L’Intelligence Artificielle (IA) est une technologie en constante évolution qui pourrait transformer notre avenir dans de nombreux domaines, notamment l’éducation. Les éducateurs, les chercheurs et les spécialistes de l’IA discutent des avantages potentiels de l’IA dans l’éducation. Comme pour la crise du Covid, de nombreux mythes autour de l’impact de l’IA sur l’apprentissage s’invitent à la table. Comme ça me court sur le haricot, nous allons examiner les mythes et les réalités de l’IA dans l’éducation et sortir un peu des grands couillons influenceurs, papa poule et autres spécialistes en « c’était bien mieux avant ma bonne dame », l’éducation c’est la plume sergent major et la règle en bois comme maître à savoir.
Mythes sur les avantages de l’IA dans l’éducation
L’un des mythes les plus courants concernant l’IA dans l’éducation est qu’elle remplacera les enseignants. En fait, l’IA ne peut pas plus remplacer les enseignants que les livres, car elle manque de l’empathie et de la capacité à comprendre les émotions humaines et surtout n’a potentiellement pas la capacité d’évaluer le contexte. l’IA peut aider en automatisant certaines tâches, telles que la correction de travaux et la création de plans de cours personnalisés.
Un autre truc à la con serait que l’IA peut rendre les élèves paresseux en faisant tout le travail à leur place. En fait, l’IA est un outil précieux pour les élèves, c’est un amplificateur de capacité, car elle peut les aider à apprendre de manière autonome et à leur propre rythme. En bref si tu es un branleur de première, tu pourrais potentiellement en faire moins encore tout en ne le montrant pas trop, si tu es curieux, travailleur et critique c’est le moyen sympa d’explorer la connaissance au rythme de ta curiosité. En plus, l’IA peut également fournir des commentaires personnalisés et aider à renforcer les compétences de base, telles que la lecture, l’écriture et le calcul. Donc oui, l’IA est le 42 de la règle à calcul.
Enfin, certains craignent que l’IA ne soit pas fiable car elle est parfois biaisée ou donner des résultats inexactes. C’est vrai que l’IA peut être biaisée, cela peut être corrigé en utilisant des données plus diverses et en formant les algorithmes à être plus équitables et elle n’ai que l’outil, le sens critique c’est son utilisateur qui doit en être le gardien. En outre, l’IA est de plus en plus précise si on l’entraîne sur des domaines spécifiques et peut fournir des commentaires précis et utiles aux enseignants et aux élèves.
Réalités de l’impact de l’IA sur l’apprentissage
Les solutions basées sur des solutions de type chatgpt peuvent avoir un impact significatif sur l’apprentissage des élèves. Ils peuvent aider à personnaliser l’apprentissage et fournir des commentaires personnalisés. Ils permettent également aider les élèves à apprendre de manière autonome et à leur propre rythme, ce qui peut améliorer leur motivation et leur engagement.
En outre, l’IA peut aider les enseignants à maximiser leur temps et à se concentrer sur les activités les plus importantes en automatisant certaines tâches, telles que la correction de travaux et la création de plans de cours personnalisés. Elle peut également aider les enseignants à identifier les domaines où les élèves ont besoin d’aide supplémentaire et à fournir des ressources adaptées à leurs besoins.
Enfin, l’IA peut aider à combler les lacunes en matière d’éducation en fournissant un accès à l’éducation pour les élèves qui vivent dans des régions éloignées ou qui n’ont pas accès à une éducation supérieure facilement. Elle peut également aider à fournir des ressources éducatives dans différentes langues et à adapter l’apprentissage aux besoins culturels et linguistiques des élèves ce qui pour moi est aussi un plus car même si l’anglais est indispensable aujourd’hui il devient possible de disposer de source dans toute les langues avec une traduction extrêmement pertinente ce qui une grosse avancée.
