Génération Z et IA générative

Quel modèle d’IA utiliser pour revoir des sources? Pour accomplir des tâches de programmation? Pour générer les traductions les plus idiomatiques? La comparaison des avantages et inconvénients des différents outils d’intelligence artificielle (IA) fait maintenant partie du quotidien des étudiantes et étudiants aux cycles supérieurs. On ne réfléchit toutefois pas assez aux conséquences de ces outils sur la capacité à penser, à apprendre et à raisonner. Membre de la génération Z, je réalise des travaux de recherche en sciences humaines et sociales au Canada à titre d’étudiante internationale aux cycles supérieurs, dans une langue qui n’est pas ma langue maternelle. Avec ces lunettes, j’ai pu constater un paradoxe : pour les étudiantes et étudiants multilingues, l’IA vient à la fois rétablir un certain équilibre et freiner l’acquisition de compétences de base. 

L’IA peut réduire les inégalités basées sur la langue et le capital culturel. Or, les outils vont au-delà de l’accès à l’information ou de l’exécution de consignes. Ils interviennent dans le processus de réflexion à un stade où l’idée n’est pas encore mûre. Ils permettent de nommer un problème, de structurer un argumentaire, de remédier à un manque de logique et, ultimement, de choisir la forme utilisée pour présenter le message. 

Les personnes de ma génération sont les premières à intégrer l’IA générative à leurs tâches intellectuelles quotidiennes alors qu’elles n’ont pas encore acquis toutes leurs compétences universitaires. Les politiques universitaires ne suivent pas le rythme, et l’on n’a pas encore défini clairement la nature de la responsabilité universitaire ainsi que de la limite entre aide légitime et délégation du travail intellectuel. Pourtant, malgré cette zone grise, les habitudes quotidiennes de ma génération commencent déjà à dessiner les contours de l’IA en apprentissage pour les générations futures. 

L’IA peut rehausser un texte. Mais rehausse-t-elle la réflexion de la personne qui l’a rédigé? 

Avant, pour réussir à formuler un argumentaire logique à partir d’une idée générale, il fallait suivre une série d’étapes souvent longues et ardues : délimiter un concept, structurer l’argumentaire, repérer les incohérences, anticiper les contre-arguments et remanier le texte encore et encore. À première vue, on comprend ce processus comme nécessaire à l’élaboration d’une dissertation. Or, il forme aussi la personne qui le rédige à la pensée universitaire. 

En sciences humaines et sociales, la rédaction ne sert pas qu’à arriver à un texte scientifique soigné. À chaque tentative d’exprimer sa pensée, à chaque échec et à chaque révision, on apprend peu à peu à réfléchir, à évaluer les faits et à assumer la responsabilité des affirmations avancées. 

L’IA générative vient interférer avec cette approche pédagogique conventionnelle. Elle permet au texte d’aller plus loin dans la réflexion que la personne qui le rédige. La dissertation pourra alors être structurée de manière claire, écrite dans un style fluide et dotée d’un argumentaire qui apparaît complet, même si la personne qui la signe n’a pas nécessairement encore acquis les compétences pour exprimer, évaluer ou défendre les idées qui s’y trouvent. 

C’est l’une de mes préoccupations principales quant à l’IA. Si l’outil peut nous aider à réaliser nos travaux plus vite, il peut aussi nous faire contourner les embûches traditionnellement nécessaires à l’apprentissage. Quand on s’habitue à prendre ces raccourcis, on peut perdre la motivation de déployer l’effort intellectuel nécessaire à l’apprentissage.  

Ça me rappelle quand je m’initiais à la peinture traditionnelle chinoise, il y a de nombreuses années. Un jour, alors que je tentais de représenter les tuiles du toit d’un bâtiment ancien, j’ai demandé à mon enseignante si je pouvais utiliser une règle pour tracer des lignes bien droites, à l’espacement uniforme. Ce qui m’a marquée, c’est qu’elle n’approuvait pas l’utilisation d’une règle – ou, plus généralement, le recours excessif à des outils. Sa réaction m’a évoqué un concept issu d’un texte taoïste ancien, le Zhuangzi : ce n’est qu’en arrivant à se libérer de toute forme de dépendance (无所待) qu’on arrive à explorer librement (游无穷). Je le comprenais comme le signe d’une réelle maîtrise. 

