L'introduction du dossier est consacrée aux possibilités offertes par les systèmes d'IA dans la formation. L'IA est un concept large, il est donc nécessaire de délimiter le concept d'IA dans la formation par rapport aux autres domaines d'application. Cette délimitation résulte entre autres d'un examen plus approfondi des types d'IA principalement utilisés dans la formation et de la discussion de cas concrets d'application de l'IA dans ce domaine. 

Les nouvelles possibilités suscitent toujours des incertitudes, par exemple en ce qui concerne la protection des données. Ce dossier lève les incertitudes en abordant différentes questions relatives à l'utilisation de systèmes d'IA conformes à la protection des données, par exemple dans les écoles. 

L'IA est probablement là pour rester – de nouvelles exigences se posent donc pour le système éducatif. L'une d'entre elles est de toujours penser l'IA en lien direct avec les données. En effet, grâce à des données nombreuses et de bonne qualité, les systèmes d'IA peuvent être utilisés sur mesure dans la formation. Ce dossier montre donc quelles sont les exigences posées au système éducatif en termes de qualité et de quantité des données, et à quel point les cycles de vie des systèmes d'IA et des données sont étroitement liés.

Nous vous souhaitons une bonne lecture!

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L'intelligence artificielle (IA) est sur toutes les lèvres, mais toutes les IA ne sont pas les mêmes. Des méthodes statistiques aux algorithmes d'auto-apprentissage en passant par les systèmes experts, tout s'appelle IA. Dans cet article, vous découvrirez le fonctionnement des différents types d'IA et le rôle que ceux-ci jouent dans la formation.

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Les cas d'application pour la formation à, sur et avec l'IA se développent aussi rapidement que la technologie elle-même. Toutefois, la mise en pratique des cas d'application possibles doit relever quelques défis.

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Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) apprennent, réagissent et répondent sous forme de données. L'existence et l'utilisation des systèmes d'IA sont donc indissociables de la disponibilité des données. Les cycles de vie des systèmes d'IA et des données doivent ainsi être synchronisés comme une horloge. 

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L'efficacité des systèmes d'intelligence artificielle (IA) dépend en grande partie de l'étendue et de la qualité des données sur lesquelles ils reposent. Une base de données insuffisante peut conduire à ce que les systèmes d'IA fournissent des résultats imprécis, voire discriminatoires. Les spécifications des données utilisées peuvent y remédier.

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Il est dans la nature des choses que la législation soit souvent à la traîne des développements technologiques. Les développements disruptifs liés à l'intelligence artificielle (IA) soulèvent donc de nombreuses questions juridiques – notamment en matière de protection des données – qui nécessitent une réponse.

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Avec la diffusion accrue des systèmes d'IA dans le système de formation, de nombreuses questions juridiques surgissent. Les réponses à certaines des questions les plus urgentes sont fournies par un nouveau rapport que nous avons commandé.

Informations complémentaires

L'intelligence artificielle (IA) pose des questions sur la formation des enseignantes et enseignants. Le troisième épisode de notre série de podcasts «Données dans l'espace numérique de formation» aborde l'IA du point de vue de l'enseignement. Comment l'IA peut-elle aider les élèves à apprendre, et que doivent-ils savoir en terme d’utilisation des données?

L'intelligence artificielle (IA) a pris une place importante dans les salles de classe. Le professeur Dr. Tobias Röhl de la HEP de Zurich évalue pour nous les potentiels et les défis de l'utilisation de l'IA dans les écoles et explique les aspects éthiques de l'utilisation des systèmes d'IA.

Le deuxième épisode de notre série de podcasts «Données dans l'espace numérique de formation» se penche sur l'intelligence artificielle (IA) dans l'administration de l'éducation. L'IA est-elle déjà utilisée? Quelles sont les questions les plus urgentes? Et quelles sont les réponses qui existent déjà?

Pour une politique d'utilisation des données qui tienne également compte des questions d'équité en matière d'éducation, il faut un dialogue avec toutes les parties prenantes: la recherche, l'environnement scolaire, les entreprises EdTech et l'administration de l'éducation. Le prof. Dr Kenneth Horvath, directeur du projet de recherche «Algorithmic Sorting in Education» à la HEP de Zurich, l'explique dans sa contribution.