Meta développe StoryKit, une application qui génère des livres illustrés personnalisés à partir d’une photo de jouet et d’une valeur choisie dans un menu. Eudonia s’interroge sur cette délégation progressive de l’imagination parentale à l’IA, et ce que cela signifie pour les enfants qui grandiront avec des histoires calibrées par des algorithmes.
Une étude publiée dans Nature Health a soumis six grands modèles de langage à deux types d’examens : des questionnaires explicites sur la stigmatisation, qu’ils réussissent brillamment, et des scénarios du quotidien où ils discriminent les personnes malades 13 à 17 fois plus souvent que les personnes en bonne santé. Nos machines ont hérité de notre hypocrisie.
La Norvège interdit l’IA générative aux élèves de 6 à 13 ans dès fin août, et ne l’autorise qu’encadrée pour les 14-16 ans. Une décision saluée comme la plus intelligente prise sur le sujet : donner les bases d’abord, les outils ensuite. Car un enfant qui n’a jamais appris à penser seul ne saura jamais quand l’IA se trompe.
L’IA produit du code, des workflows et des analyses à une vitesse vertigineuse, créant l’illusion d’une maîtrise réelle. Mais la fluency heuristic et l’illusion de profondeur explicative nous trompent : ce qui sort vite paraît solide. Le vrai coût apparaît après, lors de la maintenance et du débogage. La production est devenue gratuite. Les conséquences, non.
En automatisant tout ce qui ressemble à de la friction, on croit progresser. Mais l’empathie ne se télécharge pas, la créativité ne se coche pas dans un tableau. Si on ne réapprend pas à vivre avec le doute, l’ennui et l’inconfort, on risque de former des générations de managers brillants en données, mais incapables de regarder quelqu’un dans les yeux.
Sam Altman veut vendre l’intelligence comme l’électricité, facturée au volume. Mais l’analogie est trompeuse : un kWh est garanti en qualité, pas les tokens d’un LLM. Deux requêtes identiques peuvent produire une réponse juste et une fausse, au même prix. Le vrai enjeu n’est pas le tarif, mais la qualité non mesurée et la dépendance à quelques acteurs dominants.
Une étude publiée dans Science portant sur 95 000 étudiants américains révèle que seulement 9 % ont utilisé l’IA pour tricher, loin des idées reçues. Si les deux tiers l’utilisent régulièrement, le vrai problème est ailleurs : les étudiants à faibles revenus, les femmes et les minorités y accèdent moins, creusant des inégalités bien plus préoccupantes que la triche elle-même.
L’IA ne crée pas l’incompétence, elle la rend présentable. Derrière des réponses bien structurées et du jargon soigné, le vide intellectuel se dissimule mieux que jamais. Le vrai danger n’est pas la machine, mais de confondre une réponse plausible avec une réponse juste, et de cesser d’apprendre, de réfléchir, d’assumer.
ChatGPT obtient des scores de QI verbal de 155 ou 150 sur des sous-tests du WAIS, alimentant l’idée d’une IA surhumaine. Un psychométricien décortique l’erreur fondamentale : ces items circulent depuis des décennies dans les corpus d’entraînement des modèles. La performance mesurée est de la mémoire associative, pas de l’intelligence au sens où la psychométrie l’opérationnalise depuis Spearman.
Et si l’IA nous forçait à lire davantage ? La nature humaine, depuis que Gutenberg a mis le moine copiste au chômage technique, applique la loi du moindre effort, et lire en fait évidemment parti. La paresse étant la mère de quelques inventions utiles, et de toutes les autres, on ne s’étonnera pas que les … Lire plus
