On pensait tous que les écoles seraient obligées de se réinventer à cause de l'IA.
Mais trois ans et demi après la sortie de ChatGPT, l'éducation n'a pratiquement pas changé.
En mai de cette année, Sam Altman est retourné dans son alma mater, Stanford, pour monter sur la scène du cours CS153 et a admis son erreur :
C'est l'une de mes prédictions qui s'est avérée fausse.
Il a aussi lancé cet avertissement : si nous ne changeons pas, notre capacité de réflexion humaine risque de s'atrophier.
Il n'y a pas si longtemps, sur l'estrade du cours CS153 de Stanford, quelqu'un a demandé au PDG d'OpenAI, Sam Altman : « Que pensez-vous de l'éducation ? »
Il a marqué une pause : « Je suis inquiet. Je pensais qu'à ce stade, elle aurait déjà dû changer. »
Altman intervenant dans le cours CS153 de Stanford pour parler de l'éducation à l'ère de l'IA, admettant avoir sous-estimé la vitesse de transformation du système éducatif. (Source : Stanford Online)
Il y a trois ans et demi, au tout début de ChatGPT, Altman pensait que les étudiants tricheraient pendant un an, puis que tout le système éducatif serait forcé de se restructurer pour former des individus sachant mieux réfléchir qu'avant.
Cependant, trois ans et demi plus tard, le scénario ne s'est pas déroulé comme Altman l'avait imaginé.
Du côté de l'IA, elle est passée de GPT-3.5, capable uniquement de rédiger du texte, à des modèles pouvant réfuter des conjectures que des mathématiciens peinaient à résoudre depuis des décennies.
Et du côté de l'école, on continue d'évaluer les étudiants avec les mêmes méthodes : mémorisation, réponse standardisée, examen en temps limité sans support.
Devoirs, examens, dissertations... tout est resté pareil. En examinant l'ensemble du système éducatif, il n'a trouvé aucun changement structurel majeur.
L'homme qui a misé juste sur la « loi de l'échelle » (Scaling Law), s'est trompé dans ses prévisions sur l'éducation.
Il a déclaré que c'était l'une de ses plus grandes erreurs de prédiction de ces dernières années.
Un homme qui parle constamment d'intelligence artificielle générale (IAG) s'inquiète pour les salles de classe.
De quoi a-t-il peur, au juste ?
Il pensait que le système éducatif aurait déjà dû changer
Retour en novembre 2022, au moment du lancement de ChatGPT.
À l'époque, le jugement d'Altman était encore optimiste :
La première année, les étudiants l'utiliseraient pour tricher et n'apprendraient pas grand-chose ; puis le système éducatif se réformerait de lui-même pour enseigner bien mieux qu'auparavant.
Selon son scénario, les enseignants donneraient des projets qui rendent l'usage de l'IA indispensable, obligeant ainsi les étudiants à réfléchir davantage et à imaginer plus de nouvelles choses.
En 2024, il avait encore exprimé publiquement son optimisme : la super-intelligence apporterait un tuteur personnel à chacun, et l'éducation passerait du par cœur à la résolution de problèmes et à la pensée critique.
Résultat : l'IA a progressé à pas de géant chaque année, tandis que l'éducation n'a pas bougé.
L'externalisation à l'IA est en train de vider la pensée critique
C'est ce décalage qui inquiète vraiment Altman.
Il affirme que si l'on continue à enseigner et à évaluer les étudiants selon les méthodes du « monde pré-IAG », non seulement ces méthodes deviendront inefficaces, mais les gens « n'apprendront pas à réfléchir », entraînant un rétrécissement progressif de la pensée critique.
Externaliser la réflexion à l'IA commence par une simple recherche de facilité.
Mais avec la loi du « qui s'en sert le perd », cette capacité de réflexion autonome, comme un bras rarement utilisé, va discrètement régresser et s'affaiblir - ou comme le dit Altman, s'atrophier (atrophy).
Est-ce juste une inquiétude d'Altman, ou un fait déjà en train de se produire ?
Des études montrent qu'après l'introduction de ChatGPT en classe, les résultats aux examens mensuels ont chuté d'environ 20 % en six mois ; pour les examens d'entrée décisifs pour l'avenir, les scores ont baissé respectivement de 18 % et 24 %, et ces effets négatifs mettent deux ans à apparaître clairement.
Plus révélatrice encore est une analyse de l'Université de Californie à Berkeley (UC Berkeley).
Sur plus de 500 000 échantillons de notes, dans des matières comme l'écriture et la programmation, les notes après ChatGPT ont nettement augmenté, mais cette hausse ne concerne que les devoirs maison, pas les résultats aux examens.
Analyse de l'Université de Californie à Berkeley sur plus de 500 000 notes : après le lancement de ChatGPT, la proportion de A et A- dans les cours d'écriture et de programmation a nettement augmenté (bleu significativement positif), tandis que les B+ et moins sont restés quasiment stables. (Source : Chirikov/CSHE)
Pourquoi ? C'est de « l'externalisation », pas de « l'apprentissage ».
Une autre étude, portant sur des millions d'interactions mathématiques aux États-Unis sur une décennie, aboutit à la même conclusion : avec l'arrivée des chatbots, les exercices sont faits plus vite, mais on apprend moins.
Les devoirs sont rendus de plus en plus beaux, mais les têtes sont de plus en plus vides.
