L’arrivée brutale de nouvelles technologies informatiques avec l’IAG pose questions. Le numérique va-t-il faciliter un élargissement des connaissances des élèves, des pratiques d’expression, de raisonnement ? Ou au contraire ne risque-t-il pas de « normaliser davantage la pensée, ses processus cognitifs, linguistiques, relationnels, par du « modelage » pour les apprenants que des algorithmes pourraient « entraîner » efficacement ? De plus, comment peut-on évaluer des travaux produits avec l’assistance de l’IA ?
Le débat sur l’utilisation des intelligences artificielles génératives (IAG) est maintenant largement entamé. Stéphane Germain rappelait (Café pédagogique du 3/2/25 « Pourquoi l’intelligence artificielle est-elle une idéologie ? ») que si les IAG sont globalement décriées pour leur voracité énergétique, les problèmes d’ordre idéologique qu’elles posent semblent cependant n’inquiéter que le monde scolaire. Le colloque organisé par l’association française des acteurs de l’éducation (AFAE) posait la question à Nantes en 2024 : « École et intelligence artificielle : Je t’aime, moi non plus ? ». Les IAG, écrivait Jean Michel Le Baut (Café pédagogique du 5/1/25), interrogent désormais tout type de travail à l’école, même les moins scolaires, comme ceux qui relèvent d’une pédagogie de projet. De même qu’on n’a pu échapper à la puissance de l’invention de l’imprimerie, on ne peut pas davantage échapper aux IAG ou à son smartphone, à l’école ou dans la vie sociale. Pour autant, ces questions ont donné lieu à peu de travaux de recherche en didactique des disciplines, expérimentations pédagogiques, er peu de propositions sérieuses de formation pour les enseignants.
L’école, qui s’est déjà adaptée par le passé à de nombreuses innovations technologiques, doit-elle faire barrage à ce qui ne serait pour l’heure qu’un outil parmi d’autres ? Ou doit-elle se saisir des richesses des IAG pour renouveler ses pratiques pédagogiques et didactiques, et partant, selon quelles visées culturelles et humanistes ?
Quelle intelligence accorder aux IAG ?
Les IAG ne sont pas nées il y a trois ans… Elles ont commencé à bercer « notre paresse » il y a fort longtemps. À la suite des travaux d’Alan Turing sur sa « machine » à décoder, une IA basée sur les connaissances apparaît dès 1950. Le terme accrocheur « d’intelligence artificielle » a été retenu en 1956 par un groupe de scientifiques dans le but de persuader la fondation Rockefeller de financer leur projet de recherche. En 2022, c’est l’apogée de cette course à l’intelligence avec les premières IA génératives, dont Chat-GPT est le représentant le plus emblématique, mais il en existe d’autres, comme « Le chat » de l’entreprise française Mistral AI.
Les IA, même génératives, ne relèvent pas de la magie. Elles ont connu deux révolutions : la première concerne les réseaux neuronaux convolutifs, qui sont des réseaux multicouches ; la seconde concerne les modèles génératifs, qui sont des réseaux convolutifs à l’envers : à partir de la classification de chaque pixel d’une image par exemple, l’IAG construit un catalogue qui lui permet de produire ensuite une autre image. Elles imitent en somme nos opérations cognitives en s’appuyant uniquement sur des données textuelles produites par les humains, qu’elles réagencent, comme avec les images. Elles produisent des énoncés encore très aléatoires car elles sont très éloignées de l’intelligence humaine incarnée, laquelle allie émotions et irrationalité, tout autant que sensibilité, patience, maturité, et savoirs provenant de l’expérience de la vie ou de la culture. Les IAG, n’ayant accès qu’à des données (data), piochent à la vitesse de la lumière les éléments textuels qui leur semblent pertinents pour répondre à une question ou une requête, sans aucun moyen d’en attester la validité en dehors du réseau virtuel. Or, selon le test de Turing, la machine serait vraiment intelligente si elle imitait l’intelligence humaine à la perfection, au point qu’on ne puisse la distinguer de celle d’un être humain.
