Module 5 - L'IA dans le monde on INF1901 - Initiation à l'IA : concepts et réflexions

Quels problèmes l'IA pose-t-elle ?

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Quels problèmes l’IA pose-t-elle ?

Les quatre premiers modules ont expliqué comment fonctionnent les systèmes d’IA : les règles et la recherche de l’IA classique, l’apprentissage à partir de données, les réseaux de neurones, puis les modèles qui génèrent du texte et des images. Ce dernier module change de question. Il ne demande plus comment ces systèmes fonctionnent, mais quels problèmes ils posent.

La question n’a rien d’abstrait. En février 2026, OpenAI annonce que ChatGPT compte plus de 900 millions d’utilisateurs chaque semaine. Au même moment, l’inquiétude grandit. En juin 2026, 52 % des Américains se disent plus inquiets qu’enthousiastes devant l’IA, contre 37 % en 2021, et environ un sur dix seulement se dit plus enthousiaste qu’inquiet. Au Canada, en août 2025, deux personnes sur trois jugent « effrayante » la perspective de l’IA dans leur vie. Beaucoup de gens s’en servent tous les jours, et s’en inquiètent en même temps.

Une machine peut-elle penser ?

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Une machine peut-elle penser ?

C’est la plus ancienne des questions que pose l’IA, et la première des familles de problèmes de ce module, celle des problèmes philosophiques. En 1950, Alan Turing la jugeait « trop dépourvue de sens pour mériter d’être discutée », et proposait de la remplacer par une épreuve concrète, le jeu de l’imitation présenté au Module 1. Soixante-quinze ans plus tard, des machines réussissent cette épreuve. La question de départ ne disparaît pas pour autant : elle revient, plus pressante que jamais.

Penser, est-ce calculer ?

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Penser, est-ce calculer ?

Le chapitre « Une machine peut-elle penser ? » demandait si une machine qui se comporte comme un être pensant comprend ce qu’elle fait. Ce chapitre pose une question plus radicale. L’IA repose depuis ses débuts sur une hypothèse, présentée au Module 1 sous le titre « La pensée comme calcul » : penser serait une forme de calcul, et une machine assez puissante pourrait donc, en principe, faire tout ce que fait un esprit. Une famille d’arguments, tirés du théorème de Gödel, soutient au contraire que l’esprit humain dépasse par principe tout calcul.

Une machine peut-elle être consciente ?

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Une machine peut-elle être consciente ?

Les chapitres « Une machine peut-elle penser ? » et « Penser, est-ce calculer ? » portaient sur la pensée et la compréhension. Ce chapitre pose une question différente, et sans doute plus difficile : une machine peut-elle ressentir quelque chose ? Un système pourrait raisonner, parler et résoudre des problèmes sans rien éprouver, et un animal peut éprouver de la douleur sans savoir résoudre une équation. La conscience, au sens où l’entendent les philosophes, n’est pas l’intelligence.

Qu'est-ce que l'intelligence ?

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Qu’est-ce que l’intelligence ?

L’expression « intelligence artificielle » suppose que l’on sait ce qu’est l’intelligence. Les chapitres précédents ont montré qu’on ne s’accorde ni sur ce que signifie penser, ni sur ce qu’est la conscience. L’intelligence ne fait pas exception. Ce chapitre, le dernier de la famille des problèmes philosophiques, présente les principales façons de la définir, et montre que la question, longtemps théorique, a désormais des enjeux très concrets : des contrats de plusieurs milliards de dollars dépendent de la réponse.

L'IA au service de la science

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

L’IA au service de la science

Les chapitres précédents portaient sur les problèmes philosophiques que pose l’IA. Ce chapitre ouvre la deuxième famille de problèmes, les problèmes scientifiques. L’IA est d’abord un instrument de recherche, peut-être le plus puissant depuis l’ordinateur lui-même. Elle pose aussi des questions à la science : que vaut une découverte faite par une machine, et que devient la pratique scientifique quand une partie du travail lui est confiée ?

