Les défis de l’éducation à l’ère des machines à faire les devoirs par IA

• Les défis auxquels le monde de l’éducation est confronté à cause des machines à faire les devoirs par IA se multiplient récemment
• Les élèves ont facilement accès à la triche scolaire en utilisant des IA génératives comme ChatGPT
• Les éducateurs craignent que l’usage de l’IA n’entraîne une rupture avec les processus réels d’apprentissage et de réflexion
• Dans les établissements, on voit apparaître des expérimentations visant à limiter l’usage de l’IA ou à réintroduire des méthodes analogiques (comme l’écriture manuscrite)
• Pour surmonter ce problème, il faut une transformation de l’ensemble de l’environnement éducatif et une approche prudente

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Introduction : l’IA et la métaphore du Jihad butlérien

• L’auteur affirme depuis l’an dernier qu’il faut appliquer le principe du Jihad butlérien de Dune (« Tu ne feras pas de machine à l’image de l’esprit humain »)
• Ce principe est présenté comme un point de repère permettant de rassembler diverses inquiétudes sur l’IA en une conviction commune, tout en distinguant les usages bénéfiques de l’IA, notamment en médecine, de l’IA qui imite l’humain
• Un mouvement « anti-IA » est en train de réellement se diffuser
  • apparition de t-shirts « Destroy AI », de pièges anti-scrapers IA et diffusion grand public de messages anti-IA
  • dans les milieux littéraires et de l’édition, les clauses anti-IA deviennent une norme
• À travers des polémiques comme celle de la sélection de panels avec l’IA, les créateurs, artistes et écrivains perçoivent toute interaction avec les LLM comme une trahison de la solidarité créative

Répulsion émotionnelle et psychique envers l’IA

• On observe une diffusion d’un rejet fondamental de l’IA, au-delà d’un simple mouvement luddite
• Le malaise face à l’imitation de l’humain par l’IA et à ses usages non éthiques s’ancre profondément, au-delà des objections concrètes
• Même lorsque les critiques rationnelles de la technologie IA sont neutralisées, le rejet qu’elle suscite ne disparaît pas facilement

Le problème de l’IA dans l’éducation : l’essor de la machine à faire les devoirs

• Dans les établissements, l’impact le plus marquant de l’IA aujourd’hui est la triche aux devoirs
• Plusieurs articles montrent aussi la dépendance croissante des élèves à l’IA, la frustration des enseignants et la confusion autour de son usage
• Les tuteurs IA peuvent sembler idéaux, mais ils ont des limites, notamment les hallucinations / la production d’informations erronées et l’absence d’effet réel sur l’apprentissage

L’impact de l’usage de l’IA sur les structures d’apprentissage et d’évaluation

• L’IA sépare les productions demandées du véritable processus de réflexion et de pratique, ce qui rend plus difficile de savoir si l’élève comprend réellement
• Elle permet d’éviter la « difficulté souhaitable » (Desirable Difficulty) et n’apporte qu’une commodité à court terme
• La tentation de dépendre de l’IA agit fortement non seulement dans les matières générales, mais aussi dans les disciplines de spécialité et les cours de création

Expérience concrète en classe et problème de détection de la triche par IA

• Dans les cours universitaires d’écriture de l’auteur aussi, l’usage de l’IA générative a fortement augmenté
• Certains cas sont révélés par des erreurs d’utilisateur élémentaires (par exemple : omission d’informations sur l’auteur, erreurs factuelles), mais la détection devient progressivement plus difficile
• En raison des limites de la détection de l’usage de l’IA, les enseignants tendent à glisser, dans le processus d’évaluation, vers la méfiance, la fatigue et un état d’esprit plus hostile que coopératif
• Les étudiants apprennent eux aussi à y répondre de plus en plus habilement, et le taux d’aveu de fraude scolaire diminue progressivement

IA et écriture : une différence essentielle de nature de l’outil

• Les productions rédigées par l’IA sont dépourvues d’essentiel et, faute de véritable dialogue humain, accentuent la fatigue des enseignants
• L’IA est aussi comparée à une « calculatrice pour les mots », mais de la même manière qu’une calculatrice ne peut remplacer l’enseignement des mathématiques, l’IA ne peut remplacer la capacité même d’écrire
• Pour un véritable apprentissage et une vraie progression, la pensée créative et l’expression sans dépendance à l’IA sont essentielles

