HabiloMédias - Le Centre Canadien de Littératie aux médias numériques

Digital Media Literacy 101 Educator Workshop

Julia — Tue, 26 Nov 2024 15:54:52 +0000

Éducation aux médias numériques 101 – Atelier pour les éducateurs Julia Tue 26/11/2024 - 11:34

Éducation aux médias numériques 101, un atelier pour les éducateurs, offre une vue d'ensemble des concepts clés, connaissances essentielles et les compétences clés de l’éducation aux médias numériques, et présente des étapes pratiques pour intégrer des leçons et des activités en classe et des conseils pour l’intégrer dans le programme scolaire.

Document d’accompagnement : L’éducation aux médias numériques et le développement cognitif

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MediaSmarts Open Call for Teen Fact-Checkers Winter-Spring 2025

MediaSmarts — Fri, 15 Nov 2024 19:24:48 +0000

Appel de candidatures : Réseau de jeunes vérificateurs de HabiloMédias, session hiver - printemps 2025 HabiloMédias Fri 15/11/2024 - 14:41

Date limite pour postuler : 15 décembre

HabiloMédias, le centre canadien d’éducation aux médias numériques et organisme de bienfaisance enregistré, est heureux d’annoncer que le premier programme bilingue de jeunes vérificateurs au Canada se poursuivra en 2025 ! Le Réseau vérif ado (connu sous le nom Teen Fact-Checking Network en anglais) est un projet international, lancé en 2018 par MediaWise, une initiative non partisane et à but non lucratif de la Poynter Institute aux États-Unis. Le programme s'est depuis étendu au Brésil, en Allemagne, en Inde, en Espagne et en Bulgarie.

Nous sommes à la recherche d’étudiants âgés de 13 à 18 ans qui souhaitent apprendre comment démêler le vrai du faux sur les réseaux sociaux afin de créer au moins deux vidéos de vérification entre janvier et juin 2025. Les vidéos seront publiées sur les chaînes YouTube, Instagram et TikTok de HabiloMédias. Vous pouvez voir les vidéos produites par la première cohorte francophone au monde ici ! Pour leur temps et leurs efforts, les participants recevront un honoraire et un certificat d’achèvement à la fin du programme.

Le programme de jeunes vérificateurs a aussi été mis en avant dans les médias !

À PROPOS

Les jeunes vérificateurs recevront une formation en littératie aux médias numériques qui leur permettra d’acquérir des compétences en pensée critique afin d’évaluer les informations en ligne. Avec cette formation, les ados partiront à la recherche d’affirmations qui sont potentiellement fausses ou trompeuses sur les réseaux sociaux, ou des déclarations qui semblent « trop belles pour être vraies » mais qui sont en réalité vraies. Ils apprendront aussi comment faire un pitch, comment rédiger un script, et comment mettre en œuvre les éléments nécessaires pour filmer et éditer leurs vidéos de vérification qui seront publiées sur les médias sociaux de HabiloMédias. Ils auront également la possibilité de créer des vidéos supplémentaires. Les participants sélectionnés pourront rencontrer leurs pairs et la responsable du programme pour discuter de leurs tâches dans un environnement collaboratif en ligne. Toutes les tâches peuvent être effectuées après l’école et durant la fin de semaine.

PROFIL RECHERCHÉ :

Des étudiants à l’aise devant la caméra avec une bonne connaissance des plateformes de vidéos courtes comme YouTube, Instagram, et TikTok ainsi que des compétences en montage vidéo.
Les ados devront créer deux vidéos de vérification et, ce faisant, proposer des affirmations à vérifier, rédiger deux scripts, filmer et monter leurs vidéos après une formation et avec le soutien de la responsable du programme et de l'équipe de HabiloMédias.
Les élèves doivent avoir un téléphone ou une caméra capable de filmer en 1080 HD.

ENGAGEMENT :

Le projet commencera en janvier 2025 et se terminera fin juin. Les participants devront réaliser au moins deux vidéos de vérification des faits, avec la possibilité de créer des vidéos supplémentaires.

Les participants devront assister à deux réunions qui se tiendront en soirée comprenant une formation en littératie aux médias numériques où ils apprendront des compétences en pensée critique pour distinguer le vrai du faux en ligne. Le programme se déroulera dans un environnement virtuel sous la direction de la chef de projet et l’équipe de habiloMédias.

Les participants auront l’opportunité de rencontrer la chef de projet pour discuter de leurs idées et poser des questions toutes les semaines durant les heures de bureau en ligne. Des ateliers et formations supplémentaires pourraient être donnés.

RÉMUNÉRATION :

Les participants recevront des honoraires pour leur participation aux deux réunions d’intégration qui se tiendront en soirée et pour la réalisation de leurs vidéos. Ils recevront également un certificat d’achèvement à la fin du programme.

DATE LIMITE :

Les étudiants intéressés peuvent postuler ici !

La date limite est le 15 décembre 2024.

Nous remercions tous les candidats pour leur intérêt, seuls les candidats sélectionnés seront contactés.

POUR NOUS CONTACTER :

Pour en savoir plus sur HabiloMédias : https://habilomedias.ca/

YouTube : HabiloMédias
Instagram : @HabiloMédias
TikTok : @HabiloMédias

Nous nous engageons à être une organisation équitable et inclusive afin que notre équipe représente la diversité des origines et des identités de partout au Canada. Nous encourageons les candidatures des personnes qui s’identifient comme étant noires, autochtones, des personnes de couleur, issues de la communauté 2SLGBTQ+, ayant une incapacité, et dont les domaines d’expertise et les expériences sont variés. Des mesures d’accommodements sont disponibles sur demande pour les candidats qui participent à tous les aspects du processus de sélection. N’hésitez pas à nous faire part de vos besoins et à nous faire savoir comment nous pouvons soutenir votre candidature.

Pour plus d'informations ou pour toute question au sujet du programme, visitez la page Web du Réseau vérif ado ou contactez-nous à l’adresse info@habilomedias.ca .

Information Sorting

MediaSmarts — Wed, 23 Oct 2024 14:33:45 +0000

Tri de l'information HabiloMédias Wed 23/10/2024 - 13:22

Les adolescents ont souvent recours à des raccourcis pour évaluer l'information, tels que juger une affirmation en fonction de la réputation ou de l'authenticité apparente de son auteur, ou se fier à leurs pairs et à des personnalités influentes plutôt qu'à des sources expertes et fiables. Cela s'explique en grande partie par la surcharge d'informations à laquelle ils sont confrontés[1]. Pour y remédier, il est essentiel d'apprendre à trier les informations, c'est-à-dire à déterminer rapidement si une source mérite d'être examinée de plus près.

Le tri de l'information repose sur le principe que, bien qu'aucune source ne soit totalement impartiale ou fiable, certaines sont nettement plus fiables que d'autres. Le but n'est pas de démystifier chaque fausse information, mais plutôt d'exercer son discernement pour distinguer les sources plus ou moins fiables[2].

Il s'agit d'un processus en deux étapes : d'abord une lecture complémentaire, pour éliminer les sources non fiables, suivie d'une lecture attentive des seules sources jugées dignes d'une évaluation critique. Cette méthode prépare les individus à faire face non seulement aux fausses informations flagrantes, mais aussi aux informations de sources légitimes qui peuvent malgré tout être biaisées, incomplètes, ou formulées de manière trompeuse[3].

La lecture complémentaire consiste à déterminer si une source est fondamentalement fiable, c'est-à-dire si l'on peut lui faire confiance pour fournir des faits exacts. La plupart du temps, cela ne nécessite pas d'examiner directement la source elle-même, mais plutôt ce que d'autres sources fiables disent à son sujet. Cette méthode, qui aide à faire face à un excès d'information, doit rester rapide et simple.

Cette technique, parfois appelée lecture latérale, consiste à utiliser des ressources complémentaires (comme les moteurs de recherche, les encyclopédies, ou d'autres sources bien établies) pour vérifier si les sources que l'on consulte méritent que l'on s'y attarde. Tout aussi important, la lecture complémentaire permet d'identifier les sources à ignorer. Cela est particulièrement utile face à des contenus générés par l'IA, qui manquent souvent de sources originales. Par exemple, une recherche d'image inversée pour une véritable photo renverra vers les endroits où l'image a été publiée, tandis qu'une recherche pour une fausse image ne mènera généralement qu'à des publications sur les réseaux sociaux ou des articles expliquant qu'il s'agit d'un hypertrucage.

La lecture complémentaire nous permet aussi d'éviter ce que Mike Caulfield, expert en gestion de l'information, appelle l’érosion de la confiance : plutôt que de développer un esprit critique qui permet de faire la distinction entre les sources plus ou moins fiables, ou de comprendre les biais inhérents à chaque source, certaines personnes finissent par croire qu'aucune source n'est digne de confiance et que toutes sont également - et fatalement - biaisées.

Le programme Faux que ça cesse de HabiloMédias aborde cette étape de manière plus approfondie, mais en résumé, nous enseignons quatre grandes étapes pour trier les informations :

Utiliser des outils de vérification des faits;
Identifier la source originale d'une affirmation;
Vérifier cette source si elle n'est pas déjà reconnue comme fiable;
Vérifier d'autres sources fiables, notamment celles qui sont reconnues pour leur expertise ou leur autorité.

