« S’adapter à un monde invivable n’est pas une option ». Sur l’IA et l’enseignement

Enseignement et IA : la consommation contre l’émancipation

Le discours fataliste de l’adaptation à un monde envahi par les intelligences artificielles est un renoncement aux objectifs émancipateurs du service public de l’éducation. On peut le mettre en parallèle avec le discours de l’adaptation au changement climatique qui fait oublier l’objectif prioritaire : son atténuation.

C’est un article de plus, un article de trop, un énième éloge de la disruption des pratiques pédagogiques par l’IA. Avec une phrase qui revient à chaque fois que le thème est abordé, que ce soit institutionnellement, médiatiquement, politiquement : « la question n’est plus de savoir s’il faut s’opposer aux IA, mais comment on va vivre avec ces outils que les étudiants utilisent dorénavant massivement »

Ce discours d’un apparent bon sens (on n’arrête pas le progrès) dissimule mal le fait que la question de s’opposer aux IA n’a, en réalité, jamais été politiquement, économiquement posée, comme nous l’avons déjà écrit ici par exemple. De multiples ouvrages, articles, travaux documentaires sont parus et paraissent chaque jour encore pour analyser avec la plus grande précision les mécanismes et les enjeux du développement des IA. Cette abondante production intellectuelle montre bien l’existence d’arguments qui DEVRAIENT être pris au sérieux dans le cadre de la prise de décision politique, par exemple quand il s’agit d’ouvrir massivement la porte aux IA dans les services publics en général et celui de l’éducation en particulier. Pourtant, dans une réalité parallèle, de réunions de « concertation » ministérielles en webinaires et autres formations à destination des enseignant·es, il est toujours question d’un débat désormais dépassé – avant d’avoir eu lieu. Il existe un « phénomène », présent dans nos vies comme la pluie ou le soleil, on n’y peut rien, pas plus qu’on ne peut agir sur la météo, ou le climat… Ah bon, vraiment ?

https://www.metmuseum.org/art/collection/search/55503

The New Fields at Ōno in Suruga Province (Sunshū Ōno shinden), from the series Thirty-six Views of Mount Fuji (Fugaku sanjūrokkei), par Katsushika Hokusai, ca. 1830–32. The Metropolitan Museum

IA et climat : un même renoncement

Ce discours de la fatalité rappelle la manière dont sont pris en compte aujourd’hui les enjeux du changement climatique et de ses conséquences dramatiques pour l’humanité. Les pouvoirs publics main dans la main avec les intérêts économiques capitalistes ne veulent plus réfléchir aux moyens de freiner le réchauffement global et l’effondrement du vivant (si tant est qu’ils aient un jour été sincères dans leur volonté de s’attaquer aux causes de ces deux problèmes). Il ne s’agit plus que de « s’adapter », dans une logique techno-solutionniste mortifère.

Continuer la lecture

Les IA génératives ou la pensée en bouillie

Deux billets d’humeurs piquants au sujet des IA génératives écrits par des universitaires nord-américains ont été publiés ces derniers jours.

Le premier, par le philosophe et poète Troy Jollmore, intitulé “Autrefois, mon métier était d’enseigner à des étudiant.e.s. A présent, je suis un dépisteur de triche ChatGPT”, sur The Walrus.

On y lit notamment l’extrait suivant, à propos de l’anti-intellectualisme nord-américain :

« La meilleure façon de faire comprendre aux gens pourquoi l’instruction compte, c’est de les instruire ; on ne peut pas vraiment saisir cette valeur depuis une position d’extériorité. Il y a toujours des étudiant.e.s qui se montrent volontaires mais qui ressentent une résistance face à toute aide apportée pour leur apprentissage. Ils et elles ont besoin, jusqu’à un certain point, qu’on les tire. Mais lorsqu’ils et elles sont pris.es dans le processus du travail à faire pour rendre des devoirs, certain.e.s d’entre elleux commencent à le sentir. Ils et elles commencent à saisir que bien penser, de façon informée, est vraiment différent d’une pensée pauvre et depuis une position ignorante. Ce moment, où vous commencez à comprendre la puissance d’une pensée claire, est crucial. Le problème avec les IA génératives, c’est qu’elles court-circuitent intégralement ce processus. […]

