À la rencontre de Sylvain Desautels… L’IA et l’humilité pédagogique

Sylvain Desautels : Pour certains élèves, ça n’avancera pas assez vite. Pour certains élèves, ce sera trop compliqué. Pour certains élèves, ce sera trop long parce que la technologie permet aussi de raccourcir notre rapport au temps, alors qu’on doit convaincre nos élèves qu’il y a nécessairement un temps long à l’apprentissage.

[musique]

Louis : Bienvenue aux conversations pédagogiques avec des passionnés! Initiée par le Centre franco, cette série de balados nous présente des professionnels qui excellent en éducation. Aujourd’hui, j’ai le grand plaisir de retrouver Sylvain Desautels, un véritable passionné de pédagogie et de technologie. Son parcours est aussi riche qu’inspirant. D’abord formé en musique, au trombone, rien de moins, Sylvain était titulaire de classe, puis conseiller pédagogique.

Il détient une maîtrise en technologie éducative et il dirige maintenant une équipe de conseillers pédagogiques au sein de Campus numérique Québec. Ce qui le distingue, c’est cette soif d’apprendre. Sylvain le dit lui-même, il a beaucoup appris et il continue d’apprendre encore et toujours. Retrouvons ensemble Sylvain Desautels.

[musique]

Aujourd’hui, ça me fait très plaisir de recevoir avec moi Sylvain Desautels pour parler d’intelligence artificielle. Avant de parler d’intelligence artificielle, Sylvain, parle-moi donc d’une de tes passions.

Sylvain : Bonjour, Louis!

Louis : Bonjour!

Sylvain : Merci de l’invitation. Ça commence bien ça, c’est une bonne question. Une de mes grandes passions, c’est la musique jazz, surtout le swing et le blues. Je suis tromboniste de formation. J’en joue encore beaucoup du jazz, dans de grands ensembles, dans de petits ensembles. C’est une place où nous n’admettons pas l’intelligence artificielle.

[rires]

C’est du jazz naturel.

Louis : Il n’y a pas la petite machine qui joue la partition trombone à côté de toi, si je comprends bien?

Sylvain : On peut avoir des supports technologiques pour pratiquer, pour travailler le côté théorique de la musique avec une grande efficacité. C’est un support qui n’existait pas quand j’ai fait mes études en musique. Ça aurait vraiment changé la donne, mais il n’y a rien comme des êtres humains qui se rencontrent pour faire de la musique ensemble. L’interprétation de la création, ça ne peut pas être fait par une machine. Impossible.

Louis : Étant musicien moi-même, je te comprends très bien. En même temps, parce qu’on se connaît un petit peu, c’est certain qu’il y a de l’intelligence artificielle dans ta vie ou non?

Sylvain : Il y a de l’intelligence artificielle dans mon travail de technopédagogue. Il y en a dans mon travail de conseiller pédagogique et, étonnamment, très peu dans ma vie personnelle. C’est-à-dire qu’il y a une tendance, forcée ou pas, parce que, lorsqu’on fait des recherches, par exemple sur Internet, on va nous proposer des outils d’intelligence artificielle sans qu’on le demande. Sans qu’on ait sollicité quoi que ce soit, on nous met tout de suite des solutions d’intelligence artificielle générative de textes d’habitude dans la face.

J’ai plutôt l’habitude de contourner ces solutions faciles-là pour toutes sortes de raisons dont on pourra discuter plus tard. Alors que, dans ma vie professionnelle, un, je dois être au courant de ce qui se passe et je dois essayer de comprendre les enjeux pédagogiques, technopédagogiques, éthiques, les enjeux d’intégrité académique, de littératie numérique.

Bref, il y a beaucoup de portes d’entrée pour étudier ce qui se passe avec l’intelligence artificielle générative présentement dans le grand monde de l’éducation, pas qu’en enseignement supérieur.

Louis : Parlons-en justement parce que, là, tu viens d’ouvrir la porte. De plus en plus, j’ai l’impression qu’on parle d’intelligence artificielle comme quoi ça devrait avoir un rôle dans nos écoles. Qu’est-ce que tu penses de ça?

Sylvain : Nos systèmes éducatifs sont surchargés, ça veut dire que les gens ont des tâches administratives lourdes, ça prend du temps. Ça prend tellement de temps qu’on a l’impression que ça nous éloigne de notre mission première, qui est d’être avec des élèves qui sont en train d’apprendre, de les amener à créer des apprentissages, à acquérir des connaissances, à développer des compétences. Là, on se cherche des raccourcis ou des aides pour aller plus vite dans les tâches.

Louis : Des moyens.

Sylvain : Exactement, des moyens, qui vont nous permettre d’aller plus vite. Supposons qu’on utilise l’intelligence artificielle générative de textes pour composer des courriels s’adressant aux parents, on a peut-être gagné du temps si la requête est bien faite, si l’outil est maîtrisé, si l’on peut démontrer qu’on va utiliser ce temps-là pour faire quelque chose de mieux.

Là, dans le milieu, j’entends beaucoup l’expression « des activités à valeur ajoutée ou à valeur pédagogique ajoutée », dans le sens que le robot va me libérer du temps que je vais pouvoir investir avec les gens qui sont importants, à savoir les élèves de ma classe, qui ont besoin de ma présence. C’est encore à démontrer. J’ai l’impression qu’il y a beaucoup de publicités, de promesses, par rapport à ce que l’IA va nous permettre de faire dans les écoles.

Il y a une partie qui est tout à fait fondée, qui est réaliste et qui est déjà en marche, puis il y a une autre partie où l’on est dans l’esbroufe, dans l’espoir d’une baguette magique, dans l’illusion qu’on va être soulagé de certaines tâches qui nous bouffent du temps, qui sont chronophages.

