Speaker #0Bonjour Estelle, je suis sociologue des sciences et des techniques, maître de conférence à l'université Gustave Eiffel, et je travaille essentiellement sur les enjeux de quantification, d'intelligence artificielle. J'essaie de regarder comment les grandes questions liées au machine learning, à l'intelligence artificielle, renvoient à des problèmes de société. Alors je travaille depuis plusieurs années sur les questions des algorithmes, dans d'autres secteurs, notamment dans la police. Et ensuite j'ai commencé à m'intéresser, il y a 5-6 ans, à la question de la régulation de l'intelligence artificielle, en voulant monter un peu en généralité et sortir du seul secteur de la sécurité publique. Et m'intéressant à ces grands enjeux d'intelligence artificielle, j'ai voulu mener une enquête au plus près de ce que ces IA faisaient aux étudiants. En tout cas, faisaient aux personnes. Et j'avais la chance d'avoir, pour une fois, grâce à, entre guillemets, à Chat GPT, un terrain où, en face de moi, je voyais vraiment comment un système numérique reconfigurait des pratiques. Et ce qui n'était pas toujours le cas dans mes enquêtes précédentes, puisque quand je travaillais sur la police, il fallait enquêter dans les milieux policiers pour comprendre ce que les systèmes de machine learning faisaient à la patrouille de police, etc. Et là, c'était quand même une belle opportunité d'enquête. Donc, j'ai commencé à enquêter en me rendant compte que déjà, dès la première année de Chat GPT, qu'il y avait des effets intéressants dans la classe et que je sentais bien venir des débats assez forts sur ça. Donc, je me suis dit, il faut savoir interrompre ces enquêtes et en ouvrir une autre, étant donné les enjeux. Alors, c'est assez difficile d'enquêter sur les usages des IA génératives par les étudiants. Parce que soit on se met à côté d'eux, ou bien on installe une caméra sur leur ordinateur et on les regarde cliquer, écrire, on note, on relève. On les regarde dans des interactions. Soit on place des questionnaires. Mais dans les deux cas, on obtient des données quantifiées qui ne disent pas grand-chose vraiment, ne nous informent pas assez, je trouve, sur l'épaisseur sociale qu'il y a derrière cet usage de Chat GPT. Et une grosse partie du débat, c'était en étant sur des expérimentations. On prenait un groupe test et un groupe dans lequel on ne donnait pas d'usage d'IA, on leur donnait une tâche et on regardait à quel point elles performaient plus ou moins bien dans un apprentissage. Et me rendant compte qu'il y avait ce débat qui commençait déjà un peu à tourner en rond, je me suis dit : il faut vraiment commencer à mettre en place une ethnographie des pratiques, interroger les gens sur leurs pratiques, leur demander de pouvoir avoir accès à leurs discussions, les faire parler sur leurs discussions, bref, essayer de faire parler ces étudiants sur ce qu'ils font et comment ils le font lorsqu'ils utilisent Chat GPT. Et donc c'est comme ça que j'ai commencé à mener cette enquête. J'ai voulu le faire par moi-même au départ, en invitant mes étudiants à la fin du cours, en leur demandant s'ils voulaient bien répondre à un questionnaire que j'avais préparé, ou bien une interview, etc. Et je me suis rendu compte qu'ils refusaient la plupart du temps. Et alors, j'ai commencé à mettre en place, en classe, un cours qui s'appelait Enquête numérique, où j'ai proposé aux étudiants que, contrairement aux autres années, où chacun pouvait proposer son sujet et mener sa petite enquête dans son coin, j'ai dit, on va tous faire une grande enquête collective. Et là, ça a marché. Là, les étudiants sont revenus avec des entretiens extraordinaires, riches. Et entre eux, ils se parlent beaucoup plus. Et j'ai commencé en 2024 avec ça. D'ailleurs, je n'ai pas commencé ça en France, j'ai commencé ça en Suisse. Je donnais un cours en Suisse tous les lundis à une époque. Et j'ai demandé aux étudiants de mener une enquête collective pour la première fois. Et là, j'ai vu que ça marchait vraiment bien. Et là, j'ai décidé maintenant, depuis 2024, donc j'en suis à trois, même à quatre cours où on a pu mettre en place des enquêtes, donc ça me fait près entre 