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#webtube : En 2026, 95 % des étudiants britanniques interrogés disent utiliser l’IA, tandis que la part de ceux qui intègrent directement du contenu généré dans leurs travaux évalués ne cesse de progresser. A mesure que les devoirs se sous-traitent aux chatbots, c’est la raison d’être de l’enseignement supérieur qui est menacée : former des esprits capables de penser par eux-mêmes.
Pourquoi un enseignant devrait-il s’infliger la lecture d’une rédaction que l’étudiant n’aurait pas écrite ? De prime abord, cela ressemble à une rupture du contrat implicite qui existe entre le maître et son disciple. Une transgression qui menace les fondements de l’école et de l’université. Bien que la culture de l’examen écrit semble perdurer en France, le monde anglophone nous annonce un renversement radical. Avec un enseignement sur écran, des examens réalisés en ligne et des travaux rédigés par le truchement des chatbots, l’éducation change de visage.
Ayant d’abord été appliqués dans les domaines purement techniques, les mécanismes de l’intelligence artificielle se sont immiscés dans ce que nous considérions comme le domaine réservé du cerveau humain : la pensée. L’IA joue sur le traitement de données à grande échelle, elle porte donc une charge cérébrale comme une machine porte une charge physique. Par ailleurs, son développement actuel se dirige vers une meilleure mise en lien, par elle-même, des données qu’elle est amenée à traiter, ce qui se rapproche de la pensée. Enfin, elle se nourrit de ce que les programmateurs et les utilisateurs lui communiquent. En somme, elle apprend. Du moins, la vitesse avec laquelle elle peut restituer le savoir lui donne l’apparence d’apprendre. Pour beaucoup d’étudiants, la tentation est grande.
L’écosystème de la triche
Du simple résumé de texte à la rédaction intégrale de devoirs, les chatbots et applications spécialisées sont devenus la norme du quotidien étudiant. Ils cèdent à la promesse de la facilité et contournent les exercices qui leur sont donnés. Le raisonnement est quelque peu sommaire, mais efficace : pourquoi faudrait-il lire un livre de la première à la dernière page quand un résumé peut aisément communiquer la trame narrative ou argumentative ? Pourquoi passer des nuits blanches à rédiger un devoir quand on peut le faire en quelques minutes avec l’IA ? Pourquoi s’acharner à réviser son cours et à l’assimiler quand on peut obtenir des résumés qui vont droit au but ? Pourquoi s’embêter à écouter en cours quand on peut simplement demander une explication du sujet à son partenaire artificiel ?
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La création des chatbots, ou interfaces de dialogue, a permis à chacun d’avoir accès à des outils dont la capacité d’archivage et la vitesse de restitution dépassent largement celles des cerveaux humains. L’éducation, particulièrement à l’échelle de l’université, souffre de l’étendue de cette IA générative. Une moitié de la gymnastique mentale impliquée dans l’éducation des esprits au sens classique – apprentissage, assimilation, restitution – peut être largement contournée. L’autre moitié, celle qui relève de la pensée originale des Hommes à partir de ce qu’ils ont assimilé, est menacée par la facilité de se contenter de ce que l’IA génère pour nous. Jamais le discernement n’a été aussi important pour juger du bon usage et des résultats de l’IA, et jamais il n’a été plus facile de s’en passer.
Pourtant, il existe des utilisations vertueuses des chatbots. Par nature, les grands modèles de langage (GML) encouragent les utilisateurs à échanger de manière active s’ils veulent bien s’en donner la peine. Les étudiants ont parfois trouvé des manières constructives d’y avoir recours de façon légitime. Par exemple, en joignant un cours dans le fil de la conversation, ils peuvent générer des questionnaires utiles à leurs révisions. Plutôt que de sous-traiter l’écriture d’un devoir ou d’une dissertation, les étudiants avisés se servent de l’IA dans la construction et l’amélioration de leur travail. Cependant, seul l’avenir nous dira, de la facilité ou de la curiosité, quelle attitude intellectuelle déterminera l’utilisation de ces outils de pensée.
Le sabordage de l’université
Pour l’heure, les évolutions de l’enseignement dans le monde anglo-saxon ne sont pas encourageantes. De nombreuses universités, plutôt que de revaloriser les travaux manuscrits réalisés en classe, se tournent vers une digitalisation des cours et des examens. Les administrations universitaires rechignent à maintenir, ou à rétablir, des modèles traditionnels d’enseignement magistral et d’examens sur table. La prédominance du contrôle continu, moins éprouvant et sans surveillance directe, offre un espace idéal pour l’usage sans restriction de l’IA. Pour le moment, les universités françaises semblent conserver une part non négligeable d’examens dans l’évaluation des étudiants. Espérons qu’elles ne céderont pas à la tentation de la facilité.
