François Guité @francoisguite - REPTIC
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IA : menace ou salut ? François Guité @francoisguite
les temps ont changé
robotisation chez Amazon Nombre de robots 2013 : 1 000 2014 : 15 000 2015 : 30 000 2016 : 45 000 2017 : 100 000 https://www.youtube.com/watch?v=JXkMevbjga4&t=
par tie 1 l’accélération de l’évolution
évolution exponentielle
espérance de vie
PIB
% ne vivant pas dans l’extrême pauvreté
production d’énergie Révolution industrielle
capacité de faire la guerre
% vivant en démocratie
Source : http://lukemuehlhauser.com/industrial-revolution/
principaux
moteurs du
changement
Accélération
Changements
Globalisation Numérisation
démographiques
Global Education Futures (2017)
Société en réseau Environnementalisation Automatisation
Source : Global Education Futures https://worldskills.ru/assets/docs/media/WSdoklad_12_okt_eng.pdf
complexité des lieux
1965
1980 - 2014 Source : https://www.youtube.com/watch?v=uGI00HV7Cfw
aujourd’hui Suivre
Le iPhone introduit en 2007 a remplacé:en perspective
intelligence artificielle
vitesse d’écriture
mots à la minute
voix
voix 161
clavier 53
manuscrit 25
0 45 90 135 180
Source : Stanford et Baidu https://qz.com/764773/well-talk-to-our-phones-in-the-future-because-our-fingers-are-puny-and-slow/dynamisation des données
algorithmes
https://youtu.be/DywO4zksfXw
https://www.youtube.com/watch?v=N1b6iPYj3YQ
population mondiale alphabétisée
Population mondiale illettrée Population mondiale alphabétiséepopulation par niveau d’éducation
0-15 ans aucune éducation primaire incomplet primaire début du secondaire secondaire post-secondairecarte de collaboration scientifique
Olivier H. Beauchesne: Map of Scientific Collaboration (2014) http://olihb.com/2014/08/11/map-of-scientific-
collaboration-redux/investissements en R&D (2017)
Amazon 22,6 Md
Alphabet 12,6 Md
Intel 13,1 Md
Microsoft 12,3 Md
Apple 11,6 Md
Johnson & Johnson 10,4 Md
Merck 9,6 Md
Technologies numériques
Ford 8,0 Md
Technologies non-numériques
Facebook 7,8 Md
Pfizer 7,6 Md
General Motors 7,3 Md
Oracle 6,2 Md
Cisco 6,1 Md
Celgene 5,9 Md
Qualcomm 5,5 Md
IBM 5,4 Md
21
Source : https://www.recode.net/2018/4/9/17204004/amazon-research-development-rdexplosion de la
connaissance
1900 1945 1982 2020
Double tous Double tous Double tous Double toutes
D. Schilling (2013) les siècles les 25 ans les 12-13 mois les 11-12 heures
Source : https://www.learningsolutionsmag.com/articles/2468/marc-my-words-the-coming-knowledge-tsunamineurotechnologies
.
BrainCo
pas de la YOUR BRAIN CONTROLS EVERYTHING
science fictionpar tie 2 IA et automatisation
analyse des
données Reconnaissance
Statistiques de formes Neuroinformatique
Apprentissage
Exploration profond
de données
IA
Apprentissage
Bases de machine
données
Découverte de
connaissances
PwC (2016)
Source : http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/a-look-at-machine-learning-infographic/IA, apprentissages machine et profond
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Une fonction-machine qui APPRENTISSAGE MACHINE
imite le comportement
humain Une fonction qui confère
aux ordinateurs l’habileté APPRENTISSAGE PROFOND
d’apprendre au-delà de leur
programmation explicite Un sous-domaine de l’AA qui permet la
computation de plusieurs couches de
réseaux neuronaux artificiels.réseaux de neurones artificiels
Source : http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/
Source : http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/types d’intelligence artificielle
IA étroite IA générale super IAbig data : matière première de l’IA https://youtu.be/uQYR91qixgo
grands usages de l’IA
INGÉNIERIE DES RECONNAISSANCE TRAITEMENT DU GÉNÉRATION DE
ROBOTIQUE
CONNAISSANCES VOCALE LANGAGE NATUREL LANGAGE NATUREL
ANALYSE APPRENTISSAGE APPRENTISSAGE PERCEPTION
COGNITION
D’IMAGE AUTOMATIQUE PROFOND SENSORIELLE
Source : http://www.duvalunionconsulting.com/demystifying-artificial-intelligence/qualités des les 5 V du big data
données
volume véracité
quantité de données
trop importante … données propres
et lisibles
pour un ordinateur
classique
variété vélocité
flux de données
données
générées, capturées et
complexes et
traitées en temps réel
diversité de formats
valeur
pertinence des
données relativement
à l’objectif
Source : http://data-bzh.fr/big-data/l’IA et les biais cognitifs https://youtu.be/59bMh59JQDo
l’extinction de
l’humanité ?
