Transcription

• Speaker #0

  Le Cned vous présente Perspective, un podcast qui explore comment on apprend, se forme et se transforme dans un monde en mouvement. Parce que les carrières ne sont plus linéaires, parce qu'on vit plusieurs vies en une seule, parce que les repères changent vite, Perspective donne la parole à celles et ceux qui choisissent d'apprendre autrement. Imaginez, un élève rentre chez lui, il ouvre son ordinateur et pose une question à une intelligence artificielle. En quelques secondes, il obtient une réponse argumentée, intro, thèse, antithèse, synthèse, un devoir presque prêt à rendre. Alors faut-il s'en inquiéter ou s'en réjouir ? En deux ans, l'IA génératif s'est imposée dans le quotidien de millions de personnes. Elle rédige, elle résume, explique, traduit, peut créer des images et s'invite maintenant dans les salles de classe comme à la maison. On peine encore à disposer de chiffres fiables sur l'usage de l'IA dans l'apprentissage. Mais une chose est sûre, Une majorité d'élèves et d'étudiants a déjà utilisé ces outils dans le cadre de son parcours scolaire. Aujourd'hui, on va donc prendre le temps de dépasser les idées reçues et d'explorer les enjeux éducatifs, sociétaux et éthiques de l'intelligence artificielle. Pour en parler, je reçois Virginie Mativé, docteur et spécialiste de l'IA, fondatrice et dirigeante du cabinet de conseil ML Ops, et Marc De Falco, inspecteur général de l'éducation nationale, du sport et de la recherche, responsable du pôle données, IA et numérique. Bonjour !

• Speaker #1

  Bonjour.

• Speaker #2

  Bonjour.

• Speaker #0

  Alors Virginie, pour commencer, on a l'impression que l'intelligence artificielle est apparue avec chaque GPT. En réalité, depuis quand elle existe ?

• Speaker #1

  Alors c'est difficile de donner une date de début. Par contre, on peut donner une date, c'est la date où le terme intelligence artificielle a été créé et cette date c'est 1956. Et si le terme a été créé en 1956, c'est qu'il y avait déjà des travaux qui avaient eu lieu avant, en particulier les travaux de Turing au moment de la seconde guerre mondiale. Donc c'est très ancien. Et le terme lui-même, il a déjà plus de 70 ans, enfin 70 ans cet été.

• Speaker #0

  Et on entend parfois plusieurs termes autour de l'IA, dont l'IA prédictive, l'IA générative. C'est quoi la différence entre les deux ?

• Speaker #1

  Alors l'IA générative, c'est une IA qui est capable de générer des contenus qui sont directement utilisables par tout le monde. Des textes, des chansons, des images, des fichiers, des présentations PowerPoint ou que sais-je. Alors que l'IA prédictive, elle va prédire un chiffre, un mot, un texte. Ce n'est pas tellement utilisable par tout le monde. C'est plus réservé à des systèmes particuliers.

• Speaker #0

  Et alors, pourquoi est-ce que vous pensez que les modèles génératifs ont autant marqué le grand public ? Est-ce que justement, c'est parce qu'ils sont plus accessibles ?

• Speaker #1

  En fait, ça aide tout le monde. Parce que résumer un texte, faire une analyse, trouver une donnée, générer une image, n'importe qui peut en avoir besoin. Et c'est un outil qui est facilement accessible via une page web. Donc une interface que tout le monde a aujourd'hui sur son téléphone, sur son ordinateur, sur sa tablette.

• Speaker #0

  C'est une question maintenant que je vous pose à tous les deux. Est-ce qu'on est face à une révolution comparable à celle d'Internet ou à une transformation encore plus profonde ?

• Speaker #1

  C'est une révolution d'usage, parce que c'est justement rendre l'intelligence artificielle, qui était utilisée dans certains cas très précis, et uniquement en ces cas précis, accessible au grand public. Je pense que la vraie révolution, elle a été de donner une IA qui est utile à tous, tout le temps, disponible.

• Speaker #2

  Je pense qu'effectivement, il y a des aspects qui permettent de penser que c'est une évolution. Un technique qui s'inscrit dans quelque chose qui était déjà en place. Et puis, il y a par d'autres aspects, une vraie révolution, comme ça a été évoqué dans les usages et dans la capacité que tout citoyen a d'interagir. Mais là, avec l'arrivée de ChatGPT, on a directement l'acte, par des êtres humains qui ne sont pas forcément des spécialistes, d'utiliser une IA, de dialoguer avec une IA, de faire générer du contenu. Et ça, c'est vraiment déjà une révolution dans ce lien. qu'on a avec la machine.

• Speaker #0

  Et alors, étant donné que l'IA est aujourd'hui accessible à tous, est-ce qu'on a des données fiables sur l'usage de l'IA dans la population ? Quels sont les profils qui utilisent le plus ces outils ?

• Speaker #1

  C'est un peu difficile à savoir parce qu'il n'y a pas de moyens de savoir exactement qui utilise quoi. Actuellement, par contre, il y a aussi des enquêtes qui sont publiées par les producteurs eux-mêmes de modèles, par exemple par OpenAI, qui est derrière ChatGPT et qui fournit des informations régulières. Tout ce qu'on sait, c'est que globalement, la majorité des Français qui sont dans l'âge de travailler, on va dire, utilisent l'IA. La plupart des lycéens et étudiants aussi.

• Speaker #0

  Et finalement, qu'est-ce que les gens font au quotidien ? Pour quelles tâches est-ce qu'ils l'utilisent le plus ? Est-ce que ça va être de l'information, de l'aide à la rédaction, un soutien dans leur travail ?

• Speaker #1

  En entreprise, c'est du soutien au travail, clairement. Après, sur ce qui se passe à côté, c'est beaucoup de recherche d'informations, c'est-à-dire lui demander... Que ce soit la recette de la tarte aux pommes, qui est connue maintenant parce que c'est un moyen de potentiellement détecter des IA, préparer un voyage, résoudre ses problèmes de couple, et ainsi de suite. Alors on sait que l'usage psychologique est minoritaire. On sait que c'est principalement pour analyser ou chercher de l'information, un petit peu pour écrire, globalement, les gros usages.

• Speaker #0

  Marc, aujourd'hui, dans le monde éducatif, que sait-on des usages des élèves ?

