Voilà une des questions qui se pose dans l’absurdité contemporaine : c’est le titre qui se veut accrocheur d’une conférence qui « tourne » (pour mieux détourner l’attention) dans les établissements scolaires de l’académie de Grenoble. Au passage, il ne faudrait pas se laisser abuser par ce titre faussement rhétorique et (se) poser la question si « l’ordinateur apprend ? », car la question correctement formulée (sans aide de l’IA) aurait dû être : « maintenant que l’ordinateur apprend pour moi, dois-je apprendre ? » (ce qu’il fallait d’ailleurs comprendre de la sorte au vu de l’exposé, voire infra). A notre époque (notion en cours de liquidation, vu l’accélération technologique), l’IA « s’impose » dans tous les sens du terme, comme toute la quincaillerie industrielle depuis deux siècles de progrès sans merci : elle concerne d’abord quelques « niches » (sic) ou domaines de pointe, avant d’être répandue et généralisée, balayant au passage toutes les réticences et résistances au prétexte de « l’urgence à rester dans la course » (vers où ? On ne saura jamais la destination, même s’il y a largement de quoi s’inquiéter d’un futur qui n’a aucun avenir [2]). Nous en sommes donc là pour l’IA : à son déploiement partout et pour tous… de gré ou de force, mais aussi avec force « pédagogie » pour les dubitatifs ou récalcitrants qui n’ont pas encore bien compris l’avenir (d)IrrA-dieu [3] qui nous est promis. Ainsi des émissions médiatiques dans l’air du temps, comme de la conférence princeps (?). Deux enseignantes-chercheuses de l’université Grenoble Alpes (se) sont donc « mobilisées » pour ce travail pédagogique de dédramatisation-acculturation-communion afin de déployer au mieux l’IA à l’école. Voici le récit d’une de ces conférence dans un établissement de la Drôme.

1) Jouons avec (nous de) l’IA ?

La première partie est présentée par Céline Fouard [4], qui a pour but de vulgariser le fonctionnement de l’IA : mieux saisir la « bête », serais-je tenté de dire. La présentation dispose bien évidemment d’un double numérique, le diaporama vidéo-projeté, et commence par nous inviter à « jouer ». D’abord en répondant par QR-code à quelques questions comme « est-ce que l’IA est plus intelligente que moi ? » (un tiers des réponses positives), « est-ce que l’IA sait plus de choses que moi ? » (87 % de réponses positives), « l’IA est plus objective que moi ? » (45 % de réponses positives)… évidemment les résultats sont ici légèrement biaisés : entre les collègues non équipés (en voie de disparition, certes) et quelques autres qui auront choisi de ne pas répondre à ces questions par trop orientées. (Mal)heureusement, il n’y aura pas d’exploitation des résultats : M^me Fouard n’a « pas la réponse » ; chacun restera avec son interprétation personnelle des pourcentages de collègues qui croient que l’IA a doublé leurs facultés humaines [5], c’est-à-dire que l’IA serait dotée de ces facultés, « à sa façon ». Après cette (non)introduction, M^me Fouard nous présente le jeu de Nim : « dans un tas de bâtons, chacun-e son tour prend 1, 2 ou 3 bâtons. Iel a gagné quand iel prend le dernier bâton » [6]. Elle invite une collègue volontaire à y jouer ; évidemment, M^me Fouard gagne (mais après une hésitation, car elle ne se rappelait plus exactement de la stratégie victorieuse ; c’est le risque des conférences en mode automatique), en nous expliquant le moyen de gagner : il s’agit de prendre le complément à 4 à chaque fois [7]. A l’instar de nombre de jeux de stratégie plus complexes (cartes, échecs, go…), il est possible de programmer une machine avec l’algorithme précédent. A la différence d’une programmation préalable, « l’approche » IA réside dans un fonctionnement par « apprentissage » des « situations » : en répétant un certain nombre de fois le jeu (où la machine perdra parfois), elle dégagera des lois probabilistes à partir des statistiques des données essais-erreurs-réussites, pour optimiser ses chances de gagner.