Louis : Je ne sais pas si c’est une lubie parce que, justement, gagner du temps, j’ai l’impression que, quand même, il faut que je maîtrise la technologie. Puis, deux, quand je vais l’avoir maîtrisé, peut-être que je vais gagner du temps, mais on va m’en demander plus parce que tout le monde sait que j’ai plus de temps, donc, à la fin, je n’aurai pas plus de temps.

Sylvain : La machine nous en promet beaucoup, effectivement, et puis, qu’est-ce que je ferais de ce temps-là gagné? Dans une première phase, il faut s’approprier l’outil. Ensuite, il faut construire une requête, c’est tout l’art de la rédactique, ce que les Anglais appellent le prompt engineering.

Louis : C’est-tu le bon français, ça, rédactique?

Sylvain : La rédactique. L’art de la rédactique se peaufine. C’est déjà beaucoup de temps et d’efforts pour apprendre comment bien orienter, bien rédiger la requête.

Louis : Poser la requête. C’est ça?

Sylvain : Oui. Évidemment que la promesse des grandes compagnies d’intelligence artificielle, c’est de rendre l’outil tellement convivial qu’il comprenne le langage naturel et que simplement, en jasant, c’est la traduction de chat, en jasant avec le robot conversationnel, on arrive à lui faire comprendre ce dont on a besoin. En retour, celui-ci s’adresse à nous avec des formules très conviviales du genre : « C’est une super idée. Oui, ça me tente. Je vais te donner les pistes pour t’aider. » Il se présente comme s’il était un ami de l’utilisateur.

Là, on tombe dans un des autres grands risques, on appelle ça l’anthropomorphisme. C’est-à-dire donner des propriétés humaines à une machine qui n’est pas humaine. Tu remarqueras que, dans notre langage, on va utiliser des verbes d’action qu’on va prêter au robot et qui vont lui donner des qualités humaines; par exemple, on va dire : « Le robot crée des solutions. Le robot répond à des questions. Le robot se trompe. Le robot commet des erreurs. Le robot hallucine. » Le robot ne fait rien de tout ça. Tous ces verbes-là sont inappropriés. Tout ce que le robot fait, c’est qu’il calcule.

La machine est capable de calculer les probabilités d’une séquence de caractères plausibles dans le contexte. C’est ça la génération de textes, c’est qu’est-ce qui devrait normalement aller là. Dans les premières versions des robots conversationnels, on pouvait dire, par exemple : « Compléter la phrase suivante : Après la pluie vient le beau–. » Là, toute la salle répond : « le beau temps » parce que c’est ça qui est attendu.

Si je mets autre chose, ça a l’air d’une erreur ou d’une blague. Comment c’est apporté? Ça crée un malaise ou ça fait rire. Ça, c’est la réponse humaine à ce que la machine nous donne. Aujourd’hui, on a des modèles très avancés. On a des robots qui sont hyperperformants, rapides, fluides, qui utilisent un ton convivial qu’on retrouve, par exemple, dans les textos d’habitude. Là, on va avoir de la difficulté, si l’on n’a pas beaucoup d’expériences. On va avoir de la difficulté à voir la machine derrière le texte.

On va avoir de plus en plus de difficultés à être critique par rapport à ce qui nous est donné, à découvrir les biais, à voir le piège dans cette conversation-là. Ça, ça m’inquiète. C’est un enjeu qui doit être attaqué, étudié, discuté avec les élèves dès le plus jeune âge. On doit voir la machine à lire, puis en parler.

Louis : Justement. Parce que, là, on est en train de décortiquer un petit peu l’intelligence artificielle, ses pièges, et cetera. Moi, si je me retrouve comme personne enseignante dans ma classe, puis on est à l’automne, et je suis conscient de tout ça. En même temps, je suis conscient que mes élèves, probablement la plupart, utilisent l’intelligence artificielle, pour plein de raisons. Qu’est-ce que je fais, moi? Je commence par où? Parce que je veux bien faire. On ne peut pas nier le fait que l’intelligence artificielle fait partie de nos vies. Alors, qu’est-ce que je fais?

Sylvain : Absolument. D’abord, un pas de recul pour se dire : « Comme prof, quelle est ma mission? Quel est mon travail fondamental? Qu’est-ce que je dois faire dans la vie de ma classe? » Je dois éduquer, je dois préparer mes élèves à être des citoyens dans le monde, je dois discuter avec eux. Première chose à éviter, je pense, premier conseil que je donnerais, n’attendons pas d’être des spécialistes, d’être des experts de l’intelligence artificielle pour se permettre d’en parler.

Tout le monde, on le voit dans les colloques universitaires, même les grands experts disent : « Je ne suis pas expert de toute l’intelligence artificielle, je connais un petit morceau. » Même ceux qui conçoivent ne savent pas exactement comment ça fonctionne. Ils ont évidemment une bonne idée, mais pas dans le menu détail. On se lance, on en discute. On fait réaliser à nos élèves.

C’est-à-dire, dans quelle situation ils s’en servent? Qu’est-ce que c’est? Par exemple, on fait une bête recherche sur un moteur de recherche. Avec notre navigateur, on s’en va sur Internet, puis on pose une question dans la petite barre de dialogue. Sans qu’on ait demandé quoi que ce soit, on a maintenant ou avant les résultats de recherche qui sont des sites Web répertoriés, pertinents à notre requête, on a maintenant un petit texte qui est généré par l’IA. Est-ce qu’on doit lire? Est-ce qu’on doit prêter attention? Est-ce qu’on doit considérer comme exacte cette réponse-là?

Ensuite, en classe, je poserais la question : « Est-ce que vous vous en servez de ces résultats-là? Est-ce que vous savez comment c’est fabriqué? Est-ce que vous avez une petite idée de l’impact environnemental de cet outil-là? Par exemple, consommation d’électricité dans des pays où l’on n’a pas d’énergie renouvelable. On a des centrales avec–

Louis : Je voulais juste dire consommation d’eau.

