Le recours systématique à IA générative détériorerait les facultés cognitives

La promesse de l’IA générative est de produire des textes, des images ou des vidéos livrées immédiatement après avoir formulé des consignes – on parle de prompts – qui peuvent être extrêmement précises sur le ton, la longueur, la technicité et même le style de la production attendue. Autant de pratiques qui font pourtant partie de l’apprentissage et de la gymnastique du cerveau.

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Des scientifiques de l’Université Carnegie Mellon aux États-Unis, associés à des chercheurs de Microsoft – qu’on ne peut suspecter de technophobie à l’égard de l’intelligence artificielle – viennent de publier une étude qui conclut que plus les personnes utilisent l’IA générative dans leur travail, moins elles feront preuve d’esprit critique. Ils ont tous en commun d’utiliser l’IA générative au moins une fois par semaine dans le cadre de leur activité.

Ce qui contribue à éroder le principe même d’esprit critique quand il s’agit de reconsidérer ces publications. Si les outils d’IA générative peuvent être des assistants de nature à améliorer l’efficacité des utilisateurs, il faut aussi les concevoir pour inciter les utilisateurs à faire preuve d’esprit critique, afin de préserver et d’entretenir leur capacité de raisonnement. Il faut au contraire entretenir et favoriser ces aptitudes de notre cerveau. Ce qui suppose de doter l’humain d’un fort niveau d’expertise, pour conserver une réelle capacité d’appréciation de la livraison mécanisée de l’IA générative.

Cela plaide pour un investissement continu dans la formation des personnels, pour leur permettre d’identifier les erreurs ou les incohérences générées par les modèles mathématiques, malgré des formulations qui peuvent avoir l’apparence de la pertinence. Cet avènement de l’IA générative doit donc être l’occasion de refondre la manière dont on acquiert et exploite des connaissances tout au long de sa vie, pour ne pas se laisser guider par une délégation non supervisée à des algorithmes qui fonctionnent sur des modèles de probabilistes fondés sur des statistiques.

Un bon exemple, il n’était peut-être pas fondamental de connaître par cœur les numéros de téléphone de nos proches, mais cela contribuait à entretenir nos dispositions en matière de mémorisation. Idem pour le recours au sens de l’orientation avant de ne se fier qu’au seul GPS.

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