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IA, données « anonymes »… vraiment ?

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Nouvelle activité autour de l’IA, mais sans utiliser l’IA.

L’idée est simple : faire vivre aux élèves une expérience concrète pour comprendre ce que signifie vraiment donnée anonyme… et surtout pourquoi ce terme est souvent trompeur.

Chaque élève remplit d’abord un questionnaire anonyme (sur pronote, moui par facilité 😉 ) : lieu de naissance, ancien professeur, centre d’intérêt, information personnelle non sensible. Pris séparément, ces éléments semblent anodins. Inexploitables. Inoffensifs.

Ensuite, par groupes, les élèves reçoivent plusieurs fiches « données » et doivent répondre à une question très précise :
Peut-on retrouver l’auteur de la fiche uniquement en recoupant les informations ?
Et surtout : expliquer le raisonnement.

Et là, sans magie ni technologie, les identifications apparaissent. Non pas parce qu’une information est sensible, mais parce que leur accumulation réduit drastiquement le nombre de possibilités. Les élèves ne devinent pas : ils raisonnent, éliminent, croisent.

C’est exactement le mécanisme utilisé par les intelligences artificielles :
elles ne « connaissent » personne, mais exploitent des volumes massifs de données pour établir des liens.

La conclusion s’impose d’elle-même : ce n’est pas la donnée isolée qui pose problème, mais le recoupement.

Et c’est précisément ce que vise le RGPD : limiter les croisements non maîtrisés, pas empêcher toute donnée.

Une activité simple, sans écran, mais qui permet aux élèves de ressentir ce qu’ils entendent souvent de manière abstraite : « anonymisé » ne veut pas dire « non identifiable » et qui met du sens dans la réglementation de protection des données.(RGPD)

Cette activité sera testée la semaine prochaine avec ma collègue de Français en soutien (on se fait une semaine pleine avec les 3e sur l’IA et la sécurité.
Voici l’activité :

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IA, RGPD et RIA : mettre un peu de clarté dans le cadre.

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Dans les semaines à venir, je vais intervenir auprès de chefs d’établissement ( reggroupement Nantes SUD) autour des usages de l’intelligence artificielle en milieu scolaire.

Assez vite, une difficulté revient systématiquement :
on parle beaucoup d’IA, d’outils, de scénarios pédagogiques… mais le cadre réglementaire est souvent perçu comme flou, y compris pour des personnels qui en sont pourtant directement responsables.

Entre RGPD, AI Act (RIA), outils institutionnels, décisions algorithmiques, responsabilités respectives de l’enseignant, de l’établissement ou de l’institution, on mélange facilement tout. Et ce flou est rarement rassurant : soit on n’ose rien faire, soit on fait sans trop savoir sur quoi on s’appuie.

Un besoin simple : un document lisible et synthétique

En préparant cette intervention, je me suis donc posé une question très pragmatique :
comment présenter, sur une seule page, l’essentiel de ce que doit savoir un chef d’établissement ?

L’objectif n’était pas de produire un document juridique exhaustif, mais plutôt :

  • de clarifier les rôles (qui est responsable de quoi ?),
  • de distinguer clairement le RGPD et le RIA,
  • de rappeler quelques principes non négociables (contrôle humain, décisions importantes, reconnaissance des émotions),
  • d’éviter les raccourcis du type « c’est interdit » ou « on n’a pas le droit à l’IA à l’école ».

RGPD ≠ RIA : deux cadres différents, deux logiques

Un point revient souvent dans les échanges :
le RGPD et le RIA (AI Act) sont régulièrement confondus, alors qu’ils ne portent pas sur la même chose.

Le RGPD concerne les données personnelles : qui les traite, pourquoi, comment, combien de temps.

Le RIA concerne les systèmes d’IA eux-mêmes : leurs usages, leurs risques, leur gouvernance, et les garde-fous à imposer.

En éducation, ces deux cadres se croisent, mais ne se substituent pas l’un à l’autre.
Comprendre cette distinction change complètement la lecture des usages possibles ou non.

Un document de travail, pas un outil de contrôle

Le document que j’ai construit est avant tout un outil d’appui à la réflexion, destiné :

  • aux chefs d’établissement,
  • aux RUPN
  • aux formateurs (qui mettent souvent des outils numériques en avant)
  • à tous ceux qui cherchent à sécuriser les pratiques sans les figer.

Il ne s’agit ni d’un vade-mecum officiel, ni d’un texte normatif de plus, mais d’un support pour poser les bonnes questions, au bon niveau.

Ma volonté est plutot d’outiller, clarifier, rendre le cadre lisible, pour que le pédagogique puisse ensuite reprendre toute sa place.

Si ce travail peut aider à apaiser certaines discussions autour de l’IA à l’école, alors il aura déjà rempli son rôle.

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Deuxième activité IA et maths : les probabilités

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Cette deuxième activité s’inscrit dans la série que je conçois pour aborder l’intelligence artificielle à travers des notions mathématiques du programme.

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Les élèves y manipulent une petite machine d’IA qui génère un début de phrase en deux étapes : un sujet, puis un verbe, choisis selon des probabilités.

Ils doivent représenter toutes les issues dans un arbre de probabilités, calculer les probabilités des issues possibles et identifier la phrase la plus probable.


J’ai volontairement simplifié le modèle : les IA utilisent en réalité des « tokens », des unités qui ne sont pas forcément des mots mais entrer dans ces détails aurait détourné l’objectif principal de l’activité, je pense malgré tout l’évoquer à l’oral pour les plus curieux d’entre eux.

Comme indiqué dans la seconde page, cette machine fonctionne comme un modèle de langage : Elle ne raisonne pas ; elle applique mécaniquement les probabilités apprises.

Le point clé de n’activité est sur « l’erreur » de conjugaison possible de l’IA.
Tout l’enjeu est de montrer que l’IA ne commet pas d’erreur en tant que tel, mais son entrainement sur des données (possiblement erronnées) peut conduire à reproduire cette tendance.


Objectifs de l’activité

Mathématiques

  • Construire et interpréter un arbre de probabilité.
  • Calculer des probabilités conditionnelles.

Culture numérique et IA

  • Comprendre que les IA génèrent des prédictions en appliquant des calculs probabilistes.
  • Prendre conscience que ces prédictions dépendent fortement de la qualité des données d’entraînement.
  • Développer l’esprit critique face aux productions automatiques.

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