Rosca Ioan

Intelligence et intelligibilité (5)

Introduction

1. Comme dans des autres domaines de la recherche scientifique, ils existent deux grands niveaux de l'attaque du problème des environnements intelligents: la perspective et l'immédiat. La science applicable et tout aussi respectable et nécessaire que la science appliquée. Mais pour un chercheur, un choix doit être fait, pour des raisons de cohérence. Car, les deux alternatives s'accompagnent des approches différentes.

La recherche fondamentale peut (et doit) s'éloigner des restrictions de la réalité du moment. Elle doit dépasser les détails, pour établir des résultats suffisamment généraux qui résistent à la dynamique technique et scientifique. Certaines libertés qu'elle prend aujourd'hui ouvriront des portes vers les solutions pratiques nouvelles de demain, vers des révolutions !. La rigueur est de garde et fait la sélection, sans bloquer la création.

La recherche appliquée parcourt un chemin plutôt inverse :elle part du problème lancé par la pratique et cherche à trouver un cadre théorique général (pour répondre à une classe de situations) , mais opérationnel.

On doit donc choisir entre "la grande recherche" (les projets ambitieux comme celui de synthétiser un "professeur artificiel") et la petite recherche (trouver et appliquer des moyens techniques nouveaux pour faciliter l'apprentissage). Chacun aura son espace de motivations pour orienter ce choix.

Je saisis la mise qui est en jeu dans l'effort de l'IA. Je ne doute pas que les répercussions pratiques d'un éventuel succès de ses ambitions seraient majeures. Je me sens captivé par les questions philosophiques fondamentales que soulève la recherche actuelle sur l'intelligence. Aussi j'observe que les grandes institutions qui subventionnent les collectifs de recherche dans le domaine, ainsi que l'ambition naturelle des chercheurs pour les défis de calibre, sont en train de polariser l'étude vers les grands projets.

Mais je crois que la distribution des efforts est déséquilibrée et que le nombre de ceux qui cherchent des solutions plus modestes (mais efficaces), pour les besoins criants de formation, ressentis aujourd'hui, devrait être plus grand. Le problème de l'optimalité se pose aussi dans la zone des petits moyens. Et il n'est ni moins important , ni moins scientifique. Laisser les praticiens le résoudre à des moyens ad-hoc , c'est une tradition discutable. Faire avec peu, c'est un art à étudier, qui peut générer des beaux sujets de recherche.

D'ailleurs, rien ne nous permet pas d'exclure des hypothèses comme :

- la science de l'instruction avancera par une collaboration permanente entre la théorie et la pratique : des méthodes découvertes par raisonnement et validées par application se combineront avec des méthodes découvertes par expérience et expliquées par raisonnement; la science a donc intérêt à garder la vue sur l'univers des expérimentations pratiques.

- certains systèmes d'instruction sont tellement complexes que l'effort de les optimiser "à grands moyens" dépasse le gain obtenu , par rapport aux solutions moins élaborées !

2. . EAO versus EIAO (Intelligence versus intelligibilité)

Explicitons l'observation précédente dans l'espace des préoccupations d'IA et EIAO. Le but de l'IA est d'atteindre le savoir-faire nécessaire pour pouvoir produire convenablement des experts artificiels, d'industrialiser l'intelligence. Les conséquences de la réussite sont évidemment gigantesques ( et aussi discutables, mais je ne veux pas me perdre dans des considérations à ce sujet)

Il est évident qu'on est encore loin de réaliser ce projet et que le chemin à parcourir est long. Des difficultés sérieuses devront être dépassées, et pour cela les spécialistes impliqués ( informaticiens, psychologues, anthropologues, linguistes ,logiciens etc) auront à faire preuve d'imagination, rigueur et résistance.

Pour un chercheur encadré dans cette lutte, l'objectif raisonnable sera de résoudre une petite partie , un morceau, un sous problème, conformément à une répartition des tâches prévisible. Il n'est pas évident que les résultats partiels qui seront obtenus, auront une applicabilité intéressante . D'ailleurs la logique profonde qui règne le mécanisme de leur établissement, est celle du tronçon du chemin vers la solution et non pas de partie de la solution. Ce qui ne correspond pas à la recherche appliquée !

Plaçons-nous dans la posture pragmatique. Elle nous oblige de ne pas nous distancer du "pourquoi?". Qu'est ce qu'on veut avec les environnements intelligents ? Est-ce que cette intelligence est un but ? Non, on se rend compte qu'il s'agit d'un moyen... (cela ne doit pas attrister les informaticiens). Le but est que l'utilisateur soit aidé à apprendre efficacement (un meilleur rapport savoir acquis \efforts) . Un pas de plus nous relève que même le savoir n'est qu'un but intermédiaire, car (à part le cas de la culture- but) , d'habitude (surtout en industrie) le savoir est un moyen pour bien opérer (cela ne doit pas attrister les éducateurs).

