L’intelligence artificielle générative (IAG) rend plus intelligent si on ne s’en sert pas bêtement. En effet, il s’agit de faire fonctionner ses neurones et non de consommer passivement ce qu’elle produit sans en contrôler la véracité. Cela évite de prendre pour argent comptant les informations ou affirmations erronées qui risquent de nous rendre plus bête aux yeux de tous lorsqu’on les relaie. Alors comment faire pour ne pas tomber dans le piège de la facilité et comment faire surtout si l’on est enseignant et que nos élèves l’utilisent aussi souvent maintenant ? Peut-être dans un premier temps se dire que dialoguer avec une IAG, c’est comme discuter avec quelqu’un particulièrement instruit, dont on pense que les connaissances sont infinies, mais qui ne sait pas forcément bien les utiliser. C’est comme discuter avec un « sachant » fréquemment faillible, approximatif, biaisé, et surtout limité par la manière dont on l’interroge. Cela dit, il en est de même lorsque l’on échange avec un être humain, pouvant lui aussi commettre des erreurs ou avoir des difficultés à bien mobiliser ses connaissances.
Quelles sont donc alors les bonnes façons d’interagir avec une IAG, le faire intelligemment et non bêtement ? Faire en sorte que son cerveau travaille, que son esprit critique s’affute au fur et à mesure du dialogue avec l’outil se faisant passer pour un humain ? Comment utiliser une IAG intelligemment, c’est-à-dire sans tomber dans le piège de la passivité, ni de la surconfiance ?
Tout d’abord, il s’agit de garder son esprit critique. Il ne faut jamais prendre la réponse de l’IAG comme une vérité absolue. La majorité des IAG commettent des taux d’erreurs de 10 à 40% dans leur proposition, ce qui nécessite de toujours vérifier les faits importants sur d’autres sources, davantage fiables, sur des textes originaux ou en demandant à des experts, si possible humains. On peut aussi, et c’est le plus simple souvent, demander des justifications à l’IAG elle-même : “Sur quoi t’appuies-tu pour dire ça ?”. C’est la même approche qui est conseillée quand on lit un texte sur Wikipédia, celle de se connecter aux sources et références bibliographiques en bas de page. Dans le contexte éducatif, l’application de ce principe sera de rappeler aux apprenants qu’il ne faut jamais accepter une réponse de l’IAG sans la questionner. Par exemple, si un élève lui demande : « Explique-moi la Révolution française », l’enseignant lui conseillera de vérifier si la réponse obtenue correspond au manuel de classe ou aux documents d’archives qu’il se doit aussi de consulter. Quels éléments semblent exagérés ou incomplets dans la réponse de l’IAG ? Les élèves doivent apprendre à recouper les sources plutôt qu’à recopier passivement ce que l’outil leur propose.
Surtout bien penser à préciser ses questions. Plus elles sont claires et contextualisées, plus la réponse de l’IAG sera pertinente. A une formulation vague comme “Explique-moi ça”, il faut préférer : “Explique-moi ça comme si j’étais débutant”, “Donne-moi les avantages et les limites de cette approche”, “Compare A et B en termes de fiabilité”… En effet, une intelligence artificielle ne “lit pas entre les lignes” comme un humain qui nous connaît bien, elle a besoin d’un cadre. Dans une classe, l’enseignant doit expliquer aux élèves utilisant l’IAG qu’il est important de formuler clairement la consigne pour éviter une réponse trop vague. Par exemple, au lieu de lui demander : « Explique-moi la photosynthèse chez les plantes », l’enseignant guidera ses élèves avec une consigne plus précise : « Explique-moi la photosynthèse chez les plantes en trois étapes simples, comme si tu parlais à un enfant de 8 ans », ce qui amènera une réponse plus claire et adaptée à leur niveau. Les élèves doivent constater par eux-mêmes qu’une bonne formulation de la question améliore la qualité de la réponse, ce qui est vrai aussi en dehors de l’usage d’une intelligence artificielle.