200 et 300 entretiens environ. Je ne sais pas s'ils sont tous exploitables, parce que ça reste des étudiants qui mènent des entretiens avec des étudiants, et certains bâclent un peu le travail, mais j'ai un beau corpus. Mais il n'est pas suffisant. Ce n'est pas dans cette boulimie de données un peu standardisées, où tout le monde mène la même enquête : j'ai une grille d'entretiens qualitatifs qu'ils suivent, je leur apprends à conduire un entretien avec toutes les techniques de relance qu'il faut pour mener un entretien, donc la grille est à peu près la même (elle doit être évolutive). Et je me rends compte qu'il y a certains entretiens qui ne sont pas toujours très bons, parce que pour eux, c'est un exercice scolaire. Donc je pense, sur les 250 entretiens, je dois pouvoir en avoir une centaine de bonnes qualités. On a pu voir plusieurs domaines : maths info, physique, langue étrangère, littérature, beaucoup SHS (parce que c'est mon domaine), Sciences Po à Saint-Germain-en-Laye, des étudiants qui préparent le CAPES. Ca fait une bonne variété, une bonne variété homme-femme aussi. Maintenant, l'enjeu est de poursuivre l'enquête dans d'autres domaines en faisant évoluer la grille. Alors, pour l'instant, l'enquête, elle n'est pas achevée. Je suis à mi-parcours d'une enquête. C'est long, une enquête. On voit beaucoup de gens dire plein de choses sur les IA, mais je pense que c'est hyper important d'enquêter. En plus, les choses bougent vite. Et donc, cette enquête, elle commence à nous montrer certaines choses. Elle commence à nous montrer déjà que tous les étudiants n'ont pas le même rapport, et qu'il y a des variétés. Non pas des profils. Mais l'enquête part d'une question, il faut la rappeler, c'est quelles sont les conditions d'exercice du métier d'étudiant à l'heure de Chat GPT et de toutes les autres machines de ce type-là. Et les conditions d'exercice de ce métier d'étudiant, en fait, ils les changent parce que les étudiants ont du mal à exercer encore leur métier d'étudiant. A partir du moment où vous déléguez tout à une machine, est-ce que vous êtes encore un étudiant, un apprenant ? Nous, ce qui nous a intéressé, c'est de fabriquer une grille qui interroge les étudiants, qui les titille en fait, ou qui essaie d'aller là où il y a du trouble dans le fait, est-ce que je suis encore en train d'apprendre quand je délègue ? Et donc, on a vu que les étudiants s'en sortaient plus ou moins bien avec cette capacité, on va dire, à justifier le fait qu'ils sont encore étudiants. Et donc, on a découvert qu'il y avait cinq manières déjà de rester étudiant, en tout cas, à réussir à justifier. Alors, il y a cette situation qui est, je dirais, la plus inquiétante au fond. C'est la situation où les étudiants avouent être dans une dépendance totale, le regrettent, aimeraient s'en sortir, aimeraient retrouver de la fierté dans leur travail, dans la sensation du travail fait par eux-mêmes; ils ont les sensations d'une perte de soi, mais en même temps, ils ont du mal à faire autrement (vu la pression, vu les enjeux qu'il y a, d'obtenir d'autres formations par la suite, etc). Ça, c'est le premier profil que j'ai appelé le régime moral. On a appelé ça des régimes d'accountability, c'est-à-dire des capacités qu'ont les étudiants à rendre compte de leur métier d'étudiant, à le faire tenir, à réparer cet ordre social qui est celui de l'ordre académique, à partir du moment où ces machines sont venues un peu casser l'ordre social, à le perturber, à comment elles essayent de ramener ça, de l'utiliser et dire "je suis quand même encore étudiant et ça tient la route" . Et puis il y a un deuxième qui est plutôt ce que j'appelle les instrumentalistes. Ceux qui disent « au fond, tout ça n'est qu'un instrument, il n'y a pas de quoi en faire un débat, c'est neutre, c'est comme un stylo. Pour moi, c'est comme un stylo, c'est comme une calculette, c'est dans ma vie, ça m'aide à… ». Et ils ont du mal au départ à questionner ce que ça peut représenter pour eux. En fait, ces étudiants, la plupart du temps, ils retombent dans le régime moral. C'est-à-dire que l'interview, elle est faite pour vraiment les faire réfléchir et finissent par admettre qu'en