Nécessairement, poser la question de l’impact environnemental de l’IA implique de clarifier pourquoi cette question se pose spécifiquement pour cette technologie et ce que signifie l’impact environnemental. Cela implique aussi d’inclure ce questionnement dans la réflexion plus large sur l’empreinte environnementale du numérique.

 

S’interroger sur cet enjeu, c’est aussi et surtout dresser le constat d’un manque criant de données et d’un manque de méthodologies harmonisées pour évaluer l’empreinte environnementale de l’IA, notamment générative, autant pour son impact négatif sur l’environnement tant à l’entraînement qu’à l’usage, que son éventuel impact positif comme outil pouvant participer à la lutte contre la crise climatique. Nous nous proposons ainsi de dresser un panorama des chiffres et données dont nous disposons aujourd’hui, que ce soit lors de l’entraînement des modèles d’IA ou lors de leur usage.

Comme toute construction humaine, les systèmes éducatifs évoluent. Mais qu’en est-il, au niveau de la pédagogie ?
Est-ce qu’on innove réellement ?

Certes, la hiérarchie valorise l’innovation et le terrain s’y emploie souvent avec un volontarisme sincère. Mais là où les uns voient de l’innovation, d’autres parlent d’adaptation. Et on a parfois tendance à nous présenter comme « innovantes » des pédagogies qui relèvent du pur recyclage.

Qu’en est-il par exemple des affirmations suivantes :

« Il faut inverser la classe »,
« Le numérique permet d’innover »,
« Les élèves apprennent mieux quand ils découvrent par eux-mêmes »…

Ces idées sont-elles vraiment nouvelles et ont-elles fait leurs preuves ?

Cette nouvelle édition, mise à jour, est notamment enrichie d’un nouveau chapitre sur la forme scolaire.