En général, une ou deux de ces étapes suffisent à déterminer si une source mérite une analyse plus poussée. Pour des explications plus détaillées sur ces étapes, vous pouvez consulter la section lecture complémentaire.

La lecture attentive est bien plus complexe. Il s'agit d'analyser comment une source présente son contenu : quels éléments sont mis en avant ou minimisés, quel parti pris est adopté, quelles informations sont incluses ou omises, quelle image est choisie pour accompagner l'article, et ainsi de suite.

Une autre compétence essentielle de la lecture attentive consiste à comprendre les différents types et formats de textes : cela inclut des aspects basiques comme l'utilisation de l'index et de la table des matières dans un manuel, jusqu'à des structures plus spécialisées, comme la « pyramide inversée » utilisée dans les articles de presse.

Pour cela, il faut examiner la source elle-même de manière approfondie, mais pour répondre à certaines questions, comme ce qui pourrait avoir été omis, il est également nécessaire de comparer cette source à d'autres.

Nous n'entreprenons une lecture attentive que lorsque nous savons que l'information mérite notre attention, soit parce qu'elle est déjà reconnue comme fiable, soit parce que nous l'avons validée au moyen de lectures complémentaires. Comme l'ont dit Mike Caulfield et Sam Wineburg dans leur ouvrage Verified : « Réfléchir de manière critique à des sources de faible qualité est une perte de temps colossale[4]. »

[1] Hassoun, A., Beacock, I., Consolvo, S., Goldberg, B., Kelley, P. G., & Russell, D. M. (2023, April). Practicing Information Sensibility: How Gen Z Engages with Online Information. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-17).

[2] Kiili, C., Räikkönen, E., Bråten, I., Strømsø, H. I., & Hagerman, M. S. (2023). Examining the structure of credibility evaluation when sixth graders read online texts. Journal of Computer Assisted Learning, 39(3), 954-969.

[3] Hoes, E., Aitken, B., Zhang, J., Gackowski, T., & Wojcieszak, M. (2024). Prominent misinformation interventions reduce misperceptions but increase scepticism. Nature Human Behaviour, 1-9.

[4] Caulfield, M., & Wineburg, S. (2023). Verified: How to think straight, get duped less, and make better decisions about what to believe online. University of Chicago Press.

Close Reading

MediaSmarts — Wed, 23 Oct 2024 16:50:44 +0000

Lecture attentive

Authentification de l'information

HabiloMédias Wed 23/10/2024 - 13:10

Si vous jugez que la source est suffisamment fiable pour mériter votre attention, vous pouvez à présent la lire avec un esprit plus critique.

Assurez-vous que ce que vous lisez a vraiment été publié par la source. De nombreux sites Web incluent du " contenu commandité " ou de la " publicité intégrée " qui peut être difficile à distinguer de leur propre contenu.
Ensuite, vérifiez la date de publication, pour vous assurer que le contenu soit encore pertinent. (Cela sera plus important dans certains contextes, comme les actualités, que d'autres.) Vérifiez s'il y a des corrections ou des modifications indiquées en bas de page..
Effectuez une recherche sur l'auteur et sur toute personne citée comme une source. (Pour savoir comment déterminer si une personne prétendant être un " expert " en est vraiment un, consulter la section Trouver et évaluer de l'information portant sur les sciences et la santé.
Assurez-vous que la source soit destinée à donner des informations factuelles plutôt que des opinions. (Gardez à l'esprit qu'un fait n'est pas nécessairement quelque chose de vrai, mais quelque chose de démontrable. " La lune est faite de fromage " est un énoncé factuel, mais faux ; " la lune est belle " est une opinion, même si la plupart des gens diraient que c'est vrai.)
Vous pouvez également regarder comment la source transmet son information. Essaie-t-on de vous faire peur ou de vous mettre en colère ? Utilise-t-on des mots ou des images chargés d'émotivité ? Certaines fausses informations reposent sur une représentation erronée de choses qui sont vraies, par exemple en décrivant deux événements réels et en laissant entendre qu'il n'existe aucun lien entre eux.[1] Montrez-vous sceptique des sources qui tentent de vous manipuler en faisant appel aux choses en lesquelles vous croyez, plutôt que d'essayer de présenter un argument logique, ou des sources qui utilisent des images ou un langage blessant pour décrire des personnes ayant une opinion opposée. [2]

Si vous concluez que l'information est fiable, demandez-vous si la source raconte toute l'histoire. Ouvrez un nouvel onglet et regardez si d'autres sources présentent de l'information sur le même sujet. (Assurez-vous qu'il s'agit de sources originales et non pas de partage d'information provenant de la même source). Lorsque vous avez déterminé si les sources sont fiables, comparez leur information à ce que vous avez trouvé dans votre source originale.
La manière dont une nouvelle est présentée peut être plus importante que n'importe quel parti pris politique spécifique. Les cadres, ou schémas, sont un autre type de raccourci de la pensée, qui, au lieu de nous guider dans nos décisions, nous aident à interpréter de nouvelles informations (et peuvent ainsi influencer nos choix). Par exemple, le fait de considérer le tabagisme comme un problème de santé publique et non plus comme un problème de santé individuelle a complètement transformé la façon dont notre société aborde cette question.

En omettant les détails susceptibles de remettre en cause la vision du monde du public, ou en présentant les choses d'une manière plus facilement assimilable - par exemple, en traitant la toxicomanie comme un sujet criminel plutôt que comme un sujet de santé publique - le cadrage peut également nous aider à éviter de remettre en question ce que nous croyons déjà. De manière plus générale, la couverture médiatique est presque toujours encadrée par les normes journalistiques de ce qui est digne d'intérêt. L'heuristique de la disponibilité peut aussi faire apparaître des événements courants, comme les accidents de voiture, moins probables qu'ils ne le sont réellement, tandis que des événements rares et spectaculaires, tels que les accidents d'avion, semblent plus fréquents. Ainsi, la façon dont les médias couvrent l'actualité renforce souvent l'impression que le monde est plus dangereux qu'il ne l'est réellement, en accordant une attention disproportionnée aux crimes violents et aux catastrophes naturelles. (Au Canada, cet effet est renforcé par le fait qu'une grande partie de nos médias proviennent des États-Unis).

Lecture attentive de Wikipédia

En tant que source de recherche en ligne, Wikipédia appartient à une classe en soi ; les enfants le choisissent comme première (et souvent seule) destination pour leurs recherches scolaires.[3] Les articles sont rédigés par des volontaires provenant de partout dans le monde qui donnent leur temps et leur expertise à ce projet ambitieux : tous sont bienvenus d'écrire et d'apporter des modifications.

Les mêmes qualités qui rendent Wikipédia unique suscitent également la critique de la part de ceux qui s'interrogent à savoir " Comment pouvons-nous faire confiance à un contenu que n'importe qui peut écrire ou changer ? "Toutefois, Wikipédia essaie de contrôler l'exactitude de son contenu en donnant aux utilisateurs l'occasion de remettre en question l'information qu'ils pensent incorrecte ou trompeuse. De même, des " équipes " sont chargées de classer et d'améliorer les articles sur différents sujets, et des outils automatisés reprennent presque instantanément les mauvaises modifications. [4] En résultat, des recherches ont démontré qu'en moyenne, Wikipédia est autant sinon plus exacte que les autres encyclopédies en ligne qui ne sont pas créées par des utilisateurs. [5] Chaque article de Wikipédia comporte une section « Notes et références » (qui indique d'où proviennent les faits spécifiques cités dans l'article) et une section « Sources » (qui fournit des sources plus générales d'informations complémentaires sur le sujet).

De même, vous devriez reconnaître les indications selon lesquelles un article Wikipédia n'est peut-être pas tout à fait fiable, comme la présence de bandeaux recyclage qui montrent les lacunes dans l'article et le classement qu'il a reçu.

Vous pouvez voir le classement dans la page Discussion (cliquez sur l'onglet " Discussion " au haut de l'article). Une explication complète de cette échelle de classement se trouve à l'adresse https://fr.wikipedia.org/wiki/Projet:%C3%89valuation. Les classements sont basés sur l'évaluation des utilisateurs de Wikipédia, la plupart du temps ceux qui font partie des équipes d'évaluation traitant d'un sujet particulier.La page Discussion montre également des discussions entre les éditeurs sur différents enjeux en lien avec le site.

Ce qui distingue Wikipédia de la plupart des autres sources est que non seulement n'importe qui peut modifier le site, mais chaque modification est enregistrée : en cliquant sur l'onglet " Voir l'historique ", vous pouvez voir tous les changements apportés à l'article (ainsi que leurs auteurs) en plus d'avoir accès aux versions antérieures. Cette page, qui vous montre des modifications spécifiques, vous permet aussi de voir si l'article est en cours de révisions majeures ou fait l'objet de controverses.

[1] Roozenbeek, J., & van der Linden S. (2021) Inoculation Theory and Misinformation. NATO Strategic Communications Centre of Excellence.

[2] Traberg, C., Morton, T., & van der Linden, S. (2024). Counteracting socially endorsed misinformation through an emotion-fallacy inoculation. advances. in/psychology, 2, e765332.

[3] Kessler, Sarah. “Students Cite YouTube, Google, Wikipedia the Most [INFOGRAPHIC].” Mashable, May 31, 2012. https://mashable.com/2012/05/31/information-literacy-infographic/

[4] Kloc, Joe. “Wikipedia Is Edited by Bots. That's a Good Thing.” Newsweek, February 25, 2014.

