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

L’intelligence artificielle correspond à ce que l’on peut faire faire à une machine et qui eût été intelligent si cela avait été fait par un humain ». En posant cette définition, Marvin Minsky, un des fondateurs de l'intelligence artificielle, positionne le débat exactement au bon endroit : comment nommer un certain nombre de tâches cognitives, c’est-à-dire liées aux grandes fonctions de l'esprit, lorsqu’elles peuvent être déléguées à une machine

Rapport d'Activités Inria Learning Lab 2019

2019 confirme la place d’Inria Learning Lab dans l’écosystème national des Moocs (formations en ligne ouvertes à tous). Après avoir contribué à la mise en place de la plateforme France Université Numérique (FUN), Inria reste un acteur dynamique et incontournable sur cette plateforme.En 2019, Inria Learning lab, a notamment :- réalisé un Mooc à fort impact sociétal avec 18 000 participants inscrits au cours « Sciences numériques et technologie » (SNT). Ce cours réalisé en collaboration avec Class’Code a notamment été retenu par la Direction générale de l’enseignement scolaire (DGESCO) comme formation introductive des professeurs de lycée en charge de l'enseignement Sciences Numériques et Technologie en classe de seconde.- contribué à valoriser la participation citoyenne avec le Mooc « Technological challenges of participatory smart cities ». Ce cours est la version anglaise et actualisée du cours "Défis technologiques des villes intelligentes participatives", sorti en 2016. Il présente un tour d'horizon des infrastructures numériques de la ville connectée avec un accent particulier sur les technologies encourageant l'implication citoyenne

Rapport d'Activités Inria Learning Lab 2018

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 équipes de recherche pour développer des technologies innovantes facilitant l’apprentissage.En 2018, Inria Learning lab, a notamment :- réalisé un MOOC à fort impact sociétal avec 21 000 participants inscrits au cours « Protection de la vie privée numérique ». Ce cours permet de comprendre quelles sont les données personnelles produites lors de l’utilisation d’un smartphone, d’un mail ou du Web, quelle est la législation en terme de vie privée numérique, et quelles sont les mesures que chacun peut mettre en oeuvre pour protéger sa vie privée numérique.- partagé son expertise en science ouverte avec le MOOC bilingue « Recherche reproductible : principes méthodologiques pour une science transparente ! » Ce cours permet de tester en ligne et de s’approprier les méthodes et environnements de travail qui facilitent le partage de résultats de recherche, leur réutilisation et leur reproduction.- accompagné l’enseignement de l'informatique dans le secondaire avec le MOOC «Le robot Thymio comme outil de découverte des sciences du numérique ». Ce cours aborde la compréhension des mécanismes de base d’un robot tel que Thymio, sa programmation avec différents langages, son utilisation en classe avec les éléments pédagogiques associés.- contribué à valoriser la participation citoyenne avec le MOOC «Participation citoyenne : méthodes et civic tech ». Ce cours présente des méthodes et des outils pour créer des espaces de dialogues constructifs et citoyens à l’échelle territoriale ou planétaire

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

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

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

National audienceL’introduction de l’enseignement de l’informatique au lycée va permettre aux prochaines générations de maîtriser et participer au développement du numérique. Le principal enjeu est alors la formation des enseignantes et des enseignants. Comment relever un tel défi ?D’abord en faisant communauté d’apprentissage et de pratique : depuis des semaines déjà en 2021 l’AEIF et le projet CAI contribuent à l’accueil et l’entraide de centaines de collègues en activité ou en formation, discutant de tous les sujets, partageant des ressources sur un forum dédié et des listes de discussions.Puis, depuis début 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 complète, et un accompagnement prévu pour permettre de bien les utiliser.- Une formation pour apprendre à enseigner… par la pratique, en co-préparant les activités pédagogiques des cours à venir, en partageant des pratiques didactiques et en prenant un recul pédagogique, y compris du point de vue de la pédagogie de l’égalité.Les personnes désireuses de se préparer au CAPES y trouveront aussi des conseils et des pistes de travail.Si vous n’avez pas envie d’être seul·e relativement à cet enseignement de l’informatique et être accompagné dans les trois ans qui viennent, passez nous voir ce jour-là

Philosophie de l’informatique — quèsaco ?

Blog binaire du Monde.frNon ne fuyez pas ! Oui oui de la phi.lo.so.phie… de l’informatique. Parce que des premières machines qui calculent jusqu’à l’intelligence artificielle, l’informatique a bouleversé notre monde, au point qu’il y a peut-être lieu de prendre un peu de temps, grâce à Violaine Prince, avec la complicité de Aurélie Lagarrigue, pour se questionner sur ces sujets

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

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 particulièrement dans le contexte des handicaps langagiers. Le travail est fondé sur une analyse fine des erreurs d'écriture commises. La première 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 modèle 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)

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 particulièrement dans le contexte des handicaps langagiers. Le travail est fondé sur une analyse fine des erreurs d'écriture commises. La première 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 modèle 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

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

Atelier « Reconstruire la langue dans les communications alternatives et augmentées »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 à rendre compte, le plus exhaustivement possible, des erreurs survenues dans la production écrite, manuscrite ou clavier, de personnes présentant divers types de handicaps « centraux » ou « périphériques ». L’objectif est d’obtenir une modélisation fine des erreurs survenant pendant la saisie. Le résultat de cette modélisation sera implémenté dans les systèmes d’assistance à la saisie. L’une des étapes de la modélisation est cette grille d’analyse, que nous présentons ici. Elle se décompose en deux parties : la première décrit l’erreur sa nature. La seconde analyse l’erreur et détermine sa conséquence au niveau linguistique. Mettre en œuvre cette grille dans un tableur permet de calculer automatiquement le nombre et le type de fautes pour chaque individu. Le pédagogue possède ainsi un outil lui indiquant les faiblesses langagières de l’utilisateur et essayer de le rééduquer. Nous donnons les premiers résultats obtenus à partir d’écrits d’adolescents IMC