• Speaker #2

  Ils sont très multiples. Il y a un usage, pour certains, qui est quasi quotidien et qui, justement, pose question d'interaction avec des IA. parfois avec des IA personnifiés, avec des personnages de leur quotidien qui peuvent interagir et finalement devenir presque des amis pour eux, donc des usages qui peuvent poser question. Il y a un usage récréatif qu'ils vont avoir, de recherche ou un usage là-dessus. Et à côté de ça, on peut voir dans un contexte éducatif, commencer à naître des usages réfléchis, pensés, de l'IA comme assistance pour pouvoir apprendre. Et il y a effectivement, il ne faut pas se le cacher, un usage... au niveau scolaire de l'IA pour faire à la place, sous un angle qu'on pourrait voir de triche, mais c'est à mon avis trop réducteur de le voir ainsi. C'est qu'effectivement, comme un accompagnement, et avec parfois un manque de discernement sur ce qui est juste de l'assistance ou ce qui est de la substitution pleine et de la spoliation.

• Speaker #0

  Est-ce qu'on arrive à peu près à savoir à partir de quel âge les élèves commencent à l'utiliser ?

• Speaker #2

  C'est comme pour les réseaux sociaux, c'est à partir du moment où on va posséder un téléphone portable. où effectivement on va avoir accès à ces plateformes-là. Comme pour les réseaux sociaux, il y a des limites d'âge, mais effectivement on sait qu'elles ne sont pas forcément suivies. En tout cas, ce qu'on peut dire, c'est quelles sont les limites d'âge qui seraient raisonnables pour avoir cette première exposition. Et là, en France, on a répondu à cette question en suivant assez fidèlement le cadre de l'UNESCO. On a posé un cadre d'usage de l'IA en éducation, en expliquant que l'utilisation de l'IA... Guidé par des enseignants, ça ne pouvait commencer qu'à partir de la quatrième et qu'utilisation en autonomie, ça ne pouvait avoir lieu qu'à partir du lycée. Parce qu'avant la classe de la quatrième, la différence entre la machine et entre la personne humaine n'est pas encore claire et qu'il y a des risques dans la construction de l'enfant et de sa relation aux autres.

• Speaker #0

  Et est-ce qu'on voit des différences d'utilisation par exemple entre le collège, le lycée ou encore les études sup ?

• Speaker #2

  Ce qu'on voit, c'est qu'il y a une différence de maturité dans l'utilisation, aussi une différence de maturité dans le rapport qu'on a aux apprentissages. Alors, ce n'est pas forcément qu'une histoire de classe d'âge, ça peut être aussi une histoire de profil d'élève. Parfois, et malheureusement, parce qu'effectivement, ça va être lié à des inégalités, ça peut aussi être par rapport au profil socio-professionnel des parents et au profil de l'élève. On peut avoir un usage qui va être de passer d'un usage, on va dire, assez primaire, de pouvoir... Faire une recherche rapide ou répondre à un exercice, d'avoir un usage plus réfléchi, faire des QCM, préparer des quiz pour s'entraîner, faire des fiches de synthèse, faire de l'évaluation, s'enregistrer par exemple sur un oral et demander à ce que l'IA puisse déceler les points forts, les points faibles et s'améliorer. Et effectivement, plus on va être sur des niveaux où on a une appropriation forte de ce qu'est l'IA et de ce que peut faire l'IA, plus effectivement il y aura du recul sur cet usage-là.

• Speaker #0

  C'est possible pour un élève d'utiliser l'IA, par exemple, pour générer des exercices autocorrectifs ? C'est des pratiques qu'on voit beaucoup ?

• Speaker #2

  C'est tout à fait possible, effectivement, ces IA peuvent le faire. Après, la difficulté que ça pose pour l'élève, c'est que l'élève n'a pas forcément la capacité, dans ce qui est généré, de pouvoir voir ce qui est de bonne qualité, ce qui est anecdotique, ce qui peut être faux. Effectivement, si l'IA génère 12 exercices qui sont en fait quelque chose qui est très mineur dans la discipline, L'élève ne pourra pas le voir. Là où un enseignant verrait tout de suite qu'effectivement là-dedans, il n'y a pas forcément grand-chose à garder.

• Speaker #0

  Est-ce que vous pensez que l'IA est un outil qui peut être pertinent, par exemple, pour s'exercer dans une langue étrangère ?

• Speaker #1

  Pour les langues étrangères, les modèles d'IA savent très bien traduire dans toutes les langues, il n'y a pas trop de soucis. On sait aussi que les modèles d'IA sont sensibles à la langue dans laquelle on les interroge. Ils ne répondent pas de la même façon en français qu'en anglais, par exemple, parce qu'ils n'ont pas été... entraînés sur les mêmes textes en français qu'en anglais. Il y a beaucoup plus de textes présents en anglais et ainsi de suite. Et sur des langues un peu plus rares, moins parlées, ils peuvent même être plutôt mauvais en fait, parce qu'ils ne sauront pas traduire dans cette langue. Et ils peuvent donner la fausse impression de savoir, par exemple, très bien parler polonais, alors que le polonais qu'ils vont apprendre ne sera pas du tout forcément le bon polonais. Et si on les utilise à l'oral, il y a en plus un autre biais, c'est que ces modèles ne savent pas toujours très bien. prononcer dans toutes les langues. Alors en français, en anglais, il n'y a pas de problème de prononciation, mais dans les langues étrangères, c'est plus compliqué et ils ont du mal à analyser la façon dont on va prononcer. Donc je dirais que ça permet de travailler par exemple des bases de grammaire ou des choses comme ça, si on demande quelle est la conjugaison en espagnol à l'imparfait. il n'y aura pas trop de soucis et effectivement, il va pouvoir nous aider sur ça. Par contre, si on essaye de l'utiliser pour améliorer sa prononciation en japonais, je ne suis pas sûre que ce soit le moyen le plus adapté.

• Speaker #0

  Oui, puis du coup, le risque, si j'ai bien compris, c'est qu'on ne se rende pas compte que ce qu'il nous dit est assez faussé.

• Speaker #1

  Oui, c'est comme ce que disait Marc tout à l'heure. C'est qu'en fait, le problème, c'est qu'à un moment donné, le modèle, il dit des trucs. Si on n'a pas la capacité de savoir quand est-ce que c'est juste et quand est-ce que c'est faux, souvent, on vérifie la première fois, c'est juste. On vérifie la deuxième fois, c'est juste. On vérifie la troisième fois. Si vraiment, on est quand même un peu pointilleux, c'est juste. Et après, on arrête de vérifier en pensant que ce qu'il dit est toujours juste. Et c'est là où arrive le piège. Parce que la cinquième fois, il aura faux. La sixième fois, la vingt-cinquième fois, j'en sais rien. Mais à un moment donné, il risque de se tromper. Et on risque de ne pas le voir. Et on risque d'apprendre des choses potentiellement fausses à ce moment-là.

