Rapport

Éducation - Recherche, sciences, techniques

The Impact of Artificial Intelligence on Learning, Teaching, and Education: Policies for the Future

Par

The Impact of Artificial Intelligence on Learning, Teaching, and Education: Policies for the Future
TUOMI Ilkka , « The Impact of Artificial Intelligence on Learning, Teaching, and Education: Policies for the Future », Office de publication de l’Union européenne, 2018.

Ce rapport offre une analyse critique et une vision prospective du développement de l’intelligence artificielle (IA) et de son impact possible sur l’éducation. Il s’agit d’une contribution au Plan d’action en matière d’éducation numérique [1] adopté en 2017, qui a pour objet de favoriser l’acquisition de compétences numériques par tous les citoyens au sein de l’Union européenne. Le plan comporte trois priorités : développer une meilleure utilisation des outils numériques pour apprendre et enseigner, développer des compétences numériques adaptées aux transformations technologiques, et améliorer l’éducation grâce à une meilleure analyse de données et une vision prospective. À l’avenir, les innovations technologiques exerceront une pression forte pour transformer les pratiques, institutions et politiques éducatives. Il importe donc d’en estimer les impacts possibles et les défis politiques qui en résulteront.

La disponibilité de traitements de données de plus en plus nombreuses à coût faible a suscité un vif intérêt pour la recherche sur les réseaux neuronaux artificiels, c’est-à-dire des modèles de calcul fondés sur la structure et les fonctions des réseaux neuronaux biologiques. Ce type de modèle est utilisé pour des traductions, l’analyse d’images, des voitures autonomes, des services automatisés et d’autres applications. Même si l’enthousiasme qui en résulte repose sur des ambitions irréalistes et une connaissance limitée des complexités sous-jacentes, on peut s’attendre à ce que les progrès de l’IA aient un impact sur les offres d’emploi, les compétences requises, et les manières d’apprendre et d’enseigner. Or, jusqu’ici, les applications de l’IA ont eu peu d’impact sur l’éducation. Les progrès récents conduisent à penser que cette situation devrait évoluer rapidement. Il faut donc aider les éducateurs et les décideurs politiques à mieux appréhender les nouvelles potentialités offertes par les développements technologiques en cours. Des pressions économiques vont jouer en faveur d’une plus grande utilisation de l’IA. Au fur et à mesure que l’IA va progresser, elle va rendre obsolètes certaines pratiques éducatives ainsi que les structures institutionnelles. Il importe donc d’explorer les nouveaux besoins émergents d’une société de la connaissance, et la façon dont l’IA peut être utilisée de manière pertinente pour y faire face.

Les récentes avancées de l’IA reposent surtout sur l’accroissement considérable de données pouvant être traitées. En opposition à des approches fondées sur une réflexion scientifique, on peut donc les caractériser comme des approches fondées sur des accumulations de données, la principale limite au développement de l’IA étant la capacité à en traiter des quantités toujours plus grandes. Mais, les algorithmes s’appuyant sur des données historiques empiriques, ils ne peuvent appréhender le monde que comme une répétition du passé. Lorsque les performances des élèves sont évaluées à partir de tels systèmes, l’évaluation se fonde sur des critères reflétant certains biais culturels historiquement marqués. Or, il importe que soient prises en compte des options culturelles nouvelles. Même si certains systèmes d’IA commencent à s’intéresser à des activités créatives, on est encore loin de pouvoir dépasser des représentations basées sur des données historiques.

Il est souvent supposé que l’IA permettra de développer des données personnalisées et de rendre compte des diversités observées. Là encore, une limite de ces approches est liée au fait qu’elles reposent sur des catégorisations largement prédéfinies. L’IA contribuera à des évolutions de la connaissance, mais on ne sait pas de quelle manière. Il est donc utile d’évaluer comment les usages de l’IA freinent ou favorisent les possibilités d’agir de manière responsable.

Différents types de systèmes d’IA affectent différents aspects des comportements humains [2]. Un fait majeur est que le niveau d’activité porteuse de sens reste hors de portée de l’état de l’art actuel. Une application de l’IA a été le traitement de vidéos enregistrées en salle de classe auxquelles s’ajoutent des données collectées sur les médias sociaux. Alors qu’il devient techniquement possible de suivre des émotions et l’attention des élèves en temps réel, et de fournir de telles informations pour aider enseignants et élèves, la confidentialité et la sécurité des données deviennent cruciales. Il en est de même des collectes d’informations sur les compétences et l’expérience des individus à partir des sources de données en accès libre, des médias sociaux, ou des badges numériques valorisant des compétences acquises de manière informelle.

Dans ce rapport, une méthodologie est testée pour explorer comment pourrait évoluer le rôle de l’enseignant. Elle montre que plusieurs tâches considérées actuellement comme prioritaires pourraient être automatisées. Mais cette conclusion repose sur une conception limitée du rôle de l’enseignant donnant une importance centrale à l’instruction et à une évaluation sommative des acquis des élèves. C’est négliger le rôle essentiel de l’enseignant en évaluation formative et pour développer des compétences sociales. Il faut donc éviter un usage de l’IA qui conduirait à évaluer les élèves en fonction de pratiques pédagogiques tronquées. Si l’IA peut être considérée comme un avènement aussi fondamental que celui de l’électricité, il convient d’en avoir une utilisation prudente et d’éviter les excès d’un hyper-empirisme.



[1] Ce plan européen propose 11 actions, dont la dernière concerne la « prospective stratégique ». Voir la page Web dédiée : https://ec.europa.eu/education/education-in-the-eu/digital-education-action-plan_fr

[2] Voir le projet HUMAINT (HUman behaviour and MAchine INTelligence) projet interdisciplinaire du JRC qui cherche à comprendre l’impact de l’intelligence des machines sur les comportements humains, notamment sur les capacités cognitives et socio-émotionnelles, et les processus de prise de décision. Site Internet : https://ec.europa.eu/jrc/communities/community/humaint

Site web
http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC113226/jrc113226_jrcb4_the_impact_of_artificial_intelligence_on_learning_final_2.pdf

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