Didier Roy répond très vite à la question posée et ne laisse planer aucun doute à ce sujet. Le maître c’est le professeur ou, comme on disait autrefois, le maître d’école.

Les outils qu’il va nous présenter et qui sont en cours de développement ne sont pas destinés à remplacer l’enseignant mais à lui venir en aide, à rendre son action plus efficace, à lui libérer du temps pour s’occuper des élèves en difficulté en sachant que son rôle est indispensable à ces derniers en particulier…

Trois points de départ : différentiation et individualisation, autonomie, curiosité.

Didier Roy n’a pas oublié son passé de prof et rappelle combien il est difficile dans une classe de différencier l’enseignement, d’individualiser les parcours en revenant sur des capacités non acquises pour les uns, en renforçant les acquis pour d’autres, en développant les apprentissages de tous,  tout en permettant à quelques uns d’aller plus loin…la quadrature du cercle, expression mathématique passée dans le langage courant.

 

Pour viser de tels buts un travail autonome d’une partie au moins des élèves sur une partie du temps est indispensable et on le sait que l’autonomie dans les apprentissages est un facteur, important de réussite. Quant à la curiosité, il suffit de faire référence aux apprentissages premiers du tout petit enfant pour percevoir son importance dans le processus.

C’est dans ce cadre là que les chercheurs de l’équipe « Flowers » développent les apports potentiels de l’intelligence artificielle. L’équipe regroupe une trentaine de personnes dans des domaines variés : psychologie du développement, neurosciences, robotique et IA, sciences de l’éducation.  Tout d’abord le «  machine learning », que flowers expérimente,    « modélise la curiosité » de l’humain et la machine  va la développer au fur et à mesure de ses propres apprentissages, de son propre fonctionnement… même si l’on restera toujours à « des années lumières » de ce que peut faire un bébé. Rôle majeur : la machine va permettre une personnalisation des apprentissages.

Les activités de l’élève vont être personnalisées de même que son parcours, de même que son rythme pour une meilleure adaptation à ses réussites et ses échecs. Le but étant la réussite de chacun bien sûr.

Cette personnalisation, c’est le projet « Kidlearn » en cours d’expérimentation.

Il s’agit de tester un logiciel éducatif sur l’usage de la monnaie intégrant les algorithmes d’optimisation et ainsi évaluer leur capacité d’adaptation au plus près du profil de l’élève.

La thématique de la monnaie a l’intérêt de concerner le domaine « nombres et calculs » de l’école élémentaire, domaine dans lequel l’échec est important ainsi que la disparité de compétences entre les élèves, domaine également où une réflexion nationale est en cours pour améliorer le niveau des élèves. L’expérience est menée à grande échelle puisqu’ elle concerne plus de 1000 élèves de CE1.

L’algorithme sous jacent est l’algorithme ZPDES.

Cet algorithme trie les exercices donnés à l’enfant en fonction de ses réussites antérieures  et permet de suivre en temps réel les progrès dans l’apprentissage. Il fait des prédictions sur l’activité de l’élève : si l’élève réussit l’activité donnée il lui propose un autre exercice de difficulté croissante sinon il boucle sur une activité plus à portée avant retour à l’objet d’apprentissage.

Le but est de toujours permettre à l’élève de progresser. Une autre particularité de cet algorithme est d’apprendre lui même et d’être capable de modifier les activités proposées en fonction des taux de réussite obtenus et de trier parmi des exercices les plus pertinents par rapport aux objectifs visés en fonction du profil de chaque élève. Dans ZPDES, ZPD est mis pour zone proximale de développement. De ce fait, l’algorithme a besoin de beaucoup d’activités et paramétrables de préférence de façon à ce qu’il puisse les modifier.

Pour illustrer son propos Didier Roy donne à voir la vidéo : https://www.youtube.com/watch?v=p7hUCLGctSI qui permet de comprendre le fonctionnement du dispositif.

En conclusion, et pour revenir à la question titre de la conférence, le chercheur affirme que l’intelligence artificielle et les robots auront sur la société l’impact que l’on voudra bien leur laisser. L’éthique et ses traductions législatives sont plus que jamais nécessaires dans ce domaine.