Une Masterclasse sur l’IA pour initier les enseignants

Mardi 28 janvier, Édifice a organisé une Masterclasse sur l’IA à destination des enseignants et membres du personnel scolaire. L’occasion d’expliquer le principe de l’intelligence artificielle, ses intérêts… et ses limites.

L’intelligence artificielle est un sujet qui fascine autant qu’il inquiète. L’idée que la machine puisse surpasser l’Homme, jusqu’à le remplacer, a alimenté de nombreuses œuvres de science-fiction. Bien loin de ce qu’est réellement l’IA, comme l’a très bien expliqué Frédéric Oru, ingénieur et expert en intelligence artificielle, lors de la Masterclasse sur l’IA conçue et animée par Édifice, mardi 28 janvier. Pendant une heure, il a défriché le sujet pour plus de 160 enseignants et membres du personnel utilisateurs des ENT d’Édifice.

Dès les premières minutes de la visioconférence, le ton est donné et les idées reçues démontées : celle qu’on appelle “intelligence artificielle”  n’est pas si récente, puisque c’est un champ de recherche scientifique qui a démarré dans les années 50. Édifice vous propose d’ailleurs une Frise chronologique à télécharger dans la Bibliothèque de l’ENT, ainsi qu’une version imprimable de cette frise qui revient sur l’histoire de l’IA.

Simuler l’intelligence humaine en utilisant… les statistiques !

Pas si récente, et pas si “intelligente” ! L’IA a été conçue pour “simuler l’intelligence humaine”, même si la définition même de l’intelligence humaine reste discutée — voire philosophique. Elle est alimentée par les connaissances que nous lui fournissons, selon deux systèmes d’apprentissage : 

• le raisonnement logique, qui propose une réponse à partir des règles qu’on lui donne. C’est la technologie utilisée dans les GPS par exemple, mais dont les limites sont nombreuses, puisqu’elle ne peut produire une solution pertinente que si elle a accès à l’intégralité des règles dans un contexte donné. 
• l’apprentissage statistique, utilisé dans les IA génératives comme ChatGPT, Mistral et Gemini pour les textes, DALL-E et Imagen pour les images, et bien d’autres. 

Dans cette Masterclasse sur l’IA, le principe des IA génératives, probablement celui qui intrigue le plus, est expliqué de manière très didactique par Frédéric Oru, dans le cas des IA générant du texte, par exemple : “un modèle de langage ne fait que prédire le mot le plus probable qui suit le texte que vous lui avez proposé”, explique l’expert. À la question “pourquoi le ciel est-il bleu ?”, l’IA reprend les termes de la question, “Le ciel est bleu car…”, et complète mot après mot, en choisissant le terme le plus probable à la suite de “car”, et ainsi de suite.

Comprendre l’IA générative grâce à la Masterclasse sur l’IA

Alors, ce qu’on appelle “intelligence” n’utiliserait pas la réflexion ? “Pas du tout, il n’a pas utilisé un raisonnement logique, mais uniquement des statistiques”, insiste Frédéric Oru. Plus le modèle est alimenté de données, plus le résultat obtenu est cohérent. “Cohérent, mais pas forcément exact”, souligne le spécialiste, “car l’exactitude tient à l’équilibre qu’il y a dans la base de données sur laquelle on entraîne le modèle”. 

En effet, si l’on a fourni à l’IA des données controversées, elle les intégrera et pourra les utiliser comme base de réponse. Frédéric Oru explique : “Si la question posée ne fait pas débat, comme la date de la prise de la Bastille par exemple, pas de problème. Mais si on lui demande si la Terre est ronde ou plate, et que les données sur lesquelles ce modèle a été entraîné comportent beaucoup de théories platistes, il est possible que l’IA réponde que l’on ne sait pas, voire qu’elle affirme que la Terre est plate”. Même résultat lorsqu’on interroge une IA générative alimentée par les données d’un pays dictatorial sur un sujet hautement politique…

Une intelligence… qui peut se tromper

Frédéric Oru poursuit : “L’IA générative est probabiliste, donc elle peut se tromper. Elle répond à votre demande, quelle que soit la question. Si vous lui demandez quel est le goût des œufs d’éléphant, elle va essayer de compléter la réponse du mieux qu’elle peut. Une réponse forcément idiote, mais ça, l’IA ne le sait pas !”. 

Ces biais sont pourchassés par les éditeurs d’IA afin de fournir les informations les plus fiables possibles. “Ne prenez jamais pour acquis la véracité de ce que vous sort un modèle de langage”, conseille toutefois notre expert !

Quelques conseils pour utiliser l’IA

Au cours de cette Masterclasse sur l’IA, Frédéric Oru souffle d’autres conseils pour une utilisation raisonnée de la technologie. Si les possibilités semblent infinies, notamment en termes de création de visuels ou de vidéos, l’IA générative reste gourmande en énergie et en eau (pour refroidir les centres de données) et ne doit pas être utilisée à la légère, pour poser une question à laquelle un moteur de recherche classique saurait répondre par exemple.

Lorsque vous sollicitez une IA générative, pensez à demander les sources des informations sur lesquelles elle s’est appuyée pour rédiger sa réponse. Et pour tenter de repérer les contenus conçus via une IA générative ? “Tous les systèmes de détection d’IA, comme GPTzero, ont montré des défauts dans leur capacité à déceler des textes produits par IA générative, surtout s’ils ont été retouchés”, précise Frédéric Oru. Preuve que la jugeote de l’humain ne peut pas (encore) être remplacée…