effet, il y a un problème. Puis, il y a une troisième catégorie qui est ceux qui arrivent vraiment assez bien à décrire un cours d'action quand ils utilisent Chat GPT où ils maintiennent une certaine souveraineté. Je les ai appelés le régime de l'accountability de la souveraineté, pragmatique souvent. Et là, on voit vraiment des étudiants qui expliquent très bien où est-ce que c'est dans leur vie. Donc ils montrent que Chat GPT n'est qu'un auxiliaire de leur pratique et qu'ils ont gardé la main, qu'ils savent créer des zones de non-usage. Il y a un autre régime qui m'a beaucoup plu, c'est le régime du plaidoyer défensif. Ce sont des étudiants qui considèrent que ce n'est pas vraiment leur problème ou qu'on en a fait un problème, on leur cause des problèmes, que l'institution leur cause des problèmes. Donc ils se défendent. Ils sont agacés. Donc quand l'entretien commence, très vite, ils tombent dans un discours du genre "mais comment se fait-il qu'il n'y ait pas encore un cadre très clair d'usage ? Nous, on le suivrait". Là, on est dans une logique de suspicion permanente et totale. Et puis ça peut être autre chose, ça peut être des étudiants qui se plaignent qu'on impose un usage, que l'université ne résiste pas à ça, que c'est un professeur qui le recommande (alors c'est pas dans toutes les matières). C'est ce que j'appelle le plaidoyer défensif. J'ai l'exemple d'un doctorant à qui son directeur de thèse a imposé l'usage de Chat GPT dans sa thèse, et ça lui déplait beaucoup, il en parle, et ça lui cause des problèmes aujourd'hui parce qu'il n'est plus assez productif. Puis il y a le dernier régime, qui est le régime que j'ai appelé l'optimisation revendiquée, c'est-à-dire c'est quelqu'un qui revendique un usage total, permanent, sans retenue, considérant que de toute façon, c'est le futur, ce genre d'usage. Ce sont des étudiants assez intéressants, parce qu'ils présentent vraiment l'usage de Chat GPT comme une manière de les optimiser. Ils voient très bien que ça ne devient plus qu'une extension d'eux-mêmes, que c'est quasi un substitut de leur propre travail, mais ils essayent de justifier le fait que ce n'est pas vraiment un problème, pour plein de raisons, notamment le fait que c'est le futur qui sera comme ça. Et voilà. Ça, c'est pour le cinquième profil. Ça, c'est un des résultats principaux, mais le plus gros résultat qui est en train d'émerger, c'est l'idée qu'il y a peut-être des effets de genre et des effets de disposition sociale qui pourraient expliquer ces régimes. Et il y a aussi comme résultat le fait que, finalement, ce qui a semblé être un des enjeux principaux, qui est celui du fait que les étudiants ne feraient plus d'efforts, ne semble pas être vraiment le problème principal. On voit que Chat GPT ne fait que prolonger la question de l'effort, le fait qu'elle existait déjà, le fait que les étudiants travaillaient un peu moins, et qu'au fond, pour les étudiants, c'est une technique parmi d'autres pour aménager leur effort. Les étudiants aménagent leur effort en permanence, ils ont beaucoup trop de travail, ils ne peuvent pas se concentrer sur une seule tâche, ils ont vraiment beaucoup de matière, ils passent d'une matière à une autre, il y a la perspective de la moyenne générale pour eux qui est ultra importante, et donc ça rend dans une logique d'économie de l'effort. Et on voit très bien que, comme ils l'ont toujours fait, ils hiérarchisent les efforts à fournir. Là où il y a un enjeu d'effort, là où ils le perçoivent, parce que ça les intéresse ou parce qu'ils voient bien que pour réussir l'évaluation sur table, ils en font un usage limité, stratégique. Là où ils ont besoin d'aller vite, parce que ça ne les intéresse pas, ils vont l'utiliser massivement. L'autre résultat, c'est cet espace de l'intimité. Ce que j'ai appelé la nouvelle économie de l'intimité. Là, pour le coup, c'est quelque chose de nouveau. Les étudiants ont trouvé dans ces machines des zones d'intimité épistémiques, des endroits dans lesquels ils questionnent leur rapport à eux-mêmes, dans lesquels ils questionnent leur rapport au savoir, leur rapport à l'université. Grosso modo, si je pouvais résumer la question principale