• Speaker #0

  Et si on passe du côté des enseignants, qu'en est-il aujourd'hui de leur utilisation de l'IA, que ce soit les enseignants mais aussi par exemple le personnel administratif ?

• Speaker #2

  Ce qu'on peut voir en tout cas, c'est que par rapport à des premières enquêtes qui donnaient vraiment un très grand déséquilibre entre l'usage des élèves et des étudiants et l'usage du corps enseignant, maintenant c'est plus partagé. On a des enseignants qui l'utilisent fréquemment, tous à peu près l'ont essayé, ont essayé de voir effectivement comment ça pouvait fonctionner, mais cet usage-là, il n'est pas forcément... encore un usage professionnel intégré dans des gestes pédagogiques clairs, parfois effectivement par faute d'outils proposés, chose qui est en train de se résoudre et sur laquelle on travaille, notamment à l'échelle plus globale de la fonction publique, pour mettre à disposition des outils pour le faire. Après, ça peut prendre différentes formes, s'assister pour pouvoir justement trouver des exercices, faire de la différenciation, ce qui est une piste quand on a des élèves qui... Alors ça peut être pour des élèves qui ont des besoins particuliers, pour qu'il en repart. adapter. Ça peut aussi être des questions de différenciation de contexte. Si on est en filière professionnelle, qu'on va enseigner des mathématiques par exemple, pouvoir s'adapter et trouver plus un déco en s'adaptant à la spécificité professionnelle de là où on enseigne, ça peut être intéressant. Pour le personnel administratif, c'est encore un petit peu en retrait avec cette difficulté qu'on a, qui est forte de cet usage de l'ombre, du shadow AI qui en fait est très présent mais qui est très peu déclaré. On n'ose pas dire qu'on utilise l'IA. Ce Shadow AI, c'est l'IA de l'ombre, c'est tout l'usage de l'IA qu'on fait sans l'expliciter, avec des outils non souverains pour la plupart. Et donc, par exemple, ça peut aller, sur des cas qui peuvent être critiques, par exemple, d'aller compléter des appréciations de bulletins d'élèves, donc qui va prendre des données sensibles d'élèves sur des IA. Ça peut être des fois des usages qui sont pour gagner du temps, qui ne sont pas forcément adaptés, qu'on a pu rencontrer, par exemple, faire des groupes de classe. Couper une classe en deux, normalement, on n'a pas besoin d'y avoir une IA générative, mais c'est des usages qui ont pu apparaître. Et donc, tous ces usages-là sont difficiles à mesurer, mais il y a quand même une prise de conscience, notamment à travers des plans de formation et d'accompagnement, que tous les usages ne sont pas forcément bons et qu'effectivement, aussi pour des raisons environnementales, il faut mettre l'usage de l'IA là où c'est vraiment utile et où il y a vraiment une plus-value.

• Speaker #0

  Et comment est-ce qu'aujourd'hui, on peut évaluer le travail d'un élève quand il dispose d'un tel outil ? Je pense par exemple aux devoirs maison. Est-ce qu'ils ont encore la même valeur qu'il y a 10 ou 15 ans ?

• Speaker #2

  Sur la question des devoirs maison, c'est une question qui est essentielle et qui est importante, mais qui en fait dépasse cette question de l'IA. En fait, la question sur les devoirs maison et l'évaluation, elle est ancienne. Si on a un élève qui est dans un milieu favorisé, il n'a pas forcément la même aide à la maison sur ses devoirs maison qu'un autre. Avec l'IA, ce qu'on a fait, c'est qu'on a finalement donné une assistance à tous. revient finalement sur un pied d'égalité, au moins en apparence, parce qu'en fait, finalement, l'usage fin de l'IA n'est pas le même suivant la formation qu'on a et les compétences qu'on a. Mais en fait, ça rend encore plus criant le fait de se poser la question du rôle de ces devoirs à la maison et du rôle plus largement de différents types d'évaluation qu'on va avoir dans la construction du savoir chez les élèves. Pour cela, un point qui est vraiment essentiel, c'est de redonner sa place au contrat éducatif, à un lien fort qu'on a entre l'école, la famille. l'élève sur pourquoi est-ce qu'on lui demande de faire des choses, pourquoi est-ce que finalement on doit le persuader que faire lui-même un exercice, c'est quelque chose qui va lui apporter et ce n'est pas juste quelque chose qui est pénible.

• Speaker #1

  Il y a une expérience qui avait été faite par un enseignant il n'y a pas très très longtemps, de faire un devoir maison en maths, de ramasser les copies et le jour où les étudiants revenaient avec leurs copies, de leur mettre une interrosurprise qui était la même chose que le devoir maison. mais sur table, face à lui, sans aide. Et les moyennes étaient passées de quelque chose de l'ordre de 17 à quelque chose de l'ordre de plutôt très très bas, qui marquait la différence justement avec l'utilisation de l'IA et surtout le fait que certains ne s'en étaient même pas servis pour apprendre ce qui avait été écrit en fait. Parce qu'à la rigueur qu'ils l'utilisent, mais qu'après ils apprennent en se disant « Ah bah oui, c'est comme ça qu'il aurait fallu faire » ou quoi que ce soit. C'est plus intéressant que juste recopier. Là, ils avaient vraiment recopié en mode je débranche le cerveau, je recopie. Et du coup, le lendemain, on me demande de refaire exactement la même chose sans changer les chiffres. Vraiment le même devoir. Et ils n'étaient plus capables de le faire. Donc, il y a ça aussi. Et souvent, je suis aussi enseignante. Je demande à mes étudiants, donc plutôt à des post-bac, parce que ça marche mieux avec les post-bac que les collégiens ou les lycéens. Pourquoi vous faites ces études ? Est-ce que vous faites ces études parce que vous voulez le diplôme ? Dans ce cas-là, vous utilisez l'IA parce que ça vous permet d'avoir des notes suffisantes pour avoir votre diplôme. Et ce que vous voulez, c'est le diplôme. Ou est-ce que vous voulez, c'est qu'après, une fois que vous arriviez en entreprise, vous ayez les compétences du diplôme. Parce qu'avoir le diplôme, c'est une chose, mais savoir-faire, c'en est une autre. Et en entreprise, on vous demandera peut-être de savoir-faire. Et si vous avez fait avec l'IA sans apprendre, est-ce que c'est intéressant ? Et donc, il y a cette réflexion à avoir de leur part de pourquoi vous êtes là ? Pourquoi vous faites ces cours-là ? Est-ce que c'est pour le papier ? Ou est-ce que c'est pour apprendre des choses que vous sachiez faire plus tard ? Des fois, ça les fait réfléchir. Pas toujours.

