L’IA appliquée à la pédagogie, de quoi parle-t-on ?
L’IA peut d’abord être comprise comme un ensemble de techniques aux contours plus ou moins définis. Selon Rai et al. (2019), l’IA fait référence à un éventail de techniques offrant aux machines la capacité « d’exécuter des fonctions cognitives que nous associons à l’esprit humain, telles que percevoir, raisonner, apprendre, […] et même faire preuve de créativité » (p. iii). En sciences de l’éducation, Humble et Mozelius (2019) définissent l’IA en soulignant le caractère multidisciplinaire qui dépasse les seules sciences de l’informatique : « l’IA en éducation est un domaine interdisciplinaire intégrant la psychologie, la linguistique, les neurosciences, la pédagogie, l’anthropologie et la sociologie dans le but de créer des outils puissants pour l’éducation et de mieux comprendre le phénomène d’apprentissage » (p. 1). Pour leur part, Popenici et Kerr (2017)  définissent l’IA en éducation comme des « systèmes informatiques capables de s’engager dans des processus humains comme l’apprentissage, la synthèse, l’autocorrection et l’utilisation de données pour des tâches complexes » (p. 4). Cette dernière définition de l’IA dans l’éducation nous semble particulièrement intéressante car permettant d’envisager des interactions complexes entre l’intelligence humaine de l’enseignant et l’IA.
Les risques/points de vigilance
Malgré leurs potentiels, les risques ou les points de vigilance de l’IA sont multiples, et il faut les connaître pour les prévenir en amont d’une appropriation de cette technologie. Les chercheurs et les concepteurs des outils d’IA reconnaissent eux-mêmes divers inconvénients tels que la propension de l’IA à générer des réponses incorrectes ou absurdes, des biais dans les données de génération de textes, ou encore la production de contenus non sécurisés.
