SlideShare une entreprise Scribd logo
Quelques éléments sur l’IA ?
Serge Garlatti & François Bouchet
Plan
● Présentation ATIEF
● l’Intelligence Artificielle : une définition en extension
● IA & e-Education
● L’ingénierie des connaissances
● Le Web Sémantique et le Linked Open Data
● L’apprentissage automatique et ses limites
● Exemples d’IA dans l’éducation :
○ que fait l’IA aujourd’hui ?
○ que fera l’IA demain ?
● Une perspective prometteuse :
XAI : eXplainable Artificial Intelligence
○ Symbolique + Numérique & Explicabilité
● Environ 150 chercheurs et enseignants-chercheurs
● Issus de 30 équipes de recherche
● Disciplines en sciences/technologies et sciences humaines/sociales
● Venant du monde francophone
● Un site Web collaboratif avec de nombreuses
ressources
● Formations académiques en TICE
● Offres de stages, de bourses de thèses, d’emploi
● Cartographie des équipes de recherche
http://atief.fr/
● Une revue : STICEF
● Accès gratuit en ligne : http://sticef.univ-lemans.fr
● 2 conférences bisannuelles
● EIAH : Environnements Informatiques pour l’Apprentissage
Humain
● RJC EIAH
Projet de réseau ANR ORPHEE
● Projet de réseau ANR ORPHEE (terminé en 12/2017)
● L’ATIEF a pris le relais
○ Site de l’ATIEF (menu Activités) :
■ http://atief.fr/content/bienvenue-sur-le-r%C3%A9seau-
orphee-de-la-e-education
○ Menu Activités : Vidéos sur les EIAH
■ http://atief.fr/content/bienvenue-mooc-orphee
○ Compte Youtube
● https://www.youtube.com/channel/UCuxQdIFWzcwg
WY9erGjLOmg/
● Sinon Rechercher : ATIEF + EIAH
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
Marvin Minsky, l’un des fondateurs de l’Intelligence artificielle, donnait la définition
suivante : « L’IA consiste à faire faire à une machine ce que l’homme fait
moyennant une certaine intelligence ». Cette définition apparaît aujourd’hui trop
restrictive, car elle se limite à des processus logiques qui peuvent s’appliquer à des
objets de recherche circonscrits, tels que le jeu d’échecs ou la démonstration
automatique de théorèmes.
L’informatique actuelle tend vers une définition plus opérationnelle et dont l’acception
est plus large. Selon cette approche,
l’IA consiste à parvenir à faire faire aux machines, ce que l’homme fait
aujourd’hui mieux qu’elles, notamment s’adapter, apprendre, communiquer et
interagir d’une manière riche et variée avec leur environnement.
https://www.economie.gouv.fr/France-IA-intelligence-artificielle
IA & Education : Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education, Luckin, R; Holmes, W; (2016)
Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. UCL Knowledge Lab: London, UK
l’IA : Définition en extension ?
l’IA : Définition en extension ?
IA & E-Education
XAPI
Modèle d’apprenant Ouvert
Ingénierie des connaissances
● Paradigmes de représentation de connaissances
○ La Logique : les prédicats
■ étudiant(x), note_info(y, x), sup(y,15) --> Badge(x,
informatique)
○ Les ontologies
■ Ensembles de classes et de relations entre classes
organisées par deux graphes
○ Les règles
■ Si étudiant (Jules) et examen (Jules, absent) alors
envoyer(SMS)
○ Les contraintes
■ Placer les étudiants dans une salle d’examen sans qu’ils
soient à côté d’un étudiant de la même année et d’un
étudiant d’un de ses groupes de travail d’une autre année
Ingénierie des connaissances
Connaissances = formules bien
formées (FBF)
Raisonnement = Algorithme qui
“opère” sur ces formes (FBF)
étudiant(x), note_info(y, x),
sup(y,15) → badge(x,
informatique)
badge(x, informatique) →
emploi(x, éducation-nationale)
Note Coefficient
15 2
11 3
8 3
13 1
9 1
Calcul note finale
Algorithme opère
sur des données
Simple User Model
Modèle apprenant
=>
Une Ontologie
Problem-based Problem-based Learning
Modèle Activité/pédagogie
=>
Une Ontologie
Assessment Activity
Modèle Activité/pédagogie
=>
Une Ontologie
Web Sémantique & Linked Open Data
● Semantic Web
Web Sémantique : une ressource Wikipédia
Web Sémantique : Description de ressources
Resource Description
Framework : RDF
Relation binaire
Sujet Prédicat Objet
Web Sémantique : Bases de triplet RDF
Web Sémantique : Bases de triplet RDF
http://yasgui.org/
"Paris-Sorbonne University (also known as Paris IV; French: Université Paris-Sorbonne, Paris IV), is a public research university in Paris,
France. It was established in 1970 as the main successor of the University of Paris (the Sorbonne), which ceased to exist following student
protest in May 1968. It took over the Humanities and Languages faculties of the University of Paris. The university enrolls about 24,000
students in 20 departments specializing in arts, humanities and languages, divided in 12 campuses in Paris. Seven of the campuses are
situated in the historic Latin Quarter, including the historic Sorbonne university building, and three in Marais, Malesherbes and Clignancourt
respectively. Paris-Sorbonne also houses France's prestigious communication and journalism school, CELSA, located in the Parisian suburb
of Neuilly-sur-Seine, maintains about 400 international agreements, and is a founding member of the Sorbonne University alliance with Pierre
and Marie Curie University. The universities of Pierre and Marie Curie (Paris 6) and Paris-Sorbonne (Paris 4) have announced a merger with