Source : http://www.bbc.com/news/technology-30290540l’extinction de
l’humanité ?
Source : https://www.theguardian.com/technology/2014/oct/27/elon-musk-artificial-intelligence-ai-biggest-existential-threatl’e"cacité de
la robotique
Source : https://futurism.com/this-robot-completes-2-hour-brain-surgery-procedure-just-25-minutes/MONTRÉAL
Joueur
écosystème Can
IA canadien
2018
Startups et entreprises
Labs universitaires
Incubateurs, accélérateurs et
capital de risque (pan-canadien)
S
(hors d
J.-F. Gagné (2018)
Source : http://www.jfgagne.ai/canadian-ai-ecosystem-2018-enl’éthique des données
déclaration de Montréal
paradigme nouveau réseau intelligence social institutions artificielle conventions règles données
“ L’intelligence humaine a l’avantage de l’individualité et de la spécificité, dès lors qu’elle est réflexive, contrairement à l’IA qui repose sur la mécanique des généralités.
l’automatisation
nombre de
robots / 10 000
travailleurs
Fédération internationale de
robotique (2016)
Source : https://ifr.org/news/world-robotics-report-2016part de
l’automatisation
Forum économique mondial (2018)
Source : http://reports.weforum.org/future-of-jobs-2018/shareable-infographics/https://youtu.be/JzlsvFN_5HI https://youtu.be/LikxFZZO2sk https://youtu.be/vjSohj-Iclc https://youtu.be/rVlhMGQgDkY
“ L’IA est plus artificielle qu’intelligente.”
emplois
routiniers vs non routinier, cognitif non routinier, manuel routinier
non-routiniers
Croissance du total des emplois
au Canada, par catégorie.
Université de Toronto (2018)
Source : https://mowatcentre.ca/wp-content/uploads/publications/167_robots_revenues_and_responses.pdfles robots vont- Enseignants du secondaire
ils prendre mon
emploi ?
Risque d’automatisation
0,78 %
SOC CODE: 25-2031.00
RISQUE D’AUTOMATISATION CROISSANCE PROJETÉE
Sécurité totale 6% en 2024
Source : https://willrobotstakemyjob.com/Agenda Initiatives Reports Events About
Pourquoi les robots remplaceront les
enseignants aussi tôt que 2027abandon des
nouveaux
enseignants
50 %
5 ans 49 %
2 ans 30 %
30 %
0 25 50 75 100
E. Létourneau (2014)
https://www.ciqss.org/sites/default/files/documents/PersévéranceEnseignantsCS1994-1995%20à%202010-2011_FINALE.pdfattractivité de
l’enseignement UQAM -179
UQAR -112
UQAC -373
Québec : 2012 à 2017
UQTR 74
UQEAT -108
U Laval -190
McGill -200
Bishop's 60
-400 -300 -200 -100 0 100
http://www.journaldequebec.com/2018/04/04/moins-de-futurs-enseignantsles enfants et les robots
Exemples :
• Tega
• Nao
• Pepper
• iPal
• Asimo
https://youtu.be/1zlh9dHBEmo
https://youtu.be/6_XoP2RHRO0
https://youtu.be/RDUdcqXxpQw
https://youtu.be/sF0tRCqvyT0
https://youtu.be/_AxErdP0YI8automatisation DIMENSION AFFECTIVE
en fonction des Interaction sociale sur le
plan émotionnel.
aires d’activité Faible risque d’automatisation
Risque d’automatisation moyen
Haut risque d’automatisation
DIMENSION PSYCHOMOTRICE DIMENSION COGNITIVE
Manipulation d’objets Exploration du monde et
Global Education Futures (2017) physiques, incluant les outils pensée abstraite.
Source : https://worldskills.ru/assets/docs/media/WSdoklad_12_okt_eng.pdfrisque d’automatisation : Québec
Source : http://www.institutduquebec.ca/docs/default-source/recherche/9406_automatisation-nouveaux-modèles-d-a!aires-et-emploi_idq_br.pdfaptitudes recherchées (RBC, 2018)
1. Écoute active Prévisions en matière de postes à pourvoir (2018-2021)
2. Communication orale
3. Esprit critique
4. Compréhension de
lecture
5. Surveillance
6. Perspicacité sociale
7. Coordination
8. Gestion du temps
9. Discernement et prise de
décision
10.Apprentissage pratique
Source : https://www.rbc.com/dms/enterprise/objectifavenir/humains-recherches-facteurs-de-reussite-pour-les-jeunes-canadiens-a-lere-des-grandes-perturbations.htmlsommes-nous prêts ?
