Voyage au centre de l'Apprentissage ep.6 : Olivier Houdé
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- čas přidán 27. 08. 2024
- Pour accéder au rapport complet : www.academie-t...
Dans le modèle générique du fonctionnement cognitif, on distingue trois systèmes :
- l’heuristique, système rapide et peu fiable ;
- l’algorithmique, système réfléchi, « logico-mathématique », lent mais conduisant au bon résultat ;
- l’inhibiteur, qui a une fonction d’arbitrage entre les deux autres - par exemple il interrompt l’heuristique pour activer l’algorithmique.
Ce modèle permet de bien rendre compte des apprentissages de base observés d’abord chez les enfants puis, de façons plus complexes, chez les adolescents et les adultes. Les tâches élémentaires identifiées sont l’acquisition du sens de l’objet, du nombre, des catégories puis du sens de la logique (le raisonnement). Les mécanismes cognitifs correspondants ont été étudiés par Jean Piaget au 20ieme siècle qui a proposé une construction linéaire et « par étapes », ou stades, des capacités cognitives. Son point de vue n’est pas confirmé par les études actuelles qui mettent en avant un « système dynamique non-linéaire » qui fait une grande place aux mécanismes d’inhibition.
On trouve dans le livre « Apprendre à résister » (O.Houdé, Le Pommier, 2014), la description d’expériences qui permettent de tester les mécanismes à l’œuvre pour les tâches d’acquisition du sens de l’objet, du nombre, des catégories ou du raisonnement qui sont à la base du modèle.
Ce travail a abouti à la création d'un rapport, « Réflexions sur les processus fondamentaux de l'apprentissage, en particulier des technologies ». Pour les personnes intéressées par ce rapport, vous pouvez le contacter via ce lien : www.academie-t...
Musique d'introduction : www.bensound.com
Très intéressant et passionnant, merci ! Penser contre soi, joli concept ! Côté informatique, la question se pose également très souvent, car nombres d'algorithmes sont en réalité des heuristiques plus ou moins sophistiqués, surtout dans le domaine de l'apprentissage artificiel, même quand ils font appel aux réseaux de neurones. Dans le domaine de l'IA, la seule théorie vraiment normative est celle de l'inférence bayésienne, permettant la transition correcte entre une logique déductive et une logique inductive en présence d'incertitude.
Les ordinateurs ne fonctionnent pas avec des heuristiques? Que faites-vous pas exemple de l'utilisation de la Distance de Levenshtein pour reconnaître une phrase mal orthographiée en intelligence artificielle (IA). C'est pourtant une méthode mathématique rapide et exacte 99% du temps mais ce n'est pas de la syntaxe, de la linguistique ou de l'orthographe. Donc comment pouvez-vous dire que l'IA et le cerveau humain tel qu'on le connaît aujourd'hui sont si différents?
la manière dont vous posez votre question induirait donc que IA et cerveau humain seraient très proches? IA emprunte effectivement des algorithmes maths et une technologie informatique très puissante, calqués sur les réseaux de neurones pour simuler l'intelligence humaine, mais ça reste une simulation et en ce sens ils sont peut être proches. Olivier Houdé, si j'ai bien compris, parle lui de la résistance cognitive qu'il est bon d'appliquer à ces automatismes dont il parle, visuel etc... automatismes qui mettent en jeu également des émotions (ce qui fait défaut à la machine). Cette inhibition permet alors de ne pas tomber dans l'erreur de jugement, erreur liée à une trop grande précipitation que l'automatisme (heuristique) génère. cela revient à dire que pour apprendre et se rapprocher d'une quelconque vérité objective, il est bon de prendre son temps et de remettre en cause régulièrement ses propres certitudes, n'est pas là la démarche scientifique?