L’IA, c’est comme une règle infiniment plus complexe. Elle ne permet pas seulement de tracer une ligne droite : elle peut proposer une esquisse complète… le sujet à illustrer, la façon de le faire et les façons de retoucher le travail en cas de pépin. 

L’IA comme interprète culturel et linguistique 

Il reste qu’il m’est impossible de condamner entièrement l’IA. 

J’ai discuté du sujet une fois avec une collègue étudiante, qui, elle non plus, n’étudie pas dans sa langue maternelle. Elle m’a dit que depuis qu’elle vit au Canada, elle s’appuie souvent sur l’IA pour comprendre les différences culturelles et les situations qui lui sont étrangères : comment faire des emplettes, comment interpréter une certaine convention sociale ou quelles sont les règles qui régissent une situation donnée. 

Lorsqu’on a abordé la quantité de renseignements personnels qui peuvent être mémorisés ou déduits par l’IA, elle a haussé les épaules, à moitié résignée, à moitié amusée. « Honnêtement, m’a-t-elle dit, je pense que l’IA me connaît mieux que mes parents. »  

C’était une blague – avec un fond de vérité. Pour une étudiante ou un étudiant international, l’IA ne représente pas simplement un outil d’aide à la productivité. Il offre un service d’interprète au bout des doigts. Il permet donc, d’une certaine manière, de compenser les différences linguistiques, culturelles et sociales. C’est aussi ce qui explique que l’on en fait notre premier recours. 

Cette dépendance est d’autant plus marquée lors de la rédaction de textes universitaires. 

Le discours savant ne s’est jamais limité au débat d’idées : il a toujours également englobé la langue qui permet de les véhiculer. Les étudiantes et étudiants multilingues peuvent avoir un argumentaire tout aussi solide que celui des personnes s’exprimant dans leur langue maternelle, mais ils et elles doivent s’attarder bien plus longtemps à la grammaire, au vocabulaire, aux cooccurrences, au ton et à la terminologie à employer. 

Trop souvent, le degré de compétence linguistique vient masquer la qualité des idées qu’on cherche à exprimer. Une proposition peut être tout aussi valable qu’une autre, mais le simple fait de ne pas la présenter de façon idiomatique ou avec une plume de style universitaire peut lui donner un air moins abouti. Par conséquent, il peut être plus difficile de l’intégrer au dialogue ambiant. 

Dans cette optique, l’IA offre un réel potentiel d’égalisateur des chances. Elle peut aider les personnes multilingues à surmonter les difficultés linguistiques et empêcher leurs idées d’être rejetées promptement à cause d’une question de forme. Elle permet à des gens d’une diversité de profils linguistiques et scolaires de participer à un système universitaire où la langue anglaise domine encore amplement. 

Mais l’IA crée aussi un nouveau risque. Pour la professeure qui a déjà atteint une certaine maturité dans sa réflexion scientifique, l’utilisation de l’IA afin d’améliorer une phrase équivaut probablement à une simple question d’efficacité. Pour l’étudiant à la maîtrise qui n’a pas encore acquis toutes ses compétences de chercheur, cependant, le même outil peut nuire au développement des capacités. 

L’IA aide-t-elle à formuler une idée qu’on avait déjà, ou la complète-t-elle à notre place? La question, donc, est de savoir quelles sont les tâches intellectuelles déléguées à l’IA par les étudiantes et étudiants. 

Lorsque l’IA devient une extension de soi, à qui accorde-t-on notre confiance? 

Selon le philosophe canadien Marshall McLuhan, les médias sont une extension de l’humain. L’IA est un outil technologique, mais, de plus en plus, il devient aussi une extension de son utilisatrice ou utilisateur. 

Selon cette logique, la dépendance à l’IA ne devrait alors pas être particulièrement troublante. L’électricité, les calculatrices, les moteurs de recherche… tous sont maintenant indispensables à la vie moderne. L’humain de demain sera peut-être tout aussi incapable de se passer de l’IA que les gens ne pourraient se passer facilement de l’électricité de nos jours. 

Il reste qu’on ne peut pas mettre l’IA et l’électricité sur un même pied. L’électricité n’est certes pas neutre sur le plan politique, mais sa distribution est généralement considérée comme intégrée aux infrastructures réglementées. Or, les outils d’IA qui sont de plus en plus essentiels pour les étudiantes et étudiants se distinguent de l’électricité sur un point : il s’agit de plateformes commerciales privées, constamment mises à jour par des entreprises dont les données d’apprentissage, les choix de conception et les incitatifs à long terme restent majoritairement dissimulés à l’utilisatrice ou l’utilisateur moyen. 

