#compréhension

L’#université à l’épreuve des machines

Les #IA génératives n’ouvrent pas seulement un nouveau chapitre de la #fraude_académique. Elles déstabilisent plus profondément le #régime_de_preuve sur lequel l’université s’est longtemps reposée : nous avons pris des textes finis pour des signes d’#apprentissage. Lorsque des réponses plausibles deviennent triviales à produire, l’enjeu n’est plus de protéger des devoirs, mais de former et d’éprouver le #jugement.

À l’été 1956, à Dartmouth, un petit groupe de chercheurs se réunit autour d’une hypothèse que beaucoup tenaient pour de la science-fiction : tout aspect de l’apprentissage pourrait, en principe, être décrit avec une précision suffisante pour être simulé par une machine. C’est là que fut forgée l’expression « #intelligence_artificielle ». Près de soixante-dix ans plus tard, les descendants de ce pari composent des textes, du code et des argumentaires avec une aisance qui peut passer, au premier regard, pour celle d’un esprit cultivé. La question qu’ils posent à l’université n’est pas seulement technique. Elle est institutionnelle : que certifions-nous au juste lorsque nous disons qu’un étudiant a appris ?

On affirme volontiers que l’intelligence artificielle a créé une crise de l’#éducation. C’est inexact. Elle a surtout rendu impossible à dissimuler une confusion beaucoup plus ancienne. Pendant des années, les universités ont récompensé la #fluidité plus que la #compréhension, le poli plus que la profondeur, la #performance plus que le #jugement. Tant que produire un texte cohérent demandait du #temps, de l’#effort et une #compétence relativement rare, l’illusion tenait. Elle ne tient plus. Lorsqu’un étudiant peut obtenir en quelques minutes une #dissertation propre, structurée et plausible en donnant quelques consignes à un #modèle_de_langage, la vraie question n’est plus seulement celle de la #fraude. Elle est de savoir ce que nos exercices mesuraient réellement.

J’en ai eu récemment une illustration simple. Un étudiant me présente un brouillon impeccable : phrases nettes, transitions soignées, argumentation apparemment maîtrisée. Je lui demande pourquoi une proposition découle de la précédente. Il hésite, puis se met à décrire le texte comme on décrirait un objet : ce qu’il contient, l’effet qu’il produit, l’usage qu’on peut en faire. Le #texte avait été généré avec l’aide d’un modèle, puis retouché. Il était correct. Il n’était pas habité. Ce qui frappait n’était pas l’usage de l’outil, mais la dissociation entre l’#aisance_verbale et le #travail_de_la_pensée. Le problème n’était pas seulement l’#auctorialité du texte ; c’était l’effondrement du lien entre la #production_d’un_écrit et la #preuve_d’un_apprentissage.

Produire un résultat, former un jugement

C’est ce lien que l’IA fragilise. L’université moderne a longtemps traité la #production_finie comme l’indice suffisant d’un travail intérieur : un devoir rendu, un commentaire composé, une note de synthèse, un mémoire. Or produire un résultat n’est pas former un jugement. Certaines opérations peuvent être déléguées parce qu’elles visent un objet extérieur : mettre en forme, résumer, reformuler, ordonner des matériaux. D’autres changent de nature dès qu’on prétend les déléguer : remarquer ce qui résiste, identifier une faille, peser une objection, décider qu’une conclusion ne suit pas, répondre de ce que l’on avance. Ces actes n’ont d’effet que si une personne les accomplit. Leur fin n’est pas seulement de produire un énoncé ; elle est de former celui qui l’énonce.

Formulé autrement, le problème n’est pas d’abord qu’un texte généré puisse ressembler à un texte d’étudiant. Il est que l’institution ait peu à peu cessé de distinguer entre un artefact verbal convaincant et une pensée véritablement éprouvée. Ce que l’IA met en crise, ce n’est donc pas seulement l’#authenticité des copies ; c’est le type d’épreuve à partir duquel l’université prétend reconnaître une formation.

Le cas français est ici instructif à condition de ne pas le mythifier. Certaines de ses formes les plus exigeantes – dissertation, khôlle, soutenance, oral de concours – ont longtemps reposé sur une intuition simple : un texte ne suffit pas, encore faut-il qu’un sujet en réponde. Mais la #massification_universitaire, la #bureaucratisation de l’#évaluation et la multiplication des #livrables ont, là aussi, restauré le règne du produit fini. L’intérêt de ces traditions n’est donc pas de fournir un refuge nostalgique. Il est de rappeler qu’une #épreuve_intellectuelle est d’abord un dispositif de mise en #responsabilité.

On aurait tort d’y voir le privilège de quelques filières d’élite. La logique qui importe n’est pas sociale ; elle est épistémique : rendre visible, dans un échange, ce qu’aucun livrable ne montre à lui seul.

L’ignorance de qualité

Ce point vaut aussi pour la recherche. Le scientifique ne travaille pas seulement avec du #savoir_établi ; il travaille avec des #problèmes. Ou, selon la formule du biologiste Stuart Firestein, avec de « l’#ignorance_de_qualité » : une conscience disciplinée de ce qui #manque, de ce qui ne tient pas encore, de la question qui n’a pas trouvé sa forme définitive. L’image est celle d’un cercle qui s’élargit : plus le savoir croît, plus sa circonférence – c’est-à-dire la frontière avec ce que nous ne comprenons pas encore – s’étend. La #découverte ne vit pas au centre du cercle, dans l’archive stabilisée de ce qui a été établi. Elle vit à la périphérie, là où les #certitudes se dissolvent et où les #questions n’ont pas encore reçu de réponse.

Je le vois au quotidien dans ma propre discipline, la biologie mathématique. Formuler une hypothèse féconde n’est pas un exercice de combinatoire sur ce qui est déjà publié. C’est un acte qui commence par une perception : quelque chose ne colle pas dans les données, un résultat établi n’est pas aussi robuste qu’on le croit, une question importante se dissimule derrière des formulations convenues. Cet acte de perception précède la méthode. Il suppose qu’un esprit ait séjourné assez longtemps dans l’#incertitude pour sentir, presque physiquement, où se trouve le problème digne d’être posé. C’est un travail de longue haleine, qui ne se transmet pas par simple énonciation.

Les grands modèles de langage opèrent avec une virtuosité remarquable dans le domaine du déjà-dit. Ils synthétisent, recombinent, prolongent l’archive. Lorsqu’ils paraissent proposer une hypothèse nouvelle, ils remontent en réalité une hypothèse connue ou oubliée depuis l’intérieur de leurs données d’entraînement. Ils ne séjournent pas dans l’incertitude comme le fait un esprit engagé dans une #enquête. Ils ne sentent pas, de l’intérieur, qu’un raisonnement est creux malgré sa correction apparente. Ils peuvent étendre le discours ; ils ne peuvent pas assumer la responsabilité de la #vérité. Former des chercheurs, c’est former des esprits capables de se tenir à la circonférence du cercle. Ce n’est pas seulement leur transmettre ce qui est su ; c’est leur apprendre à habiter ce qui ne l’est pas.

C’est pourquoi la #recherche n’est pas un supplément prestigieux à la mission pédagogique de l’université. Un enseignant qui travaille lui-même à la frontière du connu n’apporte pas seulement un stock de contenus : il introduit les étudiants à une certaine manière d’habiter l’incertitude, de formuler une objection, d’accepter qu’une bonne question vaille davantage qu’une réponse prématurée. L’université commence à perdre sa raison d’être lorsqu’elle sépare trop nettement #transmission, recherche et #jugement. Cette proximité avec la recherche n’est pas un luxe réservé à quelques-uns ; elle est la condition d’une université qui ne se contente pas d’administrer des connaissances.

Les deux fausses sorties

D’où l’insuffisance des deux réponses les plus répandues. La première est l’#interdiction : détecteurs, surveillance, inflation réglementaire. Elle est vouée à l’épuisement. Ces outils sont déjà trop présents pour être tenus durablement hors des salles de cours, et il serait absurde de former des diplômés condamnés à ignorer la technologie la plus structurante de leur époque. La seconde est la #capitulation_managériale : réduire l’université à une école d’adaptation où l’on apprend surtout à rédiger de bonnes consignes et à exploiter plus vite les outils. L’étudiant devient alors un opérateur. Dans les deux cas, on présuppose que la mission de l’université consiste avant tout à produire des réponses. C’est précisément ce que l’IA nous oblige à réexaminer.

La bonne réponse est plus exigeante. Elle consiste moins à inventer une mission nouvelle qu’à rendre à l’université sa tâche propre : former le jugement en mettant les esprits à l’épreuve. Cela suppose davantage d’écriture en présence, davantage de défense orale des arguments, davantage de séminaires organisés autour de questions réelles plutôt que de réponses attendues. Une conversation de dix minutes suffit souvent à distinguer une idée comprise d’une idée seulement produite. Si l’étudiant utilise l’IA, qu’il le dise, qu’il en montre les traces, qu’il explique ce qu’il a gardé, écarté, reformulé, et pourquoi. L’enjeu n’est pas la police des usages ; c’est la responsabilité de l’énonciation.

À Dartmouth, là même où l’expression « intelligence artificielle » fut inventée, nous commençons à intégrer ces outils non comme des raccourcis, mais comme des occasions de #rigueur. Dans certains séminaires d’écriture de première année, les étudiants peuvent demander à un modèle de proposer des contre-arguments ou des interprétations alternatives. Puis le vrai travail commence : annoter ce que l’outil a produit, repérer ce qui est inexact ou inventé, défendre à voix haute les choix retenus et ceux qui ont été écartés. Un étudiant est ainsi arrivé avec un paragraphe élégamment rédigé et une citation assurée. Lorsqu’on lui a demandé d’où venait la source, le silence s’est installé. Il a fallu remonter pas à pas le fil du texte généré, reconnaître que la référence n’existait pas, puis reprendre l’argument en nommant cette fois l’incertitude plutôt qu’en la recouvrant. L’outil avait accéléré la rédaction ; le séminaire a exigé le jugement.

Le principe du #tutorat

Paradoxalement, la solution la plus moderne est peut-être l’une des plus anciennes : le principe du tutorat. Il ne s’agit pas d’un artifice institutionnel hérité d’Oxford ou de Cambridge, mais d’une forme pédagogique dont la logique philosophique est beaucoup plus ancienne. La #disputatio médiévale, l’#entretien_socratique, la soutenance de thèse – toutes ces pratiques partent d’une même intuition : la pensée véritable se manifeste et se vérifie dans le #dialogue, lorsqu’un esprit doit répondre à la question qu’un autre esprit lui pose.

Ce que le tutorat met à l’épreuve n’est pas la mémoire, ni même la qualité du texte préalablement rédigé. C’est la capacité de l’étudiant à habiter son propre #argument : à en suivre les implications lorsqu’elles sont contestées, à reconnaître les points où il avait escamoté la difficulté, à reformuler en temps réel lorsqu’une objection oblige à préciser. Cette épreuve ne peut être simulée. Non parce que la machine manquerait d’intelligence, mais parce que l’acte dont il s’agit est, par sa nature même, celui d’une personne qui répond de ce qu’elle a dit.

Un étudiant écrit, puis s’assoit face à un enseignant ou à un chercheur et soutient son #argumentation dans une #conversation. Il devient alors difficile de se cacher derrière l’élégance de surface. Une machine peut fournir un texte ; elle ne peut ni répondre de ce qu’elle affirme, ni porter la responsabilité d’une idée. Ce n’est pas un archaïsme pédagogique. C’est peut-être, dans l’âge des machines à réponses, la forme la plus contemporaine de l’exigence universitaire.

Généraliser ce principe ne suppose pas de copier la forme sociale du tutorat anglais. Il s’agit d’en adopter la logique : des séminaires qui culminent dans une #défense_orale ; des laboratoires où l’étudiant doit expliquer ce qu’un résultat dit et ce qu’il ne dit pas ; une pédagogie de l’écriture qui rend visible le travail de #révision et exige que l’étudiant assume ses #choix. Dans le monde français, les traditions de la dissertation orale, de la khôlle et de la soutenance fournissent des points d’ancrage précieux. Elles ne sont pas à ranger au musée. Elles sont à réactiver.

L’université et le jugement démocratique

Les enjeux de cette redéfinition dépassent de beaucoup les murs de l’université. L’IA amplifiera tout à la fois le savoir et le bruit, la productivité et la manipulation, la connaissance et la #désinformation. Dans un tel environnement, la compétence la plus précieuse n’est pas celle de produire rapidement des énoncés vraisemblables – les machines le feront toujours mieux que nous. C’est celle d’évaluer ce que l’on reçoit, de distinguer un argument d’une #rhétorique, de reconnaître les signes d’une fabrication, et de changer d’avis sans humiliation lorsque les preuves l’exigent.

Aucune #démocratie ne survit à long terme si ses citoyens confondent la fluidité d’un énoncé avec sa vérité. Or la fluidité, désormais, est gratuite. Dans les mois qui viennent, elle sera mise au service aussi bien du commerce que de la propagande, de la science que du charlatanisme, de la délibération publique que de l’influence algorithmique. Les institutions qui forment des esprits capables de résister à cette saturation – qui apprennent à peser, à #douter, à #réviser – jouent donc un rôle civique que l’on ne peut pas sous-traiter. L’université est la première de ces institutions, non par privilège, mais par fonction.

