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mots-clés : Éducation, contrôle, connaissance, enseignement, IAG, suspicion, changement, modèle
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Article rédigé avec l’aide de l’IA : oui, pour le résumé de texte
En bref
Chers lecteurs, chères lectrices,
Chers abonné.e.s,
La semaine dernière nous vous parlions de Mind Similation Lab, une Start up arménienne qui tente de se rapprocher du Graal dans l’IA : l’IGA, celle qui pense. Entretemps, sa manière de faire parler d’elle est la création d’un wikipédia halluciné par l’IA et nous vous renvoyons sur notre article Connaissez-vous les acteurs de l’IAG derrière « Hullupédia », le wikipédia hallucinogène (19 septembre 2026).
Cet article permet également de définir le terme S-E-R-E-N-D-I-P-I-T-Y, Sépendipité en bon français, terme assez récent dans le vocabulaire latin et terme issu de la langue anglaise. L’histoire veut que le mot anglais serendipity soit créé en 1754 par l’écrivain Horace Walpole à partir du « conte persan » Voyages et aventures des trois princes de Serendip, de Cristoforo Armeno, publié en italien en 1557, puis traduits en français par Louis de Mailly en 1719. Mais le plus intéressant est le pourquoi de la création de ce nouveau mot : le terme serendipity a été utilisé pour la première fois dans une lettre à son ami Horace Mann, diplomate du roi George II à Florence. Dans sa lettre, il remercie son ami de lui avoir fait cadeau du portrait de Bianca Cappello, qui avait épousé François Ier de Médicis en 1579, et dit qu’il vient de résoudre une énigme en feuilletant un vieux livre sur les armoiries et en découvrant que le blason de la famille vénitienne des Capello contenait une fleur de lys, emblème des Médicis, indice de la reconnaissance d’une alliance entre les deux familles. Walpole désigne ainsi des « découvertes inattendues, faites par accident et sagacité » ou par « sagacité accidentelle » (source : Wiki, 2026).
Il est aujourd’hui question de cette sérendipité avec un article d’un des cofondateurs de Mind Simulation Lab découvert dans mes recherches sur Hallupédia…
L’atrophie de la pensée : comment l’IA générative a brisé l’architecture de l’éducation
Vasili Mazin, PhD, cofondateur, Mind Simulation Lab propose cet article dans The AI Journal, installé à Londres et qui se définit comme « The AI Journal is the ultimate platform for helping you understand AI. Start making faster, smarter decisions with AI and emerging technologies. “. Derrière cette devanture, une proposition éditoriale et commerciale en lien avec l’IA, sujet émergeant s’il en est ! Malgré ces limites scientifiques, cela n’exclut pas non plus des articles de qualité, ce qui est le cas de l’article que je vous propose de lire en lien ici .
Pour les plus pressés, notre IAG chérie nous en a fait un résumé :
L’article défend l’idée que l’IA générative ne constitue pas simplement un nouvel outil pédagogique : elle remet en cause toute l’architecture traditionnelle de l’enseignement. Les devoirs, dissertations, projets et examens réalisés à distance ne permettent plus d’évaluer avec certitude les compétences réelles de l’étudiant, puisque des productions apparemment abouties peuvent désormais être générées en quelques secondes. Les détecteurs d’IA seraient, selon l’auteur, trop imprécis pour résoudre ce problème et contribueraient à instaurer un climat de surveillance et de suspicion.
Le risque principal serait une atrophie progressive de la pensée. En déléguant à l’IA la recherche, la structuration d’un raisonnement, la rédaction ou la résolution d’un problème, l’étudiant évite précisément les difficultés, les erreurs et les corrections qui permettent normalement l’apprentissage. Il peut ainsi produire un résultat convaincant sans avoir acquis les connaissances, l’autonomie intellectuelle ou la capacité de résoudre un problème inédit. L’article qualifie cette accumulation invisible de lacunes de « dette cognitive ».
Cette évolution touche différemment chaque discipline. Dans les sciences humaines, elle affaiblirait la lecture approfondie, l’argumentation personnelle et la voix de l’auteur. En ingénierie et en informatique, elle court-circuiterait les étapes de calcul, de programmation, de débogage et de vérification qui construisent l’intuition technique. En architecture et dans les arts visuels, les générateurs d’images et de modèles 3D permettraient de produire rapidement des rendus séduisants, mais au risque de remplacer le dessin, l’analyse spatiale, la maîtrise de la composition et la capacité à justifier des choix matériels ou constructifs.
Le rôle de l’enseignant doit donc évoluer : il ne peut plus être uniquement un transmetteur de connaissances ou un contrôleur de productions finales. Il doit devenir un concepteur de situations d’apprentissage, un animateur de discussions critiques et un accompagnateur capable d’examiner le processus de travail. De son côté, l’étudiant doit rester un créateur actif plutôt qu’un simple consommateur de réponses générées.
