Les IA G. en enseignement apprentissage

Les IA G. en enseignement apprentissage

Questionner l’éthique

Respect de la propriété intellectuelle

Affaire Samsung

Droits d'auteur

pour la construction du modèle - NY Times

A suivre : Betty Jeulin

Souveraineté ?

Souveraineté ?

Une "intelligence" sous contrôle

Des inégalités

... qui se creusent

Observatoire des inégalités

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Usage des IAG US Pew

Maitriser le langage

Maitriser la langue en écrivant ?

B Lahire

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Il y a l’idée d’une intrication et d’une interaction entre ces deux domaines d’activité, « écrire » et « penser ». Par intrication, on entend une conception de l’écrit qui ne le réduit pas à un médium inerte mais qui le désigne comme porteur de développement d’un certain rapport au monde, d’une certaine organisation mentale, marqués par la rupture avec le régime de l’oral communicationnel/pratique. Par sa spatialisation, l’écrit suscite des remaniements et des reconfigurations dans les manières de penser et de faire avec la langue, dans le sens d’une capacité accrue à la décontextualisation, la généralisation, la conceptualisation et la réflexivité (B. Lahire [6][6]Cultures écrites et inégalités scolaires, Presses…).

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Noam Chomsky

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L'esprit humain n'est pas, à l'instar de ChatGPT et de ses semblables, un moteur statistique encombrant destiné à la recherche de modèles, se nourrissant de centaines de téraoctets de données et extrapolant la réponse conversationnelle la plus probable ou la réponse la plus vraisemblable à une question scientifique. Au contraire, l'esprit humain est un système étonnamment efficace et même élégant qui fonctionne avec de petites quantités d'informations ; il ne cherche pas à déduire des corrélations brutes entre les points de données, mais à créer des explications.

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Une langue "propre" ?

Comment appréhender le monde qui nous entoure...

Impacts envirronementaux

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"en 2023, la direction d’Alphabet, la maison-mère de Google, estimait qu’un « prompt » fait à une IA générative demandait l’équivalent de dix fois l’énergie consommée par une simple recherche sur Google." Impacts de l'intelligence artificielle : risques et opportunités pour l'environnement - CESE - 09/2024

Sam Altman : il faut une percée...

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le dirigeant (Sam Altman) s’est en revanche montré plus inquiet quant à la consommation énergétique nécessaire à la généralisation de l’IA. «Il est tout à fait juste de dire que l’IA va avoir besoin de beaucoup plus d’énergie», a-t-il indiqué, ajoutant qu’il «n’y a aucun moyen» de voir une massification future de la technologie «sans une percée» au niveau énergétique. « Cela nous obligera à investir davantage dans les technologies qui peuvent fournir cela, dont aucune n’est celle qui brûle du carbone», a-t-il encore expliquéLe FIgaro - Sam Altman, le patron d’OpenAI, s’inquiète du gouffre énergétique de l’IAPar  Lucas MediavillaPublié le 18 janvier 2024 à 18h47, mis à jour à 18h47

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Reporterre : L’insoutenable coût écologique du boom de l’IA

L'IA dans le cadre pro

RÈGLES DU JEU - finance, RSE, éthique
Pour une utilisation « éthique » de l’IA en entreprise
Quels principes directeurs ?

Quel encadrement des usages des IA au sein de l’entreprise ?

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Enseigner et apprendre avec les IA G.

Observer les usages en E/A

Anticiper les transformations professionnelles

Maitriser le sujet

Développer sa culture du domaine

Des exemples concrets en E/A

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Découvrir des outils ?

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Boite à outil «Prêt-à-former»Outils basés sur l’intelligence artificielle pour la conception et le développement de formation en milieu professionnelLes personnes professionnelles ayant des responsabilités de formation découvriront ici des ressources variées : de l’assistance textuelle avancée pour la création de contenu à des outils visuels révolutionnaires pour l’engagement des personnes apprenantes. Ces outils, basés sur des avancées récentes en IA, sont choisis pour leur capacité à transformer et à enrichir les processus pédagogiques. L’objectif est de fournir des ressources constamment mises à jour, reflétant l’avant-garde de la technologie éducative.

