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À mon avis

Machines à laver et grands modèles de langage : leçons de mes deux grand-mères

L’intelligence artificielle et les grands modèles de langage ont la capacité d’uniformiser les règles du jeu dans les universités, mais certain.e.s s’y opposeront et voudront préserver les hiérarchies établies.

par VANESSA ANDREOTTI | 10 NOV 23

Mes deux grand-mères ne voyaient pas les promesses de la modernité du même œil. Victoria, ma grand-mère allemande, vivait à la ville. Elle croyait fermement que la culture blanche/européenne/allemande, portée par des idéaux de progrès, de développement et de civilisation nous mènerait vers un avenir florissant où la loi et l’ordre seraient maîtres. Vitalina, ma grand-mère guaranie, vivait quant à elle dans une humble maison de campagne au sol en terre battue et chauffée par un simple feu de bois. Pour elle, l’ère moderne était non seulement nuisible à la terre, mais aussi dangereuse pour l’humanité et son destin commun sur une planète vivante aux ressources épuisables.

Elles avaient aussi une vision différente de la technologie, mais contre toute attente, c’est ma grand-mère Victoria qui refusait d’utiliser une machine à laver. Elle était d’avis que la valeur d’une femme se mesurait à la qualité des services domestiques qu’elle offrait et que l’utilisation d’un tel appareil diminuait cette valeur.

En revanche, ma grand-mère Vitalina était profondément fascinée par les machines à laver, dont elle n’appréciait pas autant l’utilité que les sons, les odeurs et les mouvements. Lorsque j’étais enfant, nous regardions ensemble sa machine à laver à chargement vertical compléter son cycle, le couvercle ouvert (c’était possible à l’époque). Elle m’encourageait à imiter les mouvements correspondant aux différentes étapes du cycle. À la manière d’une danse, je bougeais les hanches pendant le prélavage et j’agitais les mains et secouais la tête pendant l’essorage.

Le refus de Victoria à utiliser la machine à laver et sa conviction qu’elle effritait la valeur inhérente des femmes sont le reflet d’un modèle élargi d’oppression intériorisée, dans lequel les individus choisissent de maintenir les dynamiques de pouvoir établies, même à leurs propres dépens. Dans le monde universitaire d’aujourd’hui, on observe une réticence semblable à l’intelligence artificielle (IA) générative, en particulier les grands modèles de langage (GML) comme ChatGPT.

Les préoccupations liées à l’IA comprennent la reproduction des préjugés, les questions d’équité, d’accès et d’éthique, la perte de contrôle humain ainsi que l’appropriation de la propriété intellectuelle, artistique et culturelle. Elles portent également sur la dépersonnalisation de l’apprentissage, la vulnérabilité de la main-d’œuvre et d’autres coûts environnementaux et sociaux externalisés de l’IA, qui découlent notamment de la quantité astronomique de ressources consacrées à son développement.

Ces risques sont importants et ne doivent pas être banalisés. Cependant, en les prenant en considération, nous nous heurtons à de nombreux paradoxes. L’un de ces paradoxes est que si l’IA peut perpétuer les hiérarchies coloniales et les inégalités sociales existantes, elle peut servir et servira également à les remettre en question et à les perturber.

Les GML sont un bon exemple. Pendant des siècles, l’écrit a constitué un pilier fondamental de la création de connaissances et de la recherche scientifique, mais il est étroitement lié aux hiérarchies historiques du colonialisme. En effet, l’utilisation de l’alphabétisation comme instrument pour classer et hiérarchiser les personnes, les cultures et les sociétés a donné naissance à des notions de supériorité et d’infériorité et les a enchâssées dans l’esprit collectif. Le privilège de l’écriture, en particulier dans le contexte universitaire, sert à perpétuer le projet colonial d’imposer des hiérarchies de valeur et d’intellect. Cette approche est conforme au discours unilatéral sur le progrès et la progression de l’humanité que défendait ma grand-mère Victoria et auquel s’opposait avec véhémence ma grand-mère Vitalina.

