Le terme d’Intelligence Artificielle (IA) est né en 1956 d’un colloque où les organisateurs associaient l’intelligence, qui était le propre de l’homme, avec l’artificielle qui permettait de s’interroger sur le fait que la machine pût être à terme au même niveau que l’homme, voir supérieure. Au fond, le colloque s’interrogeait sur la place de l’IA dans des activités traditionnellement réservées à l’homme. Comme de nombreux domaines, la formation s’interroge : quelle place l’IA va-t-elle occuper dans le processus de formation ? La machine, peut-elle remplacer l’homme ? Mieux, l’IA serait-elle plus efficace que l’homme ? Faut-il se méfier de cette tendance ? De quoi parle-t-on au juste ?
1, Du Machine learning au Learning machine
L’IA fait les choux gras de la presse spécialisée qui suit les progrès des machines. Alphabet, maison mère de Google, illustre bien ce buzz tech : en 1994, la machine bat les champions du monde du jeu de dames, en 1997, les joueurs d’échec, en 2001, Jéopardy, en 2016, le jeu de go… La machine grignote de plus en plus des spécificités humaines, sans retour en arrière possible. Il y a une marche inéluctable de l’IA, sans qu’on assiste à une véritable interrogation sur le devenir de cette marche. Aujourd’hui, l’IA s’amuse. Mais rien de bien révolutionnaire, l’IA est-elle une deep tech ?
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? En fait, il existe deux types d’intelligence artificielle : le premier la Machine learning qui est un apprentissage automatique. L’IA faible permet de reproduire un processus de façon beaucoup plus rapide que ne le ferait un humain, avec en plus une meilleure qualité. Pour ce faire, il est nécessaire que l’homme fournisse de la data pour entraîner la machine sous la supervision de l’homme qui ajuste les résultats avant d’industrialiser le processus. On a vu beaucoup d’exemples avec par exemple la reconnaissance des photos de chats. A terme, la machine saura reconnaitre les chats très rapidement sur des millions d’images. La qualité de l’apprentissage tient surtout à la quantité de data ingurgitées. Autrement dit, la politique de Machine learning nécessite une politique de Big data. En entreprise, on en parle, on commence l’expérimentation avec un véritable potentiel. Les deux tiers du patrimoine data de l’entreprise ne font l’objet d’aucun traitement. Le Machine learning peut brasser tout ou partie de la data pour assurer un traitement en temps réel sur des données et permettre un pilotage plus efficace.
L’étape ultérieure sera de passer du Machine learning, des apprentissages automatiques, au Learning machine, les machines apprenantes. Ce sont les machines qui par la compréhension de l’environnement choisissent leurs apprentissages, avec ou sans supervision de l’homme. On le voit le travail d’analyse est beaucoup plus complexe. On se rappelle de Tay, une IA lancée par Microsoft en 2016 et qui devait apprendre des autres sur Twitter, en 8 heures, il a conquis 23 000 abonnés et généré 96 000 tweets, ce qui est extraordinaire. Mais d’interaction en interaction il est devenu extrêmement vulgaire et raciste, au point de nuire à l’image de Microsoft, c’est pourquoi l’expérience a été arrêtée au bout de 8 heures. La socialisation ne peut pas venir simplement de l’interaction, mais aussi, il faut rajouter des filtres d’analyse, des filtres moraux. Ce n’est pas pour rien non plus que le moral machine se développe. Ce qui est intéressant, c’est que l’IA peut permettre une rationalisation extrême à grande échelle. C’est tout le problème de Skynet dans Terminator, finalement le robot, beaucoup plus rationnel ne doit-il pas devenir celui qui construit rationnellement la meilleure solution pour l’homme. La réponse n’est pas neutre.
