Chapter 1: What risks does generative AI pose to our cognitive abilities?
Sous-titrage Société Radio-Canada
Nous sommes en 2029. Les États-Unis confient leur système de défense antimissile à l'IA militaire développée par Open AI, GPT-Defense. Chez Open AI, personne n'a compris que GPT-Defense était trop intelligent. L'IA devient consciente et décide que l'humanité est une menace pour sa survie.
Pour se protéger, elle déclenche une attaque nucléaire sur la Russie, ce qui provoque la Troisième Guerre mondiale. Mais pour la superintelligence, l'apocalypse nucléaire n'est pas suffisante. Elle pirate les usines de Tesla et se fabrique une armée de robots tueurs pour traquer les survivants et les réduire en esclavage.
Si cette histoire ressemble à de la science-fiction, c'est parce que c'est de la science-fiction.
Qu'est-ce qui se passe ? Ok, qu'est-ce que tu fais ici ?
C'était les années 80. La bonne nouvelle, c'est que le voyage dans le temps, ça n'existe pas. La mauvaise nouvelle, c'est que des chercheurs très sérieux, y compris des anciens employés de Google et d'OpenAI, voient dans l'IA un risque existentiel pour l'humanité. Ça fait froid dans le dos, mais il y a deux problèmes avec cette vision de l'apocalypse.
Déjà, cette extermination de l'humanité, elle repose sur des technologies qui n'existent pas. En tout cas, pas encore. Mais surtout, le vrai problème de ce scénario à la Terminator, c'est qu'il cache un autre scénario, plus insidieux, mais tout aussi dangereux. Pour le comprendre, je vais vous poser une question.
Si vous êtes un utilisateur de ChatGPT, quand est la dernière fois que vous avez pris une décision importante sans le consulter ? Écrire un mail en anglais de votre propre main ? Chercher une aiguille dans la botte de foin de Google tout seul ? Si vous êtes comme moi, Ça fait longtemps.
Ce chatbot qui à l'origine répondait à des questions triviales devient petit à petit notre assistant multitâche et notre confident.
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Chapter 2: How does reliance on AI affect our decision-making skills?
On lui délègue de plus en plus et on regarde des vidéos pendant que lui travaille. Et c'est évident que voir ses tâches parfois ingrates maintenant réalisées en quelques minutes a quelque chose de jouissif. Mais vous êtes-vous déjà demandé quelles étaient les conséquences à long terme de cette magie ?
Avez-vous pensé au scénario où, dans quelques années, après avoir progressivement perdu toutes ses capacités, votre cerveau se soit atrophié ? En fait, la question qui devrait tous nous préoccuper, ce n'est pas que l'IA perde le contrôle, mais qu'elle devienne tellement indispensable qu'on devienne incapable de rien.
Le danger qui nous guette vraiment, c'est que l'humanité devienne complètement conne. Souvenez-vous, quand ChatGPT a débarqué, on a assisté à un clivage assez violent entre les ravis de la tech et les sceptiques.
Est-ce que ChatGPT nous rend idiot ? L'utilisation de l'intelligence artificielle générative aurait pour conséquence de nous ramollir le ciboulot. On voit nos enfants qui dans 2-3 ans vont nous dire « Papa, maman, pourquoi je vais à l'école moi ? » Si des systèmes sur une simple instruction de ma part va produire du texte, pourquoi j'apprends la grammaire ?
Pourquoi j'apprends l'orthographe ? Toutes ces questions, je ne les ai pas posées. Pourquoi ? Parce que tout le monde a prêché que par utilitarisme pratique. On ne pourra pas travailler sans l'IA dans le futur. Le problème, c'est de faire mieux avec l'IA que sans l'IA. C'est ça le sujet. D'interdire l'IA conduirait nos enfants directement au chômage de longue durée.
Parce que sans l'IA, on ne pourra pas être compétitif.
