5.2 Planification de l’unité
Comme les modules sont indépendants les uns des autres, il n’est pas nécessaire d’avoir pris connaissance des modules précédents pour traiter celui-ci.
Ce module s’inspire de la fiche pédagogique « Le jeu de Nim pour comprendre l’apprentissage par renforcement » de la Scientothèque de Bruxelles et de l’activité « Quand une machine apprend à jouer au jeu de Nim », élaborée par Marie Duflot-Kremer (Université de Lorraine).
La version actualisée du Guide de référence pour l’éducation aux et par les médias fait également référence à ce jeu comme ressource pour la conception de leçons.
- Public visé : 7e – 5e
- Local : une salle de classe normale
- Matériel nécessaire :
Par groupe :- 8 gobelets numérotés (de 1 à 8)
- 8 stylos (ou bics, ou crayons)
- 8 jetons ou boules portant le numéro 1
- 7 jetons ou boules portant le numéro 2
- 6 jetons ou boules portant le numéro 3
- Durée : une heure d’enseignement
Des véhicules autonomes aux robots, en passant par les plateformes de streaming qui nous recommandent de nouveaux films, des séries ou de la musique : l’intelligence artificielle nous accompagne désormais dans de nombreux domaines du quotidien (du Sautoy, 2019). En dépit de cette omniprésence, l’intelligence artificielle nous fait souvent peur : nous avons tendance à personnifier les machines et les robots et à nous sentir moins intelligent·e·s que les ordinateurs (Alexandre et al., 2021). Un sondage mené par le Luxembourg Institute of Socio-Economic Research (LISER) de l’Université du Luxembourg a mis en lumière que, certes, une grande partie de la population du Grand-Duché pense que l’intelligence artificielle nous simplifie des tâches du quotidien (70 %) et qu’elle est appelée à supprimer des tâches répétitives dans le monde professionnel (64 %). Toutefois, 64 % des participants trouvent aussi que l’on ne peut pas se fier à l’intelligence artificielle. Plus de la moitié des personnes interrogées estiment que l’utilisation de l’IA manque de transparence et ne sauraient dire avec précision où et quand l’IA est employée (Poussing, 2021).
Toutes ces craintes ne sont pas totalement infondées. Dans son ouvrage intitulé « Weapons of Math Destruction », la mathématicienne Cathy O’Neil décrit plusieurs exemples de conséquences négatives engendrées par des algorithmes d’IA (O’Neil, 2016). De même, l’article « Why it is best not to let the computer decide » décrit les dangers potentiels que revêtent certains algorithmes, tels que ceux qui évaluent automatiquement les devoirs des élèves faits à la maison sans que l’on comprenne réellement la façon d’attribuer les notes.
Cependant, comme l’expliquent Alexandre et al. (2021), une approche éclairée nourrie d’une compréhension critique est indispensable pour distinguer les vrais dangers des peurs irrationnelles. Jean-Gabriel Ganascia le formule ainsi : « Le monde est en train de changer et on ne peut pas se reposer sur des certitudes anciennes. Mais il ne faut pas avoir peur. Il y a des aspects très positifs, mais aussi des risques indéniables. Les technologies nous donneront le meilleur si nous savons anticiper les risques ».1
C’est pourquoi il importe d’éduquer les élèves très tôt sur ce sujet. Ce module n’a pas pour ambition de se substituer à un cours sur l’intelligence artificielle et il n’enseigne pas non plus les fonctionnements techniques ou mathématiques inhérents à une intelligence artificielle. Il permet plutôt une première sensibilisation des élèves à son mode de fonctionnement. Cette activité vise à montrer aux élèves qu’une IA, quoique capable de trouver une stratégie gagnante pour un jeu, n’est pas pour autant supérieure à l’être humain.
1 Faut-il redouter l’intelligence artificielle ? https://uclouvain.be/fr/decouvrir/louvains/faut-il-redouter-l-intelligence-artificielle.html
Les élèves comprennent la manière dont un système d’IA traite les informations et élabore ainsi une stratégie gagnante, et il·elle·s mènent une réflexion à ce sujet.
Les élèves définissent la notion d’intelligence et comprennent la distinction entre intelligence humaine et intelligence artificielle.