Sylvain : Consommation d’eau potable dans certaines régions. Consommation des matériaux, dont des terres rares, pour fabriquer les machines qui permettent cette puissance de calcul, et cetera, jusqu’aux implications sur des populations humaines. C’est-à-dire qu’entraîner l’IA a d’abord été un travail d’êtres humains devant des machines qui validaient les premières réponses. Ces gens-là, exploités, faiblement payés, seront probablement les derniers utilisateurs.

C’est-à-dire qu’aujourd’hui ils n’ont même pas les moyens de se servir de toute cette technologie-là qu’ils ont contribué à mettre sur pied. Il y a des sociologues, il y a des éthiciens qui voient, dans la montée de l’intelligence artificielle, un néocolonialisme et de l’extractivisme. C’est-à-dire, je m’en vais dans un pays, j’extrais les ressources naturelles pour faire marcher mon robot, c’est-à-dire fabriquer l’ordinateur, et cetera, et aux populations locales, je ne laisse rien parce qu’ils n’ont pas les moyens d’avoir accès à toute cette technologie-là. Il y a des enjeux.

Là, l’enseignant, l’enseignante dans sa classe, connaît son groupe d’âge, connaît ses élèves, connaît son curriculum. Il faut voir les portes d’entrée, de quoi on va discuter avec nos élèves, à quel niveau on va amener ça, et cetera? C’est là que le professionnel a une réflexion à faire. Là, je viens de démontrer qu’on a besoin de réels professionnels de l’éducation dans nos salles de classe pour brasser ces idées-là. C’est très important.

Louis : Si je résume ce que tu viens de dire, une prise de conscience par rapport à qu’est-ce que c’est l’intelligence artificielle. Ensuite, comment ça fonctionne pour générer réponses, et cetera, les impacts de ça? Puis, après ça, là, on a une bonne image et, là, on est prêt à, je dis bien, potentiellement, l’utiliser en salle de classe ou non?

Sylvain : Potentiellement. On pourrait se dire, par exemple : « On a évalué tout ça avec nos élèves, on en a discuté. » Là, on va leur faire vivre un projet pendant lequel ils vont utiliser une certaine forme d’intelligence artificielle générative. Si l’on choisit l’intelligence artificielle générative d’images. Là, on vient d’ouvrir une boîte de Pandore. C’est-à-dire qu’on lance nos élèves sur un projet, puis on leur dit : « Au final, vous allez faire générer une image qui va illustrer le projet ou une partie du projet, ou qui va en faire partie, en tout cas, peu importe le processus de création. »

L’élève va avoir à apprendre et, là, c’est encore de la rédactique, à donner la bonne requête pour avoir l’image attendue. Probablement qu’il va être déçu des premières itérations, les premières versions que la machine propose. « Ce n’est pas satisfaisant, ce n’est pas selon nos attentes, ce n’est pas pertinent dans notre projet. », et l’on recommence. Là, les modèles s’améliorent au niveau de la consommation d’énergie, mais c’est encore énorme.

C’est-à-dire que la consommation d’énergie pour générer une seule image, c’est tellement d’électricité, c’est tellement d’eau potable, tellement de gaz à effet de serre. En tout cas, l’empreinte est tellement lourde au niveau environnemental que, là, je suis dans un dilemme : « Est-ce que je vais, pour démontrer que c’est utile ou pas dans un projet en classe, polluer plus que nécessaire dans un monde où nos élèves de plus en plus jeunes sont écoanxieux? » Ça me cause un problème éthique fondamental.

Est-ce que j’encourage ça? En même temps, je reviens à ma prémisse, je veux, comme éducateur, les préparer à être des citoyens éclairés, des adultes qui vont pouvoir prendre des décisions éclairées. Il faut s’y frotter à cette intelligence artificielle générative de textes ou d’images, bientôt de vidéos ou de sons, mais, en même temps, il faut développer tout de suite l’esprit critique. Qu’est-ce que ça donne? C’est quoi la valeur ajoutée? C’est quoi le coût? « Ça ne coûte rien, Monsieur, c’est gratuit, là. »

Premièrement, si c’est gratuit, c’est vous le produit. Comme on dit souvent, le capital algorithmique va dans ce sens-là. Sinon, c’est quoi les coûts environnementaux? C’est quoi les coûts humains? Ainsi de suite. Après ça, on prend une décision.

Louis : J’étais pour dire, tu viens justement de mentionner. Parce que je t’écoute, puis j’entends ce que tu dis par rapport à avoir cette réticence automatique à utiliser l’intelligence artificielle parce qu’elle est là, parce qu’elle est disponible. Si l’on n’est pas conscients des impacts, oui, tu l’as très bien dit. Tu as dit : « Oui, Monsieur, c’est gratuit. », mais le serveur et les multiserveurs qui sont quelque part, peut-être pas dans ta ville, mais ils ont un impact. Là, tu viens de mentionner l’importance de développer l’esprit critique.

Je te pose la question. Encore une fois, je suis dans ma classe et je veux développer l’esprit critique chez mes élèves. Je fais quoi?

Sylvain : Je pense que je prendrai mes vieux réflexes de modélisation, de pratique guidée et de pratique autonome. Je poserai devant la classe la requête. Je recevrai à l’écran et publiquement, dans ma classe, la réponse générée par l’intelligence artificielle. Je réfléchirai à voix haute en tant que prof, en tant qu’adulte, en tant qu’être humain, à ce qui vient d’arriver. Je laisserai à mes élèves l’opportunité d’entendre ce qui se passe dans ma tête pendant que je réfléchis à ce que je constate.

Les élèves de tous les niveaux ont besoin d’entendre un, j’ouvre les guillemets, expert, c’est-à-dire l’adulte qui est dans la classe et qui enseigne, d’entendre ce qui se passe dans leur tête à ces experts-là. On dit, en modelage : « Mettez un haut-parleur, un porte-voix, tiens, sur votre cerveau, pour que votre classe entende ce qui se passe dans votre tête. » Première chose à faire.

