18 janvier 2025
Des équipes de maintenance travaillent avec des drones pour surveiller l’état des ponts au Danemark. Les employés des services publics utilisent un logiciel d’intelligence artificielle (IA) pour répartir le personnel sur le terrain afin de dégager les grilles de collecteurs en Australie. Des employés en construction automobile déploient un système de vision par ordinateur pour détecter les défauts de fabrication dans les usines de montage Ford.1
Chacun de ces exemples constitue une étude de cas sur la manière dont l’IA peut améliorer le travail humain dans un secteur ou une spécialité. Cependant, pour un usage efficace de l’IA dans les applications métier et industrielles, les entreprises doivent faire plus qu’intégrer simplement l’IA à leurs systèmes informatiques.
Il faut aussi que les employés, qu’il soient cadres ou agents de terrain, puissent utiliser les outils d’IA convenablement.
Ce n’est pas une mince affaire : près de la moitié des dirigeants récemment interrogés par IBM déclarent que leur personnel manque des compétences et des connaissances nécessaires en IA pour mettre en œuvre et développer les technologies d’intelligence artificielle.
Heureusement, il existe une solution à ce déficit de compétences : encourager la maîtrise de l’IA.
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La maîtrise de l’IA peut se définir par la capacité à comprendre divers aspects de l’intelligence artificielle, y compris ses capacités, ses limites et ses considérations éthiques, et à l’utiliser à des fins pratiques. Ce concept implique que les apprenants fassent preuve de pensée critique dans leur compréhension des technologies et des applications d’IA.
Maîtriser l’IA « implique non seulement d’apprendre, mais aussi d’apprendre à apprendre. Il faut donc poser les bonnes questions pour comprendre le fonctionnement des systèmes d’IA », explique Ignacio Cruz, expert en communication et en technologies émergentes.
Il ajoute que la maîtrise de l’IA « peut viser l’ensemble de la discipline », de la compréhension de base des concepts de l’IA à des compétences plus sophistiquées comme la capacité à évaluer les risques liés à l’IA dans la prise de décision automatisée.2
Selon l’opinion commune, les compétences qu’implique la maîtrise de l’IA sont importantes non seulement pour les employés, mais aussi pour les individus qui en font l’expérience au quotidien.
En effet, l’IA est désormais omniprésente dans diverses activités quotidiennes de nombreuses personnes – lire la presse préparée par l’IA, interagir avec les chatbots des services client, rouler dans des véhicules guidés par l’IA, utiliser des applications d’IA générative grand public comme ChatGPT, etc.
« Lorsque les gens ont une bonne connaissance de l’intelligence artificielle, ils sont en mesure de prendre de meilleures décisions pour eux-mêmes et pour leur communauté », a déclaré Charlotte Dungan, directrice des opérations de l’organisme The AI Education Project, dans une interview pour le magazine Harvard Ed. « Ils n’ont pas besoin d’être programmeurs pour tirer profit de l’apprentissage de l’IA et je pense que tout le monde mérite d’avoir accès à ces informations. »3.
Bien que la compréhension de ce qui constitue la maîtrise de l’IA évolue avec les progrès de l’IA elle-même, plusieurs principes fondamentaux ont été établis par les chercheurs et les enseignants en IA ces dernières années.
Citons notamment le groupe de travail « AI for K12 » (L’intelligence artificielle de la maternelle à la terminale) rassemblant des enseignants et des technologues pour leur contribution à ces orientations. Le groupe, qui est un projet conjoint de l’Association pour l’avancement de l’intelligence artificielle et de l’Association des professeurs d’informatique (CSTA), a élaboré un ensemble de 5 lignes directrices pour guider les normes éducatives relatives à la maîtrise de l’IA :
- « Les ordinateurs perçoivent le monde à l’aide de capteurs. »
- « Les agents d’[IA] gèrent des modèles/représentations du monde et les utilisent pour leur raisonnement. »
- « Les ordinateurs peuvent apprendre des données. »
- « Assurer des interactions fluides entre les agents et les humains est un défi de taille pour les développeurs d’IA. »
- « Les applications d’IA peuvent avoir un impact sur la société à la fois positif et négatif. »
Sur la base de ces principes, les chercheurs Duri Long et Brian Magerko du Georgia Institute of Technology ont créé un cadre des exigences de la maîtrise de l’IA regroupant plus d’une dizaine de compétences.
