Module 5 — L’IA dans le monde

Les quatre premiers modules ont expliqué comment fonctionnent les systèmes d’IA, de l’IA classique aux grands modèles de langage. Ce dernier module demande quels problèmes ils posent. Ces problèmes sont de natures très différentes : se demander si une machine peut comprendre, si elle va supprimer des emplois ou combien d’électricité elle consomme, ce n’est pas poser le même genre de question, et on n’y répond pas de la même façon.

Le module distingue neuf familles de problèmes, les parcourt une à une, puis rassemble, dans une synthèse, les attitudes que l’on rencontre aujourd’hui devant l’IA. Il ne tranche pas : il vous donne de quoi juger par vous-même, en séparant ce que l’on sait, ce que l’on ignore encore et ce qui relève d’un choix.

Le parcours du module

  1. Quels problèmes l’IA pose-t-elle ? : les neuf familles de problèmes, et la distinction entre les faits et les valeurs.

Les problèmes philosophiques

  1. Une machine peut-elle penser ? : le test de Turing réussi, la chambre chinoise de Searle, l’ancrage des symboles.
  2. Penser, est-ce calculer ? (approfondissement) : Gödel, Lucas et Penrose, et les machines qui démontrent.
  3. Une machine peut-elle être consciente ? : le problème difficile, les théories de la conscience, le problème du substrat, le bien-être des modèles.
  4. Qu’est-ce que l’intelligence ? : les définitions, le paradoxe de Moravec, l’effet IA, l’intelligence en dents de scie, les objections de Yann Le Cun et les modèles du monde, Gary Marcus et l’IA neurosymbolique, l’IA générale.

Les problèmes scientifiques

  1. L’IA au service de la science : AlphaFold, les prix Nobel de 2024, les scientifiques artificiels.
  2. Prédire sans comprendre : la fin de la théorie, la corrélation et la causalité, Ptolémée et Newton.

Les problèmes moraux

  1. Qui est responsable ? : les décisions automatisées, l’équité, le vide de responsabilité.
  2. Aligner sur quelles valeurs ? : l’alignement, les constitutions des modèles, les armes autonomes.

Les problèmes économiques

  1. Le travail : les prévisions, ce que l’on observe, le travail invisible.
  2. La création et la propriété : le droit d’auteur, les procès, ce que devient la création.
  3. La richesse et le pouvoir (approfondissement) : les investissements, la bulle, la concentration, Element AI.

Les problèmes sociaux et politiques

  1. La vérité et la démocratie : les hypertrucages, la persuasion, l’écosystème de l’information.
  2. La surveillance et la vie privée : la reconnaissance faciale, les données d’entraînement, les conversations.
  3. La géopolitique et la réglementation (approfondissement) : la course entre les États-Unis et la Chine, l’AI Act, le Canada et le Québec.

Les problèmes environnementaux, humains et extrêmes

  1. Le coût écologique de l’IA : l’électricité, l’eau, l’effet rebond.
  2. Penser avec des machines : l’apprentissage, l’effort, la perte de compétences.
  3. L’IA dans l’éducation : le tuteur pour chacun, les enseignants, les politiques, l’évaluation.
  4. Des machines pour compagnie : les compagnons artificiels, leurs bienfaits et leurs risques.
  5. Peut-on perdre le contrôle ? : les risques extrêmes, la singularité et l’auto-amélioration récursive, P(doom) et le catastrophisme radical, la technologie normale ou la rupture.

La synthèse

  1. Les attitudes devant l’IA : les plans de désaccord, les principales attitudes, le spectre de l’accélération au refus, les imaginaires.
  2. La conversation : la conversation de deux heures entre Daniel Lemire et Christian Jauvin, enregistrée à l’été 2025, dont des extraits accompagnent les chapitres.

Objectifs

Au terme de ce module, vous devriez être en mesure de :

  • distinguer les grandes familles de problèmes que pose l’IA, et reconnaître qu’une même question en touche souvent plusieurs ;
  • séparer, dans un débat sur l’IA, ce qui relève des faits et ce qui relève des valeurs ;
  • présenter les principaux arguments sur la pensée, la compréhension, la conscience et l’intelligence des machines ;
  • expliquer ce que l’IA apporte à la science, et ce que vaut une prédiction sans explication ;
  • analyser des problèmes moraux, économiques, sociaux, environnementaux et humains posés par l’IA, à partir de cas réels ;
  • présenter les arguments du débat sur les risques extrêmes ;
  • décrire les principales attitudes devant l’IA, et situer une prise de position ;
  • mener une petite expérience sur une IA réelle, et en tirer une position argumentée.

Durée

Quatre semaines, travail noté compris, soit environ 36 heures. Trois chapitres, marqués « approfondissement » dans le parcours, sont facultatifs : Penser, est-ce calculer ?, La richesse et le pouvoir et La géopolitique et la réglementation.

Évaluation

Un travail noté (25 % de la note finale) où vous mènerez une petite expérience sur un assistant d’IA réel, à propos d’un des problèmes du module, puis l’analyserez en distinguant les faits des valeurs, avant de prendre position. Vous tiendrez aussi, pendant une semaine, un court journal de vos usages de l’IA.

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