Dans cette optique, nous avons un problème d'optimisation d'une chaîne (instruction- savoir- performance). Plusieurs alternatives d'accroître la performance peuvent poser leur candidature . Puis, si on mise sur le savoir, plusieurs manières de l'enrichir sont possibles. Enfin, si l'instruction est choisie, plusieurs techniques entrent en compétition. L'utilisation d'un instructeur humain est une d'entre elles. Une autre serait le partenaire artificiel, qui pourrait être intéressant pour certains motifs. Mais aussi il peut présenter des désavantages.

Un d'entre eux c'est l'absence de l'intelligence , la rigidité face à un besoin d'intéractivité et raffinement important . Dans ce cas , un environnement intelligent pourrait faire notre affaire. De quoi cela dépend ? Du rapport entre ce qu'on gagne par l'intelligence et ce qu'on dépense à l'assurer !

Pour décider la réponse à la question ainsi posée, nous devons accompagner la méthodologie de construction, par les règles d'estimation de son coût !

Car il ne faut jamais oublier le but et le contexte. Si nous pouvons assurer la même intelligibilité par des moyens plus économiques que l'intelligence artificielle, nous n'avons pas de motifs à l'éviter. Quels pourraient être les autres mécanismes (à part l'intelligence de l'artefact):

- la simplification des tâches

- la clarté du discours

- la bonne adaptation préalable de l'instrument au élève (le choix du "fit")

- les facilités de réglage offertes à l'apprenant

- le bon guidage

- le choix des explications assez univoquement définies pour ne pas susciter une négociation complexe

-l'intervention d'un surveillant humain

Si le point de départ est: aider l'apprentissage en profitant de l'ordinateur, il ne doit pas exister de parti pris en ce qui concerne les moyens; le EAO et le EIAO concurrent sans discrimination.

Le péril qui existe dans le cadre du débat EAO versus EIAO est d'avaler une polémique très complexe qui à lieu dans le champ de la méditation fondamentale sur l'éducation :quel est l'équilibre optimal de décision entre le professeur et l'élève pendant l'apprentissage. De toute évidence la réponse à cette question est nuancée et relative.

Ils existent des situations ou des moments dans lesquels la meilleure manière d'aider à apprendre c'est le guidage autoritaire, le parcours d'un chemin pré défini. Pour croire que des telles situations son rares il faut venir vers l'enseignement de son extérieur, avec des concepts théoriques pré définis. L'expérience enseigne le contraire, la technique du parcours unique est bien des fois pertinente. Pour des telles situations l'EAO peut produire des excellents outils. Pour des autres cas, il peut englober une certaine flexibilité, offrant des choix est étant capable à réagir pertinemment à chaque alternative.

Enfin, ils existent des situations dans lesquelles , pour faire face efficacement , le partenaire de l'apprenant doit pouvoir saisir la situation de celui-ci et réagir en conséquence. L'EIAO s'en occupe naturellement.

Mais, choisir la pertinence des deux approches , c'est un problème EXTERIEUR à la conception de l'EA.

On peut voir (à juste titre) le EIAO comme un perfectionnement. Il reste à s'assurer que les cas ou, les complications qu'il apporte ne sont pas justifiées par les gains, soient devenus insignifiants, avant de jeter l'EAO. Dire que des tels cas, trivialement résolues hors IA, ne justifient plus une recherche, c'est de risquer sur une seule carte , de manière superficielle. Une preuve que la recherche de l'alternative EAO n'est pas caduque est justement l'absence d'une base de décision pour le choix de la complexité de l'instrument d'instruction, en fonction des contraintes (même financières, pourquoi pas ?). Pour moi, et l'axe de la recherche le "EA" :comment assister quelqu'un qui veut apprendre.

Le problème de principe que je pose est donc celui-ci : dans l'espoir que l'EIAO apportera des meilleures solutions à tous les problèmes d'apprentissage doit-on abandonner les recherches sur la technique de l'EAO ?

J'ai une préférence pour le renouvellement de la recherche sur l'EAO, avec une attention particulière sur les idées établies dans le cadre de l'IA qui pourraient être exploitées, et sur les implications des nouvelles capacités technologiques (multimédia, etc).

Et cela , pas seulement pour les raisons pragmatiques évoquées plus haut.

3. EAO versus EIAO (rigidité versus fidélité)

J'ai accordé à l'enseignement une importance particulière, en l'analysant pendant longtemps de l'intérieur (en tant qu'apprenant ou professeur). Je peux dire sans hésiter que le gros de mon activité professionnelle et de mes investissements intellectuels a visé ce sujet : comment on peut aider quelqu'un qui veut apprendre. Je me base donc sur une certaine expertise . La recherche bibliographique m'a permis de confronter cette expertise d'instructeur avec les idées véhiculées sur l'instruction dans l'IA et l'EIAO . Et j'ai constaté une divergence .