de cette économie d'intimité, c'est : "je suis quel genre d'étudiant ? Quelle est la vérité sur moi en tant qu'étudiant ? Est-ce que vraiment, est-ce que c'est normal que je ne comprenne pas ?" Donc ils ne demandent pas forcément à comprendre, au fond. Ils le font, de demander à comprendre, mais l'usage, c'est vraiment, "pourquoi j'y arrive pas ? Est-ce que je ne devrais pas faire autre chose de ma vie ?". Et donc, ils racontent vraiment ce qu'ils font, qui ils sont, à la machine, qui devient comme une sorte de directeur de conscience. Et ça, ça m'a beaucoup intéressé. Et j'ai trouvé que le fait que l'économie de l'effort, ce n'est pas vraiment ce qui change. et que l'économie de l'intimité est vraiment là où ça change, que ça nous disait quelque chose de l'enseignement supérieur. Le fait que les étudiants aient envisagé Chat GPT, moins comme une technique pour s'entraîner, pour s'examiner, pour se proposer des examens ; mais qu'ils en ont fait plutôt une technologie de confession, dans laquelle ils se confessent sur leurs difficultés (et ça, non pas pour forcément s'entraîner, mais pour voir si c'est normal) : ça nous révélait que l'université ne motivait pas les étudiants véritablement à s'exercer, à s'entraîner, mais les motivait plutôt à chercher une vérité sur eux-mêmes, dans un contexte où visiblement les modes d'évaluation sont tournés vers ça. On va les tester à l'oral, il y a les examens, il y a les oraux pour rentrer dans les masters, etc. Ils sont sans cesse en train de devoir confesser sur qui ils sont, et donc ils cherchent vraiment une vérité sur eux-mêmes à l'intérieur de cet espace-là, et ils cherchent à travers ça des stratégies pour s'en sortir. Ce qui est intéressant, c'est qu'un étudiant, quand il est à l'université, c'est pas que tout d'un coup, il n'a plus de curiosité intellectuelle et qu'il nn s'occuperait que de la note. Ce qui est intéressant, c'est que tout est fait quand il arrive à l'université pour que la motivation principale soit la perspective de la moyenne générale. Donc leur perspective principale, c'est la moyenne générale. Et donc, pris dans cette situation, La moindre action qu'ils font dans le cadre universitaire, elle est tournée autour de ce calcul. Et donc l'effort, il est calculé, dosé en vue de cette perspective de la moyenne générale, et non pas en vue de comprendre quelque chose, ou en vue d'un certain intérêt pour la matière. Ça arrive, il y en a encore, ça dépend des mondes. Je pense à une école d'art où je suis intervenu un jour, où c'est le seul endroit où la majorité des étudiants ont refusé l'usage. C'est le seul endroit. Donc on voit bien, quand on est en école d'art, c'est des mondes dans lesquels la note n'a plus le même poids. On est évalué sur d'autres aspects de soi. Et donc, c'est ça qui pose problème. Et donc, Chat GPT, il rentre dans ce monde facilement, parce que les étudiants, ils voient un outil qu'ils utilisent en perspective de cette moyenne générale. Donc, c'est qu'un instrument parmi d'autres de gestion de l'effort. Voilà, c'est ça qu'il faut retenir, je crois, de cette enquête. C'est le point le plus important.
Speaker #0Oui, il y en a un, c'est : "explique moi comme si j'avais 10 ans", qui est intéressant parce que c'est un prompt qui est massivement utilisé parce que visiblement c'est un conseil qui aurait été donné par un tiktoker, c'est ce qu'ils expliquent dans les entretiens. Et ça dit quelque chose quand même, "explique moi comme si j'avais 10 ans". Il recherche la simplicité, la facilité, mais aussi il y a ce truc un peu intime, qu'il n'oserait pas dire à un prof. C'est pour ça que j'aime beaucoup ce prompt, parce que je trouve qu'il concentre tout l'enjeu. "Explique-moi comme si j'avais 10 ans", tu n'oserais pas le dire à ton prof. Ça te pose un contenu qui est vraiment accessible, et c'est une des raisons pour lesquelles il s'intéresse Chat GPT. C'est-à-dire que la question de l'effort et de l'intimité ici se retrouvent. Accepter ses vulnérabilités devant la machine, c'est ce qui explique le succès assez fou qu'a pu rencontrer cette machine. Voilà. La plupart des profs n'ont pas vraiment fait changer quoi que ce soit à leur enseignement. Les