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Traitements Intelligents
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Sommaire
1 Définition principale
Il est très difficile de donner une définition simple et acceptée par tous, du terme "Intelligence". Ce mot qui vient du latin intellegere, dont le préfixe inter (entre), et le radical legere (lier) suggèrent essentiellement l'aptitude à relier des éléments qui sans elle, resteraient séparés. Ce terme connaît plusieurs interprétations et la discussion autour d’une définition reste controversée. Binet nous donne deux approches à l'intelligence. D'abord une intelligence caractérisé par une adaptation sociale "L'intelligence est le bon sens, le sens pratique, l'initiative, la faculté de s'adapter" (Binet, 1905). Mais Binet (1909) décrit l'intelligence aussi comme "la résultante de ces grands fonctions" décrivant un ensemble des fonctions cognitives principales. Piaget voit dans l’intelligence un cas particulier de l’adaptation du sujet à son milieu, Hofstadter dans "Göedel, Escher, Bach parle de l’intelligence comme étant une capacité de saisir le réel et Fides et ratio, 1999 la decrivent comme un ensemble des fonctions mentales ayant pour objet la connaissance conceptuelle et rationnelle (par opposition à la sensation et à l'intuition).
Le terme "Intelligence" est aussi difficilement définissable dans le contexte de traitement informatique. Si on parle d’une intelligence dans l'informatique on parle d'habitude de l'intelligence artificielle, un terme utilisé le premier par John McCarthy (1955). L'interprétation de l'intelligence artificielle n’arrête pas d’évoluer avec l’évolution rapide des progrès technologiques. Par exemple, un logiciel d'échecs qui représentait un système très intelligent, il y a 20 ans, peut paraître une intelligence très limitée à notre temps. L'intelligence artificielle peut être définit comme la science et la technologie de rendre des machines intelligentes, particulièrement par la création du logiciel intelligent. C’est la simulation par ordinateur des processus de la pensée. C’est la partie informatique de la capacité de définir un plan et de réaliser des buts. Son objectif principaal, est la capacité de lire , penser créer, résoudre des problèmes en utilisant l'information abstraite, et concevoir de nouvelles solutions.
L'intelligence artificielle connait aujourd'hui deux grands domaines (Wikipedia) : • intelligence artificielle conventionnelle : une intelligence qui se base sur des traitements formels de l'information (p.ex. un logiciel d'échecs) • intelligence artificielle computationnelle : une intelligence qui se base sur des réseaux neuronaux et un développement de l'information plutôt comparable avec l'apprentissage humain. Si nous parlons ensuite d'un traitement intelligent nous voulons décrire le traitement d'information par une intelligence artificielle conventionnelle. C'est à dire une intelligence qui était programmée par un ingénieur pour calculer ou prédire une situation dans la réalité, comme on le retrouve dans un système d'expert ou dans une simulation.
2 Autres définitions
3 Apports
Qu’il soit de l’intelligence artificielle conventionnelle ou de l’intelligence artificielle computationnelle, nous constatons que leur apport est considérable dans le domaine pédagogique, si nous considérons la diversité et la grande quantité d'informations qu’elle nous permet d’acquérir et de traiter ou d’utiliser quotidiennement à travers nos différentes activités de classe. Elle peut représenter dans ce cadre un formidable outil d’acquisition, de sélection, de stockage et de prétraitement de données utiles aussi bien à l’enseignant qu’à l’apprenant dans les activités d’enseignement ou d’apprentissage. Dans le domaine pédagogique, beaucoup de didacticiels de ce genre sont conçus pour apporter une aide précieuse aux enseignants. Tous ces outils peuvent présenter un service de support d'exécution de scénarios pédagogiques ou d’enrichissement des capacités d'un Environnement Informatique pour l'Apprentissage. Ils permettent aussi la complexité " temps réel " d’une interaction didactique coachée par ordinateur. L’utilisation de ces moyens technologiques dotée d’une intelligence artificielle peut apporter des réponses à un désir d'améliorer les méthodes pédagogiques par l'adoption de techniques mieux adaptées à l'esprit de l’apprenant.
4 Types de logiciels exploitant cette possibilité
Nous nous permettons de donner d'abord des exemples hors de la pédagogie, lorsque pour l'instant les possibilités de l'intelligence artificielle sont exploité plus extensivement dans des autres domaines.