Limitation de l’usage de l’IA et expérimentations analogiques

• Pour vérifier l’usage de l’IA, les modalités de remise ont été restreintes via Google Docs et d’autres outils, mais cela augmente en pratique la surveillance et les contraintes
• Les écoles ont précisé plus finement ce qui est autorisé ou non dans l’usage de l’IA, mais en réalité, presque aucun étudiant ne cite ou ne déclare cet usage
• Les étudiants eux-mêmes ont tendance à considérer l’IA comme de la « triche » et cherchent fortement à la dissimuler

Perception et interrogations des étudiants autour de l’IA

• Les étudiants ressentent une fatigue à l’égard de l’IA elle-même, ainsi que d’une vie marquée par la dépendance accumulée aux plateformes numériques
• Certains s’inquiètent de l’abus d’IA dans leurs projets futurs, ou imaginent comme souhaitable un avenir fait d’un « usage mesuré de la technologie »
• Ces interrogations renforcent l’idée qu’il faut des restrictions d’usage de l’IA selon l’âge ou une régulation sociale

Effets cognitifs négatifs de l’IA et problèmes à l’échelle de la société

• Les technologies d’IA qui imitent l’esprit humain peuvent entraîner des effets secondaires comme la confusion émotionnelle, l’addiction ou les délires
• Ces problèmes ne se limitent pas à l’éducation et s’étendent à la fraude dans l’ensemble de la société, notamment dans le business, le droit et la science
• Cela peut provoquer une crise marquée par l’affaiblissement des bases de la confiance et l’atteinte à la vérité

Réponse envisagée : expérimentation de cours centrés sur l’analogique

• Comme stratégie d’évitement fondamentale, l’auteur prévoit d’expérimenter au prochain semestre des méthodes d’apprentissage fondées sur l’écriture manuscrite et le papier
• Les étudiants devront écrire à la main et résoudre les problèmes directement sans appareils numériques
• L’évaluation sera davantage centrée sur le processus, c’est-à-dire sur la participation et l’accomplissement, plutôt que sur le seul résultat final

Conclusion : un changement de paradigme éducatif pour retrouver l’humanité

• Les partisans d’une vision favorable à l’IA affirment que « l’IA va tout changer », mais cela ne signifie pas forcément un meilleur environnement éducatif
• L’auteur soutient qu’au terme de cette confrontation avec l’IA, il faut avant tout un environnement plus humain, fondé sur le respect mutuel et la réflexion
• Au milieu de changements incessants, il espère un retour à l’essence de l’éducation et un nouvel élan

Autres nouvelles

• L’auteur a reçu ce semestre un prix d’excellence en enseignement décerné par le gouvernement des étudiants diplômés de l’ASU
• Il a remporté la première place en fiction au niveau graduate lors de la 63e édition des Glendon and Kathryn Swarthout Awards
• Sélectionné pour la Carbon Removal Justice Fellowship, organisée par la National Wildlife Federation et le « Responsible Carbon Removal Institute » de l’American University, il suivra une formation à Washington, DC, et en Louisiane
• Un entretien a été publié sur le blog de Hayden’s Ferry Review

Art Tour: Turbulent Mountain Waterfall

• Lors d’une récente visite au Phoenix Art Museum, l’auteur a admiré Turbulent Mountain Waterfall (1991) de Pat Steir
• Cette image restera pour lui un souvenir rafraîchissant face à la chaleur à venir en Arizona

[GN⁺]

Commentaires sur Hacker News

• Peut-être que changer la méthode pourrait aussi être efficace. Je me demande ce qui se passerait si l’on utilisait l’IA pour apprendre à la maison, puis qu’à l’école on fasse les « devoirs » sous surveillance.

  • Il existe un concept appelé Flipped classroom, qui était le sujet de mon mémoire de master. En réalité, c’est déjà une vieille idée.

• J’enseigne les mathématiques dans une université de 30 000 étudiants, et récemment nous revenons à une méthode traditionnelle consistant à repasser aux examens « papier et stylo » sous surveillance. Les étudiants ne semblent pas particulièrement mécontents de ce changement, mais l’administration de l’université n’apprécie pas cette tendance. Il y a une forte pression pour que toutes les évaluations soient compatibles avec l’enseignement à distance. La politique exige le même mode d’évaluation pour les étudiants en présentiel et ceux inscrits en ligne. Comme les inscriptions en ligne sont une source importante de revenus, leur développement est considéré comme crucial. Si, parmi les 7 groupes de Calculus I, un seul est proposé en ligne, alors les 6 autres groupes en présentiel se voient eux aussi interdire toute évaluation en présentiel. Le prétexte invoqué est « l’équité ». C’est vraiment exaspérant que la situation soit ainsi.

