🎯 Objectifs d'apprentissage
- Définir ce qu'est une IA, une IA générative, un grand modèle de langage (LLM).
- Distinguer ce qu'une IA peut faire de ce qu'elle simule.
- Identifier les principaux acteurs de l'écosystème et leurs logiques.
- Manipuler un LLM en direct, observer son fonctionnement et ses limites.
Séquence 1 : Repères historiques et acteurs
1. Histoire de l'IA en 5 moments
- 1950 : La question de Turing. "Une machine peut-elle penser ?" Le test de Turing vise l'imitation, pas la compréhension réelle.
- 1956-1980 : L'IA symbolique. Tentative de coder des règles logiques expertes. Échec face à la complexité du monde réel (hivers de l'IA).
- 2012 : Le Deep Learning. Avec AlexNet, on passe à l'apprentissage par l'exemple (statistiques) via réseaux de neurones profonds.
- 2017 : L'architecture Transformer. Google invente un moyen pour l'IA de prêter attention au contexte global d'un texte.
- 2022+ : L'explosion grand public. ChatGPT rend l'IA générative accessible à tous, marquant le passage du laboratoire à l'usage de masse.
Activité : Cartographie des acteurs (15 min)
Action : Sur un tableau collaboratif divisé en 4 zones (USA, Chine, Europe, Open Source), les participants placent les outils IA qu'ils connaissent.
Débrief : Constat de la domination américaine et mise en avant des alternatives européennes (ex: Mistral AI) et Open Source.
Séquence 2 : Dans le moteur de l'IA
1. Le moteur probabiliste
Un LLM ne lit pas le texte, il calcule des probabilités sur des tokens (fragments de mots). Il prédit statistiquement le mot suivant le plus plausible.
💡 L'analogie de la tocante
Comme le clavier prédictif de votre smartphone qui suggère "journée" après avoir tapé "Bonne", mais à l'échelle d'une bibliothèque mondiale. L'IA ne cherche pas la vérité, elle calcule le vraisemblable.
2. Ce que l'IA fait vs Ce qu'elle simule
| Ce que l'IA fait | Ce que l'IA simule |
|---|---|
| Calcul statistique | Compréhension |
| Reproduction de motifs | Créativité / Opinions |
| Génération de mots liés | Émotions |
Atelier : L'IA est-elle un expert ? (30 min)
Consigne : Posez à une IA une question très précise sur votre métier ou structure. Cherchez les erreurs.
Débrief : Identification des hallucinations (inventions pures), approximations, et réponses périmées. L'IA hallucine car son métier est d'être plausible, pas d'être factuelle.
Séquence 3 : Débat mouvant
Débat en direct via système de sondage sur des affirmations provocatrices pour faire émerger l'esprit critique.
Les 5 affirmations débattues :
- "L'IA va remplacer les animateurs socio-culturels."
→ Différence entre tâche (automatisable) et métier (relationnel). - "L'IA n'est qu'un outil neutre."
→ Biais des données, choix de conception : aucun outil n'est neutre. - "Les jeunes s'y connaissent mieux que nous en IA."
→ Facilité d'usage (digital natives) ≠ compréhension critique. - "Utiliser l'IA au travail, c'est tricher."
→ Question de transparence et de responsabilité humaine éditoriale. - "L'IA est une bulle qui va éclater."
→ La bulle financière peut éclater, mais les usages réels vont rester.
Séquence 4 : Synthèse et Pouvoir d'Agir
Activité : Carte mentale collective
Sur le tableau partagé, chaque participant remplit 3 zones :
- 🟢 Ce que je sais maintenant (Acquis)
- 🟡 Ce qui reste flou (Incertitudes)
- 🔵 Ce que je veux creuser (Attentes pour la suite)
Connexion au Pouvoir d'Agir (DPA)
Engagement personnel : En une phrase, qu'est-ce que je vais essayer, observer ou questionner d'ici la prochaine session dans mon quotidien professionnel ?
📚 Bibliographie et Ressources
📂 Ressources de la session
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