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L'intelligence artificielle en éducation :
pour le meilleur, mais sans le pire


15 décembre 2020

L'arrière-plan est bleu marin. Au centre de l'image, un livre avec des pages blanches est ouvert. Des îcones blanche néon (gauche à droite: une pomme sur un livre; un sac à dos; un crayon; un livre fermé; la tête d'un robot) flottent au-dessus du livre ouvert. Des réseaux de communication bleu pâle sont placés derrière les îcones.

En 2020, impossible de rester indifférents à toute la place que l’intelligence artificielle (IA) gagne dans tous les secteurs de notre société. Impossible également de demeurer sourds face aux transformations sociétales et aux nouvelles avenues que l’intelligence artificielle fait miroiter à l’éducation. L’IA influence notre vie individuelle et collective et il est donc nécessaire de développer son esprit critique, à l’école, face à son usage. Mais surtout, comme l’indiquait l’UNESCO en mars 2020, l’intégration systématique de l’IA dans l’éducation a le potentiel de relever certains des plus grands défis qui se posent dans ce domaine aujourd’hui, d’élaborer des pratiques d’enseignement et d’apprentissage innovantes, et enfin d’accélérer les progrès, notamment dans la réalisation du 4e objectif de développement durable (éducation de qualité). Ceci dit, l’arrivée de l’IA en éducation ne se fait pas sans heurts.

En fait, son intégration en éducation représente des enjeux immenses pour les systèmes éducatifs de tous les pays :

Premièrement, il faut s’assurer de former adéquatement la relève scientifique dans un contexte où l’IA occupera résolument une place encore plus centrale dans la société de demain. Au lieu de redouter l’arrivée de robots intelligents qui va transformer les emplois futurs, il faut plutôt préparer les apprenants à cette réalité. Cela implique des changements importants dans les programmes de formation à l’école primaire ou secondaire, notamment en sciences. Former les apprenants à l’IA, c’est aussi en quelque sorte œuvrer à prévenir les dérives potentielles qui pourraient survenir dans un proche futur.

Deuxièmement, les systèmes éducatifs sont aux prises avec une toute nouvelle industrie de ressources éducatives qui font appel à l’IA. Mais les acteurs de l’éducation peinent à s’y retrouver entre les promesses de cette industrie (apprendre mieux, apprendre plus, diminuer les iniquités en éducation, etc.) et la réelle valeur éducative des outils proposés.

Troisièmement, il y a toute la question de la formation des enseignants qui pose déjà tellement de défis à l’éducation. Comment, par exemple, dans un contexte de grave pénurie, penser à les former à l’IA? L’idée ici est de les initier aux rudiments de l’IA en éducation, non pas pour qu’ils soient des experts de ce domaine, mais plutôt pour les préparer à l’école de demain. Il s’agira aussi de les préparer à former les jeunes d’aujourd’hui à participer à l’édification de la société de demain. Ce volet est un enjeu tout particulièrement important pour les États, car si l’on souhaite réellement que l’IA puisse contribuer à la réussite éducative de tous les apprenants, le rôle des enseignants n’aura jamais été aussi important.

Quatrièmement, il y a toute la question des enjeux éthiques de l’IA qui préoccupe, avec raison, bon nombre d’États. Car malgré la promesse de l’IA pour tous, malgré son potentiel immense, malgré un nombre croissant d’initiatives, l’IA n’a pas toujours la cote en éducation. Car même si elle intéresse et pique la curiosité de bon nombre d’acteurs de l’éducation, elle inquiète aussi au plus haut point. Et l’éducation n’échappe pas à la peur de l’IA. Rendra-t-elle l’éducation plus performante au détriment du côté affectif de l’enseignement? Les robots remplaceront-ils les enseignants, comme le laisse penser Neil Selwyn dans son livre Should Robots ReplaceTeachers1? Cette inquiétude a d’ailleurs été renforcée dernièrement au Canada lors des consultations publiques sur l’usage de l’IA dans une application qui détermine le niveau de risque de chaque individu d’être infecté par la COVID-19. Bon nombre de craintes ont été soulevées, tant par les experts que par les citoyens. Les États et les institutions éducatives doivent donc trouver un juste équilibre entre les promesses de cette industrie (apprendre mieux, apprendre plus, diminuer les iniquités en éducation, etc.) et les enjeux éthiques de l’IA qui préoccupent la population en général.

