On a passé 50 ans à former des gens pour un monde qui n’existe plus.
Cet article est long, volontairement. Le sujet le mérite. Pour ne pas vous noyer d’un coup, il sera publié en trois parties, une par semaine. Vous lisez la première. Les deux suivantes arriveront dans les prochains jours.
Juste 4 secondes
Une salle de classe, au printemps 2026. Un élève transpire depuis une heure sur sa copie de philosophie. Son stylo gratte le papier, il rature, il recommence, il cherche désespérément à articuler une pensée cohérente sur le sujet qui lui a été imposé. Son voisin, lui, a posé son stylo depuis bien longtemps. En réalité, il n’a eu besoin que de 4 secondes pour produire une dissertation parfaite, structurée, argumentée, avec une introduction accrocheuse et une conclusion nuancée. Ce voisin ne s’appelle pas Albert Einstein ni Jean-Paul Sartre. Il s’appelle ChatGPT.
Ce n’est pas une scène de science-fiction dystopique, c’est la réalité quotidienne de nos systèmes éducatifs actuels. Près de 90 % des étudiants admettent déjà utiliser l’intelligence artificielle générative pour réaliser leurs devoirs à la maison [1]. Face à ce constat massif, la réaction immédiate des institutions est souvent la panique, suivie de près par la répression. On cherche à interdire l’accès aux outils, on déploie des logiciels de détection de plagiat de plus en plus sophistiqués, on punit sévèrement les contrevenants. Mais cette réaction épidermique passe complètement à côté de l’essentiel. Nous n’avons pas un problème technologique à résoudre, nous avons un problème fondamental de définition de ce qu’est l’apprentissage. Nous avons, collectivement, confondu le savoir et le stockage.
Pendant des décennies, l’école a été conçue et pensée comme une immense chaîne de montage intellectuelle. Son but premier n’était pas tant d’apprendre à penser par soi-même que d’apprendre à retenir des informations pour les restituer à l’identique. On a évalué la capacité d’un cerveau humain à fonctionner comme un disque dur, bien avant que les disques durs n’existent dans nos ordinateurs. Aujourd’hui, une machine fait ce travail de restitution en quelques secondes, et elle le fait infiniment mieux que 99 % des élèves les plus brillants.
Ce bouleversement brutal et soudain nous oblige à regarder la vérité en face, aussi inconfortable soit-elle. Si une intelligence artificielle peut obtenir la note maximale à un examen conçu pour évaluer des humains, le problème ne vient pas de la machine qui serait devenue trop intelligente. Le problème vient de l’examen lui-même, qui s’avère totalement inadapté. Nous avons passé un demi-siècle à former des individus pour un monde de tâches répétitives, de mémorisation et d’exécution docile, un monde qui, sous les coups de boutoir de l’automatisation et de l’intelligence artificielle, est tout simplement en train de disparaître sous nos yeux.
La bibliothèque et le bibliothécaire
Pour comprendre l’ampleur du malentendu dans lequel nous nous sommes enfermés, il faut observer avec lucidité ce que nous évaluons réellement depuis cinquante ans dans nos écoles, nos collèges, nos lycées et nos universités. Le système éducatif traditionnel repose sur trois piliers fondamentaux qui n’ont guère évolué depuis l’après-guerre : restituer un cours appris par cœur, traduire un bout de texte d’une langue à une autre en appliquant des règles grammaticales strictes, ou encore trouver la bonne réponse dans un questionnaire à choix multiples sans qu’aucune justification du raisonnement ne soit attendue.
Ces trois piliers ont en commun une même logique profonde : ils mesurent la fidélité de la restitution, non la qualité de la pensée. Un élève qui récite parfaitement un cours sans en avoir compris un seul mot obtient la même note qu’un élève qui a véritablement intégré le concept. Un étudiant qui traduit mécaniquement un texte mot à mot, sans en saisir la nuance culturelle, est récompensé de la même façon que celui qui en capte l’ironie. Ce système ne distingue pas le perroquet du penseur.