• Speaker #0

  Et justement, certains veulent interdire l'usage de l'IA dans l'apprentissage. Est-ce que c'est possible ?

• Speaker #1

  Non, et ça ne serait pas non plus, je pense, une bonne idée. Je pense que ça peut servir dans plein de cas et que ça peut être très, très utile. Je pense que, perso, on ne peut pas l'interdire et que ça ne serait pas une bonne chose.

• Speaker #0

  Il y a des détecteurs de textes qui, aujourd'hui... peuvent dire s'ils écrivent avec l'IA ou pas. Non,

• Speaker #1

  ils ne sont pas très performants, surtout que c'est là où il y a la différence. Si on sait bien utiliser l'IA, on sait comment y mettre un style qui ne sera pas le style par défaut, qui fera que ça ne sera pas détecté comme ayant été écrit par de l'IA.

• Speaker #2

  Et alors sur ce point, on a répondu, on s'est posé cette question-là, et de manière assez forte dans ce cadre d'usage de l'IA en éducation dont je parlais tout à l'heure sur les niveaux de classe d'âge, On a clairement annoncé que... Ces vérificateurs d'usage de l'IA n'étaient pas fiables et qu'on ne pouvait pas s'appuyer sur eux pour pouvoir juger de savoir si un élève a utilisé ou pas l'IA.

• Speaker #0

  Et donc, est-ce qu'aujourd'hui il faut bannir l'IA ou est-ce qu'il faut apprendre à travailler avec, selon vous ?

• Speaker #2

  L'IA est là et ça c'est un fait. Et donc effectivement, ça fait partie du quotidien, du quotidien professionnel. Et donc c'est un devoir de l'école de former aussi à cet usage-là et un usage éclairé. Donc la question c'est, il ne faut pas se voiler la face. Un usage de l'IA par les élèves à la maison, en marge, il sera toujours là. Donc le but, on ne peut pas l'interdire et se dire qu'on a fait des choses et qu'on a réglé ça. Donc il y a une question sur comment est-ce qu'on prend en compte cet usage de l'IA par les élèves dans l'évaluation. Ça, c'est un premier point. Et à côté de ça, c'est comment est-ce que l'école peut donner les clés d'un usage éclairé de l'IA qui permet de faire en sorte que l'IA... quand elle est utilisée, est utilisée à bon escient, avec une plus-value dans le respect des valeurs qu'on porte et de la construction de l'élève.

• Speaker #0

  Et est-ce que justement, on peut imaginer aujourd'hui des évaluations où l'usage de l'IA serait encouragé, enfin serait autorisé, voire encouragé justement ?

• Speaker #1

  Oui, il suffit de réfléchir peut-être plus à la façon où l'évaluation est menée et surtout, c'est quoi qu'on veut évaluer exactement. Parce que si on autorise ou qu'on pousse à l'utilisation de l'IA, ça veut dire qu'on ne va pas évaluer la même chose que si on demande à la personne. de faire elle-même l'action. Alors après, j'enseigne dans des cours où le but, c'est d'enseigner l'intelligence artificielle. Il est évident que dans des cours d'intelligence artificielle, on ne peut pas dire, vous n'avez pas le droit à l'intelligence artificielle. Ça serait un petit peu contradictoire. Donc l'IA est utilisée dans ces cours-là. Mais ce que je vais évaluer, c'est plus le regard critique par rapport au travail de l'IA. que le travail de l'IA et de la rédaction elle-même. C'est-à-dire que ce n'est pas le style, ce n'est pas les fautes, ce n'est pas la rédaction, si c'est assez long, si c'est bien détaillé ou ce genre de choses.

• Speaker #0

  Ça va être plus de la critique de points d'analyse, par exemple. Et vous Marc, est-ce que vous remarquez d'autres utilisations positives de l'IA dans l'apprentissage des élèves, par exemple ?

• Speaker #2

  Alors oui, effectivement, ils peuvent l'utiliser pour arriver à faire des QCM, des quiz, à pouvoir se préparer là-dessus. Et après, sur cette question d'utilisation de l'IA dans les évaluations, je pense qu'il faut avoir un point de vue qui ne soit pas binaire. Il n'est pas question de dire qu'on a des évaluations où l'IA est absolument interdite partout, ou au contraire de dire c'est à qui on peut utiliser l'IA. Je pense qu'il faut avoir une vision qui soit beaucoup plus souple, à l'image de ce qui a pu être fait notamment pour l'université de Sherbrooke. au Québec, qui est d'avoir des balises, des points, de dire, voilà, sur cette telle évaluation, et j'insiste sur le fait que ça passe par un contrat qu'il y a l'étudiant ou l'élève, sur cette évaluation, c'est important sur les compétences qu'on mesure de ne pas utiliser l'IA. Sur telle évaluation, c'est important, on peut utiliser l'IA, ça peut être aidé, mais à ce moment-là, il faut le préciser clairement et dire, ce paragraphe-là, j'ai utilisé l'IA, voilà pourquoi je l'ai fait, et d'avoir des évaluations, peut-être en mode projet, ou effectivement l'usage de l'IA. librement et encouragée, voire même des évaluations dans lesquelles finalement cet usage de l'IA peut être questionné. C'est-à-dire qu'en fait, ce qui va nous intéresser, ce n'est pas la production finale, ce n'est pas la dissertation qui nous intéresse, mais c'est comment est-ce qu'on a pu interagir avec l'IA pour arriver à construire son savoir.

• Speaker #0

  Alors, est-ce que l'IA ne risque-t-elle pas de fragiliser certaines capacités comme la mémorisation, la recherche documentaire ou la résolution de problèmes ? Est-ce qu'elle ne va pas nous apprendre à désapprendre ?

• Speaker #2

  Alors, il y a un vrai risque de spoliation cognitive. C'est-à-dire que le... Avec l'IA, le danger, c'est de déplacer ses compétences depuis des compétences de création et d'analyse vers des compétences d'évaluation. C'est-à-dire qu'en fait, on va dire maintenant, ce qui compte, ce n'est pas tant d'être capable de produire un texte, mais c'est capable de le lire, de l'analyser, d'être capable de savoir que le texte est pertinent. Et ça, le problème qu'on a, c'est qu'on ne s'est pas formé et on n'est pas capable de développer ses compétences d'évaluation sans avoir développé d'abord des compétences de création, des compétences premières. Donc le risque, c'est de livrer les élèves, les étudiants. à eux-mêmes sur cette évaluation-là. Et ce qu'on peut voir avec les réseaux sociaux, malheureusement, c'est que très souvent, ce qui conduit à pouvoir apprécier ou pas un contenu est très peu lié à sa valeur intrinsèque. Elle est liée, effectivement, à la dopamine que ça engendre et à la réponse que vont avoir ces élèves-là.

