Bienvenue !
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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET ENSEIGNEMENT DES ARTS PLASTIQUES
Agnès Cabillic - IAN - mai 2025
Entrée
Objectifs de la formation
Comprendre dans les grandes lignes ce qu'est l'IA, son histoire, son fonctionnement, ses biais et être en capacité d'en parler à ses élèves. Saisir les enjeux de l'IA en enseignement. Découvrir des outils d'IA et leurs applications possible dans le cadre de l'enseignement des arts plastiques.
C'est parti
9092601
SOMMAIRE
01
CONNAITRE ET COMPRENDRE
02
IA, ART ET ENSEIGNEMENT
Sitographie
Pause
Lexique
03
APPLICATIONS EN ARTS PLASTIQUES
MISE EN PRATIQUE
04
01
CONNAITRE ET COMPRENDRE
Entrée
UNE DEFINiTION?
L’IA est un domaine de recherche-développement (R&D) de l'informatique, qui cherche à reproduire sur une machine les processus perceptifs et cognitifs de l’animal ou de l’humain (raisonnement, prise de décision, reconnaissance de formes : parole, images). Cela inclut des actions comme comprendre le langage, reconnaître des images, résoudre des problèmes, ou prendre des décisions. L'objectif est d'imiter ou de reproduire une forme d'intelligence humaine, grâce à des algorithmes et des données.
L'IA est déjà omniprésente dans nos vies quotidienne depuis longtemps
Filtres anti-spam
Assistants vocaux
Dans les e-mails, pour bloquer les spams / indésirables
Siri, Alexa ou Google Assistant...
Recommandations personnalisées
Traduction automatique
Netflix, YouTube, Amazon ou Spotify,
Google Traduction
Voitures autonomes ou semi-autonomes
Publicité ciblée
Analyse de vos recherches, réseaux sociaux
Reconnaissance faciale
ETC...
Déverouiller son téléphone
Un peu d'histoire...
L’intelligence artificielle (IA) est contemporaine de l’informatique. Elle est née au cours des années 1950. À la même époque, le mathématicien anglais Alan Turing posait la question centrale qui attend toujours une réponse : « Une machine peut-elle penser ? »
CEPENDANT, l'idée d'une machine qui remplecrait l'homme est ancienne
AU MOYEN ÂGE
DANS L'ANTIQUITE
XXieme siecle
EPOQUE MODERNE
C'est quoi l'intelligence artificielle ?
IA = APPRENTISSAGE
INTELLIGENCE ARTIFICELLE
APPRENTISSAGE
Modèle connexionniste ou neuronal
Modèle symbolique
Modèle statique
DEEP LEARNING (Apprentissage profond)
Apprentissage par renforcement
Plusieurs IA ?
IA génératives par spécialités
IA et apprentissage
ATTENTION !
Rester conscient que ces systèmes sont loin d’être parfaits. Ils ne sont que des outils statistiques évolués qu’il faut apprendre à utiliser en connaissant leurs capacités et leurs limites.
Menaces pour la vie privée
Biais, stéréotypes et inclusivité
Transparence et explicabilité
Modération des contenus
Environnement et durabilité
Homogénéité
02
IA, ART et ENSEIGNEMENT
Entrée
L'IA dans la création artistique
IA et droits d'auteur
IA dans mon enseignement
des Oeuvres produites avec L'ia
2022
2024
2018
Art et technologie ?
Une production artistique produite par IA generative....
Quid du droit d'auteur ? De la protection des données ? De la créativité ?
Les créations de ces systèmes sont déclarées originales, ce qui sous-entend qu’elles seraient libres de droits. Ce n’est pas exact, car on a montré que l’image produite peut parfois être déjà présente dans les images d’apprentissage. La question de la propriété intellectuelle reste litigieuse. Ces logiciels font-il réellement preuve de créativité ? il a été longtemps acquis que la créativité était l’apanage de l’Homme, et que la machine ne pouvait produire que des imitations. L’originalité des œuvres produites depuis les années 2015 par les systèmes d’IA générative remet en cause cette certitude. L’utilisation de logiciels d’IA générative pose des questions juridiques mais aussi éthiques.
Alexandre Declos, agrégé et docteur en philosophie.
"Qu’en est-il, maintenant, du statut artistique des images générées par leur biais ? Une IA pourrait-elle créer une œuvre d’art, ou faire montre de créativité ? On peut en douter. Si l’on admet que les œuvres d’art sont nécessairement le produit d’intentions, il s’ensuit que les programmes d’IA ne sauraient créer de l’art, simplement puisqu’ils sont dépourvus de toute forme d’intentionnalité."
"IA pour les enseignants : un manuel ouvert"
Ia ET ENSEIGNEMENT
ENSEIGNEMENT ET LEARNING ANALYTICS
A quoi peut me servir l'IA en tant qu'enseignant ?
Des outils déjà présents dans la classe.
USAGE AVEC LES ELEVES
Avez-vous déjà utilisé / testé une ia en tant qu'enseignant ?
LES COMPETENCES A DEVELOPPER CHEZ LES ELEVES
Quel outils d'Ia avez-vous déjà testé en tant qu'enseignant ?
1531575
en tant qu'enseignant ?
De quelle manière l'IA pourrait m'aider dans la pratique de mon métier ?
inspiration
GAIN de temps
Par exemple, pour la recherche de références artistiques, de ressources, la mise en place d'un plan, un résumé de document....
Pour trouver des idées de séquences, des pistes à partir d'un questionnement du programme
Tâches administratives / evaluation
Creation de supports pedagogiques
Quizz, diaporama, vidéo augmentées,.....
RECOMMANDATIONS si l'on souhaite utiliser des outils d'IA avec les élèves
Les élèves doivent bénéficier au préalable d’une campagne de sensibilisation, afin de les responsabiliser sur ses usages.
Utilisation d'outil respectueux du RGP, gratuits, ne nécéssitant pas la création de compte.