M^me Fouard nous trace ensuite un petit historique de la genèse de l’IA. Pour cela, elle remonte à l’invention des « neurones machines » [8] qui repose sur la modélisation des transistors électroniques, dont le schéma évoque aux scientifistes [9] celui du neurone vivant avec ses portes d’entrées (les dendrites), son calculateur/traitement de l’information (le noyau) et sa porte de sortie (vue comme l’axone). Selon elle, la terminologie de « neurones artificiels » serait trompeuse, car il s’agit seulement d’une analogie schématique (et non organique, serions-nous tentés d’ajouter). Par la suite, le câblage de « neurones machines » (des transistors) a donné des « réseaux de neurones artificiels », jusqu’à leur complexification et appellation d’« intelligence artificielle »… qu’il aurait mieux valu nommer, toujours selon elle, « apprentissage machine » et même « dressage machine » (à partir des données). Sur la fin de son exposé, elle pose la question des biais possible de l’IA. Je joue alors le jeu de fournir la réponse attendue du biais des données [10] et moins attendue du questionnement de l’intérêt à utiliser (ou non) l’IA et du choix possible de son usage. Évidemment, M^me Fouard ne relèvera pas ce questionnement, qui remettrait en cause trop largement l’évolution de notre société et du rôle (professionnel, mais aussi éthique) qu’elle « joue » à déployer l’IA.

S’en suit une pause pour « digérer » ce premier exposé, où plusieurs collègues reprendront contact avec leurs relations sans-contact.

2) L’IA pour en saigner

La deuxième partie est présentée par Salomé Cojean [11], qui nous présente l’objectif à atteindre : s’emparer de l’IA pour concevoir des documents pédagogiques et mettre en place des stratégies d’apprentissages efficaces. Or, à ce jour, si la quasi totalité des profs utilisent le numérique à la maison ou en classe, seulement la moitié mettent leurs élèves sur des ordinateurs en classe [12]. Et c’est bien dommage, car il existe déjà une flopée de logiciels miracles : Kidlearn pour la motivation [13], Tacit pour l’implicite [14]… qui s’adaptent à chaque élève, pour optimiser la performance des élèves. Il y aurait deux aspects dans l’acceptabilité de l’IA : son utilité (qui n’est plus à démontrer puisque « l’IA est partout ») et son utilisabilité (la facilité à s’en servir, qui serait l’enjeu principal). Surtout, ce qui compte est « l’intention d’usage » (mais on n’en saura pas plus sur ce point). En passant, elle discute l’intérêt de certaines pratiques humaines (qui gagnerait à être transférées aux machines ?) : si l’humanité peint depuis la nuit des temps, elle trouve « les grottes pas ouf »… mais concède qu’elle n’y connaît « rien en peinture » ! Dommage, qu’elle n’ait jamais pu accéder à l’intention des peintres. Elle en arrive ensuite à la classification des profs suivant leur « AEP » (Auto Efficacité Perçue) :

• les « AEP faibles » rencontrent des difficultés avec les innovations pédagogiques, donc dans la gestion de classe, donc sont plus stressés ;
• au contraire, les « AEP fortes » innovent largement, ce qui permet un meilleur soutien individuel, donc une meilleure autonomie des élèves.

« AEP » en questionnement, tu peux encore choisir ton camp !
Il serait normal que les profs du second degré se sentent plus menacés (par l’IA), car leur activité repose sur la performance dans la transmission de connaissance. Alors que dans le primaire, il s’agit aussi de développer des compétences générales.

A ce stade de lecture, je comprends le désarroi qui s’empare de toi qui lis ces lignes… Encore un effort avant de s’arrêter (ce que j’ai fais juste après, je te rassure, en me barrant par saturation du néant).

M^me Cojean évoque maintenant l’éthique et la morale machine, à travers l’exemple du dilemme du tramway : « un tramway hors de contrôle qui fonce vers cinq personnes attachées aux rails. Vous avez la possibilité d’actionner une manette pour rediriger le tramway sur une autre voie, où une seule personne est attachée. Le dilemme pose alors la question : est-il moral de sacrifier une personne pour en sauver cinq ? ». Ce sont ce genre de questions de haut niveau que se posent les concepteurs des voitures dites « autonomes » (sans humain qui conduit, soit un oxymore puisque l’humain n’a aucune maîtrise) : qui doit percuter la voiture s’il y a une femme enceinte qui traverse juste devant ou à côté une personne âgée ? Trois voleurs qui viennent de commettre leurs méfaits ou un joggeur ? Plusieurs scènes de cet acabit seront évoquées pendant de longues minutes.

L’IA pour en saigner, mais avec éthique ! (en fait, il y avait bien un lien – entre IA et usage éthique)
Allez, on s’arrête là.

3) Pour en finir avec l’IA

Ne dites plus :

• « apprentissage profond » mais « calculs statistiques sur des milliards de données » ;
• « éthique » mais « optimisation assurantielle des coûts/bénéfices » ;
• « école » mais « lieu stratégique d’apprentissages efficaces » ;
• « IA » mais « dressage machine cherchant à imiter l’humain » ou plus simplement « artifice d’intelligence ».

Ainsi, il serait peut-être temps d’en finir avec l’IA, avant qu’elle n’en finisse avec notre humanité.