En février 2025, la revue Smart Agricultural Technology publie une expérimentation menée conjointement par les services régionaux italiens de protection des végétaux et le Conseil pour la recherche et l’économie agricoles (CREA), un centre de recherche publique. Les données de prévision à 5 jours des risques de maladies, issues des systèmes d’aide à la décision régionaux, ont été interfacées avec ChatGPT pour générer les messages d’information des bulletins de santé des végétaux à destination des agriculteurs. Malgré des résultats prometteurs, les experts ont estimé que les conseils produits étaient encore trop génériques. Des adaptations sont envisagées afin de prendre en compte, dans l’entrainement du modèle, la législation, les pratiques de gestion, la liste des substances actives autorisées localement ou encore les protocoles d’application.

Il y a d’abord les mythes du contrôle qui visent à nous faire croire que ces systèmes sont plus fiables qu’ils ne sont. Parmi les mythes du contrôle, il y a celui de la productivité, qui nous répète que ces systèmes nous font gagner du temps, nous font produire plus rapidement. « Le mythe de la productivité suggère que tout ce à quoi nous passons du temps peut être automatisé ». L’écriture se réduit à un moyen pour remplir une page plutôt qu’un processus de réflexion. Le mythe du prompt suggère que nous aurions un contrôle important sur ces systèmes, nous faisant oublier que très souvent, nos mots mêmes sont modifiés avant d’atteindre le modèle, via des filtres qui vont modifier nos invites elles-mêmes. D’où l’incessant travail à les peaufiner pour améliorer le résultat. « Le mythe de l’invite permet de masquer le contrôle que le système exerce sur l’utilisateur en suggérant que l’utilisateur contrôle le système ».

Ces utilisations clandestines portent également beaucoup de mésusages, rappelait Ferguson. On estime qu’un prompt sur 12 contient des données sensibles (des données personnelles, des données de clients ou de salariés). L’IA semble plus un outil de création qu’un outil qui produit des connaissances robustes, estime le chercheur. Pourtant, même quand on l’utilise de façon pertinente, pour trouver des idées, son usage se fait souvent au détriment du collectif de travail. On brainstorme avec l’IA plutôt qu’avec ses collègues. “L’IA générative au travail a tendance à atomiser le collectif de travail et renforce une capacitation individuelle, au détriment du collectif”.

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Leur pari ? Explorer le droit de l’immobilier, du patrimoine et de la famille à travers un voyage original retraçant toutes les étapes de la vie, de la naissance au décès. « Nous voulions rendre accessible des questions complexes, comme la protection des mineurs, l’administration des biens, ou encore les successions, et le faire de manière dynamique et engageante », confie Aurore. Leur astuce ? Un personnage fil rouge imaginé avec l’IA, pour incarner ces problématiques de manière concrète et vivante. Une conception à quatre mains donc, quatre mains augmentées par l’IA !

We study the impact of generative AI, specifically OpenAI's GPT-4, on human learning in the context of math classes at a high school. In a field experiment involving nearly a thousand students, we have deployed and evaluated two GPT based tutors, one that mimics a standard ChatGPT interface (called GPT Base) and one with prompts designed to safeguard learning (called GPT Tutor). These tutors comprise about 15% of the curriculum in each of three grades. Consistent with prior work, our results show that access to GPT-4 significantly improves performance (48% improvement for GPT Base and 127% for GPT Tutor). However, we additionally find that when access is subsequently taken away, students actually perform worse than those who never had access (17% reduction for GPT Base). That is, access to GPT-4 can harm educational outcomes. These negative learning effects are largely mitigated by the safeguards included in GPT Tutor. Our results suggest that students attempt to use GPT-4 as a "crutch" during practice problem sessions, and when successful, perform worse on their own. Thus, to maintain long-term productivity, we must be cautious when deploying generative AI to ensure humans continue to learn critical skills.

Comment former efficacement les enseignants à l’IA ?
Quels outils et quelles stratégies adopter pour une intégration pertinente et éthique ?

Cette table ronde réunira chercheurs, enseignants et formateurs pour un dialogue constructif sur les moyens et leviers à mettre en place afin de garantir une appropriation raisonnée et bénéfique de l’IA dans l’éducation.

voir la partie ne pas utilisé si...

L'Intelligence Artificielle et en particulier l'IA générative est en train de changer le monde et particulièrement l'éducation. Pierre-Yves OUDEYER évoque les intelligences génératives et les enjeux qui sont associés d'une manière générale, puis dans le domaine de l'éducation.

partie développée sur l'éducation

l'éducation, où des actions consisteront d'une part, à former les élèves et les enseignants et soutenir la communauté éducative et d'autre part à utiliser l'IA pour simplifier les tâches administratives des agents (production de rapports, synthèse d’indicateurs par exemple).

Reduce your own consumption: drink less water, take shorter showers, and sit in the dark to ensure AI has enough resources to keep going.

Si l’IA peut aider les enseignants à mieux accompagner les démarches d’apprentissage des élèves, alors ce sera une avancée intéressante. Ignorer l’IA, comme globalement le numérique, c’est risquer de soumettre les jeunes aux dictats de quelques sociétés (financières et politiques) puissantes. « Incorporer » l’IA, c’est la mettre au service du projet éducatif fondateur de notre système… Incorporer, c’est-à-dire la mettre à sa juste place…

Sommaire :
Comment fonctionne vraiment un réseau de neurones ?
Les IA comprennent-elles ce qu’elles disent ?
Pourquoi les LLM (Large Language Models), comme ChatGPT, DeepSeek ou Gemini sont-ils si puissants ?
L’IA est-elle une révolution ou une impasse ?

Un invité des matins de France Culture très bon vulgarisateur sur la question

Loin d’être un simple outil d’innovation, l’IA est devenue un véritable gouffre énergétique. Derrière chaque requête vocale, chaque image générée, ou chaque modèle d’apprentissage automatique se cachent des milliers de serveurs affamés d’électricité. Résultat : des centres de données qui tournent à plein régime, des infrastructures qui s’étendent, et une empreinte carbone qui explose.