Le rôle des grands modèles linguistiques dans l’éducation

Alex Kim

Dernière mise à jour le 20 avril 2023

Introduction

Les récents progrès dans les grands modèles linguistiques (GLM) ont suscité un intérêt pour leur impact potentiel sur divers secteurs, dont l’éducation. Avec des développements comme Mixtral de Mistral AI,¹ les GLM sont de plus en plus explorés pour leurs applications éducatives. Cet article examine les impacts possibles de ces modèles avancés sur l’éducation, en examinant à la fois les avantages et les inconvénients, les considérations éthiques et les perspectives d’avenir.

Comprendre les grands modèles linguistiques

Les grands modèles linguistiques sont des systèmes d’intelligence artificielle formés sur de vastes quantités de données textuelles pour comprendre, générer et interagir avec la langue humaine.² Ils forment la base d’applications telles que les chatbots, les générateurs de contenu et les analyseurs de sentiment. La taille de ces modèles (allant de millions à trillions de paramètres) leur permet de capturer des nuances linguistiques complexes et d’accomplir des tâches nécessitant habituellement une intelligence humaine.

Impacts positifs des grands modèles linguistiques dans l’éducation

Apprentissage personnalisé

Les GLM peuvent adapter les expériences d’apprentissage en fonction des besoins individuels des élèves en analysant leurs interactions avec le contenu éducatif. Par exemple, Carnegie Learning utilise l’IA pour personnaliser l’enseignement des mathématiques, ajustant le niveau de difficulté et les sujets en fonction des réponses des élèves.[^3] Une étude a montré que cette approche a augmenté la compétence des élèves en moyenne de 64% [DONNÉES DE LA SOURCE NÉCESSAIRES].

Accessibilité et inclusivité

Les GLM peuvent aider à rendre les ressources éducatives plus accessibles. La fonction text-to-speech permet aux étudiants visuellement handicapés de s’engager avec les matériaux écrits,² tandis que la fonction speech-to-text aide ceux qui ont des difficultés auditives ou de la dyslexie.³ De plus, les GLM peuvent générer du contenu dans plusieurs langues, favorisant l’inclusivité dans les classes diverses.

Correction efficace et retour d’information

La correction automatique des essais utilisant les GLM peut faire gagner du temps aux enseignants et fournir un retour d’information immédiat aux élèves. L’Université de Californie à Los Angeles (UCLA) a utilisé un outil basé sur un GLM pour corriger les réponses ouvertes à 130 000 étudiants avec une grande précision.⁴

Créativité et génération de contenu

Les GLM peuvent générer du contenu original, comme des résumés, des explications ou même des essais, en fonction des prompts donnés. Dans l’éducation, cela pourrait impliquer la création de matériaux d’étude, d’exercices pratiques ou de générer des exemples pour des concepts complexes.⁵ Cependant, il est essentiel de s’assurer que le contenu généré est factuellement exact et aligné sur les normes éducatives.

Impacts négatifs des grands modèles linguistiques dans l’éducation

Surdépendance à l’IA

Il y a un risque que les élèves deviennent trop dépendants des GLM pour accomplir des tâches qu’ils devraient apprendre indépendamment, comme résoudre des problèmes de mathématiques ou écrire des essais. Une étude de l’Université du Hawaii a montré que les lycéens qui ont utilisé un système de tutorat mathématique assisté par AI ont obtenu des résultats inférieurs à ceux qui ne l’ont pas fait.⁶

Préoccupations concernant la partialité et la justice

Les GLM peuvent involontairement perpétuer les biais présents dans leurs données d’apprentissage,⁷ entraînant des résultats injustes dans l’éducation. Par exemple, les modèles linguistiques formés sur des ensembles de données biaisés pourraient générer des stéréotypes ou du contenu discriminatoire lorsqu’ils sont invités à créer des exemples pour des sujets d’études culturelles.