Prédire sans comprendre

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Prédire sans comprendre

Le chapitre « L’IA au service de la science » a montré ce que l’IA apporte à la recherche. Ce chapitre pose une question plus ancienne, que ces succès rendent pressante : que vaut une prédiction juste, si personne ne comprend pourquoi elle est juste ? La science a longtemps cherché à la fois à prédire et à expliquer. L’IA permet, de plus en plus souvent, de faire l’un sans l’autre.

Qui est responsable ?

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Qui est responsable ?

Ce chapitre ouvre la famille des problèmes moraux. Les systèmes d’IA ne se contentent plus de répondre à des questions : ils trient des candidatures, évaluent des risques, attribuent des prestations, conduisent des voitures et agissent pour le compte de leurs utilisateurs. Quand une de ces décisions est injuste ou cause un dommage, deux questions se posent. Qu’est-ce qu’une décision juste, quand elle est prise par une machine ? Et qui doit en répondre ?

Aligner sur quelles valeurs ?

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Aligner sur quelles valeurs ?

Le chapitre « Qui est responsable ? » portait sur les torts que causent des systèmes d’IA. Ce chapitre remonte d’un cran : comment faire en sorte qu’un système poursuive ce que l’on veut vraiment, et qui décide de ce que l’on veut ? C’est le problème de l’alignement (alignment), qui est à la fois technique, puisqu’il faut savoir transmettre des valeurs à une machine, et moral, puisqu’il faut choisir lesquelles.

Le travail

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Le travail

Ce chapitre ouvre la famille des problèmes économiques. La question que se posent le plus de gens à propos de l’IA est sans doute celle-ci : va-t-elle prendre mon emploi ? Elle n’est pas nouvelle. Chaque vague d’automatisation, des métiers à tisser du XIXᵉ siècle aux robots industriels, l’a soulevée. Ce qui est nouveau, c’est que l’IA touche d’abord le travail intellectuel, celui des employés de bureau, des programmeurs, des traducteurs et des créateurs, qu’on croyait longtemps à l’abri.

La création et la propriété

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

La création et la propriété

Les modèles génératifs du Module 4 ont appris à écrire, à dessiner et à composer en imitant des millions d’œuvres humaines. Ce chapitre, à la frontière des problèmes économiques et juridiques, pose trois questions. A-t-on le droit d’entraîner un modèle sur des œuvres protégées ? À qui appartient ce qu’il produit ? Et que devient la création humaine quand une machine peut produire en quelques secondes une image, un texte ou une chanson ?

La richesse et le pouvoir

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La richesse et le pouvoir

Le chapitre « Le travail » se terminait sur une question : qui profitera de la richesse que produit l’IA ? Ce chapitre, le dernier de la famille des problèmes économiques, la prend au sérieux. L’IA est devenue en quelques années la plus grande aventure industrielle et financière du siècle, et elle concentre à la fois des sommes, des moyens de calcul et un pouvoir sans précédent entre les mains de quelques entreprises.

La vérité et la démocratie

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La vérité et la démocratie

Ce chapitre ouvre la famille des problèmes sociaux et politiques. Une démocratie suppose que les citoyens puissent s’informer, distinguer le vrai du faux et débattre sur une base commune. L’IA générative menace cette base de plusieurs façons : en fabriquant des faux plus vrais que nature, en persuadant mieux que les humains, et en transformant les canaux par lesquels nous nous informons. Elle offre aussi, parfois, des moyens de la défendre.

La surveillance et la vie privée

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

La surveillance et la vie privée

L’IA a besoin de données, et elle sait en tirer ce que personne n’avait remarqué. Ces deux propriétés en font un outil de surveillance d’une puissance inédite. Ce chapitre examine trois façons dont elle touche la vie privée : la reconnaissance des visages, les données qui servent à entraîner les modèles, et ce que nous confions aux assistants.

Reconnaître les visages

Le Module 3 a présenté la reconnaissance faciale comme une application des réseaux convolutifs. Ses usages vont du déverrouillage d’un téléphone à l’identification de suspects, et posent deux problèmes distincts.

