28 research outputs found

    Qu'est ce que l'IA et qu'est ce que ce n'est pas ?

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    L’intelligence artificielle correspond Ă  ce que l’on peut faire faire Ă  une machine et qui eĂ»t Ă©tĂ© intelligent si cela avait Ă©tĂ© fait par un humain ». En posant cette dĂ©finition, Marvin Minsky, un des fondateurs de l'intelligence artificielle, positionne le dĂ©bat exactement au bon endroit : comment nommer un certain nombre de tĂąches cognitives, c’est-Ă -dire liĂ©es aux grandes fonctions de l'esprit, lorsqu’elles peuvent ĂȘtre dĂ©lĂ©guĂ©es Ă  une machine

    Rapport d'Activités Inria Learning Lab 2019

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    2019 confirme la place d’Inria Learning Lab dans l’écosystĂšme national des Moocs (formations en ligne ouvertes Ă  tous). AprĂšs avoir contribuĂ© Ă  la mise en place de la plateforme France UniversitĂ© NumĂ©rique (FUN), Inria reste un acteur dynamique et incontournable sur cette plateforme.En 2019, Inria Learning lab, a notamment :- rĂ©alisĂ© un Mooc Ă  fort impact sociĂ©tal avec 18 000 participants inscrits au cours « Sciences numĂ©riques et technologie » (SNT). Ce cours rĂ©alisĂ© en collaboration avec Class’Code a notamment Ă©tĂ© retenu par la Direction gĂ©nĂ©rale de l’enseignement scolaire (DGESCO) comme formation introductive des professeurs de lycĂ©e en charge de l'enseignement Sciences NumĂ©riques et Technologie en classe de seconde.- contribuĂ© Ă  valoriser la participation citoyenne avec le Mooc « Technological challenges of participatory smart cities ». Ce cours est la version anglaise et actualisĂ©e du cours "DĂ©fis technologiques des villes intelligentes participatives", sorti en 2016. Il prĂ©sente un tour d'horizon des infrastructures numĂ©riques de la ville connectĂ©e avec un accent particulier sur les technologies encourageant l'implication citoyenne

    Rapport d'Activités Inria Learning Lab 2018

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    Nous produisons des formations en ligne directement issues des recherches Inria avec des collaborations nationales et internationales. Dans ce contexte d’e-learning, nous travaillons avec les Ă©quipes de recherche pour dĂ©velopper des technologies innovantes facilitant l’apprentissage.En 2018, Inria Learning lab, a notamment :- rĂ©alisĂ© un MOOC Ă  fort impact sociĂ©tal avec 21 000 participants inscrits au cours « Protection de la vie privĂ©e numĂ©rique ». Ce cours permet de comprendre quelles sont les donnĂ©es personnelles produites lors de l’utilisation d’un smartphone, d’un mail ou du Web, quelle est la lĂ©gislation en terme de vie privĂ©e numĂ©rique, et quelles sont les mesures que chacun peut mettre en oeuvre pour protĂ©ger sa vie privĂ©e numĂ©rique.- partagĂ© son expertise en science ouverte avec le MOOC bilingue « Recherche reproductible : principes mĂ©thodologiques pour une science transparente ! » Ce cours permet de tester en ligne et de s’approprier les mĂ©thodes et environnements de travail qui facilitent le partage de rĂ©sultats de recherche, leur rĂ©utilisation et leur reproduction.- accompagnĂ© l’enseignement de l'informatique dans le secondaire avec le MOOC «Le robot Thymio comme outil de dĂ©couverte des sciences du numĂ©rique ». Ce cours aborde la comprĂ©hension des mĂ©canismes de base d’un robot tel que Thymio, sa programmation avec diffĂ©rents langages, son utilisation en classe avec les Ă©lĂ©ments pĂ©dagogiques associĂ©s.- contribuĂ© Ă  valoriser la participation citoyenne avec le MOOC «Participation citoyenne : mĂ©thodes et civic tech ». Ce cours prĂ©sente des mĂ©thodes et des outils pour crĂ©er des espaces de dialogues constructifs et citoyens Ă  l’échelle territoriale ou planĂ©taire

    Why, What and How to help each Citizen to Understand Artificial Intelligence?