the intention to create a new university including three faculties: Sciences, Medicine (currently belonging Paris 6) and Human Sciences
(currently belonging to Paris 4). This new university will start first January 2018."@en
Web Sémantique : Bases de triplet RDF
The dataset currently contains
1,234 datasets with 16,136 links
https://lod-cloud.net/
Web Sémantique : Vocabulaires - Ontologies
Linked Open
Vocabularies (LOV)
https://lov.linkeddata.es/d
ataset/lov
Linked Open Data
● Semantic Web
○ https://www.w3.org/standards/semanticweb/
● Linked Data
○ http://linkeddata.org/
● Linked Data: Evolving the Web into a Global Data
Space
○ http://linkeddatabook.com/editions/1.0/
● Open Linked Education Community Group
○ https://www.w3.org/community/opened/
● Linked Education
○ https://linkededucation.wordpress.com/
Linked Open Data & e-Education
LOD
LOD
LOD
LOD
XAPI
IA numérique : en bref
● Apprentissage statistique : machine learning
● Guidé par les données
● Depuis années 2000
Méthodologie résumée de l’IA
numérique
● Collecte de données
● Prétraitements :
● Mise en forme
● Vérifications
● Suppressions des données aberrantes
● Séparation des données :
● Entraînement d’un modèle
● Estimation de sa performance
● Itération jusqu’à satisfaction
● Implémentation dans une plateforme numérique
Biais & questions
Trace-t-on bien tout ?
Que signifient-elles ?
Est-il raisonnable de faire sans ?
Mes données sont-elles représentatives ? Généralisables ?
Qu’est-ce qu’une performance « acceptable » ?
Quel algorithme choisir ? (vitesse, performance, explicabilité)
Quelques exemples de succès
(hors éducation)
● AlphaGo (Google DeepMind - 2016) : réseaux de
neurones profonds
● AlphaGo Zero (2017)
IA vs. elle-même
(ajout apprentissage
par
renforcement)
Quelques exemples de succès
(hors éducation)
● Systèmes de recommandation :
● Explicite : goûts
● Implicite : ce qui a été vu,
profils proches, amis…
● Hybride
● Autres facteurs : fraîcheur,
diversité…
Quelques exemples d’échecs
(hors éducation)
● Tay : chatbot Twitter de Microsoft (2016)
24h plus tard
Quelle responsabilité (légale, morale) ?
Quelques exemples d’échecs
(hors éducation)
● PredPol (2013-…) : aider la police dans le choix
des lieux de patrouille (Oakland)
Quelles leçons ?
Biais dans les données Biais dans la méthodologie Biais dans la philosophie même
Et l’éducation ?
● 3 champs de recherche :
● IA pour éducation et
tuteurs intelligents
(AIED & ITS – 1990-…)
● Fouille de données
éducatives
(EDM – 2008-…)
● Learning analytics*
(LA – 2011-…)
* LA n’inclut pas forcément d’IA
(Labarthe, Luengo & Bouchet, 2018)
Approches principales de l’IA
orientée données pour l’éducation
1. Prédiction
2. Clustering
3. Relationship mining
4. Découverte à l’aide de modèles
5. Distillation de données
pour le jugement humain
(Baker & Yacef, 2009)
Ex : Connaissant les notes, le profil de l’étudiant…
va-t-il obtenir son diplôme ? Avec quelle note ?
Ex : Trouver des groupes d’étudiants avec un profil similaire
(combien ? Quelles similarités ?)
Ex : Quand un étudiant a une note supérieure à 12 à l’interro 1,
qu’il pose au moins une question sur le forum… il réussit
Ex : Utiliser la source d’une prédiction précédente (1-3)
(l’étudiant joue avec le système) pour une nouvelle
(prédire s’il s’ennuie)
Ex : Remonter des indicateurs appris (1-3) pour aider à la décision
(le prof devrait aller voir ce qu’il fait)
Quelques usages actuels de l’IA
pour l’éducation
● Tuteurs personnels (ITS)
● Support pour la collaboration (CSCL)
● Réalité virtuelle intelligente
36
Tuteurs personnels :
intelligent tutoring systems
● Tuteurs individuels : idéal mais passage à l’échelle ?
● Différentes approches pédagogiques :
● Echafauder l’apprentissage :
entre soutien et défi
● Diagnostic d’erreurs procédurales (BUGGY)
● Aider les apprenants à avoir le contrôle :
apprentissage auto-régulé
● « apprendre à apprendre »
(MetaTutor - Azevedo et al. 2013)
● Quelles approches ?
● Symboliques :
● Besoin d’experts
● Utilisent des modèles, ontologies…
● Numériques :
● Besoin de données
● Utilisent de l’apprentissage automatique
37
Difficile à construire
Difficile à interpréter
Support pour la collaboration (CSCL)
● La collaboration aide l’apprentissage :
● Binômes dans cours en ligne ont une performance
supérieure à des étudiants seuls
● Encourage la réflexion
● Liens émotionnels avec le group augmentent l’implication
● L’IA peut aider :
● A former des groupes avec des compétences
complémentaires
(Labarthe et al. 2016)
● A identifier des schémas de collaborations efficaces
(pour le prof ou les élèves)
● A l’aide d’agents pédagogiques : tuteur (AutoTutor) ou pair
(apprentissage par enseignement (Betty’s Brain - Biswas et al. 2012))
● Modération intelligente : détecter si une discussion dévie
du sujet initial
38
Réalité virtuelle intelligente
● RV peut aider à apprendre :
● Encourager à explorer des scénarios alternatifs
(« what if »)
● Visite de lieux historiques
● Permettre aux étudiants en difficulté de
changer leur perception personnelle
(Crystal Island)
● L’IA peut contribuer à rendre le monde plus
« intelligent »:
● Aider les apprenants à réguler leurs émotions
● Encourager la collaboration entre apprenants