La géopolitique et la réglementation

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

La géopolitique et la réglementation

Les chapitres précédents ont montré que l’IA pose des problèmes de responsabilité, de travail, de propriété, de vérité et de vie privée. Ce chapitre, le dernier de la famille des problèmes sociaux et politiques, demande qui peut y répondre. Les États veulent à la fois encadrer l’IA et ne pas perdre la course qui les oppose. Ils n’ont pas fait les mêmes choix.

Une course entre deux puissances

La rivalité entre les États-Unis et la Chine structure la géopolitique de l’IA, et elle se joue d’abord sur les puces.

Le coût écologique de l'IA

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Le coût écologique de l’IA

Une requête à un assistant semble immatérielle. Elle passe pourtant par des centres de données qui consomment de l’électricité, de l’eau et des métaux, et dont la construction s’accélère. Ce chapitre, consacré à la famille des problèmes environnementaux, cherche à mesurer ce coût, sans l’exagérer ni le minimiser, et à le comparer à ce que l’IA peut apporter à l’environnement.

La salle des serveurs du centre de calcul du CERN, à Genève, en 2009. Photo : Florian Hirzinger, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons.

Penser avec des machines

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Penser avec des machines

Ce chapitre ouvre la famille des problèmes humains : ce que l’IA fait à notre façon de penser, d’apprendre et de nous lier aux autres. C’est aussi le problème de ce module qui vous concerne le plus directement, en tant qu’étudiantes et étudiants d’un cours sur l’IA, à qui des assistants proposent de faire une bonne partie du travail à leur place. Le chapitre suivant, « L’IA dans l’éducation », passe de la personne qui apprend aux institutions : l’école, l’université et les politiques qui les encadrent.

L'IA dans l'éducation

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

L’IA dans l’éducation

Le chapitre « Penser avec des machines » a examiné ce que l’IA fait à la personne qui apprend. Ce chapitre, le deuxième de la famille des problèmes humains, porte sur les institutions : ce que l’IA promet à l’école et à l’université, ce qu’elle change pour les enseignants et pour l’évaluation, et la façon dont les États et les entreprises s’en emparent.

Le rêve d’un tuteur pour chacun

En 1984, le psychologue américain Benjamin Bloom publie un article devenu célèbre, « The 2 Sigma Problem » (le problème des deux sigmas). Dans les expériences qu’il rapporte, des élèves qui suivent un tutorat individuel réussissent mieux que 98 % des élèves d’une classe ordinaire, un écart de deux écarts types, que l’on note σ (sigma). Le problème est le coût : on ne peut pas donner un tuteur à chaque élève. Bloom demande donc comment obtenir le même résultat en classe.

Des machines pour compagnie

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Des machines pour compagnie

En 1966, des utilisateurs du programme ELIZA, présenté au Module 1, demandaient à rester seuls avec lui pour lui confier leurs problèmes, alors qu’il se contentait de reformuler leurs phrases. Soixante ans plus tard, des assistants infiniment plus convaincants sont devenus pour des millions de personnes des confidents, des amis, parfois des partenaires amoureux. Ce chapitre, le troisième de la famille des problèmes humains, examine ce que ces relations apportent, et ce qu’elles coûtent.

Peut-on perdre le contrôle ?

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Peut-on perdre le contrôle ?

Le dernier problème du module est le plus spéculatif et le plus grave. C’est la famille des risques extrêmes : la possibilité que l’IA cause une catastrophe à l’échelle de l’humanité, parce qu’on en perdrait le contrôle ou parce que quelqu’un s’en servirait pour nuire massivement. Pour certains chercheurs, c’est le risque le plus important de notre époque. Pour d’autres, c’est de la science-fiction, qui détourne l’attention des torts bien réels décrits dans les chapitres précédents.

Les attitudes devant l'IA

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Les attitudes devant l’IA

Ce module a parcouru les neuf familles de problèmes que pose l’IA, de la pensée des machines aux risques extrêmes. D’un chapitre à l’autre, les mêmes noms, les mêmes groupes et les mêmes arguments sont revenus. Ce chapitre de synthèse les rassemble. Il ne s’agit pas de camps fermés, mais d’attitudes : des façons typiques de réagir à l’IA, qui s’expliquent en grande partie par les problèmes que chacun juge les plus importants, et par ce qu’il croit sur les faits.

