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Billet de blog 7 févr. 2017

Grand Theft Auto V & Machine Learning (conseils à l’adresse de mes futurs étudiants)

Si les machines apprennent en jouant, est-ce que l'intérêt du jeu pour l'apprentissage réside vraiment dans son pouvoir motivationnel ?

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Changement d’ère ? Il se trouve que l’apprentissage n’est plus l’apanage des petits humains. Je ne veux pas dire ici que d’autres êtres vivants sont capables d’apprentissage. Ce serait enfoncer une porte ouverte. Tout lecteur éclairé sait bien la capacité des souris de laboratoire à s’orienter dans un labyrinthe pour trouver une source de nourriture et des poulpes à ouvrir un bocal contenant une proie[1]. C’est l’apprentissage des machines que je veux évoquer ici. L’intelligence artificielle implique en effet de penser en terme de machine learning, c’est-à-dire d’apprentissage automatique ou d’éducation des programmes informatiques. Dès lors, une didactique adaptée aux machines est à construire et d’aucuns s’y sont attelés. C’est ainsi que des chercheurs ont eu l’idée d’utiliser le jeu vidéo Grand Theft Auto V (GTA V)[2] pour enseigner, à des programmes destinés à ces véhicules autonomes, la reconnaissance d’objets présents dans l’environnement.

Alors ? Faire jouer les machines pour qu’elles apprennent ? Ces machines seraient, à l’instar des élèves, peu enclines à l’effort ?  Il serait nécessaire d’imaginer des artifices pédagogiques à base de jeu pour les tromper et les amener à apprendre des savoirs dont la palatabilité serait faible ? Non, bien sûr, les machines n’ont (pas encore) développé d’appétence pour les radiateurs de fond de salle de classe. Elles ne rêvassent pas (encore) lorsque l’enseignant professe (on aura alors inventé le cancre artificiel). L’apprentissage par le jeu, dans le cas des machines, ne vise pas le développement de leur motivation, de leur engagement, du flow[3]… L’intérêt du jeu est ailleurs.

Gilles Brougère[4] relève deux conceptions sur l’usage de jeu pour des visées éducatives. La première, nous la devons à Erasme[5] qui, il y a 500 ans, se plaignait (déjà) que les enfants ne « peuvent pas encore comprendre tout le fruit, tout le prestige, tout le plaisir que les études doivent leur procurer dans l’avenir ». Cela l’avait amené à proposer l’usage du jeu en contexte éducatif car « il est nécessaire de les tromper avec des appâts séduisants ». Autrement dit, pour Erasme, qui s’inscrit dans un courant humaniste, le jeu est une ruse, « un moyen pour séduire l’enfant ». On dirait aujourd’hui un moyen pour augmenter sa motivation. Placere et docere, plaire et instruire écrivait le poète Horace.
Un tout autre point de vue sur le jeu est avancé par Froebel (1782-1852). Cet éducateur allemand du XIXème siècle qui a beaucoup œuvré pour le développement des écoles enfantines considérait que le jeu a des propriétés éducatives intrinsèques. L’intérêt du jeu réside alors moins dans sa capacité à tromper celui qui joue, que de l’amener à comprendre la structure avec laquelle il joue.

Les propriétés éducatives du jeu sont aujourd’hui bien documentées par la recherche : facilitation de l’appropriation d’un problème exposé sous forme d’enjeu, raisonnement qui peut s’autonomiser en s’affranchissant (provisoirement) de l’influence de l’enseignant, espace de liberté permettant d’éprouver sa manière de penser et d’agir, erreurs dédramatisées et possibilité de recommencer à l’envi, sentiment de compétence maintenu par une gradation des difficultés entre les différents niveaux, univers simulé parfois proche de la situation de référence au sein duquel il est possible de faire l’expérience des possibles...

Revenons aux machines. Apprendre aux machines en utilisant des jeux, c’est bien une pédagogie que Froebel aurait pu inspirer. Il s’agit de proposer à la machine d’expérimenter la pertinence de ses algorithmes de décision au sein d’un environnement simulé. Apprendre de ses erreurs, expérimenter des procédures… c’est d’apprentissage par adaptation dont il est question ici. Autrement dit, c’est dans la simulation que réside l’intérêt du jeu et pas dans de prétendues propriétés motivantes. Dès lors, Il faut prendre en compte qu’il y a beaucoup à faire pour comprendre comment on apprend en jouant et la question de la motivation n’est probablement pas centrale. J’aimerais que les étudiants qui souhaitent que j’encadre leur travail de master ou de thèse prenne cela en compte et qu'ils problématisent la question des relations entre jeu et apprentissage autrement que sous l’angle de la motivation. 


[1] https://www.youtube.com/watch?v=VbVQnvNwN58

[2] https://www.technologyreview.com/s/602317/self-driving-cars-can-learn-a-lot-by-playing-grand-theft-auto/

[3]Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The Psychology of Optimal Experience. New York: Harper & Row.

[4] Brougère, G. (2000). Jeu et éducation: L'Harmattan.

[5] Erasme. (1529). Traité sur l’éducation.

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