La majorité numérique est de 15 ans. C'est l'âge à partir duquel l'élèves est capable de prendre du recul sur ce qui est proposé par l'IA.
Les compétences clés pour un usage éclairé des IA génératives
PAUSE !
60:00
03
APPLICATIONS EN ARTS PLA
Entrer
Outils d'IA pour enseignants d'arts plastiques
Quelques séquences sur Edubase
Outils d'IA pour les élèves
QUELQUES IA POUR L'ENSEIGNANT
Attention, elles necessitent presque toutes une inscription, elles ne sont pas toutes illimitées.
Le Chat - Mistral IA
MIDJOURNEY
KREA
FIRFLY (Adobe)
DIFFIT
ChatGPT
QUIZLET
Canva AI
MIZOU
MagicSchoolIA
VITTA SCIENCE IA
COMPAR IA
Edpuzzle
Speechify
REVE
QUELQUES IA a tester avec les elEves
TURBO.ART
MAGE SPACE
SCRIBBLE DIFFUSION
PoseMy.Art
GENERATEUR D'IMAGES
Generation d'images avec Vitta science
RAPHAEL.AI
DEEP DREAM GENERATOR
CLIP DROP
PAINT BY TEXT
Human generator
PNG MAKER
CRAIYON
04
ATELIERS DE MISE EN PRATIQUE
Entrer
En pratique : l'art du prompt, quelques principes :
1 - Soyez clair et concis
2 - Définissez clairement la tâche à réaliser
3 - Fournissez des exemples concrets si nécessaire
4 - Spécifiez les contraintes
INFOS +
Étape 1 : Initialiser la conversation
Étape 2 : Décrire la tâche
Étape 3 : Spécifier les contraintes
Étape 4 : Formater la sortie
Étape 5 : Affiner les réponses
PRËT ? C'est parti !
MANIPULONS L'IA
LEXIQUE
Les principaux termes abordés et utilisés dans cette formation. Cliquer sur les mots pour voir la définition.
BIAIS
DATA CENTER
INFORMATIQUE
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
HALLUCINATION
IA GENERATIVE
APPROCHE NUMERIQUE
MODELE SYMBOLIQUE
MACHINE LEARNING
GAN
MODELE STATIQUE
ALGORITHME
DEEP LEARNING
MODELE NEURONAUX
RGPD
PROMPT
LEARNING ANALYTICS
SITOGRAPHIE
- Sélection par Gallica d'ouvrages traitant de l'intelligence artificielle.
- Lettre Edunum Arts Plastiques sur l'IA
- Lexique complet des termes en lien avec l'IA, proposé par Legifrance
- Histoire de l'Intelligence Artificielle
- Banque d'images produites par IA libres de droit
- Dossier Canopé sur l'IA et l'enseignement
- Legislation européenne sur l'IA
- Série de vidéos Canotech sur l'IA
- LETTRE EDUNUM Thématique n°21
- Drane de créteil : opportunité de l'IA en pédagogie
- LETTRE EDUNUM Thématique n°24
- LETTRE EDUNUM Thématique n°25
- L'intelligence artificielle, hier, aujourd'hui et demain
- IA pour les enseignants, un manuel ouvert
- IA générative et ingénierie pédagogique : le prompting, pistes de travail et applications.
- Parlez-vous IA ? Lexique de l'IA expliqué par Canopé
- IA générative : l’art du prompt - Enseigner à l’ère de l’IA
- Série de vidéos pédagogiques de l'INRIA pour comprendre comment fonctionnent les modèles de langage comme ChatGPT pour les non initiés.
POUR CONCLURE
Cette formation a été élaborée à l'aide des IA suivantes :
Midjourney : génération des images utilisées pour le quizz de début de formationChatgpt : a élaboré le plan de la formation, il a généré les questions pour le sondage d'introduction, il a généré les définitions utilisées dans le lexique, il a produit le tableau récapitulatif des différentes IA. Adobe exress : a animé le petit robot de la vidéo en page 23. Speechgen : a généré la voix de la vidéo à partir d'un texte. Mizou : pour créer un exemple de Chatbot pour les élèves
Conception de la première chaise en série au monde née de la collaboration entre intelligence artificielle (IA) et humains.
Cette chaise, baptisée A.I, est le fruit de la collaboration entre l’architecte et designer français Philippe Starck, le fabricant italien de meubles contemporains Kartell, et Autodesk Research. Afin de répondre aux exigences de fabrication du moulage par injection de Kartell, Philippe Starck s’est chargé de la vision globale de la chaise, tandis que des algorithmes de conception générative ont proposé une myriade d’options de conception.
Cubisme : fragmentation des formes et représentation simultanée de multiples perspectives, influencées par les mathématiques et la géométrie.
Un data center, ou centre de données en français, est une infrastructure physique qui regroupe un grand nombre de serveurs et d’équipements informatiques. Il est conçu pour stocker, traiter et gérer des données numériques de manière centralisée.
Les systèmes d’IA générative peuvent inclure de nombreux biais et stéréotypes. (Stéréotypes négatifs et offençants, sous représentations, sur représentations)
Un modèle neuronal en intelligence artificielle (IA) désigne une approche inspirée du fonctionnement des réseaux de neurones biologiques du cerveau humain. Ces modèles utilisent des réseaux de neurones artificiels pour apprendre des relations complexes dans les données, souvent sans intervention humaine directe. Il apprend à partir de grandes quantités de données pour effectuer des tâches comme reconnaître des images, comprendre le langage ou prédire des résultats.
Caractéristiques principales :
- Réseaux de neurones artificiels (RNA) : Ces réseaux sont composés de plusieurs couches de neurones artificiels connectés entre eux.
- Apprentissage supervisé ou non supervisé : Le modèle est entraîné à partir de données pour améliorer ses performances sur une tâche donnée.
- Propagation des erreurs : Lors de l’apprentissage, le modèle ajuste les connexions entre les neurones pour réduire l’écart entre ses prédictions et les résultats attendus (via un processus appelé rétropropagation).
