Ludovia Suisse : le colloque scientifique lance son appel
Lâexplosion mĂ©diatique de lâintelligence artificielle (IA) et plus prĂ©cisĂ©ment des intelligences artificielles gĂ©nĂ©ratives (IAG), telles que ChatGPT, Dall·E, Midjourney, SwissGPT, Ernie Bot ou encore Google Bard, avec leur entrĂ©e fracassante dans les usages du grand public notamment, ont eu pour effet de gĂ©nĂ©rer, dans les dĂ©bats rĂ©cents, une profonde remise en question, tant au niveau des apprentissages en particulier que de lâĂ©ducation en gĂ©nĂ©ral, suggĂ©rant mĂȘme de possibles bouleversements concernant notre façon de penser (Romero et al. 2023). En consĂ©quence, la dĂ©finition et le rĂŽle de ces technologies Ă lâĂ©cole suscite des interrogations.
A lâinstar du livre, de la tĂ©lĂ©vision ou de lâInternet, lâIA fait Ă©merger de nombreux questionnements, souvent teintĂ©s dâĂ©motions, de la peur Ă lâespoir, et touchant lâensemble du systĂšme Ă©ducatif : « Que doivent aujourdâhui apprendre les Ă©lĂšves ? », « Pourquoi enseigner lorsque les rĂ©ponses, mĂȘmes complexes, sont Ă portĂ©e de clic ? », « Les intelligences artificielles remplaceront-elles les enseignant·e·s demain ? », « Doit-on introduire un usage des IAG en classe ? » âŠ. .
Au-delĂ des craintes et des fantasmes, il sâagit dâinterroger lâintĂ©gration de lâIA et notamment ses usages dans lâĂ©ducation. Cela concerne en effet tant les enseignant·e·s, invité·e·s Ă considĂ©rer cette technologie « comme un outil pĂ©dagogique ou comme un objet dâapprentissage » (Romero et al., 2023, p.94) que leurs Ă©lĂšves qui se trouvent aujourdâhui munis dâun nouvel outil pour apprendre, ou mieux apprendre (Alexandre et al., 2023), et rĂ©pondre ainsi aux contraintes de lâĂ©valuation scolaire actuelle.
Par ailleurs, les questions Ă©thiques relatives aux usages de ces outils sont prĂ©gnantes au regard des multiples enjeux sociĂ©taux quâils soulĂšvent, entre collecte des donnĂ©es, respect de la vie privĂ©e, mais aussi exploitation de ces informations Ă dâautres fins ou encore manque de diversitĂ© des Ă©quipes de conception qui amĂšnent Ă des biais de conception algorithmique et Ă de potentielles reproductions dâinĂ©galitĂ©s sociales, culturelles et scolaires (Collin et Marceau, 2021). A cet Ă©gard le dĂ©fi est particuliĂšrement grand car le potentiel, notamment en termes de « personnalisation » pourrait ĂȘtre extrĂȘmement prĂ©sent, mais reste en permanence Ă la limite du « contrĂŽle » et pourrait basculer aisĂ©ment dâun cĂŽtĂ© ou de lâautre (BoissiĂšre et Bruillard, 2021). Par ailleurs, cela pose par essence une autre question : « Comment peut-on encore faire sociĂ©tĂ© sâil y a trop de diffĂ©renciation ? ».
Aujourdâhui, alors que la communautĂ© scientifique sâintĂ©resse de plus en plus Ă lâutilisation de lâintelligence artificielle Ă des fins Ă©ducatives (Chen et al, 2022), certaines exploitations en classe se mettent en place Ă lâinstar du traitement du langage naturel pour les langues (Miras, 2019), les robots pour lâenseignement de lâIA ou encore lâexploration des donnĂ©es Ă des fins de prĂ©diction des performances des Ă©lĂšves (Baker, 2022). Ainsi, des systĂšmes dâĂ©valuation automatique aux applications utilisĂ©es pour apprendre les langues en ligne, lâintelligence artificielle occupe une place de plus en plus importante au sein du domaine de lâĂ©ducation.
Enfin, ces outils posent la question de la crĂ©ativitĂ© et de sa reconnaissance. Une intelligence artificielle gĂ©nĂ©rative est-elle crĂ©ative ? GĂ©nĂšre-t-elle, ou soutient-elle la crĂ©ativitĂ© ? Et doit-on parler de crĂ©ativitĂ© ou de crĂ©ativitĂ© assistĂ©e (Ariani et al., 2023) ? Ils posent aussi la problĂ©matique de la collaboration, voire du partenariat existant, ou non, entre les humains et les machines, dans la perspective dâune attention particuliĂšre Ă la « prĂ©servation de lâagentivitĂ© humaine » (Romero et al., 2023, p.83). Ceci soulevant alors la problĂ©matique du droit dâauteur, et de la nĂ©cessitĂ© ou non de citer ses sources, lorsque lâon utilise une IAG.
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