Intelligence Artificielle dans l'enseignement : génératives ou dégénératives ?

Synthèse de l'échange : L'IA générative, entre opportunité et défi sociétal

1. Introduction et mise en contexte :

La soirée débute par une anecdote sur la dépendance technologique, illustrant l'évolution du travail avec l'IA générative. Nicolas Glady, directeur du Pôle Léonard de Vinci, introduit la question provocatrice : L’IA est-elle générative ou dégénérative ? Il s'appuie sur des chiffres issus d'une étude interne (10 000 étudiants interrogés) :

99 % des étudiants utilisent l'IA générative, dont 30 % quotidiennement.
83 % y voient un gain de temps, 79 % une aide pour résoudre des problèmes complexes.
Cependant, 51 % déclarent ne pas pouvoir accomplir certaines tâches sans IA, soulignant une dépendance croissante.

2. Perspectives éducatives et organisationnelles :

Pour l'École de Management (EMLV) :
Duc Nguyen met en avant le rôle de l’IA dans les attentes des entreprises. Celles-ci recherchent des diplômés maîtrisant des compétences techniques (Python, algorithmes) et transverses (pensée critique, créativité, collaboration). L’IA est perçue comme un outil stratégique, mais son adoption nécessite un apprentissage encadré.

Pour l'IIM Digital School (IIM) :
Lidija Nikolic décrit l'intégration de l'IA dans les pratiques créatives. Les étudiants utilisent des outils comme MidJourney pour accélérer et enrichir leur travail, tout en évitant la standardisation et le plagiat grâce à une pédagogie centrée sur la co-création homme-machine.

Pour l'École d’Ingénieurs (ESILV) :
Pascal Pino insiste sur la méthodologie comme clé de développement responsable de l'IA. Les ingénieurs doivent garantir transparence, documentation et interprétabilité des modèles, tout en restant vigilants face aux limites des systèmes.

3. Enjeux sociétaux et organisationnels :

Choc générationnel et risques en entreprise :
Florence Jacob souligne l'écart entre jeunes utilisateurs technophiles et générations plus anciennes. L’usage individuel d’abonnements IA en entreprise pose des problèmes de confidentialité. Les limites des outils (hallucinations, perte de crédibilité) appellent à une formation généralisée, sous peine de voir émerger des sanctions exemplaires.

Standardisation et dépendance cognitive :
Le risque de dépendance à l’IA est apparent dans les productions académiques et professionnelles. Former à un usage critique de l'IA devient impératif, notamment via des outils éducatifs spécifiques et des évaluations centrées sur les processus, non seulement les résultats.

4. Conclusion :

Nicolas Glady conclut en réaffirmant que l’IA générative représente une révolution cognitive. Le défi réside dans l’équilibre entre augmentation de productivité et préservation de l'esprit critique. Il met en avant l'approche transverse du Pôle Léonard de Vinci, combinant sciences, créativité et humanisme, comme clé pour former des professionnels capables de cohabiter avec l'IA sans en devenir dépendants.

La réponse à la question posée – générative ou dégénérative ? – dépend avant tout de l'usage que nous faisons de cette technologie. L’avenir appartient à ceux qui allieront la puissance de l’IA à une intelligence humaine éclairée.

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