Introduction à l'intelligence artificielle pour l'enseignement et la recherche
Depuis les débuts prometteurs des années 1950-60, suivis d’un ralentissement (ou « hiver de l’IA ») dans les années 1970, l’IA a connu une renaissance dans les années 1990 avec des avancées en puissance de calcul et en techniques d’apprentissage automatique. Aujourd'hui, les modèles de langage sophistiqués produisent un texte d’apparence humaine, bouleversant divers secteurs, y compris l'enseignement supérieur. Ce chapitre invite à réfléchir à l’utilisation de l’IA dans la production académique, en soulignant l'importance d'une approche prudente.
L’histoire de l'IA est marquée par des cycles d'optimisme et de déclin, mais les années 2010 ont vu l’émergence de l’apprentissage profond, inspiré par le fonctionnement du cerveau humain, permettant à l’IA de réaliser des tâches complexes comme le jeu de Go. Malgré ces avancées, l'IA reste limitée en termes de flexibilité et de compréhension contextuelle profonde. Elle excelle dans des tâches spécifiques, mais ne possède pas encore la polyvalence et l'intuition humaines.
La montée de ChatGPT en 2022 a relancé les débats dans le milieu académique, certains universitaires adoptant l’IA pour divers aspects de leur travail, tandis que d'autres s'inquiétaient de son impact sur l’intégrité des évaluations. La lenteur de l’adoption par les établissements académiques est remarquée, malgré les avantages compétitifs qu’offre l’IA pour les tâches administratives, l’analyse de données ou l’aide à la rédaction. Les chercheurs technophiles prennent ainsi une longueur d'avance sur leurs pairs moins à l’aise avec ces outils.
L'usage de l’IA pour rédiger une thèse ou un article académique de A à Z est techniquement possible, mais une telle approche soulève des questions éthiques et pourrait priver les chercheurs d’expériences formatrices cruciales. La rédaction d’une thèse n’est pas seulement une production de texte, mais un processus où le doctorant acquiert des compétences en analyse critique, en synthèse et en structuration d’idées – compétences vitales pour sa carrière future. L’écriture joue un rôle fondamental dans l'élaboration des idées et permet de structurer des arguments complexes et adaptés aux lecteurs. En déléguant trop à l’IA, les enseignants et les chercheurs pourraient perdre des occasions d’approfondir ses réflexions.
- Quels sont les enjeux éthiques de l’utilisation de l’IA dans la rédaction académique ? Comment cela pourrait-il affecter l’intégrité et l’originalité des travaux scientifiques ?
- Comparez les avantages et les risques potentiels de l’utilisation de l’IA pour les jeunes chercheurs (comme Jane) par rapport aux universitaires confirmés (comme Louise).
- Comment l’intégration des outils d’IA en milieu académique pourrait-elle influencer le développement des compétences en pensée critique et en recherche chez les étudiants et jeunes chercheurs ?
- Discutez du concept de l’IA comme extension des capacités cognitives humaines (selon la thèse de l'esprit étendu). Comment cette perspective pourrait-elle transformer notre approche de l’IA dans le travail académique ?
- Quelles compétences pensez-vous seront les plus précieuses pour les universitaires dans un avenir où l’IA est omniprésente ? Comment ces compétences pourraient-elles être développées ?