Cette fonction n’est pas nouvelle. Elle est consubstantielle à l’idée d’#enseignement_supérieur telle qu’elle s’est formée dans la tradition européenne : former des personnes capables de peser des #preuves, d’articuler une #conviction, et d’en porter la #responsabilité_publique. Ce que l’IA met en demeure, ce n’est pas cette tradition ; c’est la dérive qui a, dans trop d’institutions, substitué à la formation du jugement la certification de productions.

Ce qui se déplace

L’université n’aura pas à rivaliser avec les machines sur le terrain des réponses. Elle perdrait d’avance, et ce serait une erreur de terrain. Son avenir dépend d’autre chose : sa capacité à redevenir le lieu où l’on apprend non seulement à produire des énoncés plausibles, mais à en répondre. À mesure que les réponses deviennent abondantes, la rareté se déplace. Elle ne réside plus dans l’#information, mais dans la formation d’un esprit capable d’assumer un jugement, de l’exposer à la #contradiction, de le réviser et d’en porter la responsabilité.

C’est dans ce déplacement que se joue l’avenir de l’institution. Les universités qui persisteront à produire des diplômes au sens administratif – des certificats adossés à des livrables acceptables – trouveront dans l’IA un concurrent imbattable et un révélateur. Celles qui redécouvriront leur tâche propre – former des esprits capables de juger – découvriront que la technologie qui semblait les menacer avait en réalité clarifié leur mission. L’âge de la machine à réponses est peut-être, paradoxalement, celui où l’université retrouve ce pour quoi elle a été faite.

►https://aoc.media/analyse/2026/05/12/luniversite-a-lepreuve-des-machines
#AI #intelligence_artificielle #à_lire

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Je retiens notamment :

D’où l’insuffisance des deux réponses les plus répandues. La première est l’interdiction : détecteurs, surveillance, inflation réglementaire. Elle est vouée à l’épuisement. Ces outils sont déjà trop présents pour être tenus durablement hors des salles de cours, et il serait absurde de former des diplômés condamnés à ignorer la technologie la plus structurante de leur époque. La seconde est la capitulation managériale : réduire l’université à une école d’adaptation où l’on apprend surtout à rédiger de bonnes consignes et à exploiter plus vite les outils. L’étudiant devient alors un opérateur. Dans les deux cas, on présuppose que la mission de l’université consiste avant tout à produire des réponses. C’est précisément ce que l’IA nous oblige à réexaminer.

La bonne réponse est plus exigeante. Elle consiste moins à inventer une mission nouvelle qu’à rendre à l’université sa tâche propre : former le jugement en mettant les esprits à l’épreuve. Cela suppose davantage d’écriture en présence, davantage de défense orale des arguments, davantage de séminaires organisés autour de questions réelles plutôt que de réponses attendues. Une conversation de dix minutes suffit souvent à distinguer une idée comprise d’une idée seulement produite. Si l’étudiant utilise l’IA, qu’il le dise, qu’il en montre les traces, qu’il explique ce qu’il a gardé, écarté, reformulé, et pourquoi. L’enjeu n’est pas la police des usages ; c’est la responsabilité de l’énonciation.

Les #LLM dégradent profondément vos documents

On avait déjà attiré l’attention sur les grandes #limites de l’IA pour produire des #synthèses (▻https://danslesalgorithmes.net/stream/manipuler-la-synthese-de-document), au risque de valoriser certaines informations sur d’autres. Microsoft Research vient de publier un article et un benchmark : ils ont proposé 52 documents à 19 modèles concurrents dont les modèles de pointe. Chaque modèle reçoit un document et une série d’instructions de modification, une vingtaine maximum. A la fin de la série d’instruction, 25% à 50% du contenu se retrouve dégradé (analyse faite en comparant simplement les contenus des documents). Si on étend encore les instructions à une centaine, la courbe de la dégradation continue. Les chercheurs parlent de « #déclin_monotone ». Ils constatent également que les performances à court terme ne prédisent pas la fiabilité à long terme. « Deux modèles qui semblaient presque identiques après deux interactions (91,5 % contre 91,1 %) ont divergé de façon spectaculaire au fil du temps (48,3 % contre 64,1 %). » La dégradation est parfois brutale. Sur les 50 domaines d’activité testés auxquels ils ont confié des documents pour des tâches d’#édition, le seul domaine qui fonctionne reste le code #python : la dégradation est très faible, les contenus restent stables sur 17 des 19 modèles, à 98%. Mais par exemple, sur un tableur, seulement 50% des lignes d’origine sont encore présentes après 20 itérations : l’ordre des lignes, les noms de colonnes et le nombre de lignes sont plus dégradées encore.

La démonstration permet de montrer que l’usage des LLM risquent de n’être fonctionnels que pour le code, car le code à une définition mécanique, c’est-à-dire qu’il existe une spécification lisible par machine permettant de vérifier la sortie (mais la démo montre que quand il s’agit de structure des bases de données SQL, les résultats sont déjà beaucoup moins parfaits). « Partout où la correction exige de la #compréhension, les modèles s’effondrent », explique le développeur norvégien Christian Ekrem sur son blog. Pire : la #corruption est invisible par conception, « silencieuse ».

« Le plus inquiétant, c’est la manière dont ces #erreurs se produisent. Elles sont rares, mais graves. Le modèle ne transforme pas votre document en charabia. Il y apporte de petites #modifications, assurées (!), qui paraissent inoffensives au premier coup d’œil. Un détail déplacé. Une précision omise. Un sens subtilement altéré. Une phrase réorganisée pour en modifier l’ordre. Il faudrait lire attentivement l’ensemble du document, en le comparant à l’original, pour s’en apercevoir. Et personne ne le fait. »

Dans vos slides, votre « environ 30% » va devenir « 30% »… puis « 20% ». Dans un contrat, « sous certaines conditions » s’efface. « Après signature » devient « avant signature »… Non seulement les erreurs s’accumulent, mais elles interagissent : « une corruption précoce modifie le contexte, ce qui décale les résultats suivants, et ainsi de suite ». Vous continuez à travailler sur une version corrompue qui ne dit déjà plus ce que vous pensiez. « Si cela ne vous terrifie pas, je doute que ayez déjà travaillé avec des documents importants. (…) Lorsque vous déléguez la maintenance documentaire à un LLM, la théorie meurt doublement. Premièrement : vous n’avez pas acquis la compréhension, car vous avez délégué au lieu de vous impliquer directement dans le sujet. Deuxièmement : le LLM a insidieusement altéré le document lui-même. Vous vous retrouvez donc sans modèle mental ni représentation écrite précise. Vous avez, pour ainsi dire, perdu à la fois la carte et le territoire. »

▻https://danslesalgorithmes.net/stream/les-llm-degradent-profondement-vos-documents
#qualité #dégradation #LLMs #IA #AI #intelligence_artificielle

Politiques publiques : passer de l’#IA… à la #dénumérisation

L’intelligence artificielle et son monde est en train de prendre la main sur les #politiques_publiques, au risque de nous laisser sans échappatoire, alerte Dan McQuillan.

L’IA prédictive comme générative semble offrir une multitude d’avantages à l’élaboration des politiques publiques : de l’analyse de données complexes à l’optimisation des ressources. Elle semble à la fois être capable d’apporter une vision globale et d’identifier les leviers permettant de la modifier. Recourir à l’IA signifie mettre en place des politiques conduites par les données, ce qui permet d’assurer une forme d’#objectivité, notamment quant il s’agit de rationner le #service_public…

Mais, cette production de solutions politiques semble oublier que l’IA est incapable de résoudre les #problèmes_structurels. Elle propose des #solutions_performatives qui obscurcissent et amplifient les problèmes, explique l’iconoclaste #Dan_MacQuillan dans un article pour la Joseph Rowntree Foundation, une association britannique de lutte contre la pauvreté, qui a initié une réflexion sur l’usage de l’IA pour le #bien_public. Dan McQuillan est maître de conférence au département d’informatique de l’université Goldsmiths de Londres. Il est l’auteur de Resisting AI, an anti-fascist approach to artificial intelligence (Résister à l’IA, une approche anti-fasciste de l’intelligence artificielle, Bristol University Press, 2022, non traduit) dont nous avions déjà parlé.

McQuillan rappelle que l’IA, par principe, consiste à produire des #corrélations réductrices plutôt que des analyses causales. « La complexité de l’IA introduit une #opacité fondamentale dans le lien entre les #données_d’entrée et les #résultats, rendant impossible de déterminer précisément pourquoi elle a généré un résultat particulier, empêchant ainsi toute voie de recours. Ce phénomène est aggravé dans les applications concrètes, où les résultats apparemment fiables de l’IA peuvent devenir auto-réalisateurs. Un #algorithme d’apprentissage automatique qualifiant une famille de « difficile » peut ainsi créer une #boucle_de_rétroaction entre les membres de la famille et les #services_sociaux. De cette manière, l’IA imite des phénomènes sociologiques bien connus, tels que les #stéréotypes et la #stigmatisation, mais à grande échelle ». Ses inférences au final renforcent les #stratifications_sociales de la société comme pour les rendre acceptables.

Or, rappelle le chercheur, « une bonne politique doit impérativement être ancrée dans la réalité ». C’est pourtant bien ce lien que rompent les calculs de l’IA, à l’image des #hallucinations. Celles-ci proviennent du fait que l’IA repose sur l’#imitation_du_langage plutôt que sa #compréhension. Le même principe s’applique à toutes les #prédictions ou #classifications que produit l’IA. « Que l’IA soit appliquée directement pour prédire la #fraude aux #aides_sociales ou simplement utilisée par un décideur politique pour « dialoguer » avec une multitude de documents politiques, elle dégrade la #fiabilité des résultats ».

Des données probantes suggèrent déjà que l’imbrication des #algorithmes dans les solutions politiques conduit à une appréciation arbitraire de l’#injustice et de la #cruauté. Les #scandales abondent, de #Robodebt en Australie à l’affaire des allocations familiales aux Pays-Bas, qui auraient tous pu être évités en écoutant la voix des personnes concernées. Mais l’IA introduit une #injustice_épistémique, où la capacité des individus à connaître leur propre situation est dévaluée par rapport aux abstractions algorithmiques. Si l’IA, comme la #bureaucratie, est présentée comme une forme généralisée et orientée vers un objectif de processus rationnel, elle engendre en réalité de l’#inconscience : l’incapacité à critiquer les instructions, le manque de #réflexion sur les conséquences et l’adhésion à la croyance que l’ordre est correctement appliqué. Pire encore, l’IA dite générative offre la capacité supplémentaire de simuler une large consultation, que ce soit par « l’interprétation » hallucinatoire d’un grand nombre de soumissions publiques ou par la simulation littérale d’un public virtuel et prétendument plus diversifié en remplaçant des personnes réelles par des avatars d’#IA_générative. Une technique, qui, si elle a l’avantage de réduire les coûts, est dénoncée par des chercheurs comme contraire aux valeurs mêmes de l’enquête et de la recherche, rappelait Scientific American. « L’approche technocratique mise en œuvre par l’IA est à l’opposé d’un mécanisme réactif aux aléas de l’#expérience_vécue », explique McQuillan. « L’IA n’est jamais responsable, car elle n’est pas responsable ». Si l’on considère les attributs de l’IA dans leur ensemble, son application à l’élaboration des politiques publiques ou comme outil politique aggravera l’#injustice_sociale, prédit le chercheur. L’apport de l’IA à l’ordre social ne consiste pas à générer des arrangements de pouvoir alternatifs, mais à mettre en place des mécanismes de classification, de #hiérarchisation et d’#exclusion.

Chaque signalement par l’IA d’un risque de #fraude, d’un classement d’une personne dans une catégorie, mobilise une vision du monde qui privilégie des #représentations_abstraites à la complexité des relations vécues, et ce dans l’intérêt des institutions et non des individus. « Imprégnées des injustices criantes du #statu_quo, les solutions de l’IA tendent inexorablement vers la #nécropolitique, c’est-à-dire vers des formes de prise de décision qui modifient la répartition des chances de vie par des désignations de disponibilité relative. Détourner massivement les individus des parcours éducatifs ou des prestations sociales dont ils ont besoin pour survivre, par exemple, constitue un #filtre_algorithmique pour déterminer qui est bienvenu dans la société et qui ne l’est pas ».

Le problème, c’est que la pression sur les décideurs politiques à adopter l’IA est immense, non seulement parce que ses #biais viennent confirmer les leurs, mais plus encore du fait des engagements commerciaux et des promesses économiques que représente le développement de ce secteur. Et McQuillan de regretter que cette orientation nous éloigne de l’enjeu éthique qui devrait être au cœur des politiques publiques. La politique s’intéresse de moins en moins aux injustices structurelles de la société. « Un monde où l’élaboration et la mise en œuvre des politiques publiques reposent sur l’IA est aussi un monde qui confère un #pouvoir considérable à la petite poignée d’entreprises capables de disposer de ces ressources ». Par essence, « l’adoption de l’IA constitue un engagement en faveur de l’#extractivisme et d’un transfert de contrôle à un niveau qui supplante toute politique réelle ».

En fait, explique McQuillan, adopter l’IA dans l’élaboration des politiques publiques revient à soumettre les politiques à des agendas corporatifs et idéologiques plus vastes (à savoir se soumettre à ceux qui ont déjà décidé que l’avenir de la civilisation réside dans l’intelligence artificielle générale (IAG), ceux qui ont décidé que la meilleure réponse à la crise structurelle est de la masquer sous le battage médiatique de l’IA, et ceux qui ont conclu que le meilleur moyen de maintenir les revenus en période de récession mondiale est de remplacer les travailleurs réels par des émulations d’IA de mauvaise qualité). L’impact net de l’IA dans l’élaboration des politiques la rendrait plus précaire et favoriserait l’externalisation et la #privatisation sous couvert d’une #technologie surmédiatisée. Il s’agit d’une forme de « #stratégie_du_choc », où le sentiment d’urgence généré par une technologie prétendument transformatrice du monde est utilisé comme une opportunité pour l’#emprise des entreprises et pour transformer les systèmes sociaux dans des directions ouvertement autoritaires, sans réflexion ni débat démocratique.

