Depuis l’automne 2022, on entend de plus en plus parler des outils Ă base d’intelligence artificielle. C’est une nouvelle rĂ©alitĂ© Ă laquelle nous devons nous adapter en Ă©ducation. Qu’en est-il de la formation professionnelle? Comment l’intelligence artificielle peut-elle ĂŞtre utilisĂ©e dans cet ordre d’enseignement? D’une part, les enseignants devront apprendre Ă enseigner Ă l’ère de l’intelligence artificielle. D’autre part, les apprenants devront apprendre Ă interagir avec l’intelligence artificielle en contexte professionnel.Â
Du cĂ´tĂ© de l’enseignantÂ
De plus en plus, l’intelligence artificielle pourra ĂŞtre utilisĂ©e comme outil d’aide Ă l’enseignement. On peut d’abord penser Ă des outils de suivi des Ă©lèves tel que proposĂ© par l’entreprise Optania. Cette entreprise a dĂ©veloppĂ© un outil permettant d’analyser la courbe de progression des apprentissages d’un groupe classe. Optania propose Ă©galement un robot conversationnel interagissant avec des Ă©tudiants afin de les rĂ©fĂ©rer vers les ressources d’aide adĂ©quates. Ă€ ce niveau, l’intelligence artificielle appuie l’enseignant et les intervenants dans l’analyse des donnĂ©es et le suivi des Ă©lèves. Elle ne remplace pas l’intervention humaine.Â
Il est maintenant aussi possible de crĂ©er des tests autocorrectifs fournissant une rĂ©troaction immĂ©diate aux apprenants. Ce type d’outils utilise une intelligence artificielle se basant sur des arbres dĂ©cisionnels. Ceci permet aux apprenants de recevoir une rĂ©troaction partielle, rapide et aux enseignants de dĂ©gager du temps pour faire de la rĂ©troaction plus complète auprès des Ă©lèves en ayant besoin. Avec un outil tel que Storyline d’Articulate 360, il est possible de crĂ©er des cours interactifs d’apprentissage en ligne, associĂ©s ou non Ă de la rĂ©alitĂ© augmentĂ©e. Il s’agit en fait de parcours d’apprentissage autonome pour les Ă©lèves. Toujours Ă base d’arbres dĂ©cisionnels, cette intelligence artificielle permet de mettre les apprenants en situation rĂ©elle d’apprentissage et de recevoir de la rĂ©troaction en continu. Cela libère du temps pour l’enseignant qui peut davantage apporter de l’aide aux Ă©lèves ayant plus de difficultĂ©.Â
En France, le projet Silva numerica a permis le dĂ©veloppement d’un cours en mode simulation basĂ©e sur une intelligence artificielle. Ce cours s’adresse aux Ă©tudiants du domaine de la foresterie. Les Ă©lèves parcourent diffĂ©rents scĂ©narios de simulation pour dĂ©velopper leur compĂ©tence en matière de gestion de la forĂŞt. Ce projet a mis en lumière l’importance d’une bonne programmation et d’une bonne collaboration avec les enseignants. Les Ă©lèves peuvent rĂ©ussir un scĂ©nario en utilisant un mauvais raisonnement. L’intelligence artificielle se basant sur les rĂ©sultats ne dĂ©tectera pas ce problème. Les enseignants doivent donc ĂŞtre prĂ©sents et Ă l’affĂ»t. Ils doivent Ă©changer avec les Ă©lèves et faire de la rĂ©troaction rĂ©gulièrement pour que le cours soit adĂ©quat.Â
Du cĂ´tĂ© de l’enseignant, on peut dire que l’intelligence artificielle permet principalement de dĂ©gager du temps pour permettre un suivi plus personnalisĂ© auprès des apprenants. Elle ne se substitue pas Ă l’enseignant; elle vient plutĂ´t en complĂ©ment. Tout l’aspect relationnel demeure le terrain de l’enseignant. D’un point de vue Ă©thique, il est essentiel que l’enseignement demeure la ressource dĂ©cisionnelle en matière de sanction, car il connaĂ®t mieux la situation de chaque Ă©lève et le rĂ©sultat final ne devrait jamais reposer que sur une analyse statistique.Â
Du cĂ´tĂ© de l’apprenantÂ
Les Ă©lèves de la formation professionnelle sont de futurs travailleurs. Plusieurs mĂ©tiers sont appelĂ©s Ă changer avec l’arrivĂ©e de l’intelligence artificielle. Pour ne pas assister Ă une dĂ©qualification progressive de ces futurs travailleurs, il est important d’initier les apprenants Ă l’utilisation de l’intelligence artificielle. Pour ce faire, ils doivent en comprendre la dĂ©finition, la dynamique ou le fonctionnement et les applications spĂ©cifiques Ă leur mĂ©tier. Â
Dans de nombreux pays, les bases de la programmation et des algorithmes font dĂ©sormais partie du cursus scolaire. Ă€ Singapour, dès la maternelle, les enfants sont mis en contact avec des robots humanoĂŻdes pour leur initiation Ă ces concepts. Au Royaume-Uni, les adolescents sont appelĂ©s Ă rĂ©flĂ©chir au dĂ©ploiement d’intelligences artificielles dotĂ©es d’une conscience sociale Ă travers des compĂ©titions de type hackathon (marathon de programmation). En Estonie, une introduction Ă la programmation et Ă la robotique est prĂ©vue Ă plusieurs paliers d’enseignement, dont la formation professionnelle.Â