Pourquoi la renaissance éducative promise n'est-elle pas arrivée ?
Altman n'est pas le seul à être perplexe.
Ryan Brewer, membre de l'équipe technique d'OpenAI, a posté sur X qu'il était stupéfait que les grands modèles de langage n'aient pas déclenché une renaissance éducative :
« Je ne devrais pas pouvoir apprendre une langue en un mois ? Qu'est-ce qui n'a pas fonctionné ? »
Des questionnements similaires ont rapidement surgi sur X : avec l'outil d'apprentissage le plus puissant de l'histoire, pourquoi un tuteur personnel IA n'est-il pas entré dans chaque foyer, pourquoi la révolution éducative tarde-t-elle ?
La réponse n'est pas dans la technologie, mais dans l'inertie des institutions.
Le système d'évaluation universitaire - examens, dissertations, devoirs - repose depuis des siècles sur une prémisse implicite : ces tâches prennent trop de temps pour que quelqu'un cherche à tricher.
L'IA a changé cette prémisse.
Mais les écoles continuent d'utiliser les standards de l'ère pré-IAG pour mesurer une nouvelle génération qui a grandi avec l'IA, alors que la première génération d'« indigènes ChatGPT » est déjà en train d'obtenir son diplôme.
Les outils évoluent en un numéro de version, les institutions mettent une génération : la technologie est déjà là, mais les règles sont restées à l'ère précédente.
Un tuteur personnel IA infatigable 24h/24, capable de s'adapter, presque gratuit, pourrait théoriquement être fourni à chaque enfant dès aujourd'hui.
Mais il n'arrive pas, et la raison profonde réside dans la vitesse à laquelle le système éducatif se réforme lui-même.
Dans le même discours, Altman a aussi émis ce jugement :
« Cela fait trois ans et demi que ChatGPT existe. Même si l'IA progresse seulement sur la même courbe pendant encore trois ans et demi, ce que la société humaine pourra faire sera d'un ordre de grandeur complètement différent d'aujourd'hui. »
Avec la course exponentielle de la technologie, l'écart avec l'éducation ne fera que se creuser, et c'est finalement la génération d'étudiants actuellement assise dans les anciens systèmes d'examens, de devoirs et d'évaluation qui devra en payer le prix.
Les compétences qu'ils apprennent pourraient être reprises par l'IA dès leur sortie de l'école ; le jugement qu'ils n'auront pas entraîné pourrait être difficile à rattraper toute leur vie.
Ce qui se cache derrière, c'est une « dette cognitive » pour toute une génération.
Si la machine peut écrire, pourquoi l'homme doit-il encore apprendre ?
Alors, que faut-il encore enseigner ?
La réponse d'Altman est quelque peu contre-intuitive : certaines choses, même si la machine peut les faire mieux, l'homme doit encore les faire lui-même une fois.
Il a donné son propre exemple.
Il a dit être quelqu'un qui « pense en écrivant », qu'il écrit de nombreux textes qu'il ne montre jamais à personne, juste pour clarifier un problème, et qu'il est reconnaissant d'avoir appris à écrire.
Il en va de même pour la programmation : l'IA peut générer du code en une seconde, mais le processus de construction manuelle de la logique exerce le cerveau.
En clair, l'écriture et la programmation sont comme les démonstrations mathématiques à l'époque des calculatrices : la machine peut déjà donner le résultat, mais nous demandons encore aux étudiants de le déduire eux-mêmes. Le but n'est pas la réponse au problème, mais les compétences métacognitives de « réflexion » et d'« apprentissage », dont l'écriture et la programmation sont les outils d'entraînement.
Dans cette logique, Altman préconise de faire passer l'objectif éducatif de « mémoriser plus de connaissances » à « poser de meilleures questions » ; de tester la mémoire à tester le jugement, la créativité, les véritables compétences interdisciplinaires.
Et la racine du problème se trouve justement dans le système d'évaluation.
Que teste-t-on encore aujourd'hui dans les examens ?
La mémoire, les réponses standardisées, la réalisation individuelle sans support. Ces trois choses sont précisément ce que l'IA sait très bien faire et peut faire à votre place.
Alors que l'école évalue encore les étudiants sur « qui se souvient le plus, qui répond le plus justement », l'IA a fait de « se souvenir beaucoup, répondre juste » une marchandise à coût quasi nul.
À quoi sert de mesurer les capacités de la prochaine génération avec une règle que l'IA peut facilement dépasser ?
C'est là que réside la véritable anxiété d'Altman : ce n'est pas l'usage de l'IA par les étudiants qui est le plus crucial, c'est de savoir la vérifier.
Plus inquiétant qu'une dépendance excessive à l'IA, c'est d'utiliser l'IA sans savoir vérifier, d'accepter sans critique ce que la machine produit.
Si cette inertie se poursuit encore trois ans et demi, une génération perdra progressivement son terrain d'entraînement à la pensée indépendante, et ne réalisera qu'après coup : elle ne sait presque plus penser par elle-même.
Références :
https://www.youtube.com/watch?v=F_7M4Hc-usM
https://x.com/hesamation/status/2073884828861071557
https://x.com/ryanbrewer/status/2073812031988535760
Cet article provient du compte WeChat officiel « 新智元 », auteur : ASI启示录
