Le Département dédié à l’Innovation Pédagogique du Pôle Léonard de Vinci vient de lancer des cours d’initiation à l’Intelligence Artificielle pour les enseignants et ses étudiants de l’EMLV, l’ESILV et l’IIM. L’objectif consiste à faire comprendre que l’intelligence artificielle est une technologie complexe et utile qu’il faut savoir maîtriser.
En effet, aujourd’hui, les étudiants et professeurs utilisent au quotidien l’intelligence artificielle pour réaliser des travaux pédagogiques ou des projets dans le cadre de leur vie privée (ChaT GPT, Midjourney etc.). Cependant, nombre d’entre eux ne savent pas précisément comment les algorithmes fonctionnent et quels sont les enjeux du recours à l’intelligence artificielle.
Ainsi, grâce à différents contenus pédagogiques à la fois ludiques et pratiques, le Pôle propose un programme pour appréhender les grands principes du fonctionnement de l’IA. Pour les participants il s’agit de comprendre l’apprentissage automatique (ou Machine Learning) via l’apprentissage supervisé, non supervisé ou par entraînement ; les réseaux de neurones et le traitement du langage naturel.
Les principes de Machine learning et de réseaux de neurones sont abordés lors d’un atelier consacré à l’IA. Des groupes de 20 étudiants ou professeurs vont pouvoir s’exercer concrètement avec des learning robots pour comprendre les enjeux de data set et d’entraînement (les données d’entrée fournies à l’IA sont affinées et entraînées pour délivrer un résultat de sortie pertinent).
Ils ont ainsi la possibilité d’apprendre à un robot autonome à se déplacer dans une arène pour gagner une course. Le but est d’entraîner le robot afin qu’il puisse s’adapter à un parcours et arriver le plus rapidement possible. Dans un premier temps, une approche non codée permet aux participants de diriger le robot via le clavier d’un ordinateur connecté en Bluetooth. Dans un second temps, les étudiants et les professeurs vont pouvoir appréhender le codage en python pour améliorer le data set et contrôler le robot. À travers l’apprentissage par essai-erreur et la mise en place de punitions ou de récompenses pour le robot, il est possible de faire comprendre à l’IA le meilleur moyen de contourner des obstacles, de prendre des chemins plus courts etc.
En outre, les étudiants et les professeurs ont accès à des cours en ligne qu’ils peuvent consulter en toute autonomie. Ils leur permettent d’obtenir une certification Microsoft autour de la maîtrise de l’IA. Ces contenus pédagogiques abordent les enjeux et problématiques autour du clustering, des biais cognitifs et des hallucinations. Comprendre ces trois notions complémentaires est indispensable pour la formation à l’usage de ces technologies. En effet, elles permettent de sensibiliser les étudiants et enseignants au fait que les informations fournies par les IA génératives doivent être analysées avec un regard critique.
Ainsi, les cours du Pôle Léonard de Vinci abordent la notion de clustering qui se rapporte à la personnalisation des résultats des algorithmes en fonction de l’historique des données. Il s’agit d’un profilage qui prend en compte les informations qui ont été préalablement transmises à l’IA. De fait, pour une même problématique les algorithmes peuvent délivrer des solutions personnalisées différentes
Les leçons en ligne traitent également des biais cognitifs, c’est-à-dire des schémas de pensée répétés transmis menant à des conclusions inexactes et subjectives de la part de l’IA. Ces biais cognitifs proviennent du LLM (Large Language Model), les données d’apprentissage de base du machine learning. Il s’agit des data à partir desquelles l’IA est entraînée à faire des hypothèses par nature. Aussi, le programme d’initiation à l’IA fait prendre conscience que si l’on ne prête pas attention aux données d’apprentissage, des schémas de pensée trompeurs et faussement logiques peuvent s’insérer dans les résultats de l’IA. De fait, un data set avec des ressources américaines, ne sera pas en mesure de donner des informations exactes sur un domaine propre à la France (légal ou juridique par exemple).
Enfin, une technologie comme ChatGPT peut apporter des réponses qui semblent incohérentes ou fantaisistes pour certains utilisateurs. Ce phénomène correspond à des hallucinations qui peuvent être détectées et comprises par les étudiants et les professeurs grâce aux explications des cours du Pôle. En effet, une hallucination de l’IA peut se produire pour plusieurs raisons, notamment si les données sur lesquelles ChatGPT a été entraîné contiennent des erreurs ou des biais, ou si l’utilisateur fournit des informations ambiguës ou incohérentes.
Pour aller plus loin, lors de “prompt party”, les enseignants et étudiants peuvent apprendre à paramétrer des outils d’IA générative comme Chat GPT, Midjourney etc. Cette activité pédagogique leur permet de rédiger de bons prompts pour obtenir de meilleurs résultats. Afin de mutualiser les expériences en partageant les bonnes pratiques et les cas d’usage, ces travaux se déroulent en présentiel dans un espace du Pôle dédié à la formation et à l’idéation : la Creativity Room. De plus, une mallette pédagogique est mise à la disposition des enseignants avec un kit d’outils pour l’enseignement et l’apprentissage du fonctionnement de l’IA générative et des cas pratiques à faire en classe. Cette mallette pédagogique est un outil Open Source inédit qui a gagné le prix de l’innovation pédagogique 2023 du Pôle Léonard de Vinci.
