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112 • Formation et profession 26(3), 2018 Thierry Karsenti Université de Montré

112 • Formation et profession 26(3), 2018 Thierry Karsenti Université de Montréal C HRONIQUE • Technologies en éducation Introduction Des technologies comme Google, Facebook, YouTube ouWikipédia n’existaient pas il y a 20 ans. Elles font pourtant partie aujourd’hui des outils numériques les plus utilisés au monde. Nous vivons en fait à une époque de mutations rapides où le numérique revêt une influence importante sur l’évolution de l’ensemble des sociétés et affecte de façon significative toutes leurs dimensions économiques, sociales ou culturelles. Dans un monde où la place du numérique s’affirme chaque jour davantage, et où les jeunes sont captivés par les technologies, l’école ne semble avoir d’autres choix que de donner une place de choix au numérique. D’ailleurs, pour un nombre croissant de pays, amener apprenants et enseignants à agir en citoyens numériques éclairés et responsables constitue l’une des principales missions du 21e siècle. Le Québec, avec son Plan d’action numérique1 lancé en mai dernier, ne fait pas exception à cette tendance planétaire. On peut d’ailleurs y lire que le virage numérique constitue une formidable « occasion de développement et de croissance pour le Québec » (p. 2), en plus de devoir jouer un rôle-clé « dans la réussite éducative de nos jeunes, en leur offrant de nouvelles façons d’apprendre, de communiquer, de partager, de créer et de collaborer, bref en donnant un nouveau souffle à l’école d’aujourd’hui » (p. 5). Ce Plan d’action numérique révèle également que l’usage réfléchi du numérique à l’école est l’occasion de développer la littératie numérique des apprenants et d’assurer leur compréhension de la citoyenneté à l’ère du numérique. On peut enfin y lire la place importante qu’occupe la formation initiale et continue des enseignants dans le virage numérique scolaire entrepris par le Intelligence artificielle en éducation : L’urgence de préparer les futurs enseignants aujourd’hui pour l’école de demain ? doi:10.10.18162/fp.2018.a159 CHRONIQUE Intelligence artificielle en éducation : L’urgence de préparer les futurs enseignants aujourd’hui pour l’école de demain ? Formation et profession 26(3), 2018 • 113 Québec : « La formation et l’accompagnement des enseignants et du personnel scolaire y occupent donc une place de choix, puisqu’ils sont la pierre d’assise de la mise en œuvre du Plan d’action » (p. 5). En 2018, donc, impossible de rester sourds aux transformations sociétales et aux nouvelles avenues que le numérique offre l’éducation. Impossible également de rester indifférents à toute la place que l’intelligence artificielle, souvent abrégée sous le terme IA, gagne dans tous les secteurs de notre société, et ce, même si elle n’a pas encore – officiellement du moins – conquis l’école. Car l’IA y est pourtant bien présente, notamment par le truchement des applications sur les téléphones intelligents ou des moteurs de recherche qu’élèves et enseignants utilisent de façon quotidienne, sans pour autant toujours se poser des questions d’éthique. L’intelligence artificielle fait ainsi désormais partie intégrante de nos vies, et ce, même si elle n’est pas abordée dans le cursus scolaire des élèves ou les programmes de formation des maîtres. L’objectif de ce texte n’est pas de dresser un portrait de l’intelligence artificielle en éducation. C’est un chantier trop vaste impossible à traiter en quelques pages. Il est plutôt question de montrer qu’il est important de former les futurs enseignants aux rudiments de l’intelligence artificielle en éducation, non pas pour qu’ils soient des experts de ce domaine, mais plutôt pour les préparer à l’école de demain. Il s’agira aussi de les préparer à former les jeunes d’aujourd’hui à participer à l’édification de la société de demain. Intelligence artificielle : concepts-clés Même si l’objectif de cette chronique n’est pas de porter un regard exhaustif sur l’intelligence artificielle en éducation, il semble nécessaire de présenter quelques concepts-clés de ce domaine actuel. Intelligence artificielle Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Pour plusieurs, il s’agit d’un domaine d’études ayant pour objet la reproduction artificielle des facultés cognitives de l’intelligence humaine, dans le but de créer des logiciels ou des machines (des robots, des plateformes, etc.) capables d’exécuter des fonctions relevant normalement de celle-ci. L’intelligence artificielle, c’est donc aussi des programmes informatiques – ou des machines comme des robots – en mesure d’apprendre et d’appliquer les connaissances acquises pour résoudre des problèmes. L’IA est donc capable de résoudre des problèmes en apprenant à partir de données, de patterns, de modèles. L’intelligence artificielle se retrouve dans plusieurs domaines et applications en éducation, comme nous le verrons plus loin. L’intérêt de l’IA est de décharger l’humain de certaines tâches, parfois plus complexes, en les automatisant. Big data Le big