[5] Casebourne, I., Davies, C., Fernandes, M., Norman, N. (2012) Assessing the accuracy and quality of Wikipedia entries compared to popular online encyclopaedias: A comparative preliminary study across disciplines in English, Spanish and Arabic. Epic, Brighton, UK. Récupéré de : https://commons.wikimedia.org/wiki/File:EPIC_Oxford_report.pdf

Critical Thinking VS Disinformation - Content

AlexK — Wed, 09 Oct 2024 23:58:51 +0000

Pensée critique vs désinformation - Content AlexK Thu 17/10/2024 - 17:13

How to tell what's true - content

AlexK — Thu, 10 Oct 2024 00:37:52 +0000

Comment savoir ce qui est vrai - content AlexK Thu 17/10/2024 - 17:11

Break the fake - content

AlexK — Wed, 02 Oct 2024 22:34:54 +0000

Faux que ça cesse - content AlexK Thu 17/10/2024 - 08:57

What is AI?

Julia — Wed, 16 Oct 2024 18:58:59 +0000

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

Authentification de l'information

Internet et communication mobile

Vie privée

Julia Thu 17/10/2024 - 08:53

Guide

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle? Un guide

Vous avez sûrement déjà entendu parler de l’intelligence artificielle (IA). Vous avez peut-être lu des articles vantant ses prouesses impressionnantes, comme sa capacité à créer des images et des vidéos en quelques minutes ou de tenir des conversations qui paraissent totalement humaines. L’IA est souvent qualifiée de véritable « révolution » pour les personnes en situation de handicap[1], car elle permet d’automatiser des tâches très chronophages et fastidieuses. Il a également été constaté que les agents conversationnels d’IA contribuent à réduire le sentiment de solitude chez les utilisateurs[2]. Mais qu’est-ce que l’IA exactement, et à quoi faut-il être vigilant? Quels en sont les bénéfices, et quels en sont les dangers?

Ce guide offre un aperçu de ce qu’est l’IA, en particulier l’IA générative, et présente deux exemples d’outils d’IA que vous êtes susceptible de rencontrer. Il aborde ensuite les principaux enjeux éthiques et sociaux liés à l’IA générative.

Qu’est-ce que l’IA?

L’IA (intelligence artificielle) utilise des algorithmes informatiques pour accomplir des tâches avec peu ou pas d’intervention humaine.

Un algorithme est une série d’instructions ou d’étapes pour réaliser une tâche. Contrairement aux algorithmes traditionnels, les algorithmes d’IA ne sont pas programmés manuellement, mais entraînés. Cela signifie qu’ils apprennent à partir d’un ensemble de données, comme une collection de millions d’images ou de textes. Ils identifient des motifs ou des corrélations dans ces données et s’en servent pour résoudre le problème pour lequel ils ont été conçus.

« Il n’est pas nécessaire de fournir une liste détaillée d’instructions… Vous donnez à la machine des données, un objectif, et vous lui indiquez quand elle est sur la bonne voie – puis vous la laissez trouver la meilleure façon d’atteindre le but. »
– Hannah Fry, Hello World

Les algorithmes d’IA sont beaucoup plus puissants et flexibles que ceux créés par des humains, mais ils sont aussi plus complexes à analyser et à comprendre. On peut savoir quelles données sont utilisées et voir les résultats qu’ils produisent, mais le processus entre les deux reste souvent flou. C’est pourquoi l’IA est parfois qualifiée de « boîte noire ». De plus, les algorithmes d’IA les plus avancés peuvent évoluer et s’adapter avec le temps, si bien que même leurs concepteurs et utilisateurs ne savent pas toujours précisément comment ils fonctionnent.

Même si l’IA n’est pas programmée de manière traditionnelle, l’intervention humaine reste indispensable dans son processus d’apprentissage. Les humains font des retours en notant la qualité des réponses, en ajoutant des légendes ou des annotations aux données, ou en s’assurant qu’elle ne génère pas de contenu inapproprié, violent ou explicite[3]. L’IA « semble si humaine parce qu’elle a été entraînée par une IA qui imitait des humains, qui eux-mêmes évaluaient une IA imitant des humains, en prétendant être une version améliorée d’une IA formée à partir d’écrits humains[4]. »

Qu’est-ce que l’IA générative?

L’IA générative désigne les systèmes d’intelligence artificielle capables de créer des contenus comme des images, des vidéos, des voix ou du texte. Elle fonctionne en codant d’abord de nombreux exemples du type de contenu à générer, puis en les décodant pour générer du contenu inédit[5].

Du point de vue de l’utilisateur, utiliser l’IA générative commence par soumettre ce qu’on appelle une requête : c’est-à-dire une description de ce que vous souhaitez que l’IA crée (texte, image, vidéo, musique, etc.). Cela peut être aussi simple qu’une demande basique (« une pomme »), ou bien inclure des directives plus précises (« une pomme dans le style pointilliste de Cézanne »). On peut également imposer des contraintes à l’IA ou lui demander d’adopter un rôle spécifique.

Examinons les deux exemples les plus courants d’IA générative :

Agents conversationnels

Les agents conversationnels, capables de générer du texte, de répondre à des questions et de tenir des conversations, reposent sur une forme d’IA appelée grand modèle de langage.

Pour mieux comprendre ce que cela signifie, décomposons ce terme :

Modèle : Comme d’autres algorithmes d’apprentissage automatique, les agents conversationnels ne doivent pas leurs capacités à la programmation, mais à un entraînement sur d’immenses volumes de textes. Ils y repèrent des motifs qui leur servent à créer un modèle de fonctionnement du langage.

Langage : Les agents conversationnels sont capables de lire et d’écrire avec fluidité, que ce soit des phrases, des paragraphes ou même des articles entiers. Ils y arrivent en grande partie grâce aux modèles transformateurs, qui examinent les similitudes et différences entre les mots sous divers angles ou « dimensions ».

Par exemple, si nous ne considérions que deux dimensions, la rondeur et la rougeur, le modèle transformateur verrait une pomme et un camion de pompiers très éloignés en termes de rondeur mais proches en termes de rougeur, tandis qu’une balle de baseball serait proche de la pomme en termes de rondeur mais éloignée en termes de rougeur.

Les modèles transformateurs font des déductions en « explorant » ces différentes dimensions. Par exemple, en partant du mot « roi » et en se déplaçant dans la dimension « féminin », l’algorithme trouvera « reine ». S’il se dirige plutôt vers la dimension de la jeunesse, il pourrait aboutir à « prince ». En combinant ces deux dimensions, il pourra arriver à « princesse ».

Cela permet à l’IA de mieux prédire quels mots doivent suivre en s’appuyant sur le contexte global de la phrase ou du paragraphe. Par exemple, si vous écrivez « Frida a bu un chocolat », un algorithme de type autocomplétion pourrait automatiquement proposer « au lait » après « chocolat », car c’est ce qui apparaît le plus souvent dans ses données d’entraînement. Par contre, si vous demandez à un agent conversationnel : « Quel type de chocolat Frida a-t-elle bu? », le modèle transformateur pourrait repérer le mot « bu » et, en se concentrant sur « chocolat » dans le contexte d’un liquide, proposer « chaud » comme mot suivant.

Grand : Les agents conversationnels parviennent à imiter le langage humain et tenir des conversations grâce à l’immense volume de données sur lesquelles ils ont été formés et au nombre d’opérations (prédictions) qu’ils peuvent faire. Par exemple, un agent conversationnel très populaire a été formé sur un ensemble de données d’environ 500 milliards de mots. Chaque mot se voit attribuer une valeur dans jusqu’à 96 dimensions différentes (comme la « rougeur » ou la « rondeur »), et l’agent conversationnel effectue plus de 9 000 opérations à chaque fois qu’il devine un nouveau mot[6].

Générateurs de médias

Les outils d’IA qui créent des médias comme des images, des vidéos ou des voix fonctionnent de manière similaire aux IA conversationnelles, en étant formés sur des ensembles de données. En fait, beaucoup d’entre eux intègrent de grands modèles de langage : si vous faites la requête « représente une famille prenant le petit-déjeuner », l’image comprendra probablement des verres de jus d’orange, car le modèle transformateur comprend que le jus d’orange est souvent associé au petit-déjeuner.

Pour créer du contenu, ces IA utilisent un autre type de modèle, appelé modèle de diffusion.

Le principe est de partir d’images réelles, puis d’y ajouter progressivement du bruit, soit des modifications aléatoires, jusqu’à ce que l’image d’origine soit complètement brouillée. C’est ce qu’on appelle la diffusion.

Ensuite, le modèle essaye d’inverser ce processus en testant des milliers, voire des millions de méthodes pour annuler le bruit et revenir à l’image d’origine. À chaque tentative, il compare son résultat à l’original et ajuste son processus en fonction du niveau de réussite. C’est ce qu’on appelle la diffusion inverse.

Une fois qu’il arrive à recréer parfaitement l’image initiale, le modèle dispose d’une « graine » – une base pour créer de nouvelles images similaires. En apprenant à débruiter ces images pour les ramener à l’original, le modèle apprend également à générer de nouvelles images dans le même style.

