Les IA G. en enseignement apprentissage

Il y a l’idée d’une intrication et d’une interaction entre ces deux domaines d’activité, « écrire » et « penser ». Par intrication, on entend une conception de l’écrit qui ne le réduit pas à un médium inerte mais qui le désigne comme porteur de développement d’un certain rapport au monde, d’une certaine organisation mentale, marqués par la rupture avec le régime de l’oral communicationnel/pratique. Par sa spatialisation, l’écrit suscite des remaniements et des reconfigurations dans les manières de penser et de faire avec la langue, dans le sens d’une capacité accrue à la décontextualisation, la généralisation, la conceptualisation et la réflexivité (B. Lahire [6][6]Cultures écrites et inégalités scolaires, Presses…).

L'esprit humain n'est pas, à l'instar de ChatGPT et de ses semblables, un moteur statistique encombrant destiné à la recherche de modèles, se nourrissant de centaines de téraoctets de données et extrapolant la réponse conversationnelle la plus probable ou la réponse la plus vraisemblable à une question scientifique. Au contraire, l'esprit humain est un système étonnamment efficace et même élégant qui fonctionne avec de petites quantités d'informations ; il ne cherche pas à déduire des corrélations brutes entre les points de données, mais à créer des explications.

Établissement

Rapport à l’IA·        Éloigné : je ne m’en suis jamais servi et je ne suis pas à l’aise avec le numérique·        Distant : je ne m’en suis jamais servi, même si je suis à l’aise avec le numérique au quotidien·        Curieux : j’ai déjà testé une IA (ex : ChatGPT) par curiosité, mais je ne l’utilise pas·        Explorateur : j’ai déjà testé une IA (ex : ChatGPT) pour une tâche spécifique. J’explore les possibilités.·        Familier : je suis un utilisateur régulier.·        Expert : je suis un utilisateur avancé et à l’affût des évolutions et de la réflexion.

L'intelligence artificielle (IA) a le potentiel de transformer l'économie mondiale, en particulier dans le domaine des marchés du travail. Les économies avancées ressentiront les avantages et les inconvénients de l'IA plus tôt que les économies émergentes et en développement, principalement parce que leur structure de l'emploi est concentrée sur des rôles cognitivement intensifs. Il existe des tendances constantes concernant l'exposition à l'IA : les femmes et les personnes ayant fait des études universitaires sont plus exposées, mais aussi mieux placées pour tirer parti des avantages de l'IA, tandis que les travailleurs plus âgés pourraient avoir plus de difficultés à s'adapter à cette nouvelle technologie. L'inégalité des revenus du travail pourrait s'aggraver si la complémentarité entre l'IA et les travailleurs à revenu élevé est forte, et les rendements du capital augmenteront l'inégalité de la richesse. Cependant, si les gains de productivité sont suffisamment importants, les niveaux de revenus pourraient augmenter pour la majorité des travailleurs. Dans ce contexte en évolution, les économies avancées et les économies émergentes plus développées doivent se concentrer sur la modernisation des cadres réglementaires et soutenir la réallocation de la main-d'œuvre tout en protégeant ceux qui sont affectés négativement. Les économies émergentes et en développement devraient accorder la priorité au développement des infrastructures numériques et des compétences numériques.Plusieurs études ont proposé des définitions de l'exposition à l'intelligence artificielle (IA) au niveau des métiers. La plus courante est l'indice d'Exposition à l'IA (AIOE) proposé par Felten, Raj et Seamans en 2021. Cet indice mesure la correspondance entre 10 applications d'IA et 52 compétences humaines. Il évalue dans quelle mesure les compétences humaines se recoupent avec les capacités de l'IA, puis pondère cette correspondance selon l'importance et la complexité de ces compétences pour chaque métier. Cet indice est exprimé en termes relatifs et est normalisé ou rééchelonné entre 0 et 1. Il ne prend pas en compte les conséquences de cette exposition pour le travail humain. En d'autres termes, il se concentre sur la probabilité relative que l'IA soit intégrée aux fonctions d'un métier donné, mais ne considère pas si l'IA sera utilisée comme un outil complémentaire ou comme un substitut au travail humain.

