Crise du savoir à l’ère de l’IA

Stéphane Poirier

L'auteur est enseignant en géographie au Centre matapédien d’études collégiales.

Texte publié par Le Devoir

Parler de « territoires du savoir » aujourd’hui, c’est reconnaître que la connaissance n’est plus seulement un bien commun : elle est devenue un espace stratégique, convoité, disputé. Les cégeps et les universités, longtemps perçus comme des sanctuaires de pensée critique et d’autonomie intellectuelle, se retrouvent désormais au cœur d’une sorte de « colonisation cognitive » silencieuse, matérialisée par l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle (IA). Ce qui est en jeu n’est pas uniquement l’intégrité pédagogique, mais la transformation même de l’esprit humain en ressource exploitable : un or cognitif.

L’IA s’impose de plus en plus dans les domaines collégial et universitaire avec une rapidité qui dépasse la capacité institutionnelle à en comprendre les implications réelles. Par ailleurs, au-delà de la question de l’éducation, plusieurs enjeux sont préoccupants, en matière d’éthique, d’environnement et de cybersécurité.

D’abord présentée comme un simple outil d’aide à l’apprentissage, elle est rapidement devenue un acteur structurant du rapport au savoir. Les étudiants y recourent pour rédiger, résumer, traduire, analyser. Les enseignants l’utilisent pour corriger, planifier, produire du contenu disciplinaire ; rappelons également que les IA se trompent et qu’il y a un effort de contre-vérification à faire qui est nécessaire à leur utilisation.

Mutation inquiétante

Au-delà de la question de l’honnêteté intellectuelle, derrière cette apparente « efficacité » se cache une mutation plus inquiétante : la délégation massive de l’effort cognitif à des systèmes technologiques opaques, à des propriétaires privés, conçus hors du monde scolaire.

C’est ici que s’installe ce que je qualifie d’« extractivisme cognitif ». Chaque interaction avec une IA contribue à enrichir des modèles qui apprennent à partir de nos raisonnements, de nos erreurs, de nos styles, de nos logiques. Le savoir produit dans les universités, financées majoritairement par des fonds publics, devient une matière première captée, modélisée et valorisée ailleurs.

On se rappellera que lorsque c’est gratuit, c’est que nous sommes le produit. Ainsi, la recherche, la pédagogie, la créativité intellectuelle se transforment en données exploitables. La colonisation n’est plus géographique ni économique : elle est cognitive, douce, presque invisible.

Cette dynamique provoque une crise profonde du sens de l’éducation à mon sens. Si apprendre consiste de plus en plus à savoir interroger une machine plutôt qu’à structurer une pensée, que devient la formation de l’esprit critique ? Si la performance scolaire peut être simulée par des outils externes, comment évaluer la compréhension réelle ?

Les établissements d’enseignement oscillent entre interdiction, tolérance et intégration obligatoire, révélant leur désarroi face à une technologie qu’ils n’ont pas choisie, mais qui s’impose désormais presque comme une fatalité.

Pourtant, cette crise n’est pas uniquement technologique : elle est politique. Elle remet en question la souveraineté cognitive des institutions éducatives. Qui contrôle les outils ? Qui possède les données ? Qui décide des normes éthiques intégrées dans les algorithmes ?

En laissant pénétrer massivement des IA commerciales dans les lieux du savoir, on accepte implicitement une forme d’extraction de l’intelligence collective. À combien vont se chiffrer ces changements majeurs sur l’ensemble de la société ?

Le principe du « pollueur-payeur » pourrait ici être reformulé : les entreprises technologiques qui perturbent les systèmes cognitifs ou éducatifs devraient assumer les coûts sociaux, pédagogiques et culturels qu’ils engendrent. Utopique ? Assurément, mais dans la vie, il faut bien rêver à quelque chose d’ambitieux.

Déconstruire la machine

Face à cette colonisation cognitive extrêmement rapide, des solutions concrètes et réalistes existent néanmoins en attendant des politiques de régulation venant des gouvernements. La première consiste à développer une littératie critique de l’IA : non pas uniquement apprendre à « bien utiliser » ces outils, mais à les comprendre, à les mettre en question, à les déconstruire.

Cela implique d’enseigner leur fonctionnement, leurs biais, leurs limites, leurs modèles économiques. La seconde solution repose sur la réappropriation institutionnelle des technologies : soutenir des IA ouvertes, éthiques, développées par et pour le milieu éducatif, sous gestion publique ou coopérative.

La troisième piste est pédagogique : repenser les stratégies d’évaluation pour valoriser les processus de pensée, l’oralité, le travail en classe, les ateliers de réflexion et les examens en classe. Mais au-delà de l’urgence éducative se profile une perspective plus large et plus vertigineuse.

L’or cognitif extrait aujourd’hui alimente un projet à long terme : le développement d’androïdes et de systèmes autonomes capables d’interagir, de raisonner, voire de simuler des formes de conscience sociale. La réalité risque fort bien de dépasser la fiction.

Les modèles actuels apprennent à partir de milliards de fragments de pensée humaine. À terme, ce savoir modélisé pourrait être incarné dans des entités robotiques destinées à enseigner, à soigner, à assister, à gouverner même ou pire encore.

Le paradoxe est frappant : l’humanité risque de devenir la main-d’œuvre cognitive qui forme ses propres substituts. Dans l’état actuel des choses, l’utopie n’est peut-être pas d’échapper à l’IA, mais de refuser qu’elle devienne notre nouvel empire invisible.