Qu'est-ce que l'IA générative et quelles applications pour l'enseignement supérieur ?

Les IA génératives, ça vous parle ?

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Vous avez forcément entendu parler de ChatGPT, peut-être de Bard, Dall-E ou encore Midjourney. Peut-être même avez-vous déjà utilisé un de ces outils, juste pour voir ce que ça donne ou dans un cadre professionnel ?

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Depuis fin 2022 et l’émergence de ChatGPT, l’IA générative se démocratise et fait couler beaucoup d’encre. 

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Si certains s’inquiètent d’un hypothétique remplacement par l’IA, d’autres s’emparent de ces outils pour rédiger, créer, gagner en productivité…

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Evidemment, le secteur de l’enseignement supérieur n'échappe pas à cette tendance.

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Qu’on les redoute ou qu’on les apprécie, les IA génératives font désormais partie du paysage et ne disparaîtront pas de si tôt, au même titre qu’Internet ou le smartphone. Pour plus de la moitié des Français, les IA génératives constituent même une nouvelle révolution industrielle.

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Et si on apprenait à les connaître ?

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L’IA générative, kezako ?

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La définition de l’IA générative

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L'IA générative (Intelligence Artificielle générative), est une technologie informatique qui a la capacité de créer du contenu (textes, images, vidéo) de manière autonome, en s'inspirant de données préexistantes. 

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Les technologies d’IA générative peuvent "apprendre" à partir d'exemples pour produire de nouvelles créations similaires. 

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Par exemple, si vous lui montrez de nombreux exemples de peintures, une IA générative peut créer de nouvelles « peintures » originales qui ressemblent au style des artistes dont elle a été nourrie. 

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Comment fonctionne l’intelligence artificielle générative ?

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L'IA générative fonctionne en utilisant des modèles de machine learning (apprentissage automatique) qui ont été entraînés sur d'énormes volumes de données, qu’il s’agisse de textes pour ChatGPT ou d’images. 

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Quand vous soumettez une requête (un prompt) à une IA générative, elle analyse d’abord votre demande en utilisant des techniques de NLP (Natural Language Processing ou compréhension du langage naturel). 

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Ensuite, elle se base sur les informations qu’elle a emmagasinées dans sa mémoire virtuelle au cours de ses entraînements. 

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Par exemple, pour fournir des réponses contextualisées, ChatGPT a été entraîné sur un vaste corpus de textes (articles, livres, scripts de cinéma et de télévision, conversations en ligne, ...). Plus l’IA est exposée à une variété de données de qualité, plus elle devient capable de fournir des réponses pertinentes grâce à ses modèles de langage.

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Cette approche permet au programme d’enrichir continuellement ses informations en fonction des données qui lui sont fournies. L’IA produit ainsi des résultats toujours plus réalistes, plus cohérents et plus complexes, sans intervention humaine. 

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Quelques exemples d’intelligences artificielles génératives

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ChatGPT

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ChatGPT (GPT signifie Generative Pre-trained Transformers) utilise un modèle d'apprentissage automatique développé par OpenAI pour comprendre et générer du texte de manière conversationnelle. 

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Le modèle a été entraîné sur une immense quantité de textes pour lui donner une compréhension approfondie du langage naturel et la matière nécessaire pour fournir des réponses pertinentes sur une large variété de sujets. Lorsqu'il interagit avec les utilisateurs, ChatGPT analyse le texte que vous saisissez, identifie le contexte de la conversation, puis génère des réponses en temps réel.

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Vous pouvez l’utiliser pour trouver une réponse à une question. Mais vous pouvez aussi avoir un usage professionnel de ChatGPT pour (vous aider à) créer du contenu textuel :

• Pages web
• Articles de blog
• Posts pour les réseaux sociaux
• Conversations de chatbot

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Avec des prompts plus spécifiques, vous pouvez même faire de ChatGPT un assistant virtuel pour vous aider, par exemple, à concevoir un planning de publication ou encore à synthétiser, analyser des données. 

