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L’Intelligence Artificielle (I.A.) en apprentissage adaptatif : le défi des données et les risques associés

L’Intelligence Artificielle (IA) dans l’apprentissage adaptatif promet une transformation profonde du monde de la formation puisqu’elle propose des parcours sur mesure à chaque apprenant.
Cependant, certains opérateurs, à la promesse un peu facile, font peu de cas de la nécessité de collecter d’importantes quantités de données. Sans parler de minimiser les risques associés.

Données : le carburant essentiel de l'apprentissage adaptatif

Le bon fonctionnement des parcours d’apprentissage adaptatif alimenté par l’IA repose en grande partie sur la collecte de données issues de centaines voire de milliers d’utilisateurs. Il serait donc prématuré et peu avisé d’ignorer cette nécessité avant de lancer un tel parcours.

En effet, sans un volume de données adéquat, l’IA peine à cerner précisément les besoins spécifiques de chaque apprenant. Le résultat : une expérience d’apprentissage loin d’atteindre son plein potentiel.

Ainsi, pour garantir une expérience d’apprentissage personnalisée et pertinente pour les apprenants, il est impératif d’attendre d’avoir rassemblé une quantité significative de données avant d’initier un parcours adaptatif.

Illustration du besoin en données pour créer un parcours adaptatif

Solutions standards et… promesses ambiguës

Bien que les solutions conventionnelles proposées sur le marché semblent alléchantes pour une mise en place rapide, elles comportent des risques. En particulier, celui du défaut de personnalisation lié à une carence en données.

En effet, lorsqu’un nouveau parcours d’apprentissage diffère considérablement de ceux sur lesquels la solution a été initialement formée, l’adaptabilité de l’IA se voit grandement limitée.

illustration des besoins en quantité, qualité, précision, diversité des données, et du RGPD pour créer un parcours personnalisé

Le défi de garantir des données de qualité et variées est central dans l’essor de l’IA pour l’apprentissage adaptatif. Pour obtenir des résultats fiables et pertinents, il faut trouver le juste équilibre entre la quantité de données accumulées et leur qualité intrinsèque. Cela implique de sélectionner des ensembles de données variés, qui représentent une pluralité d’apprenants, de situations d’apprentissage et de défis. Précision et fiabilité des données sont primordiales afin d’éviter que des erreurs ou des biais ne viennent altérer la performance de l’IA.

En somme, la qualité et la diversité des données sont des piliers essentiels pour garantir le succès de l’apprentissage adaptatif basé sur l’IA. Il convient donc de garder un regard critique sur des promesses « trop belles pour être vraies ».

Des promesses, il faut l’ajouter, qui font fi des préoccupations éthiques et de confidentialité, alors qu’il est de plus en plus cruciale de les prendre en considération. 

Protection des données conformément au RGPD : défis et responsabilités

Lorsqu’on parle de collecte de données pour l’IA en apprentissage adaptatif, il est indispensable de respecter les règles de protection des données, notamment le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). Il faut collecter et utiliser de manière transparente et conforme à la loi les données personnelles des utilisateurs, comme leurs préférences et performances d’apprentissage. Ce qui implique d’obtenir un consentement qui assure que les apprenants comprennent explicitement comment vous utiliserez leurs données pour améliorer leur expérience.

De plus, le RGPD exige la sécurisation des données par leur anonymisation et « pseudonymisation » pour protéger la vie privée des utilisateurs. On voit mal comment les entreprises pourront se passer de collaborer étroitement avec des experts en protection des données, pour respecter les règles et préserver l’intégrité de l’IA en apprentissage adaptatif, tout en assurant la sécurité et la confidentialité des données personnelles des apprenants.

Alors oui, l’application de l’IA à l’apprentissage personnalisé ouvre des perspectives passionnantes ! Mais exigeantes si l’on veut garantir une utilisation efficace et responsable de l’IA.

Les défis – quantité, qualité et conformité éthique des collectes de données – sont souvent négligés par des opérateurs peu scrupuleux aux annonces marketing séduisantes.

La capacité des acteurs du LMS à construire des modèles d’apprentissage et à les enrichir de données de qualité et en quantités suffisantes, est un enjeu majeur dans l’évolution des plateformes. A défaut, l’IA décevra, comme beaucoup des technologies annoncées comme étant « de rupture » et dont le succès n’a guère dépassé la durée d’une campagne marketing.

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