● Applications :
● Contre le harcèlement scolaire (FearNot!)
(Vannini et al. 2011)
● Scénario de maintien de la paix (Traum et al. 2003)
39
Quels usages futurs de l’IA pour
l’éducation ?
● Où va l’IA ?
● Quels défis ?
● Développer des indicateurs fiables pour mesurer la progression
● Des données de + en + multimodales (biologique,
oculométrique, reco vocale…)
● Mieux comprendre les bonnes approches d’enseignement et leur
contexte
● Plus de données collectées et partagées (avec métadonnées)
40
« Une renaissance de l’évaluation »
● Evaluation en temps réel
● Aujourd’hui : prédire l’échec ou la réussite
● Demain : suivre l’évolution de la motivation et de
l’implication
● Suivi des progrès d’apprentissage
● Aujourd’hui : bonne/mauvaise réponse ?
● Demain : pourquoi ? Quel type d’erreur ? Quel impact
émotionnel ?
● Evaluation cachée :
● Aujourd’hui : quizzes intermédiaires, évaluation finale
● Demain : évaluer l’apprentissage quand il a lieu (ex :
avec un projet collaboratif)
41
(Hill and Barber, 2014)
S’appuyer sur les sciences de l’éducation
Vers encore plus d’interdisciplinarité
● Neurosciences :
● Aujourd’hui : Récompenses incertaines aident l’apprentissage
(Howard-Jones et al., 2014)
● Demain : des récompenses « sur mesure » pour l’apprenant
● Psychologie :
● Aujourd’hui : « état d’esprit en développement » est plus efficace
pour l’apprentissage qu’un « état d’esprit fixe » (Dweck, 2010)
● Demain : détecter l’état d’esprit de l’étudiant et le développer (par
un feedback adapté)
42
Vers des partenaires d’apprentissage
tout au long de la vie
● On apprend plus efficacement avec un pair (Cole, 1996)
● Aujourd’hui : des compagnons au sein d’applications
ou systèmes de tuteurs intelligents divers
● Demain : un compagnon d’apprentissage personnel
● A travers les apps et périphériques
● A l’école et en dehors
● Pour choisir les ressources à consulter au moment propice
43
Ethique et acceptabilité
● S’assurer que tous peuvent bénéficier du support individualisé (objectif :
réduction des écarts)
● Accompagner les enseignants : IA pour libérer du temps pour ce qui compte
● Collecte de données : distinguer qui accèdera à quoi, pour faire quoi
(attention à l’effet de surveillance)
● Faire remonter chaque erreur au prof ?
● Faire remonter chaque utilisation à l’institution ?
● Problème des algorithmes :
● Que faire quand l’IA défaille ? (et ne s’en rend pas compte)
● Qui est responsable ?
● Partage essentiel (données ET processus d’analyses) : garantir l’anonymité
(privacy by design)
● L’IA encourage l’humain à changer son comportement et à contacter d’autres
apprenants : responsabilité morale
44
eXplainable Artificial Intelligence
● L’utilisation de systèmes informatiques “autonomes”, capables de
prendre des décisions ou de réaliser des actions, posent des
problèmes en e-Education, mais aussi dans d’autres domaines
● En effet, un grand nombre d’études menées démontrent l’importance,
pour l’acceptabilité et la satisfaction d’un utilisateur, de fournir un
système qui puisse être interprétable par l’humain.
● Explicabilité
● En IA, une propriété importante des systèmes doit donc être de
pouvoir expliquer, argumenter, justifier une décision ou une
action prise par un raisonnement ou un algorithme d’analyse
de données.
● Nombreux travaux sur l’Explication en Ingénierie des
connaissances depuis longtemps
eXplainable Artificial Intelligence
XAI : Explainable Artificial Intelligence
● Expliquer le “fonctionnement” des algorithmes afin
de rendre les décisions plus acceptables et
transparentes.
● L’explicabilité a pour objet de justifier, de contrôler,
d’améliorer et de découvrir.
Une qualité importante d’un outil décisionnel est d’être
actionnable, c’est-à-dire permettre de mettre en œuvre une
mesure corrective adaptée au contexte d’apprentissage
eXplainable Artificial Intelligence
Pistes déjà étudiées
● Utilisation d’algorithmes d’apprentissage explicatifs
● Soit au travers de visualisations particulières
● Soit au travers d’algorithmes de type “boîtes blanches” -
permettant de déduire des connaissances explicites
● pour rendre le processus d’apprentissage et la décision plus
lisible.
eXplainable Artificial Intelligence
Projet Hubble MOOC Open Classroom : Algo type boîte blanche
eXplainable Artificial Intelligence
Etude envisagées
● Particularité en e-Education
● Connaissances métiers explicitables et formalisables
● Taille des données faibles
● Approche mixte Ingénierie des connaissances /
Machine Learning pour rendre explicable et actionnable
les outils décisionnels, associée à des visualisations
pertinentes
eXplainable Artificial Intelligence
Dans un tel cadre, quels sont les rôles des connaissances
métier ?
● En amont du processus d’analyse des données : comment
construire des “features” métier à partir des données brutes et
choisir les tâches d’analyse ?
● En sortie du processus d’analyse : comment relier les résultats de
Machine Learning aux connaissances métier pour expliquer,
justifier les décisions voire améliorer les décisions (par exemple,
recommander/personnaliser un parcours de formation ou la nature des
activités, changer les modalités pédagogiques, etc.).
●
Questions diverses
?

