J'ai remarqué un thème commun parmi les publications des professeurs sur l'IA : « Nous sommes livrés à nous-mêmes ! Pourquoi l'administration ne définit-elle pas une politique claire ? »
Dans l’abstrait, cela semble être une question convaincante. Mais passer de « nous avons besoin d’une politique » à « nous avons besoin ce politique » est beaucoup plus difficile qu’il n’y paraît.
Cela s’explique en partie par le fait que l’IA est une cible qui évolue rapidement. En quelques années seulement, il est passé d’un modèle de laboratoire à un avenir apparemment obligatoire, même s’il fonctionne sur le terrain comme un papier-o-matique. Cela évolue beaucoup plus rapidement que le processus d’élaboration des politiques, ce qui rend probable que toute politique soit obsolète au moment où elle sera promulguée. Pourtant, c'est partout ; le week-end dernier, ma plus jeune nièce, qui est à mi-chemin du lycée, m'a informé avec assurance que « tout le monde l'utilise ».
Certains employeurs semblent vouloir maîtriser l'IA, même s'ils ne semblent pas vraiment savoir ce que cela signifie, et maintenant certaines entreprises sont suffisamment désespérées pour les étudiants qui n'ont pas externalisé leur travail en pensant qu'ils embauchent des diplômés en sciences humaines et les forment à la technologie. C'est un retour à un modèle beaucoup plus ancien et, franchement, bienvenu.
Une politique de grand refus aurait un réel attrait pour les instructeurs qui sont (à juste titre !) fatigués de lire des bêtises présentées comme de véritables travaux d'étudiants. Mais cela placerait les étudiants dans une situation de désavantage concurrentiel lorsqu'ils seraient confrontés à d'autres qui ont réalisé un travail convaincant avec ce système. Cela suppose également que l’IA ne peut être utilisée qu’à de mauvaises fins. Étant donné la rapidité avec laquelle la situation évolue, j'hésiterais à déclarer que cela ne pourrait que nuire, même si je constate qu'un préjudice énorme est actuellement causé. Cela empêcherait effectivement l’innovation. (J'ai entendu parler d'instructeurs demandant aux étudiants de relire les slops comme exercice d'édition ; il y a quelque chose à cela.) Et cela obligerait les instructeurs à appliquer des règles qui sont si largement ignorées qu'elles remettent en question la légitimité de leur application. Lorsque la culture et les règles s’éloignent trop, la culture gagne.
L’objection environnementale à l’IA est réelle à ce stade, même si je ne sais pas si elle le sera toujours. Je pourrais imaginer que les centres de données deviennent beaucoup plus efficaces avec le temps, auquel cas l’objection environnementale deviendrait obsolète. Si la véritable objection est de slop, alors opposez-vous à slop.
(Personnellement, je m'oppose à la cooptation du tiret em par l'IA. Le tiret em est un outil d'écriture parfaitement honorable. Comme Elle Cordova l'a dit de manière mémorable, ce n'est pas parce qu'il s'est pris dans les dents de ChatGPT que c'est mauvais.)
Un grand refus créerait de sérieux problèmes dans les cours d’informatique et, de plus en plus, dans les programmes paramédicaux. Comme cela fait partie de la pratique des domaines pour lesquels nous préparons les étudiants, le laisser de côté laisserait un vide dans leur préparation. Cela pourrait même mettre les cours d'éthique dans une situation difficile, puisque les étudiants seraient invités à porter un jugement sur quelque chose qu'ils ne pourraient pas essayer eux-mêmes.
Une politique selon laquelle « vous pouvez l'utiliser pour des suggestions et une structure, mais pas pour le contenu » est probablement beaucoup trop nuancée et subtile pour être applicable.
Une politique de laissez-faire n’est en réalité pas une politique du tout.
Une politique du type « c'est l'avenir, nous encourageons donc les étudiants à l'utiliser » cède effectivement au papier-o-matic. Une vieille blague compare l’intelligence artificielle à la bêtise naturelle ; ce qui m'inquiète, c'est que le premier laisse le second tranquille. L’intérêt d’écrire, disons, un article de cinq pages analysant une campagne de marketing, un mouvement social ou un roman n’est pas l’article lui-même ; c'est le processus de création du papier. C'est là que se produit l'apprentissage. Si le processus se réduit à une invite, c'est là que l'apprentissage s'arrête. C'est la différence entre courir un marathon et en conduire un. Oui, en conduire un est plus rapide, mais cela ne vous met pas en forme. Laisser les marathoniens conduire des voitures va à l’encontre du but d’un marathon.
Une politique consistant à laisser chaque département universitaire définir sa propre politique présente l’avantage de potentiellement distinguer les cours de programmation informatique des cours de sociologie. Mais cela conduit également à une incohérence sur le terrain et à un potentiel nivellement par le bas alors que les départements se disputent les inscriptions. Et pour les très petits ministères, ce n’est pas très différent de l’absence de politique du tout.
Tout cela suppose que l’apparence de l’IA ne changera pas de manière significative avant des années. Compte tenu de ce que nous avons vu ces dernières années, c’est un mauvais pari.
Aujourd'hui, de nombreuses institutions estiment qu'il vaut mieux attendre que la poussière retombe avant de faire des déclarations radicales. Pour quelqu’un qui est exaspéré par le paper-o-matic, je peux comprendre pourquoi cela pourrait ressembler à une capitulation. Mais combler les lacunes d'une politique réelle – lorsqu'elle est omniprésente sur le terrain et que les mécanismes changent, comme nous parlons – se situe quelque part entre l'ambition et l'orgueil. Et même en disant cela, je me joins à ceux qui refusent de déclarer que vous pouvez arracher mes em-dashs de mes mains froides et mortes.
