En mai 2023, le Conseil supérieur de l’éducation (CSE) et la Commission de l’éthique en science et en technologie (CEST) [i] ont lancé une réflexion sur les enjeux pédagogiques et éthiques associés à l’utilisation de l’intelligence artificielle générative dans l’enseignement supérieur au Québec. Cette démarche a impliqué la création d'un comité d’experts multidisciplinaire et une consultation des universités, des collèges ainsi que des organismes clés de l’écosystème de l’enseignement supérieur québécois.

L’intelligence artificielle est omniprésente dans notre société, dans notre quotidien et le monde de l’éducation n’échappe pas à cette transition. De nombreuses  solutions intégrant des systèmes d’intelligence artificielle apparaissent dans le but d’offrir de nouvelles possibilités pour les apprentissages grâce à des programmes capables d’acquérir des informations et de fournir des prédictions via le traitement de grandes bases de données.

Cet avis est issu de l’autosaisine du Comité national pilote d'éthique du numérique (CNPEN) suscitée par le rapport « Les Lumières à l’ère numérique » dont la recommandation 30 demande de « Saisir le comité national pilote d’éthique du numérique de la question des mondes numériques et de la réalité virtuelle et augmentée ». Le CNPEN formule des recommandations pour éclairer le débat public sur les métavers. Celles-ci soulignent les enjeux d’éthique relatifs à la conception, la mise en oeuvre et usages des métavers. Une annexe a été proposée avec l'avis du comité d'Ethique pour les données d'Education. Document intégral joint en fin d'article.

Cette étude de Laurence Allard - Extrait d'Etudes digitales 2019 publié sur l’archive ouverte pluridisciplinaire HAL - destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés -se propose d'apporter une contribution documentée aux études digitales de la thématique du talent et s'appuie pour ce faire sur un corpus de vidéos et commentaires associés postés par des célébrités d'Internet qui ont connu une carrière d'influenceur.

Les influences importantes et durables des technologies numériques dans nos sociétés impactent le rapport à l’information, modifient les rapports sociaux et les relations au sein de l’école, et nous obligent à découvrir, analyser les potentiels, mesurer les impacts. Quelles stratégies, quelles nouvelles compétences, quelles possibilités pour les apprentissages, quelles protections pour les données, quels rapports au sein de l’école ?

Publié le 11 octobre sur le site de la CNIL : En soumettant à consultation publique ses premières fiches pratiques relatives à la constitution de bases de données d’apprentissage des systèmes d’intelligence artificielle, la CNIL répond aux acteurs du secteur et montre que le règlement général sur la protection des données (RGPD) soutient une approche innovante et responsable.

Par Olivier Ertzscheid sur son site affordance.framasoft.org (Creative commons)  : De quoi avons-nous le plus besoin ? D’eau ou de données ? D’eau assurément. Et de quoi les données, de quoi “nos” données ont-elles le plus besoin ? D’eau également. Il est un pan technologique des guerres de l’eau qui commence à peine à émerger dans le champ social et médiatique et c’est celui de la rivalité entre les sociétés prédatrices et extractivistes de la “Tech” d’un côté qui ne voient dans l’eau qu’un énième bien rival qu’il faut être en mesure de capter à tout prix, et celui de communautés, de peuples, de régions ou de pays luttant pour leur survie et contre des formes déjà très avancées ou mortifères de stress hydrique et qui s’épuisent à lutter pour défendre leurs ressources en eau comme un bien commun vital. Et qui en plus de le faire contre d’autres lobbys agricoles déjà anciens, le font désormais également contre les géants de la tech.

L’intelligence artificielle est omniprésente dans notre société, dans notre quotidien et le monde de l’éducation n’échappe pas à cette transition. De nombreuses  solutions intégrant des systèmes d’intelligence artificielle apparaissent dans le but d’offrir de nouvelles possibilités pour les apprentissages grâce à des programmes capables d’acquérir des informations et de fournir des prédictions via le traitement de grandes bases de données.