Avec le développement actuel de l’intelligence artificielle générative, certains élèves sont tentés de déléguer leurs devoirs à des outils comme ChatGPT. Mais pour s’assurer de leurs connaissances et de l’évolution de leurs acquis, l’enjeu est-il seulement de renforcer la lutte contre la tricherie ? Ne faut-il pas surtout inventer de nouveaux modes d’évaluation ?
Le risque est que l’outil « intelligence générative » soit utilisé massivement pour tricher. Si les acquis que visent les actions éducatives sont précisément de l’ordre des tâches cognitives complexes, la tentation peut être forte, chez certains, de faire faire par des machines intelligentes ce qu’ils sont censés avoir appris à faire lors de leur formation, comme rédiger un mémoire.
Bien identifier les compétences à évaluer
C’est toute évaluation faite hors des conditions strictes d’examen, en particulier « à la maison », qui devient suspecte. Certes, les remèdes sont assez évidents : imposer des temps incontournables d’évaluation en milieu « clos » ; interdire ou, mieux, modérer ou encadrer, l’usage possible d’une IA générative en situation d’examen.
Créer de nouveaux exercices avec l’IA
Au-delà du problème de morale, et de police, observons que cela contraint à faire l’effort, en chaque cas, de rechercher l’habileté centrale visée dans chaque tâche cognitive pouvant faire l’objet d’un apprentissage scolaire ou universitaire. À raisonner, donc, en termes de capacités concrètement opératoires, de l’ordre du savoir-faire.
Ces capacités peuvent être visibles chez les élèves à travers les résultats qu’ils obtiennent (par exemple, savoir s’orienter dans une ville à l’aide d’un plan), et non en termes de contenus pouvant être listés dans un programme (comme connaître la liste des préfectures). Cela pourra conduire à distinguer des niveaux d’objectifs d’apprentissage et de situations d’évaluation, selon le type de capacité en jeu.
Finalement, on pourrait, en dépassant le simple problème de l’évaluation, dégager des axes de travail pour une pédagogie assistée par l’IA générative. Une première piste consisterait à donner aux individus les moyens de maîtriser les outils numériques, qui ne sont jamais que des outils.
