Pensée critique envers l'IA : êtes-vous un ami ou un ennemi ?

Les avantages de la transformation numérique dans l’éducation sont évidents, en particulier si l’on considère les perturbations provoquées par la pandémie ces derniers temps. La numérisation a permis aux étudiants de poursuivre leurs efforts pratiquement sans entrave tout en leur permettant également d'accéder à un nombre accru de ressources telles que les outils d'intelligence artificielle (IA) . Il est facile, sur cette base, de présenter l’adoption croissante de la technologie dans l’éducation comme une évolution exclusivement neutre ou positive.

Toutefois, des réserves peuvent être émises quant à cette transformation rapide. Le techno-solutionnisme peut être décrit comme la tendance à se tourner vers la technologie comme réponse ultime à tous les problèmes individuels ou sociétaux. Même s’il est évident que l’humanité dans son ensemble a accepté les progrès rapides de la technologie ces dernières années, cela n’est peut-être pas sans inconvénients.

L’un des principaux problèmes du solutionnisme et de son rôle dans la société est son réductionnisme des concepts philosophiques. Cela pose un problème fondamental avec la numérisation : la commodité de fournir des solutions instantanées au lieu de permettre une exploration des obstacles et des voies alternatives pour les surmonter.

L'objectif principal de l'apprentissage est l'examen et l'analyse de concepts et d'idées abstraits. L’un des mantras souvent cités associés à l’éducation fait allusion à ce n’est pas « le remplissage d’un seau, mais l’allumage d’un feu ».

Même si cette déclaration est peut-être devenue banale à cause d’un usage excessif, elle a de la cohérence lorsqu’on la considère face au solutionnisme. Il est évident, voire inattendu, que la technologie est utilisée pour répondre aux problèmes auxquels les individus sont confrontés dans la vie quotidienne. Cela signifie qu’une solution est recherchée et trouvée rapidement, plutôt que de réfléchir à un problème particulier. Il peut sembler prudent de ne pas perdre de temps alors que les réponses sont si accessibles.

On peut toutefois soutenir que cette méditation peut engager le cerveau et contribuer au développement de compétences cognitives d’ordre supérieur telles que la pensée critique et la résolution de problèmes. Passer du temps de manière proactive à réfléchir et à évaluer les solutions possibles à un problème particulier peut faire évoluer la capacité du cerveau à défendre et à prendre des décisions. On ne peut pas en dire autant de la fourniture réactive de la solution par un automate. Cela a des implications sur la manière dont les esprits en développement acquièrent des informations et résolvent les problèmes. Dans une culture dépourvue de technologie, la méthode optimale pour résoudre des problèmes complexes consiste à délibérer sur le processus. Là où la technologie est accessible, il est probable que la méthode sera guidée par la bonne réponse déjà fournie par un agent numérique. L’utilisateur suscite donc moins de réflexion critique.

Il est actuellement difficile d’évaluer l’ampleur de ce préjudice. Après tout, au fil du temps, il a été normal que le cerveau humain évolue et abandonne les qualités qui ne sont plus utiles. Il y a un siècle, les compétences perçues comme importantes comprenaient une bonne mémoire et une bonne écriture.

Avec l’avènement de l’informatique, ces compétences sont désormais largement devenues obsolètes. Au lieu de cela, la capacité de traiter efficacement les informations est désormais plus utile et plus précieuse pour l’individu. De cette manière, la technologie a aidé la société en automatisant une tâche et en permettant à l’esprit humain de se concentrer sur des entreprises plus complexes. Serait-il possible qu’en déléguant la pensée critique aux machines, le cerveau humain puisse progresser davantage ? Il est impossible de le savoir avec certitude, mais c’est très peu probable. La capacité d’évaluer et d’interpréter de manière réfléchie les alternatives permet aux individus de contribuer efficacement à la vocation qu’ils ont choisie. À l’échelle mondiale, le développement de compétences cognitives de niveau supérieur pendant l’adolescence est un objectif pédagogique dominant des éducateurs et des psychologues, et ce à juste titre.

Il est donc essentiel que l’adoption de la numérisation dans l’éducation ne porte pas atteinte à l’accent mis sur la culture de la pensée critique à l’adolescence. La prise de conscience de l’importance de l’auto-efficacité et de l’effet négatif que l’apprentissage passif peut avoir sur celle-ci doit être prise en compte dans tout discours. Avec le développement d’outils sophistiqués d’IA générative tels que GPT-4, il existe un risque qu’à terme des tâches telles que des devoirs écrits soient confiées à des machines au lieu d’être le produit de la perspicacité des étudiants. Cela aurait un impact sur la capacité d'un individu à structurer de manière adéquate le matériel destiné à la consommation, ainsi que sur sa capacité à évaluer quelles informations sont pertinentes à inclure.

Les indicateurs de la pensée critique pourraient inclure la capacité à juger avec succès la crédibilité des sources, à avancer et à défendre une hypothèse rationnelle et à formuler des questions de clarification pertinentes. Ces capacités ne sont pas présentes dans la modélisation générative telle qu’elle existe actuellement et sont parmi celles qui risquent le plus d’être épuisées chez les humains si le raisonnement était entièrement confié aux machines. La seule manière de vérifier les informations produites par l’IA est l’inspection humaine. Ainsi, la conscience des limites de l’IA est fondamentale. Si les devoirs écrits sont confiés à des automates, les éducateurs seront davantage contraints de promouvoir et de tester les compétences de pensée critique au lieu des tâches dans lesquelles les machines excellent déjà, comme la mémorisation et le formatage.

Il existe une nécessité d’intégrer les outils d’IA dans l’éducation, et cette nécessité dépend du niveau d’interaction que les étudiants auront avec l’IA générative dans la vie quotidienne. Si l’inclusion de l’IA ne peut être évitée, existe-t-il une possibilité qu’elle soit plutôt adoptée ?

Certes, il semble y avoir des raisons d’espérer.

Il a été largement démontré au fil du temps que l’enseignement en classe souffre d’une approche uniforme qui n’est pas appropriée ou optimale pour chaque élève. Avec l’avènement de l’IA pédagogique, il existe une perspective de personnalisation de l’expérience d’apprentissage pour aider les étudiants à mieux comprendre des concepts et des processus complexes.

En outre, les machines de formation destinées à mieux comprendre les besoins des élèves peuvent, à leur tour, fournir des informations aux enseignants et aux éducateurs sur la manière d'enseigner plus efficacement. Il est donc impératif que l’enseignant, en tant qu’agent de changement dans la classe, adopte les aspects positifs de l’IA et les intègre profondément dans l’enseignement. À mesure que l’IA devient plus complexe, ses fonctionnalités deviennent plus accessibles et l’éducation peut se permettre de bénéficier de son assimilation.