Pause Numérique - Intelligence artificielle : démystification et explo

Direction de région académique du numérique pour l’éducation

Intelligence artificielle : démystification et exploitation pédagogique

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1. Démystifier l'Intelligence Artificielle

Source : conférance de Luc Truntzler organisée par la DRANEToulouse

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IA ou pas IA ?

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IA ou pas IA ?

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IA ou pas IA ?

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IA ou pas IA ?

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IA ou pas IA ?

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C'est quoi l'IA ?

Intelligence artificielle (IA) : Outil qui permet d’imiter, de simuler nos capacités cognitives, sensorielles et motrices.Définition macro : Outil qui prend une décision à partir d’une information.

sources : Luc Truntzler - Webinaire pour la DRANE Toulouse

+ Parcours de Formation groupe TraAM Technologie Collège

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Pas UNE mais DES IA

Traitement automatique du langage

Reconnaissance vocale

Reconnaissance d’images

Synthèse vocale

Navigation et Préhension automatiques

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La journée de Julia avec L'IA

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Les IA dans le temps

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L'IA déterministe

Règles Programme

Décision(s)

Information(s)

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L'IA déterministe

Règles Programme

Décision(s)

Information(s)

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L'IA déterministe

Règles Programme

Décision(s)

Information(s)

Robuste Prévisible Coût financier / énergie Pas exhaustif

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L'IA prédictive

Réseau de neuronnes

Essais / Erreurs

Prédiction

Données

Puissance de Calcul

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Classification permet de catégoriser les objets et d’attribuer un label

L’IA Prédictive - Le Machine learning

Réseau de neuronnes

Clustering permet de regrouper des données par distance ou similarité

L’IA affine les décisions à prendre à partir d’expériences vécues dans son environnement

Régression permet de trouver une relation commune à des données apparentées et connues

source :

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L’IA Prédictive - Le Machine learning

Réseau de neuronnes

Lors de la conception d’un modèle d’IA utilisant l’apprentissage automatique :

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L'IA prédictive

Réseau de neuronnes

Essais / Erreurs

Prédiction

Données

Puissance de Calcul

PuissantCoût financier / énergieDifficilement explicableBiais apprentissage

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L'IA générative

Réseau de neuronnes

Texte, Image, Vidéo, ...

Données

Prompt

Puissance de Calcul

Puissant & bluffant Coût financier / énergie Difficilement explicable Biais apprentissage HallucinationsPropriété intellectuelle

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Pour aller plus loin sur l'histoire de l'IA

source : FunMOOC - IA pour et par les enseignants

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2. Les limites de l'IA générative

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Les Biais

Le sexisme

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Les Biais

L’âgisme, les biais raciaux, le classisme et le conservatisme

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Les Biais

Les stéréotypes culturels

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Les Hallucinations

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Les Hallucinations

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Les Droits d'Auteur

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Vers une législation ?

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Vers une législation ?

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3. Des outils pour comprendre l'IA

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L'IA prédictive

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L'IA prédictive

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L'IA prédictive

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4. Les techniques de prompt

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Les techniques de prompting

La respiration Le chemin de pensée Le contexte / incarnation L'arbre de pensée L'auto-questionnement Le format de sortie Technique du curseur

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Les techniques de prompting

La respiration Le chemin de pensée Le contexte / incarnation L'arbre de pensée L'auto-questionnement Le format de sortie Technique du curseur

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Les techniques de prompting

La respiration Le chemin de pensée Le contexte / incarnation L'arbre de pensée L'auto-questionnement Le format de sortie Technique du curseur

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Les techniques de prompting

Les élèves auxquels on s’adresse, leur niveau, leurs particularités ou leurs besoins…

Public

Un enseignant du primaire, collège, lycée, université, un conseiller, un RASED…

Rôle

Ce que l’on veut que l’IA produise : un QCM, un texte, le plan d’une leçon, un sujet de rédaction…

Objectif

Sur quoi doit porter cette production : la démocratie athénienne, la Première Guerre mondiale, la photosynthèse

Sujet

Expliciter tout ce que vous pouvez : la stratégie désirée, le référentiel, le style d’écriture… Éventuellement, procurez des exemples. Enfin, corrigez, reformulez, précisez.

Explication

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Les techniques de prompting

La respiration Le chemin de pensée Le contexte / incarnation L'arbre de pensée L'auto-questionnement Le format de sortie Technique du curseur

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5. Exploitations pédagogiques de l'IA

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Accompagner les apprentissages des fondamentaux au Cycle 2

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Aide à la conception d'exercices

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Aide à la conception d'exercices

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Aide à la conception d'exercices

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L'IA en EPS : Utilisation d'un ChatBot

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La génération d'une musique

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La génération d'image

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La lecture critique d'image générées par une IA

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6. L'évaluation à l'ère des IA génératives

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L'évaluation à l'ère des IA génératives

Ce que peut faire l'IA :

• Répondre à des questions de tous types et dans tous les domaines
• Produire du contenu – rédiger des écrits de toute nature (rapport, mémoire, lettre, QCM …)
• Simplifier, adapter du contenu à un public donné
• Traduire du contenu en de nombreuses langues
• Synthétiser / résumer du contenu Mettre en forme du contenu, illustrer
• Classer et catégoriser du texte Interagir, échanger
• Suggérer des titres, slogans, plans…
• Analyser et classer des données
• Générer du code, résoudre des équations

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L'évaluation à l'ère des IA génératives

Ce que ne peut pas faire l'IA :

• Ne génèrent pas de savoir procédural (uniquement du savoir déclaratif)
• Ne savent pas raisonner
• Ne disent jamais qu’elles ne savent pas
• Proposent des contenus parfois erronés (Risques de désinformation, risque de biais (sociaux, culturels…) et d’accentuation des stéréotypes et préjugés
• Leurs données sont limitées pour des domaines ou sujets très spécifiques (les IAGS se basent pour répondre sur les idées et les thématiques les plus courantes, voire dominantes d’une discipline)
• Fournissent des réponses souvent très génériques / générales
• Ne savent pas contextualiser les réponses données
• Ne savent pas prendre position, argumenter – ne peuvent avoir de pensées critiques et divergentes

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L'évaluation à l'ère des IA génératives

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7. Échanges

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Pour aller plus loin

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Des outils