  • Je ressens cette pression moi aussi. En fait, je pense qu’une grande partie des problèmes que nous vivons avec l’IA vient du fait qu’elle met en lumière d’autres problèmes de notre société. Par exemple, ce sont les enseignants qui connaissent le mieux le contenu des cours et qui enseignent réellement, mais le pouvoir de décision appartient à l’administration. Le fait que l’université ait pour objectif de gagner de l’argent est aussi un problème. L’IA aggrave ces problèmes, mais ce sont en réalité des problèmes structurels antérieurs à l’IA. J’espère qu’une fois la situation bien pire, on finira enfin par corriger les fondations. Avec un peu de chance, cette occasion nous permettra de réparer des problèmes que nous ignorons depuis longtemps. Sinon, tout ira simplement encore plus mal, sans même avoir la possibilité de s’améliorer.
  • J’ai un diplôme en Software Engineering de Harvard Extension, et j’ai effectivement dû passer plusieurs examens dans des environnements surveillés physiquement. Organiser cela à Madrid et à Londres n’a pas été difficile. Ce n’est pas si compliqué, ni pour l’université ni pour les étudiants. Je suis actuellement un master en ligne à Georgia Tech, et les évaluations ainsi que la surveillance en ligne se passent correctement. Même les cours très chargés en contenu mathématique, comme Simulation, étaient tout à fait faisables en ligne. En revanche, certains cours, comme Graduate Algorithms, semblent avoir plus de mal avec l’évaluation en ligne. Je comprends que les professeurs préfèrent l’évaluation en présentiel, mais pour ma part, tant qu’on offre suffisamment d’options de surveillance ou un bon choix de cours, je n’ai pas de gros griefs.
  • En Australie, même les universités d’enseignement à distance disposent de plusieurs centres d’examen surveillés dans les grandes villes. Les cours se suivent à distance, mais l’examen final doit obligatoirement être passé dans un centre officiel sous surveillance. Il arrive que l’examen compte pour plus de 50 % de la note finale. Je me demande s’il ne serait pas possible d’adopter ce modèle aux États-Unis.
  • Les étudiants que j’ai rencontrés réagissent de façon uniforme à ce « retour en arrière » par du choc et de la déception. Ils sont découragés par l’idée que le diplôme qu’ils s’efforcent d’obtenir perde de plus en plus de sa valeur, mais ils ne souhaitent pas non plus le retour des examens. Les étudiants neurodivergents, en particulier, semblent plus vulnérables dans un environnement d’examen, alors qu’ils brillent bien davantage dans des travaux ouverts — même si mon échantillon est certes biaisé. Ils disent ne pas trouver de solution. Du point de vue des étudiants, qui sont les principales victimes, aussi bien la situation elle-même que les « solutions » qui n’apportent aucune aide réelle sont simplement frustrantes.
  • Dans l’université où j’ai étudié, les professeurs insistaient presque toujours pour qu’on n’utilise que crayon et papier dans les cours techniques. Pour les dissertations, seuls certains cours autorisaient les ordinateurs portables, et même là le professeur circulait dans la salle pendant toute la durée de l’examen pour surveiller lui-même. À l’époque, j’étais sceptique sur le refus des nouvelles technologies, mais aujourd’hui j’en suis reconnaissant à mes professeurs. Le fait d’apprendre les maths en les écrivant à la main m’a donné une compréhension solide de la théorie. Quand je vois ce que font les étudiants aujourd’hui, cela m’attriste sincèrement. Professeurs, dites parfois « NON ». Les étudiants vous en remercieront plus tard.

• J’ai toujours pensé que le système éducatif était cassé depuis longtemps et presque inutile. Les enseignants m’ont rarement donné l’impression d’enseigner réellement quoi que ce soit. Au contraire, dès qu’on montre qu’on réfléchit, on se fait écraser sous prétexte que cela ne correspond pas au programme. Le fait que l’IA puisse faire les devoirs facilement montre, selon moi, que ces devoirs n’ont pas de valeur. Un véritable cours et un véritable apprentissage exigent de la collaboration.

