Introduction
Intelligence Artificielle : son objet d’étude
Enseignement Intelligent Assisté par Ordinateur
Statut de l’ordinateur
Conclusion
 
 

Professeur des sciences de l’éducation Monique LINARD est chargée de mission aux nouvelles technologies à l’université de Paris X Nanterre. Son ouvrage « Des Machines et des Hommes «  traite de l'apprentissage au moyen des nouvelles technologies. Nous nous intéresserons plus particulièrement au chapitre VI de cet ouvrage intitulé « Enseignement intelligent assisté par ordinateur (EIAO) et intelligence artificielle ». Nous présenterons ce chapitre sous forme de trois parties : une première partie traitera des raisons de la naissance  de l'intelligence artificielle, une seconde de son rapport avec l'enseignement et enfin une troisième partie soulèvera le problème du statut de l'ordinateur.

L’intelligence artificielle est une branche de l’informatique spécialisée dans la simulation des activités intelligentes, elle s’inscrit dans les sciences cognitives. Les pionniers de cette branche sont entre autres G.NEWELL et H.SIMON qui au début des années cinquante exposent aux  Etats Unis leur premier programme de démonstration automatique de théorèmes (the logic theory machine), mais c’est à J.MAC CARTHY que l’on doit le terme « d'Intelligence Artificielle ». A cette époque l’informatique pris un statut plus « cognitif », ainsi l’ordinateur ne pouvait se limiter à ne traiter que des nombres mais des symboles aussi.
L’ambition de simuler le raisonnement (par déduction, induction ou analogie), les capacités d’abstraction et de représentation devenait donc un grand projet. Monique LINARD se demande cependant si une représentation totale du raisonnement humain est possible sur les ordinateurs actuels. Deux tendances en intelligence artificielle répondent plus ou moins a cette question. La tendance minimaliste dont les programmes ont pour but de tester simplement le comportement cognitif humain et une tendance maximaliste dont les programmes beaucoup plus développés cherchent à montrer que les ordinateurs peuvent disposer de véritables « états cognitifs » (tendance soutenue par G.NEWELL et H.SIMON). Historiquement ces deux tendances ont toujours coexisté et furent l’objet de nombreux débats. L’un de ces débats porte notamment sur les possibilités réelles d’enseignement grâce aux ordinateurs.

L’enseignement intelligent assisté par ordinateur se détache des principes béhavioristes de l’apprentissage pour considérer l’apprenant comme une personne qui participe à l’élaboration de ses connaissances. L’auteur parle d’orientation cognitiviste de l’intelligence artificielle.
Ainsi, on a vu naître des programmes beaucoup plus interactifs et qui ne se limitaient plus  simplement aux modèles mathématiques (calculs, géométrie,  …).
La résolution de problème est un bon exemple de cette orientation. G.NEWELL et H.SIMON distinguèrent dans tout problème un espace « tâche »  et un espace « problème ». Le premier est la « description objective donnée du point de vue de l'observateur extérieur et définissable en termes d'ensemble des états possibles et de transformations de ces états en vue de l'atteinte progressive de l'état final souhaitée en termes d'objectifs et de sous-objectifs ». L’espace problème quant à lui est « la représentation subjective du problème par l'individu qui doit le résoudre et qui est fonction de sa représentation de l'énoncé et de ses connaissances antérieures » (chapitre I, p.29).
L’espace tâche définirait donc un parcours idéal de l’apprentissage, l’espace problème dépendrait des représentations et moyens de chaque individu. Or la correspondance entre ces deux espaces en EIAO n’est pas toujours évidente selon Monique LINARD.
L’apparition des systèmes experts comme programme qui tiennent compte de l’interactivité semble être une réussite en EIAO, ceci par sa capacité de raisonnement, de proposition de solutions, de détections des erreurs entre autres. Cependant l’auteur fait remarquer que « le raisonnement d'un système expert (en tant que système pointu) n'est pas comparable à celui d'un apprenant débutant »(p.127). Ainsi, à la différence des programmes pédagogiques tels que LOGO ou SMALLTALK, les systèmes experts sont opérationnels que si certains savoirs sont déjà acquis, leur objectif n’est pas vraiment pédagogique. Parmi tous les programmes possibles, on peut donc se demander quel est le statut de l’ordinateur.

Monique LINARD cite T.O’SHEA et J.SELF, auteurs notamment de « Learning and Teaching with Computers : Artificial Intelligence in Education » (1983), pour qui l’utilisation de l’ordinateur dans l’enseignement diffère selon que l’ordinateur a un statut de « tuteur » ou de « partenaire ». Dans le premier cas, l’ordinateur joue le rôle de l’enseignant (c’est le cas de certains didacticiels et des systèmes experts). Dans le second cas, l’ordinateur est un outil d’apprentissage puisque l’apprenant est en situation de découverte (tel que le langage LOGO).
Les auteurs continuent d’expliquer que l’enseignement où l’ordinateur est tuteur suppose la définition d’un « modèle » de l’élève et des stratégies pédagogiques ; or cela ne va de soi.
En effet, les différenciations individuelles de chaque apprenant rendent difficile la mise en place d’un modèle de l’élève. Monique LINARD se demande ainsi : «comment un bon didacticiel peut-il prendre en compte les intêrets et aptitudes d"un étudiant ? ».
En EIAO, l’approche où l’ordinateur est partenaire semble moins problématique, elle permet de définir une réelle pédagogie de soutien. Cette dualité entre les deux statuts de l’ordinateur (tuteur ou partenaire) sous-entend une dualité plus générale en Intelligence Artificielle où selon S.MOSCOVICI « une rationalité informative scientifique à la fois s'oppose et se complète à une rationalité représentative de sens commun ».
 

La raison humaine ne se limite pas à une série de calculs, de même qu’en sciences humaines,  les notions de symbole, de représentation sont primordiales en intelligence artificielle. Tous les outils conceptuels (systèmes experts, hypertextes, programmes spécifiques, …) rendent compte de la dimension sémantique et représentationnelle de la connaissance. Ainsi, les nouvelles technologies doivent être de véritable partenaire d’intelligence.