Bientôt 30 ans d'utilisation des réseaux sociaux dans le monde de l'éducation !

 

Voici une timeline classant dans l'ordre chronologique les principaux réseaux sociaux utilisés dans le monde de l'éducation jusqu'à ma dernière mise à jour en septembre 2023 :

1. Classmates (1995) - L'un des premiers réseaux sociaux axés sur les anciens camarades de classe.
2. ePals (1996) - Une plateforme de correspondance scolaire qui encourage les échanges entre écoles du monde entier.
3. Blackboard (1997) - Un système de gestion de l'apprentissage largement utilisé dans les institutions éducatives.
4. RateMyProfessors (1999) - Un site où les étudiants notent et évaluent leurs professeurs.
5. LinkedIn (2003) - Initialement axé sur les professionnels, il est devenu un outil précieux pour les étudiants et les enseignants pour établir des connexions professionnelles et académiques.
6. Facebook (2004) - Utilisé pour la création de groupes et de pages liés à l'éducation, en plus d'être un moyen de communication entre étudiants et enseignants.
7. Twitter (2006) - Utilisé pour des discussions éducatives, des chats, et le partage de ressources éducatives via des hashtags.
8. YouTube (2005) - Une plateforme pour partager des vidéos éducatives et tutoriels.
9. Edmodo (2008) - 🌐 Un réseau social destiné aux enseignants, aux élèves et aux parents pour la communication en classe. 🪦 Fermeture Septembre 2022
10. Pinterest (2010) - Utilisé par les enseignants pour le partage d'idées pédagogiques et de ressources visuelles.
11. Google+ (2011) - Offrait des fonctionnalités pour les cercles éducatifs, mais a été fermé en 2019.
12. Remind (2011) - Une plateforme de communication entre enseignants, élèves et parents.
13. Schoology (2011) - Un système de gestion de l'apprentissage et une plateforme de communication pour les écoles.
14. Instagram (2010) - Utilisé pour le partage de photos et de vidéos liées à l'éducation.
15. Snapchat (2011) - Parfois utilisé par les éducateurs pour des projets pédagogiques éphémères.
16. Vine (2013) - Utilisé pour de courtes vidéos éducatives avant d'être fermé en 2017.
17. Periscope (2015) - Utilisé pour diffuser des cours en direct et des discussions éducatives.
18. TikTok (2016) - Utilisé pour la création de vidéos éducatives, souvent courtes et divertissantes.
19. Mastodon (2016) - Une alternative décentralisée aux réseaux sociaux, parfois utilisée pour des discussions éducatives.
20. Discord (2015) - Souvent utilisé pour des discussions éducatives en temps réel et la création de serveurs dédiés à l'éducation.
21. Clubhouse (2020) - Utilisé pour des discussions en direct et des débats éducatifs.
22. Bluesky (2023) 🌐 Alternative à twitter architecture distribuée

IA et évaluation

 

📅 Ouverture des inscriptions pour la journée IA et évaluation du 26 juin

💐  à l’Institut de Botanique de Montpellier
co organisé par Université de Montpellier et le collectif hashtag#IA4Sup

🕘 9h00 > 12h30 : Matinée en plénière Accueil
(avec petit déjeuner) à l’Amphi Flahault

8h30 9h00 - Discours d'ouverture par Philippe Augé @augé ph, Président de l'Université de Montpellier.

9h15 : Etat des lieux des IA dans l'enseignement supérieur par Christophe Batier

IA et productivité pédagogique sur la conception de cours hybrides

 

Dans le cadre de la journée EAD de La FIED du 28 mars 2025,
(Programme complet : https://www.fied.fr/evenements/red25-lia-et-lead/ )
je me suis penché sur la problématique de l'apport de l'IA sur la productivité pédagogique autour de la création de cours en ligne.

L’IA remplacera-t-elle les enseignants ?

 

L’intelligence artificielle bouleverse nos repères bien plus qu’on ne le pense, et pourtant, ce sujet reste souvent source d’inquiétudes. Dans une salle des profs, nombreux sont ceux et celles qui s’interrogent : entre fascination et crainte, comment s’adapter ? Certains ont déjà adopté ces outils, d’autres hésitent encore, redoutant une perte de contrôle sur leur métier.

IA : c'est la fête du slip!

 

Quand on me demande mon avis sur l'arrivée de l'IA  dans notre quotidien, je fais souvent référence aux différentes vagues d'innovation récentes, depuis 30 ans, autour du numérique à partir de l'arrivée du web en 1994.