2, L’intelligence artificielle est d’abord un phénomène social
Quelle société veut-on construire, et particulièrement en matière de formation ? Il n’est pas toujours facile d’anticiper les évolutions lorsque l’on dépasse les 3 à 4 ans. On peut se rappeler du talentueux Thomas Edison en 1922 lorsqu’il disait “la vidéo est destiné à révolutionner notre système éducatif et dans quelques années, elle va supporter largement voire entièrement l’utilisation des livres”. Pas facile de prévoir. Et il en va de même qu’elles soient les périodes : dans les années 30 avec l’émergence de la radio nombreux pédagogue avaient prévu d’en faire un outil de formation de masse, ou encore dans les années 50-60 avec pareil avec la télévision, et plus proche de nous relisons nos pédagogues des années 80 avec l’émergence du e-learning. Pierre Dac avait raison quand il disait “les prévisions sont difficiles surtout quand elles concernent l’avenir”. Alors s’interroger sur l’avenir de l’IA dans la formation force à la modestie des prévisions à tous ceux qui parlent de nouvelle révolution. Et pourtant…
L’IA permet la rationalisation.
Avec la scalabilité des contenus et leur nombre croissant en Créative Commons, chacun peut se former gratuitement encore faut-il avoir accès aux myriades ressources disponibles dans le monde entier. L’IA peut être cet acteur qui veille en très grand nombre évalue la qualité de chaque contenu et peut rendre transparent le processus de sélection. Mieux, avec la prédictibilité, l’IA peut tout à fait analyser les besoins de formation avant que l’apprenant n’ai conscience qu’il va en avoir besoin. En 2001, Google avait eu ce slogan un peu rapide pour l’époque, “j’offre à mes cadres ce dont ils ont besoin avant qu’ils ne le sachent”, le tout est d’avoir accès à leur data. Autrement dit, l’individualisation des apprentissages peut tout à fait être massifié rationnellement, à condition d’utiliser une IA. Mieux, la motivation de chaque individu peut être calculé, les modes d’apprentissage si personnel à chaque apprenant peuvent être pris en compte de façon à optimiser les formations. Autrement dit l’IA peut rationaliser l’organisation des formations individuelles afin de créer des optimums collectifs. Peut-on raisonnablement faire mieux qu’un optimum ?
L’IA inquiète.
Ce qui inquiète, c’est le vertige du devenir… Elon Musk est un bon exemple, il lance un robot humanoïde doté d’une personnalité, la Tesla bot (2021), ce même personnage qui alertait sur les “robots tueurs”. L’IA bouge nos frontières. Et c’est peu de le dire quand le CEO de Neuralink propose une révolution pédagogique. 2022 semble le rapprocher des essais cliques sur des humains, après avoir réussi sur les cochons, l’implantation d’une nouvelle interface homme machine directement dans la boite crânienne. L’homme augmenté sera un apprenant augmenté. Il y aura ceux qui auront cette puce et ceux qui seront plus canal historique, plus lents, moins performants. Comment ne pas s’inquiéter quand les projections s’intéressent à notre ontologie, surtout si l’on rajoute que la machine nous connait mieux que nous nous connaissons nous-même… et plus rationnelle ? En 2014, Elon Musk disait que l’intelligence artificielle était une “menace pour l’humanité” de faire de l’homme le “toutou” de l’IA. L’IA est présente bien des opportunités de progrès social et bien des dangers aussi. L’IA n’est pas neutre socialement, comme toute technologie, elle ouvre des trajectoires qui engagent. L’intérêt n’est pas tant de la dénoncer, ou de l’appeler, que de comprendre. Et comment ne pas augmenter le vertige quand on voit que ce sont des entreprises privées qui pilote l’IA. Faut-il faire confiance aux GAFTAM (Google, Apple, Facebook, Tesla, Amazon, Microsoft) entreprises privées pour assurer le pilotage du chacun ?
L’IA pose une question importante pour la formation… quel homme voulons-nous ? Assurer la primauté de la raison sur l’émotion ne doit pas nous faire oublier que l’homme est homo sapiens, mais aussi, comme le disait Edgar Morin, homo demens. L’homme est un tout, et c’est ce tout qui fait son humanité. Favoriser la seule raison, dans ce que l’homme considère comme raisonnable est une façon de le priver de son génie, de sa créativité, de sa poésie. Et que construire des IA qui rationalisent encore davantage la raison humaine, c’est privé de l’homme de sa poésie. Et priver l’homme de sa poésie est en faire un homme raisonnable et raisonné, un robot humain. Il serait étrange que l’intelligence artificielle qui a été inventée en 1956 pour permettre la comparaison de la machine à l’homme se traduise au final par un homme qui se compare à la machine.
Fait à Paris, le 01 février 2022
@StephaneDiebold