Selon Raphaël Gaillard (L’homme augmenté. Futurs de nos cerveaux, Grasset, 2024), passer des « Inintelligences Artificielles », comme on devrait les appeler, à l’Intelligence Humaine, serait certes une révolution, mais qui n’est pas pour demain. L’unique révolution de l’intelligence humaine, après l’acquisition du langage, a déjà eu lieu avec notre faculté de « déposer à côté de nous nos pensées », notamment pour les critiquer et les augmenter. Il s’agit de la faculté d’écrire et de lire, laquelle a modifié le fonctionnement de notre cerveau par un « recyclage neuronal qui a nécessité le détournement et le remaniement d’un réseau de neurones[1].
Les IAG d’aujourd’hui sont déjà largement utilisées pour simuler de façon de plus en plus précise la réalité, compiler, trier, comparer, assembler, synthétiser, expertiser des pans entiers de la réalité, organiser des données pour conseiller des actions, des itinéraires, des traitements, des technologies d’intervention chirurgicales stupéfiantes. Elles peuvent mettre en formes (atténuées, polies) les débats houleux du dernier conseil municipal, nous déchargeant de multiples tâches fastidieuses d’écriture et de mémorisation.
Mais, pour l’instant, il semble bien qu’elles ne puissent pas rendre compte de la singularité de notre point de vue, de nos émotions, de nos hésitations, de nos questions maladroites. Elles peuvent certainement nous aider à construire notre point de vue, mais pas à le remplacer. L’intelligence humaine, ses avancées pour décrypter le monde, y vivre mieux, résister aux malheurs, tient dans sa capacité constante à oser questionner le réel, oser s’émanciper des fausses certitudes, croyances, dogmes. Penser c’est questionner, comme le fait le tout jeune enfant, faire des hypothèses, tenter de les vérifier. Les IAG ne peuvent penser, imaginer à notre place. Elles remplaceront -et remplacent déjà- des techniciens, mais pas la capacité d’interprétation d’un traducteur par exemple, ni l’inventivité audacieuse de grands chercheurs osant remettre en cause une théorie ou un modèle bien établi, en imaginer un autre plus explicatif. Alors, que faire à l’école avec l’IAG pour développer les possibles de l’intelligence humaine ? Le chemin vers ces nouvelles pratiques pourrait bien être semé d’embûches.
Quel rôle pour l’enseignant dans ce modèle ? L’exemple de l’écriture.
Deux modèles de l’enseignement de l’écriture s’affrontent aujourd’hui dans les programmes de recherche d’enseignement francophones. Ils n’ont pas les mêmes visées didactiques, idéologiques, politiques, ni les mêmes conceptions des finalités de l’éducation.
Une conception technique, normative de l’enseignement de l’écriture est mise en œuvre dans les programmes éducatifs au Québec, en Belgique, plus ou moins en Suisse. Elle préconise une pratique dite du « modelage ». Le savoir écrire y est conçu comme un simple savoir technique qu’il est besoin d’entraîner. Au nom du « tout explicite », de la métacognition souveraine, les élèves sont invités à mettre en œuvre des stratégies précises de révision. Elles ne visent pas l’évolution de sa pensée singulière, sa créativité, mais l’apprentissage et l’application de normes textuelles et communicationnelles formelles (structure du texte, sa cohérence, sa cohésion, la prise en compte du destinataire, etc.). Ces savoirs visés sont explicités clairement avant ou pendant la séquence[2]. Pas de textes intermédiaires dans ce modèle purement technique et procédural. Le sens, l’intérêt de la tâche, la culture ou l’expérience de l’élève, ne sont pas supposés pertinents pour évaluer sa « performance ». Écrire, y compris dans les toutes petites classes, reviendrait seulement à mettre en œuvre, de manière régulée et béhavioriste, des savoirs fragmentés, ordonnés, explicités, pour l’enseignement desquels un manuel linguistique, normatif et technique, suffirait.