Compétences visées du Guide de référence pour l’éducation aux et par les médias1
- Compétences 1 – Informations et données : 1.2 Analyser et évaluer des données, des informations et des contenus numériques
- Compétences 2 – Communication et collaboration : 2.1 Interagir avec autrui
Comme nous l’avons évoqué dans la contextualisation des savoirs, la question de l’intelligence artificielle est omniprésente. Il est donc d’autant plus important d’informer sur ce sujet et de transmettre des connaissances de base sur les concepts élémentaires et le fonctionnement d’une IA.
Il ne s’agit pas, dans ce module, de comprendre le fonctionnement technique ou mathématique de l’intelligence artificielle, mais plutôt de faire prendre conscience aux élèves de la façon dont un système d’IA « tire des conclusions » et « prend des décisions ». L’objectif est de dissiper cette tendance à la personnification de l’IA et de montrer aux élèves que ces systèmes suivent un algorithme sans tirer une quelconque conclusion de façon autonome. Ce n’est qu’ainsi que les apprenant·e·s seront à même de voir dans l’IA autre chose qu’une boîte noire au fonctionnement opaque et incompréhensible.
Le module met précisément en lumière ce fonctionnement, puisque les élèves jouent eux·elles-mêmes le rôle de l’IA et ne font que suivre l’algorithme. Afin de souligner cet aspect spécifique, le module a également été conçu dans un format analogique, c’est-à-dire comme une activité de « Computer Science unplugged » ou « Informatique débranchée », évitant ainsi que les élèves soient distrait·e·s par des écrans, codes et autres, ce qui leur permet de se concentrer sur le fonctionnement.
Le module se termine sur une discussion concernant la différence entre intelligence humaine et intelligence artificielle. Cette dernière notion est quelque peu mal choisie, car bon nombre de personnes s’imaginent immédiatement un robot intelligent, surpuissant, tel qu’on en voit dans les films de science-fiction. Par conséquent, il importe qu’à la fin de l’unité, les élèves sachent définir l’intelligence artificielle et expliquer en quoi elle se distingue (encore ?) de l’intelligence humaine.
Présentation des règles du jeu
Pour commencer, l’enseignant·e présente le jeu de Nim. Ensuite, il en explique les règles, disponibles sous 5.3 M1.
Il existe de nombreuses variantes du jeu de Nim : le nombre de stylos peut varier, le·la joueur·euse qui retire en dernier·ère un ou plusieurs stylos gagne ou perd, on peut y jouer selon divers niveaux de difficulté, en rangeant les stylos en forme de pyramide et ne pouvant retirer à chaque tour que des stylos d’une même ligne. Pour le présent module, nous avons privilégié la variante la plus simple, avec peu de stylos
Les élèves forment des binômes et jouent plusieurs parties pour se familiariser avec le jeu.
Les élèves contre la machine
Au cours de la deuxième phase, la classe est divisée en groupes de 4 élèves. Dans chaque groupe, un·e élève joue le rôle de la machine. Les règles sont à présent les suivantes :
les élèves jouent ensemble contre la machine et tentent de la battre. Ce sont toujours eux·elles qui commencent, et il·elle·s suivent les règles du jeu.
La machine suit les instructions indiquées sous 5.3 M2. Le jeu se poursuit jusqu’à ce que la machine n’ait plus qu’une possibilité de jeu. Elle devrait alors avoir atteint la position suivante :
| Gobelets | Jetons |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 1 | 2 |
| 3 | 3 |
| 4 | Gobelet retourné |
| 5 | 1 |
| 6 | 2 |
| 7 | 3 |
| 8 | 1,2,3 |
Au début, la machine va perdre, mais elle va s’améliorer au fur et à mesure. Lorsque la machine joue en seconde, elle aboutira à une stratégie gagnante au bout d’un nombre fini de parties (elle peut perdre au maximum le nombre de fois correspondant au nombre total de jetons dans les gobelets).
Les divers processus sont résumés une nouvelle fois dans les vidéos suivantes : (en français et en anglais) de la Scientothèque de Bruxelles.
Les 20 premières minutes de la présentation suivante de l’enseignante Marie Duflot-Kremer expliquent le jeu en détail.
Variante :
On peut aussi laisser la machine commencer. Au bout d’un certain temps, elle constatera qu’il n’y a pas de stratégie gagnante et finira par abandonner. Le premier gobelet (donc le gobelet numéro 8) sera retourné à un moment donné.