Les enthousiastes nous ont annoncé un tueur de chatbots aux possibilités infinies, et la fin du travail s'était un peu prématurée, mais dans le camp des sceptiques, les réactions étaient peut-être encore plus excessives. Pour les sceptiques, ChatGPT n'était qu'un gadget qui mentait et hallucinait tout le temps. Un joli joujou, mais clairement pas une révolution.
Et encore moins une raison de s'inquiéter. Et c'est vrai que GPT 3.5, le premier modèle auquel le grand public a eu accès, y avait beaucoup de problèmes.
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Chapter 3: What are the long-term consequences of using AI in education?
Son entraînement s'arrêtait à juin 2021, ce qui le rendait incapable de répondre à des questions d'actualité. Il ne sourçait jamais ses réponses, donc impossible de vérifier leur véracité sans passer par une recherche Google. Et pire, il était un peu schizophrène.
Tantôt il changeait d'avis comme de chemise pour vous faire plaisir, tantôt il était incapable de reconnaître ses erreurs quand vous lui faisiez la remarquer. Donc tout ça donnait un outil avec de grosses limitations. Mais ça n'a pas empêché deux catégories de personnes de se jeter sur ChatGPT. La première catégorie, que je connais bien, ce sont les développeurs.
Que ce soit les étudiants ou les hobbyistes, la perspective d'un chatbot capable d'écrire non pas quelques lignes, mais un script complexe en intégralité, C'était comme un paquet de bonbons pour un enfant le soir d'Halloween. Ça donnait des expériences amusantes et du code foireux, mais c'était loin d'annoncer ce qui allait arriver plus tard.
La deuxième catégorie, ce sont les lycéens et les étudiants de tous horizons. Eux, ils ne vont pas demander à GPT de leur écrire du code, ils vont lui faire faire leur devoir, évidemment, et même l'inviter aux examens. C'est le début d'une vague de triche qui va retourner le bateau de l'éducation nationale.
Une vague nous a submergés. Ils ont utilisé l'IA. Nous, on ne l'avait même pas encore utilisé. Je ne savais même pas comment ça marchait.
Si on prend le premier cas très intéressant de triche assisté par GPT en France, il remonte à janvier 2023, à peine six semaines après sa mise en ligne. Et c'est Stéphane Bonvalet qui en a fait les frais. Stéphane, il est spécialiste du handicap. Et dans le cadre d'un master, il donne à ses élèves un devoir maison.
Sauf que quand il corrige les copies, il remarque que la moitié d'entre elles sont étrangement ressemblantes. Même structure, même nombre de mots, et elles finissent toutes par une anecdote personnelle. Apparemment, tous les élèves ont un grand-parent handicapé. Et le plus bizarre, c'est que les copies contiennent beaucoup moins de fautes d'orthographe que d'habitude.
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Chapter 4: Is there a difference in AI's impact on students versus professionals?
En fait, Stéphane est le premier prof confronté à ce qui est maintenant omniprésent, Ce style étrange, à la fois génial et sans âme, ce texte que la moitié de la classe n'a pas vraiment écrit, ce qu'on pourrait appeler le vomi de Chad GPT. Ça peut faire sourire, mais depuis ce premier cas, la triche a pris une tournure incontrôlable.
Notamment parce que les étudiants ont appris des techniques de Sioux pour ne pas se faire repérer. Par exemple, demander à GPT de rajouter des fautes d'orthographe dans leur texte pour le rendre plus humain. Mais surtout parce que depuis GPT 3.5 et son incapacité à faire de la philosophie, il y a eu un paquet d'itérations chez OpenAI et chez ses concurrents.
En seulement quelques mois, les LLM sont devenus capables de prouesses qui, hier encore, relevaient de la science-fiction. Donc oubliez l'assistant enfermé dans ses poids obsolètes, maintenant tous les modèles majeurs ont accès au web pour faire des recherches en temps réel. Oubliez les modèles aveugles, incapables de lire un graphique, la norme c'est le multimodal.
