Vous voulez savoir si l'humanité à 10% de "chance" de disparaître dans 10 ans à cause de l'IA, suivez ce lien, les explications sont concises et faciles à lire.

Ces lignes directrices reposent sur une typologie de quatre usages: l’usage interdit, l’usage en soutien à l’apprentissage, l’usage en soutien à la suggestion d’idées et l’usage pour la création de contenus. Cette structure clarifie les attentes selon les activités et réduit les zones grises entourant ces technologies.

Le cours ne présente pas l’IA générative comme un outil neutre. Il invite plutôt les étudiants et les étudiantes à l’analyser comme une composante de l’écosystème numérique, avec ses enjeux de fiabilité de l’information, de propriété intellectuelle, d’intégrité intellectuelle et d’effets environnementaux.

livre sur l'histoire de l'IA

Nous avons esquissé ici que la nature de l’utilisation de l’IA dans l’éducation changeait de nature en passant du chat à des écosystèmes plus intégrés. Le risque est de proposer des outils trop standardisés, peu fondés pédagogiquement, mais simplement sur les avancées des solutions techniques proposées pour les IA, ce qui est certainement le reproche principal qu’on peut faire à OpenMAIC, mais en partie démenti par des propositions comme Learning Designer.
En tout cas, l’assistance, voire l’automatisation avec l’IA pourraient rapidement prendre une dimension nouvelle dans nos formations, et surtout dans la formation tout au long de la vie.

propose des activités pédagogiques

Sur les formations aux compétences informationnelles dans l'enseignement Sup.

Ce document a pour vocation de synthétiser l’état de l’art sur les impacts environnementaux directs et indirects (négatifs et positifs) des IA génératives et agentiques ainsi que de fournir des recommandations pour limiter ces impacts.

réflexion sur l'impact de l'IA sur la science

 “la véritable menace que représente l’IA pour l’éducation n’est pas qu’elle encourage la triche, mais qu’elle décourage l’apprentissage”. Pour Carr, lorsque les gens utilisent une machine pour réaliser une tâche, soit leurs compétences augmentent, soit elles s’atrophient, soit elles ne se développent jamais. C’est la piste qu’il avait d’ailleurs explorée dans Remplacer l’humain (L’échappée, 2017, traduction de The Glass Cage) en montrant comment les logiciels transforment concrètement les métiers, des architectes aux pilotes d’avions). “Si un travailleur maîtrise déjà l’activité à automatiser, la machine peut l’aider à développer ses compétences” et relever des défis plus complexes. Dans les mains d’un mathématicien, une calculatrice devient un “amplificateur d’intelligence”. À l’inverse, si le maintien d’une compétence exige une pratique fréquente, combinant dextérité manuelle et mentale, alors l’automatisation peut menacer le talent même de l’expert. C’est le cas des pilotes d’avion confrontés aux systèmes de pilotage automatique qui connaissent un “affaissement des compétences” face aux situations difficiles. Mais l’automatisation est plus pernicieuse encore lorsqu’une machine prend les commandes d’une tâche avant que la personne qui l’utilise n’ait acquis l’expérience de la tâche en question.

Le projet Transiscope : alternatives et luttes, cartographier pour coopérer

Une analyse historique et critique des mécanismes de coopération de ce projet.
Un livre gratuit à lire absolument sur la coopération.

extrait de la préface : "...Parmi ces essentiels, ma lecture très subjective retient la repolitisation de la technique, la maturité coopérative et le
prendre soin..."

« La véritable rupture, c’est l’apparition d’une puissance capable d’agir sans être un sujet de droit. (…) Le fait décisif n’est pas qu’une machine aurait développé une intention malveillante. C’est qu’elle peut produire un comportement que le droit qualifierait d’ »illicite » sans nourrir la moindre intention. »