Un type de logiciel qui utilise l'intelligence artificielle de manière extensif sont des jeux informatiques. L'ordinateur doit imiter un adversaire humain dans un jeu de combat ou même simuler les comportements d'un homme dans la vie quotidienne (voir Sims [1])
Une autre application d'un système intelligent sont les logiciels qui imitent la communication humaine. Visiter le site de A.L.I.C.E [2] pour voir un exemple de ce type de technologie.
Pour donner un dernier exemple en dehors la pédagogie nous aimerons évoquer l'intelligence artificielle qui est utilisé dans la science, comme dans la météorologie la prédiction du temps ou la simulation du comportement d'une volée des poissons [3].
Dans la domaine de la pédagogie nous pouvons aussi trouver des systèmes intelligents. Un logicel comme Chemlab simule des réactions chimiques. Chemlab [4] interprète les actions de l'apprenant et "calcule" la réaction suivant les règles de la chimie.
En outre tous les traitements de texte, soit écrite, soit parlé (reconnaissance de la parole) peut être caractérisé comme traitement intelligent de l'information. Un système de correction de texte est un exemple très utilisé dans ce contexte.
Une autre catégorie de logiciels utilisant une intelligence artificielle sont de types systèmes-experts déstinés à l'enseignant. Un exemple est donné dans la prochaine paragraphe avec IntelliMetric [5].
5 Applications pour la pédagogie
Le domaine de l'intelligence artificielle s'occupe de préoccupations de haut niveau. Il arrive que l'on utilise des programmes qui font appel à de l'informatique avancée souvent appelée intelligence artificielle ou système-expert. On pense entre autres aux engins de recherche, aux correcteurs grammaticaux et aux systèmes d'aide contextuels. Dans ces cas, l'usage accepte de perdre le contrôle sur son travail pour laisser le programme informatisé effectuer sa routine. Dans le cadre de l’éducation, des motivations différentes ont conduit les scientifiques à appliquer les techniques de l'intelligence artificielle (IA) aux logiciels de formation. D'une part, les développeurs de didacticiels ont cherché des techniques plus puissantes pour construire des systèmes. D'autre part, les chercheurs en informatique et en psychologie cognitive ont trouvé l'opportunité de développer et tester de nouvelles techniques ou de nouveaux modèles théoriques (Dillenbourg, Martin-Michiellot2, 1994). L'apport de ce noyau peut être résumé en trois points : 1. La principale contribution de l'IA au logiciel d'éducation et d'entraînement est la possibilité de modéliser l'expertise : le système est capable de résoudre des problèmes que l'apprenant doit résoudre. 2. Cette expertise modélisée permet au système de conduire des interactions : En effet, les techniques de l'IA permettent les interactions apprenant-expert en cours de résolution de problème. 3. Les formes d'interactions ont pour but d'acquérir des compétences nécessaires pour résoudre des problèmes complexes. L'intelligence artificielle se caractérise surtout, donc dans ce domaine, par la modélisation. On recherche des règles de comportement qui demeurent vraies au plan logique. Ces règles ou modèles se retrouvent par exemple au plan tutoriel. Les chercheurs établissent alors le comportement ordinaire d'un tuteur et formulent des règles qui servent de base à un système informatisé qui sera appliqué dans des circonstances concrètes. Ces modèles se présentent en général sous forme de base de connaissances (quoi enseigner), modèle tutoriel (comment enseigner) et modèle étudiant (comportement de l'apprenant). Dans ces logiciels, conçus dans le domaine de l’éducation, certaines techniques de l’IA sont utilisées pour certains types d'activités : les systèmes à base de règles permettent d'interagir à propos d'étapes intermédiaires vers la solution, de produire des explications, de fournir des diagnostics, ainsi de suite. Ces calques de l'intelligence humaine à une traduction en règles ou programmes informatisés demandent des efforts, des technologies de pointe, bref, des équipes de recherche. Les tutoriels intelligents ou systèmes tutoriels intelligents utilisés en éducation reposent précisément sur des règles énoncées et programmées d'après des modèles de tuteurs. Exemple : Pour simplifier le travail des enseignants, des robots correcteurs de copie existent. Près de 400 écoles américaines testent depuis 2003 des programmes informatiques capables de corriger des compositions ( Jarraud, 2006). Ces programmes, tel IntelliMetric, utilisent les dernières trouvailles en matière d'intelligence artificielle. Ils permettent au moins de gagner du temps. Les traitements de texte récents possèdent eux aussi, souvent un correcteur intégré et tout utilisateur recourt, à un moment ou à un autre, à un tel outil, surtout lorsque cette correction peut s'effectuer "à la volée", et que les erreurs sont décelées et signalées dès que le mot est saisi. Selon Séguin (1997), Ces environnements logiciels peuvent modifier des habitudes d'écriture, de révision, de correction, de consultation, de recherche et d'organisation d'information et même de présentation etc. Ils améliorent les performances des usagers et contribuent à l'acculturation à ces technologies. Ceci a une portée éducative tout à fait louable. Il faut considérer les nouvelles tâches que ces logiciels autorisent pour apprécier leur apport pédagogique. Un tutoriel «intelligent» va, par exemple, proposer des tours guidés ajustés à un apprenant, ce qui contribue à faciliter la navigation d'apprentissage dans un hypertexte. Par ailleurs, un hypertexte d'aide va, par exemple, proposer des modes d'utilisation d'un système-expert (Bielawski et Lewand, 1990). Ces modèles complexes juxtaposent des éléments informatiques venant notamment de l'intelligence artificielle comme les tutoriels intelligents et les systèmes-experts à des éléments médiatiques comme des réseaux de blocs de textes manipulables et montables selon les agencements pédagogiques désirés. Il y a aussi des logiciels de création d’exercices interactifs, ou encore des sélections de ressources pédagogiques en ligne.