Pour Dan McQuillan, plutôt que de se demander comment l’IA va imprégner l’élaboration des politiques, il faudrait se concentrer sur des politiques publiques qui favorisent la dénumérisation. C’est-à-dire favoriser une stratégie sociotechnique de réduction de la #dépendance à l’échelle computationnelle, de participation maximale des communautés concernées et de reconnaissance accrue du fait que le raisonnement computationnel ne saurait se substituer aux questions politiques exigeant un jugement réfléchi et perspicace. L’IA, en tant qu’appareil de calcul, de concepts et d’investissements, est l’apothéose de la « vue d’en haut », l’abstraction désincarnée du savoir privilégié qui empoisonne déjà nombre de formes d’élaboration des politiques. Pour McQuillan, un pivot vers la « #décomputation » est une façon de réaffirmer la valeur des #connaissances_situées et du contexte sur le seul passage à l’échelle. Contrairement aux prédictions et simulations de l’IA, notre réalité commune est complexe et intriquée, et la théorie ne permet pas de prédire l’avenir. Cela ne signifie pas que nous ne pouvons pas progresser vers des objectifs tels que la justice sociale et une transition juste, mais la dénumérisation suggère de les aborder de manière à la fois itérative et participative. Le véritable travail de restructuration réoriente l’attention des technologies toxiques vers le développement de techniques de #redistribution du #pouvoir_social, telles que les #conseils_populaires et les #assemblées_populaires. Bref, pour sortir de l’enfermement des politiques publiques de l’abstraction qu’impose l’IA, il faut prendre un virage contraire, suggère McQuillan. Un constat qui n’est pas si éloigné de celui que dresse le chercheur Arvind Narayanan quand il invite à limiter l’emprise du calcul sur le social, même s’il est exprimé ici d’une manière bien plus radicale.

►https://danslesalgorithmes.net/2025/10/07/politiques-publiques-passer-de-lia-a-la-denumerisation
#intelligence_artificielle #AI

#comprehension #debt: The Ticking Time Bomb of LLM-Generated Code – Codemanship’s Blog
▻https://codemanship.wordpress.com/2025/09/30/comprehension-debt-the-ticking-time-bomb-of-llm-generated-cod

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#dev #generativeai #LLMs #copilot #cognition

#AI et #enseignement, un fil de discussion et #ressources sur mastodon :

J’aimerais écrire une fiche (pour mes élèves, entre 16 et 22 ans) sur le thème « Que faut-il savoir/comprendre avant d’utiliser #ChatGPT ? »

Par ex. 10 choses listées.
J’ai pensé à « Ne pas demander ce qu’on n’est pas capable de vérifier », « Ne pas oublier qu’on transmet des informations personnelles », etc.

Avez-vous des idées de #recommandations ?

Le but serait qu’ils l’utilisent le moins possible, en partant du fait qu’ils l’utilisent déjà à fond.

▻https://mastodon.online/@Daniii@h4.io/115129995601083077

#ressources_pédagogiques

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Les réponses que je trouve particulièrement intéressantes :

ChatGPT est un outil d’IA qui génère du texte. Il est entraîné sur de vastes données, ce qui lui permet de rédiger, résumer et expliquer des concepts.

Cependant, il ne comprend pas ce qu’il écrit. Il peut inventer des faits (hallucinations), ses connaissances s’arrêtent à une date précise et il peut reproduire des biais présents dans ses données d’apprentissage.

Utilisez-le avec un esprit critique, vérifiez toujours les informations et ne partagez jamais de données confidentielles.

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Je pense que le terme « inventer » n’est pas top.
La base, c’est que tous ces #LLM sont des moteurs pour aligner les mots en calculant statistiquement celui qui correspond à la probabilité la plus forte par rapport à leur immense base d’entrainement.
Dès lors, vérité ? Hallucination ? Cette question ne me semble pas pertinente. Même si la vérité faisait partie des objectifs initiaux, comment ces moteurs pourraient-ils l’identifier alors que sur le net... La vérité n’est pas taggée...

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Ces moteurs ont été créés pour générer des textes plausibles... Et en ce sens, c’est une vraie réussite.
Ils n’ont pas de notion de vérité ou mensonge.
J’imagine que les boites d’ia cherchent à corriger le tir mais les fondations ne se focalisent pas sur la vérité et actuellement, de ce point de vue, les résultats sont pour le moins mitigés. GPT 5 est d’ailleurs plutôt moins bon que GPT 4.5

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Je recommande de ne pas utiliser chat gpt mais plutôt #Lumo qui n’espionne pas.
C’est protonmail qui a créé ce service :
►https://proton.me/blog/fr/lumo-ai

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Moins le sujet est connu de soi ou des textes, plus la réponse mérite d’être vérifiée

Vérifier l’IA par l’IA est une vérification risquée (ex mêmes sources)

On vérifie hors-IA les infos qu’on utilisera pour des décisions importantes (ex santé, argent)

L’IA ne peut pas connaître les infos qui n’apparaissent pas dans ses sources

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L’IA ne possède pas d’éthique propre, ses propositions sont à analyser humainement

L’IA produit souvent le reflet des stéréotypes de son époque

On utilise l’IA en respectant ses forces et ses faiblesses

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Chatgpt n’ayant aucun moyen d’action autre que le texte qu’il vous écrit, ne pas croire qu’il puisse commander, payer, crééer produire ou réaliser quoi que ce soit que sa réponse. Sa réponse peut d’ailleurs mentionner le contraire...

Ce n’est pas alexa. Cela le deviendra peut-être.

Chatgpt n’a pas d’émotions : ne pas lui en prêter.

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Les genia reposent sur le vol de données et le travail d’individus déjà fragilisés par nos sociétés injustes. Il est terrible énergivore (aussi en haut) et est une catastrophe à utiliser pour notre environnement.
C’est aussi une « invention » des milliardaires d’ED pour s’approprier tout et toustes et modifier profondément lesm entalités dans leur sens.

Les genia sotn des catastrophes à tout point de vue. La moindre des choses est de ne PAS les utiliser. On se débrouillait bien mieux avant elles.

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En recommandation s’ils l’utilisent malgré tout, il y a le fait de réinitialiser la session régulièrement (je ne sais pas comment on fait). Un des constats suite au suicide de l’ado de 14 ans qu’un #chatbot avait encouragé à se saoûler et se pendre, c’est que plus la session est longue, plus les garde-fous du chatbot s’estompent, comme s’ils étaient progressivement ensevelis sous les échanges.

« While these safeguards work best in common, short exchanges, we’ve learned over time that they can sometimes become less reliable in long interactions where parts of the model’s safety training may degrade. »
▻https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/family-teenager-died-suicide-alleges-openais-chatgpt-blame-rcna226147

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A mon avis, ils ne doivent rien dire à l’IA que leur pire ennemi ne devrait pas savoir.

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Pour répondre à une demande, ChatGPT consomme un demi litre d’eau et l’équivalent KW d’une ampoule allumée entre 2 à 40min pour ses serveurs selon la version utilisée (la plus récente consommant plus).

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Commencez par demander le sens du mot « #intelligence » en rappelant que c’est le sens anglophone. Si cela ne leur dit rien, demandez leur ce que signifie l’acronyme « CIA ». À partir de celui-ci demandez leur en quoi la CIA est un organisme intelligent au sens français du terme. Autrement dit « intelligence » est un faux ami.

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«  Le but de ChatGPT est de fournir une réponse ayant l’air correct, pas une réponse réellement correcte. Ne sachant pas dire “non”, iel inventera une réponse au lieu de dire ne pas savoir.   »

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1) choisir si l’eau sert à faire tourner les datacenters ou alors à boire, se laver, arroser les champs...
▻https://www.developpez.net/forums/d2178025/general-developpement/algorithme-mathematiques/intelligence-artificielle/l-essor-l-ia-entraine-hausse-inquietante-consommation-d-eau-centres-donnees-europeens/#post12094400

2) j’avais vu un post mastodon où une personne disait quelque chose du genre quand on lui demande quelque chose en fait on lui demande de faire une réponse qui ressemble à la vérité, plausible

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« Brooks n’est pas un cas isolé. Futurism a rapporté le cas d’une femme dont le mari, après avoir passé 12 semaines à croire qu’il avait « révolutionné » les mathématiques à l’aide de ChatGPT, a failli se suicider. Plusieurs médias ont rapporté des cas similaires : des personnes sortant de sessions marathoniennes avec des chatbots convaincues d’avoir révolutionné la physique, décodé la réalité ou été choisies pour des missions cosmiques. »

▻https://intelligence-artificielle.developpez.com/actu/375327/Quand-les-chatbots-d-IA-transforment-les-illus

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« Dans moins de 3 ans grand max le marché se sera entièrement effondré, plus aucune société n’assurera un tel service, et vous serez alors bien embêté parce que vous serez plus capable de travailler sans. »

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ma question peut-elle être répondue par un moteur de recherche ou une encyclopédie en ligne ?

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ne laissez personne penser à votre place, encore moins une machine.

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tu as le classique « demander a une IA gen de faire tes devoirs c’est comme envoyer un robot a la salle de sport a sa place » ?

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#alternative #phrases

L’IA, junk food de la pensée
▻https://academia.hypotheses.org/60133

par Christophe Cailleaux et Amélie Hart, enseignant·es en histoire-géographie dans le secondaire et membres du groupe numérique du SNES-FSU. L’argument le plus utilisé pour justifier l’imposition de l’intelligence artificielle (IA) dans l’éducation est le déjà-là. Dans un récent entretien donné … Continuer la lecture →

#Guide de l’étudiant pour ne pas écrire avec #ChatGPT

OpenAI a publié un « Guide de l’étudiant pour écrire avec ChatGPT » (▻https://openai.com/chatgpt/use-cases/student-writing-guide). Dans ce billet, je passe en revue leurs #conseils et je propose quelques contre-#arguments, d’un point de vue d’enseignant-chercheur. Après avoir abordé chacune des 12 suggestions d’OpenAI, je conclus en évoquant rapidement les aspects éthiques, cognitifs et environnementaux que tout étudiant devrait considérer avant de décider d’utiliser ou non ChatGPT. J’ajoute quelques commentaires en fin de billet au fil des retours critiques. (Version anglaise : A Student’s Guide to Not Writing with ChatGPT)

« Déléguez la mise en forme des #citations à ChatGPT. L’IA excelle dans l’automatisation des tâches fastidieuses et chronophages telles que la présentation des citations. N’oubliez cependant pas de vérifier l’exactitude de vos bibliographies par rapport aux documents source. »

Cette dernière phrase est probablement là pour des raisons juridiques, parce qu’ils savent qu’ils ne peuvent pas dire que ChatGPT produira systématiquement des résultats exacts. En effet, mettre en forme des citations et des #bibliographies consiste à présenter des métadonnées conformément à des règles formelles (les #styles_bibliographiques). On n’est pas ici dans le domaine du langage naturel. ChatGPT fera des #erreurs, qui prendront du temps à trouver et à corriger. Alors utilisez plutôt un logiciel de gestion bibliographique, tel que #Zotero. Il s’occupera de vos citations et bibliographies de manière fiable, parce qu’il est programmé pour. Il vous suffit de nettoyer les métadonnées des références au fur et à mesure que vous les collectez, et vos bibliographies ne contiendront jamais d’erreurs.

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« 2. Informez-vous rapidement sur un nouveau sujet. ChatGPT peut vous aider à démarrer vos recherches en vous permettant d’acquérir un #socle_de_connaissances sur un sujet. »

ChatGPT est un simulateur de conversation humaine, et non un système d’information ou une base de connaissances. L’#information, ça se trouve dans des cerveaux, des documents et des bases de données. ChatGPT n’est pas doté de capacité de #compréhension : il ne fait que produire des réponses plausibles en tant que réponses, sans comprendre rien à rien. Il ne peut donc pas vous informer de manière fiable. Ne demandez pas à un intermédiaire qui n’a pas la capacité de comprendre une information de vous l’expliquer : à la place, faites un tour dans la #bibliothèque universitaire la plus proche et cherchez vous-même l’information, avec l’aide des bibliothécaires et des documentalistes.

–-> J’ai tendance à conseiller de solliciter les enseignants, bibliothécaires et co-étudiants. Mais comme me le suggère Adrien Foucart sur Mastodon, peut-être que vous préférez apprendre par vous-même. Dans ce cas, le plus important est de développer vos compétences en recherche d’information. Selon moi, la référence reste le tutoriel CERISE (Conseils aux Etudiants en Recherche d’InformationS Efficace : ▻https://callisto-formation.fr/course/view.php?id=263), que vous pouvez suivre de manière entièrement autonome.