• Speaker #1

  C'est intéressant comme question parce que ça demande exactement quelles sont les compétences qu'on a aussi. Comment on peut les perdre ou quoi que ce soit ? Alors effectivement, par exemple, depuis que j'ai un téléphone smartphone, je ne connais plus de numéro de téléphone. Je connais juste les deux numéros de téléphone de mes grands-parents et de mes parents parce que quand j'étais petite, c'est eux qui me gardaient et qu'à l'époque, j'avais appris par cœur leur numéro de téléphone. Et depuis, je ne connais aucun numéro de téléphone, ni ma ligne professionnelle, ni même celle de mon conjoint. Donc si j'ai quoi que ce soit qui m'arrive, j'espère que mes parents seront chez eux pour répondre. Est-ce que c'est une compétence dont je vais avoir besoin plus tard ? Pas forcément, parce que justement, dans ma tête, je continue de mémoriser, mais je mémorise d'autres choses. Peut-être que j'ai laissé de la place pour mémoriser autre chose. Donc, ça évoque comme ça des réflexions qui sont quasiment philosophiques de qu'est-ce que c'est qu'une compétence ? Qu'est-ce qu'on a besoin de faire ? Et est-ce qu'en délégant certaines compétences, ça ne nous permet pas d'en acquérir d'autres ? Alors par contre, effectivement, dans l'enseignement, il y a ce que disait Marc sur le fait d'analyser plus que de savoir écrire, qui est potentiellement un problème. Mais après, justement, le fait que l'IA ne soit pas utilisée dès les petites classes, c'est comme pour le calcul. On disait souvent que la calculette allait faire disparaître la nécessité de retenir les tables de multiplication. Pour avoir une fille qui est en CM2, je peux vous assurer que les tables de multiplication, elles sont vues, revues et re-re-revues pendant toute la primaire et que j'ai passé pas mal de temps à lui faire répéter et qu'elle connaît ces tables de multiplication. Donc ça... C'est un acquis qui est là même s'il y a de la calculatrice, parce qu'ils ne l'utilisent pas encore. Ils utiliseront la calculatrice plus tard, quand l'intérêt ne sera plus d'avoir les tables de multiplication, mais peut-être de faire des calculs plus complexes.

• Speaker #0

  Et quand on parle de recherche documentaire, on le sait, l'IA, elle ne dit pas toujours la vérité. On dit parfois qu'elle hallucine. Est-ce que vous pouvez nous expliquer ce que ça signifie ?

• Speaker #1

  Les modèles de type ChatGPT, Cloud, Gemini et autres, ils travaillent sur une base qui est quand même probabiliste. C'est-à-dire qu'en fait, ils ont vu énormément de textes et qu'à partir de là, quand on leur donne un texte qui est une autre question, ils vont produire la suite la plus probable, qui est donc la réponse que l'on attend. Alors, il y a des moyens un petit peu pour améliorer un peu ça, mais l'idée de base, c'est ça. Et du coup, en fait, s'ils ont vu beaucoup de textes qui contiennent une erreur, ils vont répéter cette erreur. C'est-à-dire que, par exemple, tous les mythes, les choses qu'on croit justes et qui sont fausses, en fait, ils vont les ressortir comme si c'était une vérité. Et en plus, des fois, on n'a pas de chance. C'est comme quand vous jouez au Monopoly et que vous êtes en prison et que vous ne faites jamais les dés qu'il faut faire pour sortir de prison. Un 6 sort une fois sur 6 sur un dé. Mais quand on joue à un jeu, des fois, on peut se dire, ça fait 20 fois que je joue, je n'ai pas de bol, je n'ai jamais de 6. Sur ça, ça peut être pareil. Vous demandez la date de naissance de Charlemagne. Pas de bol, vous êtes tombé sur la mauvaise probabilité, le mauvais tirage au sort, l'IA va vous donner un mauvais chiffre, une mauvaise date. Et donc le seul moyen de savoir que tout est juste, c'est de vérifier les sources. Et donc ça veut dire aller voir les sources et vérifier que la source est une vraie source. Pas quelqu'un qui cite ce que l'IA lui a dit, mais une source qui est fiable. Et là, ça amène toute une question sur le regard critique et qu'est-ce qu'une source fiable ? Est-ce que Wikipédia est une source fiable ? Là, il y a des grands débats sur ça. Mais en tout cas, c'est où la vraie source ? C'est quoi la source fiable ?

• Speaker #0

  Par exemple, ça m'est déjà arrivé d'avoir Chad GPT qui me sortait un chiffre et où j'avais beau lui demander la source, il tournait un petit peu en rond, il ne me la donnait jamais. Et au bout d'un moment, je comprends qu'en fait, c'est une source qu'il a complètement inventée.

• Speaker #1

  Parce qu'en fait, il a deux modes de fonctionnement. Le premier mode de fonctionnement de ces modèles, c'est d'utiliser les connaissances qu'ils ont déjà en interne parce qu'on les a entraînées sur énormément de textes. qui remonte grosso modo maintenant jusqu'à début 2025 à peu près. C'est juste comme si vous, on vous donnait un livre à lire, et une fois que vous l'avez fermé, on vous dit, au fait, comment il s'appelle telle personne, qu'est-ce qui se passe à telle page, vous allez dire à peu près ce que vous vous rappelez. Donc ça, c'est le premier mode. Et le deuxième mode, c'est il va chercher sur Internet, parce que vous lui avez demandé de faire une recherche Internet, et là, il va pouvoir vous citer les sources des pages sur lesquelles il est allé pour trouver le texte. Et là, c'est beaucoup plus fiable pour le coup, il y a moins d'hallucinations. Donc à condition que les sources soient elles-mêmes fiables et justes, normalement, sa réponse est juste.

• Speaker #0

  Et quand il vérifie sur Internet, est-ce qu'il accorde la même crédibilité à une étude scientifique qu'à un simple blog, par exemple ?

• Speaker #1

  Complètement. Même le Gorafi ou Le Monde, c'est pareil pour lui, en fait. C'est la même chose, c'est un article de journal. Si en plus, l'article du Gorafi, il est bien écrit avec le professeur machin de l'université Bidule. le modèle va dire « Waouh, il y a un professeur qui a dit que » .

