L’intelligence artificielle et quelques-uns de ses enjeux en termes de formation

Dans le précédent article, nous avons retracé à grands traits l’histoire de l’intelligence artificielle et focalisé l’attention sur ChatGPT avec ses avantages et ses inconvénients.

Dans cette suite, nous allons examiner quelques enjeux et incidences de l’IA lorsqu’il s’agit de formation.

Rappelons que l’IA consiste à prendre pour modèle l’intelligence humaine et à essayer de l’imiter par le biais d’un système informatique. L’objectif consiste à ce que la machine puisse ingérer et stocker suffisamment de données pour avoir la capacité de traiter une information ou d’accomplir des tâches à la manière et à la place d’un être humain.

En matière d’intelligence artificielle il y a des degrés. Il existe depuis longtemps des usages limités de l’intelligence artificielle que l’on appelle IA faible et qui reproduisent des tâches simples. Mais de plus en plus se développe une intelligence artificielle forte beaucoup plus sophistiquée dont les capacités cognitives s’approcheraient véritablement de celles d’un être humain et dans certains cas de dépasser largement les capacités humaines.

Pour le moment, en dépit de ce qui se dit, l’IA véritablement opérationnelle aujourd’hui relève davantage de l’IA faible y compris lorsque l’on a affaire à des technologies avancées que d’une intelligence analogue à l’intelligence humaine.

En matière de formation c’est l’IA faible qui retient l’attention et permet de créer un algorithme intelligent facilitant le processus de formation et d’apprentissage des apprenants.

L’IA appliquée à la formation permet une individualisation très poussée du parcours de formation en le personnalisant de manière remarquable.

De manière très concrète, l’IA permet à un apprenant de progresser car elle emmagasine ses modalités et son rythme d’apprentissage et émet régulièrement des recommandations adaptées à cet apprenant car le système s’autoalimente et s’autoperfectionne à mesure que l’apprenant utilise la machine.
Plus le système collectera de données sur l’apprenant, plus il pourra émettre des recommandations, des consignes, des conseils, des corrections et des gratifications à cet apprenant.

Ce type de système d’apprentissage dit intelligent interagit avec l’apprenant tel un enseignant ou un guide personnel en ligne.

De ce point de vue-là l’apprentissage est  adaptatif (adaptive learning) et permet de répondre de manière fine aux besoins de chaque apprenant par le biais des données recueillies à son sujet.

Un autre avantage est que l’apprenant est au centre du dispositif de formation et il est mis en situation d’acteur de sa propre formation.

L’apprenant devant interagir constamment avec la machine ce qui lui permet de s’impliquer pleinement et donc de limiter sa propension à se désengager. Cette adaptation du processus de formation au profil réel et au temps T de l’apprenant évite les décrochages précipités et favorise la motivation.

Ce système permet également de réduite les écarts de niveaux qui  existent souvent entre les apprenants. Ce modèle permet à chacun d’apprendre à son rythme selon son niveau de départ et son potentiel.

Ces applications sont bénéfiques car elles permettent d’améliorer l’efficacité des formations qui peuvent aisément être automatisée avec la mise en place de feedbacks et de modalités de récompenses, ce qui rend l’apprentissage agréable et ludique.

Le coté adaptatif de l’apprentissage favorise le processus d’essai-erreur qui est au cœur de l’apprentissage car le cerveau humain apprend en commettant des erreurs, en les rectifiant et en les mémorisant à tel enseigne que les neurosciences nous disent : « un cerveau qui ne commet pas d’erreurs est un cerveau qui n’apprend pas ».

Enfin il convient de signaler une meilleure synergie avec les responsables formation car ce système permet aux responsables formation d’avoir une meilleure visibilité sur les formations suivies et les niveaux des apprenants.

Cela permet également d’automatiser certains contenus théoriques permettant de libérer du temps afin de se concentrer davantage sur les savoir-faire ou mises en situation réelles à plus haute valeur ajoutée.