On peut alors aisément imaginer que des outils numériques (et de l’IAG) non pensés par des professionnels de l’enseignement, pourraient accélérer un risque de paresse intellectuelle, de normalisation de la pensée et du raisonnement, et produire une écriture nourrie de tous les stéréotypes, compilations diverses, co-pillages, emprunts de savoirs et de questions extérieures à l’élève, faisant de lui un simple scripteur enregistreur. Les approches structuralistes en leur temps et les neurosciences cognitives aujourd’hui ouvrent la voie à une automatisation des « procédures » cognitives dont se nourrit le « machine learning »[3]. Ainsi, la pratique de tâches modélisées et répétitives, corroborées par l’imagerie cérébrale, paraît propice au remplacement des enseignants par des « machines à enseigner » qui s’adapteront en finesse à l’élève. Faisant fi de l’étayage adaptatif de l’humain, qui ne se réduit pas à un feedback numérisable, et de l’apprentissage collectif et socialisé, n’importe quel algorithme sophistiqué pourrait à la place de l’enseignant permettre aux élèves d’apprendre à répéter et à se conformer. Dans ce tête-à-tête hyper-personnalisé et déshumanisé avec l’élève, devenu à son tour une « machine à apprendre », les IAG promues par de grandes entreprises internationales (désormais plus puissantes que les nations européennes), en échange de fourniture de matériel et de logiciels, auraient le champ libre pour imposer des manières de penser et d’apprendre des valeurs qui ne seraient plus celles de notre histoire démocratique.
Un tel modèle réduisant une pratique langagière à quelques items objectivables, conceptualisables, contrôlables, appauvrirait considérablement pour l’élève les enjeux et contenus d’enseignement, les bénéfices culturels, intellectuels de l’écriture. Il déshumaniserait la relation éducative en la privant de son essence fondatrice d’apprendre à penser et à vivre ensemble. Cette régression didactique à des « modèles » pour écrire est largement accentuée par la démultiplication incessante d’évaluations contrôles, par lesquelles les élèves ne sont plus que des notes dans des logiciels, censées favoriser l’individualisation de la formation, mais qui sont devenues des outils de pilotage du tri social dans le but de rentabiliser le système.
L’IAG, une occasion pour développer l’écriture artistique de l’élève ?
On écrivait en 2014 : L’explosion du numérique prépare la démocratisation des pouvoirs de l’écriture, encore récemment très réservés à une minorité. Derrière cette explosion et la diversification des pratiques d’écriture hors l’école, après l’accès à la lecture, une deuxième révolution culturelle se profile, plus essentielle encore pour la démocratisation de la vie sociale : celle de l’écriture. Elle est porteuse de ruptures idéologiques, culturelles, politiques, majeures qui vont aller en s’amplifiant. L’homme de demain sera auteur. Il sera auteurisé à penser et combattre les inégalités, à publier son point de vue singulier sur tous les réseaux sociaux (D. Bucheton, D. Alexandre, M. Jurado : Refonder l’enseignement de l’écriture, 2014, p. 6).
Onze ans plus tard, on en est encore loin ! L’inexpérience des humains à exprimer une pensée singulière formalisée pose problème face à la totale désinhibition qu’offrent les réseaux sociaux d’une part, et aux progrès des IAG dans la production d’écrits normés d’autre part. La didactique du français et les études de lettres en général privilégient traditionnellement une écriture informative (dissertations, commentaires, analyses d’œuvres etc.) dans laquelle les IAG excellent. De leur côté, les « écritures d’invention » (changer le point de vue d’un texte, écrire ce qui précède ou ce qui suit un texte, passer du genre théâtral à un récit, écrire une lettre ouverte en réponse à, écrire à la manière de, etc.) se sont développées dans les programmes au début des années 2000. Ces écritures offrent cependant un faible degré de créativité mais un fort potentiel d’ennui chez les élèves car les contraintes formelles sont très prégnantes et les résultats attendus. Leur délégation aux IAG s’avère particulièrement fructueuse face aux résultats spectaculaires qu’elles produisent. De plus, la difficulté à évaluer ces sujets d’invention, même lorsqu’ils sont réalisés sans l’aide des IAG, constitue un frein pour de nombreux enseignants, ce qui a conduit entre autres raisons à leur disparition des épreuves du baccalauréat de français à compter de la session de 2019.