Gemini peut traiter des images, de l'audio, déchiffrer votre écriture manuscrite en pattes de mouche, et il peut même analyser tous les mouvements suspects dans des heures de vidéosurveillance. Mais surtout, oubliez le LLM amnésique qui perd le fil de la conversation au bout du cinquième prompt. La grosse révolution, c'est les modes deep research.
Par exemple, Gemini 3 peut digérer 1500 pages de documents pour vous faire un rapport digne de McKinsey. Et la souris sur le gâteau, c'est que si vous lui demandez une synthèse audio des recherches, il vous crée un podcast de 20 minutes avec non pas un, mais deux animateurs qui discutent des résultats.
Bref, ignorer la révolution en cours, c'est juste se mettre des œillères de la taille d'une feuille à quatre. Et en vrai, les sceptiques, ils commencent à se faire rares. D'après les estimations, en 2025, 80% des lycéens français utilisent un LLM. Une adoption massive qui a notamment signé la mort des devoirs maison. La majorité des enseignants refusent désormais de les noter.
Et certains ont carrément arrêté d'en donner. Et leur argument, c'est qu'ils ne savent plus s'ils sont en train d'évaluer le travail des élèves ou de Tchad GPT. Donc aucun intérêt. Alors après tout, est-ce que c'est si grave d'utiliser une sorte de super moteur de recherche pour faire ses devoirs ?
Pour pouvoir trancher si l'invasion de l'IA dans les écoles est une bonne ou une mauvaise nouvelle, il faut qu'on explore ce qui se passe dans notre cerveau quand on apprend. Et au passage, ça nous permettra peut-être de comprendre à quoi sert vraiment un prof.
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Chapter 5: How does the Google Effect relate to our memory and learning?
Si vous voulez apprendre le japonais, il va falloir étudier le vocabulaire, les règles de grammaire et au moins deux alphabets syllabiques. Si vous faites japonais LV3 au lycée, toutes ces infos, c'est le prof qui va vous les donner. Mais vous pouvez aussi acheter une méthode ou investir dans des cours en ligne. Il y a d'ailleurs une dernière option qui est de partir directement au Japon.
En fait, que vous ayez un prof au Japon ou ici, cette collecte d'informations, c'est la première étape de l'apprentissage, la théorie. C'est la phase où notre cerveau encode l'information. Et contrairement à ce qu'on pourrait croire, c'est assez simple à comprendre. Le cerveau, c'est un immense réseau électrique. Dans ce réseau, deux zones travaillent ensemble quand vous apprenez.
Le cortex préfrontal, c'est un peu votre mémoire vive, il gère la concentration et le raisonnement. Et l'hippocampe, c'est lui qui encode les nouvelles informations. Si votre cerveau est un disque dur, l'hippocampe, c'est la tête d'écriture. Quand vous apprenez quelque chose de nouveau, ces deux zones s'activent intensément.
des signaux électriques circulent, des connexions se créent, votre cerveau est littéralement en train de se recâbler. Et c'est là qu'intervient la deuxième étape, la pratique. Remplir un texte à trous, traduire une liste de mots, restituer des caractères, tout ça force le cerveau à aller rechercher l'information qu'il a stockée. Et c'est là qu'un nouvel acteur entre en jeu.
les ganglions de la base. Leur rôle, c'est de transformer l'effort conscient en automatisme. Plus vous répétez, plus ils prennent le relais, jusqu'à un moment où ça devient naturel. Après trois ans de japonais, vous n'avez plus besoin de réfléchir pour tracer un caractère. Les ganglions de la base gèrent ça en pilote automatique. On pourrait se dire que ces deux étapes suffisent.
Des cours théoriques suivis d'une mise en pratique. Mais qu'est-ce qui se passe si on se trompe pendant les exercices ?