Cinquièmement, il y a, comme l’indique l’UNESCO, la nécessité pour les systèmes éducatifs d’adopter une approche de l’IA axée sur l’humain, c’est-à-dire une approche qui vise à réorienter le débat pour inclure le rôle de l’IA dans la lutte contre les inégalités actuelles en matière d’accès au savoir, à la recherche et à la diversité des expressions culturelles, et pour faire en sorte que l’IA n’accentue pas les écarts technologiques dans et entre les pays. L’objectif de ce texte est de donner un aperçu des utilisations pédagogiques de l’IA. C’est un sujet trop vaste, impossible à traiter en quelques pages. Il s’agit plutôt de faire une réduction pour permettre aux acteurs de l’éducation d’en savoir plus sur la question de l’IA en éducation. Ce texte présente d’abord ce qu’est l’IA. Puis, la question de ses principaux impacts en éducation est abordée, et ce, afin de réellement montrer la pertinence d’y porter une rigoureuse attention. On y présente ensuite le fruit d’une vaste recension planétaire qui montre combien elle est présente en éducation. On y aborde par exemple les États qui ont des politiques nationales en matière d’IA, la manière dont l’IA est enseignée aux élèves, voire comment les enseignants sont formés à l’IA. Une brève section sur les balises nécessaires pour encadrer l’usage de l’IA en éducation précède enfin la conclusion de ce texte.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

Simplement dit, c’est une machine, un outil ou un logiciel capable de prendre des décisions, voire d’apprendre, dans des contextes particuliers, sans avoir été programmé pour l’ensemble de ces situations. Par exemple, une voiture dite intelligente serait en mesure de conduire sur une route qu’elle n’aurait pas encore empruntée. Un logiciel de reconnaissance vocale n’a pas besoin d’entendre la voix d’une personne particulière pour comprendre ce qu’elle a dit. Plusieurs se demandent toutefois s’il est possible de parler d’intelligence pour une machine. L’idée de dispositifs dotés d’une capacité de réflexion est née au XXe siècle, dans les romans et dans les films de science-fiction. Globalement – et cela participe indubitablement aux craintes que l’on a face à l’intelligence artificielle – on raconte souvent des histoires où des machines deviennent trop intelligentes et se rebellent. On pense d’abord à HAL 9000, l’ordinateur sensible et principal antagoniste de 2001, l’Odyssée de l’espace, mais aussi plus récemment à Skynet, le système d’intelligence artificielle présenté dans les films Terminator.

Aujourd’hui, plusieurs pensent que la réalité a rejoint un peu la fiction. Oui, les machines intelligentes peuvent aujourd’hui battre l’homme aux échecs, et calculer bien plus rapidement que n’importe quel humain. Et même s’il existe des logiciels capables de converser avec nous – il faut penser par exemple aux haut-parleurs intelligents ou assistants personnels virtuels, de plus en plus présents dans les foyers, comme Alexa, HomePod ou encore Google Home – mais nous sommes toutefois encore bien loin de Skynet ou HAL 9000. Oui, certains des outils, logiciels et machines que nous rencontrons dans notre quotidien possèdent une certaine intelligence, mais elle est contextualisée. Autrement dit, ces outils n’ont pas de conscience et ne peuvent apprendre que dans certains domaines particuliers. Une voiture intelligente a appris à conduire, mais elle ne connaîtra jamais l’art, par exemple. Pour plusieurs, l’IA c’est donc la reproduction artificielle de certaines des facultés cognitives de l’intelligence humaine, dans le but de créer des logiciels, des outils ou des machines capables d’exécuter des fonctions normalement réservées au cerveau humain. L’intelligence artificielle se traduit par des programmes informatiques en mesure d’apprendre et d’appliquer les connaissances acquises pour résoudre des problèmes, dans un domaine particulier, et ce, à partir d’une quantité phénoménale de données, de schémas, de modèles.