Les chercheurs ont établi leurs conclusions à partir d’une analyse documentaire de 150 articles sur l’IA, notamment des articles de presse et des documents de conférences. Voici les compétences qu’ils ont identifiées :
- Distinguer les technologies qui utilisent et n’utilisent pas l’intelligence artificielle.
- Identifier les différentes technologies qui utilisent l’IA, y compris celles qui intègrent le machine learning (ML) et la robotique.
- Identifier les types de résolution de problèmes dans lesquels l’IA excelle et les types de problèmes les plus complexes, puis utiliser ces informations pour décider quand déployer l’IA plutôt que de faire appel aux compétences humaines.
- Reconnaître le rôle que jouent les humains dans la programmation, le choix des modèles d’IA et le réglage fin des systèmes d’IA.
- Comprendre les concepts de la maîtrise des données, y compris reconnaître quand les données personnelles sont utilisées pour entraîner des algorithmes de machine learning.
- Comprendre que certains systèmes d’IA sont capables d’agir physiquement dans le monde réel.
- Identifier les principaux enjeux éthiques liés à l’IA, tels que la confidentialité des données, l’explicabilité, les informations erronées, les préjugés, la transparence et la responsabilité.
Les chercheurs ont également noté que la maîtrise numérique est une condition préalable à la maîtrise de l’IA, car « les individus doivent comprendre comment utiliser les ordinateurs pour donner un sens à l’IA ».4
Face à la prévalence croissante des applications et outils basés sur l’IA générative, certains experts ont mis en avant la maîtrise de l’intelligence artificielle générative.
Selon le Center for Teacher and Innovation de l’université Cornell, la maîtrise de l’IA générative comprend des compétences permettant de reconnaître quand l’IA générative est utilisée, d’évaluer la fiabilité et la validité des productions de l’IA générative et, comme dans le cadre des exigences du Georgia Institute, d’identifier les considérations éthiques liées à l’IA.5
La maîtrise de l’IA générative est particulièrement importante dans l’enseignement supérieur, où les enseignants craignent que les étudiants l’utilisent pour « contourner » les expériences d’apprentissage.6
Les grands modèles de langage (LLM) « peuvent aider un apprenant à rédiger un article ou un rapport, mais ils ne peuvent pas lui apprendre à mener des recherches originales, à synthétiser des informations provenant de sources multiples, à formuler des arguments, à exprimer des opinions ou à citer correctement des sources », observe le centre Cornell. « La maîtrise de l’IA est donc essentielle pour les étudiants comme pour les professeurs. »7
Alors, que faut-il pour maîtriser l’IA ? Certains enseignants affirment aujourd’hui que l’enseignement de la maîtrise de l’IA devrait commencer dès l’école primaire, tandis que les universités et les entreprises proposent des cours sur l’IA et des programmes de développement professionnel pour permettre aux adultes d’aujourd’hui de se mettre à niveau.
« Day of AI » dans les établissements scolaires de la maternelle à la terminale
Le MIT s’est associé à un organisme à but non lucratif d’enseignement STEM pour développer des programmes courts de formation à la maîtrise de l’IA destinés aux professeurs qui enseignent aux élèves de 5 à 18 ans.
Le programme « Day of IA » présente les concepts et le vocabulaire de l’IA, encourage les activités pratiques qui montrent comment fonctionne l’IA, explore les avantages et les inconvénients potentiels de l’IA, et souligne la nécessité d’une IA responsable. Les documents Day of IA peuvent être téléchargés, utilisés et redistribués sous licence Creative Commons.
Après la mise en œuvre des programmes dans diverses écoles en 2022 et 2023, les chercheurs ont interrogé les enseignants participants, et les résultats ont été prometteurs.
