignants à douter de la véritable compréhension des étudiants.
• Problèmes juridiques potentiels : Le contenu non édité de l’IA peut avoir des ramifications juridiques, en fonction de l’endroit et du matériel créé. Les lois sur le droit d’auteur peuvent s’appliquer si le projet inclut du contenu appartenant à d’autres personnes, de sorte que les étudiants doivent s’informer des restrictions éventuelles avant d’utiliser le contenu généré par l’IA.

Si la soumission d’un contenu d’IA non édité peut sembler attrayante, en particulier dans des délais serrés, elle peut en fin de compte causer plus de tort que de bien. 

Les étudiants doivent être prudents et tenir compte de ces conséquences potentielles avant d’utiliser du contenu généré par l’IA dans leurs travaux.

C’est pourquoi la détection de l’IA est essentielle dans l’éducation, et pas seulement pour les contenus en ligne.

L’IA peut constituer une ressource précieuse pour les étudiants désireux d’améliorer leurs compétences rédactionnelles et de gagner du temps. 

Elle peut aider à générer des idées, à structurer des essais, à vérifier la grammaire et l’orthographe, à éviter le plagiat et à détecter les contenus générés par l’IA.

Toutefois, il est essentiel de se rappeler que l’IA ne peut pas remplacer la créativité et l’esprit critique de l’homme. 

Les étudiants doivent faire preuve de discernement et conserver leur voix unique lorsqu’ils rédigent leurs essais, en veillant à citer correctement leurs sources.

Les enseignants jouent un rôle important en guidant les élèves sur la manière d’utiliser l’IA de manière responsable et éthique. 

En équilibrant la technologie et l’apport personnel, les étudiants peuvent enrichir leur expérience d’apprentissage et favoriser la réussite scolaire tout en respectant l’intégrité académique.

Thierry Lavergne

Co-fondateur et CTO de Winston AI. Avec une carrière de plus de 15 ans dans le développement de logiciels, je suis spécialisé dans l'intelligence artificielle et le "deep learning". Chez Winston AI, je dirige la vision technologique, en me concentrant sur le développement de solutions innovantes de détection de l'IA. Mon parcours professionnel inclut la création de solutions logicielles pour des entreprises de toutes tailles, et je suis passionné par l'idée de repousser les limites de la technologie de l'IA. J'aime écrire sur tout ce qui touche à l'IA et à la technologie.

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ChatGPT : comment rédiger son mémoire ou ses dissertations avec l’IA ?

Bastien L. 29 mars 2023 8 minutes de lecture Dossiers , Intelligence artificielle

ChatGPT peut générer des dissertations ou même des mémoires de fin d'études à la place des étudiants. Découvrez comment l'utiliser pour rédiger à votre place, mais aussi comment les enseignants peuvent détecter cette nouvelle méthode de triche…

Le 30 novembre 2022, OpenAI dévoilait ChatGPT : un chatbot ou agent conversationnel doté d'une intelligence artificielle de dernière génération, capable de répondre à n'importe quelle question et de générer tous types de textes sur demande.

En à peine une semaine, cette IA avait déjà attiré plusieurs millions d'utilisateurs dans le monde . Et pour cause : ses performances sont impressionnantes, et se révèlent d'un précieux secours pour de nombreux cas d'usage.

Il est notamment possible de l'utiliser pour générer des petites annonces, des campagnes marketing , des offres d'emploi, des articles de blog, des descriptions de vidéo ou même du code informatique et des partitions de musique. Nous l'avons même utilisé pour rédiger un article sur la fusion nucléaire !

Les étudiants du monde entier ont rapidement réalisé que cette IA pouvait travailler à leur place. À travers ce dossier, découvrez comment utiliser ChatGPT pour générer votre mémoire ou vos dissertations…

Qu'est-ce que ChatGPT ?

ChatGPT représente un chatbot, un agent conversationnel, un robot « interagissant de manière conversationnelle » . Sa particularité ? Il repose sur le modèle d'intelligence artificielle GPT-3 de la société OpenAI fondée en 2015 à San Francisco par Sam Altman et Elon Musk .

Grâce à son immense base de données issue d'Internet, ChatGPT est capable de générer de nouveaux textes à partir des commandes saisies par l'utilisateur : les « prompts ». Pour plus d'informations sur ChatGPT, vous pouvez lire notre dossier complet à cette adresse .

Selon ses propres mots, « ChatGPT est une variante du modèle de langage GPT -3 spécifiquement configurée pour le langage conversationnel. Cela signifie qu'elle a été entraînée sur un large jeu de données de texte conversationnel et peut générer des réponses plus appropriées pour un usage dans une discussion ou une conversation ».

Parmi les autres variantes de GPT-3, on peut bien entendu citer DALL-E capable de générer des images à partir de prompts. Lancé à l'été 2022, ce projet a également créé le buzz sur internet et secoué le monde de l'art.

Cette IA confère à ChatGPT des capacités qui vont bien au-delà de tous les chatbots existants. Par exemple, ce chatbot peut répondre à des questions à plusieurs volets, d'admettre ses erreurs, de remettre en question des hypothèses incorrectes et de rejeter des demandes inappropriées.

Il peut rédiger des articles, créer des feuilles de calcul, corriger du code informatique et bien plus encore. Cependant, l'un de ses principaux cas d'utilisation pourrait bien devenir la rédaction d'essais et de dissertations. De nombreux étudiants paresseux ont déjà réalisé à quel point cet outil peut leur faciliter la vie…

https://twitter.com/abhnvx/status/1598258353196929024?s=20&t=vyX95rUsOVxJTz-UJcBaLA

Comment générer une dissertation ou un mémoire ?

Encore en phase de recherche, ChatGPT a été déployé sur internet pour permettre à OpenAI de recueillir un feedback et d'identifier ses points faibles. L'outil est accessible gratuitement via internet , en version « Free Research Preview » (aperçu de recherche gratuit).

N'importe qui peut l'utiliser et le tester à sa guise. L'objectif d'OpenAI est de découvrir comment les internautes s'en servent, et de permettre à l'IA de s'améliorer grâce aux informations reçues.

Pour commencer à générer une dissertation ou un mémoire, il vous suffit de vous inscrire sur le site web ChatGPT . Vous devrez indiquer une adresse email et un numéro de téléphone .

Connectez-vous, et demandez au robot d'écrire à votre place . Par exemple, vous pouvez lui demander « écris une dissertation sur le rôle de la France pendant la Première Guerre mondiale ».

En quelques secondes, l'IA rédige une dissertation complète sur le sujet de votre choix. Par la suite, vous pouvez lui demander de perfectionner le texte avec des instructions comme « plus court », « plus long », « plus simple » ou « adopte un ton plus scientifique ». Libre à vous d'expérimenter différentes consignes !

Comment générer un plan avec titres

Vous pouvez aussi demander à ChatGPT de générer un plan avec titres et sous-titres pour votre dissertation. Par la suite, il est possible de générer un texte pour chaque partie du plan. Vous pouvez préciser le nombre de mots pour chaque paragraphe, mais il convient de noter que la limite est désormais fixée à 650 mots pour chaque texte produit par l'IA.

Pour contourner cette limite de mots , vous pouvez utiliser le prompt « étend les éléments suivants en paragraphes de 100 mots chacun ». Copiez-collez ensuite une liste de cinq éléments du plan de la dissertation. Répétez cette commande jusqu'à avoir généré des paragraphes pour tous les éléments du plan initial.

Une autre approche consiste à poser des questions spécifiques liées au sujet pour obtenir davantage d'informations. Vous pouvez ensuite copier les réponses dans un autre document pour former la dissertation.

Voici les étapes à suivre pour générer une dissertation à l'aide de ChatGPT :

• Rendez-vous sur https://chat.openai.com/chat.
• Créez un compte OpenAI ou connectez-vous à un compte existant.
• Entrez un prompt dans la boîte de texte en bas de l'écran, par exemple « écris une dissertation sur les causes du réchauffement climatique ».
• Attendez quelques secondes pendant que ChatGPT génère le texte.

Comment régler les problèmes de réseau de ChatGPT ?

Comme expliqué précédemment, ChatGPT est encore en phase de test . Par conséquent, les utilisateurs peuvent être confrontés à des bugs ou des problèmes techniques .

Au moment de générer une réponse à un prompt, l'IA annonce parfois une « erreur réseau » . Ceci peut notamment survenir quand l'utilisateur interrompt ChatGPT pendant qu'il génère sa réponse, ou en cas de trafic élevé sur le site web.

En effet, face à l'intérêt suscité par ChatGPT, les serveurs d'OpenAI sont saturés aux heures de pointe. La seule façon de résoudre le problème est de rafraîchir la page, ou de cliquer sur « New Thread » en haut à gauche de l'écran. Si le message d'erreur persiste, il n'y a d'autre solution que de revenir ultérieurement.

ChatGPT peut-il vraiment rédiger un mémoire à votre place ?

Face aux performances impressionnantes de ChatGPT, certains enseignants redoutent qu'il devienne impossible d'empêcher les étudiants de tricher . Selon le professeur Stephen Marche, cette IA pourrait même signer la fin des dissertations telles que nous les connaissons. Le monde de l'éducation pourrait être contraint de se réinventer.

https://twitter.com/pwang/status/1599520310466080771

Toutefois, d'autres doutent que cet outil permette vraiment aux étudiants de tricher. Le professeur d'anglais Stuart Selber de l'université de Pennsylvanie estime que « c haque année, il y a quelque chose qui va faire disparaître l'enseignement supérieur tel qu'on le connaît. Jusqu'à présent, ce n'est pas arrivé ».

Il affirme ainsi ne pas être plus inquiet à propos de ChatGPT que des précédentes technologies littéraires. Selon lui, vingt ans plus tôt, les logiciels tels que Word ou les sites comme Wikipédia et même internet en général ont suscité les mêmes angoisses.

Les limites de l'IA

Et même si l'écriture de ChatGPT semble « plutôt bonne de façon abstraite », ce professeur est convaincu que l'IA peine à écrire sur des problématiques précises ou locales, à générer un argument original, ou à interroger les arguments plutôt que de simplement les citer. Or, il s'agit à ses yeux d'aspects essentiels de l'écrire de dissertation.

Today I asked ChatGPT about the topic I wrote my PhD about. It produced reasonably sounding explanations and reasonably looking citations. So far so good – until I fact-checked the citations. And things got spooky when I asked about a physical phenomenon that doesn't exist. — Teresa Kubacka (@paniterka_ch) December 5, 2022

Tout comme Selber, le professeur Jacqueline Antonovch du Muhlenberg College doute que ChatGPT puisse permettre aux tricheurs d'avoir de bonnes notes. Après avoir testé l'IA sur des sujets de dissertation donnés à ses élèves, elle estime que le texte produit aurait obtenu la pire note possible .

https://twitter.com/jackiantonovich/status/1599772352300011522?s=20&t=M3ak3085MmcwvB5IHTBaBg

Néanmoins, sans aller jusqu'à remplacer la rédaction, ChatGPT pourrait aider les étudiants à peaufiner leur travail . Il peut notamment permettre de résumer les études existantes sur un sujet.

De même, le professeur Leah Henrickson pense que l'IA pourrait rendre l'éducation plus juste . Elle a le potentiel d'aider les étudiants dont l'anglais n'est pas la langue principale, ou n'ayant pas l'habitude d'adopter un style d'écriture académique.

Selon elle, ChatGPT n'est que la suite logique d'outils largement utilisés par les étudiants comme Grammarly : le logiciel capable d'analyser et d'améliorer les phrases écrites. Consciente que les étudiants savent que ces outils existent, elle estime que son rôle est de les aider à en user à bon escient .

Comment les enseignants peuvent-ils détecter la triche ?

Pour l'heure, il n'existe pas encore de technologie permettant de détecter si une dissertation est écrite par une IA. Même les experts de la lutte contre la triche sont choqués par les performances de ChatGPT.

C'est notamment le cas d'Eric Wang, vice-président de l'intelligence artificielle chez Turnitin : un service de détection de plagiat détenu par Advance Publications Inc. Ce service lancé en 1999 est utilisé par environ 16 000 systèmes scolaires dans le monde pour détecter le plagiat dans les travaux d'étudiants.

Le logiciel parcourt le web pour vérifier si un élève a copié un contenu. Ses algorithmes peuvent identifier les problèmes comme un excès de citations ou même détecter l'emploi d'un freelance par un étudiant pour faire ses devoirs à sa place.

Toutefois, ChatGPT représente un bond en avant dans ce domaine. Pour l'heure, ses réponses restent facilement identifiables à cause d'erreurs factuelles et de phrases trop linéaires.

I guess GPT-3 is old news, but playing with OpenAI's new chatbot is mindblowing. https://t.co/so1TuXMQB0 We're witnessing the death of the college essay in realtime. Here's the response to a prompt from one of my 200-level history classes at Amherst Solid A- work in 10 seconds pic.twitter.com/z1KPxiAc1O — Corry Wang (@corry_wang) December 1, 2022

Cependant, Wang souligne que l'IA évolue à une allure folle. Par exemple, la prochaine itération du modèle de langage d'OpenAI, GPT-4 , sera déployée en 2023 et représentera un nouveau pas de géant. D'ici deux ans, la version actuelle de ChatGPT pourrait bien sembler primitive …

OpenAI admet sa responsabilité, et envisage la dissimulation de signaux cryptographiques en guise de « watermarks » dans les textes produits par ChatGPT. Ceci faciliterait fortement leur identification par les logiciels spécialisés comme Turnitin.

The take home essay test is dead. I just fed a law school essay prompt into ChatGPT. It posed a simple constitutional law problem and asked for the essay to apply the 3-part test from a 1971 Supreme Court case. ChatGPT responded *instantly* with a solid response. Mind blown. pic.twitter.com/cnc05fvgcT — 〽️atthew S. Schwartz (@SchwartzReports) December 7, 2022

Apprendre à connaitre leurs étudiants

En attendant qu'un logiciel capable de détecter ChatGPT voit le jour, la seule solution pour les enseignants est d'apprendre à connaitre leurs étudiants et la façon dont ils écrivent. Ceci leur permettra de détecter les anomalies dans les travaux rendus.

Une autre option consiste à revenir aux devoirs rédigés au stylo . Le professeur Kevin Bryan de l'Université de Toronto estime qu'il n'est plus possible de donner de devoirs ou d'examens à faire à la maison.

Selon Andrew Piper, professeur de littérature à la McGill University, les institutions académiques n'auront d'autre choix que d'intégrer les nouvelles technologies comme ChatGPT à leurs cursus. C'est exactement ce qui s'est passé avec l'invention de la calculatrice.

Look, if everyone is worried about students cheating on essays for AI, instructors can just cheat right back. I asked OpenAI to give me an essay question & make a rubric for grading. I had GPT-3 actually write the essay. I then had the OpenAI grade the essay & give comments. ✅ pic.twitter.com/2mubBvFpmI — Ethan Mollick (@emollick) December 2, 2022

Les outils de détection du chatGPT et les solutions pour les écoles

Face aux risques de triche induits par ChatGPT, OpenAI a lancé en février 2023 un outil permettant de détecter l'usage de l'IA . Baptisé AI Text Classifier, ce dernier est disponible à cette adresse .. Toutefois, cette solution n'offre qu'un taux de succès de 26%…

Originality.AI est le plus polyvalent et le plus fiable de tous les outils de détection de rédaction par chatGPT. Cet outil est idéal pour tous ceux qui souhaitent faire vérifier leur contenu écrit. Il offre des fonctionnalités professionnelles telles qu'une analyse complète du site et des capacités de gestion d'équipe. Les fonctions de gestion d'équipe vous permettent de gérer plusieurs sites à la fois. En outre, vous pouvez ajouter plus d'utilisateurs au plan.

En outre, Content At Scale est un autre outil de détection de contenu AI. Il utilise l'intelligence artificielle (AI) et le machine learning (ML) pour détecter le contenu généré par GPT-3. Ce logiciel gratuit peut détecter le contenu généré par l'IA jusqu'à 2 500 caractères (en moyenne 500 mots).

Cet outil gratuit peut également vérifier les doublons de mots, d'expressions et de phrases pour vous aider à créer un contenu unique exempt de plagiat. Il exécute également des algorithmes d'analyse sémantique pour vérifier les textes écrits par l'IA et les distinguer du contenu écrit par l'homme.

Sans oublier, GPTZero , le logiciel le plus performant. Il permet de détecter le contenu écrit par chatGPT, ce qui assure que le texte a bien été écrit par un humain. Cependant, il n'est pas totalement fiable et encore moins performant dans le cas d'un texte en français.

Les dissertations générées par ChatGPT inondent les réseaux sociaux

De nombreux étudiants partagent leurs mémoires et dissertations générées par ChatGPT sur les réseaux tels que Twitter et TikTok. Les plus âgés, quant à eux, regrettent que cet outil n'ait pas existé dans leur jeunesse…

@thevazzy ChatGPT writes my essay for me #chatgpt #foryoupage #fyp #grammarly ♬ She Share Story (for Vlog) – 山口夕依

Un internaute explique par exemple que ChatGPT a rédigé une dissertation de 20 paragraphes à sa place , lui évitant d'avoir à visionner un film de deux heures. Un autre se réjouit d'une conversation de 20 minutes avec le chatbot sur l'histoire de la physique moderne.

Pour certains, cet outil a tout bonnement le potentiel de réinventer le concept de l'éducation . Selon eux, l'université telle que nous la connaissons est vouée à disparaître.

Cependant, cette IA permet tout bonnement aux étudiants de tricher. Aux yeux des enseignants, ChatGPT pose donc un grave problème moral …

https://youtu.be/iRtYEF845XA

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Comment écrire une dissertation avec ChatGPT ?

