L’IA au service de l’éducation? Ce n’est plus de la science-fiction

Réinventer l’éducation par l’intelligence artificielle n’est pas une idée neuve : sans remonter très loin, un blog américain spécialisé sur l’enseignement supérieur listait déjà en 2012 les 10 révolutions éducatives induites par l’IA.

Sauf que la personnalisation de l’enseignement, l’automatisation de la notation, ou l’émergence des tuteurs virtuels étaient encore de l’ordre la prospective. Il est temps de penser au présent, alors que le machine learning, de l’analyse de données ou des assistants virtuels, font leur apparition concrète dans les processus pédagogiques. Aux Etats-Unis, le professeur Ashok Goel a développé un assistant virtuel capable de répondre aux questions des étudiants. Son « nom » ? Jill Watson. Elementaire, ou presque. emlyon business school développe de son côté, en partenariat avec IBM, un assistant d’employabilité, fondé sur le big data. On pourrait multiplier les exemples. Ce qui est sûr, c’est que l’IA a déjà trois conséquences : elle modifie à moyen terme les compétences exigées par les entreprises. Elle modifie le contenu des enseignements. Elle bouleverse de plus en plus la manière même d’enseigner. Plongée dans ce nouvel enseignement « augmenté »

Un marché du travail bousculé par l’IA

Dans la santé, l’IA devient « un meilleur radiologue » que l’homme, dans l’automobile, les véhicules autonomes enchaînent les progrès : elle sera même utilisée pour faire ses courses. Dans les métiers bancaires ou RH, les tâches à faible valeur ajoutée sont de plus en plus automatisées : même la Poste s’est mis au recrutement par intelligence artificielle !

L’adoption progressive de l’IA entraîne une accélération des modifications des compétences requises par chacun, comme le pointe le rapport publié par McKinsey en mai 2018, « Skill Shift, Automation and the future of the workforce.» Alors que les interactions avec des outils, des machines ou des programmes « plus intelligents » vont augmenter, le marché du travail aura de plus en plus besoin de compétences technologiques pointues (pour gérer et concevoir les programmes liés à l’IA), mais aussi de compétences sociales et émotionnelles — plus difficiles (impossibles ?) à automatiser et essentielles pour penser un apport harmonieux à la technologie. Bref, l’interaction homme-machine est au cœur de toutes les réflexions stratégiques. L’enseignement supérieur a donc un premier enjeu : identifier au mieux les métiers de demain, pour préparer les étudiants du mieux possible. Ce qui passe par une redéfinition même des programmes. Un sujet complètement d’actualité.

L’IA, « nouveau » sujet d’enseignement

Quand on pense à l’éducation à l’intelligence artificielle, on pense d’abord… Compétences techniques. C’est sur ce versant le plus évident que se sont concentrées les propositions du député Cédric Villani en mars 2018, avec notamment la création de laboratoires haut de gamme. L’idée ? Eviter que les pointures cèdent aux sirènes des GAFA, mieux armées, plus riches, à l’image de Yann LeCun, spécialiste français de l’IA, considéré comme l’un des inventeurs du deep learning, parti en 2013 diriger le laboratoire d’IA de Facebook.

Les écoles d’ingénieurs suivent, en montant des programmes spécialisés, à l’image de la nouvelle chaire d’intelligence artificielle créée par Google et Polytechnique. Mais, on l’a vu plus haut, la « technique pure » ne suffit pas : il faut également pouvoir développer les compétences sociales et émotionnelles, qui ne peuvent être automatisées. Dit autrement, du point de vue d’une école de management, il s’agit de trouver comment « former les managers de demain à la nouvelle gouvernance des entreprises », comme l’explique Renaud Champion, directeur des nouvelles intelligences à emlyon business school. C’est le sens, notamment, de la création du tout nouveau Master Digital Marketing & Data Sciences de l’école, introduit à la rentrée 2018.

Mais l’IA est également un champ de recherche en elle-même qu’il est impossible de laisser uniquement aux mathématiciens. La transformation des business models engendrée par l’intelligence artificielle (comment exploiter un produit auquel on ne comprend rien !), le questionnemment éthique ou sociologique soulevé par algorithme, la redéfinition de la position de manager, … sont autant d’enjeux qui intègrent les cours progressivement. Sans que ces disciplines s’excluent l’une ou l’autre d’ailleurs : pour une meilleure appréhension de ces enjeux, l’approche multidisciplinaire, hybride, prend tout son sens. « Apprendre les bases du codage sur Python permet d’ouvrir les boites noires, mais il faut également savoir mettre en valeur son savoir, exploiter une bonne idée… » explique Renaud Champion, qui ajoute : « Idéalement, les formations devraient donc faire émerger des profils différents », mixtes, pour une meilleure compréhension des enjeux et une réponse adaptée aux besoins des entreprises. Ce n’est pas pour rien si pour la première fois à la rentrée 2018, emlyon business school recrute des « profils issus de maths sup ! » note d’ailleurs Renaud Champion. Et ce n’est pas pour rien si les doubles diplômes entre écoles d’ingénieurs et écoles de management se multiplient…

Comment l’IA impacte la manière même d’enseigner

Ce n’est pas une intelligence artificielle très développée, mais son exemple reste marquant : en 2016, le professeur de l’université de Georgia Tech aux Etats Unis, Ashok Goel, a fait une expérience avec ses étudiants. Avant le début du semestre, il a imaginé toutes les questions habituelles qu’on pouvait lui poser, les a rentrées dans une base de données, et a programmé « un assistant virtuel ». Après lui avoir donné un nom (Jill Watson, élémentaire), l’a présenté à ses étudiants comme son assistant, sans en révéler la nature. Jill Watson a répondu tout le semestre à leurs questions (les révisions pour le prochain exam, des points de bibliographie) et… les étudiants n’y ont (quasiment) vu que du feu : le premier assistant virtuel était né. Et ils devraient se multiplier dans les années à venir, car ils déchargent les professeurs de leurs tâches les plus répétitives, pour qu’ils se concentrent sur la recherche et l’enseignement. Avec un avantage notable : l’assistant virtuel ne juge pas. Une bénédiction pour certains élèves en difficultés, qui auraient moins de complexes à se confier…

Autre révolution apportée par l’intelligence artificielle : l’apport du big data. Déjà utilisé par Amazon et les entreprises de e-commerce pour personnaliser les offres, l’IA et le machine learning sont utilisés pour adapter les enseignements aux besoins et au rythme de chacun. « L’adaptative learning » analyse les comportements des élèves devant des cours virtuels, les résultats aux tests et examens, l’assimilation des connaissances et peut proposer un enseignement personnalisé à chacun. C’est le sens des solutions développées par Lalilo, pour aider à l’apprentissage de la lecture, ou de Domoscio, adaptée à la formation continue. C’est également le sens du nouvel écosystème d’apprentissage d’emlyon business school, développé en partenariat avec IBM. Et ce n’est qu’un début, avant l’arrivée prochaine des systèmes de notation automatique ou de feedback, qui permettront, une fois de plus, de libérer le temps utile des professeurs et des élèves.

Via medium.com

Crédit photo : Amanda Dalbjorn