1. Introduction : L’IA générative, une avancée fascinante mais controversée
L’intelligence artificielle (IA) générative a révolutionné notre manière de créer et de consommer du contenu. Les outils d’IA permettent de générer du texte, des images et des vidéos en quelques secondes, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités dans de nombreux secteurs, notamment l’éducation et la pédagogie.
Dans le domaine éducatif, l’IA peut être un formidable levier pour améliorer l’apprentissage, personnaliser les contenus pédagogiques et accompagner les enseignants. Cependant, elle soulève également des questions éthiques essentielles : comment éviter la désinformation dans les contenus éducatifs ? Quel est l’impact sur le rôle des enseignants et des apprenants ? Comment garantir une IA pédagogique exempte de biais et respectueuse des droits d’auteur ?
Cet article propose une analyse des principaux risques liés à l’IA générative dans l’éducation et présente des recommandations pour son utilisation éthique et responsable.
2. Les risques de l’IA générative dans l’éducation
a) La propagation de la désinformation
L’un des dangers majeurs de l’IA en éducation est la production de contenus inexacts ou trompeurs. Les IA peuvent générer des textes ou des explications erronées, ce qui pose un risque pour l’apprentissage des élèves qui prennent ces informations pour des vérités absolues. Nous pouvons avoir affaire à une « hallucination ». Une hallucination désigne une situation où le modèle génère des informations incorrectes, incohérentes ou totalement inventées, tout en les présentant comme factuelles et crédibles. Ces erreurs subtiles, présentées avec une assurance trompeuse, risquent de fausser durablement les représentations mentales des élèves, particulièrement dans les disciplines exigeant une rigueur scientifique. Les « hallucinations » des modèles linguistiques constituent un écueil majeur pour leur utilisation pédagogique. Mais il faut savoir que certaines hallucinations peuvent être dues à un mauvaise compréhension de votre requête.
Exemple : Un étudiant cherchant une explication sur la théorie de l’évolution pourrait obtenir une réponse biaisée ou scientifiquement inexacte, influençant négativement sa compréhension du sujet.
b) Les biais algorithmiques et la discrimination
Les IA sont formées sur des bases de données qui peuvent contenir des biais culturels, sociaux ou linguistiques. Lorsqu’elles génèrent du contenu pédagogique, elles peuvent reproduire et perpétuer ces biais, influençant ainsi l’éducation de manière involontaire.
Exemple : Un générateur de contenu éducatif pourrait proposer des textes et des exercices qui privilégient une vision occidentale des événements historiques, ignorant d’autres perspectives culturelles essentielles à une compréhension globale.
c) L’impact sur le rôle des enseignants et des étudiants
L’IAg risque de remplacer certaines tâches éducatives, réduisant ainsi l’interaction humaine et la réflexion critique des élèves. La facilité d’accès à l’IA pourrait inciter les étudiants à délaisser la réflexion autonome et mener à une dépendance excessive aux outils numériques. Elle menace de développer une « paresse intellectuelle » chez les étudiants et conduit à des solutions de facilité caractérisées par le plagiat.
Exemple : Un élève utilisant ChatGPT pour rédiger automatiquement ses dissertations pourrait perdre l’occasion d’améliorer ses propres capacités d’analyse et d’écriture. Des élèves pourraient systématiquement solliciter ChatGPT pour résoudre des exercices de mathématiques, sans comprendre les mécanismes sous-jacents
d) La protection des données personnelles et la confidentialité
Les plateformes d’IA collectent des données des utilisateurs pour améliorer leurs modèles. En contexte éducatif, cela pose des questions de confidentialité des données scolaires et personnelles des élèves.
Exemple : Une plateforme utilisant l’IA pour analyser les performances d’un élève pourrait partager ces données avec des entreprises tierces sans consentement explicite, menaçant ainsi la vie privée des apprenants.
e) Propriété intellectuelle et usurpation d’identité
L’IAg peut porter atteinte à la propriété intellectuelle (PI) sous plusieurs formes. Ce problème est particulièrement complexe car les IA génératives s’appuient sur d’énormes volumes de données pour apprendre à créer du contenu (texte, image, musique, vidéo, code), souvent sans que l’origine des données soit clairement identifiée ou protégée. Si ces données comprennent des œuvres protégées par des droits d’auteur (livres, peintures, articles, musiques, etc.), l’IA peut reproduire ou imiter une œuvre existante sans autorisation ou générer un contenu très proche d’une œuvre originale sans en être une copie exacte, mais qui pourrait enfreindre le droit moral ou patrimonial de l’auteur.
Exemple : Un professeur d’arts plastiques souhaite montrer à ses élèves comment l’IA générative peut être utilisée pour créer des illustrations en s’inspirant du style d’artistes célèbres. Il décide d’utiliser Midjourney ou DALL·E pour générer une image « dans le style de Picasso » et l’afficher en classe comme exemple.
L’IA générative permet aussi de fabriquer du contenu en utilisant l’image, la voix ou le style d’une personne réelle, ce qui peut porter atteinte aux droits de la personnalité et au droit à l’image et conduire à des litiges juridiques si l’IA génère des discours, des œuvres ou des publicités associées à une personne sans son accord. Si les deepfakes sont parfois utilisés à des fins créatives ou humoristiques (cinéma, jeux vidéo), ils peuvent aussi servir à manipuler l’opinion publique, diffuser de fausses informations ou usurper l’identité d’une personne.