Certains mĂ©tiers utilisent dĂ©jĂ l’intelligence artificielle. On n’a qu’à penser Ă la mĂ©canique automobile. En effet, de nos jours, les mĂ©caniciens utilisent des mallettes diagnostiques pour dĂ©tecter les dĂ©fectuositĂ©s au niveau des voitures inspectĂ©es. Ces mallettes renferment une intelligence artificielle qui utilise les donnĂ©es perçues par les diffĂ©rents capteurs des vĂ©hicules pour arriver Ă un diagnostic. On estime que 90% des mĂ©caniciens utilisent cette technologie qui rĂ©ussit Ă identifier les problèmes Ă environ 70% du temps. Évidemment, comme l’efficacitĂ© n’est pas de 100%, l’expertise des mĂ©caniciens est encore de mise. Cet exemple illustre bien le fait que l’intelligence artificielle vient effectuer un travail en complĂ©ment Ă celui des humains. On a quand mĂŞme besoin d’un mĂ©canicien pour interprĂ©ter les rĂ©sultats des tests diagnostiques et pour rĂ©soudre les problèmes plus complexes.Â
En cuisine, des tests ont Ă©tĂ© faits pour intĂ©grer l’intelligence artificielle, notamment en fromagerie. En France, la fabrication de meules de fromage de ComtĂ© est bien documentĂ©e. Il est donc possible de programmer une intelligence artificielle pour standardiser le processus. On a pourtant remarquĂ© que, malgrĂ© cette standardisation, certains fromages sont meilleurs que d’autres. Pourquoi? Le savoir-faire des fromagers Ă©tant mal compris des informaticiens, des capteurs sont manquants pour fournir toute l’information nĂ©cessaire Ă l’intelligence artificielle pour optimiser la procĂ©dure. Cet exemple illustre bien le concept selon lequel une comprĂ©hension bilatĂ©rale sera nĂ©cessaire pour concevoir des intelligences artificielles efficientes dans les mĂ©tiers. D’une part, le fromager doit comprendre les bases de la programmation et des algorithmes pour fournir toutes les informations nĂ©cessaires Ă l’informaticien. D’autre part, l’informaticien doit comprendre le rĂ´le et la pertinence des gestes du fromager pour bien cibler les capteurs nĂ©cessaires Ă l’implĂ©mentation de l’intelligence artificielle.Â
Du cĂ´tĂ© de l’apprenant, le plus important est de s’assurer que le futur travailleur pourra travailler en complĂ©mentaritĂ© avec l’intelligence artificielle. Il devra en comprendre le fonctionnement et la logique; l’intelligence artificielle ne se substituera pas Ă son expertise, mais l’aidera Ă gagner du temps pour des tâches plus complexes ou demandant des interactions significatives avec le vivant. Il faut aller au-delĂ de l’utilisation Ă des fins pĂ©dagogiques; il faut rendre les apprenants compĂ©tents dans l’utilisation de l’intelligence artificielle dans leurs milieux de travail.Â
ConclusionÂ
Quoi que l’on en pense, l’intelligence artificielle est lĂ pour de bon et est appelĂ©e Ă se dĂ©velopper dans maintes sphères de la vie. Dès maintenant, il faut revoir nos pratiques et s’adapter Ă cette nouvelle rĂ©alitĂ© afin de former des travailleurs qui demeureront compĂ©tents dans l’avenir. La programmation et la robotique deviennent des incontournables pour l’ensemble de la population et devraient ĂŞtre intĂ©grĂ©es dans le cursus scolaire. L’apprentissage par l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’utilisation adĂ©quate de l’intelligence artificielle deviendra de plus en plus nĂ©cessaire, mais devra se faire de manière Ă©thique et en adĂ©quation avec le SDG41 de l’UNESCO pour que tous y trouvent leur compte.Â
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RĂ©fĂ©rencesÂ
HERFT, Andrew. « Guide de l’enseignant – L’usage de ChatGPT – «ce qui marche le mieux » », Innovation pĂ©dagogique. [https://www.innovation-pedagogique.fr/article13780.html] (22 mars 2023).Â
 ROMERO Margarida, HEISER Laurent, LEPAGE Alexandre (DIR.). CanopĂ©. Livre blanc, « Enseigner et apprendre Ă l’ère de l’intelligence artificielle. », Hypothèses. [https://edunumrech.hypotheses.org/8664]. hal-04013223v2. (22 mars 2023)Â
MIAO, F. ET AL. AI and education: guidance for policy-makers. UNESCO. 2021.Â
UNESCO. Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle. 2021.Â
Cet article a été écrit par:
Nancy Berger