  • Penser que les devoirs n’ont aucun sens simplement parce que l’IA peut les faire, c’est une vision superficielle. Beaucoup de devoirs peuvent aussi être faits facilement avec une calculatrice, Wikipédia ou un manuel. Cela ne signifie pas qu’ils étaient inutiles. En réalité, les devoirs servent à construire les schémas de pensée du cerveau et à apprendre plusieurs compétences à la fois. Bien sûr, les temps changent et le sens de l’évaluation n’est plus tout à fait le même qu’autrefois.
  • Le but des devoirs est de s’exercer réellement, d’identifier ce qu’il faut travailler et de suivre sa progression. Le fait que l’IA puisse faire les devoirs ne les rend pas inutiles. Bien sûr, c’est vraiment regrettable d’avoir eu une mauvaise expérience ou de ne pas avoir rencontré de bons enseignants, mais il n’est pas raisonnable de balayer tout un système qui fonctionne assez bien pour la majorité. Beaucoup d’élèves ne maîtrisent même pas la lecture ni les bases en mathématiques avant qu’on attende d’eux une pensée critique indépendante. Un point important, c’est aussi qu’à l’école on a appris, à travers les problèmes de maths, à faire un « raisonnement raisonnable sur un résultat ». La capacité à vérifier si un pont de 43 000 km est plausible me semble essentielle.
  • Aujourd’hui, l’IA peut faire des devoirs de mathématiques ou de programmation au niveau d’Harvard, mais à l’époque pré-GPT, j’ai énormément appris grâce aux devoirs, et j’aimais même les faire. Dire que tout perd automatiquement son sens à cause de l’IA est un saut logique.
  • Le véritable objectif des devoirs n’est pas de faire les devoirs eux-mêmes, mais de démontrer sa capacité à apprendre et ce qu’on a appris. Qu’on fasse faire cela par quelqu’un d’autre ou par l’IA, si les compétences ne s’accumulent pas, le diplôme perd son sens. Les universités doivent améliorer leurs modes d’évaluation pour préserver la crédibilité des diplômes. Si la capacité à utiliser l’IA est nécessaire, elle devrait être évaluée séparément et donner lieu à un diplôme distinct. En d’autres termes, il faudrait distinguer clairement un diplôme classique de Computer Science d’un diplôme de Computer Science assistée par l’IA.

• J’enseigne l’informatique / la programmation, et il n’est pas facile de trouver une politique optimale vis-à-vis de l’IA. D’un côté, moi aussi j’utilise beaucoup l’IA et elle m’aide énormément à apprendre. Mais si elle permet d’aller vite, la qualité du résultat baisse. Les étudiants considèrent les travaux obligatoires comme un « obstacle à franchir » et se concentrent sur le moyen le plus simple de passer. Dans ce contexte, l’IA ressemble moins à un outil d’apprentissage qu’à une simple machine à devoirs. Je ne peux pas introduire l’usage de l’ordinateur ou de langages atypiques — comme un compilateur que j’aurais moi-même conçu. Pour l’instant, ma méthode repose surtout sur des projets et des examens oraux. Les projets exigent de la collaboration, ce qui rend plus difficile pour un LLM de produire immédiatement la bonne réponse, et les examens oraux révèlent tout de suite le niveau et la profondeur de compréhension. Mais chaque année, certains étudiants gaspillent trois semestres ou plus sans jamais relier ne serait-ce que les concepts de base, et dans ces cas-là, je dois leur dire en tant qu’enseignant que cela a été du temps perdu. Les bases de Linux sont moins touchées, car ce ne sont que des exercices de terminal, et les LLM n’ont pas encore accès à une API de terminal. J’envisage aussi de fournir un IDE en ligne pour surveiller le copier-coller, mais l’idée que les étudiants ne puissent pas exécuter eux-mêmes les logiciels sur leur propre machine me plaît peu.