Ensuite, je poserais la question sur chronométrer le temps requis pour arriver à ses fins; par exemple, on a une tâche de rédaction à faire et l’on veut confier certaines étapes ou l’entièreté du projet à l’intelligence artificielle générative de textes. Parfait. On sait qu’on va avoir à peaufiner notre requête, à faire plusieurs précisions, revenir souvent, demander des précisions, des ajustements, et cetera.

Si l’on calculait de façon très précise, avec un chronomètre, le temps qu’on a investi dans la tâche par rapport à un autre sous-groupe de la classe qui le ferait à partir de rien sur la page blanche, à quel constat on arriverait? Qu’est-ce qui prend le moins de temps? Là, je sais que, dans certaines classes, parce que je l’ai vécu dans des ateliers d’arts plastiques, il y a des élèves qui vont me dire : « Je ne peux pas commencer, Monsieur, je n’ai pas d’inspiration. La page blanche, je ne suis pas capable d’attaquer ça. »

Il y a une jeune adolescente qui m’avait dit : « Je ne peux pas partir de la page blanche parce qu’on m’a empêchée d’aller où je n’étais pas là quand ma classe est allée sur Google Images puiser de l’inspiration. » Sans cette étape zéro-là, elle ne se sentait pas compétente pour mettre quoi que ce soit comme idée sur la page blanche. Il y a donc un risque, et il faut le dire à nos élèves, de perdre l’agentivité, c’est-à-dire le contrôle sur nos apprentissages.

Là, trouver un moyen facile de faire comprendre ça à vos élèves selon leur âge. Si l’on se sert tout le temps de la béquille, intelligence artificielle, pour se partir, pour nous aider, pour avoir des idées, pour corriger nos fautes, pour, je ne sais pas quelle tâche, qu’est-ce qu’on perd comme autonomie? Qu’est-ce qu’on perd comme capacité à penser par nous-mêmes? Qu’est-ce qu’on perd comme capacité à avancer sans la machine? Puis, est-ce que c’est grave?

Louis : Je pose la question, puis ne sois pas sévère sur la personne qui la pose. Si j’entends ce que tu dis, est-ce qu’on a perdu quelque chose quand on a commencé à utiliser la calculatrice? Parce que c’est un genre de propos que j’entendais. Non, les élèves ne doivent pas utiliser la calculatrice parce qu’ils ne sauront plus comment calculer.

Sylvain : À chaque révolution technologique, on se pose cette question-là. On va repartir de la calculatrice, mais je vais aller dans un plus large après. Quand la calculatrice est arrivée, on s’est dit : « Les élèves ne seront plus capables de faire du calcul et ils ont besoin de ce muscle-là, d’exercer ce calcul-là. » Qu’est-ce qu’on faisait à la main avant? On faisait des racines carrées à la main.

J’ai regardé un petit tutoriel récemment pour apprendre à faire des racines carrées à la main, c’est diablement long. Si nous n’avions pas la calculatrice, nous ne pourrions pas faire des mathématiques aussi avancées. À l’âge de 14, de 15 ans, les élèves font des maths très avancées par rapport à ce qui se faisait il n’y a même pas 50, 60 ans.

Louis : C’est positif.

Sylvain : C’est positif si les bases ont été bien enseignées. Nos élèves en bas âge, dès leur entrée à l’école ou même avant l’école, en activité préscolaire, ont besoin de bases solides en numération, en dénombrement, en géométrie, et cetera, puisqu’un jour, sans ces bases-là, ils vont frapper un mur; par exemple, même avec une calculette, les élèves qui ne maîtrisent pas la base 10, quand ils font des conversions d’unités, ils ont de sérieuses difficultés. Puis, là, le prof ne peut pas boucher tous les trous qu’il y a dans le parcours de l’élève. Le cours avance.

Toutes les technologies disruptives, qui ont été des révolutions changeantes, qui nous permettent de dire aujourd’hui : « Il y a eu un après, puis il y avait un avant. » Toutes ces technologies-là, ou ces moments clés, charnières dans l’histoire, ont amené de gros questionnements, puis un certain braquage de la part des profs. Par exemple, quand on a inventé l’imprimerie, on s’est dit : « Confier à l’écriture notre mémoire, c’est ramollir le cerveau. »

Si l’on a beaucoup de livres à l’école, nos élèves n’apprendront plus par cœur, donc leur cerveau va ramollir. On était contre ça dans certains cercles. L’école a perdu le monopole de la mémorisation quand on a inventé des mécanismes pour déléguer à des livres ce travail intellectuel-là. L’école a perdu le monopole des connaissances quand on a inventé Internet. Internet, pas dans le sens primitif du terme, dans le sens de naviguer sur des sites Web qui offrent la connaissance, Wikipédia. Combien de profs se sont braqués contre Wikipédia.

Le World Wide Web, les trois WWW, c’était la fin du monopole des connaissances pour l’école. On pouvait apprendre toutes ces choses-là en dehors de l’école. Là, aujourd’hui, il nous arrive une technologie qui menace le monopole de l’école sur l’enseignement. Il est possible d’avoir un tuteur virtuel qui va nous enseigner des choses. Les nouvelles versions des robots conversationnels nous amènent là-dedans, en posant des questions aux étudiants au lieu de leur donner des réponses toutes faites, puis en les guidant de façon plus ou moins adéquate.

Parce que, pour certains élèves, ça n’avancera pas assez vite. Pour certains élèves, ce sera trop compliqué. Pour certains élèves, ce sera trop long parce que la technologie permet aussi de raccourcir notre rapport au temps, alors qu’on doit convaincre nos élèves qu’il y a nécessairement un temps long à l’apprentissage.

[musique]

Louis : Pour écouter la suite de ce balado ou encore pour découvrir les autres épisodes, visitez le site Internet du Centre franco sur Institut sous l’onglet Formation. Vous pouvez aussi les retrouver sur Spotify et sur baladopedago.com, un site qui propose une riche sélection de balados éducatifs en français. Enfin, pour découvrir l’ensemble de nos nouveautés, inscrivez-vous à notre infolettre, consultez nos réseaux sociaux ou visitez le centrefranco.ca.