Contenu connexe

Similaire à ATIEF IA CIEP Février 2019

Le e-learning et la désinstitutionnalisation du savoir
Le e-learning et la désinstitutionnalisation du savoirLe e-learning et la désinstitutionnalisation du savoir
Le e-learning et la désinstitutionnalisation du savoir
Rémi Bachelet
 
Publiciser ses travaux de recherche : être (re)connu
Publiciser ses travaux de recherche : être (re)connuPubliciser ses travaux de recherche : être (re)connu
Publiciser ses travaux de recherche : être (re)connu
Urfist Méditerranée
 
Learning analytics&hubblehaitinovembre2016
Learning analytics&hubblehaitinovembre2016Learning analytics&hubblehaitinovembre2016
Learning analytics&hubblehaitinovembre2016
Vanda Luengo
 
Hipertexto 2012 - Slides da Conferência de Imad Saleh (Universidade Paris-8 –...
Hipertexto 2012 - Slides da Conferência de Imad Saleh (Universidade Paris-8 –...Hipertexto 2012 - Slides da Conferência de Imad Saleh (Universidade Paris-8 –...
Hipertexto 2012 - Slides da Conferência de Imad Saleh (Universidade Paris-8 –...
Simpósio Hipertexto
 
Atelier colloque e-learning 3.0 TECFA "Descriptions et catégorisations des M...
 Atelier colloque e-learning 3.0 TECFA "Descriptions et catégorisations des M... Atelier colloque e-learning 3.0 TECFA "Descriptions et catégorisations des M...
Atelier colloque e-learning 3.0 TECFA "Descriptions et catégorisations des M...
Laure Chotel
 
Learning analytics et le project Hubble
Learning analytics et le project HubbleLearning analytics et le project Hubble
Learning analytics et le project Hubble
Vanda Luengo
 
DemaiziereElEscorial08
DemaiziereElEscorial08DemaiziereElEscorial08
DemaiziereElEscorial08
Odile Ventoux
 
L'Open education, une chance pour les établissements d'enseignement supérieur ?
L'Open education, une chance pour les établissements d'enseignement supérieur ?L'Open education, une chance pour les établissements d'enseignement supérieur ?
L'Open education, une chance pour les établissements d'enseignement supérieur ?
Christine Vaufrey
 
Learning analytics UTICE
Learning analytics UTICE Learning analytics UTICE
Learning analytics UTICE
Jean-Marie Gilliot
 
TICE : normativité, interopérabilité et pratiques convergentes
TICE : normativité, interopérabilité et pratiques convergentesTICE : normativité, interopérabilité et pratiques convergentes
TICE : normativité, interopérabilité et pratiques convergentes
Mokhtar Ben Henda
 
Révolutions, éducation et formation
Révolutions, éducation et formationRévolutions, éducation et formation
Révolutions, éducation et formation
François Guité
 
L'enseignant vs la machine
L'enseignant vs la machineL'enseignant vs la machine
L'enseignant vs la machine
François Guité
 
20201116-KickOff-PréAO #GTnum #Scol_ia
20201116-KickOff-PréAO #GTnum #Scol_ia20201116-KickOff-PréAO #GTnum #Scol_ia
20201116-KickOff-PréAO #GTnum #Scol_ia
Margarida Romero
 
Les TPC et les outils technologiques
Les TPC et les outils technologiquesLes TPC et les outils technologiques
Les TPC et les outils technologiques
Stéphane Bazan
 
Réfléchir aux usages pédagogiques de l'IA
Réfléchir aux usages pédagogiques de l'IARéfléchir aux usages pédagogiques de l'IA
Réfléchir aux usages pédagogiques de l'IA
Université de Sherbrooke
 
OpenData : au-delà des publications, le partage des données de la recherche e...
OpenData : au-delà des publications, le partage des données de la recherche e...OpenData : au-delà des publications, le partage des données de la recherche e...
OpenData : au-delà des publications, le partage des données de la recherche e...
Thierry Chanier
 
Projets d'Humanités numérique et collaboration de différents métiers
Projets d'Humanités numérique et collaboration de différents métiersProjets d'Humanités numérique et collaboration de différents métiers
Projets d'Humanités numérique et collaboration de différents métiers
Emmanuelle Morlock
 
Former à l'ère numérique
Former à l'ère numériqueFormer à l'ère numérique
Former à l'ère numérique
FFFOD
 
Former avec le numérique
Former avec le numériqueFormer avec le numérique
Former avec le numérique
Cesam Fall
 
Former avec le numérique
Former avec le numériqueFormer avec le numérique
Former avec le numérique
Loïc TOURNEDOUET
 

Similaire à ATIEF IA CIEP Février 2019 (20)

Le e-learning et la désinstitutionnalisation du savoir
Le e-learning et la désinstitutionnalisation du savoirLe e-learning et la désinstitutionnalisation du savoir
Le e-learning et la désinstitutionnalisation du savoir
 
Publiciser ses travaux de recherche : être (re)connu
Publiciser ses travaux de recherche : être (re)connuPubliciser ses travaux de recherche : être (re)connu
Publiciser ses travaux de recherche : être (re)connu
 
Learning analytics&hubblehaitinovembre2016
Learning analytics&hubblehaitinovembre2016Learning analytics&hubblehaitinovembre2016
Learning analytics&hubblehaitinovembre2016
 
Hipertexto 2012 - Slides da Conferência de Imad Saleh (Universidade Paris-8 –...
Hipertexto 2012 - Slides da Conferência de Imad Saleh (Universidade Paris-8 –...Hipertexto 2012 - Slides da Conferência de Imad Saleh (Universidade Paris-8 –...
Hipertexto 2012 - Slides da Conferência de Imad Saleh (Universidade Paris-8 –...
 
Atelier colloque e-learning 3.0 TECFA "Descriptions et catégorisations des M...
 Atelier colloque e-learning 3.0 TECFA "Descriptions et catégorisations des M... Atelier colloque e-learning 3.0 TECFA "Descriptions et catégorisations des M...
Atelier colloque e-learning 3.0 TECFA "Descriptions et catégorisations des M...
 
Learning analytics et le project Hubble
Learning analytics et le project HubbleLearning analytics et le project Hubble
Learning analytics et le project Hubble
 
DemaiziereElEscorial08
DemaiziereElEscorial08DemaiziereElEscorial08
DemaiziereElEscorial08
 
L'Open education, une chance pour les établissements d'enseignement supérieur ?
L'Open education, une chance pour les établissements d'enseignement supérieur ?L'Open education, une chance pour les établissements d'enseignement supérieur ?
L'Open education, une chance pour les établissements d'enseignement supérieur ?
 