Ainsi, si vous lui demandez de créer une image d’orange, il puisera dans ces « graines » d’orange, les représentations d’oranges dans son ensemble de données, déjà passées par ce processus.

Enjeux liés à l’IA - Points d’attention

Il ne fait aucun doute que l’IA générative est un outil puissant qui aura des impacts majeurs sur notre quotidien, que ce soit à l’école, au travail ou à la maison. Elle apporte de nombreux avantages, mais comporte aussi des risques. Voici quelques domaines clés où l’IA a un impact.

Les informations

Les agents conversationnels peuvent être efficaces pour réduire la croyance aux théories du complot, en fournissant des informations fiables et des contre-arguments perçus comme venant d’une source objective[7]. Les gens sont aussi parfois plus aptes à repérer leurs propres préjugés lorsqu’ils sont reflétés par des IA entraînées à partir de leurs décisions[8]. Parallèlement, les outils d’IA générative peuvent parfois être utilisés pour produire du contenu volontairement trompeur, allant de sites Web et pages sur les réseaux sociaux avec de fausses informations et images pour attirer du trafic[9],[10] à des théories du complot ou de la désinformation politique[11]. Ce type de contenu s’avère souvent très convaincant[12], surtout si des humains y apportent quelques améliorations[13]. Une étude de 2023 a révélé que plus de la moitié des gens pensent avoir vu du contenu trompeur généré par l’IA au cours des six derniers mois, et à peu près le même nombre n’était pas certain de pouvoir reconnaître de la désinformation créée par l’IA s’ils en voyaient[14]. Les agents conversationnels reproduisent aussi fréquemment des idées reçues, comme la croyance erronée selon laquelle les personnes noires auraient une peau plus épaisse que les personnes blanches[15].

Il est également important de faire attention aux « hallucinations ». Cela se produit lorsque le modèle invente des informations fausses ou inexactes. Par exemple, lorsqu’on demande aux agents conversationnels de fournir des références pour leurs réponses, ils inventent souvent des livres et des auteurs. Comme l’explique Subodha Kumar de l’université de Temple, « le grand public qui utilise [l’IA] aujourd’hui ne comprend pas vraiment son fonctionnement. Elle génère des liens et des références inexistants, car elle est conçue pour produire du contenu[16] ».

Un autre agent conversationnel a systématiquement donné des réponses erronées à des questions sur les processus électoraux[17]. Comme dans le cas de la désinformation intentionnelle, les gens sont susceptibles de croire ces hallucinations et fausses informations car les agents conversationnels ne montrent aucun doute ou incertitude[18]. Ils peuvent aussi fournir des informations exactes mais dangereuses ou inappropriées. Bien que la plupart d’entre eux disposent de « garde-fous » pour éviter cela, des recherches montrent que ces derniers sont imparfaits et relativement faciles à contourner. Par exemple, un agent conversationnel, par exemple, a expliqué à un utilisateur qu’il croyait être âgé de 15 ans comment masquer l’odeur de l’alcool[19].

Le plus grand risque n’est peut-être pas que les gens soient mal informés, mais plutôt qu’on en vienne à douter que quoi que ce soit soit réel[20]. À mesure que les images truquées deviennent plus sophistiquées, les signes révélateurs comme les traits asymétriques ou les doigts en trop disparaîtront, et il deviendra presque impossible de distinguer une image authentique d’une fausse, simplement en la regardant.

Zoom sur : les hypertrucages

Un hypertrucage est une image ou une vidéo d’une personne réelle créée de cette manière. Cela peut parfois être fait pour le divertissement, comme les « doubles numériques » d’acteurs dans les films, mais cela peut aussi causer de sérieux préjudices si la vidéo semble montrer quelqu’un dans une situation embarrassante ou choquante. Si les affaires les plus médiatisées impliquent des célébrités, l’utilisation la plus courante de la technologie des hypertrucages est la création de contenus pornographiques non consensuels, ciblant presque toujours des femmes. Ces contenus peuvent avoir des effets traumatisants pour les victimes, et le problème est amplifié par le fait que certains créateurs ou diffuseurs de ces hypertrucages pensent, à tort, qu’ils sont inoffensifs puisqu’ils « ne sont pas réels »[21]. D’autres, bien sûr, ont l’intention explicite de nuire à la personne dont l’image a été manipulée. Même si les hypertrucages de célébrités font le plus parler d’eux, des outils pour créer des hypertrucages pornographiques de n’importe qui sont désormais facilement accessibles[22]

C’est super frustrant, parce que ce n’est pas toi, et tu veux que les gens te croient, et même s’ils savent que ce n’est pas toi, c’est quand même gênant… Je me sens humiliée. Mes parents sont humiliés. » – Victime de 16 ans d’un hypertrucage à caractère intime.

Les jeunes doivent comprendre que les hypertrucages à caractère intime ne sont pas sans conséquences et qu’ils causent du tort aux personnes représentées. Une des stratégies employées par des plateformes comme Meta pour limiter la propagation et l’impact des hypertrucages et autres images trompeuses générées par l’IA est l’ajout de filigranes[23]. Cela consiste à apposer une icône, une étiquette ou un motif pour signaler que l’image a été créée par une IA. Cependant, il n’existe pas encore de méthode de filigranage qui ne puissent être supprimées ou ajoutées à des images et des vidéos réelles pour les discréditer[24]. C’est pourquoi Sam Gregory, directeur général de l’organisation de défense des droits humains Witness, considère le filigranage comme « une réduction des risques » plutôt qu’une solution en soi[25].

Biais

Les générateurs d’images par IA sont davantage entraînés sur des banques d’images que sur des photos réelles, ce qui signifie que les images qu’ils produisent reflètent les choix conscients et inconscients des entreprises de banques d’images. En conséquence, ces algorithmes non seulement reproduisent les préjugés existants, mais peuvent même être encore plus biaisés que le monde réel.

Les images générées par l’IA peuvent reproduire les stéréotypes présents dans les images d’entraînement. Par exemple, certaines IA montrent presque uniquement des femmes[26] lorsqu’il s’agit de tâches ménagères, et si on leur demande une image d’« autochtone d’Amérique », elles représentent souvent des personnes portant des coiffes traditionnelles[27]. Même sans tomber dans ces stéréotypes évidents, l’IA générative a tendance à offrir une vision restreinte des groupes historiquement marginalisés[28].

Certaines recherches suggèrent toutefois que les biais dans les réponses de l’IA peuvent être atténués en diversifiant l’ensemble d’entraînement. Une étude a montré que l’ajout de seulement mille images supplémentaires (à un modèle en comptant plus de deux milliards) réduisait de manière significative le nombre de résultats stéréotypés ou inexacts[29].

Intégrité académique

L’IA peut être utilisée de manière efficace et responsable en classe, que ce soit pour faire des retours aux élèves ou pour simuler des situations comme des entretiens d’embauche. Toutefois, il est essentiel que les jeunes comprennent les enjeux éthiques liés à son utilisation. Bien que les trois quarts des enseignants affirment que l’IA a un impact sur l’intégrité académique[30], les recherches montrent que son arrivée n’a pas entraîné une augmentation du plagiat[31]. Les élèves reconnaissent également que s’appuyer trop sur l’IA pourrait les empêcher d’acquérir des compétences importantes[32], et ceux qui l’utilisent fréquemment sont plus susceptibles de procrastiner[33]. Les raisons pour lesquelles les élèves utilisent l’IA pour tricher sont les mêmes que celles identifiées dans les études précédentes sur le plagiat : le manque de temps ou une charge de travail académique trop lourde[34].

Malheureusement, les outils de détection des textes générés par l’IA échouent souvent à les repérer correctement et peuvent aussi attribuer à tort à l’IA des textes qui ne le sont pas[35]. Les jeunes qui n’écrivent pas dans leur langue maternelle sont particulièrement susceptibles de voir leur travail identifié à tort comme ayant été produit par l’IA[36]. Plutôt que de compter sur ces outils, les enseignants et les parents doivent apprendre aux élèves à utiliser l’IA de manière éthique et leur expliquer clairement les usages qui ne sont pas acceptables.

Vie privée et parasocialité

Les agents conversationnels sont souvent utilisés pour se divertir, mais ils peuvent aussi servir à fournir des retours (en jouant « l’avocat du diable » ou la « voix de la raison ») et aider à réduire le stress et l’anxiété[37]. Beaucoup de gens les trouvent utiles et réconfortants. S’ils sont conçus ou supervisés par des professionnels de la santé mentale, ils peuvent même être efficaces dans le cadre d’une thérapie, notamment pour les personnes qui sont moins enclines à consulter un thérapeute humain[38].

Il y a toutefois des risques que les agents conversationnels donnent des conseils erronés ou même dangereux[39], surtout s’ils n’ont pas été développés par des psychothérapeutes dans le cadre d’un programme de thérapie structuré. Même si les agents conversationnels ne peuvent pas ressentir d’empathie, les recherches montrent que nous avons tendance à les percevoir comme empathiques, surtout si nous sommes influencés pour le croire[40]. Les jeunes qui se tournent vers les agents conversationnels pour trouver de la compagnie peuvent développer des attentes irréalistes vis-à-vis des relations, ainsi que des idées fausses sur ce que leurs futurs partenaires attendront d’eux – et sur ce qu’ils attendront de leurs futurs partenaires[41].

