Les nouveaux systèmes d’IA sont là pour personnaliser l’apprentissage

Les récits sur l’automatisation et son impact sur l’emploi passent de l’urgence à l’espoir et à tout ce qui se trouve entre les deux. Peu importe où vous atterrissez, il est difficile de s’opposer à l’idée que des technologies comme l’intelligence artificielle et la robotique vont changer notre économie et la nature du travail dans les années à venir.

Un récent rapport du Forum économique mondial indique que, selon certaines estimations, l’automatisation pourrait entraîner le déplacement de 75 millions d’emplois d’ici 2022, tout en créant 133 millions de nouveaux rôles. Bien que ces estimations prévoient un solde net positif pour le nombre de nouveaux emplois au cours de la prochaine décennie, les travailleurs déplacés devront acquérir de nouvelles compétences pour s’adapter à ces changements. Si les employés ne peuvent pas être recyclés rapidement pour occuper des emplois dans une économie en évolution, la société risque d’être confrontée à une certaine agitation.

Selon Bryan Talebi, PDG et fondateur de la startup Ahura AI, les mêmes technologies d’effacement et de création d’emplois peuvent aider les travailleurs à combler l’écart entre les deux.

Ahura est en train de mettre au point un produit pour saisir les données biométriques des apprenants adultes qui utilisent des ordinateurs pour suivre des programmes d’éducation en ligne. L’objectif est de fournir ces données à un système d’IA capable de modifier et d’adapter son programme afin d’optimiser la méthode d’enseignement la plus efficace.

Bien que la perspective d’un enregistrement informatique et de l’examen minutieux des données comportementales d’un apprenant suscitera certainement un malaise dans une société de plus en plus consciente et mal à l’aise avec la surveillance numérique, certaines personnes peuvent regarder au-delà de ce malaise si elles connaissent de meilleurs résultats d’apprentissage. Les utilisateurs du système auraient, en théorie, leur propre enseignement personnalisé conçu spécialement pour leur style d’apprentissage unique.

Et selon Talebi, leurs systèmes sont prometteurs.

« D’après nos premiers tests, notre technologie permet aux gens d’apprendre de trois à cinq fois plus vite que l’éducation traditionnelle « , a dit Talebi à Singularity Hub.

Actuellement, le système d’Ahura utilise la caméra vidéo et le microphone qui sont standard sur les ordinateurs portables, les tablettes et les appareils mobiles que la plupart des étudiants utilisent pour leurs programmes d’apprentissage.

Avec l’appareil photo de l’ordinateur, Ahura peut capturer les mouvements du visage et les micro-expressions, mesurer les mouvements des yeux et suivre les mouvements de l’élève (une mesure des mouvements de l’élève pendant son apprentissage). Le microphone détecte le sentiment vocal et l’intelligence artificielle utilise le traitement du langage naturel pour revoir l’utilisation des mots par l’apprenant.

A partir de ces données, Ahura peut, selon Talebi, identifier la meilleure façon de fournir du contenu à chaque individu.

Pour certains utilisateurs, cela peut signifier qu’un didacticiel vidéo est le meilleur style d’apprentissage, tandis que d’autres peuvent bénéficier davantage d’une certaine forme d’enseignement expérientiel ou basé sur le texte.

« L’objectif est de modifier le format du contenu en temps réel afin d’optimiser l’attention et la rétention de l’information, » explique Talebi. L’un des principaux objectifs d’Ahura est de réduire la fréquence avec laquelle les élèves passent de leur programme d’apprentissage à des distractions comme les médias sociaux.

« Nous pouvons maintenant prédire avec un intervalle de confiance de 60 % dix secondes avant que quelqu’un ne passe à Facebook ou à Instagram. Il y a beaucoup de travail à faire pour atteindre un niveau de 95%, donc je ne veux pas exagérer, mais c’est une indication prometteuse que nous pouvons travailler à réduire le nombre de changements de contexte de la part de nos étudiants « , a dit Talebi.