• Speaker #2

  Et là, c'est vrai, effectivement, il y a intrinsèquement ces problèmes de fiabilité. Après, on peut quand même voir deux modes pour pouvoir répondre à ça. D'une part, il est possible, dans les modèles récents, de les faire interagir avec des sources de données qu'on peut fournir. Nous-mêmes, avoir une source de données, on en a une en éducation qui soit fiable et pouvoir dire au modèle « Je veux des chiffres sur l'éducation, mais au lieu d'aller chercher, faire une recherche au hasard sur Internet, voilà comment est-ce que tu vas interagir pour pouvoir récupérer ces informations. Et là, on a la garantie que les chiffres qui sont récupérés, c'est exactement les bons chiffres qu'on a pu publier. Et l'autre point qui commence à apparaître, vous avez peut-être vu passer qu'il y a un certain nombre de conjectures mathématiques qui étaient encore ouvertes depuis des années, qui sont résolues par l'IA, où en fait, ce n'est pas juste l'IA qui va produire une preuve et on va s'en satisfaire. En fait, à côté de ces systèmes probabilistes, de ce générateur, on est capable d'avoir des systèmes qui, eux, sont complètement fiables et qui nous assurent que quelque chose est mathématiquement valide ou pas. Et donc, en branchant un système sur l'autre, on peut arriver effectivement à avoir ces IA-là qui permettent de produire du réel. Donc, un des enjeux qu'on peut avoir, c'est de se demander si, à l'avenir, ces modèles d'IA vont être capables d'avoir des vérificateurs pour pouvoir prouver ce qu'ils vont faire.

• Speaker #0

  Et en attendant, est-ce qu'il faut enseigner aux élèves la vérification des réponses qui sont produites par l'intelligence artificielle ?

• Speaker #2

  Cette question de vérification des sources est importante sur l'IA, elle est importante en général. Ce qu'il faut apprendre aux élèves, c'est que toute source vient avec des questions de pertinence, de fiabilité, et qu'il ne faut pas les mettre sur le même plan. Après, il y a une différence fondamentale entre des sources qui vont être historiques, qui vont être écrites par des êtres humains,

• Speaker #0

  On dit souvent que l'IA rend indispensable le développement de l'esprit critique, c'est un terme qu'on entend un peu ressortir à tort et à travers en ce moment. Mais moi ça me pose question, est-ce qu'avant il ne fallait pas déjà apprendre à évaluer la fiabilité des informations, qu'elles proviennent par exemple des médias, d'internet ou d'autres sources ? En fait, en quoi l'IA change vraiment la donne par rapport à l'esprit critique ?

• Speaker #2

  C'est le volume d'exposition, c'est-à-dire qu'effectivement, plus on avance dans le temps, plus la quantité de sources d'informations et de quantités d'informations qu'on va avoir est grande, et plus la part d'informations fausses. Une information non fiable qu'on a grandie. Quand vous avez effectivement quelques articles scientifiques qui sont publiés chaque année, on peut les vérifier et s'assurer que ce soit certain. Quand vous en avez des milliers et des milliers publiés chaque jour, là ça devient une question. Et donc là je parle déjà d'articles scientifiques, donc on est déjà sur quelque chose qui est déjà trié. Mais quand on prend n'importe quelle publication, ça devient encore plus...

• Speaker #1

  Il y a le volume et il y a autre chose, c'est que c'est de plus en plus ressemblant. aussi à quelque chose de réel. C'est-à-dire qu'il y a encore quelques années, les images générées par IA, il y a deux ans par exemple, on disait pour savoir si c'est une fausse image, regarder les doigts. Aujourd'hui, les modèles d'IA ne font plus d'erreurs sur les doigts. Les générateurs de vidéos se sont énormément améliorés aussi. Il y a des tests sur Internet qui essayent de faire deviner aux gens si c'est ou pas généré par IA. Franchement, c'est complètement... impossible à définir dans certains cas si c'est de l'IA ou si ce n'est pas de l'IA. Donc on est vraiment dans un stade où en plus n'importe quelle image, n'importe quel texte, n'importe quelle vidéo peut avoir été générée par l'IA et ça devient de plus en plus difficile de savoir que ce n'est pas le cas. Alors qu'avant les arnaques étaient faites avec des choses qui étaient potentiellement un peu plus grossières, un peu plus faciles à détecter. Aujourd'hui c'est difficile de détecter ça. Donc je pense que non seulement il y en a plus,

• Speaker #0

  Mais en plus, elles sont plus réalistes.

• Speaker #1

  Dans le monde professionnel aujourd'hui, on cherche de plus en plus de salariés qui sont déjà formés à l'utilisation de l'intelligence artificielle, alors qu'à l'école, c'est encore un peu perçu comme un problème. Du côté de l'éducation nationale, quelle place souhaite-t-elle donner à l'IA dans les prochaines années ?

• Speaker #2

  Il y a différentes réponses qu'on a déjà mises en place sur ces questions-là. Déjà, il y a Pixia qui a été déployée sur l'ensemble des élèves de 4e, de 2e et de 1re année de CAP, qui permet effectivement de donner les bases de cet usage de l'IA. Donc l'éducation nationale répond ainsi. Et récemment, le Premier ministre et le ministre de l'Éducation nationale ont annoncé que les élèves de 2e, général et technologique, auraient une heure d'IA par semaine. Donc on y répond. Mais au-delà de ça, tous les enseignements ont vocation à prendre en compte L'utilisation de l'IA qui va forcément trouver sa place dans l'ensemble des métiers. Et puis particulièrement sur des filières professionnelles, il y en a certaines qui déjà intègrent dans leur référentiel l'usage de l'IA.

• Speaker #1

  Et quelles compétences il va justement falloir développer chez les élèves pour évoluer dans un monde où l'IA sera omniprésente ?

• Speaker #2

  Ces compétences-là, effectivement, comme on avait pu l'évoquer par ailleurs, il y a peut-être un regard plus critique sur la production. Il y a des compétences d'utilisation et de la bonification de l'IA. En fin de compte, ce sont les compétences qu'on transmet déjà. Ce dont a besoin le monde professionnel, c'est d'avoir des personnes qui soient bien formées. Et être bien formé, ça permet d'être bien formé à l'IA. Maintenant, naturellement, l'école doit former à ce qu'est l'IA, comment est-ce qu'on l'utilise et avoir un usage éclairé.

• Speaker #1

  Et pour vous Virginie, quelles sont les compétences qui resteront essentielles à ce moment-là ?

