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Education : le machine learning au service d’un meilleur apprentissage

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Parmi les applications vraiment enthousiasmantes du machine learning (et de l’intelligence artificielle), il y en a une qui m’intéresse plus que les autres : le machine learning appliqué à l’éducation des enfants.
Récemment, certaines applications algorithmiques très intéressantes ont été décrites qui ont pour but d’améliorer la qualité de l’apprentissage et d’ainsi rendre nos enfants plus intelligents. Ces applications ont d’ailleurs été citées parmi les 10 plus prometteuses en matière de « machine learning ».

Il y a de l’espoir: les données peuvent être utilisées pour faire le Bien

J’avais été très pessimiste en 2015-16 sur les tendances du Big Data et en particulier sur son utilisation dans le cadre de stratégies commerciales privilégiant la création de valeur pour l’entreprise plutôt que pour l’utilisateur final; mon hypothèse de travail était (et reste) que les entreprises utilisent d’abord les technologies Big Data pour satisfaire leurs objectifs financiers plutôt que de se concentrer sur une meilleure satisfaction du client et sur sa fidélisation naturelle (je vous invite d’ailleurs à lire cet article dans lequel je développais l’idée d’une fidélisation « forcée »).
Lire que les algorithmes, parangons du Big Data, pouvaient également servir à améliorer l’apprentissage des enfants m’a redonné de l’espoir. Les données peuvent donc aussi être utilisées pour faire le Bien (il s’agissait d’ailleurs du sujet central du Data Innovation Summit 2017).

Algorithmes et machine learning pour un meilleur apprentissage

Jusqu’à présent, les idées dont j’ai pris connaissance sur les applications novatrices de machine learning concernaient principalement l’apprentissage en classe (je ne prétends bien entendu pas avoir tout lu; ne me tenez donc pas rigueur des éventuels oublis, mentionnez-les plutôt dans les commentaires).
Par exemple, les algorithmes pourraient aider les enseignants à détecter les différents modes d’apprentissage parmi leurs élèves et permettre d’adapter la manière d’enseigner en fonction de ce qui fonctionne le mieux pour chaque élève. Voilà une excellente idée. L’algorithme, se basant sur une quantité de données qu’un humain ne pourrait appréhender seul, permet de mieux comprendre l’enfant et d’adapter l’enseignement à ses attentes pour maximiser ses chances de réussir. Toutefois (et surtout corrigez-moi si je me trompe) la mise en pratique exige de mon point de vue que l’enseignant adopte une approche différenciée en fonction de chaque groupe d’élève ce qui peut se révéler problématique compte tenu du manque criant de ressources dont l’enseignement public souffre déjà. Les algorithmes «se limiteraient» en effet à la détection du mode d’apprentissage le plus efficace pour chaque groupe d’enfant, laissant le gros du travail à l’enseignant.

L’enseignement individuel supervisé par ordinateur

Dans un monde où l’ultra personnalisation devient la règle et où la mutualisation devient l’exception (particulièrement problématique dans le cas des assurances) un domaine me semble encore plus excitant que les autres : l’utilisation du machine learning au sein des applications mobiles à vocation éducative. Imaginez en effet que les applications mobiles éducatives adaptent leur mode de fonctionnement au profil d’apprentissage de l’enfant, lui garantissant une expérience de mémorisation optimale ? Craindriez-vous encore de laisser votre enfant utiliser votre tablette ? En tant que père je suis actuellement extrêmement réticent à laisser mon fils « jouer » avec mon ipad. Les applications mobiles ne sont en effet pas assez intelligentes à mon sens pour interagir de manière constructive avec lui. Les interactions sont encore trop unidirectionnelles pour avoir une valeur ajoute suffisante à mes yeux.

Des applications mobiles vraiment intelligentes

L’idée innovante serait donc la suivante. Plus un enfant utilise une application mobile éducative, plus cette application comprendrait les forces et les faiblesses de l’enfant par rapport à d’autres enfants à travers le monde utilisant cette même application. L’application modifierait alors le schéma d’apprentissage pour le rendre plus efficace, prenant en compte les stratégies d’apprentissage testées sur d’autres enfants aux quatre coins du monde.

J’aimerais approfondir ce sujet. Si donc, d’aventure, vous avez vent d’exemples d’application suivant ce modus operandi, merci de les partager en utilisant les commentaires au bas de cet article.

Image : shutterstock

Author: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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