Un concept que l’on entend souvent quand on parle d’IA, c’est le deep learning ou apprentissage profond. On dit que le deep learning imite, en quelque sorte, le fonctionnement d’un cerveau humain, puisque le système est programmé pour apprendre de façon hiérarchique. Par exemple, un moteur de recherche comme Google attribue plusieurs caractéristiques ou couches à une requête effectuée pour une image de chat. Un chat a le contour de sa tête qui a une certaine forme, du poil, un certain type de nez, des oreilles pointues, un tel type de queue, etc. Pour chaque caractéristique, une pondération est apportée par le moteur de recherche de Google qui passe par des couches abstraites aux couches de plus en plus concrètes pour pouvoir effectuer des prédictions. Au bout du compte, sans avoir vu toutes les images de chats qui existent, Google arrive, en général, à reconnaître tous les chats. Cette avancée de l’IA est importante. Plus besoin de faire tout apprendre aux machines. Une machine peut apprendre et reconnaître, sans avoir nécessairement appris avant. Dans le cas de la reconnaissance faciale, utilisée dans plusieurs téléphones intelligents, le premier niveau va passer par les traits, puis des parties du visage, enfin par des visages types. Ainsi, plusieurs logiciels sont maintenant en mesure de reconnaître des visages en faisant appel au deep learning, et ce, sans nécessairement avoir vu tous les visages qui existent.

L’IA : quels avantages pour l’éducation?

Une synthèse de la littérature scientifique révèle de nombreux avantages potentiels de l’intégration de l’IA en éducation, selon le type d’usage. Six principaux avantages sont présentés, avec des exemples d’outils destinés à l’éducation.

L’IA et la réussite éducative des apprenants

L’intérêt d’intégrer l’IA en éducation est d’abord, pour plusieurs chercheurs, de relever certains défis que l’on rencontre en éducation: décrochage scolaire2, pénurie d’enseignants3, etc. Il s’agit également de pouvoir enseigner ou apprendre de façon innovante. L’une des avancées intéressantes de l’IA en éducation, c’est l’apprentissage automatisé ou machine learning. Cet aspect de l’intelligence artificielle permet de générer des connaissances de façon automatique en traitant des données recueillies. Avec les connaissances acquises par le système, il est alors possible de créer un modèle ou pattern permettant de prendre des décisions. Par exemple, dans le cas de la plateforme d’apprentissage à distance UTIFEN (Usage des Technologies de l'Information pour la Formation des Enseignants au Niger), le système peut, à partir des parcours de réussite et d’échec des apprenants, créer un modèle d’intervention « idéal », qui vise la réussite des apprenants. Cet « apprentissage » permet donc à la plateforme d’envoyer de façon automatique, autonome et individualisée des rappels à des moments opportuns aux apprenants pour accroître leurs chances de réussite. Le machine learning peut donc, d’une certaine façon, apprendre, sans avoir été préalablement programmé.

L’IA pour décharger les enseignants de tâches chronophages

Avec l’IA, les robots humanoïdes seront de plus en plus présents dans les salles de classe, non pas pour remplacer des enseignants comme pourraient le laisser entendre certains films hollywoodiens, mais plutôt pour venir aider l’enseignant dans sa tâche combien parfois complexe et chronophage. L’IA peut donc être un outil au service des professeurs pour optimiser l’accompagnement des élèves, en les déchargeant notamment de certaines tâches, en les automatisant.

L’IA et les tuteurs intelligents : de l’aide instantanée, en tout temps, aux apprenants