Une conception intermédiaire de l’enseignement de l’écriture pourrait pourtant contribuer à la rencontre avec le numérique et les IAG en tant qu’outils. Il s’agit d’une écriture considérée comme un instrument premier d’accompagnement, d’étayage du développement de la pensée, de l’identité personnelle et collective de l’élève, tant scolaire que sociale. Elle s’intéresse au sujet écrivant (comme au sujet lecteur), toujours en devenir selon les contextes et les situations. Cette conception n’est pas nouvelle, elle vient des travaux anthropologiques de J. Goody, de la psychologie sociale de L. Vygotsky et de la sociolinguistique. Elle a été expérimentée en avant-garde par C. Freinet., théorisée didactiquement depuis les années quatre-vingt-dix par les travaux de didacticiens français, ou spécialistes de la génétique des textes littéraires. L’écriture dans cette conception s’apprend et se développe dans des rencontres complexes et multidisciplinaires avec les savoirs, la vie, des situations porteuses de questions à résoudre. Écrire et réécrire permettent de poser sur le papier ou l’ordinateur son expérience, sa pensée (notes, croquis, nuages de mots, post-it, premiers jets d’écriture, etc.). Des interactions du sujet avec soi-même puis les autres, et vice-versa, se mettent en œuvre dans la boîte encore bien obscure du cerveau. Elles s’imbriquent chez chacun de manière singulière, maçonnent des dimensions personnelles, expérientielles, émotionnelles, culturelles, intellectuelles, linguistiques et communicationnelles, et ceci dès les premières rencontres avec l’écrit lu, entendu ou produit. Le rôle de l’enseignant y est majeur, dans sa capacité à imaginer les situations diverses où l’écriture peut être mobilisable sous des formes extrêmement variées de « bricolage verbal » dans le but de développer le questionnement, rendre compte de représentations parfois saugrenues, solliciter l’imagination, la mémoire, le commentaire, etc., mais toujours de manière singulière et collective.
Cette conception, développée par des travaux de chercheurs français (M. Jaubert et M. Rebière par exemple), soutenus et vulgarisés depuis quarante ans par l’Association Française pour l’Enseignement du français (AFEF), s’est inscrite progressivement, quoique timidement, dans les programmes scolaires français. Une écriture qualifiée de façon générique de « créative », qui laisse toute la place à l’expression de la singularité de l’élève, mais sans appareil didactique stabilisé, subsiste encore au cycle 3.
Un vaste champ expérimental de réflexion impliquant des praticiens et des chercheurs s’impose. Il est (encore) admis que les IAG ne peuvent remplacer la part d’engagement et de réflexion mettant en jeu les composantes langagière, mémorielle, attentionnelle, psycho-socio-affective ou relationnelle de l’élève. Pour autant, on peut faire le pari déjà démontré par certaines pratiques scolaires qu’elles peuvent l’aider. On peut même imaginer qu’elles pourraient permettre de faciliter, accélérer, développer des capacités de planification, révision, connexion, acculturation, mémorisation, interaction démultipliée. Elles remplaceront, et remplacent déjà, les tâches de « bas niveau » de mise aux normes attendues. Elles devraient pouvoir libérer ainsi de « l’espace potentiel cérébral » pour une pensée « originale », laquelle à son tour renforce le « patrimoine cérébral personnel », certes enfoui dans des millions de connexions cérébrales, mais toujours actif pour faire penser le sujet.
Les technologies de l’intelligence artificielle peuvent ainsi probablement démultiplier ces « ingrédients » de la pensée, la nourrir, ouvrir des espaces immenses de réflexion, acculturation, expériences fictives. Reste à apprendre aux élèves à s’en servir, en démonter et analyser les ressources spécifiques et les insuffisances, déconstruire certaines fausses solutions ou affirmations.
Des enseignants, hélas encore trop peu nombreux faute de formation, se sont mis à explorer, notamment chez les adolescents, ce nouveau potentiel technologique (cf. J.-M. Le Baut cité plus haut). Les élèves s’y révèlent intéressés, deviennent vite experts, capables d’en comprendre les bénéfices et dangers. Devant le défi de tâches et d’apprentissages complexes, ces « nouveaux » élèves mobilisent les outils numériques, les domestiquent en s’en servant. « Ils nous surprennent », disent leurs enseignants.
Pour apporter à cette réflexion une pointe de légèreté, nous avons demandé à ChatGPT de décrire de façon humoristique ce que les IAG pourraient faire à l’école. Nous vous livrons un bref aperçu de son humour de « potache », qui n’est cependant pas exempt d’une certaine pertinence à condition que nous sachions la questionner :
Imaginez un élève résolvant un problème de mathématiques en demandant l’aide de son assistant IA, « Chat-GPT, à moi ». Les réactions seraient variées et souvent amusantes. Par exemple, le professeur pourrait se demander s’il doit donner une note à l’élève ou à Chat-GPT ! Et si l’IA commençait à faire de meilleures blagues que le prof pendant la récré ? Attention, cela pourrait provoquer une vraie révolution dans la cour de récré !
