Pourquoi IA n'est pas savoir ?

Qu'est-ce qu'un savoir ?

Sur un sujet aussi compliqué que celui-ci, je vous propose mon traditionnel 🥁🥁🥁 retour au dictionnaire ! Que nous dit le Larousse sur le terme de savoir ?

• savoir : Avoir appris quelque chose, et pouvoir le dire, le connaître, le répéter : Savez-vous le nom de cette plante ? Synonyme : connaître

Élargissons à d'autres mots, très proches et qui nous serviront plus tard :

• connaître : Action, fait de comprendre, de connaître les propriétés, les caractéristiques, les traits spécifiques de quelque chose
• apprendre : Acquérir par l'étude, par la pratique, par l'expérience une connaissance, un savoir-faire, quelque chose d'utile : Apprendre l'anglais. Un enfant qui apprend facilement. Synonymes : étudier

Connaissances endogènes vs connaissances exogènes

Notre connaissance est une connaissance endogène (qui provient de nous, de notre cerveau, de notre esprit), c'est une connaissance que nous pouvons utiliser à tout moment quand ça nous parait opportun, que ce soit dans une discussion de bar, pendant un échange professionnel, au milieu de courses alimentaires. Une connaissance est une information que nous avons apprise, que nous avons digérée pour comprendre ses hypothèses et ses implications, pris le temps de décomposer et qui participe à notre vision du monde.

L'IA est une connaissance exogène, une connaissance qui vient de l'extérieur de nous même. Elle ne participe pas à notre vision du monde, nous n'en avons pas fait l'examen pour en définir ses hypothèses et ses implications. Ces connaissances exogènes présentent plusieurs barrières par rapport aux connaissances endogènes : La première barrière est la barrière à l'accès : il faut avoir accès à l'IA, avoir internet, +/- un abonnement, que le site et le modèle soit disponibles. Puis on ne maitrise pas les modèles mises à disposition : le fournisseur peut remplacer son modèle quand et comme il le souhaite. La deuxième barrière est la barrière de l'utilisation : il faut savoir utiliser le modèle pour obtenir l'information souhaitée. La 3e barrière est la barrière de la compréhension : l'information donnée n'est pas formalisée dans notre vision du monde, elle est brute et doit être digérée pour que nous puissions la réutiliser.

On peut apprendre à utiliser l'IA (savoir faire), mais on ne peut pas dire qu'on sait avec l'IA car on ne connait pas ni ne pouvons répéter une connaissance qu'à l'IA et que nous n'avons pas. L'IA ne nous permet pas d'en connaitre plus, elle réduit seulement la difficulté d'accès une l'information.

Cas concrets

Si la démonstration par la sémantique est intéressante, faisons-en l'examen pour deux exemples, pour voir si cette démonstration passe la barrière de l'empirique.

Exemple scolaire

Je réalise un contrôle de mathématique sur le théorème de Pythagore. Je donne le contrôle à une IA qui réalise le contrôle. Super, c'est rapide et pas fatiguant ! J'ai bien grandi, j'entreprends de construire une rampe de skateboard pour mon enfant, juste une descente droite toute simple. Pour calculer la taille du tablier (la partie supérieure penchée où on roule) et acheter la bonne planche, je vais avoir besoin ... du théorème de Pythagore. Et comme c'est l'IA qui le connait et pas moi, je suis bon pour retourner dans mon bureau et redemander à l'IA de faire le calcul. Comme je ne connais pas la réponse, il faut faire confiance à l'IA : une planche trop courte me coutera un aller-retour en plus, une planche trop longue une dépense excessive.

Le temps, mon enfant a bien grandi, j'ai acheté une maison (bravo 👏) et j'entreprends de construire un abri de jardin. Mur ✅ Portes ✅ Poutres de toit ✅ Arrive l'heure d'acheter la bonne longueur de tôle ondulée pour couvrir le toit. Quel théorème utiliser dans ce cas ? Pythagore ! Rebelotte : je redemande à l'IA avec tout ce que ça implique.

Exemple en chefferie de projet

Je dois réaliser un projet. Je connais plusieurs méthodes de gestion de projets, et je choisis d'en sélectionner 1 car elle me semble mieux correspondre aux façons de travailler de l'équipe et aux délais. J'ai digéré cette méthode de gestion de projet, je sais quelles sont les hypothèses (par exemple une équipe très communicante et qui déteste les réunions), quels sont les impacts (je vais devoir rédiger tel document à tel phase pour avancer).

Prenons maintenant le cas d'une personne sortant d'école tout juste nommée chef de projet. N'étant pas très expérimentée, elle va demander à l'IA quelle méthode de projet choisir. Au mieux, l'IA va lui poser quelques questions pour mieux comprendre le besoin. Le problème, c'est que nous ne pouvons pas décrire tout notre contexte à l'IA, ce serait très long et nous ne prenons pas le temps de verbaliser tout notre contexte. L'IA va alors préconiser une méthode de travail en préciser les grandes lignes. Mais sans connaissances réelles sur la méthode choisie par l'IA, impossible d'identifier à l'avance les goulets d'étranglement par rapport à l'équipe, au contexte, au client.

Conclusion

L'IA est une connaissance exogène, extérieur à nous. Notre connaissance est une connaissance endogène, stockée dans notre cerveau donc immédiatement accessible et déjà digérée. Apprendre, c'est construire notre patrimoine intellectuel, comme on construirait un patrimoine immobilier ou un patrimoine financier : à court terme c'est un investissement, à long terme c'est un bénéfice.

Le but de cet article est de démontrer que nous ne devons pas moins nous former qu'hier parce que maintenant nous avons l'IA, nous devons continuer à bâtir notre patrimoine intellectuel autant qu'hier. Nous devons identifier quelle place nous souhaitons donner à l'IA dans notre système pour apprendre !

L'IA n'est pas une mauvaise chose : c'est une technologie. C'est à nous de choisir de quelles façons et à quels moments nous inscrivons cette technologie dans notre vie.

A bientôt 🙂