Les universités capitulent devant l’IA
Voici une meilleure stratégie pour préparer les étudiants à l’ère de l’intelligence artificielle.
Si vous souhaitez que je continue à partager mes écrits en français, je vous serais reconnaissant de transmettre cette publication à trois amis et de les inviter à s’abonner.
- Yascha
Cet essai est issu d’une brève contribution à un forum sur l’IA et l’éducation dans The Chronicle of Higher Education.
Nous nous trouvons à un stade étrange de la courbe d’adoption d’une technologie révolutionnaire, où deux choses apparemment contradictoires sont vraies en même temps : il est désormais clair que l’intelligence artificielle va transformer le monde. Et l’impact immédiat de cette technologie est encore suffisamment faible pour qu’il soit possible de prétendre que ce ne sera pas le cas.
Cela n’est nulle part plus évident que sur les campus universitaires.
La grande majorité des devoirs qui étaient traditionnellement utilisés pour évaluer — et, plus important encore, mettre au défi — les étudiants peuvent désormais être facilement externalisés vers ChatGPT. Cela vaut pour les dissertations, les devoirs les plus classiques que les étudiants doivent réaliser dans les cours de sciences humaines et sociales. Si les meilleurs étudiants peuvent encore surpasser les modèles d’IA, la combinaison des progrès technologiques et de l’inflation galopante des notes signifie que les étudiants qui se contentent d’un A- ou peut-être d’un B+ peuvent tricher en toute sécurité pour obtenir leur diplôme, même dans les meilleures universités.
Il en va de même pour le mode d’évaluation dominant dans de nombreux cours de sciences. Les modèles d’IA qui ont obtenu les meilleures notes aux olympiades de mathématiques et de sciences pourraient même être encore plus performants pour répondre aux questions contenues dans les séries d’exercices des cours de biologie, de chimie, de physique ou d’informatique.
Dans l’ensemble, les professeurs ont réagi à ce problème en l’ignorant.
Certains sont dans le déni total : de nombreux universitaires et écrivains se sont convaincus que les véritables défauts dont souffrent encore les chatbots, tels que leur tendance à halluciner, les rendent beaucoup moins compétents qu’ils ne le sont en réalité pour accomplir un large éventail de tâches académiques. Même si une proportion importante de leurs étudiants soumettent des travaux générés par l’IA, ils se rassurent fièrement les uns les autres en affirmant que leurs cours sont trop exigeants ou trop humanistes pour qu’une machine puisse les comprendre.
D’autres sont bien conscients du problème, mais ne savent pas vraiment quoi faire pour y remédier. Lorsque vous soupçonnez qu’un devoir a été réalisé par une IA, il est très difficile de le prouver sans affronter l’étudiant, ce qui sera forcément très gênant et pourrait même donner lieu à une plainte officielle. Et si vous parvenez d’une manière ou d’une autre à prouver qu’un étudiant a triché, un long et frustrant processus bureaucratique vous attend, à l’issue duquel les administrateurs de l’université peuvent imposer une sanction extrêmement clémente ou demander aux professeurs de fermer les yeux.
D’autres formes d’évaluation peuvent être une solution. Mais les interrogations orales et les examens en personne avec papier et crayon sont passés de mode. Ils risquent de susciter la colère des étudiants et, dans tous les cas, leur administration demande beaucoup plus d’efforts. Ainsi, même pour ceux qui sont conscients du problème, la solution la plus simple reste de faire comme s’il n’existait pas.
Une vieille blague soviétique disait : « Nous faisons semblant de travailler et ils font semblant de nous payer. » Dans de nombreuses universités aujourd’hui, les étudiants font simplement semblant de faire leur travail scolaire. Pour l’instant, la plupart des professeurs continuent de lire et de commenter avec diligence les efforts de ChatGPT, mais je soupçonne que certains d’entre eux décideront de plus en plus souvent d’externaliser leur notation à l’intelligence artificielle. Les campus auront alors atteint un nouveau stade de décadence de l’IA : les étudiants font semblant de faire leurs devoirs et les professeurs font semblant de les noter.
Le déni ne sera cependant pas une option éternelle.
Au cours des prochaines années, la technologie continuera de progresser. Les étudiants qui ont utilisé des outils d’IA tout au long de leurs études secondaires commenceront à arriver sur les campus. Ils seront beaucoup plus habiles à utiliser ces outils pour réaliser des devoirs traditionnels. Ils pourraient même devenir capables d’accomplir des choses vraiment impressionnantes à l’aide de ces nouveaux outils. Il deviendra alors impossible de prétendre que les devoirs actuels ont un sens ou que la moyenne générale obtenue à l’université donne aux employeurs une indication significative sur la qualité des candidats. Dans le même temps, certaines des compétences de base que les étudiants doivent maîtriser pour vraiment comprendre les disciplines qu’ils ont choisies – ou simplement pour devenir des citoyens à part entière capables de raisonner de manière réfléchie sur le monde – s’atrophieront rapidement.
Que doivent faire les universités pour y répondre ? La bonne voie est-elle d’adopter pleinement les outils d’IA ou de prendre des précautions beaucoup plus radicales contre leur utilisation généralisée ?