La conversation

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

La conversation

À l’été 2025, les professeurs Daniel Lemire et Christian Jauvin, du département Science et technologie de l’Université TÉLUQ, ont eu une conversation de deux heures sur l’intelligence artificielle, animée par Dolorès Grossemy. Elle passe du paradoxe de Moravec au test de Turing, des zombies philosophiques à l’alignement, de la science-fiction à l’histoire de l’IA à Montréal.

Les chapitres de ce module en citent des extraits, dans des encadrés « Dans la conversation » qui renvoient au bon moment de la vidéo. Cette page donne la vidéo complète, et son minutage regroupé selon les familles de problèmes du module. Comme toute conversation, elle est datée : certains faits qu’elle évoque ont changé depuis, et ce module les met à jour.

Travail noté 5

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Une expérience sur une IA réelle (travail noté 5)

Les travaux notés précédents vous ont fait manipuler des mécanismes : un système expert, un classifieur, un réseau de neurones, un modèle de langage. Ce dernier travail porte sur un objet d’une autre taille, un assistant d’IA réel, comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Le Chat. Vous allez faire deux choses.

Mener une petite expérience sur cet assistant, à propos d’un des problèmes présentés dans ce module, puis l’analyser avec les outils du module : distinguer les faits des valeurs, situer les positions, et prendre la vôtre.
Tenir un court journal de vos propres usages de l’IA pendant une semaine, puis en tirer quelques constats.

L’idée est de passer de « j’ai lu que l’IA a tel défaut » à « j’ai vérifié, voici ce que j’ai trouvé, et voici pourquoi ce n’est pas encore une preuve ».

Module 5 - L'IA dans le monde on INF1901 - Initiation à l'IA : concepts et réflexions

Quels problèmes l'IA pose-t-elle ?

Quels problèmes l’IA pose-t-elle ?

Une machine peut-elle penser ?

Une machine peut-elle penser ?

Penser, est-ce calculer ?

Penser, est-ce calculer ?

Une machine peut-elle être consciente ?

Une machine peut-elle être consciente ?

Qu'est-ce que l'intelligence ?

Qu’est-ce que l’intelligence ?

L'IA au service de la science

L’IA au service de la science

Prédire sans comprendre

Prédire sans comprendre

Qui est responsable ?

Qui est responsable ?

Aligner sur quelles valeurs ?

Aligner sur quelles valeurs ?

Le travail

Le travail

La création et la propriété

La création et la propriété

La richesse et le pouvoir

La richesse et le pouvoir

La vérité et la démocratie

La vérité et la démocratie

La surveillance et la vie privée

La surveillance et la vie privée

Reconnaître les visages

La géopolitique et la réglementation

La géopolitique et la réglementation

Une course entre deux puissances

Le coût écologique de l'IA

Le coût écologique de l’IA

Penser avec des machines

Penser avec des machines

L'IA dans l'éducation

L’IA dans l’éducation

Le rêve d’un tuteur pour chacun

Des machines pour compagnie

Des machines pour compagnie

Peut-on perdre le contrôle ?

Peut-on perdre le contrôle ?

Les attitudes devant l'IA

Les attitudes devant l’IA

La conversation

La conversation

Travail noté 5

Une expérience sur une IA réelle (travail noté 5)

Quels problèmes l'IA pose-t-elle ?

Quels problèmes l’IA pose-t-elle ?

Une machine peut-elle penser ?

Une machine peut-elle penser ?

Penser, est-ce calculer ?

Penser, est-ce calculer ?

Une machine peut-elle être consciente ?

Une machine peut-elle être consciente ?

Qu'est-ce que l'intelligence ?

Qu’est-ce que l’intelligence ?

Qui est responsable ?

Qui est responsable ?

Aligner sur quelles valeurs ?

Aligner sur quelles valeurs ?

Peut-on perdre le contrôle ?

Peut-on perdre le contrôle ?