Frédéric Dupuy, formateur Atelier Canopé 33, Clément Romac, chercheur à Hugging Face et doctorant dans l’équipe de l’Inria Flowers, Aude Thépault, coordinatrice formation, Atelier Canopé 33, animent cet atelier qui a pour but de découvrir un panorama de l’IA, en comprendre le vocabulaire et les mécanismes, décrypter les IA génératives et leur impact sur les pratiques pédagogiques.

Replacer l’IA dans son histoire des années 50 à nos jours c’est un peu la démystifier et lui faire rejoindre le rang des évolutions technologiques prévisibles sans en faire une révolution.

Très rapidement, entre les années 50 et 80, il s’agit d’IA symbolique qui utilise des algorithmes pour effectuer des taches programmées à partir de paramètres et de données entrées dans la machine. Les règles sont fixées pour des résultats escomptés : prise de décision, planification, mesure d’incertitude…

A partir des années 80, l’IA entre par étapes dans l’ère du « deep learning »( apprentissage profond). Les succès historiques de ces modèles acquièrent rapidement une grande visibilité : reconnaissance d’images, reconnaissance vocale, recherche de défauts et aussi lecture de scanner…et depuis quelques mois la production de textes et d’images avec l’exemple emblématique de chat GPT.

Après cette contextualisation, place à l’atelier proprement dit avec une technique d’animation propre à faire naitre le débat : la technique de la rivière séparant la rive du oui à la question posée de celle du non, avec, bien sûr argumentation demandée à ceux qui rejoignent l’une ou l’autre rive.

Question 1 : Etes vous d’accord avec l ‘affirmation : Aujourd’hui, on ne peut pas faire sans IA ?

Non : des millions de gens dans le monde font sans IA tout simplement parce qu’ils n’y ont pas accès. De fait, l’IA creuse encore les inégalités et risque d’être un facteur supplémentaire d’inégalités. On peut convenir que l’IA a envahi le numérique mais encore faut-il avoir accès au numérique avec un débit suffisant.

Oui : les recommandations de produits, l’optimisation de stratégies ou de projets, le guidage par GPS…fonctionnent avec de l’IA. En contre partie, celle-ci se nourrit de toutes les données fournies par les utilisateurs sans que ceux-ci en soient toujours conscients et en se passant souvent de leur accord.

Question 2 : L’IA est-elle capable de créativité ?

Non : l’IA n’invente rien. Elle se contente d’assembler des morceaux de ce qui existe déjà dans les données qu’elle a à sa disposition. Elle n’a aucune conscience de ce qu’elle fait. Elle fait en sorte que l’on soit content de la réponse qu’elle fournit que celle-ci soit bonne ou mauvaise.

Oui : le texte ou l’image produits par l’IA n’existaient pas auparavant. Il s’agit donc d’une création. Au demeurant, la création d’une œuvre par un être humain s’appuie généralement sur une culture de l’existant même si elle apporte un plus par rapport à celui-ci. Elle ne survient pas ex nihilo.

La question, volontairement vague, suscite un vrai débat. Une œuvre créée avec de l’IA doit-elle être protégée ? Les réponses varient dans le monde. C’est non aux Etats Unis où elle ne bénéficie d’aucun statut, aucune protection, aucun droit. Pourtant, l’IA ne fait rien si on ne lui demande rien et fait mal si on la sollicite mal …la formulation des questions et demandes devient un vrai métier voire un art. Il semblerait que l’on soit là plus proche de la génération que de la création.

Question 3 : l’IA apporte-t-elle une plus value dans nos pratiques professionnelles ? (sous entendu pour des enseignants)

Oui : l’IA peut proposer des idées ou des stratégies à partir d’un corpus de données, elle peut faire une synthèse. L’IA peut faire partie de la panoplie de l’enseignant mais ce sera dans tous les cas un outil exigeant. En effet, l’IA renforce la place de l’humain. Le rôle de l’enseignant reste plein et entier.

Quand on pense IA on pense maintenant Chat GPT malgré les craintes engendrées et les défauts constatés.

Au demeurant, les défauts servent aussi à améliorer le modèle qui comprend un retour sur les réponses fournies et sait apprendre de ses erreurs. Mais Chat GPT n’est pas seul. Hugging Chat fait ses premiers pas avec quelques soucis d’éthique que n’a pas chat GPT. HuggingChat est une IA générative conçue par la société Hugging Face, créée par trois Français. Ce chatbot open source est basé sur le modèle de langage LLaMA d’OpenAssistant. Il a pour principale fonction de générer du texte en réponse aux requêtes des internautes. Cet assistant conversationnel, qui se veut une alternative à ChatGPT, est en mesure de rédiger des textes, écrire du code, mais a aussi pour vocation d’utiliser des API, de rechercher dynamiquement des informations, avec la capacité d’être personnalisé et étendu par tous les utilisateurs qui le souhaitent. Le tout en permettant un partage rapide des réponses du chatbot.

Sur la question du respect de la vie privée, HuggingChat s’engage à ne pas utiliser vos échanges et conversations pour des recherches ou pour l’entraînement de modèles de langage.  Cela va dans le sens des créateurs qui souhaitent plus « de transparence, d’inclusivité, de responsabilité et de répartition du pouvoir ».

Jacques Puyou

Complément : Vidéo réalisée par l’équipe Flowers de l’Inria (https://flowers.inria.fr), travaillant dans le domaine de l'IA développementale.

Comment fonctionne ChatGPT? Un tour d’horizon en moins de 5mn

Contributeurs : Alexandre Torres–Leguet (Twitter: @AlexandreTL2), Clément Romac (@ClementRomac), Thomas Carta (@CartaThomas2), Pierre-Yves Oudeyer (@pyoudeyer)

Cette vidéo est distribuée sous licence Creative Commons CC-BY

Cette vidéo fait partie d'une mini-série présentant les modèles de langage (http://developmentalsystems.org/chatg... ).

Elle s'adresse à un public large, par exemple élèves et enseignants de collèges et lycées, et plus généralement aux non spécialistes de l'informatique ou de l'IA.