forum.eu | Systèmes d’IA démocratiques dans l’éducation

Pourquoi laissons-nous aux grandes entreprises et aux États le soin de déterminer les règles de la société numérique ? Cette question ne peut être posée assez souvent, car nous vivons à une époque où les développements technologiques se produisent rapidement et presque toujours au-dessus de nos têtes. Nous pouvons à peine suivre le rythme – les évolutions sont si rapides et si confuses – et bien sûr, on ne nous sollicite pas lorsqu’il s’agit de décisions importantes concernant l’équipement, l’utilisation, la réglementation, etc. des technologies. Pire encore : comme c’est si souvent le cas dans le capitalisme, ces décisions ne sont pas mesurées par les besoins des personnes et de la nature, mais par les maximes de la recherche du profit.

Le développement de l’IA en est un exemple particulièrement flagrant, notamment parce que la domination des puissants est presque incontestée.

Cela commence lentement à changer.

Wikimedia – l’organisation derrière Wikipédia – préconise « le développement, financé par des fonds publics, de technologies d’IA ouvertes et à but non lucratif pour l’éducation, accessibles à tous. Ces systèmes d’IA doivent être vérifiés de manière indépendante avant d’être utilisés dans l’éducation ». C’est une initiative ! Wikimédia a formulé « 10 recommandations pour l’éducation et la politique numérique », que je recommande à chacun de lire, de réfléchir et de diffuser.

D’ailleurs, cela implique aussi de petites choses très concrètes dans la vie éducative quotidienne. Comme Anne-Sophie Waag, intervenante sur l’éducation au monde numérique, dans Entretien expliqué:

“L’IA générative consomme énormément de ressources. D’un point de vue pédagogique, cependant, il n’est pas toujours possible d’interroger toutes les connaissances textuelles du monde. Par exemple, dans le domaine de la géographie, un modèle linguistique plus petit pourrait également soutenir l’enseignement et l’apprentissage. . J’obtiens généralement une réponse plus correcte à partir de petits modèles de langage, car les applications ont été formées avec des structures de connaissances pour un domaine spécifique et sont structurées algorithmiquement différemment. Elles fonctionnent également souvent sur les téléphones portables – et les données y restent ensuite.

Ne laissons pas le terrain aux grandes entreprises et aux États !