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Développer sa pratique

Prendre en main

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Trouver sa voie

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Apprendre les techniques de prompt

L'art du prompt 101

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Les exemples dans OC

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Prompt engineering Guide

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Une culture à partager ?

Louvain

Louvain

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Thot Cursus

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Eductive

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Eduquer aux usages responsables

Cadrer les pratiques, explorer les devenirs

King's College

King's College

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London School of Economics

London School of Economics

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HEC Montréal

HEC Montréal

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ESSCA - Comité DigitIA

ESSCA - Comité DigitIA

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Les outils des institutions

Chartes d'usages

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Formations

Abonnements à des services d'IA G.

Laboratoires d'expérimentations

Communautés de pratiques

Question urgente évaluations

environ 60 % des évaluations sont piratables

Changer éval. = changer la pédagogie

Repenser la place des productions dans le triangle de l’évaluation

Repenser la place des productions dans le triangle de l’évaluation

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Mise en place d'atelier Hacking de nos cours, examens, transformation fond. pédagogie

UNESCO référentiels

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à explorer (Laurent)

Plan (généré par ChatGPT)

Plan 23/01

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1. IntroductionAccueil et Objectifs de la ConférencePrésentation de vous-même et de votre expérience avec les IA génératives.Objectifs : sensibiliser et éduquer sur les IA génératives dans l'éducation.2. Les Fondamentaux des IA GénérativesQu'est-ce qu'une IA Générative ?Définition et exemples de base.Le potentiel des IA génératives dans divers domaines.IA Génératives et ÉducationApplications potentielles en contexte éducatif.Avantages pour l'enseignement et l'apprentissage.3. Implications pour Enseignants et ApprenantsDéfis et OpportunitésExploration des défis posés par l'IA en éducation.Discussion sur les opportunités d'enrichissement pédagogique.Questions ClésEthique, confidentialité, et biais.Intégration curriculaire et compétences requises.4. Approche Critique et ConstructiveCritique de la TechnologieLes limites et précautions nécessaires.Importance de la pensée critique face aux outils d'IA.Stratégies d'AdoptionComment les éducateurs peuvent s'approprier ces outils.Formation et développement professionnel continu.5. Exemples Pratiques d'Usages en ClasseCas Réels d'IntégrationPrésentation d'études de cas et de témoignages.Démonstrations interactives si possible.Discussion et Q/REspace pour des questions et échanges avec le public.Encouragement au partage d'expériences.6. ConclusionSynthèse et PerspectivesRécapitulation des points clés.Vision future de l'IA dans l'éducation.Ressources et SuiviFournir des ressources supplémentaires.Information sur les moyens de rester informé et engagé.7. Session de Networking (si applicable)Échanges InformelsOpportunité pour les participants de discuter et de réseauter.

Vous et les IA Génératives

Wooclap : sortez vos mobiles !

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Qui parle ?

Une anecdote

De quoi parle-t-on ?

Histoire de l'IA (qui n'existe pas !)

Histoire de l'IA (qui n'existe pas !)

