Il y a un réel engouement pour l'IA qui n'est pas compensé par un débat ni sur les opportunités qu'elle offre ni sur les risques qui lui sont associés, aussi bien ceux liés à la souveraineté nationale que ceux relatifs à l'intelligence humaine, l'économie et l'égalité des citoyens. Néanmoins, l'IA pourrait être considérée comme une opportunité qui peut être exploitée en tant que levier pour la création de richesse, l'emploi et le développement, si l'université s'en saisit pour valoriser le capital immatériel national, donner une visibilité aux recherches scientifiques nationales, développer les activités de recherche et développement, innover dans les méthodes pédagogiques... L'IA peut être exploitée pour l'allègement de la charge des enseignants en les libérant des activités automatisables/répétitives. Ils seront ainsi plus disponibles pour se consacrer davantage à la recherche, y compris dans le domaine de l'IA. De même en formant le personnel administratif à l'IA, on réduit sa charge d'activités routinières et on crée une plage de temps disponible pour des activités productives. L'enseignement universitaire est l'un des secteurs les plus impactés vu l'apparition de comportements inédits générés par l'accès de l'IA générative (IAGen) au grand public qui soulève de nouvelles problématiques liées à son usage non éthique. Un tel usage risque de remettre en question la validité de la recherche et des diplômes. Par ailleurs, l'usage abusif de l'IAGen par les étudiants révèle l'inadaptation des méthodes pédagogiques classiques et appelle à les réviser. En revanche, l'expérience de certains pays montre que l'IA offre des opportunités qui renforcent le rôle des universités dans le relèvement de certains défis économiques et sociaux. Les universitaires s'inquiètent d'un usage excessif de l'IAGen par des candidats aux postes d'enseignant et par des étudiants, conduisant à biaiser les évaluations à tous les niveaux. Comment se fier à des articles publiés, des thèses de doctorat et des mémoires de fin d'études comme indicateurs fiables des compétences du candidat? Mais d'un autre côté, l'IA est un outil de recherche disponible, utile pour l'enseignement et la recherche qu'il est devenu absurde de ne pas s'en servir. Se posent alors les questions relatives aux pratiques pédagogiques devenues obsolètes, à la nécessité d'innovation dans les méthodes de formation, d'évaluation et d'introduction dans les programmes d'une formation dans l'usage éthique de l'IA, tout en permettant aux apprenants de bénéficier des possibilités qu'elle offre sans nuire aux objectifs d'acquisition de savoirs et de compétences. L'innovation pédagogique s'impose vu les dégâts cognitifs que peuvent induire l'usage et la confiance démesurée dans l'IA. Les risques graves induits par un usage excessif et inapproprié de l'IA souvent évoqués sont ceux de l'atrophie des capacités intellectuelles, émotionnelles et sociales. Certains travaux montrent que l'usage de l'IA réduit la motivation pour l'effort, la capacité de penser de manière critique, de trouver par soi-même ou par la discussion des solutions afin de résoudre les problèmes. Les interactions sociales se réduisent avec la raréfaction de la communication et des échanges. La créativité individuelle et collective s'en trouve affectée et les capacités d'innovation risquent de s'atrophier. L'excès de confiance dans les textes et informations peut induire les chercheurs en erreur. En effet, ce que génère l'IA peut être biaisé, peu fiable et injuste, surtout si la production scientifique nationale n'est pas numérisée et prise en compte dans les textes qu'elle génère. Dans ce cas, l'interprétation des résultats conduisant à des conclusions supposées scientifiques ou des décisions d'ordre managérial ou politique risquent d'être inadéquates. A titre d'exemple, les réponses que fournit Copilot lorsqu'on l'interroge sur le sens du concept «paternalisme», ses réponses révèlent que sa base de données ne comporte que des références occidentales associant le paternalisme à l'autoritarisme, alors que dans d'autres contrées, il prend le sens d'empathie et de bienveillance(1). Des références africaines et asiatiques l'associent à une attitude humaniste, bienveillante, empathique. Un autre exemple est donné par les critiques suscitées à l'occasion de l'octroi en 2024 du prix Nobel d'économie à Daron Acemoglu, Simon Johnson et James Robinson pour leurs travaux sur la manière dont les institutions façonnent le développement économique. Ces lauréats font la distinction entre institutions exclusives et institutions inclusives. Selon eux, les institutions inclusives sont celles qui sont à même de faire respecter les droits de propriété, protéger la démocratie et limiter la corruption et, par conséquent, favorisent le développement économique. L'octroi du prix à ces auteurs a fait l'objet de critiques car on leur reproche de légitimer la suprématie des institutions occidentales et, au pire, les processus d'impérialisme et de colonialisme, du fait que ces institutions se trouvent aujourd'hui principalement dans les pays à revenu élevé de l'Occident(2). Ce qui est davantage encore discutable, c'est qu'aucune attention n'a été prêtée à la brutalité du colonialisme et ses effets de rupture d'un processus de développement enclenché dans certains pays du Sud. Ainsi, il est clair que la performance académique de l'IA, si l'on peut dire, dépend de la nature de la data numérisée dans les grands data center. Si ces ressources sont sélectives, l'IA n'y est pour rien. Pourtant, le lien que les prix Nobel ont identifié entre les institutions et le développement aurait été différent par une IA générative si la documentation relative aux dégâts subis aux pays dits du Tiers Monde par le colonialisme, la subalternisation des peuples et le pillage de leurs ressources figurait davantage au stock de big data. La responsabilité ne revient pas à l'IA mais à la négligence de la numérisation des documents historiques, économiques, politiques et autres qui rendent compte du vécu des populations stoppées dans leur dynamique de développement par la domination des puissances coloniales. En conséquence, on peut adopter l'une de ces attitudes opposées : soit on se concentre sur les effets négatifs de l'IA sur les capacités intellectuelles des apprenants sans perspectives de pallier ces effets, soit on considère l'IA comme moyen de valoriser les recherches scientifiques réalisées par les universités et les think tanks nationaux en les intégrant aux bases de big data, ainsi qu'une opportunité pour revoir les pratiques pédagogiques désuètes et innover de manière à entretenir les capacités intellectuelles et les motivations des apprenants dans tous les cycles depuis le primaire jusqu'au tertiaire. Riadh Zghal (1) Terence Jackson (2016), Paternalistic leadership: The missing link in cross-cultural leadership studies? International Journal of Cross Cultural Management, Vol. 16(1) 3–7 DOI: 10.1177/1470595816637701 (2) https://misterprepa.net/prix-nobel-economie-2024/