On remet des pièces dans le Juke-box de l'IA

 

🏧 On remet des (grosses) pièces dans le Juke-box de l'IA!
Trump annonce un plan à 500 Milliards Stargate
avec OpenAI, Oracle et ソフトバンク pour renforcer la domination de l’IA américaine.

Discussion avec Alain Mille : l'IA c'est quoi?

hashtag

#IA4Sup Meeting10 de la discussion sur l'intelligence artificielle (IA), avec Alain Mille pendant laquelle nous avons abordé divers thèmes et questions liés à son fonctionnement, son évolution et son impact.

1️⃣ Introduction à l'IA : Alain explique les bases de l'intelligence artificielle, rappelant des concepts fondamentaux comme ceux d'Alan Turing, qui a établi que toute activité formalisée peut être calculée par une machine. Il met en avant les différences entre intelligence humaine et artificielle.

2️⃣ Questions fréquentes sur l'IA :
La définition de l'intelligence artificielle, souvent controversée et évolutive.
Les distinctions entre IA augmentée, IA générale et systèmes spécialisés.
Les enjeux éthiques et techniques liés à des technologies comme les modèles génératifs et la décentralisation.

3️⃣ Fonctionnement des modèles génératifs : Les systèmes d'IA générative, comme les LLM (Large Language Models), utilisent des algorithmes basés sur des réseaux neuronaux. Ils apprennent à partir de corpus massifs de données, mais leurs résultats dépendent fortement de la qualité des données.

4️⃣ Défis et critiques :
L'impact écologique et économique des modèles d'IA actuels.
Les problèmes d'explicabilité et d'adaptabilité des systèmes.
La tendance des modèles à "surapprendre" et à répliquer des biais présents dans leurs données d'entraînement.
L'absence de conscience réelle des systèmes, qui restent des outils calculatoires.

5️⃣ Applications et avenir :
Les usages pratiques dans des domaines comme l'éducation, la recherche ou les services.
Le rôle des modèles open-source pour réduire les coûts et démocratiser l'accès.
Les perspectives sur l'intelligence artificielle générale et ses limites philosophiques.

Nos échanges mettent en lumière les avancées, limites et débats en cours autour de l'IA, soulignant à la fois son potentiel et les précautions nécessaires pour son développement.

Nvidia des marchands de pelles ?

Mai 2024 je me suis posé la question :

Lors de la ruée vers l'or les premiers à avoir fait fortune,
c'était les marchands de pelles ! Son chiffre d'affaires a été x 6 en un an.
Nvidia est devenu la 3ème entreprise américaine la mieux valorisée, dépassant les 1000 milliards de dollars, juste derrière Apple et Microsoft https://x.com/batier/status/1794976772569563636

 2 mois plus tard NVidia était la première entreprise la mieux valorisée :


18 juin :Nvidia poursuit son ascension vertigineuse. La capitalisation boursière du fabricant de puces, utilisées pour entraîner et faire tourner des modèles d'IA, a dépassé celle de Microsoft ce mardi. A la clôture de la Bourse de New-York, ses actions avaient enregistré une hausse de 3,5 % à 135,58 dollars sur le Nasdaq, pour une valorisation estimée à 3.335 milliards de dollars, contre 3.317 milliards de dollars pour Microsoft. Le groupe américain devient ainsi l'entreprise la plus valorisée au monde. https://www.lesechos.fr/tech-medias/intelligence-artificielle/nvidia-devient-la-premiere-capitalisation-boursiere-mondiale-2102323


Et pour en revenir aux marchands de pelles, Nvidia vend ces puces au prix d'or
La marge bénéficiaire de la carte accélératrice NVIDIA H100 AI dépasse 90 % !
Coût 3 000 $, prix de vente 35 000 $


Et aujourd'hui au CES le PDG de Nvidia vient de proposer de nouvelles pelles!

Avec cette annonce d'un super calculateur personnel pour 3000$ Nvidia joue sur tous les tableaux. Nous sommes à la croisée des chemin avec l'apparition des  IA distribuées ?
signe-t elle la  fin de l'hégémonie des IA centralisées ?

En tout cas ils ont pas fini d'en vendre ....des pelles!!!!

🤖 Connaissez vous l'histoire des Transformers?

Tout est parti d'un groupe de chercheur chez Google qui travaillaient pour améliorer les algorithmes de traduction pour les rendre + pertinents et + rapides :

Noam Shazeer, Llion Jones , Jakob Uszkoreit, Illia Polosukhin, Ashish Vaswani, Niki Parmar , Aidan Gomez, Lukasz Kaiser

Je n'aimerai pas être le comptable chez OpenAI

 

💣 Je n'aimerai pas être le comptable chez OpenAI
(Même si ça doit être très bien payé 💰 💰 💰 )