Source : https://www.ledevoir.com/economie/actualites-economiques/517744/les-quebecois-risquent-d- Source : https://www.lesoleil.com/a!aires/dirigeants-dentreprise-et-travailleurs-seraient-mal-prepares-au-40-
avoir-plus-de-mal-a-s-adapter-a-l-automatisation-que-les-autres-canadiens-selon-une-etude e889c3ef3571bb3e374f623e623095a2le port de Qingdao https://www.youtube.com/watch?v=BJBekwmHAIQ
IA et la programmation https://youtu.be/ZD8Cnzc6KlY
partie 3 IA et éducation
engagement
des élèves
100
80
75%
67%
60
55%
n = 928,888 45%
40
41%
33% 34%
32%
20
Gallup (2016) 0
5e 6e 7e 8e 9e 10e 11e 12e
Source : http://news.gallup.com/reports/189926/student-poll-2015-results.aspxintérêt et plaisir % des élèves très en accord avec l’énoncé
chez les élèves Dans la dernière semaine, j’ai appris quelque chose d’intéressant à l’école
J’ai du plaisir à l’école
80
75
67
60
55
60%
55%
45
n = 928,888 47% 45%
41
40
33 34
38% 38% 32
36%
32% 33%
31%
28%
20
22% 24%
18% 20%
17%
Gallup (2016) 0
5e 6e 7e 8e 9e 10e 11e 12e
Source : http://news.gallup.com/reports/189926/student-poll-2015-results.aspxéducation et
numérique
1976 - 2016 : n = 3675 articles
Zawacki-Richter, O. (2018)
Source : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360131518300812nouvelle
dimension de
l’apprentissage
cognition
apprentissage
social
apprentissage
connectiviste
Mak, J.S.F. (2011)
suifaijohnmak.wordpress.com/2011/11/06/connectivism-and-constructivism-similarities-and-differences-part-2/une dimension
assistée de
l’apprentissage
cognition
apprentissage
social
apprentissage
connectiviste
apprentissage
automatiqueIA et éducation
analyse de analyse
l’apprentissage prédictive
personnalisation analyse
systémiquede standardisation à personnalisation
Services de masses Services uniques
personnalisés
Internet des objets
IA / big data Applications /
solutions numériques
UTILISATEUR
Interfaces d’utilisateurs
Fournisseurs
de services
personnalisésautres
applications de
l’IA en éducation
analyse des difficultés automatisation rétroaction
d’apprentissage de l’évaluation
soutien à planification bonification
l’apprentissage des cours des coursanalyse des émotions
problème
sigma 2
tutorat
un pour un
Nombre d’élèves
apprentissage
par maîtrise
classe
conventionnelle
Performance à l’examen final
Bloom, B. (1984)le rapport à la technologie
interrelation
h ↔
h = être humain
t
t = technologieunion
t
h
h = être humain t = technologiemaîtrise
h t t
+ >
h = être humain t = technologie = réseauapprentissage
t
h = être humain
éducation
h
t = technologie = réseaul’augmentation
cognitive Technologie
Comment peut-on rendre les
machines plus intelligentes ?
Éducation
Comment les machines peuvent-
elles nous rendre plus intelligents ?Scratch et l’IA
Source : https://scratch.mit.edu/projects/132915502/#playerquelques exemples
Duolingo
Third Leap
Mon coach Bescherelle
Erudite AI http://erudite.ai/fr/
PédagoSoft
pénétration des logiciels et services TI
compétences
associées à l’IA éducation
2017
2016
2015
matériel informatique 50 %
49 %
finances
secteur manufacturier
30 %
consommation 30 %
santé
Forum économique mondial (2018) 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1
https://www.weforum.org/agenda/2018/09/artificial-intelligence-shaking-up-job-marketpour terminer
85 https://www.youtube.com/watch?v=0cODBQqaGTw 85
IA et humanité
Compassion
IA HUMAIN
+ IA
HUMAIN
Optimisation Créativité
HUMAIN
IA IA + IA
Computation
Lee, K.-F. (2018)
Source : https://youtu.be/ajGgd9Ld-Wc“ La menace ne vient pas de l’intelligence artificielle, mais de la paresse intellectuelle.
détection du diagnostic par IA
cancer par
microscopie
7,5%
incorrect
92,5
correct
%
Wang et coll. (2016)détection du diagnostic par humain
cancer par
microscopie
3,4%
incorrect
96,6
correct
%
Wang et coll. (2016)détection du diagnostic par humain + IA
cancer par
microscopie
3,4%
incorrect
96,6
correct
%
Wang et coll. (2016)“ La déficience intellectuelle de l’avenir sera la privation d’intelligence augmentée.
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