- Flexibilité : Ces modèles peuvent traiter des données très variées, comme des images, du texte ou des sons.
Création de vidéos pédagogiques interactives.
La recherche sur l'IA en éducation se centre principalement sur la manière dont l'IA pourrait aider tous les élèves à réussir en permettant de cibler les difficultés, les besoins, afin d'apporter un enseignement, une aide, un rythme de progression personnalisé. Ceci grâce au Learning Analytics : utilisation de données, de méthodes analytiques et d'algorithmes d'intelligence artificielle pour comprendre, optimiser et améliorer les processus d'apprentissage.
Le machine learning (ou apprentissage automatique en français) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet à des machines (ordinateurs ou systèmes informatiques) d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de données, sans être explicitement programmées pour chaque tâche
Nam June Paik : Intégration de technologies audiovisuelles, mécaniques et électroniques pour créer des expériences immersives.
L'intelligence artificielle conversationnelle comme assistant du pédagogue
Même les fournisseurs de modèles d’IA générative supposément ouverts peuvent se montrer méfiants à l’égard des éléments et des méthodes utilisés pour entrainer et ajuster ces modèles. La forme et le contenu du résultat peuvent grandement varier, même lorsque les prompts ou l’historique des utilisateurs sont très similaires.
Les dessins informatiques de Vera Molnar. Premiers programmes génératifs dans les années 1970, où des systèmes informatiques ont été programmés pour créer des œuvres de manière autonome.
Un modèle symbolique désigne une approche qui repose sur la manipulation explicite de symboles et de règles logiques pour représenter et traiter des connaissances. Cette méthode, utilisée dans les premières décennies de l’IA, est basée sur des concepts clairs, des relations logiques et des raisonnements structurés.Il fonctionne sur des bases logiques et explicites plutôt que sur des données brutes.
Limites des modèles symboliques :
- Rigidité : Ils ne peuvent pas apprendre à partir de nouvelles données comme le font les modèles statistiques ou neuronaux.
- Complexité : Il est difficile de représenter des situations complexes ou ambiguës uniquement avec des règles symboliques.
- Manque de généralisation : Ces modèles nécessitent souvent une intervention humaine pour intégrer de nouvelles connaissances.
Exemples de prompts ChatpGPT pour l'enseignant
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Innovation islamiques / Leonard de Vinci
Al-Jazari (XIIIe siècle), ingénieur et inventeur musulman, a créé des machines hydrauliques, comme l’horloge éléphant, et des dispositifs automatisés pour le divertissement. Les Banu Musa, inventeurs du IXe siècle, ont développé des automates utilisant des principes hydrauliques et mécaniques. Leonard de Vinci, ses créations incluent le célèbre « lion automate » qui marchait et s’ouvrait pour révéler des fleurs de lys, symbole d’alliance entre Florence et la France. Il a également conçu un chevalier automate, capable de mouvements articulés, ainsi que des dispositifs scéniques animés pour le théâtre.
Cybernétique et robotique
Norbert Wiener et d'autres pionniers ont exploré la rétroaction (feedback) dans les systèmes automatiques. Les travaux de Grey Walter sur les « tortues de Bristol » sont emblématiques de cette période : ces petits robots autonomes utilisaient des principes cybernétiques pour interagir avec leur environnement. Des robots et automates interactifs, comme le Perceptron (1958) de Frank Rosenblatt, préfigurent les développements actuels de l’intelligence artificielle.
Vitta science IA
“Vittascience IA” est une plateforme qui rend accessible l’intelligence artificielle pour les élèves de la maternelle à l’enseignement supérieur.
Théâtre d'opéra spatial - Jason M. Allen / Midjourney
L'artiste Jason M. Allen a proposé trois tableaux réalisés au moyen d'une intelligence artificielle, dont Théâtre d'opéra spatial, qui a remporté le grand prix (catégorie art numérique), lors d'un concours d'art dans le Colorado. Produite avec Midjourney.
Découverte et application de la perspective linéaire pour représenter l’espace en trois dimensions sur une surface plane. Ces méthodes étaient basées sur des systèmes mathématiques révolutionnaires pour l’époque.
Un algorithme est une suite d'instructions ou d'étapes précises qui permettent de résoudre un problème ou d'accomplir une tâche.C’est comme une recette de cuisine : on suit les étapes dans un ordre spécifique pour obtenir un résultat. un algorithme est une méthode claire et organisée pour arriver à une solution.
Jacques de Vaucanson (XVIIIe siècle) : Considéré comme un pionnier de la robotique, il a conçu des automates sophistiqués comme le canard digestif (qui imitait la digestion) et un joueur de flûte. Ces inventions ont marqué un tournant en combinant mouvement, programmation rudimentaire et illusion de vie. Automates androïdes : Les Jaquet-Droz ont fabriqué des automates écrivains, musiciens et dessinateurs, capables de reproduire des mouvements humains complexes. Joseph-Marie Jacquard : Ses métiers à tisser programmables utilisant des cartes perforées annoncent les bases de la programmation informatique.
Mythologie et inventions antiques
Les récits mésopotamiens (comme le poème d’Atra-Hasis) et grecs évoquent des créations artificielles comme des automates ou des figures bio-inspirées. Héphaïstos, le dieu grec de la forge, crée des automates tels que des chiens d’or, des servantes en or, et le géant de bronze Talos, qui illustre une forme précoce de robotisation. Les récits de Pandore (créée à partir d’argile par Héphaïstos) et de Pygmalion (statue animée par Aphrodite) reflètent des rêves de donner vie à des objets inanimés. Les travaux de Héron d'Alexandrie sont essentiels. Il a conçu des dispositifs mécaniques, comme des fontaines à intermittence, des automates pour le théâtre, et des systèmes utilisant l’air comprimé ou l’eau pour simuler le mouvement. Philon de Byzance (IIIe siècle avant J.-C.) a élaboré des dispositifs comme une « servante automate » capable de verser du vin et de l’eau, utilisant des mécanismes hydrauliques.