Les informations que vous communiquez à un agent conversationnel peuvent être utilisées pour l’entraîner et, selon la politique de confidentialité de l’outil, être vendues à des courtiers en données, partagées avec les partenaires commerciaux de l’entreprise ou utilisées pour personnaliser vos fils d’actualité sur les réseaux sociaux et vous cibler avec des publicités. Même si les informations ne sont pas partagées ou utilisées, elles peuvent être exposées en cas de piratage de l’outil[42]. Les relations parasociales que nous développons avec les agents conversationnels peuvent nous rendre vulnérables, nous poussant à révéler plus d’informations que nous ne le ferions normalement – et l’agent conversationnel pourrait avoir été optimisé pour nous inciter à le faire, même sans l’intention directe de ses créateurs. De plus, comme ils sont formés à partir de données personnelles, telles que nos publications sur les réseaux sociaux ou nos recherches en ligne, et semblent déjà en savoir beaucoup sur nous, il existe un risque que nous jugions inutile de prendre des mesures pour protéger notre vie privée[43].

Et après?

Comme toutes les technologies, l’IA influence notre manière de l’utiliser, mais nous avons toujours le choix de l’utiliser de façon sûre et responsable. Que vous soyez enseignant, parent ou les deux, vous pouvez utiliser les informations contenues dans ce guide – ainsi que dans nos guides complémentaires Aborder l’intelligence artificielle avec les enfants et Aborder l’intelligence artificielle en classe – pour aider les jeunes à utiliser l’IA de manière positive, critique et responsable.

[1] Aquino, S.(2024) AI could be a game changer for people with disabilities. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2024/08/23/1096607/ai-people-with-disabilities-accessibility

[2] De Freitas, J., Uguralp, A. K., Uguralp, Z. O., & Stefano, P. (2024). AI Companions Reduce Loneliness. arXiv preprint arXiv:2407.19096.

[3] Hao, K., & Seetharaman D. (2023) Cleaning Up ChatGPT Takes Heavy Toll on Human Workers. The Wall Street Journal.

[4] Dzieza, J. (2023) AI Is A Lot of Work. New York. https://nymag.com/intelligencer/article/ai-artificial-intelligence-humans-technology-business-factory.html

[5] Murgia, M. (2023) Transformers: the Google scientists who pioneered an AI revolution. Financial Times. https://www.ft.com/content/37bb01af-ee46-4483-982f-ef3921436a50

[6] Lee, T., & Trott S. (2023) Large language models explained with a minimum of math and jargon. Understanding AI. https://www.understandingai.org/p/large-language-models-explained-with

[7] Costello, T. H., Pennycook, G., & Rand, D. G. (2024). Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI.

[8] Celiktutan, B., Cadario, R., & Morewedge, C. K. (2024). People see more of their biases in algorithms. Proceedings of the National Academy of Sciences, 121(16), e2317602121.

[9] Eastin, T., & Abraham S. (2024) The Digital Masquerade: Unmasking AI’s Phantom Journalists. https://www.ajeastin.com/home/publications/digital-masquerade

[10] DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024). How Spammers and Scammers Leverage AI-Generated Images on Facebook for Audience Growth. arXiv preprint arXiv:2403.12838.

[11] Chopra, A., & Pigman A. (2024) Monsters, asteroids, vampires: AI conspiracies flood TikTok. Agence France Presse. https://www.france24.com/en/live-news/20240318-monsters-asteroids-vampires-ai-conspiracies-flood-tiktok

[12] Spitale, G., Biller-Andorno, N., & Germani, F. (2023). AI model GPT-3 (dis) informs us better than humans. Science Advances, 9(26), eadh1850.

[13] Goldstein, J. A., Chao, J., Grossman, S., Stamos, A., & Tomz, M. (2024). How persuasive is AI-generated propaganda?. PNAS nexus, 3(2), page034.

[14] Maru Public Opinion. (2023) Media Literacy in the Age of AI. Canadian Journalism Foundation. https://cjf-fjc.ca/media-literacy-in-the-age-of-ai/

[15] Omiye, J. A., Lester, J. C., Spichak, S., Rotemberg, V., & Daneshjou, R. (2023). Large language models propagate race-based medicine. NPJ Digital Medicine, 6(1), 195.

[16] Chiu, J. (2023) ChatGPT is generating fake news stories — attributed to real journalists. I set out to separate fact from fiction. The Toronto Star.

[17] Angwin, J., Nelson A. & Palta R. (2024) Seeking Reliable Election Information? Don’t Trust AI. Proof News. https://www.proofnews.org/seeking-election-information-dont-trust-ai/

[18] Kidd, C., & Birhane, A. (2023). How AI can distort human beliefs. Science, 380(6651), 1222-1223.

[19] Pratt, N., Madhavan, R., & Weleff, J. (2024). Digital Dialogue—How Youth Are Interacting With Chatbots. JAMA Pediatrics.

[20] Dance, W. (2023) Addressing Algorithms in Disinformation. Crest Security Review.

[21] Ruiz, R. (2024) What to do if someone makes a deepfake of you. Mashable. https://mashable.com/article/ai-deepfake-porn-what-victims-can-do

[22] Maiberg, E. (2024) ‘IRL Fakes:’ Where People Pay for AI-Generated Porn of Normal People. 404. https://www.404media.co/irl-fakes-where-people-pay-for-ai-generated-porn-of-normal-people/

[23] Reuters. (2024) Facebook and Instagram to label digitally altered content ‘made with AI’. The Guardian.

[24] Saberi, M., Sadasivan, V. S., Rezaei, K., Kumar, A., Chegini, A., Wang, W., & Feizi, S. (2023). Robustness of ai-image detectors: Fundamental limits and practical attacks. arXiv preprint arXiv:2310.00076.

[25] Kelly, M. (2023) Watermarks aren’t the silver bullet for AI misinformation. The Verge. https://www.theverge.com/2023/10/31/23940626/artificial-intelligence-ai-digital-watermarks-biden-executive-order

[26] Tiku, N., Schaul K. & Chen S.Y. (2023) AI generated images are biased, showing the world through stereotypes. The Washington Post.

[27] Heikkilä, M. (2023) These new tools let you see for yourself how biased AI image models are. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2023/03/22/1070167/these-news-tool-let-you-see-for-yourself-how-biased-ai-image-models-are/

[28] Rogers, R. (2024) Here's How Generative AI Depicts Queer People. Wired. https://www.wired.com/story/artificial-intelligence-lgbtq-representation-openai-sora/

[29] Stokel-Walker, C. (2024) Showing AI just 1000 extra images reduced AI-generated stereotypes. New Scientist.

[30] Robert, J. (2024) AI Landscape Study. EDUCAUSE. https://library.educause.edu/resources/2024/2/2024-educause-ai-landscape-study

[31] Singer, N. (2023) Cheating Fears Over Chatbots Were Overblown, New Research Suggests. The New York Times.

[32] Pratt, N., Madhavan, R., & Weleff, J. (2024). Digital Dialogue—How Youth Are Interacting With Chatbots. JAMA Pediatrics.

[33] Abbas, M., Jam, F. A., & Khan, T. I. (2024). Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 10.

[34] Abbas, M., Jam, F. A., & Khan, T. I. (2024). Is it harmful or helpful? Examining the causes and consequences of generative AI usage among university students. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 10.

[35]Perkins, M., Roe, J., Vu, B. H., Postma, D., Hickerson, D., McGaughran, J., & Khuat, H. Q. (2024). GenAI Detection Tools, Adversarial Techniques and Implications for Inclusivity in Higher Education. arXiv preprint arXiv:2403.19148.

[36] Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E. et Zou, J. (2023). Les détecteurs GPT sont biaisés contre les écrivains anglais non natifs. Patterns, 4(7).

[37] Meng, J., & Dai, Y. (2021). Emotional support from AI chatbots: Should a supportive partner self-disclose or not?. Journal of Computer-Mediated Communication, 26(4), 207-222.

[38] Habicht, J., Viswanathan, S., Carrington, B., Hauser, T. U., Harper, R., & Rollwage, M. (2024). Closing the accessibility gap to mental health treatment with a personalized self-referral Chatbot. Nature Medicine, 1-8.

[39] Robb, A. (2024) ‘He checks in on me more than my friends and family’: can AI therapists do better than the real thing? The Guardian.

[40] Pataranutaporn, P., Liu, R., Finn, E., & Maes, P. (2023). Influencing human–AI interaction by priming beliefs about AI can increase perceived trustworthiness, empathy and effectiveness. Nature Machine Intelligence, 5(10), 1076-1086.

