Je n’aime pas les clowns. Ils ne me font jamais rire et me rendent mal à l’aise. Il paraît que je ne suis pas le seul. La crainte des clowns est courante, bien documente et porte même un nom scientifique : la coulrophobie. Pas cool, les clowns, si vous me pardonnez le mauvais jeu de mots.
Les explications de mon inconfort clownesque sont nombreuses. À cinq ans, j’ai vu un clown tomber raide mort dans une fête de quartier à Pointe-Calumet. Ce n’tait pas un gag : crise cardiaque fatale, premiers soins inutiles, parents un peu paniqus qui rapaillent leurs enfants en vitesse et qui se dpêchent de quitter les lieux. Mais l’association clown-mort n’explique pas tout, même si elle est amplement nourrie par la culture populaire des clowns sinistres et menaçants. D’autres facteurs jouent sans doute un rôle.
J’ai fait mes recherches, comme on dit.
Il y a l’ambigüit, d’abord. Les clowns sont censs faire rire, mais quiconque s’en approche risque l’humiliation, un coup de pied au derrière ou l’entartage (si je suis un inconditionnel du Cirque du Soleil, je n’achète jamais de billets dans la première range). Ensuite, les clowns sont imprvisibles. Insondables. Le lourd maquillage empêche toute forme d’interaction scuritaire parce qu’il rend inintelligibles les motions et les intentions relles. La psychologie laisse supposer que cette incertitude peut à juste titre être perçue comme un danger ou une menace. Une autre explication, enfin, que je trouve assez convaincante, est que les clowns ont une forme humaine marque par la distorsion. Ils nous ressemblent beaucoup, mais il y a quelque chose qui cloche, et ce petit quelque chose place les clowns dans un espace intermdiaire (c’est la thorie de la « valle de l’trange » ou uncanny valley) qui est une source puissante de malaise. Le même malaise que je ressens devant un ventriloque et sa marionnette, une prothèse qui imite imparfaitement une main ou… un algorithme intelligent qui me rpond comme un être humain.
Nous y voilà : le malaise devant l’intelligence artificielle [IA]. Depuis quelques mois, on en parle beaucoup et c’est tout comme pour les clowns. Un zeste d’anthropomorphisme, une pince d’opacit, un gros bouquet garni d’imprvisibilit : il n’en faut pas plus pour nourrir une grande anxit. Comme les clowns, l’IA a un côt lumineux et un côt sombre. Mais elle soulève des enjeux beaucoup plus srieux que les arts circassiens : un potentiel extraordinaire au service du bien commun, certes, mais aussi le risque d’une menace incontrôlable pour la dmocratie, pour la vrit, pour l’humanit. Et il semble bien que l’ambivalence qui s’installe soit fonde dans la mesure où elle est exprime ouvertement par les plus grands experts de cette technologie.
L’intelligence artificielle couvre un très vaste territoire, du traitement de quantits colossales de donnes à la prise de dcision par de puissants algorithmes qui animent des machines autonomes en passant par la production d’images, de sons et de textes qui imitent à s’y mprendre le langage et la crativit humaine. Mais ce sont surtout les agents conversationnels, tels que ChatGPT, qui ont retenu l’attention rcemment. Ces robots de clavardage sont à la porte de n’importe quelle personne qui dispose d’un ordinateur et d’un accès à Internet. Ils sont d’un usage extrêmement convivial. Leur performance est parfois catastrophique, lorsque la machine erre ou dlire avec aplomb, mais elle demeure poustouflante de rapidit et d’efficacit. Essentiellement gratuit, pour l’instant, l’usage qu’on peut en faire s’inscrit dans une foule d’activits de la vie quotidienne, y compris celle des enseignants, des apprenants et des chercheurs.
Les nouveaux agents conversationnels sont la première grande manifestation des retombes tous azimuts de l’intelligence artificielle, le premier vritable espace de conversation, à grande chelle, entre des humains et des machines intelligentes reconnues comme telles par leur interlocuteur en chair et en os. Les agents conversationnels transforment de manière irrmdiable le rapport entre les humains et le savoir – l’accès au savoir tout autant que la production du savoir – et peuvent même dnaturer le savoir lui-même. Ils altèrent par le fait même les conditions de transmission du savoir, au cœur de l’acte d’apprendre et d’enseigner.
