Partie 2 : Le thème du festival 2022

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?

« C’est la science de faire réaliser par des machines des choses qui demanderaient de l’intelligence si elles étaient faites par un humain ». Marvin Minsky, Semantic Information Processing, 1968

Une définition plus moderne, complémentaire : « L’expression Intelligence Artificielle désigne des algorithmes simulant ou ayant des points communs avec certaines des capacités d’intelligence des êtres vivants. ». Anonyme, 2020

L'intelligence artificielle ne fonctionne pas comme l'intelligence humaine, on ne peut pas les comparer de façon générale. Dans certains domaines, l'IA est infiniment plus puissante que l'intelligence des humains, par exemple en apprentissage non supervisé en analysant des données pour les catégoriser en faisant des liens, ce qui serait trop complexe à faire pour un humain. C'est ce qui est utilisé dans la recommandation par exemple. Un exemple concret, l'IA qui analyse des radios de poumons va détecter des évolutions de tumeur invisibles pour l'humain. En revanche l'IA est très spécialisée, alphago sait battre le meilleur joueur de go mais ne sait pas jouer à la bataille, là où l'intelligence de l'humain est infiniment polyvalente. N'empêche qu'au go, elle bat l'humain. On peut dire que l'intelligence humaine est beaucoup plus polyvalente, plus adaptable, plus générale.

Ces nouvelles techniques ont été rapidement déployées à grande échelle, dans tous les domaines de la vie sociale, dans le transport, l’éducation, la culture et la santé.

Ces IA ont toutes un point commun : la quantité énorme d'informations à leur donner pour qu'elles apprennent et soient efficaces.

Dans la vie quotidienne, l'IA est très présente comme par exemple à travers les systèmes de reconnaissance vocale (Alexa, Siri, Ok Google...), d'images ou encore les recommandations sur YouTube...

Qu'est-ce que ne fait pas l'IA ?

À l’heure actuelle, il n’existe pas une intelligence artificielle générale, nommée IA « forte », qui, à l’image de l’intelligence humaine, serait capable d’accomplir des tâches aussi différentes que jouer aux échecs, conduire une voiture et reconnaître des tumeurs. C’est un objectif pour certaines chercheuses et certains chercheurs du domaine, mais les systèmes actuels les plus avancés en sont encore loin.

L’IA d’aujourd’hui est qualifiée de « faible », car si elle peut réaliser certaines tâches de manière plus performante qu’un être humain, ce n’est que sur les tâches précises pour lesquelles elle a été conçue et entrainée. Certains envisagent aussi le fait qu’une IA générale pourrait un jour avoir des émotions ou une conscience d’elle-même. Nous n’en sommes pas là, et tout ce que peut faire une IA faible consiste à identifier des émotions et à les simuler.

Les enjeux éducatifs de l'IA par Margarida Roméro

Il est important de maitriser quelques éléments des concepts de l'informatique, dès la petite enfance, pour mieux comprendre le monde :

• déconstruire les mythes du numérique : les machines ne réfléchissent pas par elles -mêmes, elles n'ont pas d'émotion...

• l'acquisition des compétences numériques par les élèves est un vrai défi éducatif : proposer des activités pour que les élèves comprennent les mondes numériques, par exemple l'informatique débranchée, les principes d'abstraction, de catégorisation, de traitement de données.

• permettre aux élèves d'utiliser des modèles d'IA pour en comprendre le fonctionnement.

La citoyenneté numérique passe par l'apprentissage de la pensée informatique.

Nous vous invitons à consulter les pages "Relier l’intelligence artificielle à l’éducation" de la Fondation l’IA pour l’école (https://www.iapourlecole.fr/)

qui a pour objectifs :

• Faire de l’IA un savoir universel, qui ne serait pas réservé aux férus d’algorithmes ou d’informatique, mais bel et bien une discipline que l’on enseigne et que l’on apprend comme la physique ou l’histoire.

• Renforcer l’utilisation des outils de l’IA dans l’éducation, afin de permettre une plus grande facilité d’apprentissage.

et 4 idées fondatrices :

• L’école est le lieu d’une éducation responsable et citoyenne de l’IA.

• L’IA doit devenir un savoir transmissible, critiquable, accessible à tous, pour en maîtriser l’usage et le sens.

• Il est essentiel de rassembler et diffuser des informations fiables et vérifiées pour que le monde de l’Éducation s’approprie au mieux les enjeux techniques, éthiques et sociétaux de l’IA.

• Il est crucial que le monde de l’Éducation s’approprie et devienne un acteur à part entière de l’IA.

GLOSSAIRE

• Machine Learning : l’apprentissage automatique (machine learning) correspond à des algorithmes qui ajustent les paramètres de leurs calculs en fonction des exemples qui leur sont donnés . Cela permet d’adapter leur fonctionnement aux données fournies.

• Deep Learning : l’apprentissage profond (deep learning) est une architecture qui associe en cascade plusieurs couches d’algorithmes de ce type pour hiérarchiser le problème et obtenir des performances bien plus importantes.

• Neurone artificiel : une fonction qui combine des entrées pour calculer si la valeur de la sortie est plutôt élevée ou basse, son calcul étant ajusté par des paramètres.

• Réseau de neurones (artificiels) : l’assemblage d’un grand nombre de neurones pour permettre de faire un calcul entrée / sortie très sophistiqué.