L’IA permet d’accroître les interactions entre l’apprenant et le contenu d’apprentissage, notamment avec les chatbots, ces interfaces de communication entre un humain et un logiciel. Ces chatbots, à l’image des enceintes connectées à la maison (HomePod, Amazon Echo, Google Home), comprennent le langage de l’utilisateur et sont ainsi en mesure de leur répondre. L’IA permet ainsi d’implanter des systèmes de tuteurs intelligents dans les plateformes de formation, en présentiel ou à distance. Il existe de plus en plus de plateformes d’apprentissage où l’on a recours à des tuteurs intelligents. Dans un contexte où cette forme d’apprentissage, de plus en plus mobile, occupe une place importante dans notre société, il s’agit d’un avantage majeur, tant pour les apprenants que pour les formateurs. En France, c’est Jules, un agent conversationnel intelligent (chatbot), qui répond aux questions des élèves, d’une façon rapide et fiable, lorsqu’ils sont en train de faire leurs devoirs. Dans ce cas, l’IA est utilisée sous la forme d’un chatbot qui peut réorienter l’utilisateur vers d’autres contenus. La plateforme est gratuite et disponible en version web et mobile. La plateforme Socratic, genre de tuteur en ligne, produite par l’IA de Google, aide les élèves à comprendre la matière qui leur pose des défis. Socratic trouvera les meilleures ressources en ligne pour permettre aux élèves de mieux apprendre. Korbit est une plateforme d’apprentissage personnalisée pour apprendre des compétences en science des données avec une intelligence artificielle (programme personnalisé, collaboration interactive individualisée basée sur des exercices de résolution de problèmes et de la rétroaction en temps réel, diagrammes et des arbres de concepts personnalisés pour illustrer comment les concepts sont liés les uns aux autres). Un tuteur intelligent, Korbi, guide l’apprenant dans son parcours. Korbit est disponible en six langues (y compris le français), en version web et mobile.

L’IA pour l’accès au savoir

L’apprentissage automatique profite également à la reconnaissance automatique d’images, comme c’est le cas par exemple pour l’application LeafSnap qui fournit une foule d’informations sur les végétaux qui sont photographiés avec une tablette. Dans un contexte où de plus en plus d’écoles équipent les élèves de tablettes, ces types d’applications ont un potentiel cognitif exceptionnel, qui va bien au-delà de la motivation que cela suscite chez les apprenants. Alloprof, organisme bien connu dans l’aide aux devoirs au Québec, avec plus de 100 000 communications chaque année avec des apprenants, lançait d’ailleurs sa nouvelle plateforme éducative et intelligente, dans le but d’aider encore un plus grand nombre d’élèves. Avec l’application mobile Photomath, l’élève ayant de la difficulté avec un problème mathématique le prend en photo à l’aide de son appareil mobile, que ce soit écrit à la main ou à l’ordinateur et l’envoie à l’application. Photomath lit et résout le problème en proposant une démarche étape par étape selon un code de couleur. Cette plateforme d’apprentissage a recours à l’IA afin de lire et résoudre les problèmes mathématiques et elle est disponible en huit langues.

L’IA et la personnalisation de l’apprentissage

L’IA permet de personnaliser les apprentissages, comme nous avons pu le voir avec UTIFEN et d’autres outils. Il s’agit résolument d’un des plus grands avantages de l’IA en éducation4. L’IA peut ainsi permettre d’apprendre plus, notamment en rendant plus agréables et personnalisés les exercices répétitifs5. C’est un peu ce que Duolingo propose avec brio pour l’apprentissage personnalisé des langues. L’application Duolingo, avec son système de reconnaissance vocale, et ses plus de 600 millions d’usagers, est un outil numérique doté d’une intelligence artificielle fort présent en éducation. Cette plateforme intelligente d’apprentissage des langues, la plus populaire au monde, est désormais de plus en plus présente dans les salles de classe où des dizaines de milliers d’enseignants l’utilisent déjà pour améliorer leurs leçons. Son intelligence artificielle permet notamment d’adapter les activités d’apprentissage en fonction de la connaissance actuelle de la langue. Il existe d’autres plateformes pour l’apprentissage des langues, par exemple Mon coach Bescherelle qui est une application d’entraînement à l’orthographe, qui s’adapte au niveau de l’apprenant. La plateforme Mathia permet à un enseignant de construire des parcours d’apprentissage individuels pour chaque élève, selon leurs forces et faiblesses et à l’aide d’un dispositif permettant la visualisation 3D. Un système d’IA permet d’avoir un visuel sur la progression et les acquis des élèves (individuellement). Lors des exercices, les élèves sont accompagnés par un personnage « attachant » : Mathia. La plateforme permet également aux élèves d’avoir une visualisation 3D de concepts mathématiques. Mathia est une application web, gratuite, utilisée par l’enseignant et disponible en anglais et en français.

