Qu’ont en commun les rédactions d’étudiants, les articles de recherche et les programmes informatiques ? Entre autres, un gros problème : l’usage croissant d’outils dits d’intelligence artificielle générative (IAG), qui complique énormément l’évaluation de ces travaux.
L’usage galvaudé du mot crise en a fait un simple synonyme de « ça va mal ». Or la crise, c’est le changement, la rupture ; quelque chose de décisif, si on remonte l’étymologie jusqu’au grec κρίσις (krisis, jugement)1. C’est avec cette acception-là en tête que je réfléchis aujourd’hui à une possible crise de l’évaluation, au sens d’un changement décisif dans l’ordre de l’apprentissage – changement qu’il s’agit évidemment de rendre positif, sinon il n’y aura pas lieu de se réjouir.
L’évaluation dysfonctionnait déjà avant que ne débarquent les grands modèles de langage (large language models, LLM). Mais c’est une disruption qui aggrave considérablement la situation. Or cela nous fournit peut-être l’opportunité de changer les choses pour le mieux.
Les outils d’IAG ont l’air très puissants dans de nombreuses situations. En réalité, une expertise préalable est requise pour les utiliser à bon escient, et juger de la réalité de leur efficacité2.
Ceci pose un double problème : utiliser l’IAG pour apprendre revient en fait à saboter son apprentissage, donc à ne jamais devenir expert ; et la production exponentielle de travaux par IAG met une pression insoutenable sur les experts existants.
Concernant le premier problème, un exemple anecdotique récent, partagé par Julien Falgas sur Mastodon : le cas d’un ancien journaliste reconverti dans le coaching en IAG qui se vante d’avoir « appris le web design » via des LLMs. Le résultat est assez discutable – réalisation banale, code probablement difficile à maintenir, doute sur la solidité du savoir-faire acquis. Mais le problème, c’est que ce serait encore pire avec une personne ayant moins d’expérience. La réalité qu’on voit à l’école et à l’université, c’est une accélération de la baisse du niveau général, et une aggravation qualitative ; certains collègues qui recrutent à l’entrée en master m’alertent sur la chute des capacités de raisonnement conceptuel ces deux dernières années.
Il faut regarder ce qui se passe dans le monde du développement logiciel pour avoir un avant-goût des conséquences d’une délégation cognitive totale à l’IAG. Je ne compte plus le nombre de témoignages que j’ai vu passer dans ma veille à propos de l’effondrement des savoir-faire dans ce domaine, entre licenciements, démissions et déqualification. 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