Le contournement de l’apprentissage par l’IA est exacerbé par une vision réductrice des études par les étudiants. Bien souvent, ils arrivent à l’université avec la perspective d’obtenir un diplôme qui leur donne des ouvertures sur le marché du travail. Au Royaume-Uni comme aux États-Unis, où les étudiants s’endettent à hauteur de plusieurs dizaines de milliers de livres ou de dollars, l’université est souvent perçue comme un service plutôt que comme un lieu de formation intellectuelle. Si le passage à l’université se réduit à l’obtention de résultats, pourquoi ne pas optimiser son temps et son effort en demandant à l’IA de réaliser ses travaux ? Ce n’est plus de la triche, c’est de la sous-traitance. Par ailleurs, en craignant un effet négatif sur les revenus générés par les inscriptions, certaines de ces universités pourraient hésiter à dissuader les étudiants ayant recours à l’IA.
Les enseignants pris en étau
Face à cette situation, les enseignants doivent défendre envers et contre tout une éthique de l’effort personnel. Si l’éducation est plus qu’un moyen d’insertion professionnelle, il faut remettre le développement intellectuel des individus au cœur de l’apprentissage. Face à l’infinie complexité des mécanismes de l’IA, ce sont les méthodes les plus simples qui peuvent garantir l’intégrité des évaluations. À savoir, des examens sur table avec papier et stylo. Or, les administrations des universités ne semblent pas de cet avis. Paul Sagar, professeur de théorie politique au prestigieux King’s College, l’écrit dans une tribune : « Des enseignants universitaires comme moi ont tenté de faire du bruit, mais les administrateurs nous intiment aussitôt de nous taire et de continuer à bafouer notre vocation. »
L’IA générative et les GML sont capables de produire des travaux universitaires de plus en plus sophistiqués. Les logiciels anti-plagiat, quant à eux, ne parviennent pas à suivre la cadence effrénée du développement des « modèles de réflexion », option désormais disponible sur la plupart des chatbots. Pour couronner le tout, le New York Times rapporte que des « outils “d’humanisation” réécrivent les textes générés par l’IA pour les rendre moins robotiques, stéréotypés ou banals. » L’industrie de l’IA fait preuve d’un cynisme notable par son développement parallèle des outils de détection et de contournement. Face à cette situation, l’enseignant est confronté à la plausibilité du déni. C’est son instinct contre la parole de l’étudiant.
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Néanmoins, le développement des systèmes de dépistage semble progresser. Le Daily Telegraph rapporte qu’un nouveau modèle de détection est en cours de développement par Anthropic pour son chatbot Claude. Désormais, il serait possible de programmer les GML pour qu’ils introduisent des watermarks ou des « mots en filigrane » qui ne seraient pas visibles des étudiants. Les enseignants pourraient passer les travaux dans un programme capable de répertorier ces signes afin de repérer la triche. Par ailleurs, des initiatives se mettent en place, à l’image du gouvernement danois qui a annoncé que les étudiants devraient défendre leurs travaux écrits à l’oral. Une forme de soutenance qui permettrait aux enseignants d’évaluer leur degré d’implication personnelle au cours de la rédaction.
Le savoir organique contre la logique de la machine
À chaque révolution technique, l’humanité est appelée à se demander s’il s’agit d’une évolution ou de la fin d’un monde. À notre première question, pourquoi un enseignant devrait-il s’infliger de lire un travail qui n’a pas été réalisé par l’étudiant, ce dernier pourrait bien répondre : « C’est tout ce qui m’est demandé pour valider mon année. » En un sens, en sous-traitant leurs études, ils se préparent à sous-traiter leur travail. Les matières littéraires, qui reposent sur l’affinement de la pensée et la rigueur intellectuelle, sont particulièrement vulnérables à cette évolution. Laisser les étudiants sous-traiter leur pensée mettrait fin au rêve humaniste des Lumières. L’émancipation par la connaissance laisserait place à un usage purement utilitariste d’un savoir dispensé par l’algorithme.
Si les universités ne parviennent pas à répondre aux défis que leur pose l’IA, c’est toute la société qui en souffrira. Il serait tout à fait envisageable que, dans un avenir proche, la pensée originale ne joue plus aucun rôle, toute action se réduisant à un choix entre les propositions de la machine. La logique de la machine, collectiviste par nature, l’emporterait sur la singularité humaine qui dépend de sa formation intellectuelle. La généralisation du fonctionnement artificiel aurait alors obtenu ce dont aucun régime totalitaire n’aurait été capable : la dissolution totale de la singularité des individus, désormais incapables de penser en dehors des canaux qui leur sont fournis par la machine.
Donatien Charlton, Causeur