Le projet Projet Campus Numéria (ressources à destination des étudiants pour l'IA & parcours de formation pour les formateurs en collaboration avec le Futuroscope) en particulier illustre parfaitement l'importance de l'innovation et de la collaboration entre le monde académique et les structures culturelles.
De même, il est impliqué dans un laboratoire commun avec une entreprise, soulignant ainsi l'importance des partenariats public-privé dans le domaine de la recherche. Ces collaborations permettent de rapprocher les besoins de la vulgarisation scientifique et du marché des avancées scientifiques, favorisant ainsi l'innovation et le transfert de technologie.
Sur le plan de la vulgarisation, Philippe Carré souligne la perception de l'intelligence artificielle comme une "boite noire" encore très important chez le grand public.
Il souligne les difficultés à comprendre les relations de causalité entre les données fournies aux IA en entrée et les résultats fournis en sortie au travers de systèmes probabilistes. En cela, dans l'enseignement des compétences liées à l'IA, les mathématiciens cherchent souvent à prouver les résultats, tandis que les informaticiens adoptent une approche plus empirique.
Cette complexité dans l'enseignement est un défi majeur pour les chercheurs et les professionnels de l'IA.
En effet, l'opacité des modèles d'IA, dont il est difficile de comprendre le fonctionnement interne, peut poser des problèmes éthiques et de transparence, notamment lorsque ces modèles sont utilisés dans des domaines sensibles comme la santé ou la justice. Il est donc essentiel de développer des outils et des méthodes permettant de mieux comprendre et d'expliquer les décisions prises par les algorithmes d'IA.
Philippe Carré met en avant l'importance de la transmission des concepts d'IA dans la formation.
Il constate notamment l'acquisition naturelle de compétences par ses étudiant.e.s sans réelle formation liée, ce qui témoigne de l'évolution rapide des compétences et des connaissances dans ce secteur. Cette transmission des savoirs est essentielle pour former les futurs professionnel.le.s de l'IA et pour assurer la pérennité des innovations dans ce domaine.
La formation en IA doit également évoluer pour répondre aux besoins du marché du travail. Il est essentiel de développer des programmes de formation qui intègrent les dernières avancées technologiques et qui préparent les étudiant.e.s aux défis éthiques et sociétaux posés par l'IA. Les universités et les écoles doivent également encourager l'interdisciplinarité, en favorisant les collaborations entre les départements de sciences, d'ingénierie, de droit et de sciences sociales.
Philippe Carré aborde enfin les limites de l'IA, notamment en ce qui concerne la compréhension des entrées et leur impact sur les sorties des modèles, soulignant que, malgré les avancées technologiques, il reste difficile de prévoir avec certitude les résultats obtenus à partir de données d'entrée spécifiques. Cette incertitude est due à la nature probabiliste des modèles d'IA, qui peuvent emprunter différents chemins en fonction des données fournies.
La complexité des modèles, les enjeux éthiques et sociétaux, ainsi que les besoins en formation et en innovation sont autant de sujets qui nécessitent une attention particulière et méritent des parcours de formation adaptés, par exemple en créant des activités en prise avec le contexte, le quotidien des personnes. La collaboration interdisciplinaire et l'innovation restent essentielles pour surmonter ces obstacles et continuer à progresser dans le domaine de l'IA.
Il est ainsi essentiel de continuer à investir dans la recherche, la formation et l'innovation, tout en favorisant le dialogue et la collaboration entre les différents acteurs du domaine. C'est à ce prix que nous pourrons tirer pleinement parti des potentialités offertes par l'IA, tout en garantissant un développement éthique et responsable de ces technologies.
Jean-François Cauche
L'intégralité de la conférence en vidéo
Accès au support : I-A-ETAPPIA_Carre.pdf
