L’intelligence artificielle sous le regard des enfants : Enjeux et modèles de raisonnement

À mesure que l’intelligence artificielle (IA) progresse, particulièrement avec l’émergence des Grands Modèles de Raisonnement (GMR), il devient essentiel de comprendre comment les enfants appréhendent le raisonnement de l’IA. Une nouvelle étude, récemment publiée sur arXiv, aborde cette thématique à travers une analyse en deux étapes.

Dans un premier temps, 8 enfants ont participé à une séance de co-conception pour explorer leurs perceptions. Ensuite, une étude de terrain a été réalisée, s’adressant à 106 enfants des classes de CM1 à la 3e. Les chercheurs ont identifié trois modèles de raisonnement de l’IA :

• ✓ **Déductif** : Le raisonnement basé sur des conclusions logiques.
• ✓ **Inductif** : La détection de schémas dans les données pour élaborer des généralisations.
• ✓ **Inhérent** : L’idée que l’IA possède une certaine forme d’intelligence innée.

L’analyse a révélé que les plus jeunes, notamment ceux en CM1 et CM2, ont tendance à attribuer les décisions de l’IA à une intelligence inhérente, tandis que leurs aînés, en 6e et 3e, voient l’IA comme un détecteur de motifs. Cela pose plusieurs tensions dans leur compréhension :

• ✓ La différenciation entre l’intelligence humaine et celle de l’IA.
• ✓ La question de l’origine des données utilisées par l’IA.
• ✓ Les capacités créatives de l’IA face à celles des humains.

Ces résultats ont des implications intéressantes pour l’éducation à l’IA. Il est primordial d’adapter les cursus scolaires afin de répondre aux diverses conceptions des enfants et de développer des outils d’IA clairs et explicables. En Afrique, par exemple, une approche éducative qui prend en compte les contextes locaux et qui utilise des supports créatifs pourrait renforcer la compréhension des jeunes concernant l’IA et encourager un apprentissage inclusif.

**Conclusion :** Comprendre comment les enfants perçoivent l’IA est une étape cruciale pour leur apprendre à naviguer dans un monde de plus en plus technologisé. Les décideurs éducatifs doivent veiller à intégrer ces connaissances dans les programmes scolaires pour construire un futur où l’IA est non seulement comprise, mais également maîtrisée.