• juin 3, 2023

En raison de la forte demande générée par ses fonctions sophistiquées, ChatGPT a accumulé plusieurs centaines de millions d’utilisateurs dès les mois qui ont suivi son lancement.

Sa capacité à créer rapidement différents types de textes, tels que des chansons, des poèmes, des histoires et des dissertations a séduit un grand nombre d’utilisateurs.

ChatGPT est capable de bien plus que de simplement écrire votre texte. Il peut vous aider à diriger votre processus d’écriture de dissertation . Voici quelques conseils de rédaction supplémentaires pour bien rédiger votre dissertation avec ChatGPT .

Comment utiliser ChatGPT pour rédiger votre dissertation ?

Voici cinq méthodes qui vont vous montrer comment utiliser ChatGPT pour vous aider dans votre processus de rédaction de dissertation.

Aidez-vous de ChatGPT pour trouver des idées

Lorsque les enseignants donnent des sujets de dissertation, ils posent généralement une question qui laisse aux élèves la possibilité de réfléchir et d’analyser de manière indépendante . Par conséquent, c’est à chaque élève de déterminer comment aborder la dissertation.

Si vous avez déjà rédigé une dissertation, vous savez que cette étape est souvent la plus difficile . Et bien sachez que ChatGPT peut vous aider dans ce processus.

Il vous suffit d’entrer le sujet du devoir , d’inclure autant de données que vous le souhaitez et ChatGPT s’occupe du reste. Par exemple, nous avons posé la question suivante en réponse à un devoir universitaire :

“Peux-tu m’aider à trouver un sujet pour ce projet ? Voici les consignes : « vous écrirez un document de recherche ou une étude de cas sur l’impact des réseaux sociaux sur la société contemporaine ». Je pense qu’une référence à l’avènement de l’imprimerie à la Renaissance pourrait être incluse.”

Nous avons reçu une réponse du chatbot en quelques secondes qui comprenait le titre de la dissertation, des suggestions historiques, des conseils sur les détails à inclure dans notre article et des exemples d’études de cas particuliers que nous pourrions utiliser.

Créez un plan de dissertation avec ChatGPT

Une fois que vous avez un sujet solide en tête, il est temps de commencer à réfléchir à ce que vous voulez dire dans votre dissertation. Nous faisons toujours un plan avant de commencer à écrire, en soulignant tous les sujets à couvrir dans notre dissertation. Mais la création d’un plan prend généralement beaucoup de temps .

Plus maintenant. Demandez à ChatGPT de le rédiger pour vous. Voici l’instruction que nous avons utilisé :

« Peux-tu faire un plan pour la dissertation « Impact des réseaux sociaux sur la société contemporaine : une analyse comparative avec l’avènement de l’imprimerie à la Renaissance” »

Le chatbot a produit un plan complet avec des divisions distinctes et des points distincts pour chaque domaine.

Ce plan peut être réduit pour une dissertation plus courte ou développé pour une dissertation plus longue. Vous pouvez modifier les choses manuellement ou donner des instructions supplémentaires à ChatGPT si vous ne l’aimez pas ou si vous voulez faire d’autres ajustements.

Recherchez des ressources avec ChatGPT

Maintenant que vous savez clairement ce que vous voulez écrire, il est temps de chercher des sources fiables à utiliser pour votre recherche. Demandez à ChatGPT si vous ne savez pas par où commencer, comme pour toutes les phases précédentes.

Demandez-lui simplement d’identifier les références pertinentes pour votre sujet de rédaction. Nous avons demandé, par exemple, ce qui suit :

« Peux-tu m’aider à rassembler des ressources et des sources pour un article intitulé « Impact des réseaux sociaux sur la société contemporaine : une analyse comparative avec l’avènement de l’imprimerie à la Renaissance” »

Le chatbot a renvoyé des sources , chacune accompagnée d’un point décrivant ce qu’elle était et pourquoi elle serait utile.

Une chose à garder à l’esprit lorsque l’on utilise ChatGPT pour trouver des sources est qu ‘il ne pourra pas recommander les sources les plus récentes étant donné qu’il n’a pas accès aux informations au-delà de 2021.

Créez un exemple de dissertation avec ChatGPT

Il est important de garder à l’esprit que si vous copiez simplement le contenu du chatbot votre dissertation peut être considérée comme du plagiat . Le texte produit par une IA doit être explicitement reconnu et correctement cité dans votre travail, comme toute autre information provenant d’une autre source.

Le plagiat peut avoir des répercussions importantes dans la plupart des établissements d’enseignement, comme par exemple des mauvaises notes et un possible renvoi.

Indiquez le sujet et la longueur appropriée pour que ChatGPT génère un exemple de dissertation pour vous. Attendez ensuite de voir ce qu’il vous propose. Pour illustrer notre propos, nous avons tapé le texte ci-dessous :

« Rédige une dissertation de cinq paragraphes sur le sujet « Impact des réseaux sociaux sur la société contemporaine : une analyse comparative avec l’avènement de l’imprimerie à la Renaissance” »

Le chatbot nous a fourni exactement ce que nous avions demandé : Une dissertation bien écrite de cinq paragraphes.

Il est important de garder à l’esprit le fonctionnement d’outils tels que ChatGPT : Ils arrangent les mots d’une manière qu’ils croient statistiquement vraie, mais sans être certains de la véracité ou de l’exactitude de ce qu’ils disent. Ne vous attendez pas à ce que le travail soit original ou correct ; il peut simplement constituer un point de départ utile.

Modifiez votre dissertation avec ChatGPT

Les fonctions d’écriture sophistiquées de ChatGPT peuvent être utilisées pour réviser votre dissertation après l’avoir rédigée.

Il vous suffit de lui indiquer ce que vous voulez qu’il modifie dans votre instruction. Par exemple, nous lui avons demandé de relire notre dissertation pour réorganiser la structure des phrases.

Le chatbot peut réviser votre dissertation de manière plus approfondie qu’un simple outil de relecture, en allant au-delà de l’orthographe, ce qui en fait l’outil le plus bénéfique.

Vous pouvez coécrire avec ChatGPT en lui demandant de revoir un certain paragraphe ou une certaine phrase et de vous demander de le réécrire ou de l’améliorer pour plus de clarté.

Le mot de la fin

ChatGPT s’avère être un outil précieux pour vous, cher lecteur, qui cherchez à améliorer votre capacité à rédiger des dissertations.

Grâce à ses capacités avancées, il peut vous aider dans toutes les étapes du processus de rédaction , de l’ébauche du sujet à la révision finale.

Notez que le texte généré par l’IA doit être utilisé comme une base pour stimuler votre réflexion et votre analyse, et non comme un substitut à votre écriture originale. En fin de compte, votre objectif est d’apprendre et de croître en tant qu’écrivain, avec ChatGPT qui vous sert d’assistant compétent tout au long du processus.

C’est déjà la fin de cet article. Vous voulez en apprendre davantage sur l’intelligence artificielle ? Consultez nos actualités et nos guides pour vous familiariser avec cette technologie d’avenir.

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L'intelligence artificielle : une certaine intelligence du social

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Éthique publique

Revue internationale d’éthique sociétale et gouvernementale

Accueil Numéros vol. 24, n° 2 Zone libre Enjeux éthiques et critiques de l...

Enjeux éthiques et critiques de l’intelligence artificielle en enseignement supérieur

Si l’intelligence artificielle (IA) suscite un intérêt certain en enseignement supérieur, la réflexion éthique et critique sur les enjeux qu’elle soulève dans ce contexte particulier est moins avancée, de sorte qu’« application technique » et « réflexion éthique et critique » sont peu arrimées présentement. Cet article peut être compris comme un premier pas vers une meilleure articulation de ces notions, en permettant d’amorcer la réflexion sur des enjeux éthiques et critiques de l’IA dans le domaine d’étude et de pratique de l’enseignement supérieur, en mobilisant un point de vue interdisciplinaire. Nous illustrons cette démarche en regroupant ces enjeux sous trois pôles : la conception, les données et l’usage. Nous identifions par ailleurs des pistes de solution pour remédier à ces enjeux, tout en gardant en tête que ces solutions suscitent elles-mêmes d’autres enjeux.

While artificial intelligence (AI) is of great interest in higher education, ethical and critical reflection on the issues it raises in this context is less advanced, so that “technical application” and “ethical and critical reflection” are poorly aligned. This article can be understood as a first step towards a better articulation of these notions, by initiating reflection on ethical and critical issues in the field of practice and study of higher education, from an interdisciplinary point of view. We illustrate this approach by grouping these issues under three clusters: design, data and use. We also identify possible solutions to these issues, keeping in mind that these solutions themselves raise other issues.

Entrées d’index

Mots-clés : , keywords: , notes de l’auteur.

Dans la mesure où cet article est le fruit d’une collaboration étroite entre les deux auteurs, leurs noms ont été ordonnancés sur le principe alphabétique des noms de famille plutôt que sur le principe d’engagement des auteurs dans la rédaction de l’article.

Texte intégral

Les auteurs tiennent à remercier les FRQ Regroupements stratégiques pour le financement accordé à Mme Marceau en lien avec la thématique « Justice et changements », accordé au Centre de droit public (CRDP) de l’Université de Montréal. Grâce à ce financement, Mme Marceau a pu bénéficier du temps nécessaire à la rédaction de cet article.

1 Voir https://observatoire-ia.ulaval.ca/

2 Voir https://algoralab.ca/fr/lalgora-lab/

• 3 Dans le cadre de ce texte, l’enseignement supérieur comprend les établissements collégiaux et unive (...)

1 L’éthique de l’intelligence artificielle (IA) suscite un intérêt grandissant, tel qu’en témoignent les divers regroupements scientifiques et projets de recherche mis en œuvre au Québec (voir notamment l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique 1 et Algora Lab 2 ). Dans le domaine de l’enseignement supérieur 3 , les enjeux éthiques et critiques que soulève l’IA demeurent toutefois peu documentés (Zawacki-Richter et al ., 2019). Ce constat vaut pour le domaine de l’éducation dans son ensemble (Krutka, Smits et Willhelm, 2021), où la littérature scientifique met plutôt l’accent sur les applications possibles de l’IA en vue d’améliorer l’enseignement, l’apprentissage ou encore la gestion des services éducatifs.

2 Afin de contribuer à une meilleure prise en charge de cette thématique par les sciences de l’éducation, nous proposons une perspective interdisciplinaire qui allie essentiellement deux domaines d’étude auxquels nous sommes affiliés, soit l’éthique, d’une part, et les technologies en éducation, d’autre part. Cette perspective interdisciplinaire nous semble doublement pertinente. Elle permet de doter l’étude des technologies en éducation de fondements théoriques et pratiques issus de l’éthique. Elle permet aussi d’outiller la réflexion éthique avec des cadres d’analyses issus des technologies en éducation, sans lesquels il serait difficile de saisir les dimensions éthiques propres à l’IA en enseignement supérieur. Nous avons récemment éprouvé cette approche interdisciplinaire lors de la rédaction d’une brève chronique intitulée L’intelligence artificielle en éducation : enjeux de justice (Collin et Marceau, 2021). Forts de cette collaboration, nous souhaitons approfondir cette réflexion préliminaire dans le cadre de cet article.

3 Pour ce faire, nous commençons par décrire brièvement l’état de l’IA en enseignement supérieur. Ce tour d’horizon nous permet ensuite de définir ce qu’est un enjeu éthique et critique afin de mieux poser les fondements de notre démarche. Puis, nous cernons quelques enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur, en les regroupant sous trois pôles : la conception, les données et l’usage. Ce découpage facilite à la fois la compréhension des enjeux spécifiques à chacun de ces pôles, tout en permettant de mieux attribuer les rôles et responsabilités aux divers acteurs et actrices impliqués. Dans cette optique, nous relèverons en terminant quelques pistes de solution, tout en soulignant leurs limites.

IA en enseignement supérieur : survol des enjeux éthiques et critiques

4 La Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’IA responsable (2018) définit l’IA comme « l’ensemble des techniques qui permettent à une machine de simuler l’intelligence humaine, notamment pour apprendre, prédire, prendre des décisions et percevoir le monde environnant » (Abrassart et al ., 2018 : 19). Programmer un système d’intelligence artificielle (SIA) pour simuler l’intelligence humaine peut s’avérer compliqué, même lorsque la tâche visée semble relativement simple (p. ex., reconnaître visuellement un objet). Pour surmonter ce problème, un système d’intelligence artificielle (SIA) peut faire intervenir l’apprentissage machine, une branche de l’IA dans laquelle un algorithme est programmé pour apprendre par lui-même comment effectuer une tâche, plutôt que d’être programmé pour effectuer ladite tâche (LeCun, 2016). Pour ce faire, le SIA doit être entraîné, c’est-à-dire qu’il doit générer un modèle généralisable sur la base des algorithmes et des données qui lui sont fournis. Au sein de l’apprentissage machine, l’apprentissage profond est une technique computationnelle qui utilise une série de réseaux de neurones artificiels pour permettre à un SIA de générer un modèle optimal par un entraînement de chacun des réseaux de neurones. L’apprentissage machine, et particulièrement l’apprentissage profond, sont à la base des plus récentes avancées de l’IA. Parce qu’ils impliquent une grande quantité de données, une autonomie croissante dans leur traitement (allant jusqu’à l’apprentissage non supervisé) et des conséquences sociales et politiques potentiellement nuisibles, ils génèrent aussi de nouveaux enjeux éthiques et critiques, notamment en éducation. C’est donc principalement sur ce type d’IA que se penche cet article, bien que certains des enjeux mentionnés, notamment ceux de la section « Quelques enjeux éthiques et critiques de conception », soient transversaux à l’IA, voire aux technologies dans leur ensemble.

5 En éducation, l’IA suscite un intérêt croissant depuis une trentaine d’années, intérêt qui s’est accéléré récemment étant donné les avancées techniques et les différents potentiels qu’elles ouvrent pour l’éducation. Pour le cas précis de l’enseignement supérieur, Zawacki-Richter et ses collègues (2019) ont mené une revue systématique de la littérature et identifient quatre applications principales : 1) le profilage et la prédiction (p. ex., admission à un programme d’études, décrochage) ; 2) les systèmes de tutorat intelligent (p. ex., enseignement de contenus pédagogiques, rétroactions) ; 3) la mesure et l’évaluation (p. ex., notation automatique, engagement scolaire) ; 4) les systèmes adaptatifs et personnalisés (p. ex., recommandation et sélection de contenus personnalisés). Ces mêmes auteurs notent que « a stunningly low number of authors, only two out of 146 articles (1.4%), critically reflect upon ethical implications, challenges and risks of applying AI in education » (Zawacki-Richter et al. , 2019 : 10).

6 De cet état de la situation ressortent deux constats. D’une part, l’application de l’IA en enseignement supérieur est nettement plus dynamique que la réflexion éthique et critique sur les enjeux qu’elle soulève, de sorte qu’elle tend à s’en affranchir, alors même que la réflexion éthique et critique a pour but de l’accompagner vers une plus grande acceptabilité éducative. D’autre part, l’enseignement supérieur – et l’éducation en général – semble avoir été moins investi que d’autres secteurs quant à la réflexion sur les enjeux éthiques et critiques de l’IA, alors qu’il n’y a aucune raison de penser qu’il en soit exempt.

7 À titre d’exemple, concernant le profilage et la prédiction, est-il possible d’expliquer les décisions automatisées concernant l’admission ou le refus des étudiantes et des étudiants aux programmes d’étude pour lesquels elles et ils ont postulé ? Des critères sociodémographiques et ethnoculturels sont-ils présents, risquant de renforcer certaines inégalités sociales et éducatives ? De plus, est-il possible pour le personnel administratif de valider ces décisions avant de les communiquer aux étudiantes et étudiants ? Une fois admis, ces dernières et ces derniers peuvent-ils et peuvent-ils être privés d’un service éducatif en fonction d’une prédiction effectuée par l’IA ? Si des prédictions illustrent de faibles chances de réussite dans un programme pour une étudiante ou un étudiant, est-ce acceptable de l’empêcher de poursuivre dans cette voie ? En ce sens, les prédictions peuvent-elles porter atteinte à la liberté et à l’auto-détermination des étudiantes et des étudiants ? Des questions du même ordre se posent au sujet des systèmes de tutorat intelligent, de l’évaluation, ou encore, des systèmes adaptatifs et personnalisés. En bref, force est de constater que l’introduction de l’IA en enseignement supérieur pose des enjeux éthiques et critiques de taille auxquels il faut s’attarder.

8 Face à ces questionnements actuellement peu soulevés, il nous semble que le domaine d’étude des technologies en éducation, en raison de sa connaissance spécialisée de l’enseignement supérieur, a une place à prendre et gagne à investir davantage cet objet d’étude, en empruntant les acquis d’autres disciplines des sciences humaines et sociales et en les appliquant aux singularités des technologies en éducation. Le présent article peut être compris comme un premier pas dans cette direction, en permettant d’amorcer la réflexion sur des enjeux éthiques et critiques dans un domaine de pratique et d’étude – l’enseignement supérieur – qui s’y est peu intéressé jusqu’à présent, en mobilisant un point de vue interdisciplinaire. Nous illustrons cette démarche en l’appliquant à certains enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur regroupés sous trois pôles : la conception, les données et l’usage.

Enjeux éthiques et critiques : définition et complémentarité

9 Avant d’aborder plus directement les enjeux éthiques et critiques que pose l’IA en enseignement supérieur, nous proposons de définir succinctement ce que l’on entend par enjeux éthiques et critiques. On trouve plusieurs définitions possibles de l’éthique et de la compétence éthique dans la littérature (Marceau, 2015). Toutefois, peu s’attardent plus spécifiquement à la définition de ce qu’est un enjeu éthique à proprement parler.

