Publié dans : Méthodes et organisation
Que ce soit positivement ou négativement, il n’est plus possible de passer à côté du sujet de l’intelligence artificielle et encore moins de tous les débats qu’elle soulève.
La courbe naturelle aplanie par l’IA ?
Imaginons, si nous devions donner un exemple, une personne voulant maîtriser la guitare. Elle commencerait à suivre des petits guides pour apprendre les rudiments de l’instrument, expérimenterait les notes et les accords, essayant d’entendre ce qu’elle réussit ou non de bien. Au fur et à mesure du temps, elle oserait tester des morceaux plus difficiles, improviserait un peu et chercherait à aller de plus en plus loin jusqu’à être capable de jouer régulièrement et sans pression devant des proches. Or, ce processus peut prendre des années surtout si les périodes d’essai sont espacées.
Or, une intelligence artificielle serait en mesure tout de suite de donner un plan à suivre à l’individu. Elle pourrait même analyser le jeu et noter ce qui est maîtrisé et ce qui est à travailler dans la pratique de l’instrument. En fin de compte, l’IA prodiguerait une marche à suivre qui s’adapte à la personne qui serait, en la suivant, capable de diminuer passablement le temps d’apprentissage. Plutôt que de passer cinq ans à apprivoiser sa guitare, il pourrait n’en prendre que deux, voire une selon ses capacités. Voilà pourquoi la courbe d’apprentissage serait en train de s’aplanir de nos jours.
Quid de la formation ?
Certains parlent de journées de classe qui seraient rythmées par des modules courts (à la manière de la Khan Academy) et personnalisés pour chaque apprenant. Certains osent même un modèle encore plus audacieux, comme la Alpha School à Austin, au Texas, où les adolescents suivent deux heures de formation par jour avec un tuteur en intelligence artificielle. Quand arrive midi, tout est terminé et l’après-midi sert pour des projets entrepreneuriaux, sportifs ou artistiques. Les dirigeants affirment que cette approche personnalisée avec des rétroactions immédiates est plus productive que les cours traditionnels.
Désormais, l’IA est capable sans effort d’écrire un mémo, une dissertation, voire un mémoire. Mais on le sait, il ne fait que puiser dans de la matière humaine déjà produite… et il lui arrive régulièrement de se tromper. D’où l’importance de la mise en place d’apprentissages pratiques, de stages et d’autres approches où les savoirs ne peuvent reposer que sur la machine, mais sur le jugement et le savoir-faire qui nous est propre.
Des évaluations iraient au-delà de la répétition de données inculquées dans des cours magistraux, mais dans la démonstration de sa compréhension des éléments à apprendre, voire même d’évaluer celle des autres par des discussions, des travaux réalisés sur place sans possibilités d’user de robots, etc.
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