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L'origine de l'intelligence artificielle

« L’intelligence artificielle n’est pas une technologie à proprement parler mais plutôt un domaine scientifique dans lequel des outils peuvent être classés lorsqu’ils respectent certains critères. » d’après le CNIL

John Mcarthy veut créer un langage qui peut transformer les pensées humaines en instructions pour les ordinateurs. Il pense qu'il est possible de décrire notre raisonnement de manière à ce qu'un ordinateur puisse le comprendre et l'exécuter. Il sera celui qui a inventé le terme « intelligence artificielle » en 1956.

Deux raisons expliquent pourquoi la discipline a connu un regain d'intérêt vers 2010.D'abord, l'accès à de vastes quantités de données est devenu plus facile. Par exemple, pour entraîner des algorithmes à reconnaître des images de chats, il fallait collecter des échantillons soi-même. Aujourd'hui, une simple recherche sur Google offre des millions de résultats Ensuite, les processeurs graphiques des ordinateurs se sont révélés extrêmement efficaces pour accélérer le calcul des algorithmes d'apprentissage. Avant 2010, le traitement complet d'un échantillon pouvait prendre des semaines en raison du caractère itératif du processus. Les cartes graphiques, capables de plus d'un billion d'opérations par seconde, ont permis des avancées considérables à un coût relativement bas (moins de 1000 euros par carte).

Les différents types d'intelligences artificielles

L'IA consiste à imiter l'intelligence humaine en utilisant des algorithmes dans un environnement informatique. Elle vise à donner aux ordinateurs la capacité de penser et d'agir comme les humains.

IA symbolique  :

Elle emploie des symboles et des règles de traitement de l'information pour exécuter des tâches. Ces symboles peuvent représenter des concepts, des objets, des relations, etc. Tandis que les règles peuvent inclure des règles de déduction, des règles de production, des règles d'inférence, et ainsi de suite.

Exemple : créer des systèmes de traduction automatique basés sur des règles. Ces systèmes se servent de règles de grammaire et de syntaxe pour convertir un texte d'une langue à une autre. Par exemple, dans les années 1960, le système SYSTRAN a été développé comme l'un des premiers systèmes de traduction automatique basés sur des règles. Cette approche se différencie des méthodes basées sur l'apprentissage automatique, comme Google Translate, qui utilisent des modèles statistiques pour apprendre à traduire des textes à partir de corpus bilingues.

IA hybride :

L'IA neuro-symbolique combine machine learning et symbolique pour apprendre des humains et de leur environnement via des interfaces homme-machine interactives (un tableau de bord qui permet à un utilisateur de communiquer avec une machine, un programme informatique ou un système).

L'IA hybride apprend du savoir humain pour créer une base de connaissances en constante évolution. Elle intègre de nouveaux choix en permanence.

Contrairement au machine learning, l'IA neuro-symbolique travaille avec des données partielles. Elle donne d'abord une évaluation puis réévalue sa décision avec de nouvelles données.

IA forte :

Aussi appelé intelligence artificielle générale qui doit être en mesure de s’appliquer sur tous types de problèmes. L'intelligence artificielle complète ou forte serait capable de copier les aptitudes humaines (apprendre, comprendre, appréhender, raisonner, prendre des décisions, avoir une conscience, des émotions. Cependant, elle n'existe pas,c'est une croyance.

IA faible :

L'intelligence artificielle qui se concentre sur 1 tâche précise. C'est l'IA que nous utilisons aujourd'hui : un algorithme "apprenant" qui ajuste ses paramètres en fonction des données d'apprentissage. Elle n'a pas de capacités mentales ou cognitives, mais elle peut effectuer certaines tâches avec une efficacité souvent supérieure à celle des humains.Quasiment tous les systèmes d’IA connaissant sont considérés comme des IA faible (d’après le Grand Lexique français d’Intelligence Artificielle, 2021).

Prévention

Des enfants à l'école

Expérience d’apprentissage déshumanisée

L’un des principaux inconvénients de l’IA dans l’éducation est qu’elle peut déshumaniser l’expérience d’apprentissage. Les algorithmes d’IA générant le contenu et décidant du rythme des cours, les élèves risquent de ne pas bénéficier de l’approche nuancée qu’un enseignant humain peut offrir. En outre, les algorithmes d’IA peuvent perpétuer les préjugés, ce qui signifie qu’ils peuvent ne pas fournir un programme d’études inclusif et diversifié, adapté aux besoins de chaque élève.

Dépendance à l’égard de la technologie

À mesure que les écoles s’appuient de plus en plus sur des solutions alimentées par l’IA, les enseignants et les élèves risquent de devenir trop dépendants de la technologie. À long terme, cette dépendance pourrait conduire à négliger d’importantes méthodes d’enseignement traditionnelles et le développement de la pensée critique et des compétences en matière de résolution de problèmes.Une chartre régule l'utilisation de la technologie au sein des écoles

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