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Conf Luc Julia FUN1. **1956** : La naissance formelle de l'IA lors d'une conférence à l'Université de Dartmouth, où le terme "intelligence artificielle" est inventé et la modélisation mathématique d'un neurone est établie.2. **1642** : Blaise Pascal invente la Pascaline, la première machine à calculer, permettant d'effectuer des additions et des soustractions.3. **Années 60** : Après l'échec initial des approches basées sur les méthodes statistiques pour résoudre le langage naturel, l'IA entre dans son premier "hiver", une période marquée par un ralentissement significatif des progrès et des financements.4. **Années 60-90** : Développement des systèmes experts et des intelligences artificielles logiques. Apothéose : 1997 - IBM Deep Blue bat Garry Kasparov aux échecs, démontrant la supériorité des machines dans des domaines spécifiques.6. **Années 90** : Avec l'avènement d'Internet, l'émergence de grandes quantités de données relance l'intérêt pour les méthodes statistiques en IA, conduisant au développement du machine learning.7. **Années 2000 et après** : Passage au deep learning, caractérisé par l'utilisation de réseaux de neurones profonds et de quantités massives de données.8. **2016** : AlphaGo, développé par DeepMind (Google), bat le champion du monde de Go, un jeu considéré comme plus complexe que les échecs.9. **2016** : Le chatbot Tay de Microsoft devient raciste et sexiste en moins de 24 heures en raison de données biaisées.10. **Début des années 2000 jusqu'à aujourd'hui** : L'utilisation croissante d'IA dans divers domaines, allant de la reconnaissance d'images à la conduite autonome, tout en soulignant les limites actuelles de ces technologies par rapport à l'intelligence humaine.Ces dates illustrent l'évolution de l'IA, passant de tentatives primitives de simuler l'intelligence humaine à des applications spécialisées et puissantes dans des domaines spécifiques, tout en reconnaissant les défis continus et les limites inhérentes à ces technologies.

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Les LLM

Comment "comprennent-elles" un texte ?

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Cemantix

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LLM visualisations

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Une histoire récente qui accélère

Une histoire récente qui accélère

Un sous-ensemble : les IA G.

Interactions basiques

Le prompt : démo

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Différents types d'échanges et de productions