L’IA et l’évaluation des apprentissages

L’IA permet de corriger de façon automatique certains types de travaux, offrant ainsi la possibilité aux enseignants d’investir ce temps à d’autres tâches pédagogiques. Il est certain que les applications – surtout disponibles en anglais – qui corrigent de façon automatique des dissertations ne sont pas encore au point, et que l’intervention humaine est encore nécessaire, mais les progrès des outils de correction automatique sont surprenants6. L’IA facilite l’évaluation continue des apprenants. Les expériences d’apprentissage créées tout en ayant recours à l’IA permettront de suivre l’apprenant à travers tout son parcours d’apprentissage, et de connaître avec une précision relative son degré de compétence à un moment précis7. Le feedback fait partie intégrante de l’évaluation des apprentissages. L’IA accroît les possibilités de feedback pour les apprenants, comme c’est le cas par exemple avec la plateforme UTIFEN où les apprenants reçoivent des messages textes personnalisés de la plateforme, en lien avec leur parcours d’apprentissage. Avec l’IA, le feedback peut être non seulement personnalisé, il peut être plus rapide, plus fréquent, etc. Le logiciel Turnitin (de l’anglais, turn it in, « remettre [un travail] ») a recours à l’IA pour détecter le degré de plagiat d’un travail reçu. L’interface permet de voir, d’un côté, le travail de l’étudiant avec les passages possiblement plagiés et, de l’autre, la source du plagiat, avec même le pourcentage de la source qui se retrouve dans le travail de l’étudiant.

L’IA en éducation : bref tour du monde

Politiques nationales en matière d’IA

Une importante recension internationale a été réalisée pour mieux comprendre les initiatives internationales en matière d’IA et d’éducation. L’Observatoire des politiques portant sur l’IA de l’OCDE est d’ailleurs un outil précieux pour identifier ces initiatives, même si la plupart des documents recensés ne portent pas sur l’IA en éducation per se. On compte plus de 16 pays qui ont mis en place des stratégies nationales en matière d’IA qui incluent un volet sur l’éducation. En 2017, le gouvernement du Canada a chargé le Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) d’élaborer et de diriger la Stratégie pancanadienne en matière d’IA. L’un des objectifs de CIFAR est d’accroître le nombre de grands chercheurs et diplômés qualifiés en IA au Canada. À l’instar de l’initiative canadienne, la formation et l’encouragement des talents en IA sont considérés comme des nécessités urgentes dans beaucoup d’autres pays du G20. En effet, on retrouve de telles initiatives en Allemagne, en Arabie saoudite, en Australie, en Belgique, en Chine, en Corée du Sud, dans plusieurs États des États-Unis, en France, en Inde, en Italie, au Japon, au Mexique, au Royaume-Uni, en Russie, et en Suisse. Dans plusieurs de ces pays, de telles initiatives se sont traduites en cours spécialisés proposés par les universités, comme c’est le cas en France et au Canada.

Enseigne-t-on l’IA aux élèves?

Avec la place centrale qu’occupe l’IA dans de plus en plus de domaines de notre quotidien, il semble nécessaire qu’elle devienne un point important en éducation et que l’école participe à former les futurs citoyens et acteurs de la société à cette innovation. Comme pour l’enseignement et l’apprentissage de la programmation qui a connu un essor exceptionnel au cours des dernières années, l’idée n’est pas de faire des jeunes formés à l’école des ingénieurs informatiques. Il s’agit plutôt de les préparer pleinement au monde de demain. La maîtrise de cet aspect du numérique doit aussi, de façon plus large, leur permettre de faire face aux innovations technologiques qui se concrétiseront dans les années à venir, notamment les avancées en matière d’intelligence artificielle. Cet enseignement leur permettra également de poser un regard plus critique sur ces innovations. Le travail de recension réalisé a également permis de voir dans quelle mesure l’IA est « enseignée » aux élèves du primaire et du secondaire.