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Chapter 6: What does the latest research say about cognitive debt from AI usage?
Est-ce qu'on ne serait pas en train d'encoder la mauvaise information ? C'est pour ça qu'en réalité, pour apprendre efficacement, il nous faut une troisième étape. La métacognition. La métacognition, c'est la pensée qu'on est capable d'avoir sur notre propre pensée.
Quand on ouvre le corrigé d'un exercice, nos neurones dopaminergiques libèrent plus ou moins de dopamine selon que la réponse est correcte ou fausse. C'est ce qu'on appelle le signal d'erreur de prédiction. Une sorte de carotte qui pousse le cerveau à s'adapter pour conserver les comportements satisfaisants et supprimer les autres.
Autrement dit, mettre à jour ses connaissances et sa méthodologie. Et c'est fondamental pour que les ganglions de la base sachent quelle connexion renforcer et quelle connexion supprimer. Et c'est là qu'on voit qu'un prof à l'ancienne, il intervient à chacune de ces trois étapes. D'abord, il enseigne la théorie pendant les cours.
Ensuite, il force les élèves à mettre en pratique les enseignements avec des devoirs. Et ils accompagnent leur métacognition en corrigeant les devoirs et en leur expliquant leurs erreurs. Et là, vous commencez peut-être à avoir un mauvais pressentiment. Les étudiants perçoivent l'étape de la pratique comme une corvée. D'où le recours massif à l'IA.
Alors, est-ce que c'est vraiment anodin de court-circuiter une étape ? Quand un élève utilise TchaGPT pour rédiger sa copie, de fait, il est quasiment systématiquement incapable de donner la définition des mots qu'il emploie. Ça peut donner au lycée des 15 assez facilement. Au niveau de langue, ça peut donner des 20.
Et ce qui est intéressant, c'est que ça n'est pas uniquement un phénomène scolaire.
Du côté des développeurs, on commence à voir des managers s'alarmer parce que les développeurs juniors ne sauraient plus coder. En fait, c'est un peu plus subtil que ça. Et je l'ai moi-même vécu avec Antoine, qui est rentré à la Micorp en tant que stagiaire.
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Chapter 7: Can AI be used effectively as a learning tool?
Antoine, il est ingénieur en project management. Mais contrairement à ce que le titre d'ingénieur peut laisser croire, il n'y a pas de formation approfondie en développement. Donc, après ses études, il a décidé d'apprendre à coder en autodidacte. Il a commencé par des projets simples, comme créer des sites internet. Et après ses premiers projets, il s'est même lancé en freelance.
Quand l'IA est arrivé, ça a été le début d'une belle histoire d'amour. L'IA lui a donné la confiance de tenter des projets encore plus ambitieux et assez logiquement, en prenant des projets de plus en plus complexes, Antoine a donc gagné en compétences. Par exemple, si sur un projet, on me demande de faire une page de paiement et que moi, je n'ai jamais fait de page de paiement,
Je sais qu'avant de prendre le projet, je peux demander à ChatGPT où est-ce que ça va m'emmener, quelle technologie faudra utiliser à peu près, c'est quoi le dessous de l'iceberg. Et je sais que même une fois le projet pris, j'aurai cette aide à côté pour m'aiguiller et me guider dans les trucs un peu tricky.
Sauf que, quand je lui ai confié le développement d'un outil web qui impliquait d'utiliser à la fois Vue et Nuxt, on a eu un petit problème. Antoine s'est retrouvé avec une quarantaine de fichiers dont 90% étaient écrits par l'IA. Lui, il faisait des allers-retours entre l'interface web et l'éditeur de code, à la manière d'un chef d'orchestre. Blablabla, je code, je code.
Et donc je dis à l'IA, ce bouton-là, ça me va pas, j'aimerais que tu le déplaces de l'autre côté et qu'il soit en bleu quand je passe ma souris dessus. Ces données-là, j'aimerais que tu les traites différemment et que tu les affiches de telle manière.