Talebi a mentionné à maintes reprises son ambition de tirer parti des mêmes principes de conception utilisés par Facebook, Twitter et d’autres pour augmenter le temps que les utilisateurs passent sur ces plateformes, mais plutôt de les utiliser pour concevoir des programmes éducatifs plus convaincants et même addictifs qui peuvent concurrencer les médias sociaux.

Mais l’idée que le système d’Ahura pourrait un jour être utilisé pour créer une éducation convaincante ou addictive va nécessairement à l’encontre d’un ensemble de craintes justifiées concernant la confidentialité des données. L’anxiété croissante entourant la possibilité d’une mauvaise utilisation des données des utilisateurs à des fins de manipulation sociale est répandue.

« Bien sûr, il y a un réel danger, surtout parce que nous recueillons tant de données sur nos utilisateurs qui sont spécifiquement liées à la façon dont ils consomment le contenu. Et parce que nous regardons de si près la façon dont les gens interagissent avec le contenu, il est incroyablement important que cette technologie ne soit jamais utilisée à des fins de propagande ou pour vendre des choses aux gens », a essayé de m’assurer Talebi.

Il n’est pas surprenant (et inquiétant) que l’utilisation de ce système d’intelligence artificielle pour vendre des produits aux gens soit exactement là où se tournent les ambitions de certains investisseurs dès qu’ils découvrent les capacités de l’entreprise, d’après Talebi. Au cours de notre discussion, Talebi a régulièrement cité l’exemple désormais tristement célèbre de Cambridge Analytica, la société de conseil politique engagée par la campagne Trump pour mener une campagne de persuasion psychographiquement ciblée sur la population américaine pendant la dernière élection présidentielle.

« Il est important que nous n’utilisions pas cette technologie de cette façon. Nous sommes conscients que les choses peuvent aller de travers, alors nous espérons installer des glissières de sécurité pour nous assurer que notre système aide la société et ne lui nuit pas « , a dit M. Talebi.

Talebi devra certainement prendre des mesures concrètes à l’égard d’une telle réclamation, mais l’entreprise est en train d’identifier une structure pour un conseil d’évaluation éthique – une structure qui exerce une influence significative avec un pouvoir de vote similaire à celui de l’équipe de direction et du conseil régulier.

« Notre objectif est de mettre sur pied un comité d’évaluation éthique qui a du mordant, qui est diversifié en termes de sexe et d’antécédents, mais aussi de structures de pensée et de croyances. L’idée est de faire en sorte que notre comité d’évaluation éthique s’assure que nous construisons les choses de façon éthique « , dit-il.

La confidentialité des données semble être une question importante pour Talebi, qui a parfois fait référence à un concurrent majeur dans l’espace basé en Chine. Selon un article récent du MIT Tech Review soulignant la croissance étonnante des plates-formes éducatives alimentées par l’intelligence artificielle en Chine, les problèmes de confidentialité des données pourraient y être moins graves qu’à l’Ouest.

Ahura travaille actuellement à la mise à niveau d’un prototype de stade alpha précoce, mais il recueille déjà des données auprès d’étudiants d’au moins une école de l’Ivy League et d’une variété d’autres endroits. La prochaine étape consiste à déployer une version bêta fonctionnelle à plus de 200 000 utilisateurs dans le cadre d’un partenariat avec un client d’entreprise non identifié qui mesurera l’efficacité de la plate-forme par rapport à un groupe témoin.

À l’avenir, Ahura espère ajouter à sa suite de saisie de données biométriques des éléments comme la dilatation de la pupille et les bouffées vasomotrices, la fréquence cardiaque, les habitudes de sommeil ou tout autre élément qui pourrait donner à son système un avantage pour améliorer les résultats d’apprentissage.

Comme les technologies de l’information automatisent de plus en plus le travail, il est probable que nous verrons aussi des changements rapides dans nos systèmes de travail. Il semble également de plus en plus probable que ces mêmes technologies seront utilisées pour améliorer notre capacité à donner aux gens les bonnes compétences quand ils en ont besoin. C’est peut-être une façon de relever les défis que l’automatisation ne manquera pas d’apporter.

Via Singularity Hub

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