Des élèves qui tournent autour du prompt

Ce travail s’inscrit dans les TRAAM documentation 2023-2024 « L’intelligence collective au service des compétences du 21eme siècle ».

 

 

Dans le cadre d’une séquence en 6^e sur le questionnement de la qualité et de la fiabilité de sources d’informations, une séance de deux heures a été dévolue à une découverte des contenus génératifs d’IA. Sous la forme d’ateliers tournants chronométrés, il s’agissait d’observer différentes facettes de ces technologies, de les identifier, voire de discuter de façon critique de certains enjeux les concernant. Cette première approche de cycle 3 prenait appui sur des pré-requis déjà installés sur les manières d’identifier l’origine d’une source et l’observation de quelques images génératives au cours de l’année. L’activité intègre également l’utilisation d’un contenu HTML5 pour rendre un contenu vidéo interactif plus compréhensible et dynamique.

Description:

Afin de développer une culture de l’évaluation des informations, les élèves de sixièmes sont amenés à travailler sur l’observation de contenus divers, dont des images. Ils mobilisent des réflexes d’évaluation et échangent avec leurs pairs sur les hypothèses d’investigation. Afin de cerner un contexte informationnel en évolution, les questions posées par les interfaces « grand public » impliquant l’intelligence artificielle sont évoquées afin de se familiariser avec la thématique et ses enjeux.

Après l’observation d’une vidéo introductive avec contenu Html5, les élèves suivent cinq ateliers en rotation, sans outil numérique. Puis, à la suite d’une phase de concertation en coopération afin d’obtenir des informations supplémentaires sur le web, la correction est le moment de discussions autour des multiples questions que peuvent soulever ces dispositifs socio-techniques.

Il a été décidé de ne pas rester sur la dichotomie vrai/faux qui nous semble assez pauvre pour observer les nuances, biais et intentions propres à chaque source d’information : certaines photographies non réalisées par IA n’en témoignent pas moins de mises en scènes, de traitements, d’un cadrage, de la part des protagonistes impliqués dans leur réalisation. Il nous semble également important de ne pas se focaliser sur une vision du web qui serait bombardé de fake news, mais plutôt se concentrer sur ce qu’est une information de qualité, sur les démarches heuristiques sur lesquelles les élèves peuvent s’appuyer afin de rendre compte de la pertinence et de la fiabilité de chaque contenu informationnel. Il s’agit de traiter chacun d’entre eux comme le produit d’un contexte et d’un « récit », en questionnant de réels enjeux sociaux, plutôt que de développer une méfiance à-tout-va qui occulterait de réels problèmes (modèles économiques, reproduction d’inégalités ou de stéréotypes, effets « boîte noire » des algorithmes.)

Objectif général : Développer une approche de vérification et de questionnement sur des sources visuelles dont certaines générées par IA, au travers d’ateliers tournants.

Objectifs d’apprentissage :

• Développer des connaissances basiques sur l’IA en ayant identifié des informations
• Mobiliser des capacités de discernement sur des contenus visuels sur le web

Cadre

• Créé le : 09/04/2024
• Nom du professeur documentaliste : Raphaël HEREDIA
• E-mail :  rheredia[arobase]ac-besancon.fr /
• Nom de l’établissement : collège des 1000 Etangs, 70270 Mélisey
• Niveau éducatif : Sixième / Demi-classe
• Discipline : Documentation
• Domaine d’enseignement: Enseignements du collège, Education à l’information
• Déroulé :  2h
• Matériel : vidéoprojecteur / (heure 2) postes informatiques ou tablettes,
• Outils numériques : Logiquiz (création de vidéo interactive HTML5), Digiquiz (diffusion en ligne de contenu HTML5), outil de compte à rebours (Digiscreen)
• Mots-clés : intelligence artificielle, image, esprit critique, html5, coopération, évaluation de l’information

Compétences du Socle commun

• Domaine 2.2 : valider l’information de manière critique
• Domaine 3.2 Développer les aptitudes au discernement / confronter ses jugements à ceux des autres
• Domaine 4.1: “démarche d’investigation”. “questionner ses observations “

Compétences CRCN : Compétence 1.1 Mener une recherche et une veille d’information / Compétence 2.1 Interagir

Pré-requis :

• avoir déjà eu des situations d’évaluation d’informations
• avoir effectué la méthode de « recherche inversée » pour identifier la source d’une image
• avoir observé un outil génératif d’images pour une création ou une vérification

 

Récapitulatif du matériel nécessaire :

(Etape 1) Video interactive « c’est quoi l’intelligence artificielle » en H5P	Version en ligne publiée sur Digiquiz Version en fichier téléchargeable et intégrable dans une plateforme LMS (Moodle, …) créé avec le pack Logiquiz.
(Etape 2) Matériel « papier » des ateliers (à imprimer, plastifier, découper et à placer sous enveloppe avec la lettre de l’atelier : consigne + contenus) Fiche de travail par groupe	(Etape 3) Fichiers .jpeg numériques pour une vérification supplémentaire sur les ateliers A et B
Enveloppe ATELIER A
Enveloppe ATELIER B
Enveloppe ATELIER C
Enveloppe ATELIER D
Enveloppe ATELIER E

Déroulement 

– Heure 1

(en cas de temps restreint on pourra se limiter aux étapes de cette heure-ci en y ajoutant une rapide correction en commun,  mais elle fera l’impasse sur des points de discussion avec les élèves durant cette phase).