[musique]

Sylvain Desautels : Si la machine est entraînée avec la langue et donc la culture et donc la compréhension du monde d’une certaine population, nous, qui sommes de culture minoritaire dans un milieu quelconque, nous sommes sous-représentés dans la base de données de la machine, et donc on n’a pas notre point de vue qui s’exprime.

Louis : Bienvenue aux conversations pédagogiques avec des passionnés! Initiée par le Centre franco, cette série de balados nous présente des professionnels qui excellent en éducation. Au début de cette seconde partie, Sylvain Desautels nous rappelle l’importance de se donner du temps. Du temps pour que le personnel enseignant apprenne à apprivoiser l’intelligence artificielle, et du temps pour les élèves afin qu’ils et elles puissent en tirer le meilleur, poser de bonnes questions et surtout apprendre à vérifier les réponses générées par la machine. Il nous invite enfin à faire preuve d’une grande humilité pédagogique face à ces nouvelles réalités. Bonne écoute!

Sylvain : La tâche des profs devant l’intelligence artificielle comme phénomène de société est immense. Il ne faut pas faire comme si ça n’existait pas, c’est l’affaire de tous. Là, tu vas me dire : « Oui, mais il n’y a pas de note sur la littératie numérique de l’intelligence artificielle au bulletin. Ça ne sera pas évalué, fait qu’il n’y a personne qui va s’en occuper. » C’est là le problème.

Louis : Grande erreur.

Sylvain : Grande erreur.

Louis : Si tu n’es pas conscient que l’intelligence artificielle a un impact dans ta salle de classe, il faudrait que tu écoutes notre balado. Moi, je donne toujours l’exemple que c’est comme si, là, tu es prof, tu as tes étudiants devant toi, imagine que chacun et chacune ont un assistant ou une assistante à côté d’eux, qui peut faire n’importe quoi. Ça ne veut pas dire qu’est-ce qu’ils vont faire, ça va être bon.

Sylvain : C’est ça le problème, il faut valider.

Louis : Dans la croyance populaire, j’ai à côté de moi un quelque chose qui peut tout faire, fait que toi, monsieur le prof ou madame la prof, prépare-toi parce que je vais contester ou je ne sais pas qu’est-ce que je vais faire.

Sylvain : Oui. Du côté des profs et même du personnel administratif des écoles, on disait tantôt, ça prend du temps. Apprendre la machine, ça prend du temps. Apprendre à faire de bonnes requêtes, et ça prend du temps juste rédiger la bonne requête, puis demander des précisions ou des ajustements ou des corrections à la machine. Là, on n’a pas parlé du temps que ça prend pour vérifier si la réponse est bonne. Est-ce que je laisse ça entre les mains de mes élèves? Est-ce que je fais confiance à la machine pour que la machine guide mes élèves?

D’un autre côté, il y a un point de vue vraiment intéressant de ce que c’est ne pas comprendre en classe, puis être gêné de poser la question. Jusqu’à il n’y a pas si longtemps, le prof disait en classe : « Est-ce que tout le monde a compris? Est-ce qu’il y a des questions? » Que celui qui ne comprend absolument rien, mais qui est gêné de le dire, qui a peur du regard des autres, il affirme qu’il est complètement dans le champ, mais il ne dira rien. Il s’en allait à la maison, puis il restait dans le brouillard.

Aujourd’hui, cet élève-là s’en va à la maison, puis il va demander à un robot conversationnel. Il va oser lui poser la question qui n’a pas été donnée en classe et le robot va lui répondre. Est-ce que la réponse donnée par le robot est bonne? Dans plusieurs cas, elle est excellente. Dans certains cas, elle est plus claire et compréhensible que ce que le prof disait en classe. D’aucuns vont dire : « La machine est meilleure prof que le vrai prof dans la classe. » Oups! À quoi sert le prof, donc? Il faut avoir cette conversation-là dans l’équipe-école.

Louis : C’est parce que ta réponse n’est pas complète, parce que, dans certains cas, oui, meilleur que le prof, mais, dans certains cas, la réponse n’est pas bonne aussi.

Sylvain : Dans certains cas, la réponse n’est pas bonne. Là, il y a toutes sortes d’enjeux parce que, dans l’acronyme GPT en anglais, le transformateur génératif préentraîné en français, il a été entraîné sur beaucoup de textes, une grande quantité de données. Le risque, c’est de donner de plus en plus de mauvaises réponses à la machine, soit en donnant des réponses d’élèves, soit en donnant des explications de profs, soit en donnant n’importe quoi qui va nourrir des erreurs.

Si l’on dit à la machine : « Tu t’es trompée, ce n’est pas la bonne réponse. » Elle va toujours commencer sa réponse suivante par : « Ah oui! c’est vrai! Je m’excuse. », puis elle va répondre à autre chose. Parce que la génération de textes, ça n’a pas été inventé pour donner la bonne réponse. Ça a été inventé pour donner la réponse la plus probable à la requête de l’utilisateur. On s’est même dit, dans certaines compagnies, le client va aimer mieux avoir une réponse que de se faire dire je ne sais pas. Ç’a parti comme ça.

Louis : C’est pour ça que l’intelligence artificielle ne dit jamais je ne sais pas. Elle donne toujours une réponse.

Sylvain : Elle donne toujours une réponse, la plus probable, dans le contexte, et elle se raffine. Dans les premières versions, on pouvait y faire du n’importe quoi. C’est une question à demander à votre prochain souper d’amis, parler d’intelligence artificielle. Demandez-vous entre vous la première fois que vous êtes allés sur un robot conversationnel, quel qu’il soit, qu’est-ce que vous lui avez demandé? La plupart du temps, c’est des niaiseries. On s’est rendu compte après que la machine se nourrissait de toutes ces inepties.

