Recherche et développement en intelligence artificielle
Concevoir une intelligence artificielle qui ne se substitue pas à la pensée, mais qui la met en mouvement — au service de l'enseignement et de l'apprentissage.
Chez Paie Québec, éditeur de Galilos, la recherche ne poursuit pas la performance pour elle-même. Elle cherche à déterminer comment l'intelligence artificielle peut soutenir le raisonnement humain sans le remplacer : quand intervenir, quand se taire, comment transformer une réponse en occasion d'apprendre.
De cette question est né un concept fondateur — l'Intelligence Pédagogique Dialogique — qui oriente aujourd'hui l'ensemble de nos travaux : la conception des modèles d'interaction, l'architecture des séances reproductibles et l'accessibilité de la plateforme à tous les apprenants.
Quatre directions, une même conviction
Intelligence Pédagogique Dialogique
Un cadre où la valeur d'une IA ne se mesure pas à la qualité de ses réponses, mais à sa capacité à faire penser l'apprenant et à soutenir l'action de l'enseignant.
Le dialogue comme moteur
Observer, interpréter, questionner, intervenir, adapter : un moteur d'interaction pédagogique plutôt qu'un simple générateur de contenu.
Reproductibilité événementielle
Chaque séance est enregistrée comme une suite d'événements et se rejoue à l'identique : l'apprentissage devient traçable, analysable et partageable.
Accessibilité et langue
Dix langues et une commande vocale native : la recherche mise au service de tous les apprenants, quelle que soit leur langue.
L'article qui définit notre approche
L'Intelligence Pédagogique Dialogique
De l'intelligence qui répond à l'intelligence qui fait apprendre.
L'Intelligence Pédagogique Dialogique désigne une approche de conception et d'utilisation de l'intelligence artificielle dont la finalité n'est ni la génération de contenu, ni l'automatisation de l'enseignement, mais le soutien du processus d'enseignement et d'apprentissage par l'interaction. Structuré autour de sept principes — de la non-substitution cognitive à la primauté du questionnement — l'article propose un modèle opérationnel du dialogue pédagogique : un cycle continu où l'IA observe, interprète, choisit une intention, intervient, puis adapte.
Produire de l'information n'est pas enseigner. Obtenir une réponse n'est pas nécessairement apprendre.
Sept principes fondateurs
Sept principes structurent l'approche — la non-substitution cognitive, la primauté du questionnement, la préservation de l'effort cognitif, entre autres. Ensemble, ils définissent une intelligence artificielle qui entre dans le dialogue par lequel le savoir se construit, plutôt que de s'y substituer.