bacpro_SAPAT-MP1-Jan2012-5.pdfObjectif 1 : Identifier les caractéristiquessocioculturelles des populations desterritoires ruraux1.1- repérer les différentes populations d’un territoire ruralet leurs représentations de la ruralité1.2- identifier les attentes sociales liées aux activitésagricoles et aux services1.3- analyser des représentations de la ruralité dans lesoeuvres de la création contemporaine

BMI ESSCADR03-00A-B Introduction au droit Responsable de cours : ECONOMICS, LAW AND SOCIETY Semestre : 03 — Campus d’enseignement : AIX-EN-PROVENCE, ANGERS, BORDEAUX, BOULOGNE-BILLANCOURT, BUDAPEST, LYON, STRASBOURG Heures totales : 30,00 — Crédits ECTS : 4,00 Langue d'enseignement : Soit français, soit anglais Ouvert aux Étudiants d’Échange : Non PRÉSENTATION GÉNÉRALE Ce cours porte sur les éléments fondamentaux du droit pour des futurs managers. La première partie de ce cours permet d'appréhender et de maîtriser les principaux mécanismes de droit indispensables à tout raisonnement juridique (i.e, la règle juridique, les sources du droit, la classification des droits subjectifs et les modes de preuves, l'organisation judiciaire et les modes de règlement alternatifs des conflits, entre autres). La deuxième partie porte sur une introduction au droit des sociétés. La troisième et dernière partie aborde les aspects juridiques des transactions internationales ainsi que le règlement des litiges commerciaux, dans un contexte de digitalisation et d'internationalisation des business. La pédagogie novatrice repose sur plusieurs piliers Le programme est défini à partir des compétences dont ont réellement besoin les entreprises. Le Bachelor forme donc des managers immédiatement opérationnels et directement employables.L’enseignement répond aux besoins et aux attentes des étudiants et des étudiantes. La structure du programme et le matériel de cours sont pensés pour garantir une implication maximum des étudiants.L’accompagnement des étudiants à tous les niveaux : apprentissage des méthodes pour travailler individuellement, en groupe et à distance ; développement personnel et murissement du projet professionnel à travers des ateliers spécifiques.Le développement de la créativité adaptée aux contextes de l’entreprise et de l’entrepreneuriat.Une place majeure est accordée à une pédagogie innovante en mode projet centrée sur des cas concrets permettant un apprentissage par l’expérience. Les étudiants sont encadrés et guidés pour développer progressivement l’autonomie dont ils auront besoin dans leur futur contexte de travail.Un semestre d’études à l’étranger permet également à chaque étudiant de bénéficier d’une expérience internationale.La 3ème année du programme Bachelor peut se faire en alternance (par la voie du contrat d’apprentissage ou du contrat de professionnalisation)

Boite à outil «Prêt-à-former»Outils basés sur l’intelligence artificielle pour la conception et le développement de formation en milieu professionnelLes personnes professionnelles ayant des responsabilités de formation découvriront ici des ressources variées : de l’assistance textuelle avancée pour la création de contenu à des outils visuels révolutionnaires pour l’engagement des personnes apprenantes. Ces outils, basés sur des avancées récentes en IA, sont choisis pour leur capacité à transformer et à enrichir les processus pédagogiques. L’objectif est de fournir des ressources constamment mises à jour, reflétant l’avant-garde de la technologie éducative.