10 L’éthique s’entend d’abord comme une herméneutique, soit une « illumination réciproque de notre médiation sur l’excellence en humanité et des décisions singulières que nous prenons » (Malherbe, 2001 : 16). Bien que divers auteurs aient fourni des définitions variées sur l’éthique (Lacroix et al ., 2006), nous retenons ici la définition de Jean-François Malherbe, puisqu’elle entend l’éthique comme une quête de l’excellence en humanité et l’envisage dans une perspective appliquée et singulière, ce qui nous semble tout indiqué lorsqu’il est question de développement responsable de SIA. En effet, le développement des SIA entraîne des réflexions sur la nature même de l’intelligence humaine (puisqu’il s’agit de la reproduire) et a des risques de dérives importants. Il appert donc d’aborder ces questions à la fois dans une quête de l’excellence en humanité et de manière appliquée. Contrairement à une perception populaire, l’éthique ne tient pas lieu d’obligation, ni d’un comportement prédéfini ou d’une conception du bien prédéterminée qu’il faut appliquer. Elle se présente plutôt comme « une réflexion sur nos pratiques individuelles et sociales et sur les valeurs qu’elles actualisent menant à leur évaluation à travers l’exercice d’un jugement pratique et à des actions conséquentes (Lacroix, Marchildon et Bégin, 2017 : 37-46) » (Marchildon, 2017, 2 e §). Comme l’affirment Lacroix et Marceau :

[L]’éthique comporte une visée heuristique qui permet de s’interroger sur le « bien », dans des circonstances bien précises, visée qui n’est pas celle historiquement attribuée à la morale. Selon cette dernière compréhension de l’éthique, il s’agit de s’interroger, à partir des valeurs, des normes, des principes, des idéaux propres à une situation pour lui donner sens et identifier le « bon » comportement devant être adopté dans le « monde vécu », référant ainsi à notre nouveau rapport à la norme (2019 : 192).

11 C’est ainsi que l’éthique constitue pour certains une réflexion axiologique sur l’action (Genard, 2000 ; Raz, 2009, cités dans Lacroix et Marceau, 2019 : 192).

4 Voir https://www.ethique.gouv.qc.ca/fr/ethique/quelques-notions-d-ethique/l-ethique-appliquee/

12 Depuis les années 1960, certains enjeux éthiques liés à des situations concrètes, qu’elles soient liées à de nouveaux développements humains (p. ex., le clonage) ou à des conséquences de l’action humaine (p. ex., l’environnement) ont stimulé le développement de l’éthique appliquée (Commission de l’éthique en science et technologie 4 ). Puisqu’elle est située, l’éthique appliquée s’appuie sur une documentation factuelle des situations à l’œuvre à partir de laquelle fonder la démarche éthique. Elle permet donc de réfléchir à partir de situations ou encore d’innovations (Verchère, Legault et Patenaude, 2021). C’est notamment le cas dans le contexte de l’IA en éducation.

5 Voir https://www.ethique.gouv.qc.ca/fr/ethique/quelques-notions-d-ethique/les-enjeux-ethiques/

13 En se référant à la Commission de l’éthique en science et technologie, un enjeu éthique apparaît « lorsqu’une valeur ou un principe moral est mis en jeu dans une question ou une situation 5  ». Il est fréquent que les questions ou situations générant un enjeu éthique impliquent plusieurs valeurs ou principes qui entrent en conflit. En outre, un enjeu implique une activité de discernement – et de délibération, si elle est collective – entre différents principes ou valeurs, avec pour finalité d’orienter une situation de façon à s’assurer qu’elle soit le plus éthiquement acceptable possible. Nous dirons donc qu’un enjeu éthique est une situation problématique ou une préoccupation concrète qui se pose sur le plan éthique et nécessite une démarche heuristique de recherche du bien, du bon, essentiellement à partir de valeurs.

14 La résolution d’un enjeu éthique nécessite le déploiement d’une compétence éthique pour déterminer l’action à engager, à partir des valeurs et d’autres repères. Mais encore faut-il que le déploiement de cette compétence éthique soit possible. Allison Marchildon souligne à cet effet que l’exercice de la compétence éthique est tributaire des possibles, en fonction de structures existantes et du « pouvoir réel » des personnes pour agir :

[S]’intéresser à la compétence éthique impliquera nécessairement de s’intéresser à la question du pouvoir et à la façon dont s’exerceront les pouvoirs en situation – des pouvoirs sur ou des pouvoirs avec – puisque cela aura une influence déterminante sur le pouvoir de la personne de déployer (ou non) sa compétence de façon effective en situation (Marchildon, 2017 : 12).

15 Ainsi, l’action à engager sur le plan éthique n’est pas totalement automne des structures de pouvoirs préexistantes et sous-jacentes à l’action. D’autres questions relatives aux milieux sociaux ou aux structures organisationnelles, par exemple, viendront moduler ou altérer la capacité des personnes à mettre en œuvre la compétence éthique. Avant d’exercer la compétence éthique, il faut garder en tête que non seulement l’action est située (Lacroix, 2014), mais qu’elle est aussi tributaire du contexte plus vaste où des structures sociales, économiques, politiques, organisationnelles viennent imposer des contraintes au plein exercice de la compétence éthique des individus (Marchildon, 2017). Autrement dit, malgré toute la bonne volonté d’un individu, sa compétence à résoudre un enjeu éthique n’est pas garantie. Il faut considérer les divers jeux de pouvoir qui influencent sa capacité à agir :

La compétence éthique n’est ainsi jamais un acquis et son exercice est hautement dépendant des interactions entre les acteurs et les divers éléments des situations et contextes dans lesquels ils se trouvent. Ces interactions impliquent toujours par ailleurs l’exercice de pouvoirs, qui sont de nature fort variée, en plus d’être complexes et dynamiques […] (Marchildon, 2017 : 13).

16 Dans le présent texte, l’ajout de l’adjectif « critique » nous permet d’inclure ces jeux de pouvoir qui traversent et configurent la capacité d’agir. Ainsi, nous proposons de retenir la formule « enjeux éthiques et critiques » pour la suite de ce texte.

Conceptualisation de la relation « IA – enseignement supérieur »

17 Aborder les enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur exige au préalable de clarifier la relation qu’entretiennent ces deux entités, et plus largement, les technologies et la société. Pour ce faire, nous recourons aux études du façonnage social de la technique ( social shaping of technology) dans le domaine des sciences et technologies anglophones (p. ex., MacKenzie et Wajcman, 1999 ; Williams, 2019 ; Bijker, Hughes et Pinch, 1987 ; Leigh-Star et Griesemer, 1989 ; Akrich, Callon et Latour, 2006). En réaction à une conception communément véhiculée des technologies en sciences humaines et sociales, qui pose une différence de nature entre la technique et la société, et donc une autonomie relative de chacune par rapport à l’autre, ces approches proposent une conceptualisation plus fine et moins dichotomique de la relation « technologies – société ». Dans cette perspective, les technologies sont constituées de dimensions à la fois techniques et sociales, dans la mesure où elles ne peuvent être dissociées de logiques de conception et d’usage humains qui les sous-tendent par nature. Autrement dit, une technologie ne peut pas être réduite à un objet matériel autonome : elle inclut toujours les multiples interventions humaines qui l’ont configurée de la conception aux usages, et qui l’ont marquée des représentations, des normes et des valeurs d’une société sociohistoriquement située. Mobilisés pour l’IA en enseignement supérieur, les enjeux éthiques et critiques, tout comme l’IA en tant que telle, sont appréhendés comme le résultat de configurations sociotechniques, qui ne peuvent être attribuées ni à l’IA ni à l’enseignement supérieur spécifiquement, mais à leur agencement relationnel.

18 Dans la foulée de la remise en cause de la division « technique – société », les études du façonnage social de la technique ont également contribué à renouveler la relation entre deux dimensions souvent considérées distinctement : la conception et l’usage. S’opposant à une vision « étapiste » où la conception se terminerait lors de la mise en marché, où commencerait l’usage, les approches sociotechniques ont montré que ces deux dimensions sont indissociables : de la conception aux usages, une technologie suit un processus de stabilisation progressive qui, loin d’être linéaire, implique des négociations synchroniques et diachroniques entre l’équipe de conception et les usagères et les usagers autour d’une technologie donnée et au travers de sa médiation. Une manière d’exprimer cette imbrication de la conception et de l’usage a été proposée par Madeleine Akrich (1987) par la métaphore du script, qu’elle décline en trois dimensions : l’inscription, la prescription et la souscription. Pour Akrich, la conception est définie comme une activité durant laquelle l’équipe de conception forge des scripts d’usage de plus en plus précis sur la base des représentations qu’elle se fait des individus visés et qu’elle inscrit dans les propriétés et les fonctions de la technologie qu’elle développe. En retour, la technologie prescrit aux individus réels les scripts et les représentations sous-jacentes dont elle résulte, en cadrant leurs usages, c’est-à-dire en en écartant certains et en en privilégiant d’autres, et en cadrant ces derniers, c’est-à-dire en les rendant possibles et en les contraignant tout à la fois (Akrich, 1987). En réponse aux prescriptions des technologies, les individus réels y souscrivent à des degrés divers dans la limite des contraintes techniques imposées et de leur compétence à les adapter en fonction de leurs besoins et aspirations. Cette triade « inscription – prescription – souscription » a l’avantage d’associer étroitement l’équipe de conception, les technologies et les individus au sein d’une même relation d’interdépendance, dans laquelle les actions de chaque partie sont solidaires des autres dans un processus d’ajustement mutuel. Dans le cadre des enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur, nous la reprenons et la déclinons en trois pôles : la conception, les données et l’usage.

Quelques enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur

19 Les sections précédentes ont permis de préciser sous quel angle nous proposons d’aborder les enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur. Les lignes qui suivent présentent quelques-uns de ces enjeux, en commençant par ceux qui relèvent de la conception, puis ceux qui sont issus des données, et enfin, ceux qui sont issus de l’usage, tout en gardant en tête que ces dimensions participent d’un même processus et sont en interdépendance. Dans ce sens, un enjeu éthique et critique prédominant sur le plan de la conception a nécessairement des tenants et des aboutissants sur le plan des données et des usages, et inversement.

Quelques enjeux éthiques et critiques de conception

20 Nous présentons les enjeux éthiques et critiques de conception en les formulant en termes de représentation et de représentativité. Les risques associés sont donc de l’ordre de la minorisation, de la marginalisation, voire de la discrimination des groupes sociaux sous-représentés. Dans ce sens, un premier enjeu concerne les tensions et écarts potentiels entre la diversité des individus réels et les représentations que se fait l’équipe de conception des individus visés. Plus précisément, deux biais de l’équipe de conception peuvent alimenter la non-représentativité des individus réels par les individus visés, tels que se les imagine l’équipe de conception.

21 Le premier biais, appelé « méthode du moi » ( i-methodology , Akrich, 1995), consiste pour l’équipe de conception à se projeter indûment sur les individus visés, c’est-à-dire à penser que leur expérience sociale est représentative de celles des individus en général. Dans ce sens, les individus visés sont appréhendés par l’équipe de conception comme des « futur-moi », qui évolueraient dans des conditions sociales similaires, seraient sensibles aux mêmes valeurs, feraient l’expérience de besoins et d’aspirations semblables. Étant donné la diversité sociale des individus réels d’une part, et la spécificité des profils socioprofessionnels des équipes de conception d’autre part (en termes de niveau d’éducation, de domaine de formation, de niveau socioéconomique, de rapport aux technologies, etc.), il est peu probable que les secondes soient représentatives des premiers. Ce biais s’est régulièrement traduit par des technologies discriminatoires, les exemples les plus prégnants étant liés à la conception d’algorithmes qui font régulièrement scandale dans leur traitement des personnes à la couleur de peau foncée (voir, p. ex., Plenke, 2015). Sur le plan de l’enseignement supérieur, le biais de la méthode du moi et ses risques ont peu été documentés. Il est toutefois possible de penser qu’il opère lorsque les équipes de conception se basent indûment sur leur expérience d’étudiantes ou d’étudiants pour orienter la conception d’une technologie éducative qu’elles sont en train de développer. Les équipes de conception sur-généralisent ainsi leurs expériences, leurs valeurs et leurs représentations de l’enseignement à l’ensemble des milieux d’enseignement concernés.

22 Ce premier biais est susceptible d’être exacerbé par un second, appelé « l’usager universel » ( user as everybody , Oudshoorn, Rommes et Stienstra, 2004), suivant lequel l’équipe de conception homogénéise à outrance la représentation qu’elle se fait des individus visés, en ramenant ces derniers à un individu archétypal, en contre-pied de la diversité des individus réels. Avant d’être un biais éventuel, ce phénomène est une conséquence nécessaire à la standardisation qu’implique la production industrielle des technologies. Contrairement à la conception artisanale, qui permet d’aménager le processus de conception pour l’adapter aux spécificités d’un individu, la conception industrielle vise une production en masse. Bien que le produit technique puisse être plus ou moins ouvert et personnalisable, ces caractéristiques sont elles-mêmes le résultat d’une standardisation de l’individu visé. Ce processus de standardisation est également un processus de normalisation durant lequel les normes sociales dominantes ont toutes les chances d’alimenter chez l’équipe de conception la configuration d’un « individu moyen », aux dépens des groupes minoritaires et minorisés (Oudshoorn, Rommes et Stienstra, 2004). Par exemple, il est bien connu que le secteur de l’ingénierie informatique est surreprésenté par les hommes (Collet, 2004), lesquels constituent un groupe sociohistorique dominant qui a donc toutes les chances de s’imposer comme l’archétype de l’individu visé par les équipes de conception. Sur le plan de l’enseignement supérieur, le risque est que l’IA soit profilée autour de certaines caractéristiques dominantes du personnel enseignant ou de la communauté étudiante, et qu’elle ne soit pas à même de servir – ou de servir avec la même qualité et la même efficacité – celles et ceux qui ne répondent pas à ces caractéristiques. On pense ici, par exemple, aux étudiantes et étudiants à besoins particuliers, dont l’IA peut interpréter de façon erronée les comportements si elle les analyse en référence à une conception normalisante des étudiantes et des étudiants.

Quelques enjeux éthiques et critiques des données massives

6 Voir https://algorithmwatch.org/en/google-vision-racism/

23 Les développements actuels de l’IA – notamment l’apprentissage machine – exigent des données massives sur lesquelles entraîner l’IA et au moyen desquelles assurer son fonctionnement. Les enjeux éthiques et critiques qui en découlent sur le plan de l’usage peuvent de nouveau être formulés en termes de représentation et de représentativité. Le premier d’entre eux concerne les biais éventuels que peuvent contenir les données massives utilisées pour entraîner et optimiser l’IA. Hors enseignement supérieur, plusieurs exemples de situations réelles ont illustré les effets discriminatoires des jeux de données biaisés. Par exemple, en 2020, l’algorithme de reconnaissance visuelle de Google a identifié deux images similaires de manière différente selon la couleur de peau des personnes représentées 6 . Dans la première, une main à la couleur de peau claire tient un thermomètre infrarouge sans contact. L’algorithme a correctement identifié la main et le thermomètre. Dans la seconde image, la main à une couleur de peau foncée. L’algorithme a correctement identifié la main, mais a inféré que le thermomètre était un pistolet, ce qui s’explique par le fait que les images alimentant l’algorithme associent de manière plus fréquente des personnes à la couleur de peau foncée avec des armes à feu, dans des contextes de violence physique et de criminalité.

24 Transposé à l’enseignement supérieur, ce type de biais est susceptible de discriminer certains profils d’étudiantes et d’étudiants ou de milieux d’enseignement sur la base d’associations récurrentes de données générées par d’autres profils ou milieux. Par exemple, plusieurs étudiantes et étudiants utilisent leur ordinateur portable personnel en cours, parfois sur imposition de leur programme d’étude. Par leur accès permanent aux technologies, ces étudiantes et étudiants sont susceptibles de les utiliser plus fréquemment et plus spontanément que des étudiantes et étudiants qui ne le font pas, que ce soit par choix ou par impossibilité d’avoir accès à de l’équipement informatique en cours. Dans ce contexte, le risque est alors que les étudiantes et les étudiants plus connectés soient sur-représentés dans les données massives qui alimentent une IA aux dépens des étudiantes et étudiants moins connectés, dans la mesure où ils l’utilisent plus régulièrement. On comprend donc que le biais de sur-représentativité de certains profils d’étudiantes et d’étudiants ou de certains milieux d’enseignement peut recouper les stratifications éducatives existantes, et ainsi contribuer à les maintenir, voire à les renforcer.

Quelques enjeux éthiques et critiques d’usage

25 En reprenant les apports des études du façonnage social de la technique, le personnel enseignant et l’IA constituent une relation d’interdépendance étroite et permanente au sein de laquelle se distribuent les rôles, les tâches et les responsabilités pédagogiques. Or, l’automatisation de l’IA rend cette dernière progressivement apte à prendre en charge une partie croissante des tâches pédagogiques, éventuellement aux dépens de l’agentivité du personnel enseignant. Ceci pose la question de la préservation de l’autonomie et du jugement professionnels de ce dernier. Sur ce point, Lacroix et Boudreau (2017) signalent que « la compétence éthique se déploie plus qu’elle ne se conçoit ! » En effet, selon ces auteurs :

[S]i cette notion de compétence se vit plus qu’elle ne se conçoit, elle est par essence difficilement saisissable, ce qui risque de créer d’importants problèmes pour quiconque voudra l’enseigner, l’évaluer ou la déployer en milieu de travail comme à l’école (Lacroix et Boudreau, 2017).