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    International audienceA critical understanding of digital technologies is an empowering competence for citizens of all ages. In this paper we introduce an open educational approach of artificial intelligence (AI) for everyone. Through a hybrid and participative MOOC we aim to develop a critical and creative perspective about the way AI is integrated in the different domains of our lives. We have built and now operate a MOOC in AI for all the citizens from 15 years old. The MOOC aims to help understanding AI foundations and applications, intended for a large public beyond the school domain, with more than 20000 participants engaged in the MOOC after nine months. This study addresses the pedagogical methods for designing and evaluating the MOOC in AI. Through this study we raise four questions regarding citizen education in AI: Why (i.e., to which aim) sharing such citizen formation ? What is the disciplinary knowledge to be shared? What are the competencies to develop ? How can it be shared and evaluated? We finally share learning analytics, quantitative and qualitative evaluations and explain to which extent educational science research helps enlighten such large scale initiatives. The analysis of the MOOC in AI helps to identify that the main feedback related to AI is “fear”, because AI is unknown and mysterious to the participants. After developing playful AI simulations, the AI mechanisms become familiar for the MOOC participants and they can overcome their misconception on AI to develop a more critical point of view. This contribution describes a K-12 AI educational project or initiatives of a considerable impact, via the formation of teachers and other educators

    Understanding Intelligently Artificial Intelligence : a citizens' open formation

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    International audienceOur whole society is and will be deeply impacted by digital science and this takes a new qualitative and quantitative turn with what is named artificial intelligence (AI). We must allow everyone to master, thus understand how all this works. This means computational thinking discovery and machine learning initiation. Directly inspired by the Finnish initiative to train 1% of its population on these subjects and after our success in providing a hybrid formation on computational thinking for teachers and citizens not familiar with computer science where more 45000 persons have been reached, yielding a satisfaction level higher than 90%, we have built and now operate a citizen training in AI in the broad sense, intended to a large public beyond the school domain, with the goal of giving rise to an ubiquitary citizen university in digital science and cultur

    Un espace de formation francophone dédié à l'apprentissage de l'informatique

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    National audienceL’introduction de l’enseignement de l’informatique au lycĂ©e va permettre aux prochaines gĂ©nĂ©rations de maĂźtriser et participer au dĂ©veloppement du numĂ©rique. Le principal enjeu est alors la formation des enseignantes et des enseignants. Comment relever un tel dĂ©fi ?D’abord en faisant communautĂ© d’apprentissage et de pratique : depuis des semaines dĂ©jĂ  en 2021 l’AEIF et le projet CAI contribuent Ă  l’accueil et l’entraide de centaines de collĂšgues en activitĂ© ou en formation, discutant de tous les sujets, partageant des ressources sur un forum dĂ©diĂ© et des listes de discussions.Puis, depuis dĂ©but 2022, en offrant deux formations en ligne :- Une formation aux fondamentaux de l’informatique, avec un ordre de grandeur de 200 heures de travail, avec les ressources de formation d’initiation et de perfectionnement. Plus qu’un simple "MOOC", ce sont les ressources d’une formation complĂšte, et un accompagnement prĂ©vu pour permettre de bien les utiliser.- Une formation pour apprendre Ă  enseigner
 par la pratique, en co-prĂ©parant les activitĂ©s pĂ©dagogiques des cours Ă  venir, en partageant des pratiques didactiques et en prenant un recul pĂ©dagogique, y compris du point de vue de la pĂ©dagogie de l’égalitĂ©.Les personnes dĂ©sireuses de se prĂ©parer au CAPES y trouveront aussi des conseils et des pistes de travail.Si vous n’avez pas envie d’ĂȘtre seul·e relativement Ă  cet enseignement de l’informatique et ĂȘtre accompagnĂ© dans les trois ans qui viennent, passez nous voir ce jour-lĂ 

    Philosophie de l’informatique — quùsaco ?

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    Blog binaire du Monde.frNon ne fuyez pas ! Oui oui de la phi.lo.so.phie
 de l’informatique. Parce que des premiĂšres machines qui calculent jusqu’à l’intelligence artificielle, l’informatique a bouleversĂ© notre monde, au point qu’il y a peut-ĂȘtre lieu de prendre un peu de temps, grĂące Ă  Violaine Prince, avec la complicitĂ© de AurĂ©lie Lagarrigue, pour se questionner sur ces sujets

    Méthodologie d'annotation des erreurs en production écrite. Principes et résultats préliminaires