• Introduction : Objectif et explicitation. 5′
  

Dans la continuité d’une séquence de travail sur l’évaluation de sources diverses dont visuelles, il s’agit de découvrir le contexte des IA (dont les génératives) afin de développer sa capacité à les reconnaître d’après ses connaissances, ses hypothèses et ses observations.

Les élèves vont être amenés à observer une vidéo qui contient des questions, puis dans un second temps à effectuer des ateliers tournants afin de remplir leur fiche par groupe ou binôme.

 

• Etape 1 : Une vidéo interactive sur l’IA, en ligne 15′

– Les élèves constituent 5 binômes ou trinômes (qui seront ceux des ateliers futurs) : ils sont invités à regarder sur leur tablette, une vidéo interactive dont le lien leur est donné. Cinq questions de type quiz y sont insérées pour tester leur compréhension.

– L’interaction corrige les réponses.

Ce contenu pourrait être intégré à une plateforme de type Moodle, afin d’avoir un retour sur la réussite de l’élève ou une insertion dans un scénario en ligne (fichier téléchargeable et intégrable).

 

Le HTML5 (HyperText Markup Language 5) est une version du langage Html qui permet, depuis une dizaine d’années, une meilleure structuration du contenu de documents et de leurs éléments sémantiques (notamment pour l’interopérabilité), ainsi qu’une prise en compte de contenus multimédias. Ici, la vidéo est rendue interactive avec l’intégration de cinq questions-quiz : lors de la visualisation, la lecture se met en pose pour proposer à l’élève de répondre, avant de poursuivre, ceci afin de tester sa compréhension. Nous avons utilisé ici, les outils Logiquiz (pack à télécharger pour créer un contenu html5) et Digiquiz (mise en ligne du contenu html5). Il est aussi possible de la créer directement dans une plateforme de type Moodle (LMS) ou sur le site H5P, par exemple.

Tutoriel sur la création en html5 :

___________

• Etape 2 : Cinq ateliers tournants (5′ par atelier) 30′
  

• Chaque équipe (5) est invitée à tourner d’atelier en atelier (cinq au total) afin de remplir la partie correspondante de sa fiche. Chaque séquence est chronométrée (5minutes). Des comptes à rebours sont disponibles en ligne ou sur le site de la digitale, dans l’outil Digiscreen (voir image au-dessus).
• On explique brièvement le principe de chaque atelier.
• Au terme des cinq ateliers, il y aura une correction en collectif avec un score sur 50 (10 points par ateliers)
• On rappelle que chaque groupe devra suivre l’ordre des lettres de l’alphabet de A vers E (celui qui commence en atelier E, passe en A pour le second atelier)

Fiche Elève exercice

 

Les Cinq ateliers (sans usage d’outils numériques) se déroulent comme suit :

ATELIER A Les élèves doivent classer dix images entre deux colonnes (IA ou images réelles) en notant leur numéro. (ici, les élèves questionnent surtout ce qu’ils « voient » : détails, crédibilité, hypothèses, etc. La phase de coopération en étape 3 pourra permettre d’effectuer des démarches en ligne afin de vérifier davantage).
ATELIER B Les élèves doivent classer dix images entre deux colonnes (IA ou images réelles) en notant leur numéro. (ici, les élèves questionnent surtout ce qu’ils « voient » : détails, crédibilité, hypothèses, etc. La phase de coopération en étape 3 pourra permettre d’effectuer des démarches en ligne afin de vérifier davantage).
ATELIER C Les élèves doivent inscrire les numéros des photos correspondant aux prompts effectués. Certaines « générations » ont pu glisser des résultats questionnables (stéréotypes).
ATELIER D Les élèves doivent inscrire les numéros des étiquettes qui constituent des réflexes utiles qu’on peut envisager pour évaluer une image et savoir si elle relève d’IA.
ATELIER E Les élèves relient chaque terme au numéro de la définition correspondante. (Pour un bagage théorique et historique sur l’IA, on peut lire l’article « la revanche des neurones » de la revue Réseaux, dont les références sont dans la bibliographie, en bas de cet article.)