trois quarts des réunions auxquels j'assiste, la question de l'IA, elle est posée sous la forme de la boutade, au maximum. Il n'y a pas du tout de projet actuellement, j'en vois très peu. Et il y en a un au niveau central de l'université, qui essaye de faire quelque chose, mais au niveau des départements, ça reste vraiment quelque chose d'assez marginalisé encore. Et je pense que c'est une erreur de la part des profs. Parce que finalement, à l'intérieur du corps professoral, même là, c'est un peu comme chez les étudiants, il y a l'omerta, parce que les profs qui l'utilisent beaucoup n'osent pas encore en faire une pièce centrale du cours, parce que vous pouvez être moqué. Moi, j'ai fait un cours dans lequel il y avait au centre du cours un usage d'IA agentique et j'ai eu le petit surnom de "monsieur prompt" de la part de mes collègues. Donc, comment l'enseignement change ? Pour l'instant, il ne change pas. On est encore dans cette zone compliquée où mettre de l'IA dedans, son enseignement, c'est de qualifier de "monsieur prompt". Faire ses cours avec de l'IA, personne ne le dit, alors qu'un nombre important de gens font les cours avec l'IA, les élèves le voient quand c'est fait avec de l'IA. Et donc l'enseignement, finalement l'idée de s'adapter au fait qu'il existe une machine puissante sous laquelle les étudiants s'appuient massivement, devrait nous donner envie de revoir l'évaluation, devrait nous donner envie de revoir nos interactions en classe avec les étudiants, devrait nous donner envie de revoir ce qu'on attend d'eux, le fait que l'intimité soit au cœur de l'explication du succès, devrait aussi nous inviter à faire de l'université moins un espace confessionnel qu'un espace socratique où les étudiants ont vraiment envie de s'exercer, de s'entraîner. Et d'ailleurs, tout le monde le dit actuellement, l'enjeu c'est de refaire des zones où les étudiants, vu qu'il y a ces machines, de manière un peu artificielle, voient l'université comme une salle de sport dans laquelle on vient exercer, s'entraîner. C'est l'université comme salle de sport. C'est un peu ce qui se dit. Je pense qu'on y va. Puisqu'en effet, beaucoup de tâches sont réalisables de manière automatique. De la même manière, on peut devenir, je pense, une certaine forme d'illettrisme qui peut apparaître chez les plus jeunes. Si on en fait tout le temps usage, ça me paraît évident, il n'y a pas besoin de mobiliser les plus grands neuroscientifiques pour le dire. Oui, on peut imaginer une université sans notes, je crois, à condition d'imaginer une université peut-être un peu moins massifiée de cette manière-là. Mais on peut au moins au niveau des masters. Après, au niveau de la licence, ça va être un peu plus difficile. Mais si on imagine l'enseignement supérieur comme autre chose qu'un système qui trie les étudiants, c'est ça le problème, c'est que c'est une machine à trier les étudiants, on peut. Si l'enseignement supérieur a pour vocation de trier et donc de maintenir des dispositions sociales et des avantages à certains, évidemment la note continuera. Et je pense que ce système de notation, il sert à trier avant tout. Alors qu'on nous fait croire qu'il sert à les motiver à travailler, à les faire apprendre, non. Je pense être sincèrement convaincu qu'il sert à trier les étudiants. Les prochaines étapes dans cette enquête, c'est d'une part creuser la question de l'effort et de l'intimité, faire des entretiens uniquement sur l'effort et des entretiens uniquement sur l'intimité, des entretiens qui ne commencent pas par parler des IAG. Essayer de faire des entretiens qui parlent d'efforts et qui parlent d'intimité épistémique, mais laisser les étudiants amener les IA dans cette conversation. Je pense qu'on verra des choses nouvelles. Et ça, c'est une évolution de la grille. Et le deuxième aspect que je souhaite mettre en place, c'est une enquête dans les grandes écoles, c'est-à-dire les grandes écoles d'ingénieurs, polytechniques, voire prépa. et aussi une enquête auprès des écoles de médecine afin de voir des choses qui se jouent par des effets de discipline fortement et par des effets de disposition sociale, de milieux sociaux. Merci à vous.