Learning analytics UTICE
Learning analytics UTICE Learning analytics UTICE
Learning analytics UTICE
 
TICE : normativité, interopérabilité et pratiques convergentes
TICE : normativité, interopérabilité et pratiques convergentesTICE : normativité, interopérabilité et pratiques convergentes
TICE : normativité, interopérabilité et pratiques convergentes
 
Révolutions, éducation et formation
Révolutions, éducation et formationRévolutions, éducation et formation
Révolutions, éducation et formation
 
L'enseignant vs la machine
L'enseignant vs la machineL'enseignant vs la machine
L'enseignant vs la machine
 
20201116-KickOff-PréAO #GTnum #Scol_ia
20201116-KickOff-PréAO #GTnum #Scol_ia20201116-KickOff-PréAO #GTnum #Scol_ia
20201116-KickOff-PréAO #GTnum #Scol_ia
 
Les TPC et les outils technologiques
Les TPC et les outils technologiquesLes TPC et les outils technologiques
Les TPC et les outils technologiques
 
Réfléchir aux usages pédagogiques de l'IA
Réfléchir aux usages pédagogiques de l'IARéfléchir aux usages pédagogiques de l'IA
Réfléchir aux usages pédagogiques de l'IA
 
OpenData : au-delà des publications, le partage des données de la recherche e...
OpenData : au-delà des publications, le partage des données de la recherche e...OpenData : au-delà des publications, le partage des données de la recherche e...
OpenData : au-delà des publications, le partage des données de la recherche e...
 
Projets d'Humanités numérique et collaboration de différents métiers
Projets d'Humanités numérique et collaboration de différents métiersProjets d'Humanités numérique et collaboration de différents métiers
Projets d'Humanités numérique et collaboration de différents métiers
 
Former à l'ère numérique
Former à l'ère numériqueFormer à l'ère numérique
Former à l'ère numérique
 
Former avec le numérique
Former avec le numériqueFormer avec le numérique
Former avec le numérique
 
Former avec le numérique
Former avec le numériqueFormer avec le numérique
Former avec le numérique
 

Plus de Serge Garlatti

Seminaire campus lab
Seminaire campus labSeminaire campus lab
Seminaire campus lab
Serge Garlatti
 
Learning Analytics : entre Promesses et Réalité
Learning Analytics : entre Promesses et RéalitéLearning Analytics : entre Promesses et Réalité
Learning Analytics : entre Promesses et Réalité
Serge Garlatti
 
Non Standard Logics & Modal Logics
Non Standard Logics & Modal LogicsNon Standard Logics & Modal Logics
Non Standard Logics & Modal Logics
Serge Garlatti
 
Predicate Calculus
Predicate CalculusPredicate Calculus
Predicate Calculus
Serge Garlatti
 
Modal Logic
Modal LogicModal Logic
Modal Logic
Serge Garlatti
 
Du Calcul des prédicats vers Prolog
Du Calcul des prédicats vers PrologDu Calcul des prédicats vers Prolog
Du Calcul des prédicats vers Prolog
Serge Garlatti
 
Cours intro ia_2015_2016
Cours intro ia_2015_2016Cours intro ia_2015_2016
Cours intro ia_2015_2016
Serge Garlatti
 
Les ontologies 2014_2015
Les ontologies 2014_2015Les ontologies 2014_2015
Les ontologies 2014_2015
Serge Garlatti
 
Sens des donnees_2014_2015
Sens des donnees_2014_2015Sens des donnees_2014_2015
Sens des donnees_2014_2015
Serge Garlatti
 
Intelligence du _web_semantique_1_2014
Intelligence du _web_semantique_1_2014Intelligence du _web_semantique_1_2014
Intelligence du _web_semantique_1_2014Serge Garlatti
 
Sparql
SparqlSparql
Les ontologies 2013_2014
Les ontologies 2013_2014Les ontologies 2013_2014
Les ontologies 2013_2014Serge Garlatti
 
Le web semantique_2013_2014
Le web semantique_2013_2014Le web semantique_2013_2014
Le web semantique_2013_2014Serge Garlatti
 
Scenario convergence 2013_2014
Scenario convergence 2013_2014Scenario convergence 2013_2014
Scenario convergence 2013_2014
Serge Garlatti
 
Intelligent google 02_2013
Intelligent google 02_2013Intelligent google 02_2013
Intelligent google 02_2013Serge Garlatti
 
Scenario Convergence SW+2.0+Pervasive
Scenario Convergence SW+2.0+PervasiveScenario Convergence SW+2.0+Pervasive
Scenario Convergence SW+2.0+Pervasive
Serge Garlatti
 
Social web Ontologies
Social web OntologiesSocial web Ontologies
Social web Ontologies
Serge Garlatti
 

Plus de Serge Garlatti (20)

Seminaire campus lab
Seminaire campus labSeminaire campus lab
Seminaire campus lab
 
Learning Analytics : entre Promesses et Réalité
Learning Analytics : entre Promesses et RéalitéLearning Analytics : entre Promesses et Réalité
Learning Analytics : entre Promesses et Réalité
 
Non Standard Logics & Modal Logics
Non Standard Logics & Modal LogicsNon Standard Logics & Modal Logics
Non Standard Logics & Modal Logics
 
Predicate Calculus
Predicate CalculusPredicate Calculus
Predicate Calculus
 
Modal Logic
Modal LogicModal Logic
Modal Logic
 
Du Calcul des prédicats vers Prolog
Du Calcul des prédicats vers PrologDu Calcul des prédicats vers Prolog
Du Calcul des prédicats vers Prolog
 
Cours intro ia_2015_2016
Cours intro ia_2015_2016Cours intro ia_2015_2016
Cours intro ia_2015_2016
 
Les ontologies 2014_2015
Les ontologies 2014_2015Les ontologies 2014_2015
Les ontologies 2014_2015
 
Sens des donnees_2014_2015
Sens des donnees_2014_2015Sens des donnees_2014_2015
Sens des donnees_2014_2015
 
Intelligence du _web_semantique_1_2014
Intelligence du _web_semantique_1_2014Intelligence du _web_semantique_1_2014
Intelligence du _web_semantique_1_2014
 