26 Ainsi, la complexité conceptuelle du déploiement de la compétence éthique nous mène à conserver une réserve à savoir si cette compétence peut être artificiellement recréée, et a fortiori, programmée en amont de son déploiement. Dans cette optique, si l’IA peut soutenir la prise de décision, elle ne peut se substituer au jugement professionnel.

Pistes de solution et leurs limites

27 En réponse aux différents types d’enjeux évoqués ci-dessus, nous proposons de terminer cet article en donnant un aperçu des pistes de solution qui sont susceptibles d’y répondre. Nous abordons d’abord celles qui relèvent de la conception, puis celles qui relèvent des données et enfin celles qui ont trait à l’usage.

Sur le plan de la conception

28 Pour réduire les déficits possibles de représentativité par les équipes de conception, certaines stratégies ont été mises en œuvre au sein des équipes de conception. La première consiste à diversifier leur composition sociodémographique et ethnoculturelle afin d’assurer une meilleure représentation des différents groupes sociaux visés. Sur le plan de l’enseignement supérieur, il s’agirait de s’assurer que les équipes de conception recrutent des personnes enseignantes ayant une expertise et une expérience approfondies de la pédagogie, d’une part, et qu’elles soient représentatives de la diversité des milieux d’enseignement, d’autre part. Une stratégie voisine consiste à opter pour des modèles de conception « centrés-usager » (Labarthe, 2010), c’est-à-dire des modèles dans lesquels les individus réels sont impliqués de manière significative à différents moments du processus de conception de façon à configurer l’individu visé au plus proche des individus réels, notamment au moyen d’analyses des besoins, de tests-pilotes, de versions bêta, etc. Sur le plan de l’enseignement supérieur, cela implique de solliciter les milieux d’enseignement dès la phase de conception et de poursuivre l’optimisation de l’IA une fois qu’elle est en usage.

29 Ces deux stratégies connaissent toutefois des limites. La première a trait à la représentativité du personnel et des milieux d’enseignement qui interviennent dans le processus de conception, que ce soit en tant que membres de l’équipe de conception ou en tant qu’individus réels. Se pose la question de savoir dans quelle mesure ils sont représentatifs de la diversité des milieux visés par l’IA. À titre d’exemple, il est logique de penser que les personnes enseignantes les plus engagées dans l’intégration pédagogique des technologies sont également celles qui sont les plus portées à collaborer avec les équipes de conception lors de la conception de l’IA. En nous basant sur la typologie d’Everett Rogers (2003), ces personnes enseignantes ne représentent pourtant qu’environ 15 % d’une population enseignante donnée et ont des caractéristiques psychologiques particulières (Geoghegan, 1994), de sorte qu’elles ne sont pas représentatives du personnel enseignant dans son ensemble. Ce dernier étant moins porté à utiliser les technologies, il est susceptible de rencontrer plus de difficultés dans la compréhension et l’utilisation de l’IA, ce qui a des implications, par exemple, sur le nombre et la sophistication des fonctions pédagogiques que cette dernière propose. Une autre limite est plus générale. Elle a trait au fait que l’équipe de conception, étant donné son fort investissement dans le développement d’une IA, s’en attribue non seulement la propriété mais aussi la paternité : la technologie est leur « bébé » (Cockburn, 1997 : 364). Dans cette logique, le risque est que l’avis du personnel de l’enseignement supérieur soit minoré et sous-estimé, dès lors qu’il ne concorde pas avec celui de l’équipe de conception, dans la mesure où il est jugé moins légitime et moins connaissant que l’équipe de conception.

Sur le plan des données

30 Sur le plan des données, les pistes de solution portent, entre autres, sur le consentement des individus. En effet, un système de consentement libre, éclairé et continu est une voie possible pour un plus grand contrôle sur les données collectées, incluant leurs biais éventuels. Cependant, il existe plusieurs distorsions du consentement dans le cas de l’IA en général, et en enseignement supérieur en particulier. En premier lieu, l’IA est opaque à plus d’un titre : elle est techniquement complexe, de sorte que comprendre les implications éthiques et critiques des données qu’elle collecte est difficile pour un individu (Hakimi, Eynon et Murphy, 2021). En outre, certaines techniques computationnelles (p. ex., réseaux de neurones) ne permettent pas d’expliquer les décisions qui sont prises (Berendt, Littlejohn et Blakemore, 2020). Lorsque l’IA est développée par une compagnie privée, s’ajoute aussi l’opacité reliée au modèle d’affaires, lequel, pour rester compétitif, ne privilégie pas des algorithmes libres et ouverts. Pour ces différentes raisons, l’IA est une « boîte noire » qu’il est difficile d’ouvrir, de sorte que le consentement à la collecte de données personnelles est d’emblée contrecarré par le manque de transparence de l’IA. En enseignement supérieur, ce manque de transparence implique que les établissements d’enseignement supérieur qui intègrent l’IA le font sans une compréhension fine des données collectées et de leurs implications éducatives et sociales pour les étudiantes et les étudiants, alors même qu’ils sont responsables d’assurer le consentement libre, éclairé et continu de ces derniers. En somme, l’IA en enseignement supérieur peut générer une cascade d’opacité : opacité des données et de leur traitement par les compagnies qui les développent ; opacité des implications éducatives et sociales pour les établissements d’enseignement supérieur qui les implantent ; donc opacité des étudiantes et des étudiants et du personnel enseignant lorsqu’ils y consentent.

Sur le plan de l’usage

31 En enseignement supérieur, les pistes de solution pour répondre aux enjeux éthiques et critiques de l’IA sur le plan de l’usage sont orientées vers la formation du personnel enseignant et des étudiantes et des étudiants au fonctionnement technique de l’IA et à ses implications éducatives et sociales.

32 Par exemple, il est possible de prévoir une activité délibérative sur les enjeux de l’IA pour le marché du travail, dont l’objectif est de développer chez les étudiantes et les étudiants une posture critique et un pouvoir d’agir sur l’IA. Cette piste pédagogique est celle poursuivie, sur le plan scientifique, par Daniel Krutka, Marie Heath et Bret Staudt Willet (2019). Ces auteurs proposent un modèle technoéthique visant le développement de compétences critiques des futures enseignantes et des futurs enseignants face à l’IA au moyen de la délibération. Ces dernières et ces derniers sont alors amenés à considérer l’IA dans ses différentes dimensions : éthique, bien sûr, mais aussi légale, démocratique, économique, technologique et pédagogique. Bien que ce modèle soit exhaustif, une de ses limites réside sans doute sa faisabilité : pour le mettre en œuvre, il est nécessaire pour les formatrices et les formateurs, ainsi que pour les futures enseignantes et les futurs enseignants de disposer des connaissances sur chacune de ces dimensions, en l’absence de quoi il leur est impossible de délibérer. Or, à titre d’exemple, les aspects légaux de l’IA en éducation ne font pas partie des contenus de formation des futures enseignantes et des futurs enseignants et demandent donc un travail d’appropriation préalablement à la délibération. Une autre limite de ce modèle est qu’il n’implique pas les administratrices et les administrateurs des établissements, qui sont bien souvent celles et ceux à qui il revient de choisir le SIA qui sera adopté par leur établissement.

33 L’objectif de cet article était d’amorcer la réflexion sur les enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur en mobilisant un point de vue interdisciplinaire. Nous avons illustré cette démarche en l’appliquant à certains enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur regroupés en trois pôles : la conception, les données et l’usage. Nous avons aussi souligné des pistes de solution qui permettraient de prendre en compte ces enjeux éthiques et critiques, mais qui connaissent elles aussi des limites, de sorte que la réflexion éthique et critique sur l’IA en enseignement supérieur ne semble pas disposer de leviers d’action clairs présentement.

34 Loin d’une posture technophobe, l’idée de s’intéresser aux enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur est de prévenir les risques qu’elle peut générer tout en saisissant les occasions qu’elle offre pour l’enseignement supérieur. De ce point de vue, la réflexion sur les enjeux éthiques et critiques de l’IA en enseignement supérieur gagne à être amorcée dès la phase de conception et tout au long de l’usage, et en étroite relation avec ses visées applicatives. Ce postulat implique que les logiques applicatives et éthiques et critiques ne sont pas incompatibles par nature. Si tel était le cas, le développement de l’une se ferait aux dépens de l’autre. S’il est vrai que ces logiques peuvent être en tension, l’enjeu principal de les travailler conjointement de la conception à l’usage est précisément de les arrimer au mieux, avec la finalité de renforcer l’acceptabilité éducative de l’IA. En résumé, application de l’IA et réflexion sur ses enjeux éthiques et critiques en enseignement supérieur ne devraient pas aller l’un sans l’autre. On retrouve ici les préoccupations de l’ ethics by design (Iphofen et Kritikos, 2021 ; Dignum et al ., 2018), qui s’intéresse aux principes éthiques de l’IA et à leur mise en œuvre au sein des équipes de conception, mais aussi au sein des SIA lors de leur usage. Dans la mesure où l’enseignement supérieur – et l’éducation en général – semble avoir moins fait l’objet que d’autres secteurs d’une réflexion sur les enjeux éthiques et critiques de l’IA, il gagne à tirer profit des acquis d’autres disciplines des sciences humaines et sociales en les adaptant aux singularités des technologies en éducation.

35 Il revient donc aux communautés éducative, scientifique et technologique de l’IA en enseignement supérieur de lier étroitement ces deux dimensions ou de limiter les développements de l’IA de façon à ce que les implications éducatives de cette dernière soient contrôlables. Chose certaine, l’absence de moyens pleins et entiers pour anticiper et résoudre les enjeux éthiques et critiques relatifs à l’intégration des SIA en enseignement supérieur comme c’est le cas actuellement soulève des préoccupations réelles.

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3 Dans le cadre de ce texte, l’enseignement supérieur comprend les établissements collégiaux et universitaires.

Pour citer cet article

Référence électronique.

Simon Collin et Emmanuelle Marceau , « Enjeux éthiques et critiques de l’intelligence artificielle en enseignement supérieur » ,  Éthique publique [En ligne], vol. 24, n° 2 | 2022, mis en ligne le 23 janvier 2023 , consulté le 06 septembre 2024 . URL  : http://journals.openedition.org/ethiquepublique/7619 ; DOI  : https://doi.org/10.4000/ethiquepublique.7619

Simon Collin

Simon Collin est professeur à la Faculté des sciences de l’éducation de l’Université du Québec à Montréal (UQAM). Il est titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l’équité numérique en éducation. Il est également chercheur au Centre de recherche interuniversitaire sur la formation et la profession enseignante (CRIFPE) et dans l’axe « Éducation et capacitation » de l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique (OBVIA), ainsi qu’à HumanIA. Il s’intéresse aux enjeux d’équité et de démocratisation que suscitent les technologies en éducation, qu’il aborde au croisement des travaux interdisciplinaires de la technique et des théories critiques.

Emmanuelle Marceau

Emmanuelle Marceau est professeure de philosophie au cégep du Vieux Montréal et professeure associée à l’École de santé publique (ESPUM), de l’Université de Montréal. Elle est également chargée de cours à l’Université de Sherbrooke. Elle est chercheure associée au Centre de recherche en éthique (CRÉ), au Centre de recherche en droit public (CRDP), à HumanIA et dans l’axe « gouvernance et éthique » à l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique (OBVIA). Elle s’intéresse aux modes de gouvernance et à leurs interactions (éthique appliquée, droit et déontologie), dans une perspective de recherche de justice.

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Expériences éducatives révolutionnaires : l’intelligence artificielle et la dissertation

Par Mahery A. 6 novembre 2023, 8h43 3 minutes de lecture

Le monde de l'éducation fait actuellement face à l'irruption de nouvelles technologies qui transforment rapidement notre façon d'apprendre. L' intelligence artificielle (IA) semble avoir une portée particulièrement importante, avec des développements sans précédent, tels que GPT -3 d' OpenAI . C'est un modèle de langage aux capacités impressionnantes. Récemment, le site américain EduRef a réalisé une expérience stimulante comparant les compétences en rédaction de dissertations du GPT-3 avec celles d'étudiants humains. A quel point l'IA peut-elle rivaliser avec nos étudiants ? Décryptons ensemble cette étude surprenante.

Un test comparatif entre l'IA et les élèves humains

L'expérience menée par EduRef avait pour objectif de comparer les compétences de rédaction du GPT-3 avec celles des étudiants humains. Pour cela, plusieurs professeurs ont été recrutés afin de créer des sujets consacrés à l'histoire des États-Unis, au droit et à l'écriture créative . Les énoncés ainsi créés ont ensuite été transmis au système GPT-3, qui était chargé de rédiger une dissertation en suivant toutes les instructions données par les professeurs. Parallèlement, un groupe d'étudiants fraîchement diplômés ou actuellement en premier cycle universitaire s'est également attelé à la tâche.

L'intelligence artificielle surprend par son efficacité. L'IA s'est montrée particulièrement performante dans les domaines de l' histoire et du droit . Elle a su produire des textes clairs et précis. Cette technologie a repris tous les éléments importants des instructions données. Mais ce qui impressionne encore plus, c'est sa capacité à faire preuve d' écriture créative , en proposant un récit original, doté d'un style fluide et engageant. On pourrait presque croire que ces textes ont été écrits par des humains expérimentés !

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L'IA peut-elle surpasser les humains ?

S'il est indéniable que les progrès réalisés dans le domaine de l'intelligence artificielle sont impressionnants, il convient de ne pas céder trop vite à l'idée que GPT-3 et ses semblables pourraient bientôt remplacer les étudiants humains. Plusieurs limites importantes  sont encore à souligner concernant cette IA.

Il y avait des erreurs factuelles et de contexte. GPT-3 a pu briller dans certains domaines, mais il lui arrive également de commettre des erreurs factuelles. L'IA a mal interprété certaines consignes, aboutissant ainsi à des conclusions erronées. De plus, elle n'a pas toujours réussi à identifier le contexte approprié pour chacun des sujets. Ce qui l'a parfois conduit à fournir des réponses éloignées de la problématique initiale.

Ensuite, même si GPT-3 impressionne par ses capacités linguistiques , il ne faut pas oublier qu'il s'agit avant tout d'un  modèle statistique  basé sur une immense base de données textuelles. Il reste donc perfectible en termes de compréhension profonde des concepts et de raisonnement logique. Certaines subtilités dans les questions posées aux étudiants peuvent ainsi échapper à l'IA, notamment celles relevant de la subjectivité ou de l'émotion.

L'IA au service de l'éducation : quel avenir ?

Au vu des résultats observés au cours de cette expérience, on peut dire que le potentiel de l'intelligence artificielle en matière d'éducation est indéniable. Toutefois, il ne s'agit pas nécessairement de mettre en compétition l'IA et les élèves humains, mais plutôt de s'interroger sur comment ces avancées technologiques peuvent être mises au service de notre système éducatif.

De nouvelles opportunités pour les enseignants et les étudiants

L'intelligence artificielle peut ainsi offrir de nouvelles o pportunités pour enrichir l'apprentissage des élèves, grâce à son pouvoir d' analyse et de traitement de l'information. Elle pourrait par exemple être utilisée pour aider les enseignants à suivre l'évolution des compétences de leurs élèves. Il devient aussi possible de personnaliser les méthodes d'enseignement en fonction du profil de chaque étudiant . GPT-3 pourrait également servir de mentor ou de tuteur virtuel, aidant les élèves à surmonter leurs difficultés et à progresser dans leur apprentissage.

Un accompagnement nécessaire

Cependant, il ne faut pas oublier que l'intelligence artificielle n'est qu'un outil parmi tant d'autres. Elle ne saurait remplacer totalement le rôle central de l'humain dans le processus éducatif. Il est alors important de veiller à trouver un équilibre adéquat  entre l'utilisation de cette technologie et la nécessité d'un accompagnement humain bienveillant et attentif aux besoins spécifiques de chacun.

https://www.presse-citron.net/ia-vs-etudiants-qui-rend-les-meilleures-dissertations/ 

https://www.lanouvellerepublique.fr/tours/indre-et-loire-fascinant-et-effrayant-l-intelligence-artificielle-chatgpt-vue-par-des-enseignants

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Chroniques Numérique en éducation

L’intelligence artificielle en éducation : enjeux de justice

• Simon Collin et
• Emmanuelle Marceau

…plus d’informations

Simon Collin Université du Québec à Montréal (Canada)

Emmanuelle Marceau Cégep du Vieux Montréal-CRDP (Canada)

Diffusion numérique : 16 septembre 2021

Un document de la revue Formation et profession

Volume 29, numéro 2, 2021 , p. 1–4

© Simon Collin et Emmanuelle Marceau, 2021

Corps de l’article

Introduction : potentiel de l’intelligence artificielle pour l’éducation.