• Speaker #0

  Je dirais que la première compétence, ça sera l'adaptation. pas forcément que par rapport à l'IA, mais c'est un sujet dans lequel ça va tellement vite. En fait, en IA, que même si vous avez eu la meilleure formation qui inclut tous les outils d'IA actuels, au moment où vous sortez, en fait, six mois plus tard, c'est déjà plus le même environnement. Les modèles ont déjà changé, les outils ont déjà changé. Il y en a peut-être des nouveaux. Donc, il faut être curieux, il faut avoir envie d'apprendre, il faut aller regarder, il faut s'adapter à ce qui se passe. Et en entreprise, c'est ce qui se passe aussi. c'est que bah Ce qui avait été lancé il y a potentiellement deux ans, aujourd'hui c'est peut-être complètement obsolète. Donc ils vont peut-être changer, passer à un nouvel outil et ainsi de suite. Et se dire que l'apprentissage ne s'arrête pas quand on passe la porte de l'école et qu'on rentre en entreprise. L'apprentissage continue tout au long de sa vie et il va falloir s'adapter tout le temps.

• Speaker #1

  Est-ce que les métiers de demain vont nécessiter davantage justement de savoir-faire technique ou peut-être que ça va laisser un peu plus de place aux compétences humaines ? Qu'est-ce qu'on peut imaginer ?

• Speaker #0

  On peut imaginer plein de choses, effectivement. Il y a des choses qui ne peuvent pas être remplacées par l'IA. En tout cas, je ne vois pas dans un avenir proche comment ça pourrait être remplacé par l'IA. Tous les liens humains, justement, la partie humaine de certains métiers, qui sera peut-être plus intéressante, qui sera peut-être mise en avant, sur laquelle il y aura peut-être plus de temps qui sera libéré. Parce qu'aujourd'hui, on a tous des problèmes de temps, de productivité, de vitesse, d'ainsi de suite. Donc, il faut aller plus vite, produire plus, faire plus. Avec les mêmes moyens, peut-être que ça permettra de redonner du temps à ce qui est important dans le métier et pas le reste.

• Speaker #1

  L'usage de l'IA, il soulève aussi beaucoup de questions éthiques. On parle par exemple de stéréotypes ou de discrimination algorithmique. Qu'est-ce que ça veut dire ?

• Speaker #0

  Les modèles ont été enseignés, enfin ont appris, pardon, sur des données. Donc on leur a donné plein de données. Ils ont engrangé ça pour faire des conclusions statistiques. Et prenons un exemple très simple. Vous voulez embaucher des gens dans votre entreprise et vous utilisez de l'IA pour trier les CV. Et ce que vous cherchez à embaucher, c'est des développeurs. Les développeurs, dans votre entreprise, il y en a 85% qui utilisent un langage qui s'appelle Python et 15% qui utilisent un langage qui s'appelle Java. Naturellement, le modèle en déduit que Python, c'est plus intéressant que Java. Donc, il va favoriser les CV des gens qui ont Python par rapport à ceux qui font du Java, puisque visiblement, vous recrutez plus de gens qui font du Python. Mais il va y avoir la même chose sur des critères plus graves. C'est qu'en développement informatique, il y a aussi 85% d'hommes et 15% de femmes. Donc le modèle, il va dire, homme, ça a l'air vachement plus intéressant que femme pour le recrutement, puisqu'il y en a plus recrutés. Et donc c'est là où arrivent ces biais algorithmiques, c'est de dire, en fait, on va favoriser les hommes comme on favoriserait le piton. Parce que c'est plus utilisé. Alors autant sur le Python, ok, effectivement, peut-être qu'on cherche plus Python que Java, autant sur les hommes versus les femmes, non. Et les modèles ne savent pas forcément faire la différence entre les critères.

• Speaker #2

  Il y a tous les types de biais, mais en fait, ces biais, ils sont déjà là dans les données. C'est-à-dire qu'en fait, on a des données qui sont fondamentalement biaisées. Et ce que fait l'IA, c'est qu'elle reproduit des modèles statistiques qu'elle a pris dans des données pour faire des prédictions. Donc naturellement, la question principale, c'est... Pourquoi est-ce qu'on a ces biais-là dans les données ? Comment est-ce qu'on construit des données qui ne sont pas biaisées ? Alors, on les a sur ces critères qui sont particulièrement graves, comme vous venez d'évoquer, mais on peut les avoir plus largement sur la place de la langue française aussi. On peut se dire que le rapport qu'on a dans les données qui sont produites et de l'entraînement sur la langue française n'est pas forcément celui qu'on a envie d'avoir. Et se poser la question de comment est-ce qu'on travaille sur des données de qualité en langue française qui permettent d'alimenter, d'avoir une production qui corresponde à la fois en qualité de langue, mais aussi qui soit en accord avec nos valeurs et notre culture. Et c'est un travail qu'a commencé à faire le ministère de la Culture, notamment à travers la plateforme ComparIA.

• Speaker #1

  Concernant la protection des données, moi j'avoue que je suis un peu perdue par rapport à ce que j'ai le droit de partager à l'IA ou ce que je ne peux pas.

• Speaker #0

  Alors on a un dicton en informatique qui dit « si c'est gratuit, c'est vous le produit » . Moralité, en général, tous les outils gratuits utilisent les données pour une raison ou une autre. La plupart du temps, dans ces grands modèles d'IA, c'est utilisé pour réentraîner les modèles parce qu'en fait, ils ont utilisé à peu près tout ce qu'ils trouvaient sur Internet et donc ils cherchent des textes qui ont été écrits par des humains pour améliorer leur modèle. Donc, tout ce que vous mettez dedans peut être réutilisé pour entraîner l'IA. Qu'est-ce que ça veut dire comme conséquence ? Ça veut dire que le contenu de votre document, peut-être que plus tard, ça fera partie des connaissances générales du modèle. pas dans la version actuelle, ça ne craint rien. Si vous mettez un document aujourd'hui, demain, le modèle ne pourra pas le délivrer à tout le monde, mais peut-être que dans trois mois, n'importe qui qui poserait une question sur le contenu de ce document pourrait avoir des informations. En entreprise, c'est critique, parce que si vous mettez par exemple le texte d'un brevet pour l'améliorer, dans trois mois, ce texte de brevet peut être rendu public indirectement par le simple fait que n'importe qui qui demanderait des infos sur un process pourrait obtenir des infos qui viennent en partie de votre brevet. que vous n'avez peut-être pas encore fini de déposer d'ailleurs. C'est ça le problème.

• Speaker #1

  Et dans le contexte éducatif, quel enjeu de protection des données devrait particulièrement nous alerter ?

