Chaque jour ou presque, les médias évoquent la révolution de l’intelligence artificielle (IA) en se référant à ses immenses potentialités mais aussi à sa dangerosité. Lavraiecom vous aide à y voir plus clair…
Les sortes d’IA
L’intelligence artificielle (IA) englobe diverses technologies. L’IA prédictive détecte des motifs (images, texte, musique…), tandis que l’IA générative en crée (ex : DallE, ChatGPT). Il existe aussi l’IA symbolique, qui utilise des règles pour résoudre des tâches, et l’IA connexionniste, inspirée des réseaux neuronaux (comme ChatGPT). L’innovation majeure réside dans l’apprentissage des IA à partir de grandes quantités de données, avec trois types d’algorithmes : supervisé (avec annotations humaines), auto-supervisé (sans annotations), et par renforcement (essai-erreur).
Depuis 2005, les réseaux de neurones et l’apprentissage profond ont transformé la reconnaissance d’images et de la parole. Les IA modernes, comme ChatGPT, utilisent des réseaux de neurones et des modèles de type transformer* (développés par Google Brain en 2017). ChatGPT, après une phase d’auto-apprentissage, a été affiné par un apprentissage supervisé et par renforcement via des retours humains (RLHF ou reinforcement learning from human feedback).
*Transformers : sont des modèles d’IA utilisés pour traiter et générer des données (texte ou images) en analysant des relations complexes dans de grandes quantités d’informations. Ils sont particulièrement efficaces pour comprendre le contexte et générer des résultats cohérents.
L’IA générative
L’IA générative fonctionne différemment de l’intelligence humaine. Après qu’un ingénieur ait conçu un programme d’entraînement, l’IA s’entraîne seule en auto-apprentissage, créant un modèle basé sur la régularité des données. Les transformers, récemment développés, permettent de générer des textes, images, vidéos ou codes à partir d’une requête (prompt*), en imitant des données réelles. Ces systèmes peuvent aussi manifester des comportements complexes, difficilement prévisibles par des méthodes traditionnelles.
*Prompt : est une instruction ou une question donnée à une IA pour qu’elle génère une réponse ou un contenu en fonction de cette demande
L’IA plus forte que toi ?
Les IA génératives, bien qu’elles montrent des comportements intelligents grâce à l’accumulation de données, restent instables et dépendent du volume de données et de l’optimisation des systèmes. Leur objectif est d’approximer des phénomènes à partir de statistiques, basant leurs réponses sur ce qui est « probable ». Cependant, elles n’ont pas accès aux idées abstraites ou philosophiques et ne peuvent pas inventer, se contentant de reproduire des idées existantes. Elles peuvent généraliser, mais ne résolvent pas tout et manquent de créativité. Si l’IA surpasse l’intelligence humaine dans la détection de signaux invisibles ou inaudibles, permettant de classifier formes, images et sons avec une précision supérieure ; elle peine à expliquer ses prédictions et le contexte des données utilisées. De plus, face à des situations inconnues, l’IA ne possède pas l’intelligence émotionnelle, un domaine où les humains restent supérieurs.
L’IA dans la formation professionnelle
L’intégration de l’IA dans la formation professionnelle transforme l’apprentissage avec des outils innovants. Par exemple, les chatbots d’apprentissage offrent une assistance instantanée, permettant aux travailleurs sur le terrain de se former en continu. Les systèmes de recommandation adaptent les contenus en fonction des besoins individuels, comme pour un technicien qui reçoit des modules sur de nouvelles techniques. Les simulations immersives et la réalité augmentée, utilisées notamment dans le secteur médical et la vente, offrent un apprentissage pratique. L’analyse prédictive anticipe les besoins en formation en fonction des performances observées. Enfin, l’IA aide à cartographier les compétences des salariés pour repérer les lacunes et orienter les formations. Le rôle des formateurs évolue, passant de la transmission de connaissances à un rôle de mentorat et de soutien personnalisé.
L’IA offre des méthodes d’enseignement diversifiées et adaptées aux besoins des élèves, mais elle peut aussi donner l’illusion d’un discours authentique. Il est donc essentiel d’encourager un esprit critique chez les élèves et les accompagner dans l’utilisation de ces outils. Comprendre les biais de L4IA et les exploiter à bon escient passe par des discussions en classe et des interactions avec ces technologies. Les élèves doivent les voir comme des aides à l’apprentissage et non comme des substituts au travail, afin de mieux en saisir les enjeux et d’en maîtriser l’utilisation.
Le véritable enjeu de l’IA : sa règlementation
Bien que l’IA révolutionne l’économie cognitive, il est crucial de réguler son usage par des lois et des normes pour prévenir les risques potentiels. De plus, une éducation à l’éthique de l’IA est essentielle pour permettre aux citoyens de l’utiliser de manière responsable et utile en matière de pédagogie et dans la formation.