https://support.khanacademy.org/hc/fr/articles/202483180-Quelle-est-l-histoire-de-Khan-Academy-Comment a démarré l'aventure Khan Academy ?En août 2004, Sal Khan commence à aider à distance sa cousine, Nadia, qui a du mal à comprendre les unités de conversion. Les lacunes dans ses connaissances l'empêchaient d'avancer en maths. Puisque Nadia habitait à La Nouvelle-Orléans et que Sal était à Boston pour son travail d'analyste de l'époque, il a commencé à l'aider par téléphone et à l'aide de Yahoo Doodle, après ses heures de boulot.Comme Nadia progressait en maths, le mot s'est passé et Sal a commencé à aider bon nombre de cousins et de membres de sa famille. Trouver du temps pour tout le monde est devenu compliqué, et il a donc décidé d'enregistrer ses explications sous forme de vidéos et de les poster sur YouTube en 2006 - afin que tout le monde puisse les regarder à son propre rythme. De plus en plus de personnes se sont mises à les regarder, et Sal continue de créer des vidéos depuis ce moment-là.En 2008, l'organisation devient une entité sans but lucratif. Sal continue à travailler sur Khan Academy pendant son temps libre jusqu'à l'automne 2009, moment où il démissionne de son poste au fonds spéculatif et décide de continuer son aventure à temps plein. Pendant les neuf premiers mois, il vit de ses économies - jusqu'à ce qu'il reçoive un premier généreux don d'Ann Doerr. En septembre 2010, Khan Academy reçoit une bourse importante de la part de Google (2 millions de dollars) et de la Fondation Bill et Melinda Gates (1,5 million de dollars). Il commence alors à poser les bases de son organisation.

"En même temps que l’IA s’humanise avec une apparence, des avatars, des voix, des intonations, des expressions humanisées, nous nous mécanisons. Nous voilà devenus des presseurs de boutons de robots organiques. Pourquoi poursuivre cette prophétie auto-réalisatrice et accepter cette réduction? Incidemment, l’IA générative nous pousse à distinguer le savoir en tant que résultat d’apprentissage et apprendre en temps que cheminement. Tout se passe comme si la consultation de l’oracle algorithmique tenait lieu d'apprentissage alors qu’il n’est qu’une exposition de données qu’il ne comprend même pas." Denis Cristol

1. IntroductionAccueil et Objectifs de la ConférencePrésentation de vous-même et de votre expérience avec les IA génératives.Objectifs : sensibiliser et éduquer sur les IA génératives dans l'éducation.2. Les Fondamentaux des IA GénérativesQu'est-ce qu'une IA Générative ?Définition et exemples de base.Le potentiel des IA génératives dans divers domaines.IA Génératives et ÉducationApplications potentielles en contexte éducatif.Avantages pour l'enseignement et l'apprentissage.3. Implications pour Enseignants et ApprenantsDéfis et OpportunitésExploration des défis posés par l'IA en éducation.Discussion sur les opportunités d'enrichissement pédagogique.Questions ClésEthique, confidentialité, et biais.Intégration curriculaire et compétences requises.4. Approche Critique et ConstructiveCritique de la TechnologieLes limites et précautions nécessaires.Importance de la pensée critique face aux outils d'IA.Stratégies d'AdoptionComment les éducateurs peuvent s'approprier ces outils.Formation et développement professionnel continu.5. Exemples Pratiques d'Usages en ClasseCas Réels d'IntégrationPrésentation d'études de cas et de témoignages.Démonstrations interactives si possible.Discussion et Q/REspace pour des questions et échanges avec le public.Encouragement au partage d'expériences.6. ConclusionSynthèse et PerspectivesRécapitulation des points clés.Vision future de l'IA dans l'éducation.Ressources et SuiviFournir des ressources supplémentaires.Information sur les moyens de rester informé et engagé.7. Session de Networking (si applicable)Échanges InformelsOpportunité pour les participants de discuter et de réseauter.