Conclusion en forme d’alerte rouge !
Cet article a pour simple objectif de lancer une alerte forte, politique et idéologique autant que didactique. La déferlante de conceptions issues d’un courant spécifique des neurosciences dans les réseaux éducatifs et la formation des enseignants, se conjugue aujourd’hui habilement et discrètement avec le modèle nord-américain, du « tout explicitable », « tout métacognitif », « tout contrôlable », « tout modelable et décomposable ». Cette vague modélisante fait des enseignants les simples exécutants d’un modèle unique de pratiques, elle transforme les formateurs, inspecteurs, chefs d’établissement en de simples distributeurs et contrôleurs de la pensée officielle.
L’IAG ne cesse d’évoluer, de s’adapter à toute vitesse. Dans un avenir proche elle va devenir (c’est en partie déjà le cas) non plus un instrument laissé au bon vouloir des enseignants, mais un outil aux mains des institutions et des pouvoirs publics. Il est à noter que l’IAG ôte déjà aux enseignants la responsabilité des évaluations diagnostiques devenues « numérisées », afin de produire des classements automatisées des élèves en trois catégories.
Le dilemme peut se résumer ainsi :
– soit on laisse ce processus de « normalisation internationale des pratiques éducatives » et de la pensée, déconstruire en silence nos valeurs émancipatrices, démocratiques, créatives, humaines, qui sont, faut-il le réaffirmer, le fruit de notre histoire, des savoirs professionnels et de l’engagement de tous les acteurs de notre système éducatif, avec ses qualités et ses défauts.
– soit, au prix d’une prise de conscience idéologique, scientifique et professionnelle, sur le terrain de la classe et des établissements, la communauté éducative décide de s’approprier, en conscience des limites et dangers possibles, le potentiel qu’offre le numérique et aujourd’hui l’IAG pour permettre au contraire d’élargir, démocratiser et augmenter notre pouvoir d’instruire, faire penser et éduquer les élèves.
Il est évident que cette dernière proposition impose urgemment un vaste engagement de recherches participatives et de formation avec tous les acteurs concernés. Dès lors, il ne peut être question de mesurettes et arrangements techniques entre amis ou institutions privées s’érigeant en spécialistes de l’IAG. Un tel projet, audacieux et nécessaire, impose avant tout de définir la clarté des finalités didactiques, éducatives, humaines et politiques, simultanément à la réorganisation de la formation initiale et continue, pour que des espaces de pensée critique et créative, nourrie de l’inventivité spontanée des acteurs, puissent exister.
L’exemple de la didactique de l’écriture est parlant. Quel modèle allons-nous suivre ? La question est éminemment politique.
Nous avons écrit, réécrit, relu (ruminé à distance) ce texte à plusieurs mains, chacun de notre côté, discuté avec quelques lecteurs, repensé, réorganisé, réécrit une nouvelle fois pour prendre de la hauteur. Nous l’avons raccourci, puis augmenté. Cela nous a demandé du temps. Nous avons douté de nos affirmations, tant la question est peu développée encore dans la communauté scientifique internationale et française, chez les didacticiens, enseignants et formateurs. Ainsi va le jeu de la pensée humaine et de l’écriture.
Stéphane Bonnet, Dominique Bucheton
Jean-Michel Le Baut : Intelligence artificielle : la pédagogie contre l’illusion
Un panorama d’activités pédagogiques, créatives et réflexives, sur et/ou avec l’IA
Le français aujourd’hui : Les robots dans la classe
[1][1]« La particularité de ce mécanisme explique pourquoi de longs efforts sont nécessaires de la part de l’apprenant, mais une fois en place, l’habileté de lecture nous ouvre les portes de milliers d’années de savoirs du monde entier. » (Ahr, 2016, p. 21-22).
[2] On ne peut s’empêcher de penser au film les temps modernes et à ce pauvre Charlot passant au rouleau compresseur !
[3] Le « machine learning » (ou apprentissage automatique) est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la création de systèmes capables d’apprendre et d’améliorer leurs performances en fonction des données qu’ils traitent.
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