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L’IA est utilisée pour personnaliser la formation et l’éducation professionnelle

Intelligence artificielle

L’IA est utilisée pour personnaliser la formation et l’éducation professionnelle

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Le paysage des emplois sera probablement transformé de manière dramatique par l’IA dans les années à venir, et même si certains emplois disparaîtront, d’autres emplois seront créés. Il n’est pas encore clair comment la nature de l’automatisation des emplois aura un impact sur l’économie, si plus d’emplois seront créés que supprimés, mais il est évident que ceux qui travaillent dans les postes créés par l’IA auront besoin d’une formation pour être efficaces à ces postes.

Les travailleurs déplacés auront besoin d’une formation pour travailler dans les nouveaux domaines d’emploi liés à l’IA, mais comment ces travailleurs peuvent-ils être formés suffisamment rapidement pour rester compétitifs sur le lieu de travail ? La réponse pourrait être plus d’IA, qui pourrait aider à personnaliser l’éducation et la formation.

Bryan Talebi est le fondateur et PDG de la startup Ahura AI, qui vise à utiliser l’IA pour rendre les programmes d’éducation en ligne plus efficaces, en les ciblant sur les individus qui les utilisent. Talebi a expliqué à SingularityHub qu’Ahura est en train de créer un produit qui prendra des données biométriques des personnes qui suivent des programmes d’éducation en ligne et utilisera ces données pour adapter le contenu du cours aux besoins de l’individu.

Alors qu’il existe des préoccupations en matière de sécurité et de confidentialité liées à l’enregistrement et à l’analyse des données de comportement d’un individu, le compromis serait que, en théorie, les personnes acquerront des compétences précieuses beaucoup plus rapidement. En fournissant du matériel et des instructions personnalisés aux apprenants, les besoins et les moyens individuels de l’apprenant peuvent être pris en compte. Talebi a expliqué que le système d’éducation personnalisé de Ahura AI est déjà en train de montrer des résultats impressionnants. Selon Talebi, le système de Ahura AI aide les gens à apprendre entre trois et cinq fois plus rapidement que les modèles d’éducation actuels le permettent.

Le système d’apprentissage amélioré par l’IA développé par Ahura fonctionne à travers une série de caméras et de microphones. La plupart des appareils mobiles modernes, des tablettes et des ordinateurs portables ont des caméras et des microphones, il n’y a donc peu de coût supplémentaire d’investissement pour les utilisateurs de la plateforme. La caméra est utilisée pour suivre les mouvements faciaux de l’utilisateur, et elle capte des choses comme les mouvements des yeux, les gestes et les micro-expressions. Pendant ce temps, le microphone suit le sentiment de la voix, en analysant l’utilisation des mots et le ton de l’apprenant. L’idée est que ces métriques peuvent être utilisées pour détecter quand un apprenant s’ennuie ou se désintéresse, et ajuster le contenu pour maintenir l’apprenant engagé.

Talebi a expliqué qu’Ahura utilise les informations collectées pour déterminer une façon optimale de livrer le matériel à chaque étudiant du cours. Alors que certaines personnes pourraient apprendre le plus facilement à travers des vidéos, d’autres personnes apprendront plus facilement à travers du texte, tandis que d’autres apprendront le mieux à travers l’expérience. L’objectif principal de Ahura est de modifier le format du contenu en temps réel afin d’améliorer la rétention d’information de l’apprenant, ce qu’il fait en fournissant du contenu qui améliore l’attention.

Parce qu’Ahura peut interpréter les expressions faciales et le langage corporel de l’utilisateur, il peut prédire quand un utilisateur s’ennuie et est sur le point de passer à un autre média social. Selon Talebi, Ahura est capable de prédire quand quelqu’un va passer à Instagram ou Facebook avec un intervalle de confiance de 60 %, dix secondes avant de passer à un autre média. Talebi reconnaît qu’il reste encore beaucoup de travail à faire, car Ahura a pour objectif d’atteindre une précision de 95 % pour cette métrique, mais il pense que les performances de Ahura montrent des promesses.

Talebi reconnaît également le désir d’utiliser les mêmes algorithmes et principes de conception utilisés par Twitter, Facebook et d’autres plateformes de médias sociaux, ce qui peut inquiéter certaines personnes car ces plateformes sont conçues pour être addictives. Alors que la création d’une plateforme d’éducation plus engageante est sans doute un objectif plus noble, il y a également la question de savoir si la plateforme elle-même pourrait être addictive. De plus, il y a une préoccupation quant à la possibilité d’utiliser de telles informations sensibles de manière générale. Talebi a déclaré qu’Ahura est sensible à ces préoccupations et qu’ils trouvent extrêmement important que les données qu’ils collectent ne soient jamais utilisées de manière abusive, notant que certains investisseurs ont immédiatement commencé à s’enquérir du potentiel marketing de la plateforme.

« Il est important que nous n’utilisions pas cette technologie de cette manière. Nous sommes conscients que les choses peuvent aller de travers, nous espérons donc mettre en place des garde-fous pour nous assurer que notre système aide et ne nuit pas à la société », a déclaré Talebi.

Talebi a expliqué que l’entreprise souhaite créer un conseil d’éthique qui puisse examiner les moyens par lesquels les données collectées par l’entreprise sont utilisées. Talebi a déclaré que le conseil devrait être diversifié en termes de pensée, de genre et de background, et qu’il devrait « avoir des dents » pour aider à garantir que leur logiciel est conçu de manière éthique.

Ahura est actuellement en train de développer ses prototypes alpha, et l’entreprise espère que lors des tests bêta, elle sera disponible pour plus de 200 000 utilisateurs dans un essai à grande échelle contre un groupe de contrôle. L’entreprise espère également augmenter les types de données biométriques qu’elle utilise pour son système, en prévoyant de consigner des données provenant de choses comme les modèles de sommeil, la fréquence cardiaque, le rougissement du visage et la dilatation de la pupille.

Blogueur et programmeur avec des spécialités en Machine Learning et Deep Learning sujets. Daniel espère aider les autres à utiliser le pouvoir de l'IA pour le bien social.