Conf Luc Julia FUN1. **1956** : La naissance formelle de l'IA lors d'une conférence à l'Université de Dartmouth, où le terme "intelligence artificielle" est inventé et la modélisation mathématique d'un neurone est établie.2. **1642** : Blaise Pascal invente la Pascaline, la première machine à calculer, permettant d'effectuer des additions et des soustractions.3. **Années 60** : Après l'échec initial des approches basées sur les méthodes statistiques pour résoudre le langage naturel, l'IA entre dans son premier "hiver", une période marquée par un ralentissement significatif des progrès et des financements.4. **Années 60-90** : Développement des systèmes experts et des intelligences artificielles logiques. Apothéose : 1997 - IBM Deep Blue bat Garry Kasparov aux échecs, démontrant la supériorité des machines dans des domaines spécifiques.6. **Années 90** : Avec l'avènement d'Internet, l'émergence de grandes quantités de données relance l'intérêt pour les méthodes statistiques en IA, conduisant au développement du machine learning.7. **Années 2000 et après** : Passage au deep learning, caractérisé par l'utilisation de réseaux de neurones profonds et de quantités massives de données.8. **2016** : AlphaGo, développé par DeepMind (Google), bat le champion du monde de Go, un jeu considéré comme plus complexe que les échecs.9. **2016** : Le chatbot Tay de Microsoft devient raciste et sexiste en moins de 24 heures en raison de données biaisées.10. **Début des années 2000 jusqu'à aujourd'hui** : L'utilisation croissante d'IA dans divers domaines, allant de la reconnaissance d'images à la conduite autonome, tout en soulignant les limites actuelles de ces technologies par rapport à l'intelligence humaine.Ces dates illustrent l'évolution de l'IA, passant de tentatives primitives de simuler l'intelligence humaine à des applications spécialisées et puissantes dans des domaines spécifiques, tout en reconnaissant les défis continus et les limites inhérentes à ces technologies.

Le 30 novembre 2022, OpenAI modeste laboratoire d'intelligence artificielle, jadis à but non lucratif, dévoilait ChatGPT, son premier modèle entraîné pour l'interaction naturelle avec le langage. Basé sur GPT-3 le modèle avait pour ambition de démocratiser les LLM de la firme et d'obtenir des premiers retours utilisateur afin de perfectionner le système. "Nous avons formé un modèle appelé ChatGPT qui interagit de manière conversationnelle. Le format de dialogue permet à ChatGPT de répondre aux questions de suivi, d'admettre ses erreurs, de contester des prémisses incorrectes et de rejeter les demandes inappropriées. Nous espérons qu'en fournissant une interface accessible à ChatGPT, nous obtiendrons de précieux commentaires des utilisateurs sur des problèmes dont nous ne sommes pas encore conscients", écrivait alors l'entreprise. JDNhttps://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1526641-chatgpt-a-1-an-comment-openai-a-fait-entrer-la-planete-entiere-dans-la-course-a-l-ia/

