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Comment l’IA peut venir au secours des méthodes d’apprentissage des maths

Au lycée Jules-Ferry, à Paris, en mai 2024.

« ChatGPT, direct, il donne la réponse », lance un élève en 1re au lycée François-Villon, dans le 14arrondissement de Paris. « Mais ce n’est pas toujours juste ! », la corrige une de ses camarades. L’intervention stimule les autres sur les risques de l’intelligence artificielle (IA). « Ça collecte nos données » ; « y aura moins de caissières »… Cette discussion débridée sur la technologie à la mode sert d’introduction à un cours original de… mathématiques.

Depuis mai, trois enseignants à Paris expérimentent cette activité, élaborée et utilisée depuis fin janvier par une quinzaine de leurs collègues de l’académie de Lille et par Stéphane Mallat, professeur au Collège de France en sciences des données. « Nous cherchons à donner du sens aux maths dans l’enseignement. Pour cela, on a choisi de partir de sujets motivants, comme l’intelligence artificielle, et nous montrons que cette dernière est un chemin pour apprendre les maths », expliquait le chercheur à une douzaine de professeurs volontaires réunis à Paris pour une formation sur ce projet, en avril.

Il ne s’agit donc pas d’utiliser l’IA pour aider les élèves à progresser en maths, mais de leur faire découvrir les maths derrière cette technologie. « Ces modules rentrent tout à fait dans vos programmes actuels », rassure Stéphane Mallat. « Ce n’est pas de l’informatique ! Il faut affirmer que c’est un apprentissage de maths », ajoute Miguel Toquet, inspecteur d’académie chargé des mathématiques à Lille, artisan de la structuration du projet au sein de l’éducation nationale.

Modélisation et expérimentation

Les principes de la méthode sont simples. Un exposé d’un problème concret, comme distinguer le chant de deux espèces de baleines, identifier les nombres « 2 » ou « 7 » en écriture manuscrite, ou repérer les risques cardiaques dans un électroencéphalogramme. Des questions classiques de l’IA contemporaine. Suit une étape de modélisation de ces problèmes, plus abstraite. Enfin, une phase d’expérimentation, sur ordinateur, pour jouer avec ces données et trouver, par essai-erreur, l’algorithme le plus performant. « Une droite, ça peut servir à repérer un cancer ou distinguer le chant d’une baleine. C’est la beauté des maths », souligne Stéphane Mallat.

Lors de la formation, des profs sont un peu sceptiques, craignant un niveau trop élevé pour leurs élèves. « Il faudrait reformuler vos textes par ChatGPT pour les simplifier », ose ironiquement l’un d’eux. La plupart sont curieux, cherchant des activités stimulantes pour leurs élèves.

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