Module 4 · Comprendre l'IA
Pixels, prédiction statistique et biais d'entraînement
Objectifs pédagogiques
- Amener l'élève à comprendre ce qu'est l'IA, ce qu'elle peut faire et ce qu'elle ne peut pas faire.
- Amener l'élève à évaluer la fiabilité des informations produites par l'IA (biais algorithmiques, deepfakes, nécessité de croiser les sources).
- Amener l'élève à questionner les intentions derrière les outils numériques (modèles économiques, design persuasif, captation de l'attention).
Ce que l'élève va faire
- 0. Regarder une vidéo Vinz et Lou sur l'IA
ÉTAPE 1 : La vision (Pixels)
Comparer ce que l'humain voit (un ballon) vs ce que la machine voit (des codes couleur et des chiffres)
ÉTAPE 2 : La prédiction (Statistiques)
Compléter "Le chat boit du ___" et comprendre que l'IA choisit "lait" car c'est le mot le plus probable (99%), pas parce qu'elle "sait"
ÉTAPE 3 : Le biais (Entraînement)
Voir une IA qui ne reconnaît pas une table comme un meuble car elle n'a appris que sur des chaises
Questions pour lancer la discussion
Avant de commencer :
"On va ouvrir la boîte noire de l'IA. Pas besoin d'être expert en informatique pour comprendre."
Après l'étape 1 (Vision)
- "Si l'IA ne voit que des chiffres, comment peut-elle reconnaître un ballon ?"
- → Elle compare les chiffres à des millions d'autres images de ballons qu'elle a vues
Après l'étape 2 (Prédiction)
- "L'IA a choisi 'lait' parce que c'est le mot le plus fréquent après 'Le chat boit du'. Mais est-ce que c'est toujours vrai que les chats boivent du lait ?"
- → En réalité, le lait est souvent mauvais pour les chats. L'IA répète ce qu'elle a lu, pas ce qui est vrai.
Après l'étape 3 (Biais)
- "L'IA a dit que la table n'était pas un meuble. Pourquoi ?"
- → Elle n'a appris que sur des chaises
- "Qu'est-ce qui se passe si on entraîne une IA uniquement sur des photos de personnes blanches ?"
- → Elle reconnaîtra mal les autres visages
- "Qui choisit les données d'entraînement ?"
- → Des humains. Donc l'IA hérite de nos biais.
Question finale
- "Maintenant que vous savez comment l'IA fonctionne, est-ce que vous lui faites confiance à 100% ? Pourquoi ?"
Variantes d'animation
En classe entière
Projeter le module, faire les étapes collectivement. Débattre après chaque étape.
En famille
Tester ensemble le module, faire les étapes collectivement. Débattre après chaque étape.
Points de vigilance
- Ne pas diaboliser l'IA : elle est utile, mais il faut la comprendre pour bien l'utiliser.
- Éviter les discours alarmistes ("l'IA va tous nous remplacer"). Rester factuel.
- Si des élèves utilisent déjà une IA, ne pas juger. Utiliser ce module pour ouvrir la discussion sur le bon usage.
Compétences visées
EMI
- Comprendre le fonctionnement des algorithmes
- Développer l'esprit critique face à l'information
Sciences et technologie
- Comprendre les principes de base de l'informatique
Formation de la personne
- Développer le jugement critique
L'essentiel à retenir
L'IA est puissante mais pas intelligente au sens humain. Elle :
- Ne voit que des chiffres
- Prédit par probabilité, pas par compréhension
- Hérite des biais de ses données d'entraînement
Conclusion : on peut l'utiliser, mais on vérifie.
Adaptation & Trace
Adaptation possible : ajuster le vocabulaire et les exemples selon le niveau et les besoins des élèves.
Trace possible : inviter les élèves à noter en une phrase ce qu'ils retiennent pour eux dans un carnet / permis de conduire numérique.