Résumé

Résumé en français

Intervention de Constantin Bobas sur le thème des implications de l’intelligence artificielle pour l’enseignement et l’apprentissage des langues.

Résumé en anglais

Constantin Bobas on the implications of artificial intelligence for language teaching and learning.

Résumé en espagnol

Constantin Bobas sobre las implicaciones de la inteligencia artificial en la enseñanza y el aprendizaje de idiomas.

Auteur

Constantin Bobas

Chargé de mission à l’IGESR Groupe des langues vivantes – grec

Contexte

Intervention au plan national de formation des inspecteurs de langues (décembre 2023).

Nous n’oublions pas que ChatGPT offre des informations provenant d’horizons linguistiques et culturels multiples en faisant preuve d’une construction interculturelle inédite, mais qui demande une vérification et une réactualisation permanentes. 

Langue et science, pensée et langage

Cette courte intervention sur l’intelligence artificielle – qui portera notamment sur l’enseignement supérieur, mais qui sera, je l’espère, l’expression d’une problématique plus générale concernant tout ce qui s’inscrit dans une démarche d’apprentissage aussi bien dans le secondaire qu’à l’université – se propose de commencer par quelques extraits du prologue de l’ouvrage de Hannah Arendt, La condition de l’homme moderne, publié, en 1958.

[…] « les ‘vérités’ de la conception scientifique moderne du monde, bien que démontrables en formules mathématiques et susceptibles de preuves technologiques, ne se prêtent plus à une expression normale dans le langage et la pensée. […] Nous ne savons pas encore si cette situation est définitive. Mais il se pourrait, créatures terrestres qui avons commencé d’agir en habitants de l’univers, que nous ne soyons plus jamais capables de comprendre, c’est-à-dire de penser et d’exprimer, les choses que nous sommes cependant capables de faire. En ce cas tout se passerait comme si notre cerveau, qui constitue la condition matérielle, physique, de nos pensées, ne pouvait plus suivre ce que nous faisons, de sorte que désormais nous aurions vraiment besoin de machines pour penser et pour parler à notre place. S’il s’avérait que le savoir (au sens moderne de savoir-faire) et la pensée se sont séparés pour de bon, nous serions bien alors les jouets et les esclaves non pas tant de nos machines que de nos connaissances pratiques, créatures écervelées à la merci de tous les engins techniquement possibles, si meurtriers soient-ils.

Toutefois, en dehors même de ces dernières conséquences, encore incertaines, la situation créée par les sciences est d’une grande importance politique. Dès que le rôle du langage est en jeu, le problème devient politique par définition, puisque c’est le langage qui fait de l’homme un animal politique. Si nous suivions le conseil, si souvent répété aujourd’hui, d’adapter nos attitudes culturelles à l’état actuel de sciences, nous adopterions en toute honnêteté un mode de vie dans lequel le langage n’aurait plus de sens. »

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Hannah Arendt, « Prologue », Condition de l’homme moderne, traduction Georges Fradier, Calmann-Lévy, 1983, p. 36.

C’est en relisant ou en repensant à ces constatations ou propositions de Hannah Arendt que dans la réalité de l’enseignement actuel avec la présence massive de l’intelligence artificielle une des réactions possibles, au moins, dans ma propre pratique ainsi que celle de quelques collègues avec qui j’échange régulièrement, serait d’adopter une autre manière d’aborder l’action pédagogique complétement nouvelle, ou bien de reprendre des éléments existants et en les adaptant dans notre enseignement en langues et cultures étrangères.

Formation et recherche actives en langues et cultures

Par exemple, dans un certain nombre de cas, nous pourrions commencer à proposer une approche d’apprentissage à l’université, notamment en Licence, qui s’inspire d’un contexte conceptuel général de la théorie de la réception. C’est-à-dire, donner aux étudiants les éléments qui leur permettent de construire leur apprentissage comme s’ils étaient en train de créer une œuvre à partir de différents motifs, concepts, questions. Ce serait presque une sorte de pédagogie inversée à travers un processus qui implique une contextualisation ou une re-contextualisation précise, malgré les réserves que nous pourrions avoir sur son efficacité. Ainsi, nous essayons de proposer un environnement d’apprentissage actif adapté à la situation actuelle de technologies telles que ChatGPT dont le fonctionnement d’une certaine manière correspond à une perspective équivalente de collecte de données. En réalité, il s’agit aussi d’utiliser les méthodes de la recherche scientifique dans une démarche d’apprentissage, une forme de « prompt » complexe, si j’ose dire, cette courte phrase ou ce court paragraphe qui décrit une tâche à effectuer ou la formulation d’une question dans le cadre de l’intelligence artificielle.