L’intelligence artificielle (IA) suscite un intérêt pédagogique et scientifique croissant depuis une trentaine d’années, qui s’est accéléré récemment à la suite de l’amélioration de la performance technique de l’IA (Becker, 2018). Dans leur revue systématique de la littérature, Zawacki-Richter et al. (2019) identifient quatre applications principales de l’IA en enseignement supérieur : 1/le profilage et la prédiction (p. ex., admission à un programme d’études, décrochage scolaire) ; 2/les systèmes de tutorat intelligent (p. ex., enseignement de contenus pédagogiques, rétroactions) ; 3/la mesure et l’évaluation (p. ex., notation automatique, engagement scolaire) ; 4/et les systèmes adaptatifs et personnalisés (p. ex., recommandation et sélection de contenus personnalisés). En revanche, les enjeux éthiques et critiques que soulève l’IA sont peu étudiés en enseignement supérieur (Zawacki-Richter et al., 2019), et en éducation plus largement (Krutka, 2021). Souhaitant contribuer à cette réflexion émergente, nous proposons d’aborder quelques enjeux éthiques et critiques de l’IA, sans toutefois prétendre à l’exhaustivité, ainsi que de formuler quelques pistes d’action permettant de mieux les prendre en compte, tant du point de vue de la conception que de l’usage. Ce faisant, il importe de garder en tête que les enjeux énumérés ci-dessous ne sont pas, pour la plupart, spécifiques à l’IA dans la mesure où ils se posent aussi pour d’autres technologies. Qui plus est, on les retrouve dans d’autres sphères de la société où l’IA est utilisée. Ces enjeux tendent toutefois à être amplifiés par les développements actuels de l’IA et à se décliner de manière singulière en éducation, ce qui justifie à notre sens la pertinence d’une réflexion circonscrite à l’IA en éducation.

Quelques enjeux éthiques et critiques de l’IA en éducation

Les enjeux éthiques et critiques que soulève l’IA en éducation sont multiples et ont des origines diverses. Un premier type d’enjeux est lié aux données massives que nécessite l’IA, lesquelles peuvent induire des biais éventuels et posent la question du respect de la vie privée des élèves et du personnel scolaire (Andrejevic et al., 2020 ; Perrotta et al., 2020). Krutka (2021) prend l’exemple de la suite éducative de Google, qui collecte des données sans consentement libre et éclairé des élèves et du personnel scolaire (en contradiction avec leurs propres politiques et celles des provinces et des états) et les exploite de manière opaque. Les données des élèves et du personnel scolaire sont donc utilisées à leur insu, causant ainsi un manquement au respect de leur vie privée.

Par ailleurs, l’IA est principalement produite par des entreprises privées plutôt que par des instances scolaires (Williamson et al., 2020 ; Selwyn et al., 2020), et principalement étudiée par des chercheur.e.s en informatique ou en sciences, technologies, ingénierie et mathématiques plutôt que par des chercheur.e.s en sciences de l’éducation (Zawacki-Richter et al., 2019). Cette situation génère un deuxième type d’enjeux éthiques et critiques relatif aux expertises et aux représentations éducatives mobilisées par les équipes de conception. En dehors de l’éducation, plusieurs études ont déjà souligné le manque de diversité au sein des équipes de conception, ce qui se traduit par des biais de représentativité allant de la sous-représentation de certains groupes sociaux à leur discrimination, stigmatisation ou exclusion. C’est ainsi qu’en 2015, l’algorithme de Google photos a associé une photo de deux personnes noires américaines au tag « gorilles », faute d’avoir été suffisamment entraîné à identifier des visages à la peau foncée (Plenke, 2015).

Finalement, l’automatisation croissante de l’IA implique que cette dernière est en mesure de prendre en charge une part croissante des actions pédagogiques qui reviennent habituellement aux élèves et au personnel scolaire (Selwyn, 2019). Se pose alors un autre type d’enjeux éthiques et critiques relatifs à l’autonomie et au jugement professionnels des enseignantes et enseignants, ainsi qu’à l’agentivité des élèves en fonction de la distribution des tâches entre eux et l’IA. À titre d’exemple, citons le cas des systèmes de gestion des comportements rapporté par Livingtsone et Sefton-Green (2016). Les systèmes de gestion des comportements permettent aux enseignant.e.s de documenter les comportements nuisibles des élèves, qui sont ensuite compilés et signalés automatiquement à l’administration scolaire en vue d’appliquer des conséquences proportionnelles. Faute de temps en salle de classe, certain.e.s enseignant.e.s documentent les comportements après les cours, parfois sans en avoir informé les élèves concerné.e.s. Les élèves peuvent donc être mis.es en retrait pour une suite de comportements nuisibles dont elles ou ils n’ont pas souvenir, ce qui met à mal les principes mêmes de cohérence et de justice, en éducation.

Prévenir les enjeux éthiques et critiques de l’IA : de la conception à l’usage

De ces types d’enjeux éthiques et critiques, il est possible d’esquisser quelques pistes de réflexion et d’action. En premier lieu, ces enjeux gagnent à être pris en compte dès la phase de conception, afin de prévenir autant que possible des retombées négatives éventuelles lors de l’usage. On peut alors se poser la question suivante : dans quelle mesure les équipes de conception intègrent-elles des expertises et des représentations éducatives lorsqu’elles développent des technologies impliquant l’IA ? Et dans quelle mesure ces expertises et représentations éducatives sont-elles représentatives de la diversité et de la singularité des milieux scolaires québécois ? Un premier pas pour s’en assurer consiste, pour les équipes de conception, à opter pour des modèles « centrés usager » (p. ex., Labarthe, 210) dans le but de maximiser la prise en compte des expertises et des représentations éducatives et de préserver la finalité éducative des finalités économiques et techniques. Un pas complémentaire consiste à adopter et respecter des principes éthiques de conception, comme le fait d’informer systématiquement et explicitement les usager.e.s lorsqu’elles ou ils sont en interaction avec un système d’intelligence artificielle. Sur le plan de l’usage, sensibiliser les élèves et le personnel scolaire aux enjeux de l’IA en éducation implique d’intégrer une dimension éthique et critique explicite à la formation aux technologies. Pour être complète, cette dimension gagnerait à ne pas se limiter aux « bons usages » de l’IA, mais à s’articuler autour de la compréhension des interactions entre la conception et l’usage de l’IA d’une part, et entre les usages et leurs implications éducatives et sociales d’autre part. Par exemple, le modèle technoéthique de Krutka et al. (2019) ouvre une voie intéressante en formation initiale et continue des enseignants : pour déterminer si une technologie donnée est éthique, il propose une analyse des dimensions éthique, légale, démocratique, économique, technologique et pédagogique, guidée par des questions, ainsi que des éléments à considérer et des applications pratiques à intégrer à la formation des enseignants.

Pour ne pas conclure

L’intégration de l’IA en éducation est relativement récente de sorte que l’opérationnalisation de son potentiel reste en grande partie à venir. Pour l’orienter, il nous semble nécessaire de l’accompagner d’une prise en compte proactive des enjeux éthiques et critiques que l’IA soulève, en ancrant cette dernière dans le cadre d’une réflexion sur la justice. À ce titre, une formation à l’éthique du personnel scolaire mérite d’être mise de l’avant afin de l’outiller au mieux pour intervenir et interagir dans un monde en pleine mouvance.

Parties annexes

Bibliographie.

• Andrejevic, M., et Selwyn, N. (2020). Facial recognition technology in schools: critical questions and concerns. Learning, Media and Technology, 45 (2), 115–128. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1686014 Google Scholar
• Becker, Brett. (2018). Artificial Intelligence in Education: What is it, Where is it Now, Where is it Going? In B. Mooney. Ireland’s Yearbook of Education (pp. 42-46). Dublin : Education Matters. Google Scholar
• Krutka, D. G., Heath, M. K., et Staudt Willet, K. B. (2019). Foregrounding technoethics: Toward critical perspectives in technology and teacher education. Journal of Technology and Teacher Education, 27 (4), 555–574 Google Scholar
• Krutka, D.G., Smits, R.M. et Willhelm, T.A. (2021) Don’t Be Evil : Should We Use Google in Schools?.  TechTrends . https://doi.org/10.1007/s11528-021-00599-4 Google Scholar
• Labarthe, Fabien, 2010, « Design et SHS dans le processus d’innovation centrée-usager : quels apports réciproques ? » Échappées, 2, 14–25. Google Scholar
• Perrotta, C., et Selwyn, N. (2020). Deep learning goes to school: toward a relational understanding of AI in education. Learning, Media and Technology, 45 (3), 251–269. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1686017 Google Scholar
• Plenke, M. (2015). Google just misidentified 2 African-Americans in the most racist way possible. Mic . Consulté le 8 avril 2021 à : https://www.mic.com/articles/121555/google-photos-misidentifies-african-americans-as-gorillas Google Scholar
• Selwyn, N. (2019). Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education . Cambridge : Polity Press. Google Scholar
• Selwyn, N., et Ga ević, D. (2020). The datafication of higher education: discussing the promises and problems. Teaching in Higher Education, 25 (4), 527–540. https://doi.org/10.1080/13562517.2019.1689388 Google Scholar
• Williamson, B., et Eynon, R. (2020). Historical threads, missing links, and future directions in AI in education. Learning, Media and Technology, 45 (3), 223–235. https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1798995 Google Scholar
• Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., et Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16 (1), 1-27. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0 Google Scholar

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19 avril 2024

Les 3 meilleurs outils d'intelligence artificielle pour rédiger des essais (gratuits et payants)

Découvre les 3 meilleurs outils d'IA qui écrivent des rédactions, simplifient ton processus d'écriture et multiplient ta productivité par 12. Dis adieu aux tâches fastidieuses !

TABLE DES MATIÈRES

Tu devras réviser et rédiger des dizaines de dissertations de différents types tout au long de ta vie universitaire. Produire une thèse sur un sujet, faire des recherches sur un sujet et rédiger la dissertation dans son ensemble peut souvent être une tâche longue et fastidieuse. Heureusement, tu peux accélérer les tâches de rédaction de dissertations telles que la recherche, la paraphrase, la relecture et la vérification du plagiat par 12x grâce aux outils d'IA. En ce qui concerne les meilleurs outils d'IA qui t'aideront dans ton processus de rédaction de dissertations, nous avons préparé une liste pour toi !

Dans cet article, nous allons te présenter les 3 meilleurs outils d'IA qui simplifieront ton processus de rédaction et boosteront ta productivité.

Allons les voir !

• Un essai est un écrit académique qui vise à informer les lecteurs sur un sujet ou à les convaincre d'un argument.
• La caractéristique la plus distinctive d'un essai est qu'il est entièrement rédigé à l'aide de sources académiques.
• La rédaction d'une dissertation peut être une tâche chronophage et difficile dans la plupart de ses aspects, mais tu peux faciliter ces processus grâce aux outils d'IA.
• TextCortex AI est un assistant qui a pour but de t'accompagner dans l'ensemble du processus de rédaction de tes essais, de la recherche à la relecture.
• Tu peux réaliser tes tâches de rédaction de base en utilisant ChatGPT avec la méthode d'incitation.
• Quillbot est un outil d'IA qui vise à soutenir l'ensemble de ton processus de rédaction d'essai, en dehors de la recherche.

Qu'est-ce qu'une dissertation ?

Un essai est un type d'écrit académique dans lequel l'auteur explique un sujet au public cible ou le convainc avec son argumentation. Ce qui distingue le plus un essai des autres types d'écrits, c'est que les essais sont entièrement rédigés à l'aide de sources académiques. C'est pourquoi, lorsque tu rédiges une dissertation, tu dois utiliser des données et des recherches évaluées par des pairs dont tu peux prouver l'exactitude.

Sections d'une dissertation

Bien qu'elle varie légèrement en fonction du type d'essai, la structure de chaque essai est presque la même. Lors de la rédaction d'une dissertation, cette structure permet de faciliter le processus d'écriture et de fournir des informations plus efficaces à ton public. Une dissertation se compose des 4 sections suivantes :

• Introduction : C'est la partie où tu attires l'attention du lecteur, où tu donnes des informations générales sur ton essai et où tu présentes ta thèse.
• Paragraphes du corps : C'est la partie de ta rédaction où tu expliques ta thèse et ton argument en détail.
• Conclusion : C'est la partie où tu donnes un résumé général de ton essai et où tu reformules ton argument.
• Références : C'est dans cette section que tu énumères les sources de données que tu as utilisées lors de la création de ton essai dans le format approprié.

Types d'essais

Lorsqu'il s'agit d'écrire une dissertation , le type de dissertation que tu choisis de rédiger dépend de plusieurs facteurs tels que le but de la rédaction, ton sujet de dissertation et ton argumentation. Si ton devoir ne précise pas le type de dissertation à utiliser, il est recommandé d'utiliser l'un des types de dissertation les plus couramment utilisés. Les cinq types de dissertation les plus courants sont les suivants : narratif, descriptif, persuasif, argumentatif et expositif.

Top 3 des outils d'IA qui t'aideront à rédiger une dissertation en 2024.

Lorsqu'il s'agit de rédiger une dissertation, tu peux rencontrer différentes difficultés telles que la recherche, la structuration, la relecture, la paraphrase et la citation. Si tu veux faciliter ces processus et booster ton efficacité, les outils d'IA sont conçus pour toi. Jetons un coup d'œil aux 3 meilleurs outils d'IA qui t'aideront à rédiger des dissertations.

1-) TextCortex AI

TextCortex est un assistant IA qui vise à soutenir ses utilisateurs dans tous les processus de rédaction d'essais, de la recherche à la paraphrase. TextCortex est disponible sous forme d'application web et de navigateur extension. Le navigateur TextCortex extension est intégré à plus de 30 000 sites web et applications. Il peut donc continuer à te soutenir où et quand tu le souhaites.

TextCortex propose un paraphraser riche qui t'aide à réécrire, résumer, paraphraser, développer et étendre tes phrases ou à changer leur ton. Si tu veux que ta rédaction ait l'air plus professionnelle, cet outil est conçu pour toi.

TextCortex est accompagné d'une IA conversationnelle de rêve appelée ZenoChat . Avec ZenoChat, tu peux réécrire tes paragraphes existants, générer du texte à partir de zéro, générer des résultats en faisant des recherches sur tout l'Internet, ou résumer des documents plus longs. Alors que ZenoChat utilise tout l'Internet comme ensemble de données grâce à sa fonction de recherche sur le Web, il peut utiliser uniquement des sources académiques comme données grâce à son option scholar. En d'autres termes, tu peux accélérer ton processus d'analyse documentaire et de recherche de sources académiques grâce à ZenoChat.

Grâce à notre fonction "Bases de connaissances", tu peux télécharger les ressources académiques que tu as collectées sur ZenoChat. ZenoChat utilisera les ressources que tu as téléchargées comme ensembles de données lors de la génération des résultats. Grâce à cette fonctionnalité, tu peux résumer des dizaines de pages de documents en moins d'une minute ou discuter avec tes PDF.

2-) ChatGPT

ChatGPT , l'un des pionniers des outils d'IA, peut booster ton processus de rédaction d'essais grâce à ses différentes fonctionnalités. En utilisant le modèle ChatGPT-4, tu peux accéder aux dernières données Internet et rationaliser ton processus de recherche. Cependant, étant donné que la fonction de recherche sur le Web du ChatGPT-4 ne dispose pas de l'option de recherche de ressources académiques comme Scholar, nous te recommandons de revérifier tous les résultats.

Le modèle ChatGPT-4 offre des capacités avancées de compréhension de la langue et de génération de texte. Grâce à ces caractéristiques, tu peux utiliser ChatGPT pour des tâches telles que la paraphrase, la réécriture et la vérification de la grammaire avec la méthode de l'invite. Il te suffit de taper une invite pour la tâche que tu souhaites que ChatGPT effectue pour toi. De plus, grâce à ses compétences multilingues, ChatGPT peut traduire des données d'une autre langue dans ta langue maternelle et te permettre de bénéficier de plus de ressources. Cependant, nous te recommandons de toujours revérifier les résultats de la traduction que tu obtiens avec ChatGPT.

3-) Quillbot

Quillbot est un autre outil d'IA qui renforcera l'efficacité de ta rédaction. Quillbot vise à soutenir entièrement ton processus de rédaction de dissertation, en dehors de la recherche, grâce à 7 fonctions d'IA différentes. La première fonctionnalité que Quillbot offre à ses utilisateurs est son outil de paraphrase. Grâce à cet outil, tu peux réécrire tes textes d'extinction avec des mots différents tout en préservant leur sens. De plus, l'option académique de l'outil de paraphrase réécrira tes paragraphes avec un ton de voix et une structure de phrase plus formels.

Les deuxième et troisième fonctionnalités que Quillbot offre à ses utilisateurs sont un vérificateur de grammaire et un vérificateur de plagiat. Ces fonctionnalités permettent de s'assurer que ta rédaction est exempte d'erreurs et de plagiat. Tu peux éviter d'éventuelles fautes d'orthographe embarrassantes en utilisant le correcteur grammatical de Quillbot, et tu peux vérifier si ta rédaction est originale ou non grâce au vérificateur de plagiat.

Une autre fonction de rédaction de Quillbot est le résumeur. Si tes paragraphes sont trop longs et que tu veux raccourcir tes phrases sans compromettre l'intégrité du sens, tu peux utiliser cette fonction. De plus, Quillbot propose à ses utilisateurs un générateur de citations, qui leur permet de créer des pages de référence en quelques clics.

La plus grande contribution de Quillbot à ta rédaction est la fonction "Quillbot Flow". Pour utiliser cette fonction, il te suffit de saisir le sujet de ta dissertation. Ensuite, Quillbot génère pour toi un plan qui guidera la rédaction de ta dissertation. Tu peux modifier ce schéma en fonction de tes besoins et de tes arguments et réduire ainsi ta charge de travail.

Réimagine la façon dont tu interagis avec l'IA.

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Oui, l'utilisation de TextCortex est entièrement gratuite avec toutes ses fonctionnalités. Lorsque tu t'inscris, tu reçois 100 créations gratuites. Ensuite, tu recevras 20 créations récurrentes chaque jour sur le plan gratuit.

Oui, nous avons une génération de texte API, adresse-toi directement à nous pour la mettre en œuvre. Tu peux nous contacter à [email protected]

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Écrire sa dissert' avec une IA, est-ce vraiment tricher?