Alors, enseignants et apprenants que nous sommes, que faire de ChatGPT et de ses compères à l’universit? Voilà des semaines que je cherche un angle pour aborder cette question qui taraude maintenant tous ceux et celles qui enseignent. Les journes d’tude, colloques et autres tables de concertation sur le sujet s’enchaînent. Je n’ai toujours pas de rponses satisfaisantes à mes interrogations.
Si vous lisez assidûment ce blogue, vous savez qu’il m’arrive souvent de rflchir à partir de mon exprience de vieux professeur. « À mon poque… », « Quand j’ai commenc ma carrière… », prof papi qui s’panche. On entend presque le couinement de la chaise berçante. J’en ai connu moi, môssieur, des innovations qui allaient soi-disant changer le cours de l’histoire de l’enseignement : le passage de la craie au rtroprojecteur, « les internets », les ordinateurs portables en classe, les tlphones intelligents, Wikipdia, PowerPoint, les cours en ligne ouverts à tous, l’enseignement bimodal et j’en passe. On a beau dire que l’enseignement suprieur s’est toujours adapt à ces technologies nouvelles, aucune d’entre elles n’avait le pouvoir de se complexifier par elle-même. Aucune n’avait le même potentiel de nuire. L’adoption de l’IA en enseignement suprieur soulève des enjeux qui sont profondment, qualitativement diffrents.
Pour aborder l’IA en enseignement suprieur, il faut d’abord faire deux constats. Primo : nous ne pourrons pas faire abstraction de l’IA ni en carter toutes les applications de nos tablissements. L’intelligence artificielle est bien implante. Secundo : il faut rapidement dterminer les usages bnfiques de l’IA et les risques qu’elle comporte et diffuser cette information aussi largement que possible. À l’chelle individuelle, les professeurs et professeures n’ont ni le temps ni les ressources pour maîtriser toutes les consquences de l’apparition de cette technologie dans l’environnement pdagogique. Collectivement, le partage des meilleures pratiques, des succès et des erreurs permettra de rassurer bien des anxieux et d’apprivoiser graduellement la bête. Mais il faudra invitablement baliser l’espace dvolu à l’IA gnrative sur nos campus. Pour prserver son autonomie, la communaut universitaire porte la responsabilit première d’accorder ses valeurs de libert avec le principe de prcaution qui s’impose aujourd’hui.
À partir de là , on pourra distinguer trois aspects de l’enseignement universitaire qui sont touchs par l’mergence d’agents conversationnels de plus en plus puissants : l’valuation des apprentissages, les outils pdagogiques (l’IA pour enseigner) et le contenu des cours (enseigner l’IA).
Le potentiel perturbateur des agents conversationnels se mesure d’abord sur le terrain de l’valuation. On s’inquiète Ă juste titre que ChatGPT ou ses quivalents soient utiliss pour tricher. Les contenus produits par ces applications sont (ou seront bientĂ´t) suffisamment exacts et cohrents pour ĂŞtre prsents impunment comme le fruit du travail personnel d’un tudiant. Le recours Ă l’assistance de l’IA pour rdiger une dissertation est djĂ Ă peu près indtectable. Dans la foule, plusieurs universits, dont l’91łÉČË, ont adopt des règles qui qualifient de plagiat un tel usage s’il n’est pas explicitement autoris. Dans les conversations en milieu universitaire, on dfinit djĂ les pratiques d’valuation qui permettent de rduire le risque que cela se produise : rdaction dans un environnement contrĂ´l en classe, examens oraux, dpĂ´t de notes mthodologiques ou de versions prliminaires pour accompagner une dissertation finale, etc. Les solutions ne manquent pas, mĂŞme si elles sont parfois lourdes et susceptibles d’exiger un peu de crativit de la part du corps enseignant et un peu de travail normatif du cĂ´t des administrations universitaires. Quant Ă moi, Ă l’instar de quelques observateurs, je demeure convaincu qu’il n’y a qu’une poigne de tricheurs dans notre population tudiante et que le risque de tricherie, toujours prsent, est significativement diminu quand on parvient Ă convaincre les tudiants et les tudiantes que la valeur de leur diplĂ´me se trouve dans l’apprentissage (crire pour apprendre) plutĂ´t que dans la note qui leur est attribue (crire pour ĂŞtre valu).