Dialoguer avec une IAG, ce n’est pas juste consommer sa réponse ! Il s’agit bien de dialoguer pour à la fois corriger les erreurs et enrichir le niveau des réponses. Il faut rebondir sur ces réponses : demander des exemples et des illustrations, une reformulation, un contre-exemple. Comme dans une conversation, il ne faut pas hésiter à mettre l’IAG en contradiction : “Et si on regardait le problème sous un autre angle ?”. Il faut tester sa cohérence : “Tu m’as dit X plus tôt, mais là tu sembles dire Y. Peux-tu clarifier ?”. Ces exercices font travailler le cerveau de l’utilisateur en même temps que l’outil. Dans une classe, la déclinaison de cela est d’inciter les élèves à utiliser les réponses de l’IAG comme point de départ pour creuser leurs idées. Par exemple, si la question de l’élève est : « Pourquoi la Première Guerre mondiale a-t-elle éclaté ? » et que l’IAG lui cite des causes politiques, économiques et militaires, alors l’enseignant peut lui conseiller de demander des contre-exemples : « Y a-t-il des pays qui auraient pu entrer en guerre mais ne l’ont pas fait ? Pourquoi ? ». Les élèves apprennent ainsi que questionner la première réponse de l’IAG permet d’aller plus loin dans la réflexion.
Il faut utiliser l’IAG comme un miroir de pensée. On peut lui demander de résumer une pensée, de trouver les failles dans un raisonnement, d’explorer des alternatives. Par exemple, lui demander : “Voici mes idées, ma façon de présenter ce sujet… dis-moi où tu vois des bénéfices, des risques quant au projet que je mène ?” L’IAG peut devenir alors une sorte de sparring partner intellectuel, pas juste un distributeur de réponses. Dans un exercice en classe avec des élèves, il est pertinent de les inciter à reformuler, à critiquer ou améliorer un travail. Un exemple simple est celui de la rédaction d’un plan de dissertation en histoire où l’enseignant peut demander à ses élèves de livrer leur plan à l’IAG et lui demander : « Où sont les points faibles ? Quelles parties manquent de clarté ? ». L’IAG devient alors une sorte de correcteur externe, qui pousse à améliorer le travail au lieu de donner directement la réponse.
Il faut accepter les limites de ce qu’une IAG est capable de produire. Elle peut en effet “halluciner”, c’est-à-dire inventer du contenu ou tout simplement se montrer trop généraliste et manquer de nuances. Cela s’explique par le fait qu’elle n’a pas d’expérience vécue, ni d’intuition humaine. Elle ne remplace pas le jugement critique, mais peut juste l’aiguiser un peu. L’enseignant en classe doit faire comprendre à ses élèves que non seulement l’IAG peut se tromper, mais qu’elle le fait souvent. Par exemple, si on lui demande : « Qui a inventé l’imprimerie ? », elle peut répondre correctement « Gutenberg », mais oublier d’ajouter que des techniques existaient déjà en Chine bien avant lui. Il s’agira alors de lui demander si elle n’a rien oublié dans ses ressources (on parle de ses data) ? Les élèves doivent constater par eux-mêmes que l’IAG n’est pas infaillible, et qu’il faut souvent la pousser plus loin dans sa production et ne pas oublier de confronter ses réponses avec d’autres sources, surtout lorsque l’on a des doutes. C’est à ce niveau de compréhension que l’expert (l’enseignant, plutôt que l’élève) peut enrichir ce que l’IAG produit.
En conclusion, utiliser une IAG intelligemment, c’est pratiquer une sorte de “dialogue socratique augmenté” : tu questionnes, tu doutes, tu reformules, tu confrontes. Tu ne délègues pas ton esprit critique : tu l’entraînes. L’IAG dans une classe ne doit pas être un distributeur de savoir, mais un « stimulant intellectuel ». Les élèves doivent apprennent à développer leur esprit critique, ce qui reste une compétence essentielle à acquérir à l’ère de l’intelligence artificielle.