L'explication semble liée au fait que dans l'IA, les solutions universelles ne sont pas possibles et que chaque système expert doit être conçu en étroite relation avec le domaine d'application auquel il est destiné, qu'il doit en quelque sorte émaner du domaine dans lequel il veut fonctionner . La question qui se pose naturellement est donc : quelle est la spécificité de l'instruction comme champs d'application d'un système expert.?

Le paradigme de base des systèmes experts est celui du partenaire qui répond à une question formulée par l'utilisateur. Pour le cas des environnements de consultation (de découverte guidée) c'est un cadre adéquat. Mais il y a des bonnes raisons de douter que ce soit le modèle universel de l'instruction. Dans l'éducation, le cas du partenaire qui enseigne une notion à l'apprenant est aussi significatif.

Ce n'est plus une recherche de la réponse, mais un discours qui doit passer, tel qu'il a été conçu par son créateur. La "découverte" et "l'écoute" peuvent se combiner à plusieurs proportions. Dans les situations "discursives" , ce qui compte est que le récepteur puisse se synchroniser sur l'émission, pour la percevoir le plus fidèlement possible.

Or dans un tel cas, on a des motifs à craindre que les libertés d'un "moteur d'inférence" soient des sources de déviation indésirables , et que la solution la plus adaptée est de lui imposer de fournir ... un algorithme !

Une explication de qualité se distingue d'une concaténation banale de propositions, par le fait qe'elle est plus que la somme de ses parties !! Si on dévie de l'ordre de présentation, on trouve peut être les mêmes connaissances, mais pas la même explication ! Or, en renonçant à l'unité du discours , "les instructeurs à base de connaissances" risquent la médiocrité !

Il s'agit ici de la granulation trop fine (à mon avis) imposée par les structures à base de connaissances , doublée par la recomposition du discours avec un moyen plus ou moins mécanique. C'est une limite inévitable : ou l'expert humain préétablit la série de recombinaison du discours (et on revient à l'algorithme) ou la machine peut faire des couplages avec les chances de "médiocrisation" en conséquence.

En résumant : l'idée que les discours peuvent être composés par une mécanique d'inférence englobe un fort potentiel de kitsch instructionnel. L'expert en didactique ne fonctionne pas par inférence sur un groupe de règles , mais, comme toute autre créateur, par inspiration censurée par la somme de son savoir.

La connaissance a une dimension historique essentielle. Pour comprendre une chose, il y a mille chemins, parmi lesquels certains sont plus généreux que les autres. L'art de l'instructeur est de conduire l'apprenant sur les "voies royales" qui mènent à la perception, à la compréhension , au savoir, à la mémorisation et à la performance . Le tracé de l'excursion est essentiel pour arriver facilement, paisiblement, profondément.

Plus que ça, le concept même a un volume historique , une forme dans le temps , une dimension temporelle. On apprend des notions- évolutions , bâties pendant et par le parcours de l'apprentissage. En conséquence, on n'a pas intérêt de laisser l'élève (ou le hasard combinatoire) établir la séquence de l'enseignement. Etablir l'ordre c'est la plus fine partie de l'expertise, c'est la plus spécifique tâche de l'expert. (à comparer avec les systèmes expert qui visent seulement à obtenir le résultat final !) Il en découle que le professeur , tout en gardent une certaine ouverture pour s'adapter aux besoins de son élève, doit prendre des décisions raffinées pour la continuation du dialogue, suivant la logique interne du sujet enseigné.

J'ai peur que les contraintes introduites par la personnalité du discours professoral vont faire la conception d'un AIAO tout aussi difficile que la programmation classique. On a remarqué à juste titre qu'il y a des différences significatives entre les apprenants et que cela pose des problèmes d'adaptation ,demande une flexibilité de l'aide. Mais il faut respecter aussi la cohérence interne de la discipline qu'on veut enseigner . En conséquence ,pour enseigner la même chose , il faut la faire de la même manière, ou d'une manière compatible, ce qui représente une restriction au sens inverse au désir d'adaptabilité à l'apprenant. En somme je crois que l'EAO- fait intelligemment n'a pas dit son dernier mot !

4 Conclusion

Comme suggestion pratique que j'infère de cette analyse c'est de nous doter avec des bons instruments pour saisir, avant démarrer un design de système d'apprentissage, quel est l'équilibre le plus convenable pour le cas à résoudre entre la nécessite d'adaptabilité à l'apprenant et de cohérence de la leçon.

A partir de ça on peut savoir si un système d'EAO sera suffisant ou si on est sensé de faire appel à la technique d'EIAO.

Il me semble qu'un critère important qui interviendra sera l'encadrement de la tâche dans la catégorie INFORMATION ou DISCOURS.

