I. Description du Projet

I.1 Contexte :

Dans ce travail, j’ai exploré l’impact de l’intelligence artificielle (IA) agentique et des agents conversationnels sur l’éducation. Ces technologies offrent un accompagnement personnalisé et une assistance en temps réel, ce qui peut transformer les méthodes d’enseignement et d’apprentissage. Mon objectif était d’évaluer leur potentiel dans l’amélioration la motivation académique et la personnalisation des parcours d’apprentissage, tout en réfléchissant aux enjeux éthiques et pratiques de leur intégration.

I.2 Résultats et démarches :

Pour mener à bien ce projet, j’ai utilisé Google Scholar comme point de départ pour ma revue de littérature, ce qui m’a permis d’identifier les tendances actuelles et les études clés sur le sujet. J’ai analysé des outils comme Magic School pour évaluer leur efficacité pédagogique, tout en explorant les implications éthiques telles que la protection des données et les biais algorithmiques. J’ai adopté une méthodologie mixte, combinant une revue de littérature, et les réseaux sociaux. Mes résultats montrent que ces outils peuvent favoriser un apprentissage plus autonome et interactif, à condition d’être intégrés avec discernement. Pour favoriser une adoption raisonnée, j’ai mis en place des stratégies de sensibilisation, qui s’appuient sur les travaux de l’OBVIA

II. Commentaires et réflexions

II.1 Compétences développées :

Ce travail réflexif m’a permis de développer des compétences en analyse critique, et en éthique de l’IA. J’ai également renforcé ma capacité à identifier les opportunités et limites des technologies émergentes en éducation. En outre, j’ai amélioré mes en communication scientifique, notamment par la synthèse et la vulgarisation des résultats pour différents publics cibles, notamment le secteur de la formation des adultes.

II.2 Défis rencontrés :

Dans ma recherche documentaire sur l’IA agentique et les agents conversationnels, j’ai été confronté à plusieurs défis liés à l’accès et à l’analyse des informations, notamment celles publiées sur les réseaux sociaux. La qualité et la fiabilité des sources étaient difficiles à évaluer, car de nombreuses publications provenaient de ressources non académiques, souvent influencées par des biais ou des intérêts commerciaux. De plus, le volume massif d’informations et leur manque de structuration rendaient la collecte et l’organisation des données complexes. Enfin, l’évolution rapide de cette technologie émergente signifiait que les contenus disponibles étaient parfois superficiels ou rapidement dépassés, nécessitant une veille constante pour rester à jour.

II.3 Solutions adoptées :

Pour surmonter ces défis, j’ai adopté une approche structurée et proactive. J’ai validé les informations trouvées sur les réseaux sociaux en les croisant avec des sources académiques via Google Scholar et Sofia. J’ai également utilisé l’IA notamment Perplexity pour filtrer, organiser et synthétiser les données pertinentes. Pour éviter la surcharge d’informations, j’ai mis en place une veille ciblée sur des plateformes comme Twitter et LinkedIn, en utilisant des mots-clés spécifiques et en suivant des comptes reconnus.

II.4 Leçons apprises :

Ce travail m’a appris que la recherche documentaire sur des technologies émergentes comme l’IA agentique nécessite une approche rigoureuse et adaptée. Les réseaux sociaux peuvent être une source précieuse d’informations à jour, mais leur utilisation doit être encadrée par des méthodes de validation et d’analyse critiques.

II.5 Autocritique et alternatives :

Une limitation de mon projet réside dans le fait que les expérimentations ont été réalisées à petite échelle, ce qui limite la généralisation des résultats. Pour les recherches futures, je souhaite approfondir mes investigations en utilisant des bases de données universitaires telles que ERIC et EBSCO, qui offrent un accès à des ressources académiques plus spécialisées et diversifiées. Cela me permettra d’obtenir des données plus représentatives et de renforcer la rigueur scientifique de mes analyses. De plus, je prévois d’utiliser des outils d’IA comme Elicit pour optimiser ma recherche documentaire et ma réflexion, afin de m’aider à identifier plus rapidement les études pertinentes, à synthétiser les informations et à générer des idées innovantes pour mes travaux futurs.

II.6 Perspectives futures :

Pour les recherches futures, je prévois d’approfondir l’utilisation des réseaux sociaux comme source d’information en développant des méthodes de veille plus sophistiquées. J’explorerai également des outils d’IA plus avancés pour automatiser la collecte et l’analyse des données, tout en renforçant mes collaborations avec des experts pour garantir la rigueur scientifique.