Continuer la lecture

Pourquoi je n’utilise pas ChatGPT

  • Par Florence Maraninchi

L’année 2025 est déjà particulièrement féconde en nouvelles plus fracassantes les unes que les autres sur les financements, la course aux armements entre la Chine et les USA, le sommet intergalactique sur l’IA à Paris, et les supposés progrès vers l’intelligence des IAs génératives. C’est un sujet courant de conversations dans le contexte privé ou professionnel. En réponse aux personnes qui s’étonnent de ma position résolument anti ChatGPT j’ai fini par construire un argumentaire que je vais développer ici.

1. Introduction

En tant qu’enseignante-chercheuse en informatique, j’ai lu l’article fondateur On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?1 en 2021. Tous les effets négatifs observés des grands modèles de langage et des IAs génératives sont annoncés dans cet article, comme le dit d’ailleurs l’une des autrices dans un entretien récent. Quand j’ai été confrontée personnellement à des textes rendus par des étudiant·es et écrits par ChatGPT, dès janvier 2023, ma méfiance a priori pour cette branche du numérique a commencé à s’incarner dans l’expérience personnelle. Depuis j’accumule des articles et des prises de position sur ce phénomène, mais je n’ai jamais été tentée d’essayer moi-même. Avant de faire un tour d’horizon des divers arguments qui m’ont fait refuser absolument l’usage — et critiquer vertement le développement — des IAs génératives en tout genre, que ce soit dans l’enseignement supérieur ou ailleurs, précisons un peu le sujet.

https://pdimagearchive.org/images/e854f242-f756-4e77-9ee6-515a3b08b209/

A White Mackaw, Itō Jakuchū,
ca. 1900. The Metropolitan Museum, Public Domain Image Archive

Dans la suite de ce billet, il sera question très spécifiquement d’IAs génératives (comme ChatGPT). Le vocabulaire a beaucoup glissé ces derniers temps, mais rappelons que l’IA est une idée très ancienne, et que si on se met à qualifier tout le numérique d’IA, il va devenir difficile de parler précisément des choses. Donc : tout le numérique n’est pas de l’IA ; parmi tout ce qui relève de l’IA, tout n’est pas de la famille “apprentissage machine” ; et finalement parmi la famille “apprentissage machine”, tout n’est pas une IA générative comme ChatGPT et consort. On trouvera un historique de l’IA et les définitions de ces notions dans le numéro de juin 2024 de la revue La vie de la recherche scientifique sur l’IA.

À quoi sert de refuser d’utiliser ChatGPT ? Je suis parfaitement consciente que ce refus peut sembler totalement vain, puisque nous sommes tous et toutes entouré·es d’étudiant·es et de collègues qui s’en servent très régulièrement, et que nos gouvernements successifs se ruent sur les promesses d’automatisation et d’économie de moyens humains envisagées en particulier dans les services publics. Après tout, le progrès technologique est inéluctable, n’est-ce pas ? Je n’ai pas la moindre illusion sur ma capacité à changer les pratiques à moi toute seule. J’ai encore moins d’illusions sur une possible influence citoyenne sur le développement de ces outils, par les temps qui courent. Le livre de Yaël Benayoun et Irénée Régnault intitulé Technologie partout, démocratie nulle part est paru fin 2020, mais je gage qu’un tome 2 entier pourrait être consacré au déploiement des IA génératives. Pourtant, même et surtout si ce déploiement semble inéluctable, il n’est pas interdit de se demander si les IAs génératives, et leur mise à disposition sous forme de Chatbot, sont une bonne chose dans l’absolu.

Continuer la lecture

  1. par Timmit Gebru et  son équipe, avant leur licenciement par Google. []