«L’IA a vraiment percuté nos pratiques d’enseignement»

Qu’est-ce qui vous a conduit à devenir vice-président délégué à l’IA ?

Xavier Blanc : Il y a d’abord eu mon expérience au Laboratoire bordelais de recherche en informatique (LaBRI), dont j’ai été le directeur pendant six ans. Lorsque nous avons restructuré le laboratoire, nous avons notamment créé un axe consacré à l’intelligence artificielle qui est rapidement devenu très important, avec environ 80 chercheurs et chercheuses qui y ont contribué. Cela montrait que l’IA n’était plus seulement un sujet pour quelques spécialistes de l’informatique. Moi-même, je travaillais sur le développement de logiciels et je me suis intéressé à l’utilisation de l’IA pour tester des applications. L’idée est de faire intervenir l’IA comme un utilisateur qui ne connaît pas le fonctionnement attendu d’une application et va donc mettre au jour des comportements ou des bugs auxquels les concepteurs n’avaient pas pensé.

Par la suite, en discutant avec des médecins, des sociologues et des collègues d’autres disciplines, je me suis rendu compte que les questions liées à l’IA dépassaient très largement l’informatique. Il y avait un besoin à l’échelle de toute la communauté universitaire, en recherche, en enseignement, mais aussi dans les fonctions administratives. J’ai donc beaucoup échangé avec le président Dean Lewis lorsqu’il préparait sa campagne en vue de sa réélection et j’ai pu contribuer, modestement, à la réflexion sur le volet intelligence artificielle. En février, il m’a proposé de prendre cette fonction de vice-président délégué à l’IA.

Vous êtes informaticien et vous enseignez la programmation web. L’IA sait désormais faire une partie de ce que vous apprenez à vos étudiants. Est-ce que cela change votre manière d’enseigner ?

XB : Oui, l’IA sait maintenant faire beaucoup de choses en programmation - on peut par exemple lui demander de réaliser un site web - mais cela ne signifie pas qu’il n’est plus nécessaire de connaître les bases. Si vous n’avez pas les connaissances fondamentales pour comprendre comment fonctionne une application, vous ne saurez pas poser les bonnes questions à l’IA. Vous obtiendrez quelque chose qui fonctionne le temps d’une démonstration, mais vous ne pourrez probablement pas passer de cette démonstration à un véritable site en production. Il faut donc conserver les connaissances, même si les outils changent.

Quelles sont les principales préoccupations de vos collègues enseignants-chercheurs ?

XB : En enseignement, la première interrogation est très concrète : est-ce qu’on interdit l’IA ? Est-ce qu’il est encore pertinent de demander certains travaux à distance lorsqu’une IA peut produire en quelques secondes un résultat très convaincant ? Cela a bouleversé des pratiques assez fondamentales du métier d’enseignant. Beaucoup de collègues ne savent pas forcément comment réagir et demandent à la fois du cadrage et des retours d’expérience.

En recherche, les questions sont également nombreuses. Peut-on utiliser l’IA pour faire un état de l’art, analyser des articles, nous aider dans notre travail scientifique ? Au début, il y a eu beaucoup d’enthousiasme, puis on a découvert les hallucinations et les limites des outils. Aujourd’hui, les questions se reposent avec des outils qui progressent très rapidement. Un programme européen démarre d’ailleurs autour de ce sujet : quels outils d’IA peuvent nous permettre de faire de la science différemment ?

L’IA oblige notamment à repenser la manière d’évaluer les étudiants ?

XB : Il y a encore cinq ans, lorsqu’on demandait à un étudiant de produire un rapport, celui-ci pouvait comporter des fautes, être plus ou moins bien écrit. Aujourd’hui, le même étudiant peut obtenir en quelques clics un document parfaitement rédigé, sans faute d’orthographe. Cela remet bien sûr en question notre manière d’évaluer. Mais cela peut aussi conduire à inventer de nouvelles façons de faire : certains collègues demandent, par exemple, aux étudiants d’utiliser l’IA puis de venir présenter leur travail, expliquer ce qui a été produit, le justifier, le critiquer. L’IA a vraiment percuté nos pratiques d’enseignement. Il a fallu s’adapter.

Comment l’université accompagne-t-elle les enseignants dans cette transformation ?

XB : À l’université de Bordeaux, nous avons une communauté de pratique encadrée par la Mission d’appui à la pédagogie et à l’innovation (MAPI) qui réunit des enseignants-chercheurs, des ingénieurs pédagogiques et des étudiants autour de ces enjeux et usages. Chacun arrive avec ses expériences et ses interrogations. Dans le cadre de l’initiative Mistral ESR, la MAPI a notamment mobilisé cette communauté avec, au départ, un outil malheureusement assez limité - une ancienne version de Mistral. Nous avons donc débloqué un financement pour acheter 50 licences Mistral récentes afin que les équipes puissent réellement expérimenter les capacités actuelles des outils, notamment les agents.