Les enseignants, les élèves et les parents doivent travailler ensemble pour maximiser les avantages de l’IA dans l’éducation et minimiser ses limites et les craintes qu’elle amène. Avec une utilisation appropriée, l’IA peut aider à accélérer l’apprentissage et à préparer les élèves à un avenir de plus en plus numérique. Et oui si tu es un couillon et que tu n’as pas compris que la chance c’est gagné du temps pour comprendre plus alors une partie des décérébrés de l’humanité est bien capable de bannir un catalyseur d’idée.
Comme le télétravail n’a pas créé des branleurs l’IA ne créera pas des débiles bien au contraire les moyennement doués pourront s’améliorer en trouvant de la forme et du fond, les bons s’enrichiront de nouvelles connaissances et les plus cons le resteront mais avec brio.
La sagesse en 5 points de l’intervention de Yann Le Cun sur l’IA devant le sénat américain du 19/09/2023
- Le développement de l’intelligence artificielle (IA) est aussi fondamental que la création du microprocesseur, de l’ordinateur personnel, d’Internet et du mobile. L’IA a progressé de manière fulgurante depuis les années 1980.
- Les modèles de langage de type MLM, créés grâce à l’apprentissage auto-supervisé, sont une avancée majeure de l’IA. Ils peuvent représenter et comprendre le sens, le style et la syntaxe du texte dans plusieurs langues.
- L’ouverture des technologies et des informations scientifiques est essentielle. L’échange gratuit de documents, de code et de modèles entraînés a permis aux États-Unis de prendre le leadership dans la science et la technologie.
- L’open source devrait être la base d’un écosystème dynamique pour l’IA, favorisant l’accès démocratique, les valeurs démocratiques et la concurrence accrue.
- La collaboration entre gouvernements, notamment les démocraties, est essentielle pour établir des normes et des modèles de gouvernance communs en matière d’IA, assurant ainsi des garde-fous responsables à l’échelle mondiale.
Pour Yann Le Cun, l’avenir de l’IA repose sur des décisions éclairées, une coopération internationale et une transparence appropriée. Il demande de s’assurer que tout le monde travaille ensemble pour faire progresser l’IA de manière sûre, sécurisée et bénéfique pour tous.
Grande sagesse dans ces propos, je suis content que Yann LeCun puisse porter ces mots auprès de notre gouvernement français via Comité de l’intelligence artificielle qui vient d’être créé.
IA #technologie #innovation #collaboration
Transcript de l’intervention de Yann
La video complete de la séquence devant le sénat :
Président Warner, Vice-président Rubio, et membres distingués du comité, merci pour l’opportunité de comparaître devant vous aujourd’hui pour discuter des questions importantes concernant l’IA. Je m’appelle Yann Lecun. Je suis actuellement professeur de science informatique et de science des données à l’Université de New York. Je suis aussi le chef scientifique de l’IA chez Meta et le co-fondateur du laboratoire de recherche fondamentale en IA de Meta. Chez Meta, je me concentre sur la recherche en IA, la stratégie de développement et le leadership scientifique.
L’IA a progressé à pas de géant depuis le début de ma carrière de recherche dans les années 1980. Aujourd’hui, nous assistons au développement de l’IA générative, et en particulier, de grands modèles linguistiques. Ces systèmes sont formés par apprentissage auto-supervisé, ou plus simplement, ils sont formés pour compléter les blancs. Ils apprennent à représenter du texte ou des images, y compris le sens, le style et la syntaxe dans plusieurs langues. La représentation interne peut ensuite être appliquée à des tâches en aval, telles que la traduction, la classification des sujets, etc. Elle peut également être utilisée pour prédire les mots suivants dans un texte, ce qui permet aux LLM de répondre à des questions ou de rédiger des dissertations et du code.
Il est important de ne pas sous-estimer les opportunités potentielles qu’ils présentent. Le développement de l’IA est aussi fondamental que la création du microprocesseur, de l’ordinateur personnel, de l’internet et de l’appareil mobile. Comme toutes les technologies fondamentales, l’IA aura une multitude d’utilisations. Et comme toute technologie, l’IA sera utilisée par les gens à des fins bonnes et mauvaises.
