Bonjour,
Nous avons déjà vécu un déploiement du numérique dans les CSS/CS dans un contexte de suprématie GAFAM. Post-covid, tous nos systèmes, toutes nos données dépendent déjà essentiellement de Microsoft, Google Éducation et Apple (parcs de tablettes). Plus rien ne fonctionne sans ces services.
Est-on en train de se projeter à nouveau dans la gueule du loup en adoptant des solutions IA américaines ? Est-on en train de créer de nouvelles dépendances payantes dont nous ne pourrons plus nous passer d'ici peu ?
A+ Jacky
Bonjour Jacky,
Vous touchez à un enjeu majeur : la dépendance aux géants américains, qui se renforce avec la montée de l'IA. Cependant, il ne faut pas négliger la montée en puissance des plus petits modèles d'IA, qui explosent (littéralement) ces temps-ci. Les modèles développés en Chine, par exemple, soulèvent d'autres enjeux majeurs, comme les biais algorithmiques et les risques potentiels d’espionnage industriel.
Pour éviter de reproduire le scénario post-GAFAM, nous pourrions :
1️⃣ Privilégier l’open source et explorer des solutions locales. Plusieurs start-up québécoises développent leurs propres produits — je suis en contact avec l’une d’elles actuellement.
2️⃣ Négocier avec les fournisseurs afin de garantir la souveraineté des données — un enjeu crucial, surtout dans le domaine de l’éducation, où la protection des données nominatives doit être absolue.
3️⃣ Former nos équipes à l’usage critique de l’IA, en en faisant aussi un objet d’apprentissage. Je ne sais pas à quoi ressemblera l’avenir, mais une chose est sûre : nous vivons actuellement un tournant majeur. Il est essentiel d’aborder ces changements avec stratégie, prudence et compréhension.
Selon moi, l’IA n’est pas qu’une menace : c’est aussi une occasion d’émancipation numérique, à condition de la maîtriser avec discernement.
On en reparle quand vous voulez !
A+
François
Vous touchez à un enjeu majeur : la dépendance aux géants américains, qui se renforce avec la montée de l'IA. Cependant, il ne faut pas négliger la montée en puissance des plus petits modèles d'IA, qui explosent (littéralement) ces temps-ci. Les modèles développés en Chine, par exemple, soulèvent d'autres enjeux majeurs, comme les biais algorithmiques et les risques potentiels d’espionnage industriel.
Pour éviter de reproduire le scénario post-GAFAM, nous pourrions :
1️⃣ Privilégier l’open source et explorer des solutions locales. Plusieurs start-up québécoises développent leurs propres produits — je suis en contact avec l’une d’elles actuellement.
2️⃣ Négocier avec les fournisseurs afin de garantir la souveraineté des données — un enjeu crucial, surtout dans le domaine de l’éducation, où la protection des données nominatives doit être absolue.
3️⃣ Former nos équipes à l’usage critique de l’IA, en en faisant aussi un objet d’apprentissage. Je ne sais pas à quoi ressemblera l’avenir, mais une chose est sûre : nous vivons actuellement un tournant majeur. Il est essentiel d’aborder ces changements avec stratégie, prudence et compréhension.
Selon moi, l’IA n’est pas qu’une menace : c’est aussi une occasion d’émancipation numérique, à condition de la maîtriser avec discernement.
On en reparle quand vous voulez !
A+
François