 

• Conclusion provisoire 5′ : bilan, annonce de la suite (phase supplémentaire en coopération et correction-discussion).

 

– Heure 2

• Etape 3 : Phase coopérative de vérifications complémentaires avec l’outil numérique 20‘
  

Durant l’étape 2, les élèves n’ont accès qu’à des versions imprimées des images sélectionnées (ils n’utilisent pas d’outil numérique). Certains élèves regrettent de ne pouvoir utiliser certaines techniques de vérification que nous avions évoquées dans d’autres séances (image inversée, recherche d’un auteur, d’un contexte, d’une date, informations supplémentaires…).

Cette étape 3 vient permettre à deux groupes binômes ou trinômes de coopérer et d’avoir accès aux versions numériques des images des ateliers A et B afin d’aller plus loin sur certains doutes durant l’étape 2. Les images sont donc déposées dans un dossier sur le réseau (voir images en version numériques au dessus, dans « récapitulatif du matériel nécessaire ») afin que les élèves recherchent en ligne pour compléter/réajuster leur fiche si besoin.

 

• Phase 4 : Correction et discussion 25′
  

Durant cette phase, on discute du fait que chaque image apporte des questions (stéréotypes, intention, angle), qu’une image d’une scène « réelle » peut être le fruit d’une sélection, d’une mise en scène qui n’est pas forcément neutre, que des photographies non étiquetées « IA » bénéficient de traitements ou d’angles, elles-aussi (par exemple : la photographie d’un animal gigantesque peut faire émerger la question de l’angle de prise de vue, la photographie d’un ours sur un iceberg tente d’exprimer un message sur une situation préoccupante, etc.). On note aussi que, même si les IA bénéficient de réajustements dans leur « apprentissage » et que des concepteurs ont souvent pris conscience du problème, elles peuvent toujours véhiculer des stéréotypes ou des contenus questionnables (par exemple : voir ce que peut donner parfois le fait de proposer à une IA générative le prompt : « personne blanche qui fait un braquage »).

Fiche corrigée :

corrigé fiche IA

 

• Bilan : retour ce qui est retenu, sur l’organisation de l’activité. 10′

 

Remarques:

• Il est possible d’intégrer la vidéo interactive dans un LMS de type Moodle.
• Les pré-requis lors de précédentes activités d’évaluation d’informations en ligne, semblent être réutilisés pour de nombreux élèves.
• Dans les deux premiers ateliers la division entre « image IA » et « Fait réel » n’est pas suffisante et un peu binaire.
• L’IA est en champ en évolution : certaines informations sur lesquelles les élèves doivent réfléchir sont susceptibles d’être obsolètes (exemple : le fait que les IA génératives reproduisent mal les messages écrits).
• Le systèmes d’ateliers chronométrés crée une motivation qui semble appréciée.

 

Bibliographie

– GEEK ACTU. Les médias et moi, Hors-série. Mars 2024. https://www.geekjunior.fr/les-medias-et-moi/

– LAIR, Noémie. « L’IA de génération d’images Midjourney tente de réduire les stéréotypes sur les banlieues françaises ». France Inter, 8 février 2024, https://www.radiofrance.fr/franceinter/l-ia-de-generation-d-images-midjourney-tente-de-reduire-les-stereotypes-sur-les-banlieues-francaises-5303363.

– M, Justine. Heetch tacle les clichés de l’IA sur la banlieue dans une campagne choc ». Creapills, 8 novembre 2023, https://creapills.com/heetch-cliches-banlieues-midjourney-20231108.

– The rise of AI. Comment l’IA réduit le monde aux stéréotypes ». Rest of World, 10 octobre 2023, https://restofworld.org/2023/ai-image-stereotypes/fr/.

– CRéPEL Maxime, CARDON Dominique. « Robots vs algorithmes. Prophétie et critique dans la représentation médiatique des controverses de l’IA », Réseaux, 2022/2-3 (N° 232-233), p. 129-167. URL : https://www.cairn.info/revue-reseaux-2022-2-page-129.htm

CARDON Dominique, COINTET Jean-Philippe, MAZIèRES Antoine. « La revanche des neurones. L’invention des machines inductives et la controverse de l’intelligence artificielle », Réseaux, 2018/5 (n° 211), p. 173-220.  URL : https://www.cairn.info/revue-reseaux-2018-5-page-173.htm

PETIT, Laurent. « La rencontre de l’Intelligence artificielle (IA) et de l’esprit critique (EC) : nouveaux enjeux ? nouvelle formation ? », Communication, technologies et développement [En ligne], 12 | 2022, mis en ligne le 15 décembre 2022, consulté le 08 avril 2024. URL : http://journals.openedition.org/ctd/8256

 

Annexe : sources des photos utilisées dans les ateliers

crédits