Je voudrais souligner deux questions déterminantes : la première est la sécurité, et la deuxième est l’accès. Une façon de commencer à aborder ces deux questions est par le partage ouvert de la technologie actuelle et de l’information scientifique. Le libre échange de documents scientifiques, de code et de modèles formés, dans le cas de l’IA, a permis le leadership américain en science et technologie. L’open sourcing a stimulé des progrès rapides dans des systèmes que nous considérons maintenant comme une infrastructure de base, tels que l’internet et les réseaux de communication mobiles.
Cela ne signifie pas que chaque modèle peut ou doit être ouvert. Il y a un rôle pour les modèles d’IA propriétaires et open source. Mais un modèle open source de base devrait être la fondation sur laquelle l’industrie peut construire un écosystème dynamique. L’open sourcing démocratise également l’accès. Il donne à plus de personnes et d’entreprises le pouvoir de construire sur la technologie de pointe et de remédier aux faiblesses potentielles.
Nous voulons nous assurer que les États-Unis et les entreprises américaines, avec d’autres démocraties, mènent le développement de l’IA devant nos adversaires. En open sourçant les outils d’IA actuels, nous pouvons développer notre écosystème de recherche et de développement plus rapidement que notre adversaire. Il y a un besoin urgent pour les gouvernements de travailler ensemble, surtout les démocraties, pour établir des normes et des modèles de gouvernance d’IA communs.
Je voudrais conclure en remerciant le président Warner, le vice-président Rubio et les autres membres du comité pour votre leadership. À la fin de la journée, notre travail est de collaborer avec vous, avec le Congrès, avec d’autres nations et avec d’autres entreprises afin de stimuler l’innovation et le progrès d’une manière qui est sûre et sécurisée et conforme à nos intérêts de sécurité nationale. Merci. J’attends vos questions avec impatience.
Résumé:
Yann Lecun, professeur et chef scientifique de l’IA chez Meta, a discuté de l’évolution et du potentiel de l’IA devant un comité. Il a souligné l’importance de l’open sourcing pour stimuler l’innovation et démocratiser l’accès à la technologie de pointe. Lecun a insisté sur la nécessité de leadership et de collaboration internationale, en particulier entre démocraties, pour établir des normes communes et des modèles de gouvernance en IA, afin de garantir la sécurité, la transparence et la protection des droits et libertés, tout en préservant les intérêts de sécurité nationale.
Rappel de la genèse
Dates Clés de l’IA
- 1950 – Alan Turing propose le test de Turing pour évaluer l’intelligence d’une machine.
- 1956 – John McCarthy organise la conférence de Dartmouth, marquant la naissance officielle de l’IA.
- 1960s – Développement des premiers systèmes experts.
- 1980s – L’IA connaît un renouveau avec l’apparition des réseaux de neurones.
- 1997 – IBM Deep Blue bat le champion du monde d’échecs Garry Kasparov.
- 2011 – IBM Watson remporte Jeopardy! contre deux champions humains.
- 2015 – AlphaGo de DeepMind bat le champion du monde de Go.
- 2018 – OpenAI présente GPT-2, un modèle de langage de grande taille.
- 2020 – OpenAI lance GPT-3, le modèle de langage le plus puissant à ce jour.
Enablers de LLM
- Données de Formation – La disponibilité de vastes ensembles de données textuelles est cruciale pour entraîner des LLM.
- Puissance de Calcul – L’augmentation de la puissance de calcul permet d’entraîner des modèles de plus en plus grands.
- Techniques de Deep Learning – Les avancées dans les techniques d’apprentissage ont permis le développement de LLM.
- Financement et Recherche – Le soutien financier et la recherche continue dans le domaine de l’IA ont contribué au développement rapide des LLM.
Références
- A Brief History of Artificial Intelligence – Live Science
- Timeline of Artificial Intelligence – Wikipedia
- Large Language Models: A New Research Direction – Technology Review
- The Next Decade in AI: Four Steps Towards Robust Artificial Intelligence – ArXiv