Ce sont quelque sept États qui ont ainsi rendu l’enseignement de l’IA obligatoire pour les jeunes : l’Australie, le Canada, la Chine, les États-Unis, l’Inde, le Pays de Galles et le Royaume-Uni. Sept des 10 provinces canadiennes ont ainsi intégré l’IA dans leurs programmes. Ainsi : (1) au Nouveau-Brunswick, un élève devrait être en mesure d’identifier les éléments clés de l’IA; (2) à l’Île-du-Prince-Édouard, les apprenants discutent de la manière dont l'IA affectera la science et l'ingénierie; (3) en Saskatchewan, les élèves examinent les applications de l'IA en robotique ; (4) en Ontario, l’élève doit pouvoir évaluer et discuter des progrès de l’informatique, y compris de l'IA; (5) à Terre-Neuve-et-Labrador, en réfléchissant à l'omniprésence des ordinateurs, les élèves sont appelés à discuter des enjeux de l’IA; (6) en Colombie-Britannique, l'IA est l'une des technologies actuelles et futures à prendre en compte lors de l'élaboration des concepts et des contenus; enfin, (7) au Québec, le Cadre de référence de la compétence numérique, dernière politique gouvernementale sur les technologies en éducation, souligne qu’il est important de développer chez les élèves, dès le primaire : « une compréhension globale à l’égard de l’intelligence artificielle et de ses impacts sur l’éducation, la société, la culture ou la politique » (p. 14). En Australie, les élèves ont par exemple la possibilité d’analyser une gamme de solutions numériques, y compris des moteurs d’IA. Leur curriculum indique même que les élèves doivent être appelés à essayer de résoudre des problèmes complexes par l’IA. En Chine, dès 5 ans, les élèves du primaire sont initiés aux principes de base de l’IA. Aux États-Unis, l’IA fait partie des programmes de 32 États. En Inde et au Pays de Galles, l’intelligence artificielle fait partie des compétences numériques qui doivent être acquises par les élèves au cours de leur cursus scolaire. Au Royaume-Uni, les élèves du secondaire devraient être capables de définir l’IA et de décrire les principales caractéristiques de la modélisation de réseaux neuronaux.

Les enseignants sont-ils formés à l’IA?

L’IA est non seulement un outil puissant qui doit indubitablement prendre sa place dans les systèmes d’éducation, mais les établissements de formation des enseignants doivent donc aussi participer à préparer les futurs enseignants à l’IA. Pourquoi préparer les futurs enseignants à l’arrivée de l’IA en éducation? Pour d’innombrables raisons. Parce que l’IA influence notre vie individuelle et collective et qu’il est nécessaire de développer son esprit critique face à son usage. Parce que former les enseignants à l’IA, c’est aussi en quelque sorte œuvrer à prévenir les dérives potentielles qui pourraient survenir dans un proche futur. Parce que si l’on souhaite réellement que l’IA puisse contribuer à la réussite scolaire de tous les élèves, le rôle des enseignants n’aura jamais été aussi important. Parce que l’arrivée de robots intelligents va transformer les emplois futurs, et qu’il est nécessaire de préparer les élèves à cette réalité dès l’école primaire. Parce qu’il est important de ne pas laisser ce domaine important aux seules entreprises technologiques. La recension réalisée révèle que 12 pays abordent ou sont sur le point d’aborder la question de l’IA dans la formation des enseignants : l’Allemagne, l’Australie, la Belgique, le Canada, la Chine, la Corée du Sud, les États-Unis8, l’Inde, l’Italie, le Royaume-Uni et la Russie.

Des balises pour encadrer l’IA?

Plusieurs experts comme Yoshua Bengio de l’Université de Montréal9 considèrent que l’IA pourrait représenter un danger si la société ne pose pas de limites aux machines intelligentes et à leurs usages. Plusieurs initiatives ont été mises en place pour s’assurer que l’usage de l’IA soit le plus possible encadré. Une des premières initiatives est la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle. Cette initiative poursuit trois principaux objectifs : (1) Élaborer un cadre éthique pour le développement et le déploiement de l’IA; (2) Orienter la transition numérique afin que tous puissent bénéficier de cette révolution technologique; (3) Ouvrir un espace de dialogue national et international pour réussir collectivement un développement inclusif, équitable et écologiquement soutenable de l’IA.