Aki Peritz – Traduit par Bérengère Viennot – 21 septembre 2022 à 18h26

Les enseignants feraient bien de se renseigner sur ce qui se trame dans leurs salles de classe.

Temps de lecture: 9 minutes

Enseignants, soyez sur vos gardes. Vous êtes sur le point d'affronter un nouveau et pernicieux défi qui se répand, tel le kudzu , dans les travaux que vous donnez à faire à vos élèves: les dissertations enrichies à l'intelligence artificielle.

Le premier générateur d'articles en ligne a été lancé en 2005. Aujourd'hui, on trouve des textes générés par l'intelligence artificielle dans des romans , de faux articles et de vrais articles de presse , des campagnes marketing et des dizaines d'autres types d'écrits. Comme elle est soit gratuite, soit bon marché, cette technologie est accessible à n'importe qui. Et elle est probablement déjà en train de creuser son sillon dans les salles de classe américaines au moment où je vous parle.

Avoir recours à un programme d' intelligence artificielle , ce n'est pas du plagiat au sens classique du terme –il n'y a pas d'œuvre originale à copier et par conséquent rien qui permettrait aux détecteurs de l' enseignant de les repérer. En réalité, l'élève ou l'étudiant commence par intégrer du texte issu d'une ou plusieurs sources dans un programme. Ce dernier va générer du contenu sur un sujet en utilisant un ensemble de paramètres, contenu qui peut être personnalisé en fonction du cahier des charges. Avec un peu de pratique, un élève peut utiliser l'intelligence artificielle pour écrire sa dissertation en une fraction du temps normalement nécessaire à sa rédaction.

Peut mieux faire

J'ai voulu savoir ce qui se produirait si j'introduisais dans une intelligence artificielle génératrice de texte comme Sudowrite quelques échantillons de devoirs (Sudowrite n'est pas le seul; je pourrais en nommer d'autres, mais je préfère ne pas rendre la t riche rie plus facile). Les résultats montrent que les enseignants feraient bien de se renseigner sur ce qui est sur le point d'arriver dans leurs salles de classe.

L'intelligence artificielle va-t-elle dépasser l'intelligence humaine?

Disons qu'un élève veuille écrire un devoir sur la politique entre les États-Unis et la Chine et décide d'utiliser un programme d'intelligence artificielle pour aller plus vite. J'y ai entré les premières lignes d'un récent rapport du Pentagone : «La RPP affiche ses ambitions et ses intentions de plus en plus clairement. Beijing cherche à refaçonner l'ordre international afin qu'il s'aligne mieux avec son système autoritaire et ses intérêts nationaux, ce qui est un élément vital de sa stratégie visant à accomplir “le grand rajeunissement de la nation chinoise”.»

Voici les phrases qu'a produites l'intelligence artificielle:

«Elle est de plus en plus encline à ignorer – voire à saper délibérément – les règles et les normes internationales lorsqu'elle a l'impression que ses intérêts vitaux sont en jeu. Les États-Unis et leurs alliés sont confrontés à une armée qui se modernise rapidement, et dont les capacités augmentent vite, surtout dans les airs et en mer. La Chine a également fait de grands progrès en termes de cybercapacités et elle travaille sur son aptitude à dégrader ou perturber la technologie militaire américaine critique, ainsi qu'à cibler les infrastructures civiles. En plus de présenter un défi pour l' armée américaine et pour ses alliés, les activités de la Chine dans le cyberespace ont un potentiel de dégradation des institutions politiques et économiques américaines et risquent de poser un risque à l'infrastructure informatique globale.»

Si un lycéen rendait ce devoir mot pour mot, son professeur se rendrait probablement compte que quelque chose cloche. Mais s'il s'agissait d'un étudiant , qui aurait qui plus est édité le texte, ce serait bien plus difficile à détecter.

Que ça nous plaise ou non, l'intelligence artificielle existe et il va falloir faire avec.

Imaginons qu'il faille écrire un essai sur le réchauffement climatique . Voici ce que j'ai obtenu lorsque j'ai entré ceci dans Sudowrite, les premières lignes d'un article sur les impacts du changement climatique publié sur le site internet de la National Oceanic and Atmospheric Administration:

«Bien que nous imaginions souvent le changement climatique anthropique comme un événement à venir, c'est un processus déjà enclenché. Les écosystèmes et les communautés aux États-Unis et dans le reste du monde sont aujourd'hui déjà impactés.»

Rien de particulièrement pénétrant, mais cela donne à l' intelligence artificielle quelques éléments de départ de base. Qui lui ont permis de continuer en suivant le même raisonnement:

«Le consensus qui émerge du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du Climat ( GIEC ) et d'autres évaluations estimées avancent que la planète se réchauffe à cause de l'accumulation de gaz qui piègent la chaleur dans l'atmosphère et qui sont provoqués par l'activité humaine. Le niveau du consensus affirmant que les activités humaines sont les principales responsables du réchauffement climatique est équivalent à celui selon lequel fumer provoque le cancer du poumon .»

Le programme avait probablement déjà été formé pour savoir que le terme «réchauffement climatique» est lié au GIEC; en faisant certaines déductions, il a pu générer un texte ressemblant à une extension raisonnable de cette idée.

À chaque âge son IA

Quid d'un cours de littérature anglaise niveau 3 e ? J'ai invoqué mon moi de 14 ans et j'ai écrit ce paragraphe:

« Roméo et Juliette est une pièce qui explore de nombreux sujets, comme l'amour, la trahison et la tragédie. Elle comporte des personnages intéressants qui en font une histoire vraiment très belle, même 400 ans plus tard.»

Voici ce que l'ordinateur a recraché (et que j'ai un tout petit peu édité):

«Roméo, le personnage principal, est un jeune homme très passionné et immature déchiré entre son amour pour Rosaline et son amour pour Juliette. Il est aussi très imprudent et veut vraiment conquérir Juliette, au point d'être prêt à tout pour l'avoir. Son besoin désespéré de conquérir Juliette est un élément intéressant qui peut parler aux adolescents d'aujourd'hui, et aux adultes plus âgés qui ont connu des premiers amours. Roméo est un personnage intéressant, très différent de ce que les adolescents pourraient imaginer. Mais c'est aussi une grande source d'inspiration qui montre que l'amour vaut qu'on se batte pour lui.»

Une étudiante accusée de tricherie à un examen par une intelligence artificielle

Là encore, l'intelligence artificielle avait été programmée à l'avance pour savoir que Roméo et Juliette contient certains personnages, thèmes et éléments d'intrigue. Mais ce qui m'a frappé c'est que le texte correspondait au niveau rédactionnel d'un élève de 3 e  qui lirait l'histoire de ces amants maudits pour la première fois. La formulation maladroite et les erreurs de syntaxe intégrées au programme le rendent convainquant.

Petite tricherie ou simple optimisation?

J'ai eu du mal à trouver la bonne analogie pour décrire ce phénomène. Est-ce qu'utiliser l'IA pour écrire des dissertations notées, c'est l'équivalent pour un athlète de prendre des produits qui rehaussent les performances? En tant que société et dans notre culture sportive, nous avons décidé que certaines substances étaient interdites parce qu'elles procurent des avantages injustes à ceux qui les utilisent. En outre, les cocktails de médicaments et les programmes sportifs néfastes pourraient causer des dégâts physiques et psychologiques aux athlètes eux-mêmes. Est-ce que des personnes qui utiliseraient l'IA pour écrire seraient considérés sous le même angle, c'est-à-dire comme des tricheurs bénéficiant d'avantages indus, ce qui est également néfaste sur le long terme car cela entraverait l'apprentissage des compétences rédactionnelles?

Ou bien est-ce qu'avoir recours à l'intelligence artificielle reviendrait davantage à utiliser du matériel qui améliore les performances sportives , ce qui est non seulement acceptable mais encouragé? Pour utiliser une autre analogie sportive, même les joueurs de tennis débutants aujourd'hui utilisent des raquettes en graphite haute performance au lieu de de raquettes en bois des années 1960. Les nageurs portent des maillots et des bonnets en nylon et en élasthanne pour réduire la traînée. Les cyclistes ont des vélos plus solides et plus légers qu'il y a vingt ans. Les battes de baseball ont évolué et sont passées du bois à l'aluminium et ont une meilleure prise; les gants de baseball sont devenus plus techniques au fil des décennies.

Et si la connerie humaine était bien plus à craindre que l'intelligence artificielle?

Pour de nombreux éducateurs pourtant, avoir recours à l'IA s'apparente davantage à de la triche. À leurs yeux, utiliser ces programmes viole l'intégrité universitaire. Lise Howard, qui enseigne à l'université de Georgetown, m'a confié: «Je pense que c'est contraire à l'éthique et que c'est une infraction académique d'utiliser l'IA pour rédiger, parce que tout l'intérêt du travail universitaire tient dans l'écriture originale.»

Les devoirs écrits ont deux objectifs, avance Ani Ross Grubb, professeur à temps partiel à la Carroll School of Management du Boston College: «D'abord il s'agit d'évaluer les connaissances, le niveau de compréhension et l' esprit critique des étudiants. Ensuite, cela fournit un échafaudage qui sert à développer ces compétences. Le fait que l'IA écrive votre devoir à votre place va à l'encontre de ces objectifs.»

Cadrer l'acceptable, détecter l'inacceptable

On peut certainement avancer que ce sujet a déjà été abordé par les codes déontologiques universitaires. Le recours à l'intelligence artificielle pourrait valoir de graves accusations aux étudiants. L' American University de Washington indique par exemple: «Tous les essais et le matériel rendus pour un cours doivent être un travail original de l'étudiant, sauf si les sources sont citées» ,   tandis que l' Université du Maryland souligne dans le même esprit qu'il est interdit d'utiliser la malhonnêteté pour «gagner un avantage injuste et/ou d'utiliser ou de tenter d'utiliser du matériel, des informations ou des aides au travail non-autorisées dans quelque cours ou exercice universitaire que ce soit» .

Pourtant, il existe certaines aides considérées comme acceptables. Lors de la rédaction d'essais, il est tout à fait permis d'utiliser des logiciels de vérification de la grammaire et de la syntaxe proposés par Microsoft Word et d'autres programmes de traitement de texte. Certains programmes d'intelligence artificielle comme Grammarly aident à écrire de meilleures phrases et corrigent les fautes. Google Docs finit vos phrases dans vos brouillons et dans vos mails.

Après tout, on ne sait pas s'il existe une solution technique permettant de s'assurer que l'IA ne s'insinue pas dans les devoirs scolaires et universitaires.

Donc, la frontière entre s'aider de ce genre de programmes informatiques et tricher reste floue. En effet, comme le note Jade Wexler, maître de conférence en éducation spécialisée à l'Université du Maryland, l'IA pourrait s'avérer être un outil précieux pour aider certains étudiants à avoir les mêmes chances que les autres. «Ce sont les objectifs des enseignants et les besoins des étudiants qui sont en jeu» estime-t-elle. «S'assurer que les deux sont atteints, c'est un équilibre difficile à trouver.»

Se posent donc deux questions, qui sont liées. La première: les institutions doivent-elles permettre l'écriture augmentée par IA? Si la réponse est non, alors la seconde est la suivante: comment les enseignants peuvent-ils la repérer? Après tout, on ne sait pas s'il existe une solution technique permettant de s'assurer que l'IA ne s'insinue pas dans les devoirs scolaires et universitaires. Les connaissances actualisées de l'enseignant sur les sources pertinentes ne lui seront que d'une utilité limitée puisque le contenu n'a pas été piqué dans des textes préexistants.

Les élèves qui trichent n'en ont pas toujours conscience

Pourtant, il pourrait exister des moyens de minimiser ces améliorations artificielles. L'un d'entre eux consisterait à codifier au niveau institutionnel ce qui est acceptable et ce qui ne l'est pas. En juillet dernier, le Conseil de l'Europe a fait quelques pas dans ce sens et publié des recommandations qui commencent à aborder le problème de ces nouvelles technologies qui permettent de tricher dans le domaine de l'éducation.

Un autre serait de n'avoir que des classes avec peu d'élèves et d'accorder de l'attention à chacun d'entre eux individuellement. Comme le souligne Jessica Chiccehitto Hindman, maîtresse de conférence d'anglais à la Northern Kentucky University: «Lorsqu'un professeur qui enseigne l'écriture est dans une situation où il n'est pas capable d'accorder une attention individualisée, les chances que l'élève utilise son téléphone – qu'il s'agisse de plagiat, d'IA ou juste d'écrire sans s'investir et manière tout à fait ennuyeuse – augmentent.»

Donner un plus grand nombre de rédactions à faire en classe, sans écran autorisé, pourrait également aider. Virginia Lee Strain, maîtresse de conférence en anglais et directrice du programme de récompenses de la Loyola University de Chicago, ajoute: «L'IA n'est pas un problème en classe quand l'élève est à son pupitre avec un papier et un crayon.»

«Si un enseignant s'inquiète à l'idée que les élèves aient recours au plagiat ou à l'IA pour faire leurs devoirs, c'est le devoir le problème, pas l'élève ou l'IA.»

Mais dans de nombreux contextes, accorder davantage de temps à chaque élève individuellement n'est tout simplement pas une solution réaliste, surtout dans les lycées ou les universités où les classes sont bondées. Les enseignants jonglent avec un grand nombre de classes et de cours, et ils ne peuvent pas connaître tous leurs élèves chaque semestre.

Une position plus agressive de la part des lycées et des universités consisterait à annoncer ouvertement qu'utiliser l'intelligence artificielle est considéré comme une infraction aux règles universitaires –ou au moins à mettre à jour leurs codes d'honneur pour refléter ce qu'ils estiment relever de l'intégrité académique. Ceci dit, faute d'un mécanisme conçu pour surveiller les étudiants, cela pourrait, paradoxalement, leur faire découvrir une nouvelle manière d'écrire des dissertations plus rapidement.

Quelles sont les qualités qui font les meilleurs profs?

Les enseignants se rendent compte qu'une grande proportion d'élèves va tricher ou tentera d'exploiter le système à leur avantage. Mais peut-être que comme le dit Hindman: «Si un enseignant s'inquiète à l'idée que les élèves aient recours au plagiat ou à l'intelligence artificielle pour faire leurs devoirs, c'est le devoir le problème, pas l'élève ou l'intelligence artificielle.» Lorsqu'un enseignant est persuadé que les élèves utilisent ces outils interdits, il peut envisager d'utiliser d'autres moyens de noter, comme des examens oraux , des projets de groupe et des exposés en classe. Bien sûr, comme le souligne Hindman: «Ces types de pratiques d'apprentissage à fort impact ne sont applicables que si vous avez un nombre d'étudiants gérable.»

Que ça nous plaise ou non, l'intelligence artificielle existe et il va falloir faire avec. Donnez à des élèves peu scrupuleux la capacité d'utiliser ces raccourcis sans que l'enseignant ait beaucoup de moyens de les détecter, en plus des autres béquilles existant comme le plagiat , les entreprises qui vendent des devoirs et des essais tout faits et fournissent les réponses aux examens, et vous aurez la recette non pas d'une catastrophe mais du déclin annoncé d'un type de devoir qui existe depuis des siècles.

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Intelligence Artificielle & Philosophie: l’AI est-elle une représentation de l’intelligence parmi d’autres ?

Voici une réflexion sur l’intelligence artificielle, inspirée de l’exposition “Neurones, les intelligences simulées” que j’ai eu la chance de visiter au Centre Pompidou, écrite par Adèle Chinotto, agronome et fondatrice du projet lapororoca.com, visant à traiter les technologies sous le prisme philosophique.

L’intelligence artificielle, une représentation de l’intelligence parmi d’autres ?

A l’heure où l’intelligence artificielle envahit tous les domaines du monde contemporain, ne vous êtes-vous jamais ce qu’est cette intelligence qu’on « artificialise » ?

L’exposition « Neurones, les intelligences simulées » du Centre Pompidou réalise le coup de maître de mobiliser l’art et la science pour cerner le phénomène de l’intelligence pour donner des clefs de compréhension à l’intelligence artificielle. 

Le mystère de l’intelligence

Depuis l’Antiquité, les plus grands penseurs se penchent sur la question de l’intelligence. Il était communément cru que l’activité mentale avait son siège au centre du corps humain, dans le cœur. Aristote défendait ce point de vue contre Hippocrate, pour qui déjà pensées, sentiments et émotions étaient gouvernées par le cerveau.

L’étude du phénomène de l’intelligence a longtemps été négligée sur le plan scientifique, faute d’outils conceptuels et expérimentaux, tandis qu’il faisait l’objet d’intenses débats dans les domaines de la philosophie, de la métaphysique et de la religion. Ce n’est qu’au XXème siècle, qu’une discipline sur l’étude des faits psychiques et des processus mentaux se revendique scientifique : la psychologie.

En ce début du XXIème siècle, les avancées technologiques affinent l’étude de l’intelligence, en particulier les neurosciences. S’il n’existe pas encore d’explication complète, les neurosciences commencent à décrypter le support biologique du phénomène. L’analyse du système nerveux, tant du point de vue de sa structure que de son fonctionnement précise les moindres détails organisationnels de l’intelligence.

Mais la recherche en neurosciences a encore de grandes interrogations devant elle et le mystère demeure : comment l’intelligence est-elle créée? Comme une poule aux œufs d’or, le tas de matière grise dissimule son trésor dès qu’on le passe au bistouri. La morale : l’intelligence ne se dissèque pas.

L’alternative de l’art : la démarche de l’exposition

L’intelligence ne se montre pas sous un microscope, elle est abstraite. Or l’art est capable de ramener l’abstrait au concret, de transformer le sentiment en sensation. La représentation artistique semble donc être une piste probante au défi de comprendre l’intelligence.