Le Pôle Léonard de Vinci s’est donc attaché à présenter des outils pédagogiques diversifiés et ludiques qui permettent de comprendre le principe des algorithmes qui composent l’IA. De plus, cette initiative répond à des enjeux pédagogiques, éthiques et écologiques fondamentaux pour le monde de l’enseignement et l’ensemble de la société.
Le cours d’initiation à l’IA du Pôle Léonard de Vinci a donc un impact essentiel sur l’évolution de l’enseignement. Il donne les moyens et la méthodologie pour exploiter le potentiel des technologies utiles à la fois pour les étudiants et les professeurs.
D’une part, il s’agit de réduire l’écart générationnel pour la gestion des technologies de pointe. Aujourd’hui, dans le cadre de leurs cours, les enseignants doivent tenir compte de l’utilisation de l’IA par les étudiants pour la réalisation de projets. Par exemple, les IA génératives peuvent être utilisées comme des assistants pour un devoir à la maison, comme des outils pour résumer et réviser des cours etc. Dans ce contexte, le cours d’initiation à l’IA participe à l’intégration d’une culture du numérique dans le cursus des enseignants.
D’autre part, le programme d’initiation à l’IA possède un intérêt pédagogique non négligeable pour l’avenir professionnel des étudiants. De fait, selon le récent rapport du Forum économique mondial, d’ici 5 ans, l’IA devrait être adoptée dans 75% des entreprises interrogées. Aussi, afin que les candidats restent compétitifs sur le marché du travail, ce rapport dresse la liste des compétences qui seront les plus demandées et recherchées par les recruteurs. Parmi elles, on peut souligner la compréhension et la maîtrise de l’IA et du big data, une culture technologique, une pensée analytique et créative, etc.
Cora Beck, Directrice des Pédagogies Digitales et de l’Innovation Pédagogique du Pôle Léonard de Vinci explique en ce sens : « La maîtrise des outils d’intelligence artificielle doit devenir une compétence de base en raison de leur emploi croissant dans le milieu du travail. Ce n’est pas l’IA et les outils de d’IA générative qui vont remplacer les hommes, mais les personnes qui les maîtrisent. Pour nos étudiants et nos professeurs, il s’agit d’un véritable enjeu de professionnalisation et de montée en compétences. »
Par ailleurs, il faut souligner que les cours d’initiation à l’IA couvre une portée éthique. De fait, les étudiants et les professeurs abordent les questions cruciales autour de la protection des données, des bio données et du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). En effet, l’IA nécessite un grand nombre d’informations pour fonctionner correctement. Cependant, cette collecte massive de data peut conduire à des violations de la vie privée des usagers, car ces données peuvent être utilisées sans leur consentement.
Enfin, la compréhension du fonctionnement de l’IA joue également un rôle pour le développement d’une technologie plus écologique et durable. En effet, l’intelligence artificielle est un système technologique énergivore. Selon la Revue Technologie de l’Académie d’Orléans-Tours, entraîner un modèle de deep learning pendant 4 à 7 jours émet autant qu’un être humain pendant 26 ans, ou que 5 voitures pendant leur durée de vie. C’est pourquoi, le programme d’initiation à l’IA du Pôle Léonard de Vinci s’applique à faire comprendre l’importance des répercussions écologiques de l’IA. Il s’agit d’encourager les utilisateurs à opter pour l’écoconception des logiciels et des matériels, tout en modifiant leurs comportements.
Ce nouveau programme pédagogique pour initier les étudiants et les professeurs à l’IA, est un véritable outil pédagogique innovant et ludique. Il répond à des enjeux fondamentaux tels que la transition numérique et écologique, la protection des données, l’employabilité et l’évolution de l’enseignement. De plus, le lancement de ce nouveau programme de cours fait écho aux dernières déclarations de la Ministre de l’Enseignement Supérieur, Sylvie Retailleau concernant l’usage de l’IA : « Nous ne sommes pas dans une logique de combattre l’IA ou de donner des interdictions mais nous encourageons à accompagner son usage. Pas besoin d’avoir des discours catastrophistes, l’IA est déjà là, il faut la prendre en main tout en la régulant. »
À propos du Pôle Léonard de Vinci :
Le Pôle Léonard de Vinci est composé de quatre établissements d’enseignement supérieur délivrant des diplômes reconnus qui couvrent des champs disciplinaires complémentaires, notamment dans le secteur du numérique : une école de commerce, l’EMLV (Ecole de Management Léonard de Vinci) ; une école d’ingénieurs, l’ESILV (Ecole Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci), une école du digital, l’IIM (Digital School) et un établissement de formation continue, De Vinci Executive Education. 1 Laboratoire de recherche commun : De Vinci Research Center (DVRC) et 1 Centre d’innovation : l’Institute for Future Technologies (IFT). En 2022, il compte 10 000 étudiants et apprenants au sein de ses 3 écoles et de son activité de formation continue, 20 000 diplômés et 460 collaborateurs (dont + de 200 enseignants et enseignants-chercheurs). Créées en 1995, les écoles sont rassemblées au Pôle Léonard de Vinci à Paris-La Défense et depuis 2022, à Nantes. Le campus s’organise autour de valeurs communes que sont l’hybridation, la professionnalisation, l’internationalisation, l’ouverture sociale et le sport. L’hybridation est le résultat de la transversalité qui existe entre les écoles : cours & projets en commun, développement progressif et intensif des soft skills, incubateur, FabLab, vie associative, activités sportives, double-diplômes… Ingénieurs, managers, designers apprennent à vivre et à travailler ensemble au-delà des frontières de leur propre cursus. www.devinci.fr
