L’Open Source a-t-il plus de sens pour l’apprentissage à l’ère de l’IA ?

Le débat entre les mérites des systèmes open source et propriétaires fait rage depuis environ une vingtaine d’années. Mais l’émergence soudaine de l’IA générative a ravivé le débat et considérablement accru les enjeux.

Les éducateurs du monde entier ont depuis longtemps considéré des solutions LMS telles que Moodle par rapport à des fournisseurs commerciaux tels que Brightspace et Blackboard. Les produits payants ont souvent l’air légèrement plus modernes, tandis que la communauté open source défend les avantages de la personnalisation et du manque de verrouillage par les fournisseurs. Pourtant, la fonctionnalité de base d’un LMS n’a pas beaucoup changé au fil des ans ; c’est une catégorie de produit mature qui approche du statut de commodité. Le nouveau champ de bataille sera la capacité d’un LMS à intégrer efficacement l’IA, et c’est là que les systèmes propriétaires pourraient soudainement se retrouver à un désavantage considérable.

L’intégration de l’IA va changer la donne dans l’éducation, promettant de redéfinir la façon dont l’apprentissage est dispensé, vécu et géré. Au cœur de cette transformation pour les institutions se trouvera le choix des technologies IA à déployer. Il y a deux aspects à ce choix : la plateforme LMS et les Modèles de Langage Génératif (LLMs) à intégrer. Tout comme dans le domaine des Systèmes de Gestion de l’Apprentissage, de même dans le monde de l’IA, il existe des solutions à la fois propriétaires et open source. Choisir un LMS propriétaire risque de restreindre le choix des technologies IA. Et choisir un fournisseur commercial de LLM risque d’entraîner des défis en termes de coûts, de confidentialité et de pertinence.

Suivre le rythme de l’IA

Bien que la plupart des gros titres de l’IA mainstream aient été dominés par des acteurs tels que OpenAI (créateurs de ChatGPT) et Google (créateurs de Gemini), l’un des développements les plus remarquables a été la vitesse et l’échelle de disponibilité des modèles d’IA open source. Des modèles gratuits tels que LLaMA ou Mistral remettent régulièrement en question les performances des modèles commerciaux dans les benchmarks.

La rapidité du changement en IA est sans précédent. Et c’est pourquoi l’engagement avec un fournisseur est une telle préoccupation dans cet environnement. Avec de nouveaux modèles nettement plus performants sortant à un rythme rapide, utiliser un LMS open source vous offre l’ultime flexibilité – choisissez quand intégrer une IA commerciale ou open source – ou les deux. Choisir un LMS open source vous permet de réagir rapidement aux changements de la technologie IA, d’expérimenter avec des technologies pertinentes pour vos besoins spécifiques et de bénéficier d’un contrôle bien plus grand sur les préoccupations éthiques et de confidentialité.

Le coût est également un facteur significatif alors que nous cherchons à exploiter l’IA pour créer de meilleures expériences d’apprentissage. Les organisations qui choisissent d’utiliser des services d’IA commerciale devront surveiller attentivement les coûts de fonctionnement à mesure que l’utilisation augmente. La possibilité de décharger des tâches vers un LLM open source offre un contrôle des coûts convaincant.

La plus grande préoccupation en restant sur une voie propriétaire concerne les questions éthiques et de confidentialité, couplées à un manque de transparence. L’utilisation de modèles d’IA commerciaux soulève des risques en matière de fuite de données, de biais dans les données d’entraînement et de leur manque de clarté ainsi que les garde-fous mis en place. À une époque où les préoccupations concernant la confidentialité des données sont primordiales, la transparence offerte par l’IA open source est un atout significatif. Les éducateurs et les institutions peuvent examiner de près les fonctionnalités d’IA open source intégrées dans leur LMS open source, comprendre comment les données sont traitées et s’assurer qu’elles sont conformes aux normes éthiques et aux réglementations sur la confidentialité. Cette transparence favorise la confiance parmi les utilisateurs, un élément essentiel dans l’adoption efficace des technologies IA dans l’éducation.

Alors que nous passons des premières phases de compréhension de ce que les LLM peuvent accomplir dans l’espace de l’éducation, ces questions opérationnelles deviendront centrales dans la phase de déploiement de la technologie. Le progrès des modèles d’IA open source aux côtés des systèmes propriétaires est un développement très positif pour démocratiser l’accès à cette technologie la plus puissante. Les régulateurs sont déjà conscients de la nécessité de déployer ces technologies de manière responsable et transparente.

Un LMS propriétaire et une IA commerciale qui limitent le choix risquent de nier le potentiel d’accessibilité et d’inclusivité des LLM. Les institutions progressives ne peuvent pas se permettre d’être limitées par des fournisseurs commerciaux qui pourraient choisir de privilégier leur agenda aux opportunités de développer et de fournir des résultats d’apprentissage améliorés. Les opportunités académiques offertes par des LLM affinés construits sur des modèles open source qui peuvent être facilement intégrés dans des systèmes de gestion de l’apprentissage open source peuvent être le plus grand argument contre les plates-formes fermées depuis deux décennies.

Image : Alors que les LMS open source permettent l’utilisation à la fois de LLM propriétaires et open source, les LMS propriétaires peuvent ne pas offrir autant d’options à mesure que la technologie évolue.

 Image: Alors que les LMS open source permettent l’utilisation à la fois de LLM propriétaires et open source, les LMS propriétaires peuvent ne pas offrir autant d’options à mesure que la technologie évolue.