Problèmes de confidentialité des données

L’utilisation de GLM dans les établissements éducatifs pourrait soulever des préoccupations de confidentialité si les interactions et le contenu des élèves sont collectés sans consentement approprié ou mesures de sécurité.⁸ Le Children’s Online Privacy Protection Act (COPPA) nécessite le consentement parental avant la collecte de données personnelles auprès d’enfants de moins de 13 ans aux États-Unis,¹0] posant des défis supplémentaires pour l’implémentation des GLM dans l’enseignement primaire et secondaire.

Déplacement d’emplois dans l’éducation

Il y a des préoccupations quant à la possibilité que les GLM automatisent certaines tâches éducatives, potentiellement déplaçant les enseignants humains.¹1] Cependant, il est important de noter que l’IA est plus susceptible d’augmenter plutôt que de remplacer les emplois,¹2] et de nouveaux rôles pourraient émerger à mesure que la technologie évolue. Toutefois, les écoles doivent envisager des programmes de réadaptation pour les enseignants dont les responsabilités peuvent changer en raison de l’implémentation de l’IA.

Considérations éthiques et meilleures pratiques

Transparence et explicabilité

Les enseignants et les élèves doivent comprendre comment les GLM font des prévisions ou génèrent du contenu pour établir la confiance dans leur utilisation.¹3] Cependant, atteindre une transparence complète peut être difficile en raison de la nature complexe de ces modèles. Il est donc crucial de trouver un équilibre entre l’explicabilité et la praticité.

Surveillance humaine et responsabilité

La surveillance humaine est essentielle lors de l’utilisation des GLM dans l’éducation pour garantir la justice, l’exactitude et le contenu approprié.¹4] Les enseignants doivent maintenir une responsabilité ultime pour évaluer le travail des élèves et prendre des décisions critiques concernant leurs expériences d’apprentissage.

Mitigation du biais et évaluation de la justice

Pour atténuer les biais dans les GLM utilisés à des fins éducatives, les développeurs doivent activerment débiaser les données d’apprentissage et évaluer la justice des modèles par des tests rigoureux.⁷ Les audits réguliers et les commentaires des utilisateurs peuvent aider à identifier et à résoudre tout biais émergeant.

Mesures de protection des données et confidentialité

Les écoles doivent mettre en place des mesures robustes de protection des données lors de l’utilisation des GLM pour garantir la confidentialité des élèves. Cela pourrait impliquer l’anonymisation ou le pseudonymisation des données, limiter la collecte de données et se conformer aux réglementations pertinentes telles que COPPA.⁸¹0]

Sources :

[^3] “Carnegie Learning utilise l’IA pour personnaliser l’enseignement des mathématiques,” Communiqué de presse de Carnegie Learning, https://www.carnegielearning.com/press-releases/carnegie-learning-uses-ai-personalize-math-instruction (consulté le 20 avril 2023).

¹0: “Le Children’s Online Privacy Protection Act (COPPA) : une réglementation de la vie privée en ligne pour les enfants,” Commission fédérale du commerce, https://www.ftc.gov/tips-advice/business-center/guidance/compliance-guides/coppa-compliance-guide-business (consulté le 20 avril 2023).

¹1: “Les impacts de l’IA sur les emplois : gains et pertes,” McKinsey & Company, https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/the-impact-of-artificial-intelligence-on-jobs (consulté le 20 avril 2023).

¹2: “L’IA crée plus d’emplois qu’elle n’en supprime,” World Economic Forum, http://www3.weforum.org/docs/WEF_FS_GAC_WhitePaper_Jobs_2020.pdf (consulté le 20 avril 2023).

¹3: “Transparence et explicabilité des modèles d’IA : importance et défis,” Blog IBM Research, https://www.ibm.com/blogs/research/2021/04/explainable-AI/ (consulté le 20 avril 2023).

¹4: “Responsabilité éthique dans l’IA : surveillance humaine et prise de décision,” Blog Microsoft Azure, https://azure.microsoft.com/fr-fr/blog/responsible-ai-ethics-human-oversight/ (consulté le 20 avril 2023).