Bien évidemment, cette démarche n’a pas comme objectif d’anéantir l’intelligence artificielle, à mon avis cela n’est pas ou n’est plus possible, mais de l’intégrer dans l’apprentissage afin que les apprenants en tirent le plus grand profit et soient en mesure de la contrôler ou du moins de limiter les abus. Et surtout cela permettra de comprendre les forces et les faiblesses de l’intelligence artificielle, tout en anticipant son fonctionnement interne ainsi que son évolution. Naturellement, vous l’avez compris, ce qui sous-tend cette approche est la distinction entre apprentissage et savoir, mais, surtout, la volonté de réinvestir le désir d’apprendre comme cela a été déjà souligné et commenté par les spécialistes en sciences de l’éducation[1].

Ainsi, il faudrait enseigner aux apprenants qui n’ont pas encore complétement acquis ces capacités ou plutôt ces compétences, des techniques issues de la recherche, à développer une pensée critique, à réfléchir sur la façon de formuler les questions, entre autres. Effectivement, cela permettra la compréhension de la mécanique sous-jacente de ces nouvelles machines telles ChatGPT qui a perfectionné et perfectionne de plus en plus ses capacités. Par ailleurs, nous n’oublions pas que ChatGPT offre des informations provenant d’horizons linguistiques et culturels multiples en faisant preuve d’une construction interculturelle inédite, mais qui demande une vérification et une réactualisation permanentes. Il s’agit d’un enjeu fondamental, surtout pour des idées qui ne sont pas encore admises dans les différents contextes ou bien qui sont dans un état d’esquisse ou d’ébauche. Cela passe nécessairement par l’intervention humaine auprès de la machine, ce qui est particulièrement vrai dans le cadre de l’apprentissage d’une langue et d’une culture étrangères, par définition fondé sur un rapport ou un dialogue interculturel porteur d’une réelle empathie.

En revenant à l’enseignement et à la recherche, la question de l’évaluation se pose différemment, mais tout aussi fortement dans ce nouvel environnement numérique. ChatGPT, par exemple, est, en principe, dans l’impossibilité de rédiger un mémoire de master dans sa totalité. L’agent conversationnel peut même être utilisé pour assurer l’« l’intégrité académique » dans un contexte universitaire qui constate une configuration mouvante et insaisissable[2]. Cependant, d’après une étude, publiée il y a un mois environ, en novembre 2023, de l’institut de sondage Le Sphinx et l’entreprise Compilatio, spécialisée dans la prévention de la fraude académique, 55 % des étudiants déclarent utiliser une machine d’intelligence artificielle (IA) générative au moins occasionnellement[3]. Dans tous les cas, nous savons que nous ne pouvons pas vraiment intervenir, étant donné que nous pouvons difficilement démontrer une utilisation de l’intelligence artificielle. Toutefois, il faudrait prendre en considération qu’en langues et lettres, en sciences humaines en général, l’étudiant construit un objet de recherche en mettant en dialogue des sources de nature différente, délimite un sujet en posant une problématique et rédige une bibliographie permettant la vérification des éléments évoqués. Cela ne semble pas possible pour le moment par l’intelligence artificielle. En revanche, la rédaction est un problème, car écrire, c’est avancer dans la pensée, c’est approfondir dans la vision et la perception du monde, quand c’est un outil informatique, un modèle de langage, qui propose cela, c’est très préoccupant…

Par ailleurs, dans ce même contexte, il y a aussi la préparation des concours d’enseignement, question que j’ai évoquée avec des collègues qui préparent surtout l’agrégation dans différentes langues[4] où une attitude contrastée est constatée, notamment concernant le thème.

Ainsi, certains candidats préparent bien leur texte, sans recourir à DeepL, outil de traduction automatique en ligne, ou à des machines de traduction équivalentes. Ce sont ceux qui progressent réellement, car ils font des fautes, de nature variée, pour lesquelles ils reçoivent une explication qu’ils essaieront d’éviter ou de corriger par la suite. Ils travailleront leur expression, le vocabulaire et surtout l’idiomaticité. S’ils ne réussissent pas le concours dès la première tentative, ils le réussiront la deuxième fois (pour la plupart, car l’engagement en thème est aussi le reflet de leurs efforts dans les autres matières – littérature, civilisation,…).

Pour chaque texte étudié dans le cadre de la préparation, il y a une vérification systématique des traductions automatiques, maintenant nous en reconnaissons les formulations dans la plupart des cas. Or, un choix de textes est proposé de façon à ce qu’il y ait des complications majeures dans ces traductions automatiques. Les autres étudiants arrivent avec des préparations DeepL ou autres machines…. Ce deuxième groupe de candidats accueille les formulations et explications des enseignants le plus souvent avec scepticisme. Ils ne tiennent pas non plus compte des corrigés détaillés envoyés après avoir abordé un texte. Ce sont aussi ceux qui s’effondrent lors des épreuves blanches de thème, lorsqu’ils les font en présentiel et non pas à distance, et se retrouvent avec de mauvaises notes au concours en traduction, malgré des notes meilleures en version. En effet, leurs notes de dissertation ou de commentaire en langue étrangère sont problématiques, ce qui n’est pas étonnant eu égard au type de fautes effectuées en thème. Voilà quelques remarques sur la préparation des concours, surtout en traduction.