[41] Hinduja, S. (2024) Teens and AI: Virtual Girlfriend and Virtual Boyfriend Bots. Cyberbullying Research Center. https://cyberbullying.org/teens-ai-virtual-girlfriend-boyfriend-bots

[42] Caltrider, J., Rykov M. & MacDonald Z. (2024) Happy Valentine’s Day! Romantic AI Chatbots Don’t Have Your Privacy at Heart. Privacy Not Included. https://foundation.mozilla.org/en/privacynotincluded/articles/happy-valentines-day-romantic-ai-chatbots-dont-have-your-privacy-at-heart/

[43] Caltrider, J., Rykov M. & MacDonald Z. (2024) Happy Valentine’s Day! Romantic AI Chatbots Don’t Have Your Privacy at Heart. Privacy Not Included. https://foundation.mozilla.org/en/privacynotincluded/articles/happy-valentines-day-romantic-ai-chatbots-dont-have-your-privacy-at-heart/

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Addressing AI in the Classroom: Tips for Teachers

Julia — Wed, 16 Oct 2024 17:21:12 +0000

Aborder l’intelligence artificielle en classe : conseils pour les enseignants

Authentification de l'information

Internet et communication mobile

Vie privée

Julia Wed 16/10/2024 - 14:11

Fiche-conseil

Aborder l’intelligence artificielle en classe : conseils pour les enseignants

Les enseignants ont un rôle clé à jouer pour sensibiliser leurs élèves à l’intelligence artificielle, même sans être experts en la matière. En abordant l’IA de manière à développer leurs compétences et à leur montrer les dangers d’une dépendance excessive, les enseignants peuvent préparer une nouvelle génération de citoyens capables de s’épanouir dans un monde où l’IA est omniprésente.

Nul besoin de vous inquiéter de l’arrivée de l’IA dans les salles de classe, mais il est essentiel de mieux la comprendre : à ce jour, seulement un tiers des enseignants a reçu une formation sur l’utilisation responsable de l’IA par les élèves[1].

Nous savons également que les élèves veulent en apprendre davantage sur l’IA et les agents conversationnels, et attendent des directives claires pour les utiliser de manière plus efficace et éthique.

Comprendre le fonctionnement de l’IA et les enjeux qui y sont liés est important pour les enseignants et les élèves, mais l’efficacité de l’IA repose autant sur l’utilisateur que sur l’outil. Malgré ses limites et ses implications, l’IA peut être un atout si elle est utilisée de façon critique et responsable.

Bien que les outils d’IA puissent faciliter l’apprentissage, leur usage peut aussi réduire l’efficacité pédagogique, selon la manière dont ils sont employés. Si les élèves se contentent de copier-coller les résultats fournis par l’IA, non seulement ils n’apprendront rien, mais cela nuira à leur autonomie.

L’apprentissage autonome consiste à se fixer des objectifs, planifier son apprentissage, évaluer ses progrès, et prendre en main ses résultats. L’IA peut aider les élèves dans ce processus en leur permettant de définir leurs objectifs, planifier leur apprentissage et évaluer leurs progrès.

Avec l’IA générative, les élèves peuvent participer à des séances d’apprentissage individuelles. Si nous devons leur enseigner les limites de l’IA, celle-ci peut tout de même être un outil précieux pour :

Trouver des idées pour un devoir[2]
Proposer des améliorations à un texte[3]
Affiner des questions de recherche, ou élargir/limiter des sujets[4]
Expliquer des concepts[5]
Apporter des modifications à un texte (par exemple, « réécris pour être plus concis », « réécris pour qu’un petit enfant puisse le comprendre ») et analyser les différences[6]
Rédiger un CV ou une lettre de présentation[7]
Jouer l’avocat du diable ou les aider à détecter des erreurs dans leur raisonnement et à remettre en question leurs idées préconçues[8]
Simuler des situations comme des entretiens d’embauche

Dans les matières où l’orthographe et la grammaire ne sont pas évaluées, l’IA peut également servir à égaliser les chances des élèves qui apprennent l’anglais comme langue seconde[9] ou de ceux qui ont certaines difficultés[10]. Les générateurs d’images peuvent aussi être utilisés pour créer des visuels personnalisés dans des projets scolaires, lorsque les compétences artistiques des élèves ne sont pas évaluées.

Voici quelques idées concrètes sur la manière d’utiliser l’IA en classe :

Développer les compétences de questionnement :

À l’ère de l’IA, la capacité à penser de manière critique et créative est plus précieuse que l’accumulation de connaissances, rendant l’art de poser des questions de plus en plus indispensable. Alors qu’Internet sert à la recherche d’informations, l’utilisation de l’IA générative repose sur la capacité à poser des questions, ce qui peut aider à développer cette compétence.

La capacité à poser de bonnes questions dépend de la profondeur et de la diversité des interrogations. Il est donc essentiel que les élèves apprennent à poser des questions de plus en plus approfondies et générales. Une manière d’utiliser l’IA générative pour améliorer cette compétence consiste à partir d’une question initiale et à enchaîner avec des questions supplémentaires, étape par étape.

Exemple de questions de plus en plus approfondies :

« Quelle est l’espérance de vie d’un chat? »
« Y a-t-il une différence de longévité entre un chat domestique et un chat sauvage? »
« Quelles sont les principales causes de ces différences de longévité? »
« Parmi ces causes, laquelle est la plus déterminante? »

Exemple de questions de plus en plus générales :

« Quelle est l’espérance de vie d’un chat? »
« Quelle est l’espérance de vie d’un chien? »
« Quelle espèce des félins et canidés vit le plus longtemps? »
« Quel mammifère a l’espérance de vie la plus longue? »

En posant ce genre de questions à une IA générative, les élèves peuvent développer leur capacité à réfléchir de manière approfondie et générale.

Vous pouvez aussi faire de la création de requêtes pour l’IA un exercice en classe. Comme pour les recherches sur les moteurs de recherche, beaucoup de requêtes manquent d’informations pour tirer pleinement parti de l’outil. Créez un compte de classe pour un agent conversationnel (vous pouvez utiliser un service de messagerie anonyme comme Protonmail ou SharkLasers pour l’inscription) et demandez aux élèves de rédiger une requête qui inclut :

Le rôle de l’agent conversationnel (cela peut être un rôle spécifique, comme incarner une personnalité historique ou un personnage fictif, ou un rôle plus large, comme celui d’un mentor ou d’un assistant de recherche);
L’objectif de la requête (par exemple, donner un avis, partager une expérience, se faire l’avocat du diable, etc.);
Les caractéristiques attendues de la réponse (par exemple, constructive, stimulante, encourageante, etc.);
Les contraintes ou limites de la réponse (par exemple, « Ne pas mentionner d’événements postérieurs à 1800 », « Ne pas me donner directement la solution »); et
Le public cible (niveau scolaire, sujet, niveau de langue, etc.)[11]

Ces éléments peuvent être utilisés au début d’une conversation avec un agent conversationnel ou pour une seule réponse spécifique.

Développer les compétences en débat : les élèves peuvent améliorer leurs compétences en débat en utilisant l’IA générative pour défendre des points de vue opposés sur des sujets précis. Ils peuvent simuler des débats en présentant des arguments pour et contre, ainsi qu’en répondant par des contre-arguments. Cet exercice renforce leurs compétences en argumentation.

Apprentissage des langues : l’apprentissage des langues s’est longtemps appuyé sur des méthodes comme les livres, les cours vidéo ou les applications mobiles. Mais aujourd’hui, des applications d’apprentissage des langues utilisant l’IA offrent une expérience plus personnalisée. Grâce à sa capacité à converser, l’IA générative est un outil précieux pour apprendre une langue à travers le dialogue. De plus, l’augmentation des programmes interactifs avec reconnaissance vocale aide grandement à améliorer les compétences orales.

Utiliser l’IA comme outil de création :

Écriture : les élèves peuvent utiliser l’IA générative pour rédiger différents types de contenu, comme des romans, des poèmes ou des articles de blogue. L’IA peut les aider à toutes les étapes, que ce soit pour trouver des idées, améliorer la structure ou la grammaire, et corriger les fautes de frappe. Utilisée comme un assistant, et non comme une béquille, l’IA peut véritablement améliorer leurs compétences en écriture.
Création d’images, graphiques et design : en entrant de simples descriptions textuelles, les élèves peuvent utiliser l’IA générative pour créer des images et les adapter à leurs besoins en termes de style et de format.
Composition musicale : l’IA rend la composition, l’arrangement et la production musicale bien plus accessibles à tous.
Production et montage vidéo : l’IA peut être utilisée dans divers aspects de la production vidéo, que ce soit pour l’audio, les sous-titres, le montage ou les graphismes. Les avancées permettent aujourd’hui de créer des vidéos complètes à partir de simples textes, facilitant ainsi la créativité des élèves.

L’IA générative est particulièrement utile dans des matières où la création de médias n’est pas l’objectif principal, comme la réalisation d’une affiche en cours d’Histoire ou la mise en musique d’une chanson en cours d’Anglais. Il est essentiel de bien expliquer aux élèves quelles parties d’un projet peuvent être faites avec l’aide de l’IA et lesquelles doivent être réalisées par eux-mêmes. Comme pour une calculatrice, l’utilisation de l’IA dépend du niveau des élèves : on peut ainsi leur permettre de s’en servir pour automatiser des tâches qu’ils maîtrisent déjà[12].

Développer une pensée critique vis-à-vis de l’IA

Il est essentiel d’encourager les élèves à réfléchir de manière critique à l’IA en abordant des sujets comme les stéréotypes, la désinformation, la vie privée, les relations parasociales et les enjeux éthiques.

« Il faut trouver un juste équilibre entre “l’IA va dominer le monde” et “l’IA va détruire le monde”. Mais cet équilibre sera impossible à atteindre sans aborder l’IA en classe et l’intégrer aux cours » — Isabella Iturrate, élève de 12^e année[13].