Le physicien Richard Feynman, prix Nobel et pédagogue de génie reconnu pour sa capacité à expliquer simplement les concepts les plus complexes, avait une analogie brillante pour illustrer cette dérive de l’enseignement. Il expliquait avec malice qu’il y a une différence fondamentale, un gouffre conceptuel, entre connaître le nom d’une chose et comprendre véritablement cette chose. « Vous pouvez connaître le nom d’un oiseau dans toutes les langues du monde, disait-il, mais quand vous aurez fini, vous ne saurez absolument rien sur l’oiseau. Vous saurez seulement comment les humains l’appellent » [2]. L’école a passé 50 ans à noter, évaluer et classer notre capacité à retenir le nom de l’oiseau, en oubliant consciencieusement de nous apprendre comment il vole, pourquoi il chante ou comment il interagit avec son écosystème.
Cette confusion tragique entre la mémorisation superficielle et l’apprentissage profond a des conséquences désastreuses sur le développement intellectuel des individus. En évaluant presque uniquement la mémoire et la capacité de restitution fidèle, l’école a progressivement externalisé le raisonnement et la pensée critique. Le philosophe Bernard Stiegler parlait à ce propos de « prolétarisation cognitive » [3]. Selon lui, quand on délègue une capacité ou un savoir-faire à une machine, on ne libère pas l’esprit humain pour des tâches plus nobles, on perd purement et simplement cette capacité. Ce n’est pas la théorie de Marx appliquée aux mains de l’ouvrier dépossédé de son outil de production, c’est Marx appliqué directement à l’esprit humain, dépossédé de sa capacité à élaborer une pensée autonome.
Jusqu’à présent, nous avions délégué le calcul mental aux calculatrices électroniques et l’orientation spatiale aux GPS de nos smartphones. Des études neuroscientifiques montrent d’ailleurs que l’usage régulier et exclusif du GPS atrophie la mémoire spatiale autonome et modifie la structure même de notre hippocampe, la région du cerveau responsable de la navigation et du souvenir [4]. Les chercheuses Louisa Dahmani et Véronique Bohbot ont suivi des conducteurs habitués à se laisser guider par leur GPS et ont mesuré leurs capacités à mémoriser un itinéraire sans assistance : plus l’usage du GPS était ancien, plus la mémoire spatiale s’était affaiblie. Le cerveau ne conserve que ce qu’il utilise. C’est le principe de la neuroplasticité : les connexions sollicitées se renforcent, celles qui sont négligées s’effacent.
Mais avec l’intelligence artificielle générative, nous franchissons un cap inédit. La machine récupère non seulement la mémoire de stockage, mais aussi la capacité de synthèse, de structuration et de restitution fluide du langage. Si l’on retire tout cela du système d’évaluation actuel, que reste-t-il à évaluer chez l’élève ? Il ne reste pour ainsi dire plus rien.
Nous avons formé avec acharnement des bibliothèques vivantes, des individus capables de stocker des informations sur des étagères mentales bien ordonnées. Mais nous avons tragiquement oublié de former des bibliothécaires, c’est-à-dire des esprits capables de relier ces informations entre elles, de les critiquer, de douter de leur pertinence, de les contextualiser et de créer de nouveaux savoirs à partir d’elles. Or, dans un monde numérique où l’information est devenue infinie, omniprésente et instantanément accessible à quiconque possède une connexion internet, la bibliothèque en tant que simple lieu de stockage n’a plus aucune valeur ajoutée. Seul le bibliothécaire, par son discernement et son esprit critique, compte véritablement.
L’école comme usine, une histoire oubliée
Il y a une question que personne ne pose jamais vraiment, parce que la réponse est un peu embarrassante : pourquoi l’école ressemble-t-elle à une usine ?
Les rangées de tables alignées. La cloche qui sonne. Le silence obligatoire. L’uniforme des programmes. La notation standardisée. Ce n’est pas un hasard, ni une maladresse historique. C’est un choix. Un choix qui avait, à l’époque, une logique évidente.