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« 3. Demandez une feuille de route pour trouver des #sources pertinentes. ChatGPT peut guider votre recherche en vous suggérant des chercheurs, des sources et des termes de recherche pertinents. Mais n’oubliez pas : bien qu’il puisse vous orienter dans la bonne direction, ChatGPT ne remplace pas la lecture de #sources_primaires et d’articles évalués par des pairs. Et comme les #modèles_de_langage peuvent générer des informations inexactes, vérifiez toujours vos faits. »

(Ce point est encore plus litigieux que le point 1, donc OpenAI nous gratifie de deux phrases complètes qui sont probablement là pour des raisons juridiques.) Parce que ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension, il ne sait pas ce que sont des choses comme « une source » ou « une affirmation vraie ». Vous ne pouvez donc pas vous fier à ses indications. Vous perdrez du temps et ferez des erreurs. Encore une fois, demandez à un humain ou faites une recherche de documents et de données dans un vrai système d’information.

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« 4. Approfondissez votre compréhension en posant des questions précises à ChatGPT. »

Parce que ChatGPT n’a pas de capacité de #compréhension, il ne connaît pas les réponses réelles à vos questions, seulement des réponses plausibles. Il génèrera des réponses vraies et fausses sans distinction. Cela retardera votre apprentissage. Encore une fois, passez par des humains, des documents et des données directement au lieu de demander à ChatGPT.

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« 5. Améliorez votre #écriture en demandant à ChatGPT comment il trouve votre structure. »

Parce que ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension, il ne comprend pas ce qu’est une structure de texte « attendue » ou « améliorée », même si vous lui décrivez. Il ne peut que rehausser la qualité de votre texte à ce qu’il pense être un niveau moyen, ou l’abaisser à ce même niveau. Dans les deux cas, vous obtiendrez des notes médiocres. Pour progresser réellement dans votre écriture, demandez conseil à un professeur ou joignez un groupe d’étudiants qui s’entraident là-dessus  ; si un tel groupe n’existe pas, réunissez quelques personnes et créez-le – ce sera une expérience utile en soi.

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« 6. Vérifiez votre raisonnement en demandant à ChatGPT de transformer votre texte en liste à puces. »

Comme l’a récemment montré une étude australienne (▻https://pivot-to-ai.com/2024/09/04/dont-use-ai-to-summarize-documents-its-worse-than-humans-in-every-way), ChatGPT ne sait pas #résumer, seulement #raccourcir. À l’heure actuelle, savoir résumer reste un savoir-faire humain. Un #savoir-faire que vous pouvez acquérir en suivant un cours de #résumé dans un cursus en sciences de l’information, un programme de formation continue, un cours en ligne, etc. (Je suis plutôt partisan de faire les choses dans l’autre sens mais plusieurs collègues me disent que sur le fond cette méthode du reverse outlining leur est très utile et qu’ils la conseillent à des étudiants.)

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« 7. Développez vos idées à travers un dialogue socratique avec ChatGPT. »

Enfin un conseil qui est lié à la fonction réelle de ChatGPT : simuler la communication humaine. Cependant, le #dialogue_socratique implique que vous conversez avec quelqu’un qui a une compréhension supérieure du sujet et qui vous amène progressivement au même niveau. Malheureusement, ChatGPT n’est pas Socrate. Utiliser ChatGPT comme partenaire d’entraînement vous restreindra à son niveau : celui d’une machine qui produit des phrases humaines plausibles. Proposez plutôt cet exercice à vos professeurs et à vos camarades, et mettez-vous avec quelqu’un de plus avancé que vous pour progresser.

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« 8. Mettez vos idées à l’épreuve en demandant à ChatGPT des #contre-arguments. »

Pour améliorer votre capacité de #réflexion, vous devez être capable de trouver des contre-arguments, pas seulement d’y répondre. Utiliser ChatGPT pour faire la moitié du travail vous empêchera de progresser. Trouvez vous-même des contre-arguments. Et si vous avez besoin d’aide, ne demandez pas à ChatGPT : il ne peut produire que des arguments moyens, ce qui vous fera rapidement stagner. Faites plutôt appel à quelqu’un qui sait imaginer des arguments solides qui vous obligeront à réfléchir.

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« 9. Comparez vos idées à celles des plus grands penseurs de l’histoire. »

ChatGPT peut vous divertir en créant de toutes pièces une pièce de théâtre entre philosophes, mais il n’a pas la capacité de concevoir un exercice aussi complexe de manière à ce que vous puissiez en tirer des enseignements. Suggérez plutôt cette idée à un enseignant, dont c’est le métier.

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« 10. Améliorez votre écriture en demandant à ChatGPT de vous faire des retours successifs. »

Il s’agit d’une variante du point 5 sur le fait de solliciter des #avis. Une fois encore, utiliser ChatGPT limitera votre niveau à ce qu’une machine pense être le niveau de l’humain moyen. Faites plutôt appel à vos professeurs, organisez des sessions d’évaluation par les pairs avec vos camarades, et faites en sorte que ces sessions soient itératives si nécessaire.

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« 11. Utilisez la fonctionnalité #Mode_vocal_avancé de ChatGPT pour en faire un compagnon de #lecture. »

(« Mode vocal avancé » signifie que ChatGPT vous écoute lire quelque chose à haute voix et tente de répondre à vos questions sur ce que vous venez de lire). Il s’agit d’une variante des points 2-4 concernant le fait de s’informer. ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension. Il ne fournira donc pas d’interprétations fiables de ce que vous lisez. À la place, cherchez d’abord la définition des mots que vous ne connaissez pas dans des dictionnaires  ; cherchez des analyses rédigées par des humains pour y trouver des interprétations qui vous aideraient à comprendre ce que vous lisez  ; demandez leur avis à d’autres étudiants travaillant sur le même texte.

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« 12. Ne vous contentez pas de répéter ce que vous avez déjà fait – améliorez vos compétences. […] Demandez à ChatGPT de vous suggérer des moyens de développer votre capacité à penser de manière critique et à écrire clairement. »

ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension, donc la signification d’expressions comme « pensée critique » et « techniques d’écriture » lui échappent. Prenez ces expressions et entrez-les dans le moteur de recherche du catalogue de la bibliothèque de votre université  ; si vous préférez, demandez conseil à un bibliothécaire. Lisez ce que vous trouvez, et demandez à vos professeurs ce qu’ils en pensent. Pour le reste, rien ne vaut l’entraînement : comme disent les anglophones, practice, practice, practice.

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Quelques mots de conclusion

ChatGPT est conçu pour simuler un partenaire de conversation humain. Il s’appuie sur un modèle probabiliste du langage (quel mot est le plus susceptible d’arriver après tel mot) et communique pour communiquer, pour créer l’illusion de la conversation. Il bavarde, tchatche, blablate, indifférent à la signification de ce qu’il dit, indifférent à la vérité. Tout ça est très divertissant mais une attraction de fête foraine n’est pas un outil d’apprentissage fiable, et je pense donc que les étudiants devraient s’en méfier.

Lorsque des étudiants me posent des questions sur ChatGPT, je mentionne les trois problèmes suivants :

– #éthique : la plupart des modèles de langue ont été construits à partir de données volées  ;
- #cognition : l’utilisation d’outils comme ChatGPT rend plus dépendant des outils et moins autonome intellectuellement, ainsi que des études ont commencé à le montrer (en voici une réalisée en France)  ;
– #environnement : les coûts énergétiques de l’IA générative sont supérieurs d’un ordre de grandeur à ceux des outils préexistants (et elle n’est même pas rentable, donc on brûle du carburant pour rien).

C’est généralement suffisant pour faire réfléchir la plupart de mes étudiants. Ce sont des jeunes gens créatifs, ils ont donc de l’empathie pour les créateurs qui ont été spoliés. Pour progresser et obtenir leur diplôme, ils veulent des outils qui leur font gagner du temps, pas des gadgets qui les rendent moins autonomes intellectuellement. Ils sont frappés d’apprendre que ChatGPT consomme dix fois plus d’énergie que Google pour répondre à la même question, généralement en pire (mais Google est en train de rattraper ChatGPT vers le bas).

La bonne nouvelle, c’est que comme le dit le blogueur Jared White :

« Vous pouvez littéralement ne pas l’utiliser. […] vous pouvez être un technicien expert et un créateur épanoui, au fait de son époque, très connecté, et rester complètement à l’écart de ce cycle de hype. »

Si vous avez besoin de plus d’informations sur ce sujet, je vous recommande vivement de consulter le site Need To Know de Baldur Bjarnason (►https://needtoknow.fyi). Il s’agit d’une synthèse accessible d’un état de l’art très fouillé sur les risques liés à l’utilisation de l’IA générative. C’est un excellent point de départ. (Et si vous connaissez des ressources similaires en français, je suis preneur.)
Quelques commentaires supplémentaires
Suite à la publication de ce billet, j’ai reçu par mail une critique de mon point de vue sur ChatGPT, en particulier l’idée qu’il n’a pas de capacité de compréhension. Je partage ma réponse ci-dessous. Il se peut que d’autres commentaires s’ajoutent ainsi au fil du temps.

L’idée que ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension est discutable. Tout dépend de la définition que l’on donne à « compréhension ». Marcello Vitali-Rosati soutient que le sens n’est pas une prérogative humaine, que les humains ont une forme d’intelligence et que l’IA en a une autre – tout dépend de la façon dont nous définissons les différentes formes d’intelligence. Il évoque le fait que ChatGPT sait faire des choses que les machines ne pouvaient pas faire auparavant mais qu’il échoue à faire d’autres choses que des systèmes plus simples savent faire depuis longtemps. Il serait donc plus juste de dire que ChatGPT possède une forme d’intelligence qui lui est propre, et qui est adaptée à certaines tâches mais pas à d’autres. Marcello mentionne par exemple que ChatGPT peut créer des discours politiques convaincants mais qu’il n’est pas capable de donner la liste des écrits d’un auteur de manière fiable.

Je suis d’accord avec tout cela. Ça m’amène à préciser un peu les choses : ChatGPT comprend clairement comment communiquer. La manière dont il arrive à cette compréhension est une forme d’intelligence. Le problème, c’est que cette compréhension n’est pas celle qui compte dans un contexte d’apprentissage, de mon point de vue d’enseignant. Comprendre comment communiquer est différent de comprendre une information. C’est fondamental à mes yeux. Et c’est là, à mon avis, que le débat peut véritablement se situer. Quand on fait des études de commerce, ChatGPT est sans doute un outil intéressant pour travailler sur le marketing (même si je pense qu’il vaut mieux y réfléchir soigneusement, du fait des questions éthiques et environnementales). Mais en dehors des domaines dont le matériau principal est le bullshit (tout jugement de valeur mis à part), son utilité est moins évidente.

Les tâches mentionnées dans le « guide » d’OpenAI font partie de celles où ChatGPT échoue à donner des résultats fiables. ChatGPT n’est pas un système d’information : qu’il passe d’une exactitude de 90 % à 99 %, voire à 99,99 %, ça ne change rien au fait que le risque d’erreur est présent du fait de la nature même de l’outil. On peut légitimement ne pas vouloir prendre ce risque. Quant aux compétences, je crois que les seules personnes qui trouvent ChatGPT bluffant sont celles qui sont moins bonnes que lui dans l’exécution des tâches qui lui sont confiées. Regardons les choses en face : ChatGPT est aussi nul que l’humain moyen. Si on s’appuie sur cet outil pour progresser, tout ce qu’on peut faire c’est plafonner dans le moyen.

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15/11 – Ce billet sur ChatGPT m’a valu une réponse… générée par ChatGPT ! Sur LinkedIn, Francesc Pujol propose une « critique de ma critique », qu’il explique avoir générée via ChatGPT. Je n’ai pas été convaincu par ce qui ressemble beaucoup à une série de vagues déclarations un peu incantatoires sur la valeur supposée de l’outil. À la fin du texte, l’auteur (humain ou machine ?) dit que mon propos illustre une position « réactionnaire » et « déséquilibrée », et suggère que les gens comme moi pensent que les étudiants n’ont pas envie d’apprendre et les profs pas envie d’enseigner. Charmant !

Pujol ajoute qu’il va faire lire mes objections à OpenAI et sa « critique de ma critique » par quelques personnes, sans leur dire qui a écrit quoi, pour voir qui de moi ou de ChatGPT produit le plus de déclarations un peu vagues… Là aussi, je ne suis pas convaincu. Mes arguments reposent sur une lecture de la littérature critique sur l’IA générative. Dans mon billet, je renvoie notamment à l’état de l’art réalisé par Baldur Bjarnason et son ouvrage The Intelligence Illusion. Escamoter cela, demander aux gens d’évaluer une série de phrases sans contexte, c’est traiter ce qui devrait être une discussion basée sur des faits comme une dégustation à l’aveugle chez un caviste. Ça me semble particulièrement problématique quand le débat porte précisément sur l’information, les sources, les connaissances vérifiables. Je comprends qu’en tant que partisan de l’utilisation de l’IA dans l’enseignement supérieur on ressente le besoin de défendre ses choix. Encore faudrait-il traiter ses opposants avec un minimum de respect et de sérieux intellectuel.

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17/11 – Deux jours après la publication de ce billet, Marcello a publié « La créativité des LLM » sur son blog. Il y explique le concept de température, qui est une définition formelle de la créativité mise en œuvre par un outil comme ChatGPT. La fin du billet aide à bien cerner sa position dans un débat qui est de nature épistémologique :

« Ne me faites pas le petit jeu consistant à dire : “mais non, la créativité est plus que ça !” Si vous n’êtes pas capables de définir formellement ce plus, alors cela veut tout simplement dire que vos idées ne sont pas claires. »

Pour moi les programmes comme ChatGPT ne sont pas informatifs, en tout cas pas de manière suffisamment fiable dans un contexte éducatif : ils comprennent ce qu’est communiquer, pas informer. Par contre, ils relèvent bien du domaine créatif. Si on n’est pas dans un contexte où la fiabilité de l’information est importante, et que par ailleurs on apporte des réponses aux enjeux d’éthique et de coût énergétique, alors je ne m’oppose pas du tout à l’usage créatif des #LLM.