Mais la démarche n’est pas si simple : c’est le siège même des abstractions qu’il faudrait représenter. Au contraire des émotions comme la joie ou la colère, l’intelligence n’est associée à aucune couleur, aucun symbole.

Comme le montre le concept d’intelligence émotionnelle et les controverses autour du quotient intellectuel, l’intelligence est plurielle et malléable. Alors comment représenter l’intelligence quand celle-ci dépasse de tous les cadres, même ceux de l’art ? Comment adapter la démarche artistique à l’intelligence ?

L’exposition « Neurones, les intelligences simulées » relèvent brillamment ce casse-tête par l’innovation artistique. L’art numérique y joue une place centrale en proposant une “matière” malléable à souhait, le numérique, à la hauteur du défi de représenter l’intelligence. Plus que la représenter, l’intelligence artificielle montre que le numérique est capable de la simuler.

Des œuvres artistiques innovantes pour “sentir” l’intelligence

Aux confins des sciences et des arts, l’exposition propose l’expérience artistique pour comprendre l’intelligence. Des œuvres innovantes à l’instar de  Self Reflected du neuroscientifique et artiste américain Greg Dunn ,  présente au visiteur l’ampleur de la complexité cérébrale. Sur cette micro-gravure réfléchissante d’un cerveau imaginaire, les réseaux neuronaux scintillent comme des pensées qui naissent et disparaissent.

Devant l’oeuvre, on prend conscience de la lumière dans notre tête. Une grandeur ambiguë nous envahit. Cette puissance semble être nôtre, pourtant elle nous dépasse; Est-ce cela l’intelligence, la beauté d’une perfection innée ? Ou la rage de ne pas mériter notre génie ?

D’autres œuvres soulignent des aspects plus actuels de l’intelligence, à l’instar de Madam Repeateat  le portrait mi-humain mi-machine de l’artiste américano-kenyane Wangechi Mutu, ou des vidéos d’humains augmentés. Dans ces cas, l’expérience de l’intelligence est associée à la sensation effrayante d’un futur transhumaniste vers lequel notre propre intelligence semble nous pousser inexorablement.

Ces œuvres prennent aux tripes à l’heure où l’intelligence artificielle (IA), s’étend à tous les domaines du monde contemporain. La recherche scientifique a rendu l’IA capable de dépasser l’Homme sur de nombreux plans. Alors l’imaginaire collectif, nourri par la science-fiction, s’inquiète de la perspective que la machine puisse un jour asservir homme.

L’intelligence artificielle : une projection mathématique de notre propre intelligence ?

L’intelligence artificielle apparaît dès les années 50. Rythmée par les avancées technologiques et mathématiques, l’IA se développe jusqu’au tournant de 1997, date à laquelle « Deep Blue », 1m80 et 14 tonnes d’électronique, gagne aux échecs contre le champion mondial Garry Kasparov.

Les choses se sont grandement accélérées depuis le milieu des années 2010 grâce au deep learning, l’apprentissage profond pour les algorithmes ; l’IA acquiert la capacité « d’apprendre » à partir de données, y compris à faire de l’art. En 2016, une intelligence artificielle crée le nouveau chef-d’œuvre du peintre néerlandais Rembrandt, The Next Rembrandt.

Les inquiétudes suscitées par ces dernières avancées révèlent la nature paradoxale de l’intelligence : ses propres doutes l’assaillent à chaque fois qu’elle fait preuve de son génie. Qu’il s’agisse du feu, “dangereux ami” de Prométhée, ou encore de l’électricité qui donne l’étincelle de vie au personnage gothique de Frankenstein, chaque grande avancée technique reçoit son lot de doutes existentiels.

Ces mythes dévoilent leur créateur : un génie déchaîné puis rattrapé par la morale. De même, dans l’IA se reflète l’ambiguïté de l’intelligence : un monstre de logique qu’on expose dans l’un des plus grands musées du monde.

Un indice fondamental sur la nature de l’intelligence

« Neurones, les intelligences simulées » rappelle que l’intelligence artificielle est un sujet interdisciplinaire. Son développement depuis les années 50 elle est le fruit d’un travail mutuellement influencé par la science et les arts, dont la science-fiction se fait la clef de voûte.

L’exposition nous fait artistiquement partir à l’exploration de la fourmilière géante du cerveau humain où chaque intelligence naît de la coopération collective de milliards de neurones, comme chaque intelligence collective naît de la coopération de nombreux individus.

C’est l’évidence splendide et terrifiante que l’Humanité est tout mais qu’individuellement nous ne sommes rien. On ressort de l’exposition avec un indice primordial sur la nature de l’intelligence : elle est collective.

Les neurosciences expliquent l’intelligence dans les moindres détails sans en donner l’essentiel. Tandis que l’art insiste sur la beauté de ne pas avoir d’explication, et c’est peut-être ça l’essentiel.

Adèle Chinotto

Vous pouvez retrouver les informations pratiques de l’exposition sur :  https://www.centrepompidou.fr/cpv/agenda/event.action?param.id=FR_R-f146fa16402582d562607c9d2cbeee3e&param.idSource=FR_E-f146fa16402582d562607c9d2cbeee3e

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Les enjeux juridiques de l’intelligence artificielle font l’objet d’études diverses. Etant toujours un système de traitement de données fonctionnant de manière autonome, l’intelligence artificielle résulte de la combinaison d’algorithmes et de données qui sont respectivement regroupés en logiciels et en bases de données. Cependant, cette entité technologique agit d’une manière qui la rapproche d’une personne physique. Dans ce contexte, il s’agit dans un premier temps de proposer une qualification juridique pour l’intelligence artificielle. Particulièrement, la démarche consiste à réfléchir à l’opportunité et à la nécessité de la reconnaissance d’un nouveau statut de l’intelligence artificielle, ainsi qu’à analyser la possibilité de l’appropriation de ce phénomène. Dans un second temps, se pose la question de l’encadrement juridique du fonctionnement de l’intelligence artificielle. Dans un dernier temps, la finalité de l’étude consiste à analyser l’adaptation de plusieurs régimes juridiques de responsabilité aux spécificités et difficultés propres à l’intelligence artificielle.

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Dissertation sur l'intelligence artificielle.

Par Rumasan   •  17 Janvier 2017  •  Dissertation  •  1 678 Mots (7 Pages)  •  17 373 Vues

Dissertation

Dans notre monde où les progrès et les avancées technologiques portant des perspectives qui se font de plus en plus passionnantes, l’intelligence artificielle est au cœur des controverses et débats qui animent la communauté scientifique et informatique. Depuis la « Bombe » d’Alan Turing aux robots japonais derniers cris se confondant de plus en plus au genre humain, cette même question demeure : « L’intelligence artificielle menace-t-elle l’Humanité ? ». Doit-on songer à la réalisation de nos pires craintes auxquelles nous succombons d’ordinaire uniquement devant un film de science-fiction ? Pourrait-on assister demain au scénario du film « Terminator » de James Cameron dans notre propre réalité ? Ou bien cela relève-t-il de la Paranoïa et de fabulation et dans ce cas, quels seraient les risques réellement envisageables pour notre espèce ? Quels dangers courons-nous face à nos propres inventions ?

Pour commencer, il convient de se baser une même définition du terme « intelligence artificielle ». Selon le Larousse : « …ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. ». On appellera et classera donc dans ce registre toute machine ou programme de création humaine qui est capable d’effectuer une tâche plus ou moins complexe sans l’intervention directe d’un être humain. Cela veut dire calculer, démontrer des théorèmes, résoudre des problèmes, jouer, traduire, parler, reconnaître une voix, et bien d’autres. Suivant ce critère on peut d’ores et déjà attribuer plusieurs éléments de nos vies à cette appellation. Notamment, les pilotes automatiques de transport (avions, bateaux, voitures etc…) qui sont les exemples les plus communs de l’intelligence artificielle.

Ensuite, il est important de se demander et de se questionner sur la place qu’occupent les machines intelligentes dans nos vies afin de mesurer par la suite les risques éventuels d’une « perte de contrôle ». L'intelligence artificielle est partout dans nos vies : dans la reconnaissance de la parole, des visages ou des empreintes digitales, dans le traitement de texte, les moteurs de recherche, la traduction automatique, les logiciels de recommandation, etc… Tout ce qui est connecté comporte de l'IA. Mais elle est aussi présente dans les téléphones portables, dans les voitures autonomes, dans les pilotages automatiques des cargos et avions, dans les drones et les missiles... Toutes ces applications nous montrent bien la dépendance qui s’est établie entre notre espèce et ses créations. Cela fait d’autant plus froid dans le dos quand on pense à l’éventualité suivante : si ces systèmes acquéraient du jour au lendemain la possibilité de prendre leur indépendance vis-à-vis de l’Homme, de nombreuses vies humaines pourraient alors être mises en danger. Des zones entières du globe seraient coupées du monde, et à l’heure d’une économie de mondialisation ce serait une catastrophe sans précédent.

Mais pourquoi donc craindre ces inventions qui ont pourtant permis à l’Humanité d’améliorer grandement son niveau de vie et de repousser sans cesse les frontières de ses connaissances ? Sans intelligence artificielle et par conséquent sans les ordinateurs, nous ne serions jamais aller sur la Lune, jamais nous n’aurions su séquencer l’ADN ni même trouver certains remèdes. La peur d’une perte de contrôle vient directement de l’essence même de l’intelligence artificielle, cette essence c’est ce que l’on appelle : l’apprentissage automatique. Cette notion représente la faculté d’analyse de données tirées d’une expérience et leur mise en pratique. Autrement dit, les machines dotées d’un apprentissage automatique seraient capables d’apprendre par elles-mêmes via leur « vécu » et non plus via un transfert de données exécuté par des humains. Ce qui serait un premier pas vers une perte de contrôle de l’Homme sur la machine et dans l’imaginaire collectif, vers la révolte. Cette appréhension n’est pas neuve dans le monde de l’informatique. Par exemple : Alan Turing, grand cryptologue à qui on doit la « Bombe », machine avec laquelle il réussit à casser les codes de « Enigma », l’appareil à crypter les messages allemands. La machine de Turing conféra aux alliés une longueur d’avance capitale sur l’Allemagne (ordres connus à l’avance), la guerre fut raccourcie de 2 années grâce à Alan Turing selon les spécialistes. Cette machine est généralement envisagée comme le premier ordinateur moderne considéré comme tel, ce qui vaut à son inventeur le titre honorifique de « Père de l’informatique ». Turing était déjà bien conscient des dangers que pouvait occasionner une machine savante comme la sienne, c’est pourquoi il met au point en 1950, le fameux « test de Turing ». Pour réussir ce test, une machine doit parvenir à échanger avec un être humain sans que ce dernier ne réalise qu’il est en train de discuter avec un programme et non avec un de ses pairs. De nos jours, avec l’évolution

Plus de 65 sujets sur l'intelligence artificielle : un guide complet sur le terrain

Fonctionnalités

Jane Ng • 24 Juillet, 2023 • 8 min lire

Bienvenue dans le monde de l'IA. Êtes-vous prêt à plonger dans 65+ meilleurs sujets en intelligence artificielle e et avoir un impact avec vos recherches, présentations, essais ou débats stimulants ?

Dans cet article de blog, nous présentons une liste organisée de sujets de pointe en matière d’IA qui sont parfaits pour l’exploration. Des implications éthiques des algorithmes d'IA à l'avenir de l'IA dans les soins de santé et à l'impact sociétal des véhicules autonomes, cette collection de « sujets sur l'intelligence artificielle » vous fournira des idées passionnantes pour captiver votre public et naviguer à l'avant-garde de la recherche sur l'IA.  

Table des matières

Thèmes de recherche sur l'intelligence artificielle, sujets d'intelligence artificielle pour la présentation, projets d'ia pour la dernière année, sujets du séminaire sur l'intelligence artificielle, sujets de débat sur l'intelligence artificielle, sujets d'essai sur l'intelligence artificielle, sujets intéressants en intelligence artificielle.

• Faits marquants

FAQ sur les sujets de l'intelligence artificielle

Voici des sujets en intelligence artificielle qui couvrent divers sous-domaines et domaines émergents :

• L'IA dans les soins de santé : applications de l'IA dans le diagnostic médical, la recommandation de traitement et la gestion des soins de santé.
• L'IA dans la découverte de médicaments : Application de méthodes d'IA pour accélérer le processus de découverte de médicaments, y compris l'identification de cibles et le criblage de candidats médicaments.
• Apprentissage par transfert : méthodes de recherche pour transférer les connaissances acquises d'une tâche ou d'un domaine afin d'améliorer les performances d'un autre.
• Considérations éthiques dans l'IA : examen des implications et des défis éthiques associés au déploiement de systèmes d'IA.
• Traitement du langage naturel : développer des modèles d'IA pour la compréhension du langage, l'analyse des sentiments et la génération du langage.
• Équité et biais dans l'IA : Examiner les approches pour atténuer les biais et garantir l'équité dans les processus de prise de décision en matière d'IA.
• Des applications d'IA pour répondre aux enjeux sociétaux.
• Apprentissage multimodal : Explorer les techniques d'intégration et d'apprentissage à partir de plusieurs modalités, telles que le texte, les images et l'audio.
• Architectures d'apprentissage en profondeur : avancées dans les architectures de réseaux de neurones, telles que les réseaux de neurones à convolution (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN).

Voici des sujets en intelligence artificielle adaptés aux présentations :

• Deepfake Technology : discuter des conséquences éthiques et sociétales des médias synthétiques générés par l'IA et de leur potentiel de désinformation et de manipulation.
• Cybersécurité : présentation des applications de l'IA dans la détection et l'atténuation des menaces et des attaques de cybersécurité.
• L'IA dans le développement de jeux : expliquez comment les algorithmes d'IA sont utilisés pour créer des comportements intelligents et réalistes dans les jeux vidéo.
• L'IA pour l'apprentissage personnalisé : présentation de la façon dont l'IA peut personnaliser les expériences éducatives, adapter le contenu et fournir un tutorat intelligent.
• Villes intelligentes : discutez de la manière dont l'IA peut optimiser la planification urbaine, les systèmes de transport, la consommation d'énergie et la gestion des déchets dans les villes.
• Analyse des médias sociaux : utilisation de techniques d'IA pour l'analyse des sentiments, la recommandation de contenu et la modélisation du comportement des utilisateurs sur les plateformes de médias sociaux.
• Marketing personnalisé : présentation de la manière dont les approches basées sur l'IA améliorent la publicité ciblée, la segmentation de la clientèle et l'optimisation des campagnes.
• IA et propriété des données : mise en évidence des débats autour de la propriété, du contrôle et de l'accès aux données utilisées par les systèmes d'IA et des implications pour la confidentialité et les droits relatifs aux données.

• Chatbot alimenté par l'IA pour le support client : création d'un chatbot qui utilise le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour fournir un support client dans un domaine ou un secteur spécifique.
• Assistant personnel virtuel alimenté par l'IA : un assistant virtuel qui utilise le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour effectuer des tâches, répondre aux questions et fournir des recommandations.
• Reconnaissance des émotions : Un système d'IA capable de reconnaître et d'interpréter avec précision les émotions humaines à partir des expressions faciales ou de la parole.
• Prédiction des marchés financiers basée sur l'IA : création d'un système d'IA qui analyse les données financières et les tendances du marché pour prédire les cours des actions ou les mouvements du marché.
• Optimisation du flux de trafic : développer un système d'intelligence artificielle qui analyse les données de trafic en temps réel pour optimiser les horaires des feux de circulation et améliorer le flux de trafic dans les zones urbaines.
• Styliste de mode virtuel : un styliste virtuel alimenté par l'IA qui fournit des recommandations de mode personnalisées et aide les utilisateurs à sélectionner des tenues.

Voici les sujets en intelligence artificielle pour le séminaire :

• Comment l'intelligence artificielle peut-elle aider à la prévision et à la gestion des catastrophes naturelles ?
• L'IA dans les soins de santé : applications de l'intelligence artificielle dans le diagnostic médical, la recommandation de traitement et les soins aux patients.
• Implications éthiques de l'IA : examen des considérations éthiques et du développement responsable des systèmes d'IA.
• L'IA dans les véhicules autonomes : le rôle de l'IA dans les voitures autonomes, y compris la perception, la prise de décision et la sécurité.
• L'IA dans l'agriculture : discuter des applications de l'IA dans l'agriculture de précision, la surveillance des cultures et la prévision des rendements.
• Comment l'intelligence artificielle peut-elle aider à détecter et à prévenir les attaques de cybersécurité ?
• L'intelligence artificielle peut-elle aider à relever les défis du changement climatique ?
• Quel est l'impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi et l'avenir du travail ?
• Quelles préoccupations éthiques se posent avec l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les armes autonomes ?

Voici des sujets en intelligence artificielle qui peuvent générer des discussions stimulantes et permettre aux participants d'analyser de manière critique différentes perspectives sur le sujet.

• L'IA peut-elle jamais vraiment comprendre et posséder la conscience ?
• Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent-ils être impartiaux et justes dans la prise de décision ?
• Est-il éthique d'utiliser l'IA pour la reconnaissance faciale et la surveillance ?
• L'IA peut-elle reproduire efficacement la créativité humaine et l'expression artistique ?
• L'IA constitue-t-elle une menace pour la sécurité de l'emploi et l'avenir de l'emploi ?
• Devrait-il y avoir une responsabilité légale pour les erreurs d'IA ou les accidents causés par des systèmes autonomes ?
• Est-il éthique d'utiliser l'IA pour la manipulation des médias sociaux et la publicité personnalisée ?
• Devrait-il y avoir un code d'éthique universel pour les développeurs et les chercheurs en IA ?
• Devrait-il y avoir des réglementations strictes sur le développement et le déploiement des technologies d'IA ?
• L'intelligence générale artificielle (IAG) est-elle une possibilité réaliste dans un avenir proche ?
• Les algorithmes d'IA doivent-ils être transparents et explicables dans leurs processus décisionnels ?
• L'IA a-t-elle le potentiel de résoudre les défis mondiaux, tels que le changement climatique et la pauvreté ?
• L'IA a-t-elle le potentiel de surpasser l'intelligence humaine, et si oui, quelles en sont les implications ?
• L'IA devrait-elle être utilisée pour la police prédictive et la prise de décision en matière d'application de la loi ?