Au XIXe siècle, les nations industrialisées avaient besoin, massivement et vite, de travailleurs capables de lire une consigne, compter des pièces et pointer à l’heure. Jules Ferry n’a pas inventé l’école républicaine par pur idéalisme, il répondait aussi à une commande économique précise [16]. Former des citoyens éclairés, certes. Mais surtout former des travailleurs fonctionnels pour des usines en pleine expansion.
Frederick Taylor, le père du « management scientifique », optimisait les gestes des ouvriers au chronomètre à la même époque [17]. Mesurer, standardiser, reproduire à l’identique. Les mêmes principes ont silencieusement colonisé les salles de classe. L’élève idéal, comme l’ouvrier idéal, était celui qui exécutait vite, sans faute et sans question.
Ce modèle avait une cohérence pour son temps. Dans un monde où l’information était rare et l’accès au savoir un privilège, mémoriser était effectivement une compétence précieuse. Un médecin qui retenait par cœur des centaines de pathologies sauvait des vies. Un ingénieur qui connaissait ses formules sur le bout des doigts construisait des ponts. La mémoire avait une valeur réelle, tangible, vitale.
Le problème, c’est que ce monde a commencé à changer bien avant ChatGPT. L’automatisation industrielle a éliminé les emplois de production répétitive depuis les années 1970. La robotique a transformé les usines en déserts humains. L’informatique a avalé les tâches administratives les plus simples. À chaque vague technologique, les emplois les plus routiniers ont disparu en premier. Et à chaque fois, l’école a mis des décennies à s’en apercevoir, continuant de former des générations pour des métiers qui s’évaporaient.
Ce retard n’était pas une négligence. C’était une inertie de système. Les institutions ne changent pas de cap comme on change de chemise, elles résistent, elles temporisent, elles adaptent à la marge. Mais avec l’intelligence artificielle générative, le temps de l’adaptation douce est révolu. La vague ne donne plus le temps de reculer.
Si l’école a été conçue comme une usine pour former des exécutants, que se passe-t-il quand la machine devient le meilleur exécutant possible ? C’est le grand paradoxe de notre époque, et c’est ce que nous explorerons la semaine prochaine dans la deuxième partie de cet article : pourquoi nous avons méthodiquement rendu optionnel tout ce qui permettait de penser.
Références
La tempête parfaite est donc en place. Les fondations physiques de notre monde numérique vacillent sous le poids de la géopolitique, de la pénurie et de l’hubris technologique. Mais concrètement, qu’est-ce que cet alignement désastreux va changer dans votre vie dès demain matin ? C’est ce que nous découvrirons la semaine prochaine dans la deuxième partie de cette enquête, où nous plongerons dans le choc de la réalité : l’explosion des prix, l’Androidcalypse et la fin de la globalisation technologique.
[1] Forbes (2023). « Educators Battle Plagiarism As 89% Of Students Admit To Using Open AI’s ChatGPT For Homework ». Disponible sur : https://www.forbes.com/sites/chriswestfall/2023/01/28/educators-battle-plagiarism-as-89-of-students-admit-to-using-open-ais-chatgpt-for-homework-assignments/
[2] Feynman, R. P. (1966). « What is Science? ». Présentation à la National Science Teachers Association, New York. Texte reproduit dans The Physics Teacher, vol. 7, n° 6, 1969.
[3] Stiegler, B. (2010). « Pour une nouvelle critique de l’économie politique ». Éditions Galilée, Paris.
[4] Dahmani, L., & Bohbot, V. D. (2020). « Habitual use of GPS negatively impacts spatial memory during self-guided navigation ». Scientific Reports, 10(1), 6310. https://doi.org/10.1038/s41598-020-62877-0
[16] Prost, A. (1968). « Histoire de l’enseignement en France, 1800-1967 ». Armand Colin, Paris.
[17] Taylor, F. W. (1911). « The Principles of Scientific Management ». Harper & Brothers, New York.