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    Atelier « Reconstruire la langue dans les communications alternatives et augmentĂ©es »International audienceWe propose a grid which seeks to make an exhaustive explanation of the errors occurring during the writing production, handwriting or keyboard, for people presenting various types of “central” or “peripheral” handicaps... The objective is to obtain a subtle modeling of the errors occurring during a keyboarding. The result of this modeling will be introduced in assistance systems to the keyboarding. One of the stages of modeling is this analysis grid, which we present here. This grid is made up of two parts: the first describes the error and indicates its nature. The second analyzes the error and establishes its linguistic consequence. To implement this grid in a spreadsheet makes it possible to automatically calculate the number and the type of faults for each individual. Thus the pedagogue has a tool which indicated the linguistic weaknesses of the user and with which he can try to rehabilitate it. We give the first results obtained from IMC teenagers’ writings.Nous proposons une grille qui cherche Ă  rendre compte, le plus exhaustivement possible, des erreurs survenues dans la production Ă©crite, manuscrite ou clavier, de personnes prĂ©sentant divers types de handicaps « centraux » ou « pĂ©riphĂ©riques ». L’objectif est d’obtenir une modĂ©lisation fine des erreurs survenant pendant la saisie. Le rĂ©sultat de cette modĂ©lisation sera implĂ©mentĂ© dans les systĂšmes d’assistance Ă  la saisie. L’une des Ă©tapes de la modĂ©lisation est cette grille d’analyse, que nous prĂ©sentons ici. Elle se dĂ©compose en deux parties : la premiĂšre dĂ©crit l’erreur sa nature. La seconde analyse l’erreur et dĂ©termine sa consĂ©quence au niveau linguistique. Mettre en Ɠuvre cette grille dans un tableur permet de calculer automatiquement le nombre et le type de fautes pour chaque individu. Le pĂ©dagogue possĂšde ainsi un outil lui indiquant les faiblesses langagiĂšres de l’utilisateur et essayer de le rĂ©Ă©duquer. Nous donnons les premiers rĂ©sultats obtenus Ă  partir d’écrits d’adolescents IMC

    Problématique d'analyse et de modélisation des erreurs en production écrite. Approche interdisciplinaire (poster)

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    Session postersInternational audienceThe aim of our work is modeling the detection and the correction of spelling and typing errors, especially in the linguistic disabilities context. The work is based on a fine analysis of clerical errors committed. The first part of this article is devoted to a detailed description of error. In the second part, we analyze error in (1) determining the nature of the fault (typographical, spelling, or grammar) and (2) by explaining its consequences on the level of linguistic disturbance (phonological, orthographic, morphological and syntactic). The outcome of this work is a general model of errors (a grid) that we present, as well as the corresponding statistical results. Finally, we show on examples, the usefulness of this grid, by submitting these types of errors to a few spellcheckers. We also envisage the computer implications of this workL'objectif du travail présenté ici est la modélisation de la détection et la correction des erreurs orthographiques et dactylographiques, plus particuliÚrement dans le contexte des handicaps langagiers. Le travail est fondé sur une analyse fine des erreurs d'écriture commises. La premiÚre partie de cet article est consacrée à une description précise de la faute. Dans la seconde partie, nous analysons l'erreur (1) en déterminant la nature de la faute (typographique, orthographique, ou grammaticale) et (2) en explicitant sa conséquence sur le niveau de perturbation linguistique (phonologique, orthographique, morphologique ou syntaxique). Il résulte de ce travail un modÚle général des erreurs (une grille) que nous présenterons, ainsi que les résultats statistiques correspondants. Enfin, nous montrerons sur des exemples, l'utilité de l'apport de cette grille, en soumettant ces types de fautes à quelques correcteurs. Nous envisageons également les implications informatiques de ce travail

    Problématique d'analyse et de modélisation des erreurs en production écrite. Approche interdisciplinaire (poster)

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    Session postersInternational audienceThe aim of our work is modeling the detection and the correction of spelling and typing errors, especially in the linguistic disabilities context. The work is based on a fine analysis of clerical errors committed. The first part of this article is devoted to a detailed description of error. In the second part, we analyze error in (1) determining the nature of the fault (typographical, spelling, or grammar) and (2) by explaining its consequences on the level of linguistic disturbance (phonological, orthographic, morphological and syntactic). The outcome of this work is a general model of errors (a grid) that we present, as well as the corresponding statistical results. Finally, we show on examples, the usefulness of this grid, by submitting these types of errors to a few spellcheckers. We also envisage the computer implications of this workL'objectif du travail présenté ici est la modélisation de la détection et la correction des erreurs orthographiques et dactylographiques, plus particuliÚrement dans le contexte des handicaps langagiers. Le travail est fondé sur une analyse fine des erreurs d'écriture commises. La premiÚre partie de cet article est consacrée à une description précise de la faute. Dans la seconde partie, nous analysons l'erreur (1) en déterminant la nature de la faute (typographique, orthographique, ou grammaticale) et (2) en explicitant sa conséquence sur le niveau de perturbation linguistique (phonologique, orthographique, morphologique ou syntaxique). Il résulte de ce travail un modÚle général des erreurs (une grille) que nous présenterons, ainsi que les résultats statistiques correspondants. Enfin, nous montrerons sur des exemples, l'utilité de l'apport de cette grille, en soumettant ces types de fautes à quelques correcteurs. Nous envisageons également les implications informatiques de ce travail
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