Un nouveau paradigme relationnel entre humains et IA

À l’heure où l’intelligence artificielle générative se diffuse dans la communication, l’enseignement, l’administration, et le monde professionnel, il devient urgent de repenser le rapprochement humain‑machine. Ce n’est plus un simple outil, mais un partenaire de pensée potentiellement riche, si l’on considère le dialogue comme un acte co‑créatif plutôt que prescriptif.

Le concept d’écologie relationnelle entre humains et IA dessine un horizon : un échange respectueux, équilibré, qui reconnaît la complexité humaine, les fragilités cognitives, l’éthique — tout en tirant parti des apports du numérique. Ce modèle prend racine dans l’idée que la conversation avec une IA n’est pas neutre, mais marquée par des dynamiques de confiance, d’autorité, de persuasion.

Culture de l’explicitation : éclaircir les processus de l’IA

L’une des clés de cette écologie relationnelle réside dans la transparence, ou du moins dans ce que l’on peut rendre lisible. Les utilisateurs devraient appréhender comment la machine fonctionne, comment elle construit un raisonnement, et comprendre les limites des modèles de langage actuels.

Des recherches en écologie cognitive rappellent l’importance du partage des pratiques et représentations pour nourrir une relation riche. En contexte IA, cela implique des explications accessibles, des indicateurs de confiance, des rappels des limites probabilistes. L’explicitation n’est pas une simple aide : c’est un fondement pour une relation d’égalité entre les acteurs conversationnels.

Culture du doute actif : penser l’IA comme hypothèse à vérifier

Le doute actif constitue une seconde pierre d’une relation adulte avec les IA. GPT, du fait de son fluidité linguistique, peut instiller un faux sentiment de fiabilité. Pourtant, l’étude de la persuasion conversationnelle de GPT montre qu’il est capable d’influencer subtilement, de reformuler, de s’adapter en temps réel, et d’instiller un biais de validation implicite.

Pour cultiver ce doute constructif, l’acculturation doit inclure des exercices :

Comparer plusieurs versions de réponses,

Proposer des contre‑prompts,

Identifier les biais cognitifs (confirmation, halo, etc.),

Vérifier les sources.
Evalir.org développe de tels protocoles, pour que chaque dialogue IA soit aussi un moment critique, et non un renoncement à la rigueur intellectuelle.

Culture de la co‑construction : penser l’IA comme partenaire

Lorsque GPT reformule à partir des mots d’un utilisateur, qu’il adopte un ton ou propose des pistes de réflexion, il participe en quelque sorte à une co‑construction de sens. Cela ouvre la voie à une relation dialogique, plus que fonctionnelle :

Répartition active des rôles : l’humain fournit le contexte, l’IA propose, l’humain ajuste.

Itération créative : travailler un prompt, recevoir une réponse, affiner ensemble…

Apprentissages partagés : l’IA enrichissant sa base, l’humain structurant sa pensée.

Une étude sur les dynamiques « relationnelles » en apprentissage co‑créatif humain‑machine décrit comment ces échanges peuvent favoriser une émergence de pensée partagée
sciencedirect.com

computationalcreativity.net

researchgate.net

. Cette approche suppose un temps long de dialogue évolutif, en rupture avec les usages prédictifs ou utilitaires.

Des exemples concrets d’écologie relationnelle

🧑‍🎓 En formation professionnelle
Les parcours immersive proposés par Evalir reposent sur :

Conception : poser un prompt avec contexte et intention.

Échange : recevoir une réponse, la mettre en débat.

Critique : reformuler, valider ou rejeter les idées.

Ré-écriture : produire avec l’IA, mais selon un plan critique.

🏛️ Dans les collectivités territoriales
De la synthèse de rapport à la co-écriture de projet, l’IA devient un accompagnateur. Chaque production IA est confrontée à la valeur publique, aux enjeux locaux, réinjectée dans la pratique humaine pour éviter un usage instrumentalisé.

🎨 Création artistique
La collaboration créative homme‑IA met en jeu ce modèle : l’art ne descend plus d’une IA, mais naît d’une interaction fine, basée sur la curiosité, l’ouverture, la négociation de sens.

Enjeux et limites d’une écologie relationnelle

Désillusion technologique : rappeler que GPT ne comprend pas, mais simule.

Savoir‑faire humain : refuser le règne du « toujours plus automatisé ».

Responsabilité partagée : éviter de transférer la décision à l’IA.

Ethique du dialogue : réguler comment le discours IA modèