Nos publications

Les trucs et astuces

Les éditoriaux

L’IA pense donc je suis

Le futur est intelligent… et nous, un peu moins ?

A  l'école, je ne comprenais pas l'exigence de mon prof de maths d'intégrer le raisonnement et les étapes de la résolution du problème sur le rendu. La solution seule valait zéro. Evidement il n'était pas question d'IA à l'époque, mais cela permettait de s'assurer que la solution n'est pas le fruit de la chance, d'un raisonnement vicié ou d'un furtif regard sur la feuille du voisin (l'ancêtre du Ctrl+C, Ctrl+V).

Internet nous a apporté très rapidement les moteurs de recherche, le travaux d'apprentissage des étudiants glissant progressivement des rayons de la bibliothèque vers l'écran connecté. Aujourd'hui, les moteurs de recherche se définissent de plus en plus "moteurs de solution" :  on passe du "Tu cherches, tu cliques, tu explores. Tu raisonnes." à "Tu poses une question, tu obtiens une réponse directe. Tu consommes."

Dans le meilleur des cas, l'IA peut produire ses sources mais aucune ne peut détailler et transmettre la logique de son raisonnement et des actes de son analyse. C’est bien dommage car c’est la transmission de l’analyse qui serait le plus profitable à l’enseignement.

Je prends l'exemple du développement d'applications par des langages de programmation. Les cas d'étudiants proposant très rapidement un code "faisant le job" comme ils le disent sont fréquents. Comment réagir ? Les grilles de notation des travaux scolaires sont basés sur le résultat, de plus, dans le cadre professionnel les clients paient pour un résultat et non un processus de création.

Je vois un problème de durabilité, concept pourtant incontournable aujourd'hui, tant au niveau du produit rendu que de son auteur.

Même si l'IA est parfaitement capable de documenter le code créé, une maîtrise totale du code est requise pour l'intégrer de manière optimale dans le contexte existant, et plus encore si ce contexte est appelé à évoluer. L'interaction nécessaire entre deux modules codés séparément posera également un problème de cohérence nécessaire pour faire évoluer le programme.

Pour l'auteur du code, s'il maîtrise le langage et emploie l'IA comme un assistant disponible, rapide, adaptatif et compétent, dont il corrigera les petites imperfections et surtout qu'il reformulera la syntaxe au profit de sa propre logique et dans un esprit de cohérence avec l'ensemble du projet de développement. Mais s'il ne maîtrise pas le langage, il développera une dépendance à l'IA sans jamais acquérir une expérience qui permettrait de se constituer une bibliothèque personnelle de solutions et par là devenir créatif et inventif. Je n'évoque pas ici les risques liés à la dépendance aux solutions IA en cette période idéologiquement instable ou l'états peuvent du jour au lendemain en limiter ou fermer les accès ou les rendre très onéreux.

Ces considérations factuelles évitent le débat le plus crucial. Que devient l'humain s'il peut (ou même doit dans une logique d'efficacité) éviter le raisonnement et l'analyse et ce dans tous les domaines d'apprentissage et de la vie ? Cette question peut conduire à des questions existentielles sur la définition de l'humain, de la vie, mais aussi sur l'évolution de la civilisation en général lorsque la qualité essentielle de son évolution est confiée à des machines.

Le but de cette publication est d'ouvrir un espace de réflexion au services des professionnels du numérique qui sont appelés à en être à la fois acteur et consommateur.

Je finirais sur une conclusion toute provisoire :

Comprendre, analyser, douter : ces compétences ne s’apprennent pas en un clic. Et si l’IA nous aide, elle ne doit pas penser pour nous. Surtout pas trop tôt.