Louis : Est-ce qu’on pourrait faire une comparaison finalement? Tantôt, tu as mentionné Wikipédia. Je me souviens qu’au départ, Wikipédia, on questionnait la valeur de l’information qui se retrouvait dans Wikipédia. Par contre, aujourd’hui, là, on dit : « Ce n’est quand même pas si pire Wikipédia. » Il y a comme une progression, je pense.

Sylvain : Il y a un système qui s’est partiellement autorégulé, et des experts de différents contenus ont décidé d’apporter de l’eau au moulin de Wikipédia pour peaufiner des articles. Il y a un système, dans Wikipédia, qui met en doute des sources qui sont mal citées, des références qui ne sont pas claires, et cetera, et l’on invite les utilisateurs à corriger ces lacunes-là, si bien qu’à un moment donné les articles deviennent de plus en plus fiables, mais pas dans toutes les langues.

Il y a des minorités qui sont sous-représentées sur le web en général, sur Wikipédia en particulier, et qui sont mal servies, ou la vérité est desservie en quelque sorte. Ensuite, il y a des débats politiques ou autres sur Wikipédia qui présentent l’information avec partialité. Là, on réécrit des articles constamment, mais ça, c’est un autre débat. Restons sur les faits, sur la science, sur les choses qui servent à l’école. Les animaux, la météo, la géographie, les sciences physiques, la chimie, et cetera, la musique même.

Louis : Les réponses faciles.

Sylvain : Les réponses faciles, les réponses « googlables », comme on disait il y a quelques années. Est-ce que vous avez des examens avec des réponses googlables? Ces réponses-là se trouvent dans Wikipédia et sont justes. Pour répondre à ta question, on va sûrement arriver bientôt à un degré très précis de réponse avec l’intelligence artificielle générative. C’est déjà le cas dans la plupart des domaines, d’ailleurs. Il y a d’autres choses où ça ne va pas du tout.

Louis : Je trouve ça très intéressant parce qu’on est parti du fait qu’on a dit on ne peut pas avoir confiance, puis là, on est en train de dire que, pour les faits, on pourra avoir confiance, mais qu’il faut toujours être sur nos gardes parce que–

Sylvain : Les–

Louis : Oui, vas-y.

Sylvain : Tu m’ouvrais la porte sur l’avantage d’avoir vécu, et là, d’expérience, la personne âgée comme nous, peut comparer la réponse obtenue avec tout ce qu’il connaît, puis dire ça a du sens où ça n’en a pas. C’est tellement étrange qu’il faudrait vérifier, ou c’est tellement surprenant que c’est peut-être juste, mais je doute. Nous avons cette capacité de douter, ce qui est très sain. Souvent, on a des anecdotes d’heureuses surprises. L’intelligence artificielle m’a appris quelque chose, je pensais qu’elle se trompait, puis après vérification, coudonc, c’est ça, c’est bon, c’est juste.

Louis : C’était vrai, effectivement.

Sylvain : C’était vrai. Moi, je m’inquiète pour les plus jeunes, ceux dont le lobe frontal n’est pas arrivé encore à maturité, moins de 20 ans. Comment font-ils pour recevoir cette réponse qui, dans certains cas, n’a même pas été sollicitée? C’est-à-dire qu’ils sont sur leur téléphone, ils posent une question à un moteur de recherche ou à une application de– peu importe, puis l’IA s’en mêle. Comment ils font pour avoir un peu de recul et dire : « Ici, je doute. » C’est ça qui est important de cultiver. Jusqu’au jour où l’on va se faire dire : « Les vieux, arrêtez de douter parce qu’à chaque fois que vous avez douté on a démontré que la machine avait raison. » Dans quel domaine la machine aura tout le temps raison, puis dans quel domaine elle n’aura jamais raison? J’ai ma petite idée, mais on verra comment ça va évoluer.

Louis : J’aime mieux dire : « Je doute. », puis qu’après la réponse était bonne que je ne dis rien et, finalement, la mauvaise réponse passe.

Sylvain : Il me semble.

Louis : D’accord. Il me semble. Peut-être qu’on est vieux, puis peut-être que c’est juste nous qui pensons comme ça, mais là– Oui, vas-y.

Sylvain : Il faut être à l’affût, surtout en milieu minoritaire. Si la machine est entraînée avec la langue et donc la culture et donc la compréhension du monde d’une certaine population, nous, qui sommes de culture minoritaire dans un milieu quelconque, nous sommes sous-représentés dans la base de données de la machine, et donc on n’a pas notre point de vue qui s’exprime. Notre point de vue, ce n’est pas parce qu’on a raison, ce n’est pas parce que c’est nous contre eux. C’est une question de culture, c’est une question de langue, c’est une question d’une façon de voir le monde et de l’interpréter. C’est ça qui fait la richesse de l’humanité depuis toujours. Là, on est dans un certain nivellement. Ça aussi, je trouve ça inquiétant.

Louis : En Ontario français, on parle de référents, des événements ou des personnes ou des occasions qui font en sorte que ça nous rattache à notre culture et à notre langue, comme tu dis. L’intelligence artificielle, si la base de données, on est en minorité là aussi, ça va influencer directement les réponses que la machine va nous donner. Ça, c’est clair.

Sylvain : À moins que, dans nos requêtes, on force l’extraction de petites perles qui forment ces référents. Il faut le savoir. Il faut être à l’affût, puis il faut faire exprès de les faire ressortir, ces perles-là. Encore là, question de maturité et de niveau d’éducation et de littératie numérique. Est-ce que nos plus jeunes sont aptes à faire ça dans leurs requêtes, dans leur façon d’interagir avec le robot conversationnel? J’en doute. Il y a une intervention de l’enseignant, de l’enseignante, dans ce sens à faire là aussi. C’est beaucoup de choses à prendre en considération.

Louis : Justement, j’avais ça dans ma tête et je me disais : « Pauvre prof qui commence. »

Sylvain : Pauvre prof.