La réponse, comme je suis de plus en plus enclin à le penser, est : les deux.
Quiconque souhaite apporter une contribution réelle à l’avenir, que ce soit dans le monde du travail ou même dans la recherche universitaire, devra probablement savoir utiliser couramment les outils d’IA. Il incombe donc aux universités d’enseigner aux étudiants comment utiliser ces outils de manière optimale et créative, ce que beaucoup d’entre elles ne font pas actuellement.
Mais même dans un monde où les outils d’IA deviennent de plus en plus puissants et répandus, les compétences de base telles que la clarté de la pensée et la qualité de l’écriture resteront extrêmement importantes. Cela signifie que la facilité avec laquelle les outils d’IA peuvent aider les étudiants à éviter d’avoir à fournir les efforts nécessaires pour acquérir ces compétences constitue une véritable menace pour leur développement intellectuel.
La rédaction d’essais peut sembler être un exercice profondément artificiel. Et bien sûr, nous entrons dans un monde où de nombreuses tâches rédactionnelles qui relevaient autrefois du travail de bureau, des e-mails aux plans d’affaires en passant par les présentations PowerPoint, peuvent être externalisées à l’IA aussi facilement que les devoirs universitaires. Certains seront tentés de conclure que les compétences académiques qui étaient autrefois très importantes, comme la capacité à écrire, ont perdu de leur importance.
Mais cela ignore un point que j’ai souligné à mes étudiants bien avant la sortie de modèles d’IA performants : écrire, c’est penser. Lorsque nous parlons, il est facile d’être vague sur des idées que nous ne comprenons pas entièrement, ou de sauter quelques étapes logiques. Dès que vous essayez de coucher un argument sur le papier, ces faiblesses sont impitoyablement mises en évidence. (C’est d’ailleurs pour cette raison que je ne crois pas vraiment que les gens soient honnêtes avec eux-mêmes lorsqu’ils prétendent être simplement de mauvais rédacteurs : dans la plupart des cas, les mauvais rédacteurs sont mauvais parce qu’ils n’ont pas fait l’effort de réfléchir à leurs propres idées).
Si vous voulez réussir en tant qu’artiste aujourd’hui, vous passerez probablement peu de temps à graver des natures mortes ou à produire des œuvres qui impliquent des problèmes de perspective complexes ; mais dans l’ensemble, les écoles d’art reconnaissent toujours que la maîtrise de ces compétences est une partie nécessaire de votre formation. Il en va de même pour les compétences, telles que l’écriture, qui pourraient en théorie être externalisées à ChatGPT : même si vous n’aurez peut-être pas besoin de les utiliser directement une fois diplômé, leur maîtrise vous permettra d’acquérir les compétences et les habitudes qui vous rendront beaucoup plus apte à comprendre le monde et à y agir.
C’est pourquoi les universités doivent mettre davantage l’accent sur les compétences de base et l’utilisation des nouvelles technologies. Les étudiants les plus à même d’apporter leur contribution à l’avenir sont ceux qui ont été contraints de rédiger de nombreux essais traditionnels sans utiliser d’outils numériques et qui sont capables d’utiliser l’IA pour repousser les limites de la connaissance humaine.
À l’heure actuelle, les universités choisissent une voie médiane dangereuse : elles persistent à utiliser d’anciennes formes d’évaluation comme si elles restaient pertinentes, sans exploiter le potentiel que représente le recours aux prodigieuses capacités de l’IA. Elles devraient plutôt diviser les différentes formes d’évaluation : dans certains cours et contextes, les étudiants doivent être contraints de prouver leurs capacités intellectuelles sans utiliser d’outils numériques. Dans d’autres cours et contextes, ils devraient acquérir les connaissances et le savoir-faire nécessaires pour utiliser ces outils de manière optimale.
C’est ce que j’espère expérimenter moi-même lorsque j’enseignerai deux séminaires de premier cycle à mon université, Johns Hopkins, au prochain semestre. Pour la première fois depuis que j’ai commencé à enseigner à l’université, je ferai passer un examen en présentiel que les étudiants devront passer avec un stylo et du papier. Ils auront trois heures pour rédiger trois dissertations sur les grands thèmes du cours, démontrant ainsi leur maîtrise du sujet et leur capacité à présenter des arguments convaincants sans aucune aide extérieure. Mais pour leur mémoire de fin d’études, qui constitue le point culminant de tout séminaire de premier cycle exigeant, je les encouragerai à utiliser librement l’IA. Ils devront certes indiquer et documenter précisément la manière dont ils ont utilisé l’IA pour les aider dans ce projet, mais j’évaluerai le produit final uniquement en fonction de sa contribution intellectuelle significative.
Les pilotes les plus compétents sont capables à la fois de piloter un simple Cessna, qui contient peu de technologie, et de manier la myriade de gadgets contenus dans un Boeing 787. De même, les travailleurs, les universitaires et les citoyens les mieux préparés de l’avenir seront à la fois capables de penser par eux-mêmes sans l’aide de ChatGPT et de faire appel de manière experte à l’aide de ces apprentis magiciens lorsque cela s’avère nécessaire. Notre tâche en tant qu’enseignants est de les aider à accomplir ces deux choses.