Comment les enfants conçoivent-ils le raisonnement de l’IA ? Une étude révélatrice

L’essor des grands modèles de raisonnement (GMR) en intelligence artificielle (IA) soulève une question cruciale : comment les enfants perçoivent-ils les processus de raisonnement de l’IA ? Comprendre cela est essentiel pour promouvoir l’alphabétisation numérique. Une récente étude, publiée sur arXiv, explore cette question à travers une approche en deux phases.

Premièrement, une séance de co-conception a impliqué 8 enfants. Puis, une étude sur le terrain a été menée auprès de 106 enfants (du CM1 à la 3e). Les résultats ont mis en évidence trois modèles de raisonnement de l’IA :

* **Déductif :** L’IA tire des conclusions logiques à partir de prémisses.
* **Inductif :** L’IA identifie des schémas et généralise à partir de données.
* **Inhérent :** L’IA possède une intelligence intrinsèque.

L’étude a révélé que les plus jeunes enfants (CM1-CM2) attribuaient souvent le raisonnement de l’IA à une intelligence inhérente, tandis que les plus âgés (6e-3e) reconnaissaient l’IA comme un système de reconnaissance de formes. Trois tensions ont émergé dans la compréhension des enfants :

* La distinction entre l’intelligence humaine et l’IA.
* La nature des données utilisées par l’IA.
* La capacité de l’IA à raisonner de manière créative.

Ces conclusions ont des implications significatives pour l’enseignement de l’IA et la conception d’outils d’IA explicables. Il est important d’adapter les programmes scolaires pour répondre aux différentes conceptions des enfants et de développer des interfaces plus transparentes pour favoriser une meilleure compréhension de la façon dont l’IA raisonne.

**Exemple concret :** Imaginons un enfant qui pense qu’une IA peut inventer des histoires comme un humain. L’étude suggère qu’il est plus probable qu’il soit plus jeune et qu’il attribue une forme d’intelligence inhérente à l’IA. Un enfant plus âgé pourrait comprendre que l’IA est entraînée sur des données existantes et utilise ces données pour générer une histoire, sans véritable créativité.

En Afrique, où l’accès à la technologie et à l’éducation numérique est inégal, il est crucial de développer des approches pédagogiques inclusives pour enseigner l’IA aux enfants et les préparer aux défis et opportunités de ce domaine en constante évolution. Des programmes éducatifs adaptés au contexte local et des outils d’apprentissage créatifs pourraient jouer un rôle essentiel.