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Ce premier rapport aborde 4 sujets principaux :
Fiabilité de l'information : Dans un monde dans lequel l'IA générative peut créer des contenus très réalistes, comment maintenir la confiance dans l'information? Le rapport explore les implications de la diffusion de "deepfakes" et "d'hallucinations génératives", ainsi que des solutions potentielles pour contrer ces problèmes.
Propriété intellectuelle et données personnelles : Avec l'IA capable de générer du contenu, les questions de propriété intellectuelle deviennent complexes. Le livre examine les aspects juridiques, les défis et les pistes possibles pour respecter la propriété des artistes et encadrer la génération d'œuvre par IA. Il aborde aussi la notion de respect de la réglementation liée aux données personnelles lors du développement et de l’utilisation de l’IA générative.
Biais algorithmiques : Les outils d'IA sont entraînés sur des données qui peuvent contenir des biais inhérents, ce qui peut conduire à des discriminations ou des stéréotypes dans leurs résultats. Le livre blanc souligne ces défis et propose des façons de les atténuer pour créer une IA plus équitable et représentative de la diversité de notre société.
Impact environnemental : L'IA n'est pas seulement un défi éthique ou sociétal, mais également environnemental. L'entraînement des modèles d'IA est très énergivore et contribue à l'émission de gaz à effet de serre. Le rapport explore les impacts directs et indirects et les moyens de minimiser cet impact.
Fiabilité de l'information : Dans un monde dans lequel l'IA générative peut créer des contenus très réalistes, comment maintenir la confiance dans l'information? Le rapport explore les implications de la diffusion de "deepfakes" et "d'hallucinations génératives", ainsi que des solutions potentielles pour contrer ces problèmes.
Propriété intellectuelle et données personnelles : Avec l'IA capable de générer du contenu, les questions de propriété intellectuelle deviennent complexes. Le livre examine les aspects juridiques, les défis et les pistes possibles pour respecter la propriété des artistes et encadrer la génération d'œuvre par IA. Il aborde aussi la notion de respect de la réglementation liée aux données personnelles lors du développement et de l’utilisation de l’IA générative.
Biais algorithmiques : Les outils d'IA sont entraînés sur des données qui peuvent contenir des biais inhérents, ce qui peut conduire à des discriminations ou des stéréotypes dans leurs résultats. Le livre blanc souligne ces défis et propose des façons de les atténuer pour créer une IA plus équitable et représentative de la diversité de notre société.
Impact environnemental : L'IA n'est pas seulement un défi éthique ou sociétal, mais également environnemental. L'entraînement des modèles d'IA est très énergivore et contribue à l'émission de gaz à effet de serre. Le rapport explore les impacts directs et indirects et les moyens de minimiser cet impact.
Si vous me lisez, vous savez que je suis très sceptique sur les IA génératives. Que ce soit sur leur utilité réelle au milieu de toutes les crises d’aujourd’hui et de demain. Ou sur leur rapport coût/bénéfice quand on mesure à quel point elles sont énergivores et peu éthiques dans leur fonctionnement (origine et entrainement des données notamment). Sur leur réalité économique, au-delà de la bulle qui est maintenant bien documentée. Enfin, sur la réalité de leurs capacités et limites techniques (leur faillibilité notamment, euphémisée par le doux nom d’hallucination), au-delà des fantasmes des plus technos-enthousiastes d’entre nous, là aussi de mieux en mieux documentés...
Proposition de grille d’évaluation
Infographie présentant dix repères sur le thème IA et éducation : définition, applications, éthique, littératie, IA générative, etc.
« Le principal cas d’usage des grands modèles de langue, c’est d’écrire des textes que personne n’a envie de lire. L’autre, c’est de résumer des textes que personne n’a envie de lire. Et il s’avère que ça non plus, ils ne savent pas le faire. »
L’IA comme aide à la reformulation
Jacques a profité d’une actualisation de son contenu de cours pour travailler le style et la forme de ses ressources écrites. « Le premier usage que j’ai eu de l’IA, c’est une aide à la reformulation et à la mise en forme de mon cours. J’avais par exemple des énumérations qui n’étaient pas très explicites dans mon contenu. J’ai demandé à ChatGPT de les développer et de les clarifier. J’avais aussi quelques lourdeurs ou imprécisions dans le style, là aussi ChatGPT m’a fait des propositions alternatives. Parfois, à l’inverse, je lui ai demandé de synthétiser certains paragraphes un peu trop détaillés. Avec la version 4 de ChatGPT, j’ai pu aussi lui demander de citer des sources, d’apporter des références à des auteurs ». Evidemment, ce travail était rendu possible car Jacques a une haute expertise du domaine : il est en mesure de repérer les éventuelles erreurs que pourrait proposer l’IA. « J’ai eu des réponses très rapides et presque toujours pertinentes, poursuit Jacques. Cela apporte un réel service, utile et rapide pour actualiser mes contenus »*.
