Une équipe de recherche de l’Université Concordia explore l’impact de l’IA sur l’enseignement et la pédagogie de l’art
Une équipe de recherche en enseignement de l’art s’interroge sur la façon dont les expériences pédagogiques peuvent être réimaginées par des rencontres avec des algorithmes, des outils informatiques, des intelligences artificielles et des protocoles d’apprentissage machine. Le projet, dirigé par la professeure en enseignement de l’art jessie beier, nouvelle membre du corps professoral de Concordia, bénéficie du financement du Programme d’encouragement à la recherche de la Faculté des beaux-arts. Il explore l’intersectionnalité entre l’accessibilité, l’IA et l’enseignement de l’art par la recherche expérimentale et des approches créatives.
L’initiative de recherche-création, intitulée Learning Machines (Live From the Black Box!), est menée par une équipe collaborative composée d’étudiantes et étudiants en enseignement de l’art, de membres du corps professoral et d’artistes. Elle porte non seulement sur la manière dont l’IA et les nouvelles technologies sont utilisées dans le domaine de l’enseignement, mais aussi sur la façon dont elles transforment les perceptions à l’égard des expériences d’apprentissage, de la créativité, de la pédagogie, de l’intelligence et même de la conscience.
« Nous nous penchons sur comment ces technologies pourraient remettre en question les notions d’éducation, d’intelligence, d’artificialité et même de créativité », souligne Jessie Beier.
L’équipe comprend quelques doctorantes en enseignement de l’art de Concordia, des pédagogues et des artistes, dont Sarah Bélanger-Martel – également cofondatrice et codirectrice du Musée ambulant –, Natalie Pavlik, Jihane Mossalim et Azza Hussein. Les membres ont exploré ces thèmes complexes par des lectures de groupe, une série de processus expérimentaux et créatifs et, plus récemment, une « émission de télévision en direct ». Leur intention, à travers ces expérimentations, est de susciter des discussions sur le rôle de l’IA dans l’enseignement de l’art et l’éducation en général, de même que sur l’accessibilité des nouvelles technologies d’IA.
Beier et son équipe analysent le concept et la signification des « machines à apprendre » – terme utilisé pour décrire leur processus collectif et créatif – et ce que signifie l’accessibilité à l’ère de l’intelligence artificielle.
« Nous réfléchissons beaucoup à la manière dont ces technologies pourraient s’intégrer dans les espaces éducatifs, mais nos questions explorent aussi comment elles peuvent nous apprendre à repenser notre conception même de l’apprentissage. C’est donc un jeu de mots : learning machines (machines à apprendre), machine learning (apprentissage automatique). D’ailleurs, peu après le début du projet, nous avons commencé à nous appeler learning machines dans nos échanges par courriel! »
Un autre aspect clé du projet réside dans l’importance accordée à la collectivité et à la collaboration. « Personne ne pourrait faire cela en solitaire. Chaque membre de l’équipe apporte des compétences et des idées différentes », indique jessie beier, soulignant la diversité des contributions de ses collègues, qui vont de la recherche axée sur l’intelligence artificielle au travail pédagogique pratique dans les musées et les écoles.
La « boîte noire » de l’IA et de l’enseignement
L’équipe a récemment exploré le concept de boîte noire sous l’angle de l’informatique, du théâtre expérimental, de la théorie scientifique et de la pédagogie.
« Quand on pense à une boîte noire, on sait ce qui entre et ce qui sort, mais ce qui se passe à l’intérieur n’est pas clair », fait remarquer Sarah Bélanger-Martel. Ce thème est apparu lors de la récente résidence de recherche-création du projet, au cours de laquelle l’équipe a planifié et construit un plateau expérimental de télévision en direct dans la boîte noire de Concordia, un espace où « tout peut arriver », indique Sarah Bélanger-Martel.
« Nous pensions organiser des ateliers, mais nous avons finalement décidé de créer une émission diffusée en direct, explique jessie beier. Il s’agissait de créer une expérience hallucinatoire permettant d’explorer ce qui reste à (ne pas) voir (seeing what remains to be (un)seen) — ce qui est d’ailleurs l’un de nos slogans! »
La diffusion mêlait recherche universitaire, production créative et performance pour amener une réflexion sur la pédagogie, la technologie et la manière dont elles interagissent et s’influencent mutuellement à l’ère de l’informatique. L’émission de télévision artisanale comportait des séquences telles qu’une entrevue pilotée par l’IA et une performance sur fond vert explorant les implications secrètes et les dépenses énergétiques associées à l’IA et à ses sources de données.
« Nous nous intéressons vraiment à la manière dont ces outils que nous tenons pour acquis – comme la saisie dans un grand modèle de langage (GML) – ont des effets de grande portée qui ne sont pas toujours visibles », note beier.
Élargir le débat sur l’IA en enseignement
Le projet, qui en est encore à ses débuts, a déjà commencé à attirer l’attention des communautés universitaires et locales. L’équipe cherche à discuter avec les organisations et les habitants de toute la ville de Montréal, où la recherche sur l’intelligence artificielle progresse rapidement. « Nous sommes curieux de savoir comment notre recherche pédagogique peut contribuer à la conversation générale sur l’IA dans les écoles, les musées et d’autres espaces, souligne la chercheuse. Nous ne sommes pas des spécialistes de l’IA, mais nous nous intéressons de près aux questions qu’elle soulève en matière d’accessibilité, d’agentivité et d’intelligence. »
À l’avenir, l’équipe prévoit d’étendre ses travaux de recherche par le biais de collaborations, d’événements en direct et de publications. « Nous aimerions continuer l’année prochaine, faire des présentations lors de conférences et poursuivre la conversation », ajoute-t-elle.
La première publication de l’équipe, un chapitre sur l’enseignement de l’art, est en cours d’élaboration et figurera dans un ouvrage à paraître sur la « réinterprétation » (rewiring) des questions contemporaines et des perspectives liées à l’IA dans le domaine de l’enseignement. Au fur et à mesure de l’avancement du projet, le groupe souhaite aussi encourager des discussions plus larges sur la manière de repenser l’art et son enseignement dans le paysage technologique en évolution rapide d’aujourd’hui.
Apprenez-en davantage sur Learning Machines (les machines à apprendre) et restez à l’affût de la conférence à venir par l’entremise d’Hexagram le 7 mai dans le cadre du Congrès 2025 de l’Acfas : Learning Machines : Live from the Black Box! Retour sur une résidence de recherche-création collaborative et spéculative.