►https://www.arthurperret.fr/blog/2024-11-15-guide-etudiant-ne-pas-ecrire-avec-chatgpt.html

#enseignement #AI #IA #intelligence #ESR #université

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signalé aussi par @monolecte :
▻https://seenthis.net/messages/1082701

Pourquoi il est important que les étudiant(e)s apprennent à se passer de #Chat-GPT ?

Dans un article intéressant intitulé « ChatGPT : le #mythe de la #productivité » Hubert Guillaud nous explique qu’avec les applications de ce type, le but de l’#écriture est de remplir une page, pas de réaliser le #processus_de_réflexion qui l’accompagne. Or écrit-il. C’est justement tout l’inverse dont nous avons besoin ! À l’heure où l’intelligence artificielle (IA) s’immisce de plus en plus dans notre quotidien, il est utile de s’interroger sur son impact sur la formation, en particulier sur l’apprentissage des étudiants. Alors que des outils comme #ChatGPT promettent de faciliter de nombreuses tâches, il s’agit de comprendre pourquoi il est important que les apprenants puissent se passer de ces technologies, notamment dans le cadre de leurs études.

L’IA et le développement des #compétences_cognitives

L’un des arguments les plus convaincants en faveur d’un apprentissage sans IA porte sur le développement des compétences cognitives. Comme le souligne Emily M. Bender, linguiste citée par Hubert Guillaud, l’objectif de la rédaction d’un écrit d’étudiant (un mémoire ou d’un rapport de situation sociale) n’est pas de produire plus de connaissances, mais de renforcer les capacités de réflexion critique des élèves.

Une analogie avec l’entraînement sportif peut vous aider à comprendre pourquoi : de même que s’entrainer à soulever des poids développe la force musculaire nécessaire à diverses disciplines sportives, l’écriture régulière cultive des compétences essentielles pour les futurs professionnels. Or, nous avons besoin de travailleurs sociaux qui pensent par eux-mêmes et s’entrainent sans chercher leurs idées dans des réponses formatées par des chabots.

L’utilisation d’outils d’IA comme ChatGPT pour réaliser des devoirs équivaut à « amener un chariot élévateur dans une salle de musculation pour entrainer les athlètes ». En d’autres termes, cela prive les étudiants de l’opportunité de développer leur « forme cognitive ». Cette métaphore illustre parfaitement le risque d’atrophie intellectuelle lié à une dépendance excessive à l’IA. Il s’agit d’apprendre à penser par soi-même et d’être capable d’intégrer la pensée nécessaire à la pratique professionnelle. Sinon à quoi bon se former ?

L’#effort_intellectuel doit être valorisé

Un autre aspect à ne pas négliger de l’apprentissage sans IA concerne la valeur intrinsèque de l’effort intellectuel fourni par l’étudiant. Bien que certains types d’écriture puissent sembler superflus ou purement académiques, le processus de création de texte, même lorsqu’il n’est pas particulièrement créatif ou évident, a une valeur en soi. Il permet de développer des #compétences, d’approfondir la compréhension d’un sujet et de structurer la pensée. D’où l’intérêt de continuer à demander aux élèves de formaliser leurs pensées en synthétisant et en analysant des textes.

Le risque d’une utilisation excessive de l’IA est de créer un #cercle_vicieux où la production de textes de qualité médiocre devient la norme. Nous pourrions entrer dans une ère où les documents sont générés à partir de listes à puces par une IA, puis réutilisé par une autre IA pour produire un devoir ou une communication académique. Cette perspective soulève des questions sur la valeur ajoutée réelle de tels processus et sur l’#appauvrissement potentiel de la #réflexion humaines.

Un risque de #déshumanisation de l’apprentissage

Distinguons d’abord deux aspects importants qui entrent dans le champ de la formation : la #compétence et l’#intelligence. La compétence correspond à la façon dont vous accomplissez une tâche, tandis que l’intelligence correspond à l’efficacité avec laquelle vous allez acquérir de nouvelles compétences. Cette différenciation nous conduit à comprendre une limitation fondamentale de l’IA : bien qu’elle puisse être extrêmement compétente dans l’exécution de tâches spécifiques (par exemple, résumer un texte), elle manque de la #flexibilité et de l’#adaptabilité qui caractérisent l’#intelligence_humaine. Elle ne dispose pas d’intelligence à proprement parler. Il nous est dit que les étudiants pour obtenir leurs diplômes doivent acquérir des domaines de compétence. Pour autant la pratique du travail social demande surtout de savoir agir avec intelligence. Or ce n’est pas la même chose. James Stacey Taylor, professeur de Sciences humaines au collège de New Jersey, explique bien pourquoi il interdit désormais à ses élèves d’utiliser l’IA.

Cette technologie risque de nous traiter comme des êtres inférieurs à ce que nous sommes réellement : des créateurs et des interprètes de sens. Un autre argument en faveur de l’abandon de l’IA dans le travail des étudiants concerne son potentiel de « déshumanisation ». L’#IA_générative a tendance à réduire nos attentes, à la fois envers ce que nous lisons et envers nous-mêmes lorsque nous écrivons quelque chose pour que les autres le lisent. Nous banalisons du texte aux kilomètres généré par les #modèles_de_langage et oublions les efforts à fournir qui paraissent alors pour les étudiants de plus en plus démesurés.

L’acte d’écrire ou de communiquer, même lorsqu’il n’est pas particulièrement original, porte une #signification_profonde pour l’auteur et son audience. Cela concerne aussi bien la #création_artistique que la #communication quotidienne. L’#intention et le contexte humains sont essentiels. L’IA, en se substituant à ces processus, risque de réduire la quantité d’intention dans le monde et d’appauvrir nos interactions qui nous conduisent à forger nos propres opinions.

L’IA et la promotion de l’#incuriosité

Rob Horning, philosophe du net, nous met en garde contre le fait que les modèles de langage de grande taille (#LLM) « marchandisent l’incuriosité ». Ces systèmes peuvent fournir des informations, mais ils sont incapables d’expliquer pourquoi ces informations ont été produites ou organisées d’une certaine manière. Cette limitation est particulièrement problématique dans un contexte éducatif, où la compréhension du processus de création et d’organisation des connaissances est aussi importante que les connaissances elles-mêmes.

L’utilisation de l’IA dans l’#éducation risque de promouvoir une approche assez superficielle de l’apprentissage. L’accent sera mis sur l’obtention rapide de résultats plutôt que sur le processus de réflexion et de #compréhension. Cette tendance va à l’encontre des objectifs fondamentaux de la formation des travailleurs sociaux, qui visent à développer la #pensée_critique et la capacité d’analyse des étudiants.

Or aujourd’hui que souhaitons-nous pour les futurs travailleurs sociaux ? De nombreux employeurs vous diront qu’ils recherchent des professionnels qui font ce qu’on leur demande de faire sans véritablement se poser des questions. Le résultat importe plus que le processus qui a permis de l’obtenir. Or l’aide et l’accompagnement en #travail_social est justement structuré dans le processus fait d’avancées et de reculs, un parcours qui permettra à la personne aidée de pouvoir à terme prendre son avenir en main. Elle nous oblige à penser l’action au fil du contexte et des évolutions de la situation. Cette réflexion est menée avec la personne accompagnée. Or l’IA vous proposera des réponses qui ne sont pas coconstruites avec elle.

Le mythe de la productivité

Un autre aspect problématique de l’utilisation de l’IA dans la formation est la promotion du « mythe de la productivité ». Cette idéologie présuppose que l’économie de temps et d’efforts est toujours préférable à l’engagement dans une activité pour elle-même. Dans le contexte éducatif, cela peut se traduire par une focalisation excessive sur la production d’actions et de contenus au détriment du processus d’apprentissage et de réflexion pour la mise en œuvre de l’action.

Ce mythe de la productivité risque de réduire l’écriture et d’autres activités éducatives à de simples tâches à accomplir. Il néglige dans le processus d’écriture leur dans le développement intellectuel et personnel des étudiants. Comme le souligne Rob Horning, cette approche correspond à celle de l’idéologie libérale qui privilégie l’efficacité sur le sens et l’expérience.

Une utilisation excessive de l’IA dans la formation risque également de priver les étudiants de la maîtrise de leur propre apprentissage au nom de la productivité. En automatisant des processus qui devraient normalement impliquer une réflexion et un effort personnels, l’IA peut réduire la capacité des étudiants à développer une compréhension profonde et une expertise dans leurs domaines d’étude.

Cette perte de maîtrise s’apparente à ce que Rob Horning décrit comme le travail aliéné dans le contexte capitaliste. Au temps du Fordisme, les travailleurs étaient soumis à des processus de travail cadencés par la machine. Ils travaillaient à la chaine. Cela les privait de toute autonomie et surtout de leur créativité. Aujourd’hui, des robots les ont remplacés. L’IA utilisée de la sorte n’en ferait pas autrement. Cela pourrait se traduire par une autre forme de travail à la chaine, où le salarié (et l’étudiant) ne travaillent plus directement leurs textes, mais suivent plutôt ce que l’IA leur a fourni. Cela pourrait provoquer une forme d’aliénation aux outils d’IA, au détriment du développement de la capacité à penser de manière indépendante.

L’impact sur l’apprentissage

Les effets potentiellement néfastes de l’utilisation excessive de l’IA nous conduit dans des process un peu absurdes. Comme le souligne Ian Bogost, nous assistons déjà à des scénarios dans lesquels des étudiants génèrent des devoirs avec l’IA, que les enseignants font ensuite corriger par l’IA. On en arriverait vite à marcher sur la tête. Cette situation, qui peut exister, soulève des questions importantes sur la valeur et l’intégrité du processus éducatif.

Le risque majeur est que cette technologie rende caduc certains des meilleurs outils d’apprentissage, notamment l’écriture elle-même. L’écriture n’est pas seulement un moyen de communiquer des idées, c’est aussi un processus qui permet de clarifier la pensée, d’approfondir la compréhension et de développer des compétences critiques. En remplaçant ce processus par une génération automatisée de contenu, nous risquons de priver les étudiants d’opportunités essentielles pour leur développement intellectuel.

Il existe une grande différence entre l’apprentissage automatique et la « pensée machine » explique Ron Carucci dans le magazine Forbes. Dès l’instant où nous commençons à considérer l’IA comme une machine pensante, nous sommes dans le pétrin. En effet, cela signifie que nous avons essayé d’externaliser notre propre pensée critique et nos compétences de résolution de problèmes à une machine qui ne fait que répliquer et régurgiter les informations qu’elle a recueillies. Les grands modèles linguistiques recherchent des modèles d’information existants, peut-être même les synthétisent. Mais ils ne peuvent pas exercer d’appréciation, quelle que soit la nuance ou la rapidité de leurs résultats.

Plus les étudiants utilisent les machines pour réfléchir à leur place, plus ils deviennent dépendants de ces machines, ce qui perturbe les processus cognitifs clés. Utiliser l’IA pour trouver une réponse par raccourci au lieu de la trouver par soi-même diminue leur réserve cognitive, ou si vous préférez les connexions entre les cellules cérébrales. L’hypothèse de la réserve cognitive reflète l’agilité de notre cerveau à résoudre des problèmes et à faire face à des situations inattendues explique Ron Carucci.

En conclusion

En conclusion, bien que l’IA offre des possibilités assez vertigineuses dans de nombreux domaines, son utilisation dans la formation, en particulier pour des tâches fondamentales comme l’écriture et la recherche, soulève de sérieuses préoccupations. Il est esentiel que les étudiants apprennent à se passer de ces outils, non pas par rejet de la technologie, mais pour préserver et développer des compétences essentielles qui ne peuvent être acquises que par l’effort et la pratique.

L’éducation ne consiste pas seulement à acquérir des connaissances, mais aussi à développer la capacité de penser de manière critique, de résoudre des problèmes et de s’adapter à de nouvelles situations. Ces compétences sont primordiales pour le succès futur des étudiants, tant dans leur vie professionnelle que personnelle. Elles sont essentielles pour les étudiants en travail social. Il leur faut continuer à penser par eux-mêmes et non déléguer une quelconque décision à des IA qui n’auront pas dans leur mémoire tous les aspects particuliers d’une situation singulière.

Alors que beaucoup utilisent l’IA sans le dire, il reste essentiel de trouver un équilibre entre l’utilisation de ces technologies comme outils d’assistance et la préservation des processus d’apprentissage. C’est bien le fait de ne pas utiliser l’IA qui favorise une véritable croissance intellectuelle. Les formateurs, les responsables de filières et les étudiants eux-mêmes doivent être conscients des limites et des risques associés à une dépendance excessive à l’IA dans la formation.

En fin de compte, l’objectif de la formation devrait être de former des futurs professionnels capables de penser par eux-mêmes, de remettre en question les idées reçues et de contribuer de manière significative à la société. Ces compétences ne peuvent être pleinement développées que par un engagement actif dans le processus d’apprentissage, sans raccourcis artificiels. C’est en préservant ces aspects essentiels que nous pourrons préparer au mieux les étudiants dans un monde où l’IA jouera sans aucun doute un rôle de plus en plus important.