« Après seulement quelques heures passées à étudier le contenu, les enseignants ont indiqué qu’eux-mêmes et leurs élèves avaient appris les concepts de l’IA, comment elle fonctionne et est actuellement utilisée, ainsi que les avantages et les inconvénients potentiels pour la société », ont déclaré Cynthia Breazeal, du MIT, et Fiona Hollands, du magazine Ed Researcher, dans un article relatant l’initiative. « En apprendre davantage sur l’IA a renforcé leur optimisme quant aux avantages potentiels de l’IA pour la société et à leurs propres capacités à contribuer à façonner l’avenir de l’IA. »8
Programmes universitaires sur l’IA
Sans surprise, l’IA est devenue un domaine d’étude populaire auprès des étudiants. Une étude mondiale de 2024 a révélé que plus de 70 % des étudiants estiment que les universités devraient offrir davantage de cours sur la maîtrise de l’IA et de formations sur l’utilisation efficace des outils d’IA.9
Les universités s’efforcent de répondre à la demande, certaines allant au-delà de l’offre de cours d’IA pour délivrer des diplômes de premier et de deuxième cycle centrés sur l’IA.10
Certains cours d’IA parrainés par des universités sont disponibles gratuitement en ligne pour le public, notamment ceux proposés par l’université de Harvard, l’université de Pennsylvanie et le MIT. Le MIT, par le biais de son initiative Responsible AI for Social Empowerment and Education (RAISE), a conclu un partenariat collaboratif avec Google pour proposer des cours d’IA gratuits spécialement conçus pour les enseignants.11
Programmes de perfectionnement en IA en entreprise
De même que les universités, les entreprises sont de plus en plus sollicitées pour proposer des formations en IA. Cependant, cette pression ne vient pas seulement des employés, mais d’une réalité plus pragmatique : la pénurie imminente de compétences en IA, en particulier en IA générative.
« Une transformation des talents basée sur l’IA générative n’est pas quelque chose que les entreprises peuvent régler simplement en embauchant, car cela affecte l’ensemble de l’organisation et ses méthodes de travail », ont conclu les chercheurs de McKinsey dans un rapport d’enquête de 2024. Ils ont constaté que les premiers utilisateurs de la technologie d’IA générative se concentrent essentiellement sur le perfectionnement et la requalification.12
Selon un rapport de 2024 de l’IBM Institute for Business Value, les PDG estiment que 35 % de leur personnel auront besoin de sessions de perfectionnement et de requalification au cours des trois prochaines années, contre seulement 6 % en 2021.
Les entreprises ne se contentent pas de proposer une formation en IA à leurs propres employés. Des sociétés tels qu’Amazon, Microsoft, Intel et IBM proposent des cours d’IA gratuits et des ressources d’apprentissage en ligne.
Par exemple, IBM propose SkillsBuild, un programme de cours en ligne qui décerne aux apprenants des certifications numériques. Parmi les cours les plus suivis, citons « Introduction à l’intelligence artificielle » et « Maîtriser l’art d’écrire des prompts ». IBM s’engage à former 2 millions d’apprenants à l’IA d’ici 2026.
IBM propose également une série de vidéos appelée AI Academy, avec des épisodes traitant de sujets tels que l’adéquation entre les modèles d’IA et les cas d’utilisation, la préparation de l’IA dans le cloud hybride et un podcast « L’IA en action ».
Découvrez l’engagement d’IBM à former 2 millions d’apprenants à l’IA
Justina Nixon-Saintil, vice-présidente et directrice de l’impact d’IBM Corporate Social Responsibility, prédit que l’apprentissage à vie dans le domaine de l’IA et d’autres disciplines techniques deviendra la « nouvelle normalité ».
« Le besoin immédiat en compétences concerne l’IA, mais la recherche de talents en informatique quantique va bientôt augmenter, parallèlement à une demande soutenue en cybersécurité », a-t-elle déclaré récemment. « L’apprentissage tout au long de la vie est essentiel pour les personnes qui veulent rester compétitives sur le marché du travail. »
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Notes de bas de page
1 « Skills for a sustainable future: How green and digital skills intersect and will change the future of work. » The Burning Glass Institute & IBM. Avril 2024.
2 « AI Literacy: A prerequisite for the future of AI and automation in government. » IBM Center for The Business of Government. 11 janvier 2024.
3 « Students: AI is part of your world. » Harvard Ed. Magazine. 24 mai 2023.
4 « What is AI Literacy? Competencies and design considerations. » IA Unplugged. 2020.
5, 7 « Generative artificial intelligence. » Cornell University Center for Teacher Innovation. Consulté le 9 janvier 2025.
6 « Generative artificial intelligence for education and pedagogy. » Université Cornell. 18 juillet 2023.
8 « Establishing AI Literacy before adopting AI. » The Science Teacher. 19 mars 2024.
9 « Survey: 86% of students already use AI in their studies. » Campus Technology. 28 août 2024.
10 « Colleges are touting AI degree programs. Here’s how to decide if it’s worth the cost. » CNBC.com. 2 mars 2024.
11 « Google and MIT offer a no-cost AI course for educators. » Forbes.com. 16 avril 2024.
12 « Gen AI’s next inflection point: From employee experimentation to organizational transformation. » McKinsey.com. 7 août 2024.