I.A. (intelligence artificielle)

Cadre d’usage de l’IA en éducation

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet à des machines de réaliser des tâches qui nécessitent habituellement l’intelligence humaine, telles que la reconnaissance de la parole, la prise de décision, la reconnaissance d’images, et bien plus encore. L’IA repose sur des algorithmes et des modèles mathématiques qui analysent de grandes quantités de données pour apprendre et s’améliorer au fil du temps.

1. Usages généraux
   • Automatisation de tâches répétitives (tri d’e-mails, reconnaissance de documents)
   • Assistants conversationnels (« chatbots ») et agents virtuels
   • Recommandation de contenus (sites web, vidéo, e-commerce)
   • Analyse prédictive et détection d’anomalies (maintenance industrielle, santé)
   • Systèmes de pilotage intelligents (trafic, énergie, logistique)
2. Applications dans l’éducation
   • Personnalisation des parcours d’apprentissage
   – Plateformes adaptatives (PIX) qui ajustent le niveau et le rythme en fonction des réponses de l’élève
   • Tutorat et assistants pédagogiques virtuels
   – Chatbots intégrés aux ENT pour répondre aux questions courantes, guider dans un parcours e-learning
   • Évaluation automatique
   – Correction de QCM, d’exercices de codage, voire d’écrits libres à l’aide de techniques de NLP
   • Learning analytics
   – Tableaux de bord analysant la participation, le taux de réussite, les temps forts/faibles
   – Prédiction des risques d’abandon ou de décrochage scolaire
   • Création de ressources (NOLEJ)
   – Générateurs de quiz, de fiches de révision, adaptables selon le profil de classe
   • Accessibilité
   – Transcription audio-texte, description d’images, synthèses vocales pour élèves à besoins éducatifs particuliers
3. Intérêts pour le système éducatif
   • aider les enseignants à préparer des cours en recommandant des ressources pédagogiques et en organisant les contenus de manière optimale
   • Mieux prendre en compte l’hétérogénéité des élèves via un accompagnement individualisé
   • Diminuer la charge administrative et corriger plus vite, pour consacrer du temps à la pédagogie et au relationnel
   • Appuyer les décisions des équipes (aménagements pédagogiques, orientation) sur des données concrètes
   • Encourager la mise en place de pédagogies actives et hybrides (classe inversée, projets collaboratifs)
   • Préparer les élèves aux enjeux de la société numérique et à la maîtrise de l’IA
4. Enjeux et recommandations
   • Respecter la vie privée (RGPD), garantir la transparence, éviter les biais algorithmiques, ne pas soumettre de données personnelles
   • Développer les compétences numériques et l’esprit critique face aux outils IA
   • Réduire la fracture numérique, garantir l’accès au matériel et à la connectivité
   • Considérer l’IA comme un outil d’aide à la décision et à la relation, non comme un substitut au rôle du professeur : montrer que « le sachant sait » (Luc Julia, inventeur de SIRI)
5. Consommation énergétique et empreinte carbone
   • L’entraînement de modèles profonds (deep learning) nécessite des fermes de GPU/TPU fonctionnant des jours (voire semaines), ce qui peut consommer des mégawattheures d’électricité et générer plusieurs dizaines à centaines de tonnes de CO₂ (étude de Strubell et al., 2019).
   • Les centres de données (« data centers ») hébergent et font tourner les applications IA ; leur refroidissement (climatisation, water cooling) est lui-même très énergivore.
   Ainsi, une recherche par l’IA générative à la place d’un moteur de recherche consomme immédiatement 10 fois plus d’énergie…
   D’ici 2027, la consommation énergétique liée à l’IA pourrait être équivalente à celle de certains pays tels que les Pays-Bas, l’Argentine, la Suède ou l’Irlande…