George Streit: « L’intelligence artificielle offre déjà d’incroyables possibilités pour aider les gens à apprendre. Par exemple, en créant des parcours d’apprentissage sur mesure : lorsque les apprenti/es se connectent à une plateforme d’apprentissage basée sur l’IA, ils se voient proposer des exercices et du matériel personnalisés, adaptés à leurs faiblesses et à leurs points forts. L’IA apprend en même temps : l’apprenti/e s’améliore-t-il(elle) ? Où se situent les difficultés ? À quels exercices la personne réagit-elle bien ? Et si des éléments ludiques sont intégrés dans le processus d’apprentissage – ce que l’on appelle la gamification – la motivation peut se voir fortement augmentée.
L’IA peut évaluer les examens et les devoirs de manière automatisée, ce qui augmente la précision des résultats et allège la charge de travail des enseignants. Les tests à choix multiples et les rédactions écrites peuvent être par exemple corrigés rapidement et de manière fiable grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP).
Toutefois, il existe d’autres possibilités qui n’ont pas encore été exploitées : à l’avenir, je vois des classes virtuelles dans lesquelles les apprenti/es sont immergé/es dans une réalité virtuelle, presque comme s’ils/elles étaient réellement sur place. Cette expérience d’apprentissage immersive va bien au-delà des méthodes d’enseignement traditionnelles : les apprenti/es pourraient se plonger dans des événements historiques, vivre de près des phénomènes scientifiques ou réaliser des simulations interactives qui favorisent la compréhension de concepts complexes. Ce type d’apprentissage peut améliorer l’engagement et la motivation des élèves.
Je vois également un grand potentiel dans l’analyse des données.
L’IA pourra bientôt prédire encore mieux la réussite des apprenti/es, et ainsi leur proposer une aide précoce en cas de difficultés. Il est également possible de faire des prévisions et des recommandations en matière de parcours professionnel, du fait que l’IA a appris à connaître ses jeunes pendant des années d’apprentissage en commun. Il est cependant important que les recommandations soient considérées pour ce qu’elles sont : une évaluation de la machine. La liberté d’emprunter d'autres voies, la reconversion professionnelle et les idées créatives des élèves doivent rester possibles et être encouragées.
D'une manière générale, le plus grand avantage de l’IA dans l’éducation réside à mon avis dans le fait que les enseignants peuvent être déchargés, ce qui leur permet de consacrer plus de temps à l’enseignement individuel. Car même si l’IA peut assumer de nombreuses tâches, rien ne remplace l’interaction humaine en classe et le sens pédagogique d'un/e enseignant/e.
L’IA peut être un moyen formidable d’accéder aux connaissances – si l’on puise dans les bonnes sources. En effet, une technologie peut aussi être défaillante ou contenir des préjugés. Raison pour laquelle il est essentiel que l’IA soit toujours surveillée et contrôlée de manière critique par des humains. À cet égard, l’intelligence artificielle est souvent surestimée.
Il ne faut pas non plus que nous soyons trop dépendants de l’IA et que nous ne réfléchissions plus par nous-mêmes. Et nous constatons aussi, ne serait-ce qu’avec le smartphone, que les gens, avec la technologie, se concentrent moins bien sur de longs textes ou la solution de problèmes.
Tout cela montre l’importance d’enseigner de nouvelles compétences en matière d’IA : l’esprit critique, la capacité de poser des questions précises et pertinentes aux systèmes d’IA, la capacité de vérifier une source de l’IA et d’évaluer sa fiabilité. Mais il est également essentiel d’avoir des connaissances de base en analyse de données et de comprendre le fonctionnement de l’IA afin de pouvoir l’évaluer correctement. En outre, il est important de développer une sensibilité à ses dangers : les applications non éthiques et l’utilisation abusive de données (personnelles).
Comme pour toutes les innovations, de nouveaux métiers apparaissent autour de l’IA : par exemple, des spécialistes qui développent et entraînent des modèles d’IA, des éthiciens de l’IA ou des scientifiques des données. L’IA continuera bien sûr d’occuper l’informatique et le développement de logiciels, et d’enrichir les branches comme la médecine, où l’IA devient de plus en plus précieuse pour le diagnostic et le traitement des maladies, ou la finance pour l’évaluation des risques. »
Soutien lors de la mise en œuvre de projets d’IA
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Swissmem propose, via la plateforme Next Industries – une initiative commune de Swissmem, SwissT.net et asut – un cercle pratique sur le thème de l’intelligence artificielle. Dans une première partie, l’inspiration est au premier plan. Des uses cases d’entreprises sont présentés et discutés. Dans une seconde partie, des possibilités d’application concrètes sont discutées, toujours axées sur les besoins des participants.
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