L’Adaptive Learning (2/3)

Si on peut facilement conceptualiser ce que promet d’être l’adaptive learning (Lire Adaptive Learning Part 1/3)  quid des outils qui le permettent ? En effet ces dispositifs, ou plus largement STI pour Système Tutoriel Intelligent, émergent suite aux progrès croisés et convergents de plusieurs technologies. Celle des big data (Deep Learning et Machine Learning), de l’Intelligence Artificielle (IA) basée sur un mix d’algorithmes et des sciences cognitives suite au progrès des neurosciences. Rapide tour techno-pédagogique.

L’Adaptive Learning – Les outils

Tout d’abord le Machine Learning et le Deep Learning. Cette dernière technologie « apprend à la machine comment se représenter le monde ». Concrètement il s’agit d’une machine virtuelle composée de milliers d’unités (des neurones) qui effectuent chacune de petits calculs simples.

La particularité, c’est que les résultats de la première couche de neurones vont servir d’entrée au calcul des autres. Ce fonctionnement par « couches » est ce qui rend ce type d’apprentissage « profond », en créant des représentations de l’environnement de plus en plus abstraites. On comprend ainsi que si notre interface Homme-Machine apprend à… nous comprendre – des chercheurs du CNRS viennent par exemple de produire un synthétiseur vocal qui reproduit et émet la voix d’une personne qui ne vocalise pas ! –  alors elle nous proposera des dispositifs basés sur l’adaptive learning : interface, contenus et activités.

Les progrès de l’intelligence artificielle (IA) tiennent d’une part à l’augmentation de la puissance de calcul mais aussi des progrès en neurosciences et sciences cognitives. Record d’IBM avec une puce neuromorphique d’1 million de neurones et 256 millions de synapses.

Ces réseaux neuroniques accolés aux dispositifs techniques vus ci-dessus, font naitre les premières plateformes dites « cognitives ». A l’image de Watson par exemple, le cerveau électronique d’IBM Analytics, qui via les technologies de traitement de masse des données, repère, croise, traite et émet une analyse prédictive.

Oui, sans parler de distance, nous ne sommes plus très loin du miracle pédagogique de l’adaptive learning. Après tout, désormais même les machines se mettent à rêver.