Variante plus difficile :
On peut également jouer avec plusieurs stylos. Tant que l’on prend un multiple de 4 et que la machine joue en seconde, on parvient au même résultat, la partie dure simplement plus longtemps.
La machine est-elle supérieure aux humains ?
Les élèves sont à nouveau réparti·e·s en groupes et doivent mener une discussion sur la façon dont la machine a élaboré une stratégie gagnante aussi rapidement. Ce faisant, il·elle·s sont amené·e·s à répondre aux questions suivantes :
- La machine connaît-elle les règles du jeu ?
- Si cette même machine joue à un autre jeu, va-t-elle aussi gagner ?
- Cette même machine serait-elle capable de passer votre devoir de mathématiques de la semaine prochaine ?
Chaque groupe doit documenter ses réponses et les justifications apportées.
Les conclusions sont récapitulées en plénière : la machine a été programmée spécifiquement pour le jeu de Nim, raison pour laquelle elle gagne. En revanche, la même machine n’est pas capable de jouer directement à un autre jeu ni de passer notre devoir de mathématiques.
Matériels additionnels et ateliers
- La Scientothèque de Bruxelles dispose de ressources sur l’intelligence artificielle, à commencer par des définitions, de même que sur son histoire et ses applications. Toutes les ressources sont disponibles ici.
- Le Scienteens Lab de l’Université du Luxembourg propose par ailleurs des ateliers. L’atelier « Art et Intelligence artificielle » aborde dans un premier temps le sujet de l’intelligence artificielle (indépendamment de l’œuvre d’art). Cet atelier se combine à merveille avec le présent module, et son premier volet peut être approfondi une fois que les élèves ont traité ce module.
- Le site I Am A.I. comporte de nombreux supports pédagogiques autour du sujet de l’intelligence artificielle. Le projet I AM A.I. est l’un des nombreux projets de l’organisation caritative Imaginary, qui se consacre à l’enseignement des mathématiques modernes. Le site I AM A.I. propose également une visite virtuelle, avec trois activités interactives. De plus, l’équipe d’I AM A.I. a conçu une exposition itinérante. Consultez le calendrier de l’exposition pour voir si son passage est prévu dans votre région, ou contactez directement I AM A.I. pour la faire venir dans votre établissement.
Comme indiqué plus haut, il est possible d’opter pour une variante plus complexe du jeu de Nim en augmentant le nombre de stylos utilisés. Les groupes composés d’élèves performant·e·s peuvent aussi recevoir pour instruction de faire commencer alternativement la machine ou les élèves. Il deviendra ainsi plus difficile pour eux·elles de prévoir la fin de la partie.
- Contexte luxembourgeois : l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont deux éléments indispensables dans le curriculum au 21e siècle (cf. aussi la version mise à jour du Guide de référence pour l’éducation aux et par les médias 2022).
- Différenciation : Plusieurs variantes du jeu de Nim sont proposées pour le rendre plus compliqué et moins prévisible.
- Guide de référence pour l’éducation aux et par les médias : cf. les objectifs d’apprentissage visés par le guide de référence dans la section « Transposition didactique » du présent document.
- Modèle des 4C : communication, collaboration, créativité, pensée critique. Le modèle des 4C est pris en compte de diverses manières par les différentes formes sociales et activités d’enseignement.
- Lien avec la recherche actuelle : la section Pour aller plus loin établit un lien avec la recherche actuelle autour du sujet de l’IA et de l’apprentissage automatique.
- Lien avec la recherche au Luxembourg : un scientifique luxembourgeois explique dans le cadre d’une interview la façon dont il utilise l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans ses activités de recherche.
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Références :
Alexandre, Frédéric, Becker, Jade, Comte, Marie-Hélène, Lagarrigue, Aurélie, Liblau, Romain, Romero, Margarida & Viéville, Thierry. (2021). Why, What and How to help each Citizen to Understand Artificial Intelligence? KI – Künstliche Intelligenz, 2, 1610–1987.
O’Neil, Cathy. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. New York: Crown.
Poussing, Nicolas. (2021). Résultats de la consultation publique relative aux opportunités et aux défis de l’Intelligence Artificielle (IA). LISER. https://gouvernement.lu/dam-assets/documents/actualites/2021/04-avril/28-bettel-cdp/Rapport-IA6-final.pdf
du Sautoy, Marcus. (2019). The Creativity Code: Art and Innovation in the Age of AI. Cambridge: Belknap of Harvard UP.