En général il est prévisible que si ce qui nous intéresse c'est aider quelqu'un à s'informer, à accéder aisément à une base de donnés, le guide devrait être structuré sur les principes de l'IA, pour donner raison à l'initiative de l'utilisateur.

Par contre s'il s'agit de former (enseigner) il faut s'assumer plus d'initiative pour guider l'apprenant sur des parcours établis comme nécessaires et l'EAO peut se débrouiller MIEUX.

Il reste intéressant à chercher une combinaison entre les deux techniques , capable de servir en toute circonstance.

Et peut-être, à mettre au point des bases d'explications, qui permettraient une manipulation intelligente au niveau des discours, conservés dans leur unité, mais aussi abordables par des instruments de décomposition et analyse.

Bibliographie-5

A. Cours, séminaires, démonstrations, tables rondes :

Le cours ETA 6703 : Conception et élaboration de systèmes Multimédia d'apprentissage - Max Giardina (hiver 1994)

La conférence "L'actualité des tutoriels intelligents" de C.Frasson (8-02-1994)

Les présentation de la vitrine EIF de CRIM

Les présentations de LICEF - journée porte ouverte Téléuniversité( 24-03 1994)

Les tables rondes avec les représentants de la recherche et de l'industrie (mars 1994)

B. Ressources sur INTERNET :

Listes de discussion par courrier électronique :

AI-ED (intelligent computer aided instruction) : ai-ed@sun.com

NEWEDU-L (new paradigms in education) : NEWEDU-L@vm.usc.edu

Groupes News :

bit.listserv.edtech

misc.education.multimedia

sci.cognitive

comp.ai

comp.ai.edu

comp.lang.scheme

Archives accessibles par Gopher :

gopher.ed.gov

gs1.gac.peachnet.edu

wave.scar.utoronto.ca

state..virginia.edu

gopher.cic.net

cico.rice.edu

gopher.unr.edu

Publications électroniques (accessibles par gopher)

EDUPAGE (ivory.educom.edu)

Journal of Technology Education (borg.lib.vt.edu)

Educational Uses of Industrial Technology News (gopher.cic.net)

Journal of Extension (gopher.cic.net)

Bibliothèques en ligne et bases de donnés ;

ERIC et ASKERIC (gopher.ed.gov ou ericir.syr.edu)

C. Articles , périodiques, communications

P. Duchastel "Integrating Hypermedia into Intelligent Tutoring"

M. Giardina "L'interactivité dans un environnement d'apprentissage multimédia" (Revue des sciences de l'éducation 1992)

Frasson C, Kaltenbach M., Gecsei J. "Pif- An iconic intention-driven ITS Environment" (Lectures Notes in Computer Science,vol 608,Springer-Verlag)

Joost Breuker "Generality Watching : ITS caught between Science and Engineering" (Proceedings of Second International Conference ITS '92 - Springer-Verlag 1992)

WJ. Clancey Guidon-Manage Revisited: A Socio-Technical Systems Approach"(ITS'92)

T Hirashima &co "Providing Problem Explanation for ITS" ( Conference ITS "92)

. Max Giardina &co "BIOMEC- modélisation et développement d'un module d'apprentissage intelligent utilisant le vidéodisque interactif" (ITS- juin 1988)

J. Gecsei, C. Frasson :"Safari : an Environment for Creating Tutoring Systems in Industrial Training "

D. Livres, monographies

Ambron and K.Hooper :"Interactive Multimedia" (Microsoft Press-1988)

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Steefan Odobleja "Psihologia consonantista" (ESE- Bucuresti-1982)

Traité de psychologie cognitive-3vol (Dunod 1989)

G.Vignaux "Les sciences cognitives -une introduction" (ed.La découverte 1992)

A. Braddley "La mémoire humaine-t héorie et pratique"(Pr.univ. de Grenoble 1993)

C.Fortin & R. Rousseau "Psychologie cognitive" (Téléuniversité-Québec 1992)

J.P.Caverni & "Psychologie cognitive-modèles et méthodes"(pr un.de Grenoble'88)

ed. M.Denis "modèles et concepts pour la science cognitive" (pr univ Grenoble'93)

Y.Rogers & "Models in the mind" (Academic Press 1992)

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Lindsay &Norman "Traitement de l'information et comportement humain" (Editions Etudes vivantes 1980)

J. Alty, M.Coombs "Systèmes experts -concepts et exemples" (Masson 1986)

P. Jorion "Principes des systèmes intelligents" (Masson 1990)

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J.F.Rychalk "Artificial Intelligence and Human Reason"(Columbia univ. press '91)

C.Dominé: "Techniques de l'intelligence artificielle" (Dunod 1988)

G. Paquette, A Bergeron "L'intelligence artificielle" (Téléuniversité 1990)

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