J’adore les titres racoleurs, rassurez-vous, j’aime juste titiller Arnaud, il est de bonne humeur (on est revenu des JNAPMEP, c’était top, ça permet de de ressourcer professionnellement parlant, on voit des gens d’une telle richesse, bref de belles rencontres et encore et toujours plus d’idées !!!! Je m’égare…)

Mais la réflexion menée chacun de son côté nous amène à des conclusions différentes (qui de toutes façons vont évoluer, car bien loin de moi l’idée d’avoir une idée fixe, n’empêche que… bah comme d’habitude, je n’ai pas envie d’être d’accord avec Arnaud, cela permet de pousser nos arguments, une facétie pour tester notre réflexion…).

Bien qu’on diverge sur certains points, on est d’accord sur un truc, c’est une « terra incognita« , et il faut s’en saisir, tels des explorateurs intrépides (on n’est pas les premiers sur le terrain)

Intelligence artificielle et communication : l’alignement.

Arnaud axe sa réflexion sur le fait que l’IA ne « comprend » pas les taches complexe où l’implicite a sa place et pense régler le problème si on prompt correctement en décomposant un problème en sous problème n’ayant aucun implicite et permettant d’obtenir ‘selon lui’ des résultats justes.(Edit D’Arnaud Non pas vraiment ça, Julien quand m’écouteras-tu ? 🙂 , Je propose juste le fait de travailler le prompt ce qui permet de faire travailler des compétences auprès des élèves , notamment l’explicitation, la décomposition en sous problème, la modélisation et également le fait prendre conscience d’un rétro-contrôle à avoir sur le résultat fourni par l’IA : l’esprit critique, on subit ici la même révolution qu’avec l’arrivée de Google comme moteur de recherche, Google sait-il tout, doit-on plutôt croiser les sources, vérifier la cohérence, ai-je bien entré les bons mots?)
Mon premier argument, trivial simpliste (mais j’en ai d’autres), en testant, il l’entraîne donc les résultats deviennent justes parce qu’entraîner, mais l’est-elle suffisamment pour répondre à tous les problèmes de mathématiques explicites, j’ai envie de dire oui à 90%, mais que fait-on si elle se plante.
C’est comme si on s’appuyait sur une calculatrice qui pouvait se planter par moment sans trop savoir pourquoi, et c’est bien ce qui me gêne.
De plus Arnaud amène implicitement le fait qu’une IA doit comprendre (Edit D’Arnaud non je n’ai jamais dit cela…Une IA conversationnelle ne sait que produire du texte qu’elle rend cohérent par un apprentissage, j’ai toujours dit qu’elle ne comprenait pas intrinsèquement la requête.) , il renforce l’image qu’ont les élèves de l’IA (c’est un truc qui comprend, qui réfléchit, qui se trompe), mais ces trois verbes appartiennent aux hommes (et quelques animaux) et non pas une IA.
Est-ce que l’IA peut se tromper ? NON, elle peut être mal entraînée, mal programmée, mais elle fait ce qu’on lui a dit de faire.

J’ai expérimenté l’IA avec les élèves, mais mon objectif était de la montrer faillible.
Mon objectif était de développer l’esprit critiques des élèves . j’avais demandé des corrections d’exercices à ChatGPT et je les ai donné aux élèves afin d’échanger dessus (j’ai fait un petit article dessus).
J’ai ainsi pu abordé le fait que les modèles LLM n’ont pas de logique mathématiques, elle ne pense pas elles font de la probabilité successives de tokens (qui ne sont en soient pas des mots, avec des réactions du type : « mais elle parle quoi du coup? »), bref j’ai déconstruit l’IA (personnification de l’IA pour arrêter de dire qu’elle se trompe, d’ailleurs elle ne se trompe pas, elle fournit ce qu’on lui demande, elle complète un prompt selon ses règles. J’ai donc parlé des problèmes d’alignement qui demeurent un obstacle pour tout modèle génératifs (y compris les images), de l’absence de raisonnement au sens premier du terme.
C’était plutôt intéressant d’échanger avec les élèves.

En somme, je pense qu’il faut rapidement dépersonnifier les IA, expliquer leurs fonctionnements (en simplifiant, mais en gardant les concepts), afin que les élèves aient une bonne représentation de l’IA pour qu’ils puissent le cas échéant en avoir une bonne utilisation.

Alors que peut-on en faire?

La question des IA doit être traitée, c’est effectivement quelque chose qui va transformer révolutionner l’enseignement.

Il est évident qu’il faut expérimenter pour voir l’intérêt des IA et il y en a sûrement, je pense notamment à la RAG (retrieval augmented generation) qui combiné à des ressources fournies par le professeur pourrait être utile pour les élèves qui n’ont pas forcement d’aide à la maison et ce qui permettrait si les élèves sont bien accompagnés de gommer un peu les inégalités entre élèves quand ils sont chez eux.

Cela pourrait permettre de fournir des parcours adaptés à chaque élève si on entraîne des modèles dans ce sens (même si j’émets une réserve solide à ce type de pratique : si chaque élève a un parcours, où est le collectif?, l’entraide (entre humains)? Nous construisons de futurs citoyens, et je les souhaite, comme beaucoup d’entre-nous, solidaires).

Et donc que fait-on ?

Alors oui, Arnaud ton expérimentation sur l’art de communiquer et de décomposer des problèmes en sous problèmes est intéressant, cela permet de travailler avec l’IA et de mettre en avant l’importance de communiquer pour les élèves et de savoir décomposer des problèmes (c’est à dire raisonner).
Est-ce que cela permet de travailler avec l’IA sur le long terme ? : Je ne pense pas, c’est du one shoot. (Rassure toi Arnaud, j’induis ton avis or ce n’est pas le tien 😉 )
Il est donc nécessaire de poursuivre le travail autour de l’IA par d’autres activités qui restent à construire et de faire prendre conscience aux élèves des dérives possibles. Il faut développer leurs esprits critiques, cela devient primordial pour cette génération qui va être confrontée à une quantité d’informations aussi vraies que fausses.

Les pistes à explorer…

Les vraies questions qui demeurent en chantier sont :
Où placer l’IA dans l’enseignement ? en tant qu’objet d’étude, que comme outil ?
Quels savoirs doivent demeurer essentiels pour les élèves ?
Doit-on enseigner l’art de prompter (comme on leurs apprend à utiliser la calculatrice) ?
Que reste-t-il de l’apprentissage des fondamentaux ?
Quelles exigences pour le travail des élèves aidée par l’IA ?
Quelle place pour les DM ? (Ne rêvez pas, il est impossible de distinguer un travail humain d’un travail généré par l’IA, de nombreuses études le montrent)
Comment développer leurs esprits critiques ?

Ces questions ne sont pas si simples à répondre, et je me garderai bien de donner une réponse pour l’une ou l’autre mais il faudra s’y atteler, et rien ne vaut mieux que la base s’en saisisse plutôt que l’on nous impose verticalement des réponses pas toujours des plus adaptées (attention cela ne veut pas dire que tout ce qui est descendant est mauvais, mais je crois beaucoup aux solutions de terrain.
Et j’angoisse déjà de l’élève qui nous posera la question dans quelques années :

Mais Monsieur, vu qu’une IA ça fait tout, pourquoi doit-on continuer à apprendre ?

J’aurai bien des réponses, mais bien inaudibles pour un enfant de 13ans.

J’aimerai conclure par une vidéo, ô combien intéressante, qui mérite le détour, je la trouve bien construite, bien qu’angoissante pour la fin (même si je partage quelques idées) :

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