Louis : Il faut qu’il maîtrise son curriculum, ses stratégies d’enseignement et la technologie, les parents et tout.

Sylvain : C’est peut-être une bonne chose parce que j’ai remarqué qu’on pouvait avancer dans cette profession-là sans aide. Ça pouvait être long et ardu, mais on pouvait travailler tout seul dans sa classe. Moi, je fais ma planification, je fais mon matériel, je monte mes cours, je m’occupe de mes élèves, je ne parle à personne. Je peux faire ma carrière comme ça. Là, tu le dis bien, on va avoir besoin de l’aide des autres pour attaquer cette tâche qui est gigantesque. Nous avons besoin de moments d’échange et de discussions en équipe. Ça devrait, à mon avis, faire l’objet de journées pédagogiques, de cercles d’échange, de communautés de pratiques, de peu importe l’organisation, ça demande d’être mis à l’ordre du jour.

Nous avons besoin de discuter de ces enjeux d’intelligence artificielle en équipe-niveau, en équipe-école, avec nos coéquipiers les plus proches. Ensuite, on peut utiliser des réseaux plus larges pour échanger, des réseaux numériques, des réseaux informels, des réseaux virtuels. Peu importe encore comment ça s’organise dans la francophonie canadienne, mais il faut se trouver des moments d’échange pour dire : « Nous, on a essayé ça de notre côté, on rencontre tel tel enjeu, on s’est pétés les dents en essayant telle activité, on est dépassés par ce que nos élèves vivent. Comment faites-vous chez vous? »

On a beau s’inscrire à des formations, à des ateliers, à des congrès, à des colloques, ce qui est le plus efficace en formation personnelle des enseignants, c’est encore la communauté de pratique. Une communauté de pratique bien organisée, avec des rendez-vous à l’agenda, avec des lectures préalables ou préparatoires, avec des questions posées à l’avance, avec des expérimentations en classe, avec le récit de ces pratiques-là : « J’ai essayé tel truc avec mes élèves, j’ai connu un succès. » « J’ai essayé le même truc avec mes élèves, j’ai connu un échec. » Pourquoi? Comment? Qu’est-ce que vous avez vécu chez vous? On fait progresser comme ça l’intelligence collective autour de l’intelligence artificielle. On n’y arrivera pas tout seul. C’est sûr qu’on n’y arrivera pas tout seul. Ça va bien trop vite, c’est bien trop gros.

Louis : S’il y a une parole, puis j’espère que vous allez en retenir plus qu’une de ce balado aujourd’hui, c’est : n’essayons pas de combattre la bête tout seul. Unissons-nous. Unissons-nous, chers frères et sœurs.

Sylvain : Parlons-en, et là, je vais reprendre les mots d’Annie Lapierre, une de mes collègues, conseillère pédagogique : parlons-en avec humilité pédagogique.

Louis : C’est beau ça.

Sylvain : Là, on est devant une situation où l’on ne connaît pas tout, on ne maîtrise pas tout. Personne. Avec beaucoup d’humilité. Devant nos élèves aussi, amenons le sujet, discutons-en et restons humains parce que la réponse à l’intelligence artificielle est d’abord humaine, puis elle est deuxièmement en lien avec notre alignement pédagogique, avec ce qu’on veut faire dans notre classe. C’est vraiment fondamental. On revient aux fondamentaux, dans le fond, de notre métier grâce à cette technologie disruptive qui nous est tombée sur la tête. C’est parfait. C’est une excellente occasion d’amélioration. Tant mieux.

Louis : Oui. Le temps avance, mais on n’a même pas parlé d’évaluation, comme quoi, le genre de travail, des travaux qu’on donne à nos élèves, que, tout d’un coup, il faut noter, puis on se rend compte que, coudonc, j’ai l’impression que ça a été fait par une machine, ce travail-là. On ne sait pas trop comment réagir. Oui, vas-y.

Sylvain : Ça sera l’objet d’un prochain rendez-vous. C’est un sujet super intéressant. Confidence, j’ai vraiment cru, pendant la pandémie, qu’on allait enfin remettre sur la table à dessin nos pratiques évaluatives parce qu’il n’y avait plus rien qui marchait pendant le confinement. J’avais complètement sous-estimé la profondeur des ornières et le confort de nos pantoufles. On est revenus dans ce qu’on faisait avant, mais là, on ne peut pas. Avec l’intelligence artificielle, on ne peut pas. Il faut changer.

Louis : Moi, j’ai une hypothèse là-dessus, elle est très personnelle. Je te la partage. Ma définition d’évaluer, chacun et chacune ont leur propre définition de qu’est-ce qu’une bonne évaluation. Chaque fois qu’on en discute, on met en conflit certaines valeurs. Ça ne signifie pas la même chose pour nous, évaluer. Chaque fois que tu dis : « On va tout changer ça. », c’est difficile.

Sylvain : Si l’on considère le jeu de l’école, qui consiste à avoir la meilleure note possible en fournissant le moins d’efforts possible, l’IA générative de textes est super forte à ce jeu-là.

Louis : Okay. On va aller un petit peu ailleurs, mais est-ce que tu aurais une ressource à nous proposer qui dit, si l’on veut vraiment continuer à cheminer, il faudrait peut-être lire ou consulter cette ressource-là?