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Google Bard

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Fin 2022, la mise à disposition de ChatGPT auprès du grand public a rapidement suscité un engouement pour les IA génératives. Google a riposté en sortant, en mai 2023, sa propre IA conversationnelle, baptisée Google Bard.

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Bard est alimenté par LaMDA, un modèle de langage spécifiquement conçu par Google pour les applications de dialogue.

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En termes d’usages, il peut effectuer des tâches similaires à celles de ChatGPT :

• Répondre à des questions
• Générer du texte
• Synthétiser des informations

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La principale différence avec ChatGPT réside dans la capacité de Bard à extraire toutes les données du web pour donner des réponses.

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Claude

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Comme ChatGPT et Google Bard, Claude.ai est une intelligence artificielle conversationnelle. Elle a la capacité de répondre à des questions, synthétiser des informations, générer du texte ou du code.

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Ses fondateurs, la société Anthropic, mettent l’accent sur l’humain. Claude se distingue de ses concurrents grâce à une technologie appelée “IA constitutionnelle” qui lui confère une dimension éthique. Cette IA constitutionnelle fixe des règles et des principes. Par exemple, les réponses aux requêtes malveillantes sont automatiquement limitées par ce cadre.

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DALL-E

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DALL-E est un programme d'IA générative conçu par OpenAI, capable de créer des images à partir de descriptions textuelles. Toujours sur le même modèle, l’utilisateur fournit un prompt et l’outil génère une image en réponse.

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DALL-E permet aussi d’apporter des modifications à une image existante ou de créer plusieurs variantes d’une image.

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Sur le plan professionnel, vous pouvez utiliser cet outil, par exemple, pour :

• Créer un visuel pour un événement
• Illustrer vos contenus
• Générer un visuel pour un post social media

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Midjourney

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A l’instar de DALL-E, Midjourney permet de générer des images par IA à partir d'une requête textuelle. 

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Si les résultats offerts par Midjourney sont souvent plus réalistes, la prise en main de l’outil est certainement moins intuitive pour des utilisateurs non-initiés. Midjourney nécessite en effet de passer par Discord pour formuler ses requêtes alors que DALL-E a un fonctionnement proche de celui de ChatGPT.

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IA génératives et enseignement supérieur : quelles applications ?

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Des outils adoptés par les étudiants

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Vous n’utilisez peut-être pas (encore) les IA génératives dans le cadre de vos missions. Mais, ce qui est sûr, c’est que les étudiants de votre école les ont déjà adoptées. 70% de la génération Z utilise l’IA générative, titrait récemment ZDNet France.

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Je donnais des cours dans une école de marketing digital et, quand on pratique un peu les outils, il n’est pas bien difficile de détecter les réponses générées par ChatGPT. 

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Si certaines écoles préfèrent interdire leur utilisation, il semble pourtant qu’il faudra les intégrer dans les parcours des étudiants. Ces outils feront partie de leur palette de professionnels. Autant qu’ils apprennent à les utiliser correctement, à questionner la pertinence et l’originalité des réponses et à élaborer une pensée stratégique.

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De nouveaux métiers et des besoins en formation sur l’IA

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Le développement des IA génératives s’accompagne parfois de craintes sur l’avenir des métiers. Certains professionnels s’inquiètent d’être remplacés par des outils d’IA générative. 

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Pourtant, l’IA est aussi une pourvoyeuse de nouveaux métiers (ce sera l’objet d’un prochain article).

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Dans de nombreux cas, elle transforme les métiers plus qu’elle ne les remplace. Elle fait aussi appel à de nouvelles compétences, comme le “prompt engineering”, qui s'avèrent essentielles à l’avenir. Le prompt engineering désigne la capacité à formuler des requêtes détaillées pour orienter une IA générative dans la bonne direction et obtenir un résultat pertinent, précis et contextualisé.

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Des formations au prompt engineering fleurissent déjà. Les écoles doivent rapidement s’emparer de ce sujet pour préparer leurs étudiants à utiliser l’IA dans un cadre professionnel. Les entreprises souhaiteront aussi former leurs collaborateurs à une utilisation efficace de ces solutions. 