La quasi-totalité des sources est en anglais, n’hésitez pas à utiliser un traducteur automatique :

– ChatGPT : le mythe de la productivité | Dans les algorithmes : ►https://danslesalgorithmes.net/2024/09/17/chatgpt-le-mythe-de-la-productivite
- Revue Spirale – Esprit critique et pouvoir d’agir. Vers le développement d’une « attitude critique » ? | Cairn.info : ▻https://shs.cairn.info/revue-spirale-revue-de-recherches-en-education-2020-3-page-51?lang=fr
- AI Reduces Critical Thinking | WVNexus : ▻https://wvnexus.org/opinions/ai-reduces-critical-thinking
- Why I Ban AI Use in Writing Assignments | Times Higher Education : ▻https://www.timeshighereducation.com/campus/why-i-ban-ai-use-writing-assignments
- Importance of Critical Thinking for Students | EssayPro : ▻https://essaypro.com/blog/importance-of-critical-thinking-for-students
- In the Age of AI, Critical Thinking Is More Needed Than Ever | Forbes : ▻https://www.forbes.com/sites/roncarucci/2024/02/06/in-the-age-of-ai-critical-thinking-is-more-needed-than-ever
- Why Should Students Not Use AI Tools to Write Assignments ? | Academic Assignments : ▻https://www.academicassignments.com/blog/why-should-students-not-use-ai-tools-to-write-assignments

▻https://dubasque.org/pourquoi-il-est-important-que-les-etudiantes-apprennent-a-se-passer-de-cha
#ChatGPT #apprentissage #ESR #étudiants #AI #intelligence_artificielle #IA #université

voir aussi :
Guide sur l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le réseau de l’éducation
▻https://seenthis.net/messages/1082156

#Judith_Butler : Condamner la #violence

« Je condamne les violences commises par le #Hamas, je les condamne sans la moindre réserve. Le Hamas a commis un #massacre terrifiant et révoltant », écrit Judith Butler avant d’ajouter qu’« il serait étrange de s’opposer à quelque chose sans comprendre de quoi il s’agit, ou sans la décrire de façon précise. Il serait plus étrange encore de croire que toute #condamnation nécessite un refus de comprendre, de #peur que cette #compréhension ne serve qu’à relativiser les choses et diminuer notre #capacité_de_jugement ».

Les questions qui ont le plus besoin d’un #débat_public, celles qui doivent être discutées dans la plus grande urgence, sont des questions qui sont difficiles à aborder dans les cadres existants. Et même si l’on souhaite aller directement au cœur du sujet, on se heurte à un cadre qui fait qu’il est presque impossible de dire ce que l’on a à dire. Je veux parler ici de la violence, de la violence présente, et de l’histoire de la violence, sous toutes ses formes. Mais si l’on veut documenter la violence, ce qui veut dire comprendre les #tueries et les #bombardements massifs commis par le Hamas en Israël, et qui s’inscrivent dans cette histoire, alors on est accusé de « #relativisme » ou de « #contextualisation ». On nous demande de condamner ou d’approuver, et cela se comprend, mais est-ce bien là tout ce qui, éthiquement, est exigé de nous ? Je condamne les violences commises par le Hamas, je les condamne sans la moindre réserve. Le Hamas a commis un massacre terrifiant et révoltant. Telle a été et est encore ma réaction première. Mais elle n’a pas été la seule.

Dans l’immédiateté de l’événement, on veut savoir de quel « côté » sont les gens, et clairement, la seule réaction possible à de pareilles tueries est une condamnation sans équivoque. Mais pourquoi se fait-il que nous ayons parfois le sentiment que se demander si nous utilisons les bons mots ou comprenons bien la situation historique fait nécessairement obstacle à une #condamnation_morale absolue ? Est-ce vraiment relativiser que se demander ce que nous condamnons précisément, quelle portée cette condamnation doit avoir, et comment décrire au mieux la ou les formations politiques auxquelles nous nous opposons ?

Il serait étrange de s’opposer à quelque chose sans comprendre de quoi il s’agit, ou sans la décrire de façon précise. Il serait plus étrange encore de croire que toute condamnation nécessite un refus de comprendre, de peur que cette compréhension ne serve qu’à relativiser les choses et diminuer notre capacité de jugement. Mais que faire s’il est moralement impératif d’étendre notre condamnation à des #crimes tout aussi atroces, qui ne se limitent pas à ceux mis en avant et répétés par les médias ? Quand et où doit commencer et s’arrêter notre acte de condamnation ? N’avons-nous pas besoin d’une évaluation critique et informée de la situation pour accompagner notre condamnation politique et morale, sans avoir à craindre que s’informer et comprendre nous transforme, aux yeux des autres, en complices immoraux de crimes atroces ?

Certains groupes se servent de l’histoire de la violence israélienne dans la région pour disculper le Hamas, mais ils utilisent une forme corrompue de raisonnement moral pour y parvenir. Soyons clairs. Les violences commises par #Israël contre les Palestiniens sont massives : bombardements incessants, assassinats de personnes de tous âges chez eux et dans les rues, torture dans les prisons israéliennes, techniques d’affamement à #Gaza, expropriation radicale et continue des terres et des logements. Et ces violences, sous toutes leurs formes, sont commises sur un peuple qui est soumis à un #régime_colonial et à l’#apartheid, et qui, privé d’État, est apatride.

Mais quand les Groupes Solidarité pour la Palestine de Harvard (Harvard Palestine Solidarity Groups) publient une déclaration disant que « le régime d’apartheid est le seul responsable » des attaques mortelles du Hamas contre des cibles israéliennes, ils font une erreur et sont dans l’erreur. Ils ont tort d’attribuer de cette façon la #responsabilité, et rien ne saurait disculper le Hamas des tueries atroces qu’ils ont perpétrées. En revanche, ils ont certainement raison de rappeler l’histoire des violences : « de la #dépossession systématique des terres aux frappes aériennes de routine, des #détentions_arbitraires aux #checkpoints militaires, des séparations familiales forcées aux #assassinats ciblés, les Palestiniens sont forcés de vivre dans un #état_de_mort, à la fois lente et subite. » Tout cela est exact et doit être dit, mais cela ne signifie pas que les violences du Hamas ne soient que l’autre nom des violences d’Israël.

Il est vrai que nous devons nous efforcer de comprendre les raisons de la formation de groupes comme le Hamas, à la lumière des promesses rompues d’Oslo et de cet « état de mort, à la fois lente et subite » qui décrit bien l’existence des millions de Palestiniens vivant sous #occupation, et qui se caractérise par une #surveillance constante, la #menace d’une détention sans procès, ou une intensification du #siège de #Gaza pour priver ses habitants d’#eau, de #nourriture et de #médicaments. Mais ces références à l’#histoire des Palestiniens ne sauraient justifier moralement ou politiquement leurs actes. Si l’on nous demandait de comprendre la violence palestinienne comme une continuation de la violence israélienne, ainsi que le demandent les Groupes Solidarité pour la Palestine de Harvard, alors il n’y aurait qu’une seule source de #culpabilité_morale, et même les actes de violence commis par les Palestiniens ne seraient pas vraiment les leurs. Ce n’est pas rendre compte de l’autonomie d’action des Palestiniens.

La nécessité de séparer la compréhension de la violence omniprésente et permanente de l’État israélien de toute justification de la violence est absolument cruciale si nous voulons comprendre quels peuvent être les autres moyens de renverser le #système_colonial, mettre fin aux #arrestations_arbitraires et à la #torture dans les prisons israéliennes, et arrêter le siège de Gaza, où l’eau et la nourriture sont rationnés par l’État-nation qui contrôle ses frontières. Autrement dit, la question de savoir quel monde est encore possible pour tous les habitants de la région dépend des moyens dont il sera mis fin au système colonial et au pouvoir des colons. Hamas a répondu de façon atroce et terrifiante à cette question, mais il y a bien d’autres façons d’y répondre.

Si, en revanche, il nous est interdit de parler de « l’#occupation », comme dans une sorte de Denkverbot allemand, si nous ne pouvons pas même poser le débat sur la question de savoir si le joug militaire israélien sur la région relève du #colonialisme ou de l’#apartheid_racial, alors nous ne pouvons espérer comprendre ni le passé, ni le présent, ni l’avenir. Et beaucoup de gens qui regardent le carnage dans les médias sont totalement désespérés. Or une des raisons de ce #désespoir est précisément qu’ils regardent les #médias, et vivent dans le monde sensationnel et immédiat de l’#indignation_morale absolue. Il faut du temps pour une autre #morale_politique, il faut de la patience et du courage pour apprendre et nommer les choses, et nous avons besoin de tout cela pour que notre condamnation puisse être accompagnée d’une vision proprement morale.

Je m’oppose aux violences que le Hamas a commises, et ne leur trouve aucune excuse. Quand je dis cela, je prends une position morale et politique claire. Je n’équivoque pas lorsque je réfléchis sur ce que cette condamnation implique et présuppose. Quiconque me rejoint dans cette position se demande peut-être si la condamnation morale doit reposer sur une compréhension de ce qui est condamné. On pourrait répondre que non, que je n’ai rien besoin de connaître du Hamas ou de la Palestine pour savoir que ce qu’ils ont fait est mal et pour le condamner. Et si l’on s’arrête là, si l’on se contente des représentations fournies par les médias, sans jamais se demander si elles sont réellement utiles et exactes, et si le cadre utilisé permet à toutes les histoires d’être racontées, alors on se résout à une certaine ignorance et l’on fait confiance aux cadres existants. Après tout, nous sommes tous très occupés, et nous n’avons pas tous le temps d’être des historiens ou des sociologues. C’est une manière possible de vivre et de penser, et beaucoup de gens bien-intentionnés vivent effectivement ainsi, mais à quel prix ?

Que nous faudrait-il dire et faire, en revanche, si notre morale et notre politique ne s’arrêtaient pas à l’acte de condamnation ? Si nous continuions, malgré tout, de nous intéresser à la question de savoir quelles sont les formes de vie qui pourraient libérer la région de violences comme celles-ci ? Et si, en plus de condamner les crimes gratuits, nous voulions créer un futur dans lequel ce genre de violences n’aurait plus cours ? C’est une aspiration normative qui va bien au-delà de la condamnation momentanée. Pour y parvenir, il nous faut absolument connaître l’histoire de la situation : l’histoire de la formation du Hamas comme groupe militant, dans l’abattement total, après Oslo, pour tous les habitants de Gaza à qui les promesses de gouvernement autonome n’ont jamais été honorées ; l’histoire de la formation des autres groupes palestiniens, de leurs tactiques et de leurs objectifs ; l’histoire enfin du peuple palestinien lui-même, de ses aspirations à la liberté et au #droit_à_l’autodétermination, de son désir de se libérer du régime colonial et de la violence militaire et carcérale permanente. Alors, si le Hamas était dissous ou s’il était remplacé par des groupes non-violents aspirant à la #cohabitation, nous pourrions prendre part à la lutte pour une Palestine libre.

Quant à ceux dont les préoccupations morales se limitent à la seule condamnation, comprendre la situation n’est pas un objectif. Leur indignation morale est à la fois présentiste et anti-intellectuelle. Et pourtant, l’indignation peut aussi amener quelqu’un à ouvrir des livres d’histoire pour essayer de comprendre comment un événement comme celui-ci a pu arriver, et si les conditions pourraient changer de telle sorte qu’un avenir de violence ne soit pas le seul avenir possible. Jamais la « contextualisation » ne devrait être considérée comme une activité moralement problématique, même s’il y a des formes de contextualisation qui sont utilisées pour excuser ou disculper. Est-il possible de distinguer ces deux formes de contextualisation ? Ce n’est pas parce que certains pensent que contextualiser des violences atroces ne sert qu’à occulter la violence ou, pire encore, à la rationaliser que nous devrions nous soumettre à l’idée que toute forme de contextualisation est toujours une forme de #relativisme_moral.

Quand les Groupes Solidarité pour la Palestine de Harvard disent que « le régime d’apartheid est le seul responsable » des attaques du Hamas, ils souscrivent à une conception inacceptable de la responsabilité morale. Il semble que pour comprendre comment s’est produit un événement, et ce qu’il signifie, il nous faille apprendre l’histoire. Cela veut dire qu’il nous incombe tout à la fois d’élargir la perspective au-delà de la terrible fascination du moment et, sans jamais nier l’horreur, de ne pas laisser l’#horreur présente représenter toute l’horreur qu’il y a à représenter, et nous efforcer de savoir, de comprendre et de nous opposer.

Or les médias d’aujourd’hui, pour la plupart d’entre eux, ne racontent pas les horreurs que vivent les Palestiniens depuis des décennies, les bombardements, les tueries, les attaques et les arrestations arbitraires. Et si les horreurs des derniers jours ont pour les médias une importance morale plus grande que les horreurs des soixante-dix dernières années, alors la réaction morale du moment menace d’empêcher et d’occulter toute compréhension des #injustices_radicales endurées depuis si longtemps par la Palestine occupée et déplacée de force.

Certains craignent, à juste titre, que toute contextualisation des actes violents commis par le Hamas soit utilisée pour disculper le Hamas, ou que la contextualisation détourne l’attention des horreurs perpétrées. Mais si c’est l’horreur elle-même qui nous amenait à contextualiser ? Où commence cette horreur et où finit-elle ? Si les médias parlent aujourd’hui de « guerre » entre le Hamas et Israël, c’est donc qu’ils proposent un cadre pour comprendre la situation. Ils ont, ainsi, compris la situation à l’avance. Si Gaza est comprise comme étant sous occupation, ou si l’on parle à son sujet de « prison à ciel ouvert », alors c’est une autre interprétation qui est proposée. Cela ressemble à une description, mais le langage contraint ou facilite ce que nous pouvons dire, comment nous pouvons décrire, et ce qui peut être connu.

