Quand l’intelligence artificielle s’empare de la formation

Par le 14 janvier 2020

Avec la décennie qui s’ouvre, placer les apprenants et les formateurs au cœur de formations reposant sur les données fournies par des systèmes numériques devient de plus en plus plausible. Ces datas fournissent le socle indispensable pour que l’intelligence artificielle s’empare de la formation.

Entre les promesses d’un monde meilleur (plus de personnalisation, un meilleur impact de la formation auprès de chaque apprenant, moins de tâches répétitives…) et les craintes que suscite l’IA (confronter la place du formateur, confidentialité…), il devient aujourd’hui essentiel de comprendre la réalité qu’elle recouvre et d’anticiper ses impacts.   

intelligence artificielle

L’intelligence artificielle, c’est maintenant… ou presque

Dans son dernier rapport Horizon report 2019, Educause positionne le temps d’adoption de l’intelligence artificielle (IA) dans la formation supérieure à horizon 2 ans.  

intelligence artificielle

Une autre étude de Synergy Learning sur l’usage de l’intelligence artificielle dans le Learning indique que : 

  • 19% des organisations utilisent déjà l’intelligence artificielle d’une manière ou d’une autre
  • 31% des organisations comptent utiliser l’IA à court terme 
  • 26% comptent utiliser l’IA à moyen terme 
  • 24% comptent utiliser l’IA dans quelques années 

Il devient ainsi essentiel pour l’ensemble des parties prenantes Learning & Development (L&D) de négocier le virage IA. Tout comme les années 2000 ont vu l’avènement et la démocratisation appliquée d’Internet, les années 2020 seront celles d’une IA accessible et au service des acteurs du L&D. 

« Si vous n’agissez pas aujourd’hui et maintenant, d’ici 10 ans vous ne serez plus dans la course. » Damien Gromier (Fondateur de AI for good) 

Nous vous proposons donc une série de billets sur le sujet, articulés de la manière suivante : 

  • Qu’est-ce que l’IA et quels sont ses impacts prévisibles en matière de L&D ? 
  • Quels sont les différents cas d’usage de l’IA dans un cadre L&D ? 
  • Quelle éthique pour l’IA en formation ?  

De quoi parle-t-on exactement ? 

L’IA désigne un programme informatique qui peut simuler des capacités humaines (reconnaissance de forme, d’image, son, traduction automatique), gérer un dialogue homme/machine (question/réponse) ou tout simplement traiter une immense quantité de données pour orienter des décisions.  

On pourrait distinguer deux types d’IA :  

  • IA Faible : Réalise des tâches simples et répétitives mais peut toutefois évoluer tout en restant dans un domaine restreint.  
  • IA Forte : Capable de produire des réflexions, de comprendre un contexte et de développer ses propres raisonnements. On parle également de notion de conscience machine.  

À ce stade, dans l’univers L&D, nous ne côtoyons que des IA faibles. Nous ferons donc un zoom sur ces dernières dans la suite de nos billets.  


A lire également >> L’humain au cœur de la formation


Zoom sur l’intelligence artificielle faible 

Le principe de l’IA faible est de reproduire des tâches « simples ». Le but n’est pas de concevoir une intelligence à proprement parlé mais de copier fidèlement des actions humaines à l’aide d’automate ou de programme, en apportant plus de fiabilité, et moins de pénibilité. Le programme réalise uniquement des actions pour lesquelles il a été créé, et n’est pas capable d’évoluer par lui-même.  

Attention, au mot « faible », qui ne veut pas dire « idiot » : il faut plutôt voir cela comme une conception qui n’est pas en mesure de prendre un problème dans sa globalité, ni de comprendre son environnement (à quoi il se réfère pour exister). 

Prenons un exemple concret pour illustrer ce principe d’algorithmes : nous sommes dans une entreprise qui cherche à comprendre quel est l’impact de certaines de ses formations sur ses employés. Ces derniers ont pris l’habitude de réagir sur les formations sur le réseau social d’entreprise. Cette mesure d’impact pourrait bien sûr être prise en charge par des humains, en recensant l’ensemble des messages publiés, en les classant, en les analysant… mais ce serait très long et fastidieux ! 

Alors, cette entreprise construit d’une part un dictionnaire des mots positifs / neutres / négatifs, et d’autre part une solution permettant d’aspirer le contenu des publications sur le réseau social interne.  

L’algorithme va ensuite analyser les mots utilisés dans les publications, et leur attribuer des notes en lien avec le dictionnaire initial :

  •  -1 pour des mots reflétant une perception négative
  •  0 pour les mots neutres
  •  +1 pour les mots positifs

Chaque publication sera ainsi évaluée. L’analyse globale permettra de produire un tableau de bord mettant en lumière la perception des apprenants par rapport à la formation ciblée. CQFD : c’est un processus d’IA faible.

La pyramide de l’IA 

Dans cet exemple, nous suivons une logique de RPA (Robotic Process Automation), en bas de la pyramide de l’IA. Elle vise principalement à automatiser un processus qui pourrait être réalisé par un humain.   

pyramide intelligence artificielle

Ajoutons maintenant des services cognitifs, avec notamment de la reconnaissance vocale. Elle a pour objectif d’analyser toutes les publications vidéos associées à la formation, et de poster automatiquement des réponses cohérentes avec le contenu de la vidéo. En somme, ces services cognitifs créent de riches interactions avec les utilisateurs. Nous disposons maintenant d’une CRPA (Cognitive Robotic Process Automation). 

Enfin, imaginons que notre solution repère d’autres mots initialement non répertoriés qui sont associés à des publications de nature positive, qu’elle commence à alimenter son propre dictionnaire, et qu’elle l’affûte progressivement au fur et à mesure des messages qu’elle analyse… Elle devient réellement une Robotic Intelligence (IRPA) ou IA forte ! 

Rendez-vous dans le prochain billet pour découvrir d’autres d’usages de l’IA appliquée au L&D !  


Cet article a été co-écrit par Fabienne Bouchut, François Debois et le support de Fabrice Léonard.

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Sanae Il y a 3 mois

Bonjour,

Merci pour les précisions.
Je pense qu’ il faut prévoir d’importantes conséquences inattendues si l’on ignore le dilemme éthique inhérent à cette nouvelle technologie.

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