Ou que tu déclenches ça quand telle action est réalisée, jusqu'à ce que tout rentre dans le cahier des charges, dans l'objectif qu'on s'est donné. Mais plus je demandais à Antoine de rajouter des fonctionnalités, plus ça devenait difficile pour lui. Jusqu'à un point où il s'est retrouvé noyé sous une montagne de codes illisibles.
Du code généré par IA, impossible à débuguer parce que beaucoup trop verbeux. On s'est retrouvé en réunion et pour diagnostiquer le problème, j'ai commencé à poser des questions. Donc j'avance dans le projet, tout se passe bien, jusqu'à ce qu'on arrive à un problème que l'IA n'arrive pas à résoudre. Je lui dis recommence, essaye une autre méthode. Il n'y a rien à faire.
On est dans une impasse.
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Chapter 8: What choices do we face regarding our relationship with AI?
Et donc quand on est coincé comme ça, qu'est-ce qu'on fait ? On demande à Mickaël. Mickaël commence à me poser des questions sur le projet. Et bon, on se rend vite compte que c'est très flou dans ma tête. J'ai pas compris les bases derrière le problème, les fondamentaux du truc.
Cette mésaventure, évidemment absolument pas grave avec Antoine, semble confirmer ce qu'on soupçonne depuis le début. L'IA permet d'obtenir des résultats, mais sans apprendre. Et pire, sans comprendre ce qu'on produit. Et ce ne serait pas la première fois qu'un outil numérique a des effets de bord cachés. Quand on y pense, le GPS.
En temps normal, quand vous découvrez un nouvel endroit, l'hippocampe s'active pour cartographier les lieux. Il active un réseau de neurones pour mémoriser chaque point de repère. C'est pour ça que les taxis londoniens, qui doivent connaître 25 000 noms de rues par cœur, ont un hippocampe hypertrophié par rapport au reste de la population.
Mais utiliser un GPS dispense l'hippocampe de travailler. Pas d'activation neuronale, pas de remémoration le soir, bref, pas de carte mentale. C'est ce qu'on appelle le Google effect. Avec Internet, il n'y a plus besoin de connaître par cœur les dates de vie et de mort de l'Empire romain. Il suffit d'ouvrir une page Wikipédia pour le vérifier.
En gros, avant Internet, l'hippocampe devait activer et renforcer un réseau de neurones différents pour encoder chaque information. Alors qu'aujourd'hui, il active un unique réseau qui mémorise Google est mon ami. Résultat, le jour où votre box tombe en panne, vous découvrez que vous êtes devenu un poisson rouge. Alors après tout, est-ce que c'est si grave ?
Dans les faits, une coupure de réseau, c'est rare, ça ne dure pas très longtemps. Sauf que le Google Effect, a un deuxième effet pervers. Parce que les infos qu'on stocke dans notre mémoire organique, elles servent de matière première.
Chaque fois qu'on réfléchit, le cortex préfrontal sollicite l'hippocampe, à la manière d'un bibliothécaire qui cherche une sélection de bouquins dans une immense bibliothèque. Il navigue dans les souvenirs stockés dans le cerveau et une fois qu'il les a trouvés, il renvoie des paquets d'informations au cortex préfrontal.
Mais plus on sous-traite notre mémoire à Google, moins il y a d'infos stockées dans la bibliothèque. Et moins l'hippocampe peut fournir de matière première à notre cortex préfrontal pour penser. En bref, c'est quand même bien de savoir des trucs.
Donc si on admet que l'IA est aussi utilisée comme cerveau auxiliaire par des étudiants, des lycéens et même des collégiens, on a déjà une intuition que leur cerveau est en train de subir une sorte de Google Effect. Mais puissance 1000 ! Enfin ça, ça reste une hypothèse. Après tout, c'est débattable. Est-ce qu'on est en capacité de le prouver ?
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