Jacques a profité d’une actualisation de son contenu de cours pour travailler le style et la forme de ses ressources écrites. « Le premier usage que j’ai eu de l’IA, c’est une aide à la reformulation et à la mise en forme de mon cours. J’avais par exemple des énumérations qui n’étaient pas très explicites dans mon contenu. J’ai demandé à ChatGPT de les développer et de les clarifier. J’avais aussi quelques lourdeurs ou imprécisions dans le style, là aussi ChatGPT m’a fait des propositions alternatives. Parfois, à l’inverse, je lui ai demandé de synthétiser certains paragraphes un peu trop détaillés. Avec la version 4 de ChatGPT, j’ai pu aussi lui demander de citer des sources, d’apporter des références à des auteurs ». Evidemment, ce travail était rendu possible car Jacques a une haute expertise du domaine : il est en mesure de repérer les éventuelles erreurs que pourrait proposer l’IA. « J’ai eu des réponses très rapides et presque toujours pertinentes, poursuit Jacques. Cela apporte un réel service, utile et rapide pour actualiser mes contenus »*.
Objets connectés, assistants personnels, robots conversationnels, voitures autonomes... L’intelligence artificielle sous toutes ces formes accompagne notre quotidien, preuve de notre constante progression scientifique et technologique. Mais comment s'articulent tous ces dispositifs avec nos individualités, nos désirs ou nos représentations du monde qui nous entoure ?
Pour répondre cette vaste question, nous avons fait appel à Dominique Cardon.
Pour répondre cette vaste question, nous avons fait appel à Dominique Cardon.
présentation interactive
L’objectif des webinaires hashtag#GTnum hashtag#GenIAL est de donner la parole à des enseignants, des animateurs, ou des experts, expérimentant l’usage de l’IA dans un cadre éducatif, notamment à travers les IA génératives et les grands modèles de langage. L’objectif est de découvrir une activité concrète, ou de ressources et de pouvoir discuter des enjeux, capacités et limites de l’IA en éducation.
« En regardant vers l'avenir, plusieurs pistes de recherche et développement se présentent comme essentielles pour faire progresser l'intégration de l'IA dans l'éducation :
Intégration des programmes scolaires : les recherches futures devraient explorer des méthodes efficaces pour intégrer la culture de l'IA à différents niveaux et disciplines éducatifs.
Développement éthique de l'IA : étudier la manière de développer et de mettre en œuvre des outils d'IA transparents, impartiaux et respectueux de la vie privée des étudiants est essentiel pour l'intégration éthique de l'IA dans l'éducation.
L'IA dans l'élaboration des politiques : Comprendre comment l'IA peut aider à l'élaboration des politiques et à l'administration éducatives pourrait rationaliser les processus éducatifs et offrir des informations précieuses.
Changements culturels dans l'éducation : La recherche sur la manière dont les établissements d'enseignement peuvent favoriser une culture d'utilisation critique et éthique de l'IA, favorisant l'apprentissage et l'adaptation continus, est cruciale.
Études longitudinales : des études longitudinales sont nécessaires pour évaluer l'impact à long terme de l'intégration de l'IA sur les résultats d'apprentissage, l'efficacité des enseignants et le bien-être des élèves. Jusqu'à présent, cela n'a pas été possible en raison de la nouveauté de la technologie. »
Intégration des programmes scolaires : les recherches futures devraient explorer des méthodes efficaces pour intégrer la culture de l'IA à différents niveaux et disciplines éducatifs.
Développement éthique de l'IA : étudier la manière de développer et de mettre en œuvre des outils d'IA transparents, impartiaux et respectueux de la vie privée des étudiants est essentiel pour l'intégration éthique de l'IA dans l'éducation.
L'IA dans l'élaboration des politiques : Comprendre comment l'IA peut aider à l'élaboration des politiques et à l'administration éducatives pourrait rationaliser les processus éducatifs et offrir des informations précieuses.
Changements culturels dans l'éducation : La recherche sur la manière dont les établissements d'enseignement peuvent favoriser une culture d'utilisation critique et éthique de l'IA, favorisant l'apprentissage et l'adaptation continus, est cruciale.
Études longitudinales : des études longitudinales sont nécessaires pour évaluer l'impact à long terme de l'intégration de l'IA sur les résultats d'apprentissage, l'efficacité des enseignants et le bien-être des élèves. Jusqu'à présent, cela n'a pas été possible en raison de la nouveauté de la technologie. »
nombreuses ressources compilées
"« L’innovation dans le capitalisme consiste 95 fois sur 100 à décalquer dans tous les champs d’activité possible une poussée anthropologique de fond : passer de la puissance au pouvoir. Autrement dit : de la capacité humaine à faire, directement et sans interface, avec ses seules facultés cérébrales, physiologiques et créatives, à la possibilité de faire faire, qui est une définition primaire du pouvoir. »["