Exemple : Des IA vocales peuvent cloner la voix d’un chanteur et produire une chanson qui semble authentique mais qui n’a pas été interprétée par l’artiste original.
3. Recommandations pour une IA générative éthique et responsable en éducation
a) Garantir la transparence et la traçabilité des contenus pédagogiques
Les enseignants et les étudiants doivent savoir d’où proviennent les informations générées par l’IA. Les modèles doivent être entraînés sur des bases de données vérifiées et validées par des experts. Certains IAg peuvent se baser uniquement sur les sources choisies par l’utilisateu et ne se basent pas sur le Web. Ils sont mêm intégré dans les applications même de bureautique à l’instar de l’IA intégré dans Adobe ou copilot dans les applications de Microsoft. Une note spéciale à NoteBookLM qui traite un nombre de sources conséquents donnés par l’utilisateur ou Perplexity qui cites ses sources qu’il faut toujours vérifier.
Recommandation : Toujours vérifier les sources. Il est essentiel que les enseignants puissent contrôler et corriger les contenus générés avant leur diffusion en classe. Il en est de même pour les étudiants.
b) Cultiver l’esprit critique par une pédagogie active
Plutôt que de diaboliser les outils génératifs, des enseignants pionniers les intègrent dans des démarches méta-cognitives. Une pratique répandue consiste à faire comparer aux élèves différentes versions IA d’un même concept, puis à les amener à identifier les contradictions et biais sous-jacents
Recommandation : Ne jamais considérer l’IA comme infaillible. Il est intéressant de lui dire que nous ne sommes pas d’accord avec ce qu’elle avance (Par ex. Dans le chat, lui demander si elle est sûre de la réponse qu’elle vient de donner et lui demander d’argumenter plus). Ne pas hésiter de lui opposer d’autres alternatives de réponses.
c) Sensibiliser enseignants et étudiants à l’usage de l’IA
L’adoption d’une IA générative responsable passe par une formation adéquate des enseignants et des étudiants sur les limites et les opportunités de ces outils. Au delà de chartes et de recommandations, l’accompagnement est très divers car les situations et les réactions face à l’usage de l’IAg peuvent être différentes. Les enseignants et les étudiants pourraient utiliser l’IA comme un assistant, non comme un remplaçant. Par exemple, demander à ChatGPT de générer un plan de dissertation, puis travailler avec les étudiants pour l’approfondir et le critiquer. Enseigner aux élèves à questionner les réponses de l’IA (« Pourquoi ce modèle suggère-t-il cette réponse ? A-t-il raison ? Quelles sont ses limites ? »).
Recommandation : Intégrer des modules sur l’IA et l’esprit critique dans les programmes scolaires pour apprendre aux élèves à discerner les informations fiables des contenus générés automatiquement. Mettre en place un groupement d’accompagnement à cette transformation digitale majeure. Revoir les méthodes d’évaluation des élèves en prenant en compte la méthodologie, la justification et l’argumentaire plus que les résultats en s’assurant que l’élève s’est approprié intellectuellement les différents éléments qu’il présente.
d) Protéger les données personnelles et/ou sensibles
Les institutions éducatives doivent garantir que les données personnelles des apprenants ne soient ni collectées ni exploitées à des fins commerciales. Il faut savoir aussi que les données fournies peuvent être réutilisées par les modèles IA.
Recommandation : Appliquer les réglementations de protection des données, comme le RGPD, et privilégier, dans certains cas, des solutions IA locales qui ne stockent pas d’informations personnelles sensibles.
e) Respecter les droits d’auteur et favoriser l’intégrité académique
L’IA est un outil puissant, mais son utilisation doit respecter les principes du droit d’auteur et les valeurs académiques. l’IA doit être une aide à l’apprentissage et à la recherche, et non un outil de reproduction illégale ou de plagiat. Ne pas demander à l’IA de produire un contenu avec le style d’un artiste au risque d’avoir une production trop proche de l’original. Un auteur ou un artiste conserve des droits moraux sur son œuvre, même si elle est modifiée par une IA.
Recommandation : Toute utilisation de l’IA doit être mentionnée. Encourager les étudiants à utiliser l’IA pour stimuler leur réflexion, mais pas pour produire un contenu final sans modification. Inciter les étudiants à utiliser des outils de détection de plagiat et de vérification de contenu généré par l’IA avant la soumission de devoirs pour évaluation.
4. Conclusion
L’IA générative ouvre des perspectives fascinantes pour l’éducation, offrant des outils innovants pour faciliter l’apprentissage et soutenir les enseignants. Toutefois, son adoption doit être accompagnée d’une réflexion éthique approfondie afin d’éviter les dérives liées à la désinformation, aux biais algorithmiques et à la protection des données.
En intégrant des principes de transparence, de vérification et de sensibilisation, il est possible de créer une intelligence artificielle pédagogique éthique, fiable et bénéfique pour tous. L’enjeu est de faire de l’IA un allié de l’éducation, et non un substitut aux enseignants et à la pensée critique.
L’avenir de l’IA en éducation dépendra des choix que nous faisons aujourd’hui : saurons-nous utiliser cette technologie de manière responsable et éclairée ?
Article rédigé avec l’assistance de l’IA