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Le boom des IA génératives est donc aussi une opportunité pour les écoles qui sauront intégrer le sujet dans les parcours de formation. Il est même certain que les parcours de formation centrés autour de l’IA attireront de nombreux étudiants ces prochaines années. C’est d’autant plus vrai que, outre la formation à la maîtrise des IA génératives, ces parcours peuvent s’accompagner de modules sur les soft skills associées (capacité à questionner les réponses, capacité d’analyse, ....), sur les risques liés à ces technologies, la dimension éthique, ....

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Une aide pour créer des supports de cours

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Les IA génératives ne vont pas se substituer aux enseignants. La relation humaine est au cœur du processus d’apprentissage et les outils, aussi puissants et empathiques soient-ils, ne sont pas en mesure d’offrir cette dimension émotionnelle.

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Néanmoins, les enseignants peuvent tout à fait intégrer l’IA générative dans la réalisation des supports de cours. 

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Ils peuvent se servir de ChatGPT pour créer un plan de cours, qu’ils développeront ensuite avec leurs connaissances. Avec ChatGPT, ils peuvent aussi créer des exercices avec des situations fictives. Par ailleurs, des outils de création graphique, comme Canva, embarquent aussi de l’IA pour créer des visuels ou des présentations.

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IA générative et marketing de l’enseignement supérieur

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D’un point de vue marketing, l’IA générative facilite la création de contenus à destination des prospects. 

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Les équipes peuvent en effet l’utiliser pour créer des articles de blog, des posts pour les réseaux sociaux, des emails à destination de leurs contacts, ... et des visuels originaux. 

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Pour dépasser les applications courantes de l’IA générative, la maîtrise des prompts est amenée à devenir une compétence clé. Elle permettra non seulement de gagner en productivité et en efficacité mais aussi de se démarquer de concurrents moins avancés sur ces pratiques.

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Des outils au service de l’amélioration de la performance commerciale

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Chez Lead-Ia, on insiste beaucoup sur l’importance de la qualification des leads et de la personnalisation des échanges. L’IA peut aussi vous aider à optimiser ces aspects et à booster la performance commerciale de vos équipes admissions.

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Dans la qualification des leads, vous pouvez utiliser l’IA pour catégoriser, scorer et hiérarchiser les leads. L’IA peut vous fournir des listes de leads hiérarchisées et enrichies pour vous permettre de contacter les bons prospects au bon moment. Elle peut aussi proposer des angles d’attaque contextualisés en fonction des informations recueillies sur le lead pour aider vos commerciaux à mieux convertir.

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Des solutions basées sur l’IA, comme Modjo, se développent pour retranscrire les conversations commerciales de vos équipes et analyser la trame utilisée par les commerciax. Vous obtenez ainsi des recommandations de scripts basées sur les pratiques de vos meilleurs vendeurs.

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Des chatbots d’enseignement supérieur boostés à l’IA

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Alors que beaucoup de chatbots reposent sur des trames conversationnelles pré-définies, l’IA générative rebat les cartes. 

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Aujourd’hui, avec les modèles existants, il est très facile d'alimenter la base de connaissance de votre chatbot pour donner à l’utilisateur une réponse contextualisée et pertinente à sa demande.

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L’implémentation du chatbot devient plus simple. Et l’expérience utilisateur gagne en personnalisation et en convivialité.

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Les intelligences artificielles génératives offrent de nouvelles perspectives aux collaborateurs des écoles supérieures. 

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Dans une optique de recrutement des étudiants, la qualité et la personnalisation des interactions est une attente forte de la part des prospects. L’IA générative est un levier potentiel majeur pour répondre à cet enjeu en stimulant la créativité des équipes en termes de contenu et en augmentant leur efficacité et leur productivité.

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Incorporer les outils d’IA génératives dans vos process marketing et commerciaux pourrait être un facteur clé de succès par rapport à vos concurrents. Chez Lead-ia, une sélection d’écoles partenaires collaborent avec nos équipes pour vous proposer un chatbot de nouvelle génération, qui tire pleinement profit des avancées de l’IA générative.

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