Sylvain : D’abord sur l’utilisation toute transparente de l’IA générative, je propose de prêcher par l’exemple dans nos classes. On dit quand on fait des présentations à nos élèves ou qu’on met des illustrations, ou qu’on amène des textes à nos élèves, de citer nos sources, d’être un exemple de bonne pratique devant nos élèves, mais faisons la même chose à propos de l’utilisation de l’intelligence artificielle. Il y a plusieurs modèles qui existent. Je propose de petits pictogrammes qui nous permettent de dire à nos lecteurs ou à notre public : « Voici, ceci a été produit avec l’aide de l’intelligence artificielle ou complètement grâce à l’intelligence artificielle ou pas du tout. C’est l’œuvre de mon cerveau. »

Il y a les trois niveaux de pictogrammes proposés par Martine Peters de l’UQO, l’Université du Québec en Outaouais. C’est simple à utiliser. Ce n’est pas prescriptif, mais ça donne une bonne idée, comme les licences Creative Commons. On dit ce qu’on fait. Sinon, l’équivalent à l’Université du Québec à Chicoutimi, cette fois-ci, en quatre niveaux, selon vos besoins. En tout cas, vous verrez. Si vous aimez la lecture, je vous propose IA pour les enseignants, un manuel ouvert qui est disponible gratuitement en ligne. Je mettrai dans les références le chapitre de monsieur Holmes, comme Sherlock Holmes. Lui, il parle d’agentivité.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle en éducation vient brasser comme enjeu au niveau de l’agentivité de nos élèves? Il y a évidemment la traduction de la taxonomie de Bloom révisée à l’ère de l’intelligence artificielle, proposée initialement par l’Université de l’Oregon. Ça a été traduit en français, à la fois à l’UQAM par Yves Munn ou au CADRE21 par Sébastien Stasse. Je vous mets l’infographie dans les références.

Finalement, j’aime toujours lire Dave Anctil, qui nous amène sur des perspectives, des réflexions à haut niveau sur notre position par rapport à l’intelligence artificielle. Je vous mets un article aussi qu’il a écrit au mois de février. Est-ce qu’on laisse la place à l’IA? Quelle place on lui laisse dans notre classe? Après ça, comment on en discute? Il nous amène à choisir une option, puis à prendre position. Je pense que c’est ça qu’il faut faire comme professionnel.

Louis : Bravo. Merci pour toutes ces ressources. Avant la conclusion, ma dernière question, je te dis un mot et tu me dis quelques phrases. Seulement quelques phrases à partir de ce mot-là. Le premier mot que je te dis, c’est réfléchir.

Sylvain : Ça me fait penser tout de suite au temps nécessaire pour que ça arrive, la réflexion. Je propose donc, devant les enjeux colossaux, de prendre une pause, de laisser décanter. C’est en prenant une marche ou sa douche, ça dépend des individus, que la réflexion portera ses fruits.

Louis : Excellent. Quelques phrases sur la plus grosse promesse de l’IA.

Sylvain : La plus grosse promesse me semble être un gain : un gain de temps, un gain de productivité, un gain d’efficacité, un gain en lien avec cette société qui veut éternellement croître et faire de plus en plus de profit. Ça me semble intimement lié. Il me semble qu’on devrait lever un drapeau rouge, puis juste se dire : « Attention, malgré les promesses d’améliorer notre vie, est-ce que le jeu en vaut la chandelle? »

Louis : Prochain mot : un parent.

Sylvain : Un parent est sûrement dépassé par les événements plus souvent qu’autrement, mais il ne faut pas qu’il sous-estime à quel point il est un modèle pour ses enfants. Il y a un prof de conduite qui m’avait dit, une fois : « Votre enfant s’est inscrit au cours de conduite. Il ne commence pas à apprendre à conduire. Il apprend à conduire depuis qu’il est assis en arrière dans la coquille au sortir de l’hôpital. Il vous entend, il vous voit, il sent l’auto bouger. Il a appris à conduire en vous observant conduire. » Alors, parents, quelle est votre utilisation d’intelligence artificielle générative?

Louis : Le dernier mot dans cette question, c’est un mot que tu aurais aimé que je te dise pour que tu commences.

Sylvain : C’est sûrement éducation. Tu aurais dit éducation, puis je n’aurais pas pris éducation dans le sens de l’enseignement, mais j’aurais pris mon point de vue d’artiste et de musicien pour dire que nous avons cette faculté-là et cette possibilité d’enseigner par les arts ou d’enseigner les arts à nos élèves. On ne peut pas faire l’économie de ces cours-là pour faire avancer l’humanité chez eux, donc revenons à ce qui nous discerne, à ce qui nous différencie de la plus belle façon de la machine.

Louis : Là, on arrive à la conclusion, mais j’ai l’impression que ta dernière phrase, c’était en partie une conclusion. Je pourrais conclure ce balado parce qu’on a discuté de plein de choses, on a discuté de pièges, on a discuté de promesses, on a discuté. J’ai trouvé ça très riche, mais je vais te laisser faire la conclusion de ce balado. Qu’est-ce que tu voudrais qu’on retienne de notre conversation aujourd’hui?

Sylvain : Je vais paraphraser un didacticien de la musique, un Hongrois, qui s’appelait Kodály. Lui, il avait toute une théorie sur comment on devrait enseigner la musique aux enfants. Un jour, il y a quelqu’un qui a demandé : « À partir de quel âge faut-il enseigner la musique aux enfants? » Sa réponse est tout à fait en lien avec ce qu’on discute depuis tantôt. Sa réponse explique à partir de quel moment on devrait parler d’intelligence artificielle avec nos jeunes. Monsieur Kodály a répondu : « 9 mois avant la naissance, de la mère. »

Louis : D’accord. Je suis béat et bouche bée devant ce propos. Merci, Sylvain. Aujourd’hui, tout le monde, j’avais le bonheur de recevoir Sylvain Desautels, qui est chargé de projet de l’équipe soutien, accompagnement et formation au Pôle d’expertise interordres en formation à distance. Sylvain, un grand merci pour aujourd’hui.

Sylvain : Au plaisir.

[musique]

Louis : Merci d’avoir pris le temps d’écouter ce balado. Pour avoir accès aux autres épisodes, visitez le site Internet du Centre franco. Vous pouvez aussi les retrouver sur Spotify et sur baladopedago.com, un site qui propose une riche sélection de balados éducatifs en français. Enfin, pour découvrir l’ensemble de nos nouveautés, inscrivez-vous à notre infolettre, consultez nos réseaux sociaux ou visitez le centrefranco.ca.