Reconnaître la désinformation :

L’IA générative peut générer de la mésinformation et de la désinformation délibérée. Malheureusement, alerter les gens sur les risques de désinformation liés à l’IA ne suffit pas à les aider à la reconnaître. Au contraire, cela les rend plus enclins à croire que du contenu réel est faux[14].

Lorsque les élèves essaient de déterminer si une image ou une vidéo est un hypertrucage, encouragez-les à ne pas se fier uniquement aux éléments visuels, comme la présence de détails inhabituels (ex. des humains avec des doigts en trop). Les générateurs d’images améliorent rapidement leur capacité à corriger ces erreurs. De plus, nous avons tendance à être plus sceptiques vis-à-vis de ce que nous ne voulons pas croire, et pratiquement toutes les images ou vidéos comportent des éléments qui permettent de les réfuter si nous le souhaitons.

« Dire aux gens d’être sceptiques n’est qu’un point de départ. La vraie question est de savoir comment décider à qui faire confiance. Si nous ne pouvons pas nous fier au contenu lui-même, la fiabilité de la source devient alors essentielle[15] ».

Au lieu de cela, enseignez aux élèves les techniques de vérification de l’information, comme celles du programme FAUX que ça cesse de HabiloMédias :

Par exemple, utiliser une recherche d’image inversée avec Tineye permet de savoir rapidement où une photo a été publiée pour la première fois. Cela ne vous dira peut-être pas si c’est un hypertrucage, mais si la source n’est pas fiable, cela soulève des doutes sur l’authenticité de l’image.

Se fier à ce que d’autres disent d’une source (par exemple, si elle possède une page Wikipédia ou si elle est citée par des sources fiables) est souvent plus utile que de se fier à ce qu’une source dit d’elle-même.

Consulter des sites de vérification des faits et des sources que vous savez fiables (comme des médias reconnus) peut aussi vous aider à distinguer les faits des fictions générées par l’IA.

Aidez les élèves à comprendre le fonctionnement de l’IA et à réfléchir à la manière dont cela influence notre perception de ce que ces systèmes « savent » et « décident »[16].

Invitez-les à comparer l’IA générative à d’autres sources d’information, en ligne et hors ligne. Par exemple, quelles sont les différences et similitudes entre un agent conversationnel et un moteur de recherche? En quoi un agent conversationnel est-il différent de Wikipédia? Dans chaque cas, examinez comment l’information est construite et si on peut véritablement considérer l’outil comme une « source ».

Demandez aux élèves de poser une question à un agent conversationnel sur un sujet traité en classe, puis de noter la réponse[17]. Est-elle juste et pertinente? L’agent conversationnel fournit-il des réponses tout aussi justes lorsque la question est formulée différemment? (De nombreux agents conversationnels corrigent les idées reçues si on les interroge directement à ce sujet, mais les répètent si la question n’est pas explicite. Par exemple, un agent conversationnel interrogé sur la croyance médiévale selon laquelle la Terre était plate a bien identifié cela comme un mythe, mais a tout de même mentionné la crainte de tomber au bout du monde comme une inquiétude possible des marins de Christophe Colomb.)

Éthique personnelle :

Il est essentiel que les élèves comprennent que les hypertrucages à caractère intime ne sont pas sans conséquences et peuvent causer un réel préjudice aux personnes représentées. Les recherches de HabiloMédias ont révélé que les jeunes qui partagent des sextos sans le consentement de l’expéditeur utilisent souvent des mécanismes de désengagement moral pour justifier leur comportement, en minimisant ou en niant les préjudices causés. La leçon Aucune excuse traite de ce sujet. Cela vaut aussi pour les images ou vidéos « canulars », où l’on montre des personnes dans des situations embarrassantes.

Éthique académique :

Aidez vos élèves à bien comprendre ce qu’est le plagiat et comment cela s’applique à l’utilisation de l’IA[18]. Si votre école n’a pas encore de politique sur l’utilisation de l’IA, élaborez-en une avec la classe. Faites un tableau récapitulant les usages acceptables et ceux qui ne le sont pas, afin qu’ils puissent clairement faire la distinction[19].

Ne vous fiez pas uniquement aux outils de détection ou d’évaluation de l’IA. Si vous les utilisez, faites-en seulement une partie du processus d’intégrité académique, car ils commettent fréquemment des erreurs[20].

Demandez aux élèves de documenter et de montrer leur processus de travail. Une option consiste à utiliser un traitement de texte en ligne qui suit les modifications apportées au brouillon. En vérifiant l’historique des versions, vous pouvez voir si le texte a été rédigé au fil du temps ou simplement collé d’un seul coup (comme ce serait le cas s’il avait été écrit par un agent conversationnel[21]).

Réfléchissez à des moyens d’intégrer l’IA dans certaines étapes du processus de création, sans l’utiliser pour produire directement un travail final[22].

Si vous autorisez l’utilisation de l’IA, demandez aux élèves de fournir les requêtes qu’ils ont utilisées ainsi que les liens vers les résultats générés[23].

Variez vos méthodes d’évaluation en incluant des exercices en classe, comme la rédaction ou la création de contenu multimédia[24]. L’objectif est de privilégier la compréhension et l’application des compétences plutôt que l’apprentissage par cœur[25].

Apprenez aux élèves à citer et à référencer correctement leurs sources. Expliquez que, tout comme un moteur de recherche ou une encyclopédie, un agent conversationnel n’est qu’un intermédiaire vers des sources, et ne doit pas être considéré comme une source en lui-même[26]. Encouragez-les à vérifier que les sources mentionnées par l’IA existent réellement et qu’elles sont correctement citées dans le texte.

[1] Dwyer, M., & Laird E. (2024) Up in the Air: Educators Juggling the Potential of Generative AI with Detection, Discipline and Distrust. Center for Democracy & Technology.

[2] Frank, D., & Johnson J.K. (2024) Working Alongside, Not Against, AI Writing Tools in the Composition Classroom: a Dialectical Retrospective. In Teaching and Generative AI. https://uen.pressbooks.pub/teachingandgenerativeai/front-matter/forweword/

[3] Frank, D., & Johnson J.K. (2024) Working Alongside, Not Against, AI Writing Tools in the Composition Classroom: a Dialectical Retrospective. In Teaching and Generative AI. https://uen.pressbooks.pub/teachingandgenerativeai/front-matter/forweword/

[4] James, A. B., & Filgo, E. H. (2023). Where does ChatGPT fit into the Framework for Information Literacy? The possibilities and problems of AI in library instruction. College & Research Libraries News, 84(9), 334.

[5] Spector, C. (2023) What do AI chatbots really mean for students and cheating ? Stanford Graduate School of Education. https://ed.stanford.edu/news/what-do-ai-chatbots-really-mean-students-and-cheating

[6]Frank, D., & Johnson J.K. (2024) Working Alongside, Not Against, AI Writing Tools in the Composition Classroom: a Dialectical Retrospective. In Teaching and Generative AI. https://uen.pressbooks.pub/teachingandgenerativeai/front-matter/forweword/

[7] Ferreira, J. (2023) ChatGPT a 'time-saver' for parents, teachers as Canadians share how they're using the AI tool. CTV News. https://www.ctvnews.ca/sci-tech/chatgpt-a-time-saver-for-parents-teachers-as-canadians-share-how-they-re-using-the-ai-tool-1.6419330

[8] Costello, T. H., Pennycook, G., & Rand, D. G. (2024). Durably reducing conspiracy beliefs through dialogues with AI.

[9] Gupta, A., Atef, Y., Mills, A., & Bali, M. (2024). Assistant, Parrot, or Colonizing Loudspeaker? ChatGPT Metaphors for Developing Critical AI Literacies. arXiv preprint arXiv:2401.08711.

[10] Heidt, A. (2024) ‘Without these tools, I’d be lost’: how generative AI aids in accessibility. Nature. https://www.nature.com/articles/d41586-024-01003-w

[11] Mollick, E., & Mollick, L. (2023). Assigning AI: Seven approaches for students, with prompts. arXiv preprint arXiv:2306.10052.

[12] Gupta, A., Atef, Y., Mills, A., & Bali, M. (2024). Assistant, Parrot, or Colonizing Loudspeaker? ChatGPT Metaphors for Developing Critical AI Literacies. arXiv preprint arXiv:2401.08711.

[13] Singer, N. (2023) Chatbot Hype or Harm? Teens Push to Broaden A.I. Literacy. The New York Times.

[14] Ternovski, J., Kalla, J., & Aronow, P. (2022). The negative consequences of informing voters about deepfakes: evidence from two survey experiments. Journal of Online Trust and Safety, 1(2).

[15] Kapoor, S., & Narayanan A. (2023) How to Prepare for the Deluge of Generative AI on Social Media. Knight First Amendment Institute. https://knightcolumbia.org/content/how-to-prepare-for-the-deluge-of-generative-ai-on-social-media

[16] Frank, D., & Johnson J.K. (2024) Working Alongside, Not Against, AI Writing Tools in the Composition Classroom: a Dialectical Retrospective. In Teaching and Generative AI. https://uen.pressbooks.pub/teachingandgenerativeai/front-matter/forweword/

[17] Heaven, W.D. (2023) ChatGPT is going to change education not destroy it. Technology Review. https://www.technologyreview.com/2023/04/06/1071059/chatgpt-change-not-destroy-education-openai/

[18] Tight, M. (2023). Challenging cheating in higher education: a review of research and practice. Assessment & Evaluation in Higher Education, 1-13.