"A.I God" de l'artiste robot Ai Da
En novembre 2024, la maison Sotheby's a mis aux enchères un portrait du mathématicien Alan Turing, intitulé "A.I. God", réalisé par le robot humanoïde Ai-Da. Cette œuvre a été adjugée pour 1,2 million d'euros.
Tous les modèles de machine learning nécessitent une forte puissance de traitement et de nombreux centres de données, qui ont un impact environnemental, notamment en ce qui concerne la quantité d’eau requise pour le refroidissement des serveurs. La puissance informatique requise par les grands modèles de deep learning s’est vue multipliée par 300000 au cours des six dernières années.
Pour approfondir le sujet, un article publié par la Drane de Versailles :
Le deep learning (ou apprentissage profond en français) est une sous-catégorie du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels composés de plusieurs couches pour analyser et traiter de grandes quantités de données complexes.C’est une méthode d’apprentissage où l’ordinateur s’inspire du fonctionnement du cerveau humain pour comprendre des données, en passant par plusieurs "niveaux" (ou couches) d’analyse. Chaque couche apprend à détecter des caractéristiques de plus en plus complexes. Le deep learning est particulièrement efficace pour des tâches comme la reconnaissance d’images, la compréhension du langage, ou encore la création de contenus.
Surréalisme : utilisation de techniques automatiques, comme le frottage ou le grattage, pour laisser libre cours à l’inconscient, anticipant le rôle de l’algorithme dans la création sans intervention directe.
Désigne l'utilisation de données, de méthodes analytiques et d'algorithmes d'intelligence artificielle pour comprendre, optimiser et améliorer les processus d'apprentissage. Il s'agit d'un domaine interdisciplinaire à l'intersection de l'éducation, des sciences des données et de l'IA. Grâce à ces analyses, les systèmes peuvent fournir des recommandations personnalisées, comme des contenus adaptés, un rythme d'apprentissage ajusté, ou des retours individualisés. L'IA peut anticiper des difficultés ou des risques (comme le décrochage scolaire) et permettre aux enseignants ou aux systèmes d'intervenir rapidement. Les institutions peuvent utiliser les résultats pour ajuster les programmes, les approches pédagogiques et l'allocation des ressources.
Les fournisseurs d’IA générative, comme ceux des autres technologies d’IA, collectent tous types de données utilisateurs qui sont ensuite partagées avec des tiers. La politique de confidentialité d’OpenAI reconnait supprimer les données utilisateurs sur demande mais pas les prompts des utilisateurs, qui peuvent eux-mêmes contenir des informations sensibles permettant de remonter jusqu’à l’utilisateur.
RGPD signifie Règlement Général sur la Protection des Données. C’est un cadre juridique adopté par l’Union européenne (UE) pour renforcer et harmoniser la protection des données personnelles des citoyens européens.
- Moteurs de recherche
- Vérification de l’orthographe et correction de la grammaire qui sont intégrées dans la plupart des logiciels d’écriture.
- Traducteurs en ligne
- Applications d’apprentissage des langues (Duolingo)
- En mathématiques : Photomath, Geogebra, Mathia, Smart enseigno
- En français : LALILO
- Système de tutorat / Chatbots educatifs (Des agents conversationnels basés sur l'IA sont utilisés pour interagir avec les élèves, répondre à leurs questions et les guider dans leurs apprentissages), exemple : Educhat
Etant entrainés grâce à des données Internet, les systèmes d’IA générative mettent plus en avant certaines opinions et certaines valeurs culturelles que d’autres, ce qui a pour effet de limiter l’exposition de l’apprenant à des points de vue variés ainsi que sa capacité de réflexion critique.
Rendu possible
Grâce à trois conditions réunies
- Des algorithmes performants.
- Des moyens de calcul parfois considérables (avec des processeurs spécialisés et l’évolution technologique)
- La disponibilité de quantités importantes de données d’apprentissage, notamment les Big Data, ces données numériques que nous produisons tous quotidiennement de façon massive (messages vocaux et écrits, signaux GPS, informations climatiques, achats, transactions bancaires, publications scientifiques, journaux et revues, etc.).
Théâtre d'opéra spatial - Jason M. Allen / Midjourney
L'artiste Jason M. Allen a proposé trois tableaux réalisés au moyen d'une intelligence artificielle, dont Théâtre d'opéra spatial, qui a remporté le grand prix (catégorie art numérique), lors d'un concours d'art dans le Colorado. Produite avec Midjourney.
DIFFIT
Outil de génération de texte dédié aux enseignants pour accompagner la rédaction de séquences à partir d’un prompt, url ou texte collé. Séquence, vocabulaire, quiz… 1ère génération en EN puis traduction proposée.
VERS LE SITE
L'intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui vise à créer des systèmes ou des machines capables d’exécuter des tâches qui nécessitent habituellement une intelligence humaine, comme apprendre, raisonner, résoudre des problèmes, percevoir l’environnement ou comprendre le langage.
Pointillisme : système scientifique basé sur la théorie des couleurs, utilisant de minuscules points de peinture pour créer des images vibrantes lorsque vues à distance.
Un biais en IA correspond à une situation où l’IA produit des résultats injustes, discriminatoires, ou non représentatifs, parce qu’elle a appris des données qui ne reflètent pas la diversité ou contiennent elles-mêmes des préjugés.Il désigne une tendance ou une distorsion systématique dans le comportement d’un modèle d’IA, souvent causée par des problèmes liés aux données utilisées pour entraîner ce modèle ou par la manière dont l’algorithme est conçu.
- Données biaisées : Les données d’entraînement reflètent des inégalités ou des stéréotypes (par exemple, des photos représentant majoritairement des hommes dans des rôles techniques).
- Représentation inégale : Certaines populations ou situations sont sous-représentées dans les données (par exemple, peu de données sur certains groupes ethniques).
- Algorithme non neutre : La manière dont l’algorithme est conçu ou optimisé peut amplifier ces biais.
