L’explosion médiatique de l’intelligence artificielle (IA) et plus précisément des intelligences artificielles génératives (IAG), telles que ChatGPT, Dall·E, Midjourney, SwissGPT, Ernie Bot ou encore Google Bard, avec leur entrée fracassante dans les usages du grand public notamment, ont eu pour effet de générer, dans les débats récents, une profonde remise en question, tant au niveau des apprentissages en particulier que de l’éducation en général, suggérant même de possibles bouleversements concernant notre façon de penser (Romero et al. 2023). En conséquence, la définition et le rôle de ces technologies à l’école suscite des interrogations.

A l’instar du livre, de la télévision ou de l’Internet, l’IA fait émerger de nombreux questionnements, souvent teintés d’émotions, de la peur à l’espoir, et touchant l’ensemble du système éducatif : « Que doivent aujourd’hui apprendre les élèves ? », « Pourquoi enseigner lorsque les réponses, mêmes complexes, sont à portée de clic ? », « Les intelligences artificielles remplaceront-elles les enseignant·e·s demain ? », « Doit-on introduire un usage des IAG en classe ? » …. .

Au-delà des craintes et des fantasmes, il s’agit d’interroger l’intégration de l’IA et notamment ses usages dans l’éducation. Cela concerne en effet tant les enseignant·e·s, invité·e·s à considérer cette technologie « comme un outil pédagogique ou comme un objet d’apprentissage » (Romero et al., 2023, p.94) que leurs élèves qui se trouvent aujourd’hui munis d’un nouvel outil pour apprendre, ou mieux apprendre (Alexandre et al., 2023), et répondre ainsi aux contraintes de l’évaluation scolaire actuelle.

Par ailleurs, les questions éthiques relatives aux usages de ces outils sont prégnantes au regard des multiples enjeux sociétaux qu’ils soulèvent, entre collecte des données, respect de la vie privée, mais aussi exploitation de ces informations à d’autres fins ou encore manque de diversité des équipes de conception qui amènent à des biais de conception algorithmique et à de potentielles reproductions d’inégalités sociales, culturelles et scolaires (Collin et Marceau, 2021). A cet égard le défi est particulièrement grand car le potentiel, notamment en termes de « personnalisation » pourrait être extrêmement présent, mais reste en permanence à la limite du « contrôle » et pourrait basculer aisément d’un côté ou de l’autre (Boissière et Bruillard, 2021). Par ailleurs, cela pose par essence une autre question : « Comment peut-on encore faire société s’il y a trop de différenciation ? ».

Aujourd’hui, alors que la communauté scientifique s’intéresse de plus en plus à l’utilisation de l’intelligence artificielle à des fins éducatives (Chen et al, 2022), certaines exploitations en classe se mettent en place à l’instar du traitement du langage naturel pour les langues (Miras, 2019), les robots pour l’enseignement de l’IA ou encore l’exploration des données à des fins de prédiction des performances des élèves (Baker, 2022). Ainsi, des systèmes d’évaluation automatique aux applications utilisées pour apprendre les langues en ligne, l’intelligence artificielle occupe une place de plus en plus importante au sein du domaine de l’éducation.

Enfin, ces outils posent la question de la créativité et de sa reconnaissance. Une intelligence artificielle générative est-elle créative ? Génère-t-elle, ou soutient-elle la créativité ? Et doit-on parler de créativité ou de créativité assistée (Ariani et al., 2023) ? Ils posent aussi la problématique de la collaboration, voire du partenariat existant, ou non, entre les humains et les machines, dans la perspective d’une attention particulière à la « préservation de l’agentivité humaine » (Romero et al., 2023, p.83). Ceci soulevant alors la problématique du droit d’auteur, et de la nécessité ou non de citer ses sources, lorsque l’on utilise une IAG.

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