  • Je ne fais pourtant pas partie d’une génération si ancienne, mais à l’université, l’évaluation en informatique reposait sur des projets de groupe et des examens écrits en présentiel. Les calculatrices avec fonctions de programmation ou grosse mémoire étaient interdites, tout comme les ordinateurs portables. Cela ne posait pas de gros problèmes. Le débat est très animé aujourd’hui, mais j’ai l’impression qu’il ne s’agit pas de bien plus qu’un conflit générationnel ou de revendications sur les droits des étudiants. En réalité, je pense que les matières qui nécessitent de longues dissertations sont davantage en danger. Les examens oraux ou les dissertations manuscrites sur copie d’examen fonctionnaient très bien autrefois.
  • Cette attitude qui consiste à voir les travaux obligatoires comme un simple mur à franchir s’est largement répandue dans les communautés en ligne comme Hacker News. Bien avant les LLM, on voyait déjà les discours du type « l’université est inutile », « le diplôme n’est qu’un bout de papier », « le contenu des cours n’a aucune valeur », puis au bout du compte « donc tricher est rationnel ». Pourtant, quand on évalue réellement l’employabilité ou les compétences pratiques des étudiants, il est très facile de distinguer ceux qui ont vraiment appris de ceux qui ont juste voulu passer le jeu.
  • Je suis d’accord pour dire que les examens oraux révèlent bien le niveau des étudiants. S’il y a une salle informatique, il pourrait aussi être bon de proposer régulièrement, à chaque cours, des exercices de programmation en temps réel. Fournir un IDE en ligne ou surveiller le copier-coller a aussi un inconvénient : cela empêche les étudiants compétents d’utiliser leur propre éditeur. Moi non plus, je n’aime pas écrire du code dans une page web.
  • C’est assez choquant de voir que chaque année, quelques étudiants arrivent jusqu’à l’examen sans avoir compris la moindre base.
  • Si vous avez un cours où les étudiants conçoivent et implémentent eux-mêmes un langage de programmation, une solution pourrait être d’utiliser le meilleur langage créé par les étudiants de l’année précédente. Ainsi, les LLM auraient plus de mal à générer facilement les bonnes réponses. Je suis dans un domaine totalement différent, plutôt maths/info, mais je trouve l’idée intéressante.

• Je pense qu’il y a de fortes chances que l’IA accélère massivement l’apprentissage des étudiants du futur. Comme dans l’éducation Montessori, les LLM pourraient aider les élèves à explorer des trajectoires variées dans de nombreuses directions. Dans mon cas, au lycée, les enseignants esquivaient les réponses et n’allaient jamais au fond des discussions, si bien que mes interrogations restaient toujours en suspens, surtout en biologie et en chimie. Bien sûr, dans le système éducatif actuel, centré sur les devoirs, seuls les élèves réellement curieux profiteront des LLM. Si de nouvelles méthodes d’enseignement sont introduites, j’espère qu’elles sauront mieux faire émerger la curiosité présente chez tous les élèves. Si quelqu’un connaît un outil d’IA qui permette d’explorer les sujets tout en conservant la structure générale des concepts importants comme la trigonométrie, j’aimerais beaucoup en entendre parler.

  • Je pense que le cœur du problème, aujourd’hui, est cette structure centrée sur les devoirs. Ce dont les étudiants vraiment curieux ont besoin, c’est plutôt de temps libre. Au lieu d’être constamment occupés par des travaux et par l’usage continu des LLM, il vaudrait peut-être mieux revenir à une charge de cours plus raisonnable qui laisse du temps à l’exploration personnelle. Dans mon cas, quand j’ai appris seul la musique et l’électronique, je mesurais mes progrès à d’autres critères qu’un examen — par exemple, est-ce que le circuit fonctionne réellement ? Sans repères extérieurs, je doute qu’une utilisation simple des LLM suffise à produire une compréhension profonde.
  • Je construis un produit de tutorat IA conçu pour permettre des conversations de style socratique, avec la liberté de bifurquer d’un sujet à l’autre. Si cela vous intéresse, je peux vous mettre sur liste d’attente. L’objectif est de publier un MVP dans quelques semaines.
  • Quand on explore des problèmes complexes, discuter avec une IA qui peut mentir ou inventer de fausses citations devient au contraire un obstacle.
  • Je n’ai encore jamais vu de mes propres yeux un cas où l’IA aurait réellement apporté une aide explosive à l’apprentissage. Les avis en ligne ou les auto-déclarations ne m’inspirent pas confiance.
  • Autrefois, quand un concept me bloquait, les enseignants répondaient souvent de façon expéditive ou sans approfondir, ce qui laissait une impression d’inachevé. Récemment, j’ai réalisé qu’avec l’IA, l’apprentissage pouvait devenir plus fluide et plus exploratoire. Pour ma part, même si ChatGPT n’est pas infaillible, je le trouve très utile pour élargir ma réflexion, notamment en comparant des concepts ou en opposant des contre-arguments logiques. En pratique, je ne prends pas ses réponses comme des vérités, je m’en sers plutôt pour faire rebondir mes idées dans différentes directions et trouver de nouvelles pistes d’exploration.