La conclusion de l’auteur n’est pas d’interdire totalement l’IA, mais de reconstruire l’éducation autour de ce qu’elle ne doit pas déléguer : penser, vérifier, argumenter, expérimenter, assumer ses choix et travailler dans l’incertitude. L’évaluation devrait dès lors porter davantage sur le raisonnement, les étapes du processus, les erreurs rencontrées, la défense orale et la capacité à critiquer les réponses de l’IA, plutôt que sur la seule qualité formelle du résultat final.
Idée centrale : l’IA n’a pas seulement facilité la production des travaux scolaires ; elle a dissocié la qualité apparente d’un résultat du niveau réel de compétence de celui qui le présente.
En complément de ce résumé (Chat GPT 5.5 niveau élevé), nous renvoyons la même réflexion auprès de la chercheuse Amélie Raoul, doctorante en sciences de l’information et de la communication sur l’IA générative à Montpelier 3 posté sur LinkedIn le 22 juillet 2026 :
Ce que je vais vous raconter ne va pas plaire aux fans d’IA. Mais quelqu’un doit le dire.
J’ai développé un superpouvoir pas très glorieux : je soupçonne mes étudiants d’utiliser l’IA à chaque texte que je lis. Et pas que. En fait je soupçonne tout le monde.
Et c’est un gros problème.
Donc quand j’ai fait des corrections la semaine dernière : C’était très dur.
- Ce moment où je tombe sur une phrase bien construite et où mon premier réflexe, c’est de douter.
- Ce moment où je vois la formule “Ce n’est pas X, c’est Y” ou une formule dite « typique IA » et où je me dis : bizarre.
- Ce moment où un étudiant utilise un mot un peu trop précis et où je me demande si c’est lui ou Claude.
- Ce moment où je me rends compte que je suis en train de sanctionner mentalement quelqu’un qui a juste bien écrit.
Et ils me disent : « j’ose plus écrire correctement, j’ai peur que vous pensiez que c’est pas moi ».
Là, j’ai flippé.
Parce qu’ils sont de plus en plus nombreux dans ce cas.
Ils ont tellement peur d’être accusés à tort qu’ils commencent à modifier leurs propres phrases pour laisser une faute exprès, à s’auto-censurer pour paraître humain, à produire un travail “bon, mais pas trop non plus”.
Et je précise que ça touche les meilleurs en premier, parce que ce sont eux qui écrivent le plus “proprement »… Finalement on se retrouve avec des étudiants qui se brident et des profs qui doutent de tout.
- Où est la confiance qu’on est censés leur accorder ?
- Où est la place laissée au fait de simplement bien écrire ?
- Où est mon propre jugement là-dedans, si je me fie à des marqueurs qui changent chaque mois?
Récemment j’ai découvert qu’utiliser les deux points (: ) était signe d’une rédaction par IA. Bon… comment dire. Tout ça me mène à voir ce qu’on est en train de casser en cherchant à la débusquer partout.
- On ne peut plus “bien” écrire.
- On ne peut plus structurer sa pensée.
- On ne peut plus avoir de style cohérent.
- On soupçonne tout et tout le monde.
En sortant de cette réflexion j’avais plein de questions en tête :
- Est-ce si GRAVE de s’aider de l’IA ? Où est la limite ?
- Comment on évalue sans transformer chaque copie en enquête ?
- Comment on redonne aux étudiants le droit de bien écrire sans être suspectés ?
- Comment on forme les profs à s’adapter à ce nouveau monde ?
L’IA change le jeu
Et je renvoie à ma réponse à une collègue après publication de ce post :
Nous travaillions avec nos étudiants depuis nov. 2022 à l’intégration de l’IA dans le processus d’apprentissage. Nous avons constaté plusieurs éléments :
- Le processus est en continuel renouvellement dans une interaction homme-machine ininterrompu. Autant nos étudiants ne savaient pas quoi faire avec un prompt ni comment le rédiger il y a quatre ans, aujourd’hui, c’est presque inné, comme parler une langue maternelle avant de l’apprendre à l’école.
- A contrario, et toujours par analogie à la langue maternelle, aujourd’hui, ces acquis « naturels » sont contrebalancés par la difficulté de suivre les changements de modèles (IA agentique de tâches, etc) devant permettre d’améliorer les processus de création, mais également les résultats finaux (dans le domaine de l’architecture, on s’entend!).