Accorde-t-on notre confiance à une technologie que l’on comprend réellement, ou à un système aux opérations internes opaques? Se fie-t-on à un outil qui rappelle les infrastructures publiques, ou plutôt à des systèmes commerciaux élaborés, contrôlés et continuellement mis à jour par une poignée de puissantes entreprises technologiques? 

Le commun des mortels ne peut pas examiner de façon autonome l’ensemble des données utilisées pour l’entraînement d’un modèle. Les modèles sont mis à jour, tout comme les règlements régissant les plateformes. Des fonctionnalités peuvent être limitées, rendues payantes ou retirées. Les données et le travail des utilisatrices et utilisateurs peuvent être mis à contribution dans le développement des outils. La dépendance à l’IA n’est donc pas seulement une question d’approche pédagogique individuelle, mais aussi de pouvoir technologique. 

Lors d’une panne d’électricité, on peut allumer une bougie et revenir, pour quelque temps, à l’éclairage d’antan. Mais si on n’a plus accès à l’IA, qu’elle perd de sa fiabilité ou qu’elle ne cadre plus avec nos valeurs, comment une étudiante ou un étudiant qui ne s’est jamais sérieusement exercé à recueillir des sources, à élaborer un argumentaire et à écrire sans aide est-elle ou est-il censé se réapproprier son processus de réflexion? 

Notre génération n’est pas qu’une utilisatrice de l’IA. Elle agit sur son cadre réglementaire à venir. 

La génération Z se retrouve dans une position unique. Nous sommes beaucoup à avoir fait nos armes universitaires pendant la pandémie de COVID-19 ou après, alors que l’IA générative montait en flèche. Mais les établissements n’étaient pas préparés. Nous utilisons l’IA alors que la technologie, les instances qui l’entourent et les normes qui la régissent sont encore à leurs balbutiements. 

On ne devrait donc pas seulement se voir comme une génération modelée par l’IA, mais aussi comme la première génération apprenante à participer à la création des normes à venir. Les habitudes que l’on prend, les limites que l’on accepte et les expériences dont on témoigne peuvent tracer le chemin pour celles et ceux qui suivront. On ne peut pas se contenter d’attendre que le corps professoral, les universités ou les entreprises technologiques décident à notre place, parce que nos erreurs pourraient coûter cher à la relève. 

Comme première génération à entrer cohabiter avec l’IA pendant ses études universitaires, on porte donc potentiellement une responsabilité intergénérationnelle. Ça ne veut pas dire que l’on doit établir tout de suite des règles impeccables, ni que l’on doit toutes et tous devenir des technologues spécialistes. On doit plutôt commencer par observer et consigner nos propres usages avec franchise. 

On doit aussi s’impliquer dans l’élaboration des politiques universitaires au lieu d’entrer dans une dynamique d’interdictions, d’utilisation et de dissimulation. Nos expériences ne devraient pas être réduites à des risques à gérer. Elles sont une précieuse source de savoir pour la conception des politiques d’éducation. 

Notre génération élabore le premier jet de l’IA en pédagogie. Et comme pour tout premier jet, nous avons la responsabilité de le concevoir soigneusement, d’en discuter ouvertement et de permettre aux personnes qui nous suivent de le revisiter. 

L’utilisation de l’IA ne veut pas dire qu’on accepte de perdre notre autonomie. La rejeter ne garantit pas non plus notre indépendance. L’important, c’est que malgré l’extension technologique de nos capacités, on sache toujours pourquoi on utilise un outil, à quoi il va nous mener et comment rester en contrôle. 

Divulgation – Utilisation d’IA générative : Ce texte a d’abord été conçu et rédigé par l’autrice en chinois. L’IA générative a servi d’aide à la traduction vers l’anglais et a été utilisée pour la suggestion d’améliorations sur le plan de la clarté et de la concision. L’autrice a relu et révisé le texte en anglais et prend l’entière responsabilité du résultat final. (Note de la traduction : Cet article a fait l’objet d’une traduction humaine de l’anglais vers le français par l’équipe d’Elite Communication et les services linguistiques d’Universités Canada.)