Voici 30 sujets de dissertation en intelligence artificielle :

• L'IA et l'avenir du travail : remodeler les industries et les compétences
• IA et créativité humaine : compagnons ou concurrents ?
• L'IA dans l'agriculture : transformer les pratiques agricoles pour une production alimentaire durable
• Intelligence Artificielle sur les Marchés Financiers : Opportunités et Risques
• L'impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi et la main-d'œuvre
• L'IA en santé mentale : opportunités, défis et considérations éthiques
• L'essor de l'IA explicable : nécessité, défis et impacts
• Les implications éthiques des robots humanoïdes basés sur l'IA dans les soins aux personnes âgées
• L'intersection de l'intelligence artificielle et de la cybersécurité : défis et solutions
• Intelligence artificielle et paradoxe de la vie privée : équilibrer l'innovation et la protection des données
• L'avenir des véhicules autonomes et le rôle de l'IA dans les transports

Ici, les sujets de l'intelligence artificielle couvrent un large éventail d'applications et de domaines de recherche de l'IA, offrant de nombreuses opportunités d'exploration, d'innovation et d'études plus approfondies.

• Quelles sont les considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA dans les évaluations pédagogiques ?
• Quels sont les biais potentiels et les problèmes d'équité dans les algorithmes d'IA pour la détermination de la peine pénale ?
• Les algorithmes d'IA devraient-ils être utilisés pour influencer les décisions de vote ou les processus électoraux ?
• Les modèles d'IA devraient-ils être utilisés pour l'analyse prédictive afin de déterminer la solvabilité ?
• Quels sont les défis de l'intégration de l'IA avec la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR) ?
• Quels sont les enjeux du déploiement de l'IA dans les pays en développement ?
• Quels sont les risques et les avantages de l'IA dans le domaine de la santé ?
• L'IA est-elle une solution ou un obstacle pour relever les défis sociaux ?
• Comment pouvons-nous résoudre le problème du biais algorithmique dans les systèmes d'IA ?
• Quelles sont les limites des modèles actuels d'apprentissage en profondeur ?
• Les algorithmes d'IA peuvent-ils être totalement impartiaux et exempts de préjugés humains ?
• Comment l'IA peut-elle contribuer aux efforts de conservation de la faune ?

Faits marquants 

Le domaine de l'intelligence artificielle englobe un vaste éventail de sujets qui continuent de façonner et de redéfinir notre monde. En outre, AhaSlides offre une manière dynamique et engageante d'explorer ces sujets. Avec AhaSlides, les présentateurs peuvent captiver leur public grâce à des diapositives interactives modèles , sondages en direct , quiz , et d'autres fonctionnalités permettant une participation et des commentaires en temps réel. En tirant parti de la puissance d'AhaSlides, les présentateurs peuvent améliorer leurs discussions sur l'intelligence artificielle et créer des présentations mémorables et percutantes. 

À mesure que l'IA continue d'évoluer, l'exploration de ces sujets devient encore plus critique et AhaSlides fournit une plate-forme pour des conversations significatives et interactives dans ce domaine passionnant.

Quels sont les 8 types d'intelligence artificielle ?

Voici quelques types d'intelligence artificielle couramment reconnus :

• Machines réactives
• AI à mémoire limitée
• Théorie de l'intelligence artificielle
• IA auto-consciente
• AI générale
• IA super intelligente
• Superintelligence artificielle

Quelles sont les cinq grandes idées de l'intelligence artificielle ?

Les cinq grandes idées de l'intelligence artificielle, telles que décrites dans le livre " L'intelligence artificielle: une approche moderne " de Stuart Russell et Peter Norvig, sont les suivants :

• Les agents sont des systèmes d'IA qui interagissent avec le monde et l'impactent. 
• L'incertitude traite des informations incomplètes à l'aide de modèles probabilistes. 
• L'apprentissage permet aux systèmes d'IA d'améliorer les performances grâce aux données et à l'expérience. 
• Le raisonnement implique une inférence logique pour dériver des connaissances. 
• La perception implique l'interprétation d'entrées sensorielles telles que la vision et le langage.

Existe-t-il 4 concepts de base de l'IA ?

Les quatre concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle sont la résolution de problèmes, la représentation des connaissances, l'apprentissage et la perception. 

Ces concepts constituent la base du développement de systèmes d'IA capables de résoudre des problèmes, de stocker et de raisonner avec des informations, d'améliorer les performances grâce à l'apprentissage et d'interpréter les entrées sensorielles. Ils sont essentiels pour construire des systèmes intelligents et faire progresser le domaine de l'intelligence artificielle.

Ref: Vers la science des données | Forbes | Thèse RUSH  

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Une IA écrit des dissertations qui inquiètent les professeurs

Les étudiants en mal d’inspiration pourraient bien être tentés de demander à une intelligence artificielle (IA) de faire leurs devoirs… Et le pire, c’est que ça pourrait marcher. Des professeurs d’université ont tenté de faire écrire des dissertations à ChatGPT, une nouvelle IA conversationnelle, et ont obtenu des résultats qui les ont laissés pensifs.

Ces derniers temps, les intelligences artificielles dédiées à l’écriture de textes ont fait des progrès parfois déroutants. Dernièrement, c’est surtout GPT-3, l’IA développée par OpenAI, que nous suivons de près. Comme nous l’avions évoqué dans un article , elle avait déjà surpris les scientifiques en rédigeant une publication scientifique tout à fait crédible à son propre sujet.

Cette fois-ci, la nouvelle version présentée par Open AI se nomme ChatGPT, et elle est conçue pour être très accessible au grand public. Comme ses prédécesseurs, elle est capable de générer du texte sur à peu près n’importe quel sujet. Comme on peut le voir sur ce post Twitter , certains utilisateurs sont parvenus à lui faire rédiger des suggestions de corrections pour du code informatique, tandis que d’autres se sont plutôt intéressés à ses talents de poète .

Afin de tester ses capacités universitaires, certains professeurs lui ont également soumis des sujets de dissertation. Interrogé par The Guardian , Dan Gillmore, professeur de journalisme à l’Arizona State University, a expliqué sa démarche. Il a demandé à l’IA de s’occuper de s’acquitter de la même tâche qu’il avait assignée à ses étudiants : écrire une lettre destinée à un parent pour lui donner des conseils sur la sécurité et la confidentialité en ligne. Or, ChatGPT s’en est sorti plutôt honorablement.

De la physique moderne à la poésie

« Si vous n’êtes pas sûr de la légitimité d’un site Web ou d’un e-mail, vous pouvez effectuer une recherche rapide pour voir si d’autres l’ont signalé comme étant une arnaque », a entre autres conseillé l’IA. Dan Gillmore a affirmé qu’il « aurait donné une bonne note » à un travail comme celui-ci, exprimant son inquiétude à ce sujet. Selon lui, « le monde universitaire doit faire face à des problèmes très sérieux ».

Peter Wang, PDG d’une entreprise de machine learning, a lui aussi entrepris d’avoir une conversation assez poussée avec l’IA, puisqu’il lui a parlé de physique.

Um… I just had like a 20 minute conversation with ChatGPT about the history of modern physics. If I had this shit as a tutor during high school and college…. OMG. I think we can basically re-invent the concept of education at scale. College as we know it will cease to exist. — Peter Wang (@pwang) December 4, 2022 Voir aussi Entreprises Technologie · 3 min de lecture IA : selon une étude gouvernementale, les « petits » modèles de langage sont moins performants que les employés pour résumer des informations

« Hum… Je viens d’avoir une conversation de 20 minutes avec ChatGPT sur l’histoire de la physique moderne. Si j’avais eu cette merde comme tuteur pendant le lycée et la fac…. OMG. Je pense que nous pouvons réinventer le concept d’éducation à grande échelle. L’université telle que nous la connaissons cessera d’exister », peut-on lire dans son Tweet.

Cette conclusion dramatique est peut-être tout de même un peu hâtive. En effet, malgré ses bonnes performances, ChatGPT n’est pas non plus dépourvu de défauts. Le média Futurism souligne par exemple dans un article sur le sujet que ChatGPT « ne peut pas vraiment distinguer la vérité de la fiction et invente souvent des faits » avant d’ajouter, non sans un certain humour : « d’aucuns pourraient rétorquer que cette tendance n’est pas si différente de celle de l’étudiant moyen ».

OpenAI a cependant déclaré que la nouvelle IA a été créée en mettant l’accent sur la facilité d’utilisation. L’IA est également capable de reconnaître ses erreurs et d’informer l’utilisateur lorsqu’elle sait que ce qu’elle va dire relève de la fiction. Bien entendu, au-delà de la triche, l’IA pourrait s’avérer être un outil éducatif intéressant. Elle est pour le moment accessible librement dans certains pays : on ne devrait donc pas attendre bien longtemps pour savoir si elle va effectivement être utilisée à des fins douteuses par les étudiants.

Une fois de plus est mis en lumière toute la dangerosité des IA pour la pérennité de l’humanité. Les preuves s’accumulent, dangereusement…. Mais non, comme à son habitude, l’homme ne tient pas compte des avertissements et continue d’aller droit dans le mur… Comme pour le changement climatique. De multiples scientifiques avaient prévenu voilà plus de 30 ans. Qu’avons nous fait…. Rien… Même chose pour les IA. L’homme veut jouer à dieu et se pense le plus fort et le plus intelligent… Mais clairement, ces IA vont précipiter l’humanité dans ce qu’elle a de pire en la remplaçant dans tout un tas de domaines. L’homme deviendra encore plus faignant, encore plus médiocre, de moins en moins capable de penser par lui même….. Puisque à n’en pas douter, l’homme utilisera ces IA pour faire le pire et non le meilleur. La preuve avec ces IA qui pourront faire le travail d’un étudiant à sa place… C’est très grave et ça en dit long sur le futur de l’humanité… Je plains les futures générations qui deviendront de plus en plus décérébrées… Joyeuses perspectives….

Fainéant ou feignant ? Mais jamais faignant !

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Intelligence artificielle : comment les enseignants doivent s'adapter à l'utilisation des élèves

Par  Romain Mazenod, avec Thérèse Thibon, illustrations Manu Boisteau

Publié le 01/09/2024 à 18h01

Lecture en 5 min

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Cet article est paru dans le magazine Le Pèlerin - Abonnez-vous

Pour évoquer les antisèches à l'âge de l'intelligence artificielle (IA), quoi de mieux que de poser la question à ChatGPT lui-même : « Écris-moi un article sur la triche au lycée avec des exemples concrets, des citations d'élèves, de professeurs et d'experts dans le style d'un hebdomadaire grand public. » Le résultat a de quoi donner le vertige à un journaliste chevronné : « Pour beaucoup d'élèves, tricher n'est pas simplement une question de paresse. C'est souvent perçu comme un moyen de survie dans un système éducatif compétitif. “J'utilise ChatGPT pour m'aider à rédiger mes essais, confie Clara, 17 ans, élève en terminale. Ça me permet de gagner du temps et d'avoir des idées que je n'aurais pas eues autrement. » Les phrases manquent peut-être d'aspérités mais s'avèrent parfaitement cohérentes. Précisons que l'article que vous êtes en train de lire a bien été réalisé par nos soins.

Faire le travail à leur place : la solution ChatGPT

Rédiger une dissertation entière sur les pouvoirs du Parlement sous la Ve République, résoudre une équation mathématique complexe, restituer l'essentiel d'un livre de 350 pages… ChatGPT, l'agent conversationnel qui produit du texte grâce à IA et exploité par la société américaine OpenAI depuis l'automne 2022, répond à toutes sortes de requêtes. Et les élèves ont très vite compris quel profit ils pouvaient en tirer. À partir du collège, mais surtout au lycée, ils y ont de plus en plus recours et la tentation est grande de demander à ChatGPT de faire le travail à leur place.

Certains se contentent d'effectuer des copier-coller de dissertations entières ou de fiches de lecture. Louise, 17 ans, se souvient d'une élève, de niveau moyen, qui avait obtenu une excellente note pour son résumé de l'essai Utopie , de Thomas More. « Au lieu de lire nos copies devant les autres en classe, notre enseignant nous a demandé de le faire nous-mêmes. J'ai lu mon texte sans problème alors que l'autre fille a buté, à l'oral, sur des mots de vocabulaire d'un registre assez soutenu qu'elle n'avait pas du tout l'habitude d'employer. Pour moi, il me paraissait évident qu'elle avait utilisé ChatGPT, même si je ne suis pas sûre que le prof l'ait vraiment compris », raconte la jeune fille.

Pour éviter de se voir démasqués, certains jeunes demandent explicitement à l'agent conversationnel dans leur « prompt » - la question ou la phrase courte qui lance la conversation - d'insérer quelques erreurs de français dans le texte et de le rédiger « dans le style moyen d'un élève de première ». Puis, ils ajoutent eux-mêmes une ou deux fautes d'orthographe, quelques maladresses d'expression… et le tour est joué : la triche devient quasiment impossible à débusquer. Mais il arrive aussi que ces petits malins se trouvent pris à leur propre piège : ils rédigent de façon précise, argumentée… à côté de la question posée.

Des résultats parfois décevants

Louise raconte avoir testé l'IA « une seule fois », à l'occasion d'un devoir de sciences économiques et sociales à la maison. Le résultat l'a clairement déçue : « Le plan, basique, ne traduisait pas la complexité de ma pensée. Les idées proposées manquaient de précision et ne mobilisaient pas les connaissances du cours. » Elle a aussi constaté qu'autour d'elle, beaucoup de ses camarades ne considéraient pas l'usage de ChatGPT comme une antisèche ultra- perfectionnée. « Les menaces que cette technologie fait peser sur nos capacités de réflexion personnelle m'inquiètent », souligne-t-elle. Lorsque l'intelligence artificielle est utilisée pour combler entièrement un manque de connaissances, la question se pose.

Compléter sa réflexion grâce à l'IA

Comme toujours avec les innovations, l'IA peut aussi se révéler un secours précieux si on l'emploie en complément. Axel, 17 ans, se souvient de son bac blanc de français, il y a quelques mois. "Notre prof nous avait quasiment donné le sujet en nous invitant à réfléchir, chez nous, en partant de l'étude de Gargantua de Rabelais, à la façon dont le rire empêche parfois le savoir. J'avais en tête deux arguments mais il m'en manquait un troisième. ChatGPT me l'a fourni immédiatement, il était solide et convaincant." Et Axel de poursuivre: "Personnellement, cet outil m'aide à enrichir mon analyse sur un point précis, pas à écrire une dissertation entière." Il n'y voit que des avantages, contrairement à sa mère, qui aimerait qu'il prenne plus souvent la peine de lire des livres… "ChatGPT fait gagner un temps fou, réplique l'adolescent d'un air amusé, et ça donne plein d'explications utiles quand on n'a pas bien compris quelque chose en cours." Axel trouve que ses profs ont l'air "inquiets et un peu dépassés". Le recours des élèves à l'IA les contraint sans conteste à revoir en partie leur manière d'exercer leur métier. Quelques mois après l'émergence de l'agent conversationnel, le milliardaire américano-canadien Elon Musk prévoyait "la fin des devoirs à la maison" avec l'IA.

Sa prophétie paraît en passe de se réaliser. Les ados en ramènent de moins en moins chez eux. "À présent, tout ce que je demande à mes élèves en dehors des cours, c'est de les réviser et de visionner quelques vidéos sur YouTube, confie Ivan Burel, professeur d'histoire- géographie au lycée d'Armentières (Nord). Avant ChatGPT, il m'arrivait de donner des commentaires de textes à faire. Aujourd'hui, ça ne sert plus à rien: l'IA s'en charge instantanément."

Sensibiliser les élèves à l'IA

Certains enseignants formulent leurs sujets de façon plus ouverte lors des quelques devoirs à la maison encore demandés dans l'année. « Notre professeur d'histoire nous a donné un sujet sur la IIe République, reprend Axel. Ce n'était pas un intitulé du genre : « Comment sont organisés les pouvoirs sous la IIe République ? » Il était très large, ça nous a obligés à comprendre pourquoi la thématique était posée de cette manière et à nous débrouiller tout seuls. Dans ce genre de cas, si on a recours à ChatGPT, ça se voit. »

Une autre façon, plus globale, d'intégrer pédagogiquement cette avancée technologique consiste à sensibiliser les élèves à l'IA. « J'essaie de le faire, témoigne Ivan Burel. Quelles questions poser ? Comment formuler les prompts ? Je les invite à développer leur esprit critique. » Et à prendre conscience des limites de l'outil. « Souvent, ChatGPT donne des réponses correctes mais assez moyennes, attendues, souligne l'enseignant. Il se montre assez peu créatif. »

Pour l'instant, aucun dispositif spécifique n'a été instauré à l'échelle nationale par le ministère. À l'heure d'entrer dans le supérieur, Louise se veut confiante, songeant aux professeurs talentueux qui ont jalonné son cursus au collège et au lycée : « Rien ne remplacera jamais le contact humain. »

* Chat Generative Pre-trained Transformer

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