Il y a par exemple un projet qui travaille sur la correction automatique. L’objectif n’est pas de remplacer l’enseignant, mais de proposer une aide pédagogique à l’étudiant. Plutôt que de lui donner une note, l’IA pourrait lui indiquer : « Ici, je suis sûr que tu as raison » ou « Est-ce que tu as bien suivi la consigne ? » Mon rôle, en tant que VP, est justement d’identifier ces initiatives, de les soutenir et, lorsqu’il manque des ressources, d’essayer de débloquer la situation. Les ressources vont être un enjeu important : expérimenter sérieusement avec ces outils a un coût.

Des travaux de recherche ont également été menés sur l’impact de l’IA sur la cognition, en demandant à des étudiants de réaliser un travail avec l’IA, puis de refaire sans l’IA un travail comparable quelques semaines plus tard. On observe une réelle déperdition qui nous conforte dans l’idée que, lorsqu’on appuie simplement sur un bouton, on n’apprend pas.

L’IA n’est pas seulement une question d’outils mais aussi de connaissances ?

XB : C’est même, pour moi, le point central. L’approche que je défends à l’université de Bordeaux n’est pas technocentrée. Une solution pourrait consister à dire : « Ne vous inquiétez pas, on vous donne un outil et, si vous l’utilisez correctement, tout ira bien. » Je pense au contraire qu’il faut gagner en compétences et comprendre comment ces technologies fonctionnent.

Si je vous explique ce qu’est un token, par exemple, vous allez probablement vous rendre compte que ce n’est pas du tout ce que vous imaginiez. Et vous comprendrez aussi certaines limites de l’IA, par exemple pourquoi elle ne sait pas réellement compter. Cette connaissance permet de démystifier l’IA. Elle permet aussi de mieux comprendre ses limites, ses enjeux de sécurité, son impact écologique ou encore les questions éthiques qu’elle soulève.

Comment donner à chacun et chacune les moyens d’acquérir ce discernement ?

XB : C’est justement l’un des projets qui me tient le plus à cœur. Nous allons mettre à disposition de la communauté universitaire le « brevet AI » développé par l’université Paris-Saclay. Il s’agit d’une formation de 10 heures, composée de différents modules qui abordent notamment les mathématiques, les données, l’éthique, la sécurité, l’écologie… Elle peut être suivie en autonomie, avec des vidéos et des exercices, et elle est certifiante. J’ai moi-même suivi cette formation et je l’ai trouvée très intéressante. Plus de 60 personnes l’ont testée au sein de l’université et, globalement, les retours ont été très positifs. Nous sommes donc en train de conclure une convention avec Paris-Saclay pour proposer cette formation pendant trois ans à l’ensemble de la communauté, étudiants, enseignants-chercheurs, personnels administratifs. 

Quelle position l’université de Bordeaux doit-elle adopter face à cette technologie ?

XB : La position que nous sommes en train d’écrire est assez simple : on y va, mais les yeux ouverts. Chaque établissement doit pouvoir définir son comportement vis-à-vis de l’IA, d’ailleurs certaines unités de formation ou certains laboratoires ont déjà élaboré leurs propres règles. Et notre paysage institutionnel est complexe : certains laboratoires sont sous co-tutelle de l’université de Bordeaux et d’organismes de recherche qui ont leur propre position. Il ne s’agit donc pas d’imposer une vision uniforme de tous les usages. Notre rôle est plutôt de clarifier le positionnement de l’université et de donner un cadre. À cette fin, nous préparons actuellement un guide des usages de l’IA qui devrait être présenté prochainement, après un temps d’échange avec la communauté universitaire.

Se pose aussi la question des infrastructures, sur laquelle nous sommes alignés Karim Belabas, vice-président chargé du numérique, et moi-même : nous ne sommes pas favorables à l’idée de construire une grosse machine à l’université de Bordeaux pour répondre à tous nos usages d’IA, mais plutôt convaincus qu’il faut contribuer à des plateformes fédératives et utiliser les infrastructures nationales existantes. 

Cette problématique des infrastructures renvoie aussi à l’impact environnemental de l’IA. Il faut distinguer les usages qui répondent réellement à une fonction de ceux qui sont purement récréatifs. Le problème, c’est que l’usage se banalise extrêmement vite. Cet été, j’ai été surpris de voir à quel point les personnes que je rencontrais utilisaient l’IA pour tout. À notre niveau, la première réponse est donc de faire prendre conscience de ces impacts et d’essayer, autant que possible, d’être exemplaires.