Oui, la langue peut décrire, mais elle n’acquiert le pouvoir de le faire que si elle se conforme aux limites qui sont imposées à ce qui est dicible. S’il est décidé que nous n’avons pas besoin de savoir combien d’enfants et d’adolescents palestiniens ont été tués en Cisjordanie et à Gaza cette année ou pendant toutes les années de l’occupation, que ces informations ne sont pas importantes pour comprendre ou qualifier les attaques contre Israël, et les assassinats d’Israéliens, alors il est décidé que nous ne voulons pas connaître l’histoire des violences, du #deuil et de l’indignation telle qu’est vécue par les Palestiniens.

Une amie israélienne, qui se qualifie elle-même d’« antisioniste », écrit en ligne qu’elle est terrifiée pour sa famille et pour ses amis, et qu’elle a perdu des proches. Et nous devrions tous être de tout cœur avec elle, comme je le suis bien évidemment. Cela est terrible. Sans équivoque. Et pourtant, il n’est pas un moment où sa propre expérience de l’horreur et de la perte de proches ou d’amis est imaginé comme pouvant être ce qu’une Palestinienne éprouve ou a éprouvé de son côté après des années de bombardement, d’incarcération et de violence militaire. Je suis moi aussi une Juive, qui vit avec un #traumatisme_transgénérationnel à la suite des atrocités commises contre des personnes comme moi. Mais ces atrocités ont aussi été commises contre des personnes qui ne sont pas comme moi. Je n’ai pas besoin de m’identifier à tel visage ou à tel nom pour nommer les atrocités que je vois. Ou du moins je m’efforce de ne pas le faire.

Mais le problème, au bout du compte, n’est pas seulement une absence d’#empathie. Car l’empathie prend généralement forme dans un cadre qui permette qu’une identification se fasse, ou une traduction entre l’expérience d’autrui et ma propre expérience. Et si le cadre dominant considère que certaines vies sont plus dignes d’être pleurées que d’autres, alors il s’ensuit que certaines pertes seront plus terribles que d’autres. La question de savoir quelles vies méritent d’être pleurées fait partie intégrante de la question de savoir quelles sont les vies qui sont dignes d’avoir une valeur. Et c’est ici que le #racisme entre en jeu de façon décisive. Car si les Palestiniens sont des « #animaux », comme le répète Netanyahu, et si les Israéliens représentent désormais « le peuple juif », comme le répète Biden (englobant la diaspora juive dans Israël, comme le réclament les réactionnaires), alors les seules personnes dignes d’être pleurées, les seules qui sont éligibles au deuil, sont les Israéliens, car la scène de « guerre » est désormais une scène qui oppose les Juifs aux animaux qui veulent les tuer.

Ce n’est certainement pas la première fois qu’un groupe de personnes qui veulent se libérer du joug de la #colonisation sont représentées comme des animaux par le colonisateur. Les Israéliens sont-ils des « animaux » quand ils tuent ? Ce cadre raciste de la violence contemporaine rappelle l’opposition coloniale entre les « civilisés » et les « animaux », qui doivent être écrasés ou détruits pour sauvegarder la « civilisation ». Et lorsque nous rappelons l’existence de ce cadre au moment d’affirmer notre condamnation morale, nous nous trouvons impliqué dans la dénonciation d’une forme de racisme qui va bien au-delà de l’énonciation de la structure de la vie quotidienne en Palestine. Et pour cela, une #réparation_radicale est certainement plus que nécessaire.

Si nous pensons qu’une condamnation morale doive être un acte clair et ponctuel, sans référence à aucun contexte ni aucun savoir, alors nous acceptons inévitablement les termes dans lesquels se fait cette condamnation, la scène sur laquelle les alternatives sont orchestrées. Et dans ce contexte récent qui nous intéresse, accepter ce cadre, c’est reprendre les formes de #racisme_colonial qui font précisément partie du problème structurel à résoudre, de l’#injustice intolérable à surmonter. Nous ne pouvons donc pas refuser l’histoire de l’injustice au nom d’une certitude morale, car nous risquerions alors de commettre d’autres injustices encore, et notre certitude finirait par s’affaisser sur un fondement de moins en moins solide. Pourquoi ne pouvons-nous pas condamner des actes moralement haïssables sans perdre notre capacité de penser, de connaître et de juger ? Nous pouvons certainement faire tout cela, et nous le devons.

Les actes de violence auxquels nous assistons via les médias sont horribles. Et dans ce moment où toute notre attention est accaparée par ces médias, les violences que nous voyons sont les seules que nous connaissions. Je le répète : nous avons le droit de déplorer ces violences et d’exprimer notre horreur. Cela fait des jours que j’ai mal au ventre à essayer d’écrire sans trouver le sommeil, et tous les gens que je connais vivent dans la peur de ce que va faire demain la machine militaire israélienne, si le #discours_génocidaire de #Netanyahu va se matérialiser par une option nucléaire ou par d’autres tueries de masse de Palestiniens. Je me demande moi-même si nous pouvons pleurer, sans réserve aucune, pour les vies perdues à Tel-Aviv comme pour les vies perdues à Gaza, sans se laisser entraîner dans des débats sur le relativisme et sur les #fausses_équivalences. Peut-être les limites élargies du deuil peuvent-elles contribuer à un idéal d’#égalité substantiel, qui reconnaisse l’égale pleurabilité de toutes les vies, et qui nous porte à protester que ces vies n’auraient pas dû être perdues, qui méritaient de vivre encore et d’être reconnues, à part égale, comme vies.

Comment pouvons-nous même imaginer la forme future de l’égalité des vivants sans savoir, comme l’a documenté le Bureau de la coordination des affaires humanitaires des Nations unies, que les militaires et les colons israéliens ont tué au minimum 3 752 civils palestiniens depuis 2008 à Gaza et en Cisjordanie, y compris à Jérusalem-Est. Où et quand le monde a-t-il pleuré ces morts ? Et dans les seuls bombardements et attaques d’octobre, 140 enfants palestiniens ont déjà été tués. Beaucoup d’autres trouveront la mort au cours des actions militaires de « #représailles » contre le Hamas dans les jours et les semaines qui viennent.

Ce n’est pas remettre en cause nos positions morales que de prendre le temps d’apprendre l’histoire de la #violence_coloniale et d’examiner le langage, les récits et les cadres qui servent aujourd’hui à rapporter et expliquer – et interpréter a priori – ce qui se passe dans cette région. Il s’agit là d’un #savoir_critique, mais qui n’a absolument pas pour but de rationaliser les violences existences ou d’en autoriser d’autres. Son but est d’apporter une compréhension plus exacte de la situation que celle proposée par le cadre incontesté du seul moment présent. Peut-être d’autres positions d’#opposition_morale viendront-elles s’ajouter à celles que nous avons déjà acceptées, y compris l’opposition à la violence militaire et policière qui imprègne et sature la vie des Palestiniens dans la région, leur droit à faire le deuil, à connaître et exprimer leur indignation et leur solidarité, à trouver leur propre chemin vers un avenir de liberté ?

Personnellement, je défends une politique de #non-violence, sachant qu’elle ne peut constituer un principe absolu, qui trouve à s’appliquer en toutes circonstances. Je soutiens que les #luttes_de_libération qui pratiquent la non-violence contribuent à créer le monde non-violent dans lequel nous désirons tous vivre. Je déplore sans équivoque la violence, et en même temps, comme tant d’autres personnes littéralement stupéfiées devant leur télévision, je veux contribuer à imaginer et à lutter pour la justice et pour l’égalité dans la région, une justice et une égalité qui entraîneraient la fin de l’occupation israélienne et la disparition de groupes comme le Hamas, et qui permettrait l’épanouissement de nouvelles formes de justice et de #liberté_politique.

Sans justice et sans égalité, sans la fin des violences perpétrées par un État, Israël, qui est fondé sur la violence, aucun futur ne peut être imaginé, aucun avenir de #paix_véritable – et je parle ici de paix véritable, pas de la « #paix » qui n’est qu’un euphémisme pour la #normalisation, laquelle signifie maintenir en place les structures de l’injustice, de l’inégalité et du racisme. Un pareil futur ne pourra cependant pas advenir si nous ne sommes pas libres de nommer, de décrire et de nous opposer à toutes les violences, y compris celles de l’État israélien, sous toutes ses formes, et de le faire sans avoir à craindre la censure, la criminalisation ou l’accusation fallacieuse d’antisémitisme.

Le monde que je désire est un monde qui s’oppose à la normalisation du régime colonial israélien et qui soutient la liberté et l’autodétermination des Palestiniens, un monde qui réaliserait le désir profond de tous les habitants de ces terres de vivre ensemble dans la liberté, la non-violence, la justice et l’égalité. Cet #espoir semble certainement, pour beaucoup, impossible ou naïf. Et pourtant, il faut que certains d’entre nous s’accrochent farouchement à cet espoir, et refusent de croire que les structures qui existent aujourd’hui existeront toujours. Et pour cela, nous avons besoin de nos poètes, de nos rêveurs, de nos fous indomptés, de tous ceux qui savent comment se mobiliser.

►https://aoc.media/opinion/2023/10/12/condamner-la-violence

ici aussi : ►https://seenthis.net/messages/1021216

#à_lire #7_octobre_2023 #génocide

Sortir de l’enfer - La méridienne
►https://www.la-meridienne.info/spip.php?article22

« Pourquoi une bombe lâchée sur un immeuble de Gaza, ça ne te fait rien ?, demandait l’autre jour une amie arabe à un Français de son entourage bouleversé, à juste titre, par l’attaque du Hamas, mais totalement indifférent au reste. Tu crois que c’est plus doux ? » C’est une vraie question.

« D’une manière globale, je trouve que l’international est de moins en moins présent dans les discours de gauche. Chez les jeunes générations, l’internationalisme n’est pas toujours une évidence comme il l’était pour des générations plus anciennes », disait récemment la députée de La France insoumise Clémentine Autain à Mediapart, à propos d’une autre cause : la cause arménienne. C’est une explication possible. Mais on voit aussi (et ici je demande pardon à mes lecteur-ices concerné-es pour la brutalité du constat, même si je me doute que je ne leur apprends rien) les effets de longues années de déshumanisation et de diabolisation des musulman-es. Lentement mais sûrement, l’islamophobie et ses innombrables relais ont fait leur office, ils ont émoussé les sensibilités.

La vérité cachée sur le #système_scolaire
▻https://www.youtube.com/watch?v=R4xj0MaP1J0

#éducation #école #compétition #pladoyer #collaboration #Finlande

Quelques éléments d’information sur notre recherche | Contrôle cognitif
▻https://dopcontrol.hypotheses.org/33

Le #contrôle_cognitif est en jeu chaque fois que nous sommes placés dans des situations que nous ne pouvons pas résoudre de manière automatique, routinière au moyen de schémas de réponse que nous pourrions d’emblée mobiliser. En d’autres termes, le contrôle cognitif est requis chaque fois que nous devons traiter des situations nouvelles et/ou complexes pour lesquelles nous devons sélectionner et hiérarchiser les actions qui nous permettront d’atteindre l’objectif fixé.

How I Rewired My Brain to Become Fluent in Math - Issue 40: Learning
▻http://nautil.us/issue/40/learning/how-i-rewired-my-brain-to-become-fluent-in-math-rp

http://static.nautil.us/4384_12e59a33dea1bf0630f46edfe13d6ea2.jpg

I was a wayward kid who grew up on the literary side of life, treating math and science as if they were pustules from the plague. So it’s a little strange how I’ve ended up now—someone who dances daily with triple integrals, Fourier transforms, and that crown jewel of mathematics, Euler’s equation. It’s hard to believe I’ve flipped from a virtually congenital math-phobe to a professor of engineering. One day, one of my students asked me how I did it—how I changed my brain. I wanted to answer Hell—with lots of difficulty! After all, I’d flunked my way through elementary, middle, and high school math and science. In fact, I didn’t start studying remedial math until I left the Army at age 26. If there were a textbook example of the potential for adult neural plasticity, I’d be Exhibit A.$$empty$$ (...)