Le contenu qui peut être généré par l’IA générative se base toujours sur les contenus auxquels elle a accès : ce qui est facilement accessible et ce qui est considéré comme adapté par ses créateurs. Leurs points de vue définissent la « réalité » pour les utilisateurs de l’IA générative.
En intelligence artificielle (IA), une approche numérique désigne une méthode qui utilise des calculs mathématiques, des algorithmes et des modèles basés sur des données pour résoudre des problèmes ou réaliser des tâches. Cette approche repose sur la manipulation de valeurs numériques (souvent sous forme de vecteurs, matrices ou autres représentations mathématiques) pour simuler un comportement intelligent. L’approche numérique en IA signifie utiliser les mathématiques et les calculs informatiques pour analyser des données, entraîner des modèles, et effectuer des prédictions ou des décisions.
"Portrait d'Edmond de Belamy" par le collectif Obvious.
En 2018, cette œuvre, créée à l'aide d'un algorithme d'IA, a été vendue chez Christie's pour 432 500 dollars. Il s'agit de la toute première oeuvre générée par IA vendue aux enchères.
Transformation de textes en audio pour les élèves ayant des besoins particuliers.
Lien vers Speechify
GAN signifie Generative Adversarial Network, ou Réseau Antagoniste Génératif en français. Il s’agit d’un type d’algorithme d’intelligence artificielle qui repose sur deux réseaux de neurones artificiels qui travaillent ensemble, mais de manière opposée, pour générer de nouvelles données réalistes à partir de rien.Un GAN est comme un jeu entre deux "joueurs" (ou réseaux) : Le générateur : Il crée de nouvelles données (par exemple, des images). Le discriminateur : Il essaie de détecter si les données générées sont fausses ou réelles (venant du jeu de données original). Le processus continue jusqu’à ce que le générateur produise des résultats si réalistes que le discriminateur ne peut plus faire la différence.
Utilisations des GANs : Création d’images réalistes : Génération de visages, paysages, ou objets fictifs. Amélioration d’images : Rendre une image floue plus nette. Art génératif : Produire des œuvres d'art numériques. Modifications audio : Générer des voix synthétiques ou de la musique. Simulation : Créer des échantillons pour entraîner d'autres modèles d'IA.
Les machines à dessiner de Jean Tinguely
IA et enseignement des arts plastiques
agnes.cabillic
Created on October 22, 2024
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Bienvenue !
5796416
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET ENSEIGNEMENT DES ARTS PLASTIQUES
Agnès Cabillic - IAN - mai 2025
Entrée
Objectifs de la formation
Comprendre dans les grandes lignes ce qu'est l'IA, son histoire, son fonctionnement, ses biais et être en capacité d'en parler à ses élèves. Saisir les enjeux de l'IA en enseignement. Découvrir des outils d'IA et leurs applications possible dans le cadre de l'enseignement des arts plastiques.
C'est parti
9092601
SOMMAIRE
01
CONNAITRE ET COMPRENDRE
02
IA, ART ET ENSEIGNEMENT
Sitographie
Pause
Lexique
03
APPLICATIONS EN ARTS PLASTIQUES
MISE EN PRATIQUE
04
01
CONNAITRE ET COMPRENDRE
Entrée
UNE DEFINiTION?
L’IA est un domaine de recherche-développement (R&D) de l'informatique, qui cherche à reproduire sur une machine les processus perceptifs et cognitifs de l’animal ou de l’humain (raisonnement, prise de décision, reconnaissance de formes : parole, images). Cela inclut des actions comme comprendre le langage, reconnaître des images, résoudre des problèmes, ou prendre des décisions. L'objectif est d'imiter ou de reproduire une forme d'intelligence humaine, grâce à des algorithmes et des données.
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Un peu d'histoire...
L’intelligence artificielle (IA) est contemporaine de l’informatique. Elle est née au cours des années 1950. À la même époque, le mathématicien anglais Alan Turing posait la question centrale qui attend toujours une réponse : « Une machine peut-elle penser ? »
CEPENDANT, l'idée d'une machine qui remplecrait l'homme est ancienne
AU MOYEN ÂGE
DANS L'ANTIQUITE
XXieme siecle
EPOQUE MODERNE
C'est quoi l'intelligence artificielle ?
IA = APPRENTISSAGE
INTELLIGENCE ARTIFICELLE
APPRENTISSAGE
Modèle connexionniste ou neuronal
Modèle symbolique
Modèle statique
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Apprentissage par renforcement
Plusieurs IA ?
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IA et apprentissage
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Rester conscient que ces systèmes sont loin d’être parfaits. Ils ne sont que des outils statistiques évolués qu’il faut apprendre à utiliser en connaissant leurs capacités et leurs limites.
Menaces pour la vie privée
Biais, stéréotypes et inclusivité
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Environnement et durabilité
Homogénéité
02
IA, ART et ENSEIGNEMENT
Entrée
L'IA dans la création artistique
IA et droits d'auteur
IA dans mon enseignement
des Oeuvres produites avec L'ia
2022
2024
2018
Art et technologie ?
Une production artistique produite par IA generative....
Quid du droit d'auteur ? De la protection des données ? De la créativité ?
Les créations de ces systèmes sont déclarées originales, ce qui sous-entend qu’elles seraient libres de droits. Ce n’est pas exact, car on a montré que l’image produite peut parfois être déjà présente dans les images d’apprentissage. La question de la propriété intellectuelle reste litigieuse. Ces logiciels font-il réellement preuve de créativité ? il a été longtemps acquis que la créativité était l’apanage de l’Homme, et que la machine ne pouvait produire que des imitations. L’originalité des œuvres produites depuis les années 2015 par les systèmes d’IA générative remet en cause cette certitude. L’utilisation de logiciels d’IA générative pose des questions juridiques mais aussi éthiques.
Alexandre Declos, agrégé et docteur en philosophie.