L’UNESCO a récemment lancé une consultation mondiale en ligne sur l’éthique de l’intelligence artificielle, et ce, afin de donner à tout un chacun la possibilité de participer aux travaux de son groupe international d’experts sur cette question. Le groupe a été chargé de produire le premier projet de recommandation sur l’éthique de l’IA, qui sera soumis aux États membres de l’UNESCO pour adoption en 2021. Si elle est adoptée, ce sera le premier instrument normatif mondial à aborder les développements et les applications de l’IA. La première version du projet de recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle est d’ailleurs déjà disponible en ligne. On peut notamment y lire plusieurs des préoccupations mises de l’avant par l’UNESCO, indiquant notamment que les systèmes d’IA peuvent rendre de grands services à l’humanité, mais qu’ils soulèvent également des préoccupations éthiques de fond, à l’égard, par exemple, des préjugés qu’ils sont susceptibles de comporter et d’accentuer, lesquels pourraient entraîner inégalité et exclusion et menacer la diversité culturelle et sociale ainsi que l’égalité des genres; la nécessité d’assurer la transparence et l’intelligibilité du fonctionnement des algorithmes et des données à partir desquelles ils ont été formés; et leurs éventuelles conséquences sur les droits humains fondamentaux, la vie privée, la liberté d’expression, les processus sociaux, économiques et politiques et l’environnement. Ces initiatives, et tout particulièrement cette dernière recommandation de l’UNESCO, cherchent à ce que l’intelligence artificielle soit utilisée en éducation, pour le meilleur, mais sans le pire.

L’IA en éducation : pour le meilleur, mais sans le pire

Au lieu de considérer l’IA en éducation comme la panacée ou le Saint Graal, il faut plutôt la voir comme un outil à grand potentiel qu’il faut savoir exploiter en éducation. L’un des défis auquel fait face notre système d’éducation aujourd’hui est de trouver un juste équilibre entre le maintien de certains aspects traditionnels qui ont fait la richesse de l’enseignement depuis des siècles et la mise à profit des nouvelles possibilités qu’offre l’IA en éducation. Pour ce faire, il ne faut pas se limiter à la seule vision utilitaire de l’IA, mais bien cerner les transformations éducatives qu’elle pourrait alimenter. L’intelligence artificielle, ce n’est ainsi pas uniquement pour participer à la réussite scolaire des apprenants, c’est aussi pour mieux tous nous comprendre et nous respecter, entre humains. L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’éducation a le potentiel de relever certains des plus grands défis qui se posent en éducation. Ces usages, axés sur l’humain et balisés, doivent adhérer à la mission de l’école : instruire, socialiser et qualifier, tout en ayant pour objectif de combattre les inégalités d’accès au savoir ou encore d’améliorer les capacités humaines, le tout en protégeant les droits humains dans un contexte de collaboration humain-machine efficace dans l’apprentissage, en lien avec l’ODD 4. 


Références

1. Selwyn, Neil (2019). Should Robots Replace Teachers? AI and the Future of Education. Indianapolis: John Wiley & Sons.

2. Sara, N.-B., Halland, R., Igel, C., & Alstrup, S. (2015). High-school dropout prediction using machine learning: A Danish large-scale study. In ESANN 2015 proceedings, European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence (pp. 319-24).

3. Edwards, B. I., & Cheok, A. D. (2018). Why not robot teachers: artificial intelligence for addressing teacher shortage. Applied Artificial Intelligence, 32(4), 345-360.

4. Yu, D., Ding, M., Li, W., Wang, L., & Liang, B. (2019, July). Designing an Artificial Intelligence Platform to Assist Undergraduate in Art and Design to Develop a Personal Learning Plans. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 528-538). Springer, Cham.

5. Javaid, Q., Arif, M., Talpur, S., Korai, U. A., & Shah, M. A. (2017). An intelligent service-based layered architecture for eLearning and eAssessment. Mehran University Research Journal of Engineering & Technology, 36(1), 97.

6. Luckin, R., & Cukurova, M. (2019). Designing educational technologies in the age of AI: A learning sciences‐driven approach. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2824-2838.

7. Luckin, R., & Cukurova, M. (2019). Designing educational technologies in the age of AI: A learning sciences‐driven approach. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2824-2838.

8. Au moment de la recension, dans cinq États : l’Alabama, l’Arkansas la Floride, l’Indiana et la Virginie-Occidentale.

9. Bilodeau, Maxime (2018). Monsieur intelligence artificielle, Québec science, janvier-février, p. 61.


Auteur

Thierry Karsenti, Ph.D.

Chaire de recherche du Canada sur le numérique en éducation, Université de Montréal, Canada