Sparql
SparqlSparql
Sparql
 
Les ontologies 2013_2014
Les ontologies 2013_2014Les ontologies 2013_2014
Les ontologies 2013_2014
 
Le web semantique_2013_2014
Le web semantique_2013_2014Le web semantique_2013_2014
Le web semantique_2013_2014
 
Scenario convergence 2013_2014
Scenario convergence 2013_2014Scenario convergence 2013_2014
Scenario convergence 2013_2014
 
Intelligent google 02_2013
Intelligent google 02_2013Intelligent google 02_2013
Intelligent google 02_2013
 
Intelligent google
Intelligent googleIntelligent google
Intelligent google
 
Scenario Convergence SW+2.0+Pervasive
Scenario Convergence SW+2.0+PervasiveScenario Convergence SW+2.0+Pervasive
Scenario Convergence SW+2.0+Pervasive
 
Sem info system_2012
Sem info system_2012Sem info system_2012
Sem info system_2012
 
Ontologies 2011 2012
Ontologies 2011 2012Ontologies 2011 2012
Ontologies 2011 2012
 
Social web Ontologies
Social web OntologiesSocial web Ontologies
Social web Ontologies
 

ATIEF IA CIEP Février 2019

  • 1. Quelques éléments sur l’IA ? Serge Garlatti & François Bouchet
  • 2. Plan ● Présentation ATIEF ● l’Intelligence Artificielle : une définition en extension ● IA & e-Education ● L’ingénierie des connaissances ● Le Web Sémantique et le Linked Open Data ● L’apprentissage automatique et ses limites ● Exemples d’IA dans l’éducation : ○ que fait l’IA aujourd’hui ? ○ que fera l’IA demain ? ● Une perspective prometteuse : XAI : eXplainable Artificial Intelligence ○ Symbolique + Numérique & Explicabilité
  • 3.
  • 4. ● Environ 150 chercheurs et enseignants-chercheurs ● Issus de 30 équipes de recherche ● Disciplines en sciences/technologies et sciences humaines/sociales ● Venant du monde francophone ● Un site Web collaboratif avec de nombreuses ressources ● Formations académiques en TICE ● Offres de stages, de bourses de thèses, d’emploi ● Cartographie des équipes de recherche
  • 6. ● Une revue : STICEF ● Accès gratuit en ligne : http://sticef.univ-lemans.fr ● 2 conférences bisannuelles ● EIAH : Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain ● RJC EIAH
  • 7. Projet de réseau ANR ORPHEE ● Projet de réseau ANR ORPHEE (terminé en 12/2017) ● L’ATIEF a pris le relais ○ Site de l’ATIEF (menu Activités) : ■ http://atief.fr/content/bienvenue-sur-le-r%C3%A9seau- orphee-de-la-e-education ○ Menu Activités : Vidéos sur les EIAH ■ http://atief.fr/content/bienvenue-mooc-orphee ○ Compte Youtube ● https://www.youtube.com/channel/UCuxQdIFWzcwg WY9erGjLOmg/ ● Sinon Rechercher : ATIEF + EIAH
  • 8. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Marvin Minsky, l’un des fondateurs de l’Intelligence artificielle, donnait la définition suivante : « L’IA consiste à faire faire à une machine ce que l’homme fait moyennant une certaine intelligence ». Cette définition apparaît aujourd’hui trop restrictive, car elle se limite à des processus logiques qui peuvent s’appliquer à des objets de recherche circonscrits, tels que le jeu d’échecs ou la démonstration automatique de théorèmes. L’informatique actuelle tend vers une définition plus opérationnelle et dont l’acception est plus large. Selon cette approche, l’IA consiste à parvenir à faire faire aux machines, ce que l’homme fait aujourd’hui mieux qu’elles, notamment s’adapter, apprendre, communiquer et interagir d’une manière riche et variée avec leur environnement. https://www.economie.gouv.fr/France-IA-intelligence-artificielle IA & Education : Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education, Luckin, R; Holmes, W; (2016) Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education. UCL Knowledge Lab: London, UK
  • 9. l’IA : Définition en extension ?
  • 10. l’IA : Définition en extension ?
  • 13. Ingénierie des connaissances ● Paradigmes de représentation de connaissances ○ La Logique : les prédicats ■ étudiant(x), note_info(y, x), sup(y,15) --> Badge(x, informatique) ○ Les ontologies ■ Ensembles de classes et de relations entre classes organisées par deux graphes ○ Les règles ■ Si étudiant (Jules) et examen (Jules, absent) alors envoyer(SMS) ○ Les contraintes ■ Placer les étudiants dans une salle d’examen sans qu’ils soient à côté d’un étudiant de la même année et d’un étudiant d’un de ses groupes de travail d’une autre année
  • 14. Ingénierie des connaissances Connaissances = formules bien formées (FBF) Raisonnement = Algorithme qui “opère” sur ces formes (FBF) étudiant(x), note_info(y, x), sup(y,15) → badge(x, informatique) badge(x, informatique) → emploi(x, éducation-nationale) Note Coefficient 15 2 11 3 8 3 13 1 9 1 Calcul note finale Algorithme opère sur des données
  • 15. Simple User Model Modèle apprenant => Une Ontologie
  • 16. Problem-based Problem-based Learning Modèle Activité/pédagogie => Une Ontologie
  • 18. Web Sémantique & Linked Open Data ● Semantic Web
  • 19. Web Sémantique : une ressource Wikipédia
  • 20. Web Sémantique : Description de ressources Resource Description Framework : RDF Relation binaire Sujet Prédicat Objet
  • 21. Web Sémantique : Bases de triplet RDF