George Orwell – La politique et la langue anglaise (1946)
▻http://raumgegenzement.blogsport.de/2009/10/27/george-orwell-la-politique-et-la-langue-anglaise-1946

Tout d’abord, elle n’a rien à voir avec l’archaïsme, avec la défense de tournures et de termes désuets, ni avec l’établissement d’un « anglais standard » dont il ne faudrait jamais s’écarter. Au contraire, un de ses principaux objectifs est la mise au rebut de tous les termes ou locutions qui ont perdu leur utilité. Elle n’a rien à voir avec la correction grammaticale et syntaxique, qui importe peu tant que l’on s’exprime clairement, ni avec le fait d’éviter les américanismes ou d’avoir ce que l’on appelle « un bon style de prosateur ». Par ailleurs, elle n’a pas de rapport avec la fausse simplicité ni avec les tentatives visant à rapprocher l’anglais écrit de la langue parlée. Elle n’implique même pas de préférer systématiquement les mots saxons aux mots latins, bien qu’elle suppose d’utiliser le moins de mots possible, et les plus courts, pour dire ce qu’on a à dire. Ce qui importe avant tout, c’est que le sens gouverne le choix des mots, et non l’inverse. En matière de prose, la pire des choses que l’on puisse faire avec les mots est de s’abandonner à eux. Quand vous pensez à un objet concret, vous n’avez pas besoin de mots, et si vous voulez décrire ce que vous venez de visualiser, vous vous mettrez sans doute alors en quête des termes qui vous paraîtront les plus adéquats. Quand vous pensez à une notion abstraite, vous êtes plus enclin à recourir d’emblée aux mots, si bien qu’à moins d’un effort conscient pour éviter ce travers, le jargon existant s’impose à vous et fait le travail à votre place, au risque de brouiller ou même d’altérer le sens de votre réflexion. Sans doute vaut-il mieux s’abstenir, dans la mesure du possible, de recourir aux termes abstraits et essayer de s’exprimer clairement par le biais de l’image ou de la sensation. On pourra ensuite choisir — et non pas simplement accepter — les formulations qui serreront au plus près la pensée, puis changer de point de vue et voir quelle impression elles pourraient produire sur d’autres personnes. Ce dernier effort mental élimine toutes les images rebattues ou incohérentes, toutes les expressions préfabriquées, les répétitions inutiles et, de manière générale, le flou et la poudre aux yeux. Mais il arrive souvent que l’on éprouve des doutes sur l’effet d’un terme ou d’une expression, et il faut pouvoir s’appuyer sur des règles quand l’instinct fait défaut. Je pense que les règles suivantes peuvent couvrir la plupart des cas :

1. N’utilisez jamais une métaphore, une comparaison ou toute autre figure de rhétorique que vous avez déjà lue à maintes reprises.
2. N’utilisez jamais un mot long si un autre, plus court, peut faire l’affaire.
3. S’il est possible de supprimer un mot, n’hésitez jamais à le faire.
4. N’utilisez jamais le mode passif si vous pouvez utiliser le mode actif.
5. N’utilisez jamais une expression étrangère, un terme scientifique ou spécialisé si vous pouvez leur trouver un équivalent dans la langue de tous les jours.
6. Enfreignez les règles ci-dessus plutôt que de commettre d’évidents barbarismes.

[…] Je n’ai pas considéré ici la langue dans son usage littéraire, mais seulement en tant qu’instrument permettant d’exprimer la pensée, et non de la dissimuler, encore moins de l’interdire.

#George_Orwell #Orwell #langage #simplicité #politique #compréhension

Papier ou écran : Votre cerveau ne lit pas de la même façon ! (MilleMots)
▻http://www.millemots.org/2016/05/14/papier-ou-écran-votre-cerveau-ne-lit-pas-de-la-même-façon

Chaque support prédispose à un type de traitement par le cerveau de ce qui est lu :
– Si vous avez besoin de mémoriser des détails, la tablette est plus performante.
– Si vous avez besoin de comprendre le sens général, de faire des inférences ou de mettre en lien les informations contenues dans un texte le support papier est plus efficace.
[…]
Comment va se développer le raisonnement des enfants si, pour eux, l’information se résume à "une suite de « détails » ?
À notre époque où la généralisation des tablettes et des écrans interactifs est présentée comme la panacée, il serait judicieux de réfléchir à une utilisation équilibrée de ces deux supports.

#éducation #lecture #compréhension #supports #TICE

Rhétorique réactionnaire. Incitation à la bêtise. Sur « l’excuse sociologique », par Gérard Mauger
▻http://www.cairn.info/revue-savoir-agir-2016-1-page-133.htm

Mais l’explication sociologique est-elle aussi déterministe que celle de la biologie ? En d’autres termes, peut-elle exempter le criminel de la responsabilité de son crime, comme la science médicale exonère le malade de celle de sa maladie ? Peut-on considérer que le genre de déterminations que s’efforce de mettre en évidence la sociologie puisse valoir comme « excuse sociologique » ?

http://www.cairn.info/static/includes/vign_rev/SAVA/SAVA_035_L204.jpg

Si l’explication sociologique est évidemment perfectible, elle contribue néanmoins à invalider la croyance au « libre choix de la délinquance ». On peut alors se demander si ce parti pris scientifique (ou explicatif) affranchit le sociologue de tout jugement normatif. La recherche désintéressée de la vérité est-elle possible dans la pratique du métier de sociologue ?
L’impossible « neutralité axiologique »
L’invitation wébérienne à la « neutralité axiologique » est-elle possible ? Le sociologue peut-il vraiment « considérer les fait sociaux comme des choses » ? Ou ne s’agit-il là que de leurres imposés par la bienséance académique ? La pratique du métier de sociologue montre à l’évidence que la neutralité axiologique est pratiquement intenable. 1°) Ayant pour objet le monde social, le sociologue, qu’il le veuille ou non, est partie prenante des luttes qui ont pour objet le monopole de la représentation légitime du monde social où s’opposent tous ceux – politiques, journalistes, sociologues, etc. – qui tentent d’imposer leur point de vue. 2°) Appartenant au monde social qu’il étudie, le sociologue a nécessairement une représentation préalable, plus ou moins normative, de l’objet qu’il étudie (dans le cas présent, les délinquants, les djihadistes) : il peut, au mieux, tenter de suspendre son point de vue. En fait, cette représentation initiale et les intérêts politiques ou éthiques qui en sont solidaires décident du choix d’objet. Et c’est dans la mesure où ce rapport initial à l’objet, qui préside à son élection, oriente le regard, qu’il s’agit de l’objectiver pour tenter d’en contrôler les effets. 3°) Le sociologue ayant affaire à un objet qui parle, l’expérience, le point de vue, le vécu de ses enquêtés font partie de son objet (même s’il ne s’y réduit pas). Mais l’essai de compréhension n’implique pas plus une neutralité fictive du sociologue que le devoir d’endosser « la cause » de ses enquêtés, ni d’ailleurs l’interdiction de le faire. Quoi qu’il en soit, si contrôlé soit-il, le rapport initial du sociologue à son objet n’est évidemment pas sans effets dans la pratique de l’enquête. Dans l’adresse « Au lecteur » de La Misère du monde, Pierre Bourdieu invite à « prendre les gens comme ils sont », à « les appréhender comme nécessaires, à [les] nécessiter, en les rapportant méthodiquement aux causes et aux raisons d’être ce qu’ils sont », et, dans cette perspective, à « se situer en pensée » à la place qu’ils occupent dans l’espace social en faisant sien le principe spinoziste : « ne pas rire, ne pas pleurer, ne pas détester mais comprendre ». Si cet appel à « prendre les gens comme ils sont » ne soulève pas de difficultés particulières quand le chercheur éprouve une forme de sympathie à l’égard du groupe qu’il étudie, l’empathie que suppose la compréhension est d’autant plus problématique que l’aversion du sociologue à l’égard de ses enquêtés est plus grande. Dans les deux cas, l’impossible neutralité axiologique du sociologue porte à conséquences. La sympathie l’expose à se voir enrôlé dans le groupe qu’il étudie, à se convertir à « la cause » de l’objet étudié et à la créditer d’une forme de légitimité, le plus souvent en habilitant scientifiquement le point de vue des enquêtés ou de leur porte-parole. À l’inverse, l’antipathie sinon l’aversion du sociologue risquent de le rendre aveugle et sourd au point de vue des enquêtés. Dans les deux cas, ses efforts d’empathie, heureux ou malheureux, l’exposent à deux formes de renoncement à la sociologie : l’alignement sur le discours des enquêtés ou la substitution ethnocentrique de son propre discours à celui des enquê- tés (en toute méconnaissance de leur point de vue). De façon générale, la conversion des intérêts politiques ou éthiques initiaux en intérêt scientifique implique une tension inévitable et plus ou moins déséquilibrée entre engagement et distanciation. Mais, plutôt que de se réclamer d’une neutralité axiologique illusoire, il s’agit d’objectiver autant que faire se peut le rapport du chercheur à son objet de recherche, d’expliciter les références normatives qui guident les sympathies/antipathies du sociologue et tenter d’éviter ainsi le genre de sociologie qui en dit plus long sur le sociologue que sur son objet. 4°) On peut enfin se demander si la pratique de l’enquête et la recherche d’explications sociologiques n’influencent pas le jugement moral du sociologue sinon sur la délinquance ou le djihad, du moins sur les délinquants et les djihadistes. Tenter de rendre raison des trajectoires qui conduisent à ce type de pratiques ou à s’engager dans telle ou telle « cause », les « nécessiter » comme dit Bourdieu, infléchit, me semble-t-il, le regard porté sur elles. Si, comme le note Bernard Lahire, « juger (et punir) n’interdit pas de comprendre » (p. 37), on peut aussi se demander si « l’explication-compréhension » sociologique n’infléchit pas le jugement. Dans la mesure où une pratique réflexive de l’enquête sociologique substitue aux repré- sentations spontanées une représentation mieux informée et contrô- lée, soumet les préjugés à l’examen, contribue à rendre intelligibles des pratiques a priori incompréhensibles et parvient, au moins dans certains cas, à les « nécessiter », on peut supposer qu’elle infléchit le jugement moral porté, sinon sur les pratiques (qu’il s’agisse de délinquance ou d’attentats terroristes), du moins sur les agents. De ce point de vue, le travail sociologique s’apparente à celui des juges d’instruction ou des avocats de la défense qui, selon Bernard Lahire, « cherchent, au-delà de l’établissement des faits, à rendre raison des actes commis et à mettre en lumière la personnalité et les contextes de vie des inculpés » (p. 113). Et s’il est vrai, comme le note Bernard Lahire, que « même la justice ne peut se satisfaire pleinement des visions abstraites de l’Homme libre et maître de son destin » (p. 114) et que l’enquête de personnalité peut valoir des circonstances atténuantes, on voit mal pourquoi ce qui est accordé à l’explication psychologique ne vaudrait pas également pour l’explication sociologique.

#sociologie_de_l’excuse #explication #compréhension #SHS #Epistémologie #Neutralité_axiologique #Engagement #Distanciation

Apprentissage de la lecture, les méthodes qui marchent (La-Croix.com)
▻http://www.la-croix.com/Actualite/France/Apprentissage-de-la-lecture-les-methodes-qui-marchent-2015-09-23-1359833

De récentes études plaident pour un apprentissage précoce, répété et soutenu des correspondances entre lettres et sons.
Sans pour autant négliger les activités de compréhension des textes, l’un des points faibles des élèves français.

En dépit d’un titre aguicheur, un article assez complet sur les enjeux de l’apprentissage de la lecture (même si je ne suis pas d’accord sur tout).
Un bon complément à ce premier article est le suivant :

Lecture : l’enseignement de la compréhension est trop faible en CP et CE1 (LesÉchos.fr)
▻http://www.lesechos.fr/politique-societe/societe/021356006660-lecture-lenseignement-de-la-comprehension-est-trop-faible-en-c

Selon une étude, les élèves sont trop peu stimulés en CP et en CE1. Or, ce temps d’explicitation, de résumé d’un texte, de compréhension des sous-entendus est essentiel pour la suite.

#éducation #école #lecture #compréhension #apprentissage #méthodes_de_lecture

Who Likes Whom in The Middle East? Key players & Notable relationships | Information Is Beautiful

▻http://www.informationisbeautiful.net/visualizations/the-middle-east-key-players-notable-relationships

Cet orient si compliqué...

#visualisation #moyen-orient

Un jeune sur dix en difficulté en lecture et en calcul (Peut mieux faire)
▻http://lemonde-educ.blog.lemonde.fr/2014/04/25/un-jeune-sur-dix-en-difficulte-en-lecture-et-mathematiques

Appliquer un pourcentage, trouver une proportion, manier les virgules entre les chiffres… un jeune sur dix est incapable de se sortir de ces calculs simples. Il en va de même en lecture. En la matière, près de 10 % des jeunes comprennent mal, voire pas du tout, ce qu’ils lisent.

[…]

En lecture, 9,6 % des jeunes rencontrent des difficultés, dont une partie – 4 % – peut être considérée comme illettrée. Cette population ne recouvre pas forcément les déficients en mathématiques : « 54 % des jeunes qui sont en difficulté en lecture ne le sont pas en numératie », indiquent les statisticiens du ministère.

Ces derniers ont identifié cinq profils de lecteurs. Les 4% qui rencontrent les difficultés les plus criantes ont un champ lexical très restreint et n’ont pas intégré les mécanismes permettant de comprendre un texte. Il y a, ensuite, les « lecteurs aux très faibles capacités de lecture » (5,5 %) et les « lecteurs aux acquis limités » (8,6 %), qui parviennent à compenser leurs lacunes de vocabulaire par une compréhension minimale des textes. Pour eux, la lecture reste une activité laborieuse. Par exemple, ils n’ont reconnu, en moyenne, qu’une dizaine de mots parmi ceux qui leur ont été présentés dans une liste mélangeant des « vrais » et des « pseudos » mots, quand les lecteurs « efficaces » (81,8 %) en reconnaissent en moyenne 17.

[…]

Il y a aussi des constantes d’une année sur l’autre. Par exemple, le fait que les garçons sont plus souvent en difficulté que les filles en lecture (11% d’entre eux en grande difficulté contre 8,1% des filles). C’est l’inverse en « numératie » (8,7% des garçons en difficulté contre 10,7% des filles). Dans les deux cas, les résultats sont moins bons dans le Nord de la France : Picardie, Nord-Pas-de-Calais, Champagne-Ardenne…, et meilleurs en Bretagne et en Rhône-Alpes. Enfin, la grande majorité (80 % en lecture) des jeunes en difficulté n’ont pas dépassé le collège ou un cursus professionnel en lycée (CAP ou bac pro).

#éducation #échec_scolaire #lecture #calcul #compréhension_écrite #numératie #illettrisme