Avant ou après Babel ?

Mais, restons encore un peu plus sur la question de la traduction en sortant de l’espace de la formation et de la recherche en s’intéressant à la réalité de la traduction en général par rapport à l’intelligence artificielle. La traduction est une discipline ou une pratique qui s’inscrit de manière intense dans les échanges culturels et linguistiques, et liée directement aux activités humaines. Dans un monde globalisé et connecté qui évolue dans un contexte où la communication traverse le temps et l’espace, la position de l’humain dans l’acte traductif est d’une importance capitale. Plusieurs aspects sont concernés, par exemple le rôle des traducteurs et des traductrices au sein des sociétés multiples, l’impact exercé par les nouvelles technologies numériques, et surtout la compréhension des enjeux d’une problématique en termes éthiques et déontologiques. Ces dernières années, le domaine de la traduction a été marqué par de nombreux changements et transformations. L’évolution technologique propose de plus en plus de solutions automatiques, mais la vérification et la créativité humaines sont absolument nécessaires dans un effort de maintenir la véritable visée de la traduction aussi bien culturelle que linguistique.

Dans tous les cas, il ne faut pas déléguer à la machine le sens du savoir, l’ordre du savoir, la compétence décisionnelle, étant donné que penser, créer, converser, inventer, critiquer… est impossible avec ChatGPT. Nous devons faire des choix éducatifs, pédagogiques, scientifiques qui engagent notre futur vivre-ensemble. Nous ne pouvons pas dire à nos élèves, à nos étudiants que les références bibliographiques n’ont aucune importance, étant donné que vous avez la confirmation de ChatGPT qui est votre source primaire… Sur ce point, la dimension politique évoquée par Hannah Arendt prend tout son sens, en se rappelant que tout le fonctionnement démocratique de nos sociétés, mais aussi de la science, repose sur le débat contradictoire et l’examen critique des sources ainsi que sur le dialogue avec les savoirs constitués à travers l’utilisation du langage. Et, pour terminer, l’intelligence artificielle se positionne actuellement contre la singularité humaine, c’est une proposition qui va à l’encontre de la différence, vers une homogénéisation de la diversité… une proposition totalitaire en fin de compte où tout le monde parlera la même langue mettant en péril notre écosystème langagier ; une Babel inquiétante, une avant-Babel catastrophique… au lieu d’une après-Babel heureuse…

A consulter aussi

Allouche, E. (2023, janvier 5). Sens et finalités du numérique en éducation – Hors-série : Tests et simulations d’« entretien » avec ChatGPT (Open AI) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/7635

Allouche, E. (2023, octobre 2). IA génératives et ingénierie pédagogique : Le prompting, pistes de travail et applications [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/9934

DNE-TN2. (2023a, mai 9). Intelligence artificielle et éducation : Apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/?p=8726

DNE-TN2. (2023b, avril 4). Intelligence artificielle et éducation : Apports de la recherche et focus sur les IA génératives – Supports et captation vidéo [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/8741

DNE-TN2. (2023c, juillet 10). Enseigner et apprendre à l’ère de l’intelligence artificielle : Portfolio du GTnum #Scol_IA [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/9593

DNE-TN2. (2023d, septembre 6). Intelligence artificielle et éducation ouverte : Portfolio du GTnum #IA_EO [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/9781

DNE-TN2. (2023e, octobre 11). Intelligence artificielle et éducation : Bibliographie (2023) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/10113

DNE-TN2. (2024, janvier 25). IA générative et enseignements : Lettre ÉduNum Thématique [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/10878

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Notes

[1] Voir, par exemple, Philippe Meirieu, « Le danger de ChatGPT n’est pas dans la fraude qu’il permet mais dans le rapport aux connaissances qu’il promeut », Le Monde, 27 mars 2023.

[2] Voir par exemple, « La triche à l’ère de ChatGPT: constats et solutions pour préserver l’intégrité académique », https://www.compilatio.net/blog/triche-avec-chatgpt [consulté le 15 décembre 2023]

[3] https://www.compilatio.net/blog/communique-presse-enquete-ia-2023 [consulté le 15 décembre 2023]

[4] Tous mes remerciements aux collègues de l’Université de Lille avec qui j’ai eu l’occasion d’échanger à plusieurs reprises, notamment à Anne-Françoise Macris-Ehrhard, maitresse de conférences en linguistique allemande, pour toutes ses remarques concernant la préparation des concours.

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