  • 22. Web Sémantique : Bases de triplet RDF http://yasgui.org/ "Paris-Sorbonne University (also known as Paris IV; French: Université Paris-Sorbonne, Paris IV), is a public research university in Paris, France. It was established in 1970 as the main successor of the University of Paris (the Sorbonne), which ceased to exist following student protest in May 1968. It took over the Humanities and Languages faculties of the University of Paris. The university enrolls about 24,000 students in 20 departments specializing in arts, humanities and languages, divided in 12 campuses in Paris. Seven of the campuses are situated in the historic Latin Quarter, including the historic Sorbonne university building, and three in Marais, Malesherbes and Clignancourt respectively. Paris-Sorbonne also houses France's prestigious communication and journalism school, CELSA, located in the Parisian suburb of Neuilly-sur-Seine, maintains about 400 international agreements, and is a founding member of the Sorbonne University alliance with Pierre and Marie Curie University. The universities of Pierre and Marie Curie (Paris 6) and Paris-Sorbonne (Paris 4) have announced a merger with the intention to create a new university including three faculties: Sciences, Medicine (currently belonging Paris 6) and Human Sciences (currently belonging to Paris 4). This new university will start first January 2018."@en
  • 23. Web Sémantique : Bases de triplet RDF The dataset currently contains 1,234 datasets with 16,136 links https://lod-cloud.net/
  • 24. Web Sémantique : Vocabulaires - Ontologies Linked Open Vocabularies (LOV) https://lov.linkeddata.es/d ataset/lov
  • 25. Linked Open Data ● Semantic Web ○ https://www.w3.org/standards/semanticweb/ ● Linked Data ○ http://linkeddata.org/ ● Linked Data: Evolving the Web into a Global Data Space ○ http://linkeddatabook.com/editions/1.0/ ● Open Linked Education Community Group ○ https://www.w3.org/community/opened/ ● Linked Education ○ https://linkededucation.wordpress.com/
  • 26. Linked Open Data & e-Education LOD LOD LOD LOD XAPI
  • 27. IA numérique : en bref ● Apprentissage statistique : machine learning ● Guidé par les données ● Depuis années 2000
  • 28. Méthodologie résumée de l’IA numérique ● Collecte de données ● Prétraitements : ● Mise en forme ● Vérifications ● Suppressions des données aberrantes ● Séparation des données : ● Entraînement d’un modèle ● Estimation de sa performance ● Itération jusqu’à satisfaction ● Implémentation dans une plateforme numérique Biais & questions Trace-t-on bien tout ? Que signifient-elles ? Est-il raisonnable de faire sans ? Mes données sont-elles représentatives ? Généralisables ? Qu’est-ce qu’une performance « acceptable » ? Quel algorithme choisir ? (vitesse, performance, explicabilité)
  • 29. Quelques exemples de succès (hors éducation) ● AlphaGo (Google DeepMind - 2016) : réseaux de neurones profonds ● AlphaGo Zero (2017) IA vs. elle-même (ajout apprentissage par renforcement)
  • 30. Quelques exemples de succès (hors éducation) ● Systèmes de recommandation : ● Explicite : goûts ● Implicite : ce qui a été vu, profils proches, amis… ● Hybride ● Autres facteurs : fraîcheur, diversité…
  • 31. Quelques exemples d’échecs (hors éducation) ● Tay : chatbot Twitter de Microsoft (2016) 24h plus tard Quelle responsabilité (légale, morale) ?
  • 32. Quelques exemples d’échecs (hors éducation) ● PredPol (2013-…) : aider la police dans le choix des lieux de patrouille (Oakland)
  • 33. Quelles leçons ? Biais dans les données Biais dans la méthodologie Biais dans la philosophie même
  • 34. Et l’éducation ? ● 3 champs de recherche : ● IA pour éducation et tuteurs intelligents (AIED & ITS – 1990-…) ● Fouille de données éducatives (EDM – 2008-…) ● Learning analytics* (LA – 2011-…) * LA n’inclut pas forcément d’IA (Labarthe, Luengo & Bouchet, 2018)
  • 35. Approches principales de l’IA orientée données pour l’éducation 1. Prédiction 2. Clustering 3. Relationship mining 4. Découverte à l’aide de modèles 5. Distillation de données pour le jugement humain (Baker & Yacef, 2009) Ex : Connaissant les notes, le profil de l’étudiant… va-t-il obtenir son diplôme ? Avec quelle note ? Ex : Trouver des groupes d’étudiants avec un profil similaire (combien ? Quelles similarités ?) Ex : Quand un étudiant a une note supérieure à 12 à l’interro 1, qu’il pose au moins une question sur le forum… il réussit Ex : Utiliser la source d’une prédiction précédente (1-3) (l’étudiant joue avec le système) pour une nouvelle (prédire s’il s’ennuie) Ex : Remonter des indicateurs appris (1-3) pour aider à la décision (le prof devrait aller voir ce qu’il fait)
  • 36. Quelques usages actuels de l’IA pour l’éducation ● Tuteurs personnels (ITS) ● Support pour la collaboration (CSCL) ● Réalité virtuelle intelligente 36
  • 37. Tuteurs personnels : intelligent tutoring systems ● Tuteurs individuels : idéal mais passage à l’échelle ? ● Différentes approches pédagogiques : ● Echafauder l’apprentissage : entre soutien et défi ● Diagnostic d’erreurs procédurales (BUGGY) ● Aider les apprenants à avoir le contrôle : apprentissage auto-régulé ● « apprendre à apprendre » (MetaTutor - Azevedo et al. 2013) ● Quelles approches ? ● Symboliques : ● Besoin d’experts ● Utilisent des modèles, ontologies… ● Numériques : ● Besoin de données ● Utilisent de l’apprentissage automatique 37 Difficile à construire Difficile à interpréter
  • 38. Support pour la collaboration (CSCL) ● La collaboration aide l’apprentissage : ● Binômes dans cours en ligne ont une performance supérieure à des étudiants seuls ● Encourage la réflexion ● Liens émotionnels avec le group augmentent l’implication ● L’IA peut aider : ● A former des groupes avec des compétences complémentaires (Labarthe et al. 2016) ● A identifier des schémas de collaborations efficaces (pour le prof ou les élèves) ● A l’aide d’agents pédagogiques : tuteur (AutoTutor) ou pair (apprentissage par enseignement (Betty’s Brain - Biswas et al. 2012)) ● Modération intelligente : détecter si une discussion dévie du sujet initial 38