Si j’enseignais encore, ce n’est donc pas sur l’effet de l’IA sur l’intgrit des examens ou des travaux que je m’interrogerais. Les questions les plus pineuses, pour moi, seraient pistmologiques. Elles tourneraient autour de l’usage opportun et scuritaire qu’on peut faire des agents conversationnels comme outils pdagogiques, et plus encore sur ce qui devrait être ajout (ou retranch) du contenu de mes cours pour tenir compte du potentiel de l’IA dans l’accès au savoir.
Ici, les enjeux sont nombreux, et pas seulement parce que la technologie volue très vite. Si nous parvenons à surmonter les inquitudes qui viennent de l’usage pdagogique d’applications qui sont labores de manière plus ou moins occulte par des acteurs privs, en dehors de l’infrastructure numrique universitaire, il faut encore tablir aussi clairement que possible nos intentions pdagogiques. Exemples :
· L’atteinte d’une certaine littratie numrique, voire d'une citoyennet numrique, qui permette à la population tudiante, toutes disciplines confondues, de garder une perspective critique par rapport aux productions de l’IA.
· La comprhension des biais inhrents lis aux donnes utilises dans l’entraînement des algorithmes.
· L’acquisition des habilets ncessaires pour formuler des requêtes qui permettent de tirer le meilleur parti des agents conversationnels et de limiter leurs hallucinations (#mtierdufutur : l’ingnierie de requête – la prompt engineering).
· L’imagination requise pour mobiliser la puissance de cette ressource dans l’acclration et la mise à l’chelle des exprimentations scientifiques.
· La sagesse de dsigner les problèmes auxquels nous serions le plus susceptible de trouver une solution thique et responsable avec l’aide de l’IA.
Et d’autres objectifs que nous ne sommes pas encore en mesure de nommer, mais dont la pertinence se rvlera à l’usage de ces premiers outils.
Pour chaque objectif, on peut imaginer un bon nombre de scnarios et d’exercices pdagogiques correspondants, qui commencent d’ailleurs à circuler sur les sites Web universitaires et dont on pourra s’inspirer. Toutes ces intentions pdagogiques ont leur place dans le cursus universitaire parce que ChatGPT n’est pas que la vedette de l’heure et l’IA n’est pas qu’une mode passagère, à l’universit comme dans le reste de nos vies. Reste à voir quelles ressources nous pourrons raisonnablement y consacrer, individuellement et collectivement, dans un environnement qui est djà pas mal exsangue…
Au-delà de ces considrations, l’mergence de l’IA dans la sphère universitaire impose aussi une rflexion institutionnelle et thique. Veut-on vraiment faire appel à des agents conversationnels pour soutenir la russite tudiante? configurer des auxiliaires d’enseignement virtuels et aider à la rtroaction? prvenir les problèmes de sant mentale? Veut-on prendre ou appuyer les dcisions aux admissions avec l’assistance de l’IA? L’usage de l’IA en classe impose-t-il de nouvelles exigences en termes de taille des groupes-cours ou de nouveaux paramètres dans la configuration des salles et des horaires?
Tout cela donne un peu le vertige. Je propose d’absorber le changement de paradigme pdagogique à petites doses : se familiariser, comprendre, exprimenter, valuer, recommencer. Ça vaut pour le personnel enseignant tout autant que pour la population tudiante.
Alors, rptez après moi : « Je n’ai pas peur de l’IA, je n’ai pas peur de l’IA, je n’ai pas peur de l’IA… mais l’IA sinistre et malveillante, ça existe!» C’est comme les clowns, au fond…
P.-S. ‒ Après la rdaction de ce billet, et par acquit de conscience, j’ai demand à ChatGPT de rdiger une analogie entre la crainte de l’IA et la peur des clowns. Et savez-vous quoi? Mon texte est bien meilleur!
Daniel Jutras
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