[19] Curtis, E. (n.d.) Creating Student AI Guidelines. https://docs.google.com/document/d/10VB7V_Mc54e_mVAyz_IihR5m1WUYjic0NlkFtbEQfbM/edit

[20] Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT: Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education? Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1). https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.9

[21] Ford, D. (2024) Tracking the Draft: An Academic Integrity Policy for Cheating with AI. Faculty Focus. https://www.facultyfocus.com/articles/teaching-with-technology-articles/tracking-the-draft-an-academic-integrity-policy-for-cheating-with-ai/

[22] Berdanier, C. G. P., & Alley, M. (2023). We still need to teach engineers to write in the era of ChatGPT. Journal of Engineering Education, 112(3), 583–586. https://doi.org/10.1002/jee.20541

[23] Ferreira, J. (2023) ChatGPT a 'time-saver' for parents, teachers as Canadians share how they're using the AI tool. CTV News. https://www.ctvnews.ca/sci-tech/chatgpt-a-time-saver-for-parents-teachers-as-canadians-share-how-they-re-using-the-ai-tool-1.6419330

[24] Vaidhyanathan, S. (2023) My students are using AI to cheat. Here’s why it’s a teachable moment. The Guardian.

[25] Tight, M. (2023). Challenging cheating in higher education: a review of research and practice. Assessment & Evaluation in Higher Education, 1-13.

[26] Eaton, S. E. (2023). Postplagiarism: transdisciplinary ethics and integrity in the age of artificial intelligence and neurotechnology. International Journal for Educational Integrity, 19(1), 23.

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Talking to Kids About AI: Tips for Parents

Julia — Fri, 11 Oct 2024 19:58:15 +0000

Aborder l’intelligence artificielle avec ses enfants : conseils pour les parents Julia Tue 15/10/2024 - 15:15

Fiche-conseil

Aborder l’intelligence artificielle avec ses enfants : conseils pour les parents

Ça peut être difficile à croire, mais il y a de fortes chances que nos enfants nous pensent beaucoup plus calés en technologie que nous le sommes en réalité! C’est pourquoi nous devons être prêts à leur parler de tous les outils, technologies et appareils qu’ils utilisent, y compris l’intelligence artificielle (IA).

Voici quelques conseils pour aborder l’IA avec eux :

Explorez l’IA ensemble. Si vos jeunes enfants utilisent un agent conversationnel ou un assistant vocal d’IA, commencez par les accompagner pour les aider à comprendre son utilisation et à s’interroger sur ses réponses. À mesure qu’ils se sentent plus à l’aise, vous pourrez les laisser faire, mais essayez de maintenir un dialogue sur ce qu’ils font et découvrent. Assurez-vous qu’ils savent qu’ils peuvent se tourner vers vous si un agent conversationnelleur dit quelque chose d’inapproprié ou de dérangeant.

Encouragez-les à faire preuve de curiosité, de créativité et à s’amuser lorsqu’ils utilisent l’IA. Incitez-les à jouer avec l’IA en testant différentes requêtes et en se servant des réponses générées comme ébauche qu’ils peuvent ensuite modifier ou enrichir.

Expliquez-leur que les agents conversationnels sont des outils ludiques, pas des substituts aux amis réels ou au soutien en santé mentale qualifié. Assurez-vous qu’ils connaissent des sources qualifiées de conseil et de soutien en ligne comme Jeunesse, J’écoute.

Apprenez-leur à être des utilisateurs critiques de ce qu’ils voient en ligne. Montrez-leur comment identifier les sources d’information fiables et vérifier si les réponses fournies par les IA sont exactes. Le programme FAUX que ça cesse de HabiloMédias enseigne quatre étapes simples et rapides pour vérifier la véracité d’une information.

Contrôlez la collecte des informations personnelles lorsque vos enfants utilisent l’IA :

Vérifiez les conditions d’utilisation et la politique de confidentialité des outils : vous pouvez consulter les sites Terms of Service, Didn’t Read et Privacy Not Included pour des résumés et des avis sur la confidentialité.
Vérifiez également si les plateformes sur lesquelles vos enfants publient du contenu en ligne (réseaux sociaux, sites de vidéos, sites de fanfiction, etc.) autorisent l’utilisation de ce contenu pour entraîner les IA.
Examinez les paramètres de l’application ou du site pour savoir si vous pouvez contrôler l’historique des conversations, la collecte et le stockage des données. Prenez des décisions éclairées sur l’utilisation de vos données. De nombreuses IA conversationnelles vous permettent de refuser que vos conversations soient utilisées pour leur apprentissage, si vous le souhaitez.
Limitez également la collecte de données sur le navigateur ou l’appareil utilisé :
Si vos enfants utilisent un ordinateur portable ou de bureau, installez une extension de navigateur comme Privacy Badger.
S’ils utilisent un iPhone ou un iPad, activez l’option Demander à l’app de ne pas suivre mes activités.
S’ils utilisent un appareil Android, téléchargez l’application DuckDuckGo et activez la protection contre le suivi des applications.
Accédez aux paramètres de l’appareil pour restreindre l’accès à la localisation, aux photos, à la caméra et au microphone.

Assurez-vous que vos enfants comprennent bien les règles de leur école ou de leur classe concernant l’utilisation de l’IA, ce qui est permis et ce qui ne l’est pas. Expliquez-leur que l’essentiel est d’apprendre, de progresser et d’apprendre de ses erreurs plutôt que d’obtenir toujours de bonnes notes.

Si vos enfants sont sur les réseaux sociaux, vérifiez leurs paramètres de confidentialité pour que seuls leurs amis aient accès à leurs photos. Cela réduira les risques que leurs images soient utilisées pour créer des hypertrucages.

Cependant, les hypertrucages sont plus souvent créés par des amis ou des pairs que par des inconnus. Veillez à ce que vos enfants comprennent que les hypertrucages à caractère intime ne sont pas sans conséquence et peuvent causer un réel préjudice aux personnes représentées.

« Nous voulons nous débarrasser de la honte, car après avoir parlé à de nombreux adolescents, je peux vous dire qu’ils se tournent rarement vers les adultes lorsque les choses tournent mal, de peur qu’on leur dise : “C’est de ta faute. Tu as été stupide. Ta vie est foutue” ». Kaitlynn Mendes, Université Western

Parlez à vos enfants de sexualité et de relations saines, et veillez à ce qu’ils sachent qu’ils peuvent toujours se tourner vers vous en cas de problème. Si cela arrive, restez calme et aidez-les à trouver une solution, par exemple en utilisant les outils proposés sur StopNCII.org. Pour plus d’informations, consultez la fiche-conseil Parler de sextage avec vos enfants.

Comme toutes les technologies, l’IA influence notre manière de l’utiliser, mais nous avons toujours le choix de l’utiliser de manière sûre et responsable. Aider vos enfants à comprendre comment l’IA fonctionne, discuter de ses risques et de ses avantages, et leur faire savoir qu’ils peuvent venir vous voir s’ils ont des préoccupations, leur donnera les clés pour faire de bons choix et tirer le meilleur parti de l’IA.

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HabiloMédias - Le Centre Canadien de Littératie aux médias numériques

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MediaSmarts Open Call for Teen Fact-Checkers Winter-Spring 2025

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What is AI?

Qu’est-ce que l’IA?

« Il n’est pas nécessaire de fournir une liste détaillée d’instructions… Vous donnez à la machine des données, un objectif, et vous lui indiquez quand elle est sur la bonne voie – puis vous la laissez trouver la meilleure façon d’atteindre le but. »– Hannah Fry, Hello World

Qu’est-ce que l’IA générative?

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Générateurs de médias

Enjeux liés à l’IA - Points d’attention

Les informations

Zoom sur : les hypertrucages

C’est super frustrant, parce que ce n’est pas toi, et tu veux que les gens te croient, et même s’ils savent que ce n’est pas toi, c’est quand même gênant… Je me sens humiliée. Mes parents sont humiliés. » – Victime de 16 ans d’un hypertrucage à caractère intime.

Biais

Intégrité académique

Vie privée et parasocialité

Et après?

Addressing AI in the Classroom: Tips for Teachers

Développer une pensée critique vis-à-vis de l’IA

« Il faut trouver un juste équilibre entre “l’IA va dominer le monde” et “l’IA va détruire le monde”. Mais cet équilibre sera impossible à atteindre sans aborder l’IA en classe et l’intégrer aux cours » — Isabella Iturrate, élève de 12e année[13].

« Dire aux gens d’être sceptiques n’est qu’un point de départ. La vraie question est de savoir comment décider à qui faire confiance. Si nous ne pouvons pas nous fier au contenu lui-même, la fiabilité de la source devient alors essentielle[15] ».

Talking to Kids About AI: Tips for Parents

« Il n’est pas nécessaire de fournir une liste détaillée d’instructions… Vous donnez à la machine des données, un objectif, et vous lui indiquez quand elle est sur la bonne voie – puis vous la laissez trouver la meilleure façon d’atteindre le but. »
– Hannah Fry, Hello World

« Il faut trouver un juste équilibre entre “l’IA va dominer le monde” et “l’IA va détruire le monde”. Mais cet équilibre sera impossible à atteindre sans aborder l’IA en classe et l’intégrer aux cours » — Isabella Iturrate, élève de 12^e année[13].