"Qu’en est-il, maintenant, du statut artistique des images générées par leur biais ? Une IA pourrait-elle créer une œuvre d’art, ou faire montre de créativité ? On peut en douter. Si l’on admet que les œuvres d’art sont nécessairement le produit d’intentions, il s’ensuit que les programmes d’IA ne sauraient créer de l’art, simplement puisqu’ils sont dépourvus de toute forme d’intentionnalité."
"IA pour les enseignants : un manuel ouvert"
Ia ET ENSEIGNEMENT
ENSEIGNEMENT ET LEARNING ANALYTICS
A quoi peut me servir l'IA en tant qu'enseignant ?
Des outils déjà présents dans la classe.
USAGE AVEC LES ELEVES
Avez-vous déjà utilisé / testé une ia en tant qu'enseignant ?
LES COMPETENCES A DEVELOPPER CHEZ LES ELEVES
Quel outils d'Ia avez-vous déjà testé en tant qu'enseignant ?
1531575
en tant qu'enseignant ?
De quelle manière l'IA pourrait m'aider dans la pratique de mon métier ?
inspiration
GAIN de temps
Par exemple, pour la recherche de références artistiques, de ressources, la mise en place d'un plan, un résumé de document....
Pour trouver des idées de séquences, des pistes à partir d'un questionnement du programme
Tâches administratives / evaluation
Creation de supports pedagogiques
Quizz, diaporama, vidéo augmentées,.....
RECOMMANDATIONS si l'on souhaite utiliser des outils d'IA avec les élèves
Les élèves doivent bénéficier au préalable d’une campagne de sensibilisation, afin de les responsabiliser sur ses usages.
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PAUSE !
60:00
03
APPLICATIONS EN ARTS PLA
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Outils d'IA pour enseignants d'arts plastiques
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Outils d'IA pour les élèves
QUELQUES IA POUR L'ENSEIGNANT
Attention, elles necessitent presque toutes une inscription, elles ne sont pas toutes illimitées.
Le Chat - Mistral IA
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KREA
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DIFFIT
ChatGPT
QUIZLET
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VITTA SCIENCE IA
COMPAR IA
Edpuzzle
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REVE
QUELQUES IA a tester avec les elEves
TURBO.ART
MAGE SPACE
SCRIBBLE DIFFUSION
PoseMy.Art
GENERATEUR D'IMAGES
Generation d'images avec Vitta science
RAPHAEL.AI
DEEP DREAM GENERATOR
CLIP DROP
PAINT BY TEXT
Human generator
PNG MAKER
CRAIYON
04
ATELIERS DE MISE EN PRATIQUE
Entrer
En pratique : l'art du prompt, quelques principes :
1 - Soyez clair et concis 2 - Définissez clairement la tâche à réaliser 3 - Fournissez des exemples concrets si nécessaire 4 - Spécifiez les contraintes
INFOS +
Étape 1 : Initialiser la conversation Étape 2 : Décrire la tâche Étape 3 : Spécifier les contraintes Étape 4 : Formater la sortie Étape 5 : Affiner les réponses
PRËT ? C'est parti !
MANIPULONS L'IA
LEXIQUE
Les principaux termes abordés et utilisés dans cette formation. Cliquer sur les mots pour voir la définition.
BIAIS
DATA CENTER
INFORMATIQUE
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
HALLUCINATION
IA GENERATIVE
APPROCHE NUMERIQUE
MODELE SYMBOLIQUE
MACHINE LEARNING
GAN
MODELE STATIQUE
ALGORITHME
DEEP LEARNING
MODELE NEURONAUX
RGPD
PROMPT
LEARNING ANALYTICS
SITOGRAPHIE
POUR CONCLURE
Cette formation a été élaborée à l'aide des IA suivantes :
Midjourney : génération des images utilisées pour le quizz de début de formationChatgpt : a élaboré le plan de la formation, il a généré les questions pour le sondage d'introduction, il a généré les définitions utilisées dans le lexique, il a produit le tableau récapitulatif des différentes IA. Adobe exress : a animé le petit robot de la vidéo en page 23. Speechgen : a généré la voix de la vidéo à partir d'un texte. Mizou : pour créer un exemple de Chatbot pour les élèves
Conception de la première chaise en série au monde née de la collaboration entre intelligence artificielle (IA) et humains. Cette chaise, baptisée A.I, est le fruit de la collaboration entre l’architecte et designer français Philippe Starck, le fabricant italien de meubles contemporains Kartell, et Autodesk Research. Afin de répondre aux exigences de fabrication du moulage par injection de Kartell, Philippe Starck s’est chargé de la vision globale de la chaise, tandis que des algorithmes de conception générative ont proposé une myriade d’options de conception.
Cubisme : fragmentation des formes et représentation simultanée de multiples perspectives, influencées par les mathématiques et la géométrie.
Un data center, ou centre de données en français, est une infrastructure physique qui regroupe un grand nombre de serveurs et d’équipements informatiques. Il est conçu pour stocker, traiter et gérer des données numériques de manière centralisée.
Les systèmes d’IA générative peuvent inclure de nombreux biais et stéréotypes. (Stéréotypes négatifs et offençants, sous représentations, sur représentations)
Un modèle neuronal en intelligence artificielle (IA) désigne une approche inspirée du fonctionnement des réseaux de neurones biologiques du cerveau humain. Ces modèles utilisent des réseaux de neurones artificiels pour apprendre des relations complexes dans les données, souvent sans intervention humaine directe. Il apprend à partir de grandes quantités de données pour effectuer des tâches comme reconnaître des images, comprendre le langage ou prédire des résultats.
Caractéristiques principales :
Création de vidéos pédagogiques interactives.
La recherche sur l'IA en éducation se centre principalement sur la manière dont l'IA pourrait aider tous les élèves à réussir en permettant de cibler les difficultés, les besoins, afin d'apporter un enseignement, une aide, un rythme de progression personnalisé. Ceci grâce au Learning Analytics : utilisation de données, de méthodes analytiques et d'algorithmes d'intelligence artificielle pour comprendre, optimiser et améliorer les processus d'apprentissage.