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Traduction

Deepl

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Linguee

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Text to text

Nombreuses langues et dialectes

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Comprendre toutes les langues que ChatGPT peut traiter est un défi, car il peut reconnaître et comprendre un grand nombre de langues, bien qu'il soit principalement formé et optimisé pour l'anglais. Cependant, voici un tableau plus étendu qui couvre un plus grand nombre de langues. Notez qu'il ne s'agit toujours pas d'une liste exhaustive, mais cela donne une idée plus large des capacités linguistiques de ChatGPT :| Nom de la langue  | "Bonjour" dans la langue | Version phonétique        ||--------------------|--------------------------|-----------------------------------|| Afrikaans     | Goeie dag        | ˈχuiə daχ             || Albanais      | Mirëdita         | miˈɾədita             || Amharique     | ሰላም (Selam)       | sɨlam               || Arménien      | Բարև (Barev)      | bɑˈɾɛv              || Azerbaïdjanais   | Salam          | sɑˈlɑm              || Basque       | Kaixo          | kaiʃo               || Biélorusse     | Добры дзень (Dobry dzień) | ˈdobrɨ ˈd͡ʑeɲ          || Bengali      | নমস্কার (Namaskar)   | nɔmɔʃkar             || Bosniaque     | Dobar dan        | doˈbar dan            || Bulgare      | Здравей (Zdravey)    | zdrɐˈvɛj             || Catalan      | Bon dia         | bon ˈdi.ə             || Cebuano      | Maayong buntag      | maːˈjoŋ buntaɡ          || Chichewa      | Moni           | ˈmɔni               || Corse       | Bonghjornu        | boŋˈdʒornu            || Croate       | Dobar dan        | doˈbar dan            || Danois       | Goddag          | ˈɡʌˌda              || Estonien      | Tere päevast       | ˈtere ˈpæːvɑst          || Finnois      | Hyvää päivää       | ˈhyvæː ˈpæivæː          || Galicien      | Bo día          | bo ˈði.a             || Géorgien      | გამარჯობა (Gamardzhoba) | ɡɑmɑrˈdʒɔbɑ           || Grec        | Γειά σας (Geiá sas)   | ʝɛˈa sas             || Haïtien Créole   | Bonjou          | bɔ̃ʒu               || Hausa       | Sannu          | sannu               || Hawaïen      | Aloha          | əˈlo.hə              || Hébreu       | שלום (Shalom)      | ʃaˈlom              || Hindi       | नमस्ते (Namaste)     | nəməsˈteː             || Hmong       | Nyob zoo         | ɲɔ˧ ʒo˧             || Hongrois      | Jó napot         | ˈjoː ˈnɒpot           || Igbo        | Ndewo          | ndeˈwo              || Indonésien     | Selamat siang      | səˈlamat ˈsiaŋ          || Irlandais     | Dia dhuit        | ˈdʲiə ɣɪtʲ            || Islandais     | Góðan daginn       | ˈkouːðan ˈtaɣɪn          || Kazakh       | Сәлеметсіз бе (Sälemetsiz be) | sælɪmɪtˈsɪz bɪ         || Khmer       | ជំរាបសួរ (Chom Reap Sour) | ʈ͡ʂom riəp saʊər        || Kirghize      | Салам (Salam)      | salam               || Kurde       | Slav          | slɑv               || Laotien      | ສະບາຍດີ (Sabaidee)   | saːˌbaːj ˈdiː           || Letton       | Labdien         | ˈlab.diɛn             || Lituanien     | Labas          | ˈla.bas              || Luxembourgeois   | Moien          | mɔˈjɛn              || Macédonien     | Здраво (Zdravo)     | ˈzdravɔ              || Malais       | Selamat pagi       | səˈlamat ˈpa.ɡi          || Malgache      | Salama          | salama              || Maltais      | Bongu          | ˈbɔnɡu              || Maori       | Kia ora         | ˈki.a ˈɔ.ra           || Marathi      | नमस्कार (Namaskar)   | nəməsˈkɑːr            || Mongol       | Сайн уу (Sain uu)    | saɪ̯n uu             || Néerlandais    | Goedendag        | ˈɣudənˌdɑx            || Népalais      | नमस्ते (Namaste)     | nəməsˈteː             || Norvégien     | God dag         | ɡuː ˈdɑːɡ            || Ouzbek       | Salom          | salom               || Pachto       | سلام (Salam)       | salam               || Persan       | سلام (Salam)       | salɑm               || Polonais      | Dzień dobry       | ˈʥɛɲ ˈdɔ.brɨ           || Roumain      | Bună ziua        | ˈbunə ˈzi.wa           || Samoan       | Talofa          | taˈlo.fa             || Serbe       | Добар дан (Dobar dan)  | ˈdobɑr ˈdɑn            || Slovaque      | Dobrý deň        | ˈdobriː ˈɟeɲ           || Slovène      | Dober dan        | ˈdoːbər ˈdan           || Somalien      | Subax wanaagsan     | ˈsubax wɑːnɑːɡsan         || Suédois      | God dag         | ɡuːd dɑːɡ             || Swahili      | Habari          | hɑˈbɑri              || Tadjik       | Салом (Salam)      | salɔm               || Tamoul       | வணக்கம் (Vanakkam)   | ʋaˈɳakːam             || Tchèque      | Dobrý den        | ˈdobrɪː ˈdɛn           || Thaï        | สวัสดี (Sawasdee)    | sà.wàt.dii            || Turc        | Merhaba         | mɛɾˈhaba             || Ukrainien     | Добрий день (Dobryi den) | ˈdobrɪj dɛn            || Urdu        | السلام علیکم (Assalamu alaikum) | ɑːsˈsɑːlɑːmu ˈɑːlɑɪkum  || Vietnamien     | Xin chào         | sin ʧaːw             || Xhosa       | Molo           | mɔˈlɔ               || Yoruba       |

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Tableau

Code Python

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HTML et CSS

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Image to text

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Text/Music to music

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Text to voice

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Text to video

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Outils...

Copilot (outil officiel ESSCA)

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ChatGPT

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Perplexity

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Gemini

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Midjourney

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Mistral

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Adobe Firefly

Adobe Firefly

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HeyGen

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ElevenLabs

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Gamma

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Edtake

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NotebookLM

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...dans des outils

Mindomo

Mindomo

Copilot

Copilot

Autrice/Nolej/EdTake

Adobe Accrobat

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Les biais, les hallucinations

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Gérer les biais: Comme tout modèle entraîné sur des données, GPT peut avoir des biais. Soyez conscient de cela et soyez prêt à interroger les réponses de manière critique. Un biais est plus communément appeler "une hallucination"en terme technique, ce qui veut dire que l'IA invente.