6 Exemples d'EIA utilisant cette possibilité
Un environnement d'apprentissage est une situation de problème ouverte dans laquelle l'apprenant explore les conséquences de ses actions, en observant les réactions du système (le système comprend généralement une sorte de simulation). On parle d'environnements d'apprentissage "intelligents" lorsque l'apprenant interagit avec des agents sur la connaissance qu'il utilise dans la solution. Pour reprendre Séguin (1997), Ces environnements logiciels peuvent modifier des habitudes d'écriture, de révision, de correction, de consultation, de recherche et d'organisation d'information et même de présentation etc. C’est ainsi qu’on trouve dans les traitements de texte récents un correcteur intégré et, tout utilisateur recourt à un moment ou à un autre, à un tel outil, surtout lorsque cette correction peut s'effectuer "à la volée", et que les erreurs sont décelées et signalées dès que le mot est saisi. Les AI sont également utilisées dans des situations de création d’exercices interactifs, ou encore des sélections de ressources pédagogiques en ligne. Dans les logiciels pour l’éducation, chaque technique fondée sur l'IA est utile pour certains types d'activités : Acquérir des connaissances déclaratives (Systèmes question-réponse) ; Acquérir des compétences complexes de résolution de problèmes (Systèmes : environnements d'apprentissage) ( Dillenbourg, Martin-Michiellot2, 1994). Bon nombre de techniques de l’IA sont donc utilisées pour soutenir les interactions avec l'apprenant. Modéliser l'expertise permet au système d'entrer dans le problème avec l'apprenant, négocier les étapes intermédiaires, expliquer ses décisions, et raisonner sur la connaissance de l'apprenant.
Un tutoriel «intelligent» pourra aussi s’ajustér à un apprenant, ce qui contribue à faciliter la navigation d'apprentissage dans un hypertexte. Par ailleurs, un hypertexte d'aide va, par exemple, proposer des modes d'utilisation d'un système-expert (Bielawski et Lewand, 1990). Ces modèles complexes juxtaposent des éléments informatiques venant notamment de l'intelligence artificielle comme les tutoriels intelligents et les systèmes-experts à des éléments médiatiques comme des réseaux de blocs de textes manipulables et montables selon les agencements pédagogiques désirés.
7 Utilisation dans le cadre de projets étudiants MALTT
8 Bibliographie
Wikipedia (2006). http://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Artificial_intelligence. Consulté le 6.12.2006.
LEGENDRE-BERGERON, M.-F (1980). Lexique de la psychologie du développement de Jean Piaget, Chicoutimi, Québec : Gaëtan Morin Ed.).
Bérubé,L.(1991).Terminologie de neuropsychologie et de neurologie du comportement. Recherche et réd.
Tassin,J-P,(1998).Qu'est-ce que l'intelligence ? , in Pour la Science, n°254, décembre 1998.
François Jarraud, (2006) Actualité des TICE (Café N° 74) Café Pedagogique , Édition du 24-06-2006.
Séguin, P. (1997). Internet: une Technologie pour l'Apprentissage. Collège de Bois-de-Boulogne.
Dillenbourg, P. & Martin-Michiellot (1994) Le rôle des techniques d'intelligence artificielle dans les logiciels de formation, Learntec 1994, Karlsruhe