Le machine learning (ou apprentissage automatique en français) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet à des machines (ordinateurs ou systèmes informatiques) d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de données, sans être explicitement programmées pour chaque tâche
Nam June Paik : Intégration de technologies audiovisuelles, mécaniques et électroniques pour créer des expériences immersives.
L'intelligence artificielle conversationnelle comme assistant du pédagogue
Même les fournisseurs de modèles d’IA générative supposément ouverts peuvent se montrer méfiants à l’égard des éléments et des méthodes utilisés pour entrainer et ajuster ces modèles. La forme et le contenu du résultat peuvent grandement varier, même lorsque les prompts ou l’historique des utilisateurs sont très similaires.
Les dessins informatiques de Vera Molnar. Premiers programmes génératifs dans les années 1970, où des systèmes informatiques ont été programmés pour créer des œuvres de manière autonome.
Un modèle symbolique désigne une approche qui repose sur la manipulation explicite de symboles et de règles logiques pour représenter et traiter des connaissances. Cette méthode, utilisée dans les premières décennies de l’IA, est basée sur des concepts clairs, des relations logiques et des raisonnements structurés.Il fonctionne sur des bases logiques et explicites plutôt que sur des données brutes.
Limites des modèles symboliques :
Exemples de prompts ChatpGPT pour l'enseignant
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Innovation islamiques / Leonard de Vinci
Al-Jazari (XIIIe siècle), ingénieur et inventeur musulman, a créé des machines hydrauliques, comme l’horloge éléphant, et des dispositifs automatisés pour le divertissement. Les Banu Musa, inventeurs du IXe siècle, ont développé des automates utilisant des principes hydrauliques et mécaniques. Leonard de Vinci, ses créations incluent le célèbre « lion automate » qui marchait et s’ouvrait pour révéler des fleurs de lys, symbole d’alliance entre Florence et la France. Il a également conçu un chevalier automate, capable de mouvements articulés, ainsi que des dispositifs scéniques animés pour le théâtre.
Cybernétique et robotique
Norbert Wiener et d'autres pionniers ont exploré la rétroaction (feedback) dans les systèmes automatiques. Les travaux de Grey Walter sur les « tortues de Bristol » sont emblématiques de cette période : ces petits robots autonomes utilisaient des principes cybernétiques pour interagir avec leur environnement. Des robots et automates interactifs, comme le Perceptron (1958) de Frank Rosenblatt, préfigurent les développements actuels de l’intelligence artificielle.
Vitta science IA
“Vittascience IA” est une plateforme qui rend accessible l’intelligence artificielle pour les élèves de la maternelle à l’enseignement supérieur.
Théâtre d'opéra spatial - Jason M. Allen / Midjourney
L'artiste Jason M. Allen a proposé trois tableaux réalisés au moyen d'une intelligence artificielle, dont Théâtre d'opéra spatial, qui a remporté le grand prix (catégorie art numérique), lors d'un concours d'art dans le Colorado. Produite avec Midjourney.
Découverte et application de la perspective linéaire pour représenter l’espace en trois dimensions sur une surface plane. Ces méthodes étaient basées sur des systèmes mathématiques révolutionnaires pour l’époque.
Un algorithme est une suite d'instructions ou d'étapes précises qui permettent de résoudre un problème ou d'accomplir une tâche.C’est comme une recette de cuisine : on suit les étapes dans un ordre spécifique pour obtenir un résultat. un algorithme est une méthode claire et organisée pour arriver à une solution.
Jacques de Vaucanson (XVIIIe siècle) : Considéré comme un pionnier de la robotique, il a conçu des automates sophistiqués comme le canard digestif (qui imitait la digestion) et un joueur de flûte. Ces inventions ont marqué un tournant en combinant mouvement, programmation rudimentaire et illusion de vie. Automates androïdes : Les Jaquet-Droz ont fabriqué des automates écrivains, musiciens et dessinateurs, capables de reproduire des mouvements humains complexes. Joseph-Marie Jacquard : Ses métiers à tisser programmables utilisant des cartes perforées annoncent les bases de la programmation informatique.
Mythologie et inventions antiques
Les récits mésopotamiens (comme le poème d’Atra-Hasis) et grecs évoquent des créations artificielles comme des automates ou des figures bio-inspirées. Héphaïstos, le dieu grec de la forge, crée des automates tels que des chiens d’or, des servantes en or, et le géant de bronze Talos, qui illustre une forme précoce de robotisation. Les récits de Pandore (créée à partir d’argile par Héphaïstos) et de Pygmalion (statue animée par Aphrodite) reflètent des rêves de donner vie à des objets inanimés. Les travaux de Héron d'Alexandrie sont essentiels. Il a conçu des dispositifs mécaniques, comme des fontaines à intermittence, des automates pour le théâtre, et des systèmes utilisant l’air comprimé ou l’eau pour simuler le mouvement. Philon de Byzance (IIIe siècle avant J.-C.) a élaboré des dispositifs comme une « servante automate » capable de verser du vin et de l’eau, utilisant des mécanismes hydrauliques.
"A.I God" de l'artiste robot Ai Da
En novembre 2024, la maison Sotheby's a mis aux enchères un portrait du mathématicien Alan Turing, intitulé "A.I. God", réalisé par le robot humanoïde Ai-Da. Cette œuvre a été adjugée pour 1,2 million d'euros.
Tous les modèles de machine learning nécessitent une forte puissance de traitement et de nombreux centres de données, qui ont un impact environnemental, notamment en ce qui concerne la quantité d’eau requise pour le refroidissement des serveurs. La puissance informatique requise par les grands modèles de deep learning s’est vue multipliée par 300000 au cours des six dernières années.