• Speaker #2

  Alors, des enjeux de protection des données pour les données d'élèves sont particulièrement sensibles. Ce qu'on recommande, c'est si jamais on amène les élèves à utiliser des IA à un grand public, que ça ne passe pas par des comptes individuels, qu'on puisse garantir le fait que ça soit anonymisé, qu'on ne puisse pas remonter vers l'élève. Il y a des questions plus profondes qui sont celles du stockage, de la vie de ces données. On ne maîtrise pas du tout quand on met une image sur une plateforme, mais ça peut être sur une IA générative, ça peut aussi être sur un réseau social. Combien de temps elle va être conservée ? Sur quel serveur ? Alors, on est relativement protégé par la RGPD et l'argumentation européenne sur le sujet. Mais la question, c'est que finalement, on n'a pas de garantie absolue qu'elle soit vraiment mise en œuvre par l'ensemble des outils qu'on va utiliser.

• Speaker #1

  Et il y a aussi un autre enjeu, l'IA est souvent présentée comme énergivore. Certaines organisations internationales comme l'ONU alertent notamment sur l'impact environnemental de l'IA. Est-ce qu'il faut vraiment s'en inquiéter ?

• Speaker #0

  L'IA est aujourd'hui un pourcentage non négligeable des émissions de CO2 du numérique, qui lui-même représente à peu près 4% selon les chiffres des émissions de CO2 globales de la planète. Et cette partie de l'IA, on se rend compte qu'au cours du temps, Pour une requête, pour une demande, une question que vous posez à l'IA, le coût énergétique baisse parce que les machines sont plus efficaces, parce que les modèles ont été optimisés. Mais le problème qui est à côté, c'est que l'utilisation augmente. Donc chaque requête coûte un peu moins cher à la planète, mais comme il y en a beaucoup plus, au final, la facture augmente. Et du coup, ce n'est pas tellement l'optimisation d'une requête qui va changer la donne, mais c'est le nombre de requêtes qu'on fait. Et effectivement, cette consommation augmente. C'est pour ça qu'on voit des gros data centers qui sont construits un peu partout. C'est pour ça qu'on entend parler de centrales nucléaires qui sont relancées aux États-Unis pour... l'utilisation de l'IA et pour alimenter les data centers qui feront de l'IA.

• Speaker #1

  Pour terminer, je vais vous demander à tous les deux de vous projeter un petit peu. Dans dix ans, imaginons qu'un élève qui rentre au lycée, à quoi ressemblera son quotidien ? Quel rôle jouera l'intelligence artificielle dans son parcours scolaire ?

• Speaker #2

  Oui, alors je ne suis pas sûr qu'on ait... exactement une vision claire de ce qui peut se passer dans dix ans. C'est quand même un horizon lointain. Mais effectivement, c'est une question importante d'avoir ces enjeux de prospective. D'ailleurs, notre ministre, a lancé un comité d'anticipation de l'éducation, justement, pour pouvoir répondre mieux que moi à ces questions-là et envisager de la prospective à long terme. Ce qui semble assez sûr, c'est que finalement, si on regarde ensemble des matières qui sont étudiées, si on regarde le travail qui est fait en classe, ce qu'on étudie, Il y a eu des évolutions maintenant par rapport à il y a 50 ans, mais il y a quand même un fonds qui reste et qui est toujours là. Donc il y a de grandes chances de penser que dans 10 ans, essentiellement, ça sera pareil. La question qui va se poser, elle est plutôt ailleurs et elle n'est pas vraiment décidée au ministère. Ce qu'on ne maîtrise pas, c'est finalement quelle sera la place des acteurs de l'IA dans 10 ans et quelles souscriptions on aura à eux. Est-ce qu'on aura des acteurs ? Est-ce que finalement cette IA qui est gratuite, qui a une apparition de gratuité actuellement, peut-être que ce sera un produit de luxe et qu'on n'aura qu'un certain nombre, un pourcentage très faible de la population qui pourra l'utiliser ? Est-ce qu'au contraire, on aura eu un effort national qui permet de faire en sorte qu'on a une capacité d'avoir tous accès à cette IA ? On ne sait pas et ce sera probablement ça qui va décider de ce que sera l'élève, son rapport à l'IA dans 10 ans. plutôt que des orientations politiques éducatives qui, elles, préserveront, et comme on l'a expliqué par ailleurs, un certain nombre de compétences qu'on souhaite préserver.

• Speaker #1

  Et quel conseil vous pourriez donner aujourd'hui à un élève face à l'arrivée de l'IA, qui est déjà quand même là depuis un petit moment, mais plutôt face à la présence de l'IA ?

• Speaker #2

  Qu'il ne se contente pas que l'IA fasse à sa place, mais que l'IA l'assiste, plutôt que de l'utiliser en disant « fais cet exercice » , mais plutôt en disant « ben voilà » . J'ai fait cet exercice ainsi. Pourquoi est-ce que ça ne marche pas pendant qu'on est bloqué et d'avoir un dialogue et d'avoir une approche entre guillemets strocratique de cette utilisation de l'IA ?

• Speaker #0

  Il ne faut pas en avoir peur. Il ne faut pas le refuser complètement parce que de toute façon, en entreprise, c'est présent et ça ne disparaîtra pas. Et il faut se dire comment je peux l'utiliser pour avoir un rôle et garder une valeur moi-même en fait. Et c'est là où ça joue justement de se dire je l'utilise pour augmenter mes compétences, mais peut-être pour m'aider à être. encore meilleur ou à aller plus loin en lui demandant de critiquer ce que j'ai fait et de me donner les points forts, les points faibles de manière à garder sa propre valeur en fait, parce que c'est ça qui fera la différence entre vous et les autres quand vous arriverez sur le marché du travail ou plus tard dans votre vie ou n'importe.

• Speaker #1

  Merci beaucoup.

• Speaker #0

  Merci.

• Speaker #1

  On vient de le voir, l'intelligence artificielle fait désormais partie de notre quotidien, à l'école comme au travail. Au Cned, cette évolution s'accompagne d'un cadre clair, avec une charte, un guide de bonne pratique et des expérimentations pédagogiques. L'objectif n'est pas de mettre de l'IA partout, mais de se poser à chaque fois la bonne question. Est-ce que cela améliore vraiment l'expérience d'apprentissage ou la qualité du travail ? Cette réflexion ne fait que commencer. Merci d'avoir écouté ce nouvel épisode de Perspective. Pour prolonger la discussion autour des transformations de l'apprentissage et des métiers de demain, Retrouvez les autres épisodes de Perspective disponibles sur toutes les plateformes d'écoute. A très bientôt !