  • 39. Réalité virtuelle intelligente ● RV peut aider à apprendre : ● Encourager à explorer des scénarios alternatifs (« what if ») ● Visite de lieux historiques ● Permettre aux étudiants en difficulté de changer leur perception personnelle (Crystal Island) ● L’IA peut contribuer à rendre le monde plus « intelligent »: ● Aider les apprenants à réguler leurs émotions ● Encourager la collaboration entre apprenants ● Applications : ● Contre le harcèlement scolaire (FearNot!) (Vannini et al. 2011) ● Scénario de maintien de la paix (Traum et al. 2003) 39
  • 40. Quels usages futurs de l’IA pour l’éducation ? ● Où va l’IA ? ● Quels défis ? ● Développer des indicateurs fiables pour mesurer la progression ● Des données de + en + multimodales (biologique, oculométrique, reco vocale…) ● Mieux comprendre les bonnes approches d’enseignement et leur contexte ● Plus de données collectées et partagées (avec métadonnées) 40
  • 41. « Une renaissance de l’évaluation » ● Evaluation en temps réel ● Aujourd’hui : prédire l’échec ou la réussite ● Demain : suivre l’évolution de la motivation et de l’implication ● Suivi des progrès d’apprentissage ● Aujourd’hui : bonne/mauvaise réponse ? ● Demain : pourquoi ? Quel type d’erreur ? Quel impact émotionnel ? ● Evaluation cachée : ● Aujourd’hui : quizzes intermédiaires, évaluation finale ● Demain : évaluer l’apprentissage quand il a lieu (ex : avec un projet collaboratif) 41 (Hill and Barber, 2014)
  • 42. S’appuyer sur les sciences de l’éducation Vers encore plus d’interdisciplinarité ● Neurosciences : ● Aujourd’hui : Récompenses incertaines aident l’apprentissage (Howard-Jones et al., 2014) ● Demain : des récompenses « sur mesure » pour l’apprenant ● Psychologie : ● Aujourd’hui : « état d’esprit en développement » est plus efficace pour l’apprentissage qu’un « état d’esprit fixe » (Dweck, 2010) ● Demain : détecter l’état d’esprit de l’étudiant et le développer (par un feedback adapté) 42
  • 43. Vers des partenaires d’apprentissage tout au long de la vie ● On apprend plus efficacement avec un pair (Cole, 1996) ● Aujourd’hui : des compagnons au sein d’applications ou systèmes de tuteurs intelligents divers ● Demain : un compagnon d’apprentissage personnel ● A travers les apps et périphériques ● A l’école et en dehors ● Pour choisir les ressources à consulter au moment propice 43
  • 44. Ethique et acceptabilité ● S’assurer que tous peuvent bénéficier du support individualisé (objectif : réduction des écarts) ● Accompagner les enseignants : IA pour libérer du temps pour ce qui compte ● Collecte de données : distinguer qui accèdera à quoi, pour faire quoi (attention à l’effet de surveillance) ● Faire remonter chaque erreur au prof ? ● Faire remonter chaque utilisation à l’institution ? ● Problème des algorithmes : ● Que faire quand l’IA défaille ? (et ne s’en rend pas compte) ● Qui est responsable ? ● Partage essentiel (données ET processus d’analyses) : garantir l’anonymité (privacy by design) ● L’IA encourage l’humain à changer son comportement et à contacter d’autres apprenants : responsabilité morale 44
  • 45. eXplainable Artificial Intelligence ● L’utilisation de systèmes informatiques “autonomes”, capables de prendre des décisions ou de réaliser des actions, posent des problèmes en e-Education, mais aussi dans d’autres domaines ● En effet, un grand nombre d’études menées démontrent l’importance, pour l’acceptabilité et la satisfaction d’un utilisateur, de fournir un système qui puisse être interprétable par l’humain. ● Explicabilité ● En IA, une propriété importante des systèmes doit donc être de pouvoir expliquer, argumenter, justifier une décision ou une action prise par un raisonnement ou un algorithme d’analyse de données. ● Nombreux travaux sur l’Explication en Ingénierie des connaissances depuis longtemps
  • 46. eXplainable Artificial Intelligence XAI : Explainable Artificial Intelligence ● Expliquer le “fonctionnement” des algorithmes afin de rendre les décisions plus acceptables et transparentes. ● L’explicabilité a pour objet de justifier, de contrôler, d’améliorer et de découvrir. Une qualité importante d’un outil décisionnel est d’être actionnable, c’est-à-dire permettre de mettre en œuvre une mesure corrective adaptée au contexte d’apprentissage
  • 47. eXplainable Artificial Intelligence Pistes déjà étudiées ● Utilisation d’algorithmes d’apprentissage explicatifs ● Soit au travers de visualisations particulières ● Soit au travers d’algorithmes de type “boîtes blanches” - permettant de déduire des connaissances explicites ● pour rendre le processus d’apprentissage et la décision plus lisible.
  • 48. eXplainable Artificial Intelligence Projet Hubble MOOC Open Classroom : Algo type boîte blanche
  • 49. eXplainable Artificial Intelligence Etude envisagées ● Particularité en e-Education ● Connaissances métiers explicitables et formalisables ● Taille des données faibles ● Approche mixte Ingénierie des connaissances / Machine Learning pour rendre explicable et actionnable les outils décisionnels, associée à des visualisations pertinentes
  • 50. eXplainable Artificial Intelligence Dans un tel cadre, quels sont les rôles des connaissances métier ? ● En amont du processus d’analyse des données : comment construire des “features” métier à partir des données brutes et choisir les tâches d’analyse ? ● En sortie du processus d’analyse : comment relier les résultats de Machine Learning aux connaissances métier pour expliquer, justifier les décisions voire améliorer les décisions (par exemple, recommander/personnaliser un parcours de formation ou la nature des activités, changer les modalités pédagogiques, etc.). ●