Pour approfondir le sujet, un article publié par la Drane de Versailles :
Le deep learning (ou apprentissage profond en français) est une sous-catégorie du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels composés de plusieurs couches pour analyser et traiter de grandes quantités de données complexes.C’est une méthode d’apprentissage où l’ordinateur s’inspire du fonctionnement du cerveau humain pour comprendre des données, en passant par plusieurs "niveaux" (ou couches) d’analyse. Chaque couche apprend à détecter des caractéristiques de plus en plus complexes. Le deep learning est particulièrement efficace pour des tâches comme la reconnaissance d’images, la compréhension du langage, ou encore la création de contenus.
Surréalisme : utilisation de techniques automatiques, comme le frottage ou le grattage, pour laisser libre cours à l’inconscient, anticipant le rôle de l’algorithme dans la création sans intervention directe.
Désigne l'utilisation de données, de méthodes analytiques et d'algorithmes d'intelligence artificielle pour comprendre, optimiser et améliorer les processus d'apprentissage. Il s'agit d'un domaine interdisciplinaire à l'intersection de l'éducation, des sciences des données et de l'IA. Grâce à ces analyses, les systèmes peuvent fournir des recommandations personnalisées, comme des contenus adaptés, un rythme d'apprentissage ajusté, ou des retours individualisés. L'IA peut anticiper des difficultés ou des risques (comme le décrochage scolaire) et permettre aux enseignants ou aux systèmes d'intervenir rapidement. Les institutions peuvent utiliser les résultats pour ajuster les programmes, les approches pédagogiques et l'allocation des ressources.
Les fournisseurs d’IA générative, comme ceux des autres technologies d’IA, collectent tous types de données utilisateurs qui sont ensuite partagées avec des tiers. La politique de confidentialité d’OpenAI reconnait supprimer les données utilisateurs sur demande mais pas les prompts des utilisateurs, qui peuvent eux-mêmes contenir des informations sensibles permettant de remonter jusqu’à l’utilisateur.
RGPD signifie Règlement Général sur la Protection des Données. C’est un cadre juridique adopté par l’Union européenne (UE) pour renforcer et harmoniser la protection des données personnelles des citoyens européens.
Etant entrainés grâce à des données Internet, les systèmes d’IA générative mettent plus en avant certaines opinions et certaines valeurs culturelles que d’autres, ce qui a pour effet de limiter l’exposition de l’apprenant à des points de vue variés ainsi que sa capacité de réflexion critique.
Rendu possible
Grâce à trois conditions réunies
Théâtre d'opéra spatial - Jason M. Allen / Midjourney
L'artiste Jason M. Allen a proposé trois tableaux réalisés au moyen d'une intelligence artificielle, dont Théâtre d'opéra spatial, qui a remporté le grand prix (catégorie art numérique), lors d'un concours d'art dans le Colorado. Produite avec Midjourney.
DIFFIT
Outil de génération de texte dédié aux enseignants pour accompagner la rédaction de séquences à partir d’un prompt, url ou texte collé. Séquence, vocabulaire, quiz… 1ère génération en EN puis traduction proposée.
VERS LE SITE
L'intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui vise à créer des systèmes ou des machines capables d’exécuter des tâches qui nécessitent habituellement une intelligence humaine, comme apprendre, raisonner, résoudre des problèmes, percevoir l’environnement ou comprendre le langage.
Pointillisme : système scientifique basé sur la théorie des couleurs, utilisant de minuscules points de peinture pour créer des images vibrantes lorsque vues à distance.
Un biais en IA correspond à une situation où l’IA produit des résultats injustes, discriminatoires, ou non représentatifs, parce qu’elle a appris des données qui ne reflètent pas la diversité ou contiennent elles-mêmes des préjugés.Il désigne une tendance ou une distorsion systématique dans le comportement d’un modèle d’IA, souvent causée par des problèmes liés aux données utilisées pour entraîner ce modèle ou par la manière dont l’algorithme est conçu.
Le contenu qui peut être généré par l’IA générative se base toujours sur les contenus auxquels elle a accès : ce qui est facilement accessible et ce qui est considéré comme adapté par ses créateurs. Leurs points de vue définissent la « réalité » pour les utilisateurs de l’IA générative.
En intelligence artificielle (IA), une approche numérique désigne une méthode qui utilise des calculs mathématiques, des algorithmes et des modèles basés sur des données pour résoudre des problèmes ou réaliser des tâches. Cette approche repose sur la manipulation de valeurs numériques (souvent sous forme de vecteurs, matrices ou autres représentations mathématiques) pour simuler un comportement intelligent. L’approche numérique en IA signifie utiliser les mathématiques et les calculs informatiques pour analyser des données, entraîner des modèles, et effectuer des prédictions ou des décisions.
"Portrait d'Edmond de Belamy" par le collectif Obvious.
En 2018, cette œuvre, créée à l'aide d'un algorithme d'IA, a été vendue chez Christie's pour 432 500 dollars. Il s'agit de la toute première oeuvre générée par IA vendue aux enchères.
Transformation de textes en audio pour les élèves ayant des besoins particuliers.
Lien vers Speechify
GAN signifie Generative Adversarial Network, ou Réseau Antagoniste Génératif en français. Il s’agit d’un type d’algorithme d’intelligence artificielle qui repose sur deux réseaux de neurones artificiels qui travaillent ensemble, mais de manière opposée, pour générer de nouvelles données réalistes à partir de rien.Un GAN est comme un jeu entre deux "joueurs" (ou réseaux) : Le générateur : Il crée de nouvelles données (par exemple, des images). Le discriminateur : Il essaie de détecter si les données générées sont fausses ou réelles (venant du jeu de données original). Le processus continue jusqu’à ce que le générateur produise des résultats si réalistes que le discriminateur ne peut plus faire la différence.
Utilisations des GANs : Création d’images réalistes : Génération de visages, paysages, ou objets fictifs. Amélioration d’images : Rendre une image floue plus nette. Art génératif : Produire des œuvres d'art numériques. Modifications audio : Générer des voix synthétiques ou de la musique. Simulation : Créer des échantillons pour entraîner d'autres modèles d'IA.
Les machines à dessiner de Jean Tinguely