Comprendre toutes les langues que ChatGPT peut traiter est un défi, car il peut reconnaître et comprendre un grand nombre de langues, bien qu'il soit principalement formé et optimisé pour l'anglais. Cependant, voici un tableau plus étendu qui couvre un plus grand nombre de langues. Notez qu'il ne s'agit toujours pas d'une liste exhaustive, mais cela donne une idée plus large des capacités linguistiques de ChatGPT :| Nom de la langue  | "Bonjour" dans la langue | Version phonétique        ||--------------------|--------------------------|-----------------------------------|| Afrikaans     | Goeie dag        | ˈχuiə daχ             || Albanais      | Mirëdita         | miˈɾədita             || Amharique     | ሰላም (Selam)       | sɨlam               || Arménien      | Բարև (Barev)      | bɑˈɾɛv              || Azerbaïdjanais   | Salam          | sɑˈlɑm              || Basque       | Kaixo          | kaiʃo               || Biélorusse     | Добры дзень (Dobry dzień) | ˈdobrɨ ˈd͡ʑeɲ          || Bengali      | নমস্কার (Namaskar)   | nɔmɔʃkar             || Bosniaque     | Dobar dan        | doˈbar dan            || Bulgare      | Здравей (Zdravey)    | zdrɐˈvɛj             || Catalan      | Bon dia         | bon ˈdi.ə             || Cebuano      | Maayong buntag      | maːˈjoŋ buntaɡ          || Chichewa      | Moni           | ˈmɔni               || Corse       | Bonghjornu        | boŋˈdʒornu            || Croate       | Dobar dan        | doˈbar dan            || Danois       | Goddag          | ˈɡʌˌda              || Estonien      | Tere päevast       | ˈtere ˈpæːvɑst          || Finnois      | Hyvää päivää       | ˈhyvæː ˈpæivæː          || Galicien      | Bo día          | bo ˈði.a             || Géorgien      | გამარჯობა (Gamardzhoba) | ɡɑmɑrˈdʒɔbɑ           || Grec        | Γειά σας (Geiá sas)   | ʝɛˈa sas             || Haïtien Créole   | Bonjou          | bɔ̃ʒu               || Hausa       | Sannu          | sannu               || Hawaïen      | Aloha          | əˈlo.hə              || Hébreu       | שלום (Shalom)      | ʃaˈlom              || Hindi       | नमस्ते (Namaste)     | nəməsˈteː             || Hmong       | Nyob zoo         | ɲɔ˧ ʒo˧             || Hongrois      | Jó napot         | ˈjoː ˈnɒpot           || Igbo        | Ndewo          | ndeˈwo              || Indonésien     | Selamat siang      | səˈlamat ˈsiaŋ          || Irlandais     | Dia dhuit        | ˈdʲiə ɣɪtʲ            || Islandais     | Góðan daginn       | ˈkouːðan ˈtaɣɪn          || Kazakh       | Сәлеметсіз бе (Sälemetsiz be) | sælɪmɪtˈsɪz bɪ         || Khmer       | ជំរាបសួរ (Chom Reap Sour) | ʈ͡ʂom riəp saʊər        || Kirghize      | Салам (Salam)      | salam               || Kurde       | Slav          | slɑv               || Laotien      | ສະບາຍດີ (Sabaidee)   | saːˌbaːj ˈdiː           || Letton       | Labdien         | ˈlab.diɛn             || Lituanien     | Labas          | ˈla.bas              || Luxembourgeois   | Moien          | mɔˈjɛn              || Macédonien     | Здраво (Zdravo)     | ˈzdravɔ              || Malais       | Selamat pagi       | səˈlamat ˈpa.ɡi          || Malgache      | Salama          | salama              || Maltais      | Bongu          | ˈbɔnɡu              || Maori       | Kia ora         | ˈki.a ˈɔ.ra           || Marathi      | नमस्कार (Namaskar)   | nəməsˈkɑːr            || Mongol       | Сайн уу (Sain uu)    | saɪ̯n uu             || Néerlandais    | Goedendag        | ˈɣudənˌdɑx            || Népalais      | नमस्ते (Namaste)     | nəməsˈteː             || Norvégien     | God dag         | ɡuː ˈdɑːɡ            || Ouzbek       | Salom          | salom               || Pachto       | سلام (Salam)       | salam               || Persan       | سلام (Salam)       | salɑm               || Polonais      | Dzień dobry       | ˈʥɛɲ ˈdɔ.brɨ           || Roumain      | Bună ziua        | ˈbunə ˈzi.wa           || Samoan       | Talofa          | taˈlo.fa             || Serbe       | Добар дан (Dobar dan)  | ˈdobɑr ˈdɑn            || Slovaque      | Dobrý deň        | ˈdobriː ˈɟeɲ           || Slovène      | Dober dan        | ˈdoːbər ˈdan           || Somalien      | Subax wanaagsan     | ˈsubax wɑːnɑːɡsan         || Suédois      | God dag         | ɡuːd dɑːɡ             || Swahili      | Habari          | hɑˈbɑri              || Tadjik       | Салом (Salam)      | salɔm               || Tamoul       | வணக்கம் (Vanakkam)   | ʋaˈɳakːam             || Tchèque      | Dobrý den        | ˈdobrɪː ˈdɛn           || Thaï        | สวัสดี (Sawasdee)    | sà.wàt.dii            || Turc        | Merhaba         | mɛɾˈhaba             || Ukrainien     | Добрий день (Dobryi den) | ˈdobrɪj dɛn            || Urdu        | السلام علیکم (Assalamu alaikum) | ɑːsˈsɑːlɑːmu ˈɑːlɑɪkum  || Vietnamien     | Xin chào         | sin ʧaːw             || Xhosa       | Molo           | mɔˈlɔ               || Yoruba       |

Gérer les biais: Comme tout modèle entraîné sur des données, GPT peut avoir des biais. Soyez conscient de cela et soyez prêt à interroger les réponses de manière critique. Un biais est plus communément appeler "une hallucination"en terme technique, ce qui veut dire que l'IA invente.