2 problèmes restent entier :
le premier concerne la base linguistique qui n’est pas assez riche : il faut maîtriser le vocabulaire précis en architecture pour poser une question vraiment ciblée dans un prompt. Sinon, on reste approximatif et la réponse le sera tout autant.
le second est l’approche des enseignants. Nombre de mes collègues ne sont pas aussi avancés que notre équipe, mais ils s’informent et, mieux encore, certains se forment. Toutefois, la méfiance et la suspicion scientifique prennent de l’ampleur au point qu’on remet tout en doute et qu’on est prêt à revenir à des solutions du siècle passé. Se pose alors la question séculaire et face à toute nouvelle technologie : faut-il refuser et attendre, ou prendre le risque de se lancer avec le risque de jouer aux apprentis sorciers ? Le scientifique a toujours de la difficulté à se lancer et est plutôt conservateur. C’est une force scientifique. Toutefois, dans les circonstances actuelles, je n’en suis plus vraiment convaincu à défaut de me retrouver avec un enseignement totalement en décalage avec la réalité du monde. Bref, il reste beaucoup à faire et à dire.
Face à cette suspicion généralisée, Vasil Mazin précise dans son article « L’IA générative a changé la nature même de la malhonnêteté académique. La triche à l’ancienne était une copie mécanique, facile à détecter. Aujourd’hui, l’étudiant ne copie plus – ils génèrent. Le travail intellectuel de structuration des arguments, de choix de la terminologie et de tirage de conclusions est délégué à un algorithme. Le résultat semble original et poli, tandis que la pensée de l’apprenant est contournée. Une affectation n’est plus une preuve de maîtrise ; c’est une preuve de compétence dans l’exploitation d’un outil. ». La question est le rapport entre le contenu de la matière (aujourd’hui totalement disponible en ligne et prétraitée par l’IA) et la capacité d’un étudiant à bien utiliser l’IA pour transformer le texte prétraité en texte de valeur, c’est-à-dire travaillé par l’étudiant. Mais ce que nous précise Amélie Raoul, c’est que les enseignants sont souvent plus méfiants et donc pénalisent « naturellement » les bons éléments qui ont fait l’effort de transformer la base de données qui lui est disponible en travail critique. Pourtant, les bons élèves deviennent encore meilleurs avec l’IA, plusieurs white Paper d’Open IA l’ont démontré. En d’autres termes, à défaut de connaissance approfondie de l’outil, les enseignants discriminent par niveau, considérant que le niveau moyen de connaissance ne peut pas augmenter avec l’IA alors qu’au contraire, tout tente à démontrer que l’offre IAG est telle que le niveau peut réellement augmenter. Cependant, la condition est une remise en cause des enseignements et de leur modèle de contrôle.
Pour le surplus
À cette réflexion s’ajoute un travail de fond sur la formation des enseignants en secondaire face ce tsunami : la génération IA, née après 2020 sera en 2032 en secondaire, soit dans à peine 6 ans. C’est un temps très court pour former tous les enseignants à comprendre non seulement « comment utiliser l’IA », mais aussi à remettre en cause profondément leurs modes d’enseignement… Car expliquer une équation différentielle, c’est bien, mais l’IAG le fait de 25 manières différentes selon les questions posées. Cependant, comprendre à quoi cela peut servir à chacun dans la vie courante, c’est cela l’essentiel de demain pour la génération IA(G). En d’autres termes et comme remis par les articles et commentaires dans cet article : faire en sorte que nos enfants deviennent créatifs.
À titre personnel, intuitivement, j’ai laissé tomber les cours magistraux pour des échanges directs liés à la matière enseignée. Certes, ce n’est pas simple à faire lorsqu’on a 80 ou 100 étudiants devant soi. Et il reste énormément à faire encore pour transformer l’enseignement à l’université. C’est d’autant plus vrai que les modèles IAG sont instables, évoluant de trimestre en trimestre, toujours plus performant ! Bref, c’est plus un rapide qu’un long fleuve tranquille. Toutefois, le simple fait de prendre conscience de cette problématique est déjà en soi une avancée.
Bonne et belle journée à vous.
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Dr. Pascal SIMOENS, Architecte et urbaniste, data Scientist.
J’ai commencé ma vie en construisant des villes en Lego, j’en ai fait mon métier. Geek invétéré, aujourd’hui je joins mes passions du numérique et de la ville au travers d’une expertise smart Cities et smart-buildings comme responsable » R&D au sein du groupe Pirnay (Charleroi-Bruxelles) et plus particulièrement de sa section S²Enginnering (smart & sustainable) . En même temps, j’enseigne cette expertise et continue la recherche dans les domaines de l’IA, l’architecture et la réduction de l’entropie du processus constructif au sien de l’UMONS. Je représente également les universités d’État de la communauté Française au sein du Conseil National de l’Ordre des architectes et du Conseil francophone et germanophone.
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