Le 29 septembre dernier, Bastien Masse a animé un webinaire dans le cadre des rendez-vous mensuels francophones OEG sur le thème de l’intelligence artificielle et des ressources éducatives libres. Un évènement qui a rassemblé 231 inscrit·es, 130 participant·es en direct ou en replay, issu·es de 25 pays et dont vous pouvez retrouver la rediffusion ici. Une version commentée avec les slides est également disponible, et nous remercions Barbara Class pour ce travail. Nous avions, par ailleurs, déjà commencé à traiter cette thématique sur le blog dans cet article. L’objet de cette intervention était donc d’évaluer ce que peuvent apporter des IA génératives comme Chat-GPT pour créer des REL, les explorer ou encore les comparer. Ce webinaire a permis de passer en revue plusieurs cas concrets d’usage de l’IA dans un cadre éducatif et de création documentaire. Nous vous en proposons ici un petit résumé.
Les intelligences artificielles génératives sont des IA dédiées à la génération de médias, il peut s’agir de texte, d’image ou encore de code informatique ou de vidéo. Elles semblent donc pouvoir être de puissants outils pour la génération de ressources éducatives ainsi que pour leur traitement. Voici quelques exemples qui ont pu être abordés avec l’aide de Chat-GPT :
- Utiliser Chat-GPT pour trouver des ressources sous licence Creative Commons grâce à la recherche web intégrée. On notera des résultats mitigés en raison d’une recherche basique du plug-in sur les premiers résultats du moteur de recherche, indépendant de la qualité des ressources.
- Analyser une REL à partir d’une URL, permettant de produire un tableau avec des critères sur-mesure : auteurs, langue, licence, résumé, concepts fondamentaux, pré-requis, évaluation de la difficulté, etc…
- Faire de l’analyse comparative entre deux ressources sur la base d’objectifs pédagogiques. Chat-GPT vous demandera votre niveau de connaissance du sujet, vos objectifs, vos formats ou langues préférées, votre temps d’étude souhaité, et vous orientera sur la meilleure ressource pour vous, à partir d’URL que vous aurez fournie.
- Identifier une licence Creative Commons sur une ressource web à l’aide d’un plug-in (on observe ici un taux plus élevé de faux positifs en raison de la variété des formats web).
- Utiliser Chat-GPT comme un assistant intégré pour sa recherche documentaire sur le web. Des plug-ins pour navigateurs comme Sidebar permettent d’utiliser des IA génératives directement dans le texte d’une page web pour réaliser les tâches suivantes : traduction, correction, explication, résumé, reformulation, synthèse vocale, exécuter des prompts que vous aurez créés ou simplement discuter du sujet avec Chat-GPT en restant sur votre page de navigation.
- Résumer, commenter, explorer des vidéos Youtube, encore une fois, à l’aide de plug-ins pour navigateur. Ces outils peuvent permettre de “discuter” avec une vidéo, sur la base de sa retranscription de l’audio, ou encore d’obtenir les temps dans la vidéo où l’on parle d’un sujet spécifique.
- Les plug-ins ou sites qui vous permettent d’interroger des PDF. Vous soumettrez votre document et vous pourrez l’interroger et discuter de son contenu. Cette méthode à l’avantage de limiter les hallucinations de l’IA (lorsqu’elle invente des informations, ou génère des erreurs et de fausses sources). Les résultats sont assez satisfaisants et vous travaillerez plus près de votre document.
- La mise à jour des REL, qui peuvent être anciennes, contenir des erreurs ou des informations obsolètes. Vous pouvez utiliser Chat-GPT pour relire, et pointer vers les informations à mettre à jour où il serait nécessaire de vérifier la validité.
- L’adaptation de texte et de contenu, pour transformer un document de type cours par exemple, en une fiche de travail ou encore un plan de séance ou une activité clé en main.
- Le commentaire de code informatique. Vous permettant de commenter automatiquement votre code avant de le partager, facilitant la tâche des futures personnes utilisatrices.
- Utiliser la reconnaissance d’image pour analyser des schémas, des diagrammes, résumer des infographies, analyser des cartes, faire de l’éducation aux médias, ou analyser des photos historiques. La reconnaissance d’image est également très utile pour reconnaître une licence sur un document et vous préciser ses conditions d’usage et de partage.
- Utiliser la génération d’image pour produire des contenus sous licence Creative Commons. Vous pouvez utiliser les IA génératives pour créer les visuels de vos REL, ou encore les mettre à jour. Chat-GPT peut transformer une image en prompt en la décrivant puis générer automatiquement une image similaire avec l’aide de Dalle 3. Il faut cependant bien prendre conscience des limitations en termes de droits d’usage et de diffusion. Si vous pouvez trouver ces conditions dans les CGU de chaque service, le droit reste flou à cet égard, car ces règles ne dépendent pas du droit européen et ne peuvent se substituer au droit d’auteur. Une bonne pratique est de mettre ces images sous la licence de votre choix, si le service utilisé le permet, en précisant que cette image a été générée à l’aide d’une IA. Sur les détails de ce sujet, vous pouvez consulter ce post.
Pour conclure, Bastien Masse a également abordé dans ce webinaire les limites de ces outils. Car s’ils semblent pouvoir répondre à de nombreuses contraintes des REL, les IA génératives restent, par nature, soumises à des risques d’hallucination, à la génération de fausses informations ou de sources inventées. Il est donc nécessaire de les utiliser pour ce qu’elles sont : des outils à l’usage d’une personne bénéficiant des connaissances nécessaires sur le sujet traité pour faire usage de son esprit critique. L’usage des IA génératives pour les REL ne résout pas tous les problèmes, il a plutôt tendance à les déplacer : vers le risque de la génération de masse, la normalisation du savoir, la présence de biais et d’informations fausses, ou encore sur la non-conformité RGPD de la plupart de ces outils. Il reste cependant raisonnable de penser que ces outils auront une influence considérable sur la génération des REL et des ressources éducatives en général à l’avenir. Ce constat renforce la nécessité d’acculturer, et de former les citoyen·nes et les profesionnel·les sur les concepts scientifiques fondamentaux derrière ces IA, ainsi que sur leurs capacités et limites.
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