data est en quelque sorte un écosystème numérique qui permet de recueillir, de transférer, d’archiver et de manipuler des données à profusion. Le lien avec l’intelligence artificielle est important. Les écosystèmes qui recueillent un grand nombre de données permettent aux systèmes qui ont recours à l’IA de les exploiter. Prenons par exemple la plateforme UTIFEN2 où quelque 20 000 enseignants du Niger sont inscrits pour recevoir une certification en enseignement, par le biais d’une formation à 114 • Formation et profession 26(3), 2018 distance sur téléphone intelligent. Chacun des apprenants doit compléter de 8 à 12 modules nécessitant chacun près d’une centaine d’actions. Cela fait donc, environ, quelque 20 000 000 de données (ou d’actions) qui peuvent être utilisées pour créer des « patterns » ou modèles, afin de mieux comprendre le parcours des apprenants qui réussissent et ceux qui ne réussissent pas dans cette formation à distance. Le recours à l’IA permet à la plateforme d’apprendre à partir de ces modèles pour pouvoir accroître son efficacité en vue d’assurer la réussite d’un plus grand nombre d’apprenants. Algorithme Les algorithmes sont au cœur de l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une suite d’instructions visant à définir le comportement d’un système – comme UTIFEN – pour permettre d’obtenir un résultat à partir de données fournies en entrée. Par exemple, les algorithmes sont utilisés dans la reconnaissance automatique d’images, tel que cela est expliqué plus bas. Machine learning ou apprentissage automatique Cet aspect de l’intelligence artificielle permet de générer des connaissances de façon automatique en traitant des données recueillies. Avec les connaissances acquises par le système, il est alors possible de créer un modèle ou pattern permettant de prendre des décisions. Par exemple, dans le cas de la plateforme d’apprentissage à distance UTIFEN, le système pourrait, à partir des parcours de réussite et d’échec des apprenants, créer un modèle d’intervention « idéal », qui vise la réussite des apprenants. Cet « apprentissage » pourrait donc permettre à la plateforme d’envoyer de façon automatique, autonome et individualisée des rappels à des moments opportuns aux apprenants pour accroître leurs chances de réussite. Le machine learning peut donc, d’une certaine façon, apprendre, sans avoir été préalablement programmé. L’apprentissage automatique profite également à la reconnaissance automatique d’images, comme c’est le cas pour l’application leafsnap3 qui fournit une foule d’informations sur les végétaux qui sont photographiés avec une tablette. Dans un contexte où de plus en plus d’écoles équipent les élèves de tablettes, ces types d’applications ont un potentiel cognitif exceptionnel, qui va bien au-delà de la motivation que cela suscite chez les apprenants. Deep learning ou apprentissage profond Le deep learning ou apprentissage profond, est un apprentissage hiérarchique. On dit que le deep learning imite, en quelque sorte, le fonctionnement d’un cerveau humain. Pour la reconnaissance d’images, par exemple, le deep learning, fonctionne de la façon suivante. Lorsque l’on cherche une image de chat, un moteur de recherche comme Google attribue plusieurs caractéristiques ou couches à cette requête. Un chat a le contour de sa tête qui a une certaine forme, du poil, un certain type de nez, des oreilles pointues, un tel type de visage, etc. Pour chaque caractéristique, une pondération est apportée. Le logiciel, sans nous le dire, passe par des couches abstraites aux couches de plus en plus concrètes pour pouvoir effectuer des prédictions. En fin de compte, sans avoir vu toutes les images de chats qui existent, Google arrive, en général, à reconnaître tous les chats. Cette avancée de l’IA est importante. Plus besoin de faire tout apprendre aux machines. Une machine peut apprendre et reconnaître, sans avoir nécessairement appris avant. Dans le cas de la reconnaissance faciale, utilisée par exemple dans CHRONIQUE Intelligence artificielle en éducation : L’urgence de préparer les futurs enseignants aujourd’hui pour l’école de demain ? Formation et profession 26(3), 2018 • 115 le logiciel Photos d’Apple ou encore par Facebook, le premier niveau va passer par les traits, puis des parties du visage, enfin par des visages types. Ainsi, plusieurs logiciels sont maintenant en mesure de reconnaître des visages en faisant appel au deep learning. Intelligence artificielle : déjà bien présente en éducation, même au Québec et au Canada L’intelligence artificielle, nous l’avons vu, est déjà très présente en éducation, notamment avec les applications qu’apprenants et enseignants utilisent quotidiennement sur leur téléphone portable, ou encore lorsqu’ils effectuent des recherches sur Internet. L’application Duolingo4, avec son système de reconnaissance vocale, et ses plus de 200 millions d’usagers, est un outil numérique doté d’une intelligence artificielle fort présent en éducation. Cette plateforme intelligente d’apprentissage uploads/s3/ intelligence-artificielle-en-education-pdf 1 .pdf