Pour bon nombre d’étudiant.e.s autochtones et d’autres groupes historiquement et systémiquement marginalisés, l’écriture savante, enracinée à la fois dans les langues coloniales et les modes d’expression hérités de la colonisation, a toujours été un obstacle à une participation équitable au monde universitaire. Les modes d’évaluation qui privilégient l’écrit et la langue anglaise ne peuvent tout simplement pas refléter la diversité de l’intelligence, des visions du monde, des modes d’alphabétisation, des façons de connaître et des moyens d’expression de l’humain.

Dans ce contexte, l’IA et les GML offrent une voie prometteuse pour uniformiser les règles du jeu. Ces technologies peuvent reconnaître et prendre en compte diverses expressions linguistiques et culturelles, permettant ainsi aux étudiant.e.s issu.e.s de cultures orales et multilingues pour la plupart laissées pour compte dans la théorie, de consulter et de créer des contenus universitaires d’une manière qui résonne mieux avec leurs identités et leurs visions du monde. Comme les GML ont la capacité de comprendre et de produire des textes dans plusieurs langues et modes d’expression, ils améliorent en outre l’accès à la visibilité et à la reconnaissance.

Certaines des critiques formulées à l’encontre de l’intégration de l’IA générative dans la recherche universitaire et l’enseignement perpétuent les hiérarchies et les structures de connaissances coloniales établies et peuvent compromettre l’accès équitable à l’éducation et à la recherche. À l’instar de la machine à laver, qui a perturbé les rôles traditionnels, les GML ont le potentiel de redéfinir des normes et des dynamiques de pouvoir bien ancrées dans le monde universitaire.

En fait, tout comme la réticence de Victoria à l’égard de la machine à laver reflétait un désir de maintenir les structures patriarcales, la réticence à l’égard de l’IA dans le monde universitaire peut refléter une tendance à préserver les hiérarchies coloniales bien établies. Il convient donc d’examiner nos choix de manière critique et de réfléchir à la façon dont nous pouvons exploiter l’IA générative pour confronter et contester les héritages coloniaux en matière de production et de diffusion des connaissances.

Contrairement à l’IA, les machines à laver ne représentent pas une menace pour l’humanité. Bien que je me garde d’idéaliser Vitalina, son approche de la technologie offre peut-être la leçon la plus précieuse pour nos interactions avec l’IA générative. Elle a abordé la machine avec ouverture et curiosité, donnant la priorité à la qualité du contact plutôt qu’à une simple approche utilitariste. Après cette phase exploratoire, Vitalina est retournée à sa terre, à sa maison, à son feu.

L’IA ne peut pas remplacer ce qui est vrai, même si elle peut habilement simuler l’intimité, parfois de manière déroutante. Néanmoins, utilisée avec discernement, intendance et responsabilité, elle peut démocratiser l’accès à la production de connaissances, permettre de nouvelles formes de recherche et de collaboration, et potentiellement redéfinir qui détient l’autorité en matière de création de connaissances dans le monde universitaire.

Par souci de transparence, comme l’anglais [du texte original] est pour moi une langue seconde et que mon rôle de doyenne d’une faculté d’éducation est très exigeant, je n’aurais tout simplement pas eu le temps de rédiger ce texte sans l’aide de l’IA. Si ChatGPT ne comprend pas ce que c’est que d’avoir des grand-mères biologiques, il m’a tout de même aidé à organiser mes idées, à choisir un angle d’analyse et à améliorer le vocabulaire utilisé. En d’autres termes, nous avons dansé.

Vanessa Andreotti est doyenne de la Faculté d’éducation de l’Université de Victoria. Elle est l’autrice de Hospicing Modernity: Facing Humanity’s Wrongs and the Implications for Social Activism et cofondatrice du collectif Gesturing Towards Decolonial Futures. Elle s’identifie comme une colonisatrice racisée vivant sur les terres ancestrales du peuple Lək̓ʷəŋən (Premières Nations Songhees et Esquimalt).

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