• J’enseigne dans une petite université. Voici notre méthode :

  • tous les partiels et examens finaux sont rédigés à la main
  • nous demandons aux étudiants d’expliquer comment ils ont conçu et codé leurs devoirs de programmation (c’est faisable avec 15 à 20 étudiants, mais difficile au-delà)
  • présentations étudiantes et questions-réponses sur des sujets complexes
  • remise d’un résumé manuscrit d’une page, de schémas, de cartes mentales, etc.
  • en TP de programmation, nous modifions aussi de façon créative les exigences le jour même pour qu’ils résolvent le problème sur-le-champ (par exemple : scénario où le « client » change les spécifications) En pratique, le problème est que cette méthode demande beaucoup plus d’efforts aux enseignants, et que peu de gens veulent sortir du cadre.
  • Quand vous dites « manuscrit », vous voulez bien dire littéralement stylo et papier ?

• Si la tendance actuelle se poursuit, j’ai l’impression que la plupart des diplômes universitaires finiront par devenir totalement inutiles. Si des étudiants qui ont triché grâce à l’IA obtiennent un diplôme, alors ce diplôme n’a plus aucune valeur comme preuve d’un accomplissement académique. Les établissements qui délivrent ce type de diplôme ne valent guère mieux que les usines à diplômes malhonnêtes d’autrefois. Je me dis presque avec soulagement que mon diplôme date de 2011.

  • Les meilleurs professeurs que j’ai eus donnaient très peu de poids à la note des devoirs, voire se contentaient de vérifier qu’ils étaient rendus. L’assiduité non plus ne comptait pas du tout. Les professeurs proposaient les cours et les travaux seulement comme moyens d’apprentissage, puis l’évaluation réelle se faisait sous surveillance, soit en classe, soit dans le centre d’examen officiel de l’université. Je trouve un peu infantilisant et surprotecteur de gérer des étudiants adultes via les notes de devoirs ou l’assiduité. Il est plus rationnel de les laisser apprendre par eux-mêmes, puis d’évaluer seulement ce qu’ils ont réellement appris dans un environnement où tricher est impossible. Traquer la triche dans les devoirs donne l’impression d’un simple colmatage provisoire d’un système ancien arrivé à ses limites, plutôt que d’une vraie innovation pédagogique.
  • Les écoles et les universités doivent cesser de considérer les devoirs comme une « preuve de compétence ». Je doute de la signification même d’une note de devoir. L’ère de l’IA est déjà irréversible, donc les universités doivent reconnaître la réalité et se préparer à changer.
  • Je pense au contraire que les diplômes universitaires vérifiés vont prendre de la valeur. Les meilleures universités vont évoluer vers une plus forte insistance sur les examens en présentiel, plutôt que sur les devoirs à distance, afin de confirmer l’apprentissage réel. En réalité, la triche a toujours été répandue, et les bonnes universités disposent de mécanismes qui rendent difficile de tricher jusqu’au diplôme. Dans les universités publiques autour de moi, il est de notoriété étudiante que, selon le professeur et le groupe choisis, on peut facilement trouver des occasions de tricher et obtenir son diplôme sans difficulté. Les professeurs stricts sur la fraude se font parfois massacrer dans les évaluations étudiantes.
  • Cela n’a rien à voir avec l’IA, mais j’ai une anecdote sur la triche lors des examens en ligne. Mon neveu est passé en cours en ligne à cause de la pandémie, et à partir de là, la moyenne de la classe a soudainement grimpé. Au début, il refusait de tricher, puis il a fini par s’y mettre comme les autres. Il passait ses examens avec des dizaines de Post-it collés autour de son écran, et son père l’a grondé en entrant dans la pièce parce qu’il abîmait le mur.
  • Je ne pense pas que ce problème soit nouveau. Moi aussi, par le passé, j’ai eu des professeurs qui estimaient que l’autocomplétion dans les IDE Java nuisait à l’apprentissage, et qui nous faisaient faire les TP en nous connectant en SSH pour utiliser directement Vim et C.

• Voilà comment je faisais pour les travaux de MBA :

  • je décidais d’une opinion à l’avance
  • je cherchais suffisamment d’articles pour soutenir cette opinion, sans les lire attentivement, en me contentant d’examiner les résumés
  • en écrivant la dissertation, je ne reprenais des articles de référence que les passages correspondant le mieux à mon argument Dans cette méthode, il n’y a aucun apprentissage. On devient seulement meilleur pour chercher dans les revues. On trouve toujours beaucoup d’articles pour soutenir le point de vue qu’on veut, si on sait s’y prendre. Même si l’on confiait entièrement ce processus à un LLM, cela n’aurait, selon moi, aucun impact réel sur l’éducation.
  • C’est regrettable. Je me demande pourquoi vous n’avez pas pu apprendre en vous plongeant dans les articles eux-mêmes.
  • En réalité, le problème, c’était moi. Si l’on écrivait un article en s’appuyant sur la méthode scientifique, on pouvait sincèrement produire un bon travail sur n’importe quel sujet. Mais des diplômes comme le MBA sont en pratique perçus comme un tremplin de carrière — promotion, reconversion, etc. Le système ne récompense pas vraiment le fait de faire de la « vraie science ». Moi aussi, j’ai répété cette même méthode dans plusieurs matières, plusieurs fois, en me contentant d’accumuler les crédits. Tant que cela avait l’air plausible, c’était suffisant. Une fois dans la vie professionnelle, j’ai constaté que l’entreprise fonctionne souvent de la même façon. Il suffit de sélectionner les données qui prouvent son opinion et de les présenter ; s’il n’y en a pas, on peut toujours tirer des éléments vaguement similaires pour faire semblant d’étayer sa thèse. Même si mon opinion ou mes prémisses sont fausses, il n’y a aucune récompense à dire à son supérieur ou à son client qu’ils ont tort.
  • J’ai déjà rédigé à la place d’un ami un devoir de psychologie sans avoir la moindre connaissance du domaine, et il a obtenu la meilleure note. J’ai procédé exactement comme cela vient d’être décrit. Ma mère a même déjà proposé un service de rédaction fantôme de mémoires pour des étudiants étrangers à partir d’enregistrements de cours.
  • Même si l’on ne fait que résumer des articles, il faut se rappeler que quelqu’un, quelque part, doit bel et bien écrire ces articles et produire des connaissances par une pensée indépendante.

• Il faut une réflexion à l’échelle de l’humanité sur ce qu’est le but de l’éducation, et sur ce qu’il devrait devenir. En pratique, personne ne paie des frais universitaires pour saboter volontairement ses propres compétences et sa compréhension. Pour 90 % des étudiants, le but est clair : le diplôme est un ticket pour l’emploi. Quant aux 10 % restants, ils n’acceptent même pas les vérités inconfortables sur eux-mêmes, donc il n’y a rien d’étonnant à ce que les employeurs ne leur accordent pas leur confiance. En réalité, tout le monde sait que les notes d’examen ou la réussite académique ne sont pas des mesures objectives. Les standards éducatifs et les programmes varient énormément d’un établissement à l’autre. Au lycée, je m’en sortais à peine avec un GPA de 3,2, mais une fois à l’université, le « test de placement en maths » était d’un niveau collège, donc je l’ai réussi facilement, et même des étudiants à 4,0 de GPA devaient souvent reprendre les cours de base. Malgré cela, il y a toujours une forte hostilité envers les tests standardisés, même quand ils offrent plusieurs tentatives, comme le SAT.

  • Vous voulez dire que même les 10 % d’étudiants qui veulent vraiment apprendre doivent se résigner à jouer le jeu de l’usine à diplômes ? Je suis un peu cynique moi aussi, mais là je trouve que c’est aller trop loin.

• J’ai aussi vécu l’expérience inverse. Sans l’IA, je n’aurais probablement pas eu la patience d’aller jusqu’au bout de l’apprentissage de Rust l’an dernier en dehors de l’école. Le fait d’avoir un tuteur personnel accessible à tout moment est un atout énorme : même une question qui me vient sous la douche peut être posée immédiatement. En même temps, si je retournais à l’école, je suis à peu près sûr que j’utiliserais l’IA systématiquement pour ne pas me retrouver à la traîne dans les examens ou les devoirs. Dans un système d’évaluation fondé sur une courbe en cloche, l’IA transforme cela en environnement de théorie des jeux où tout le monde est forcé de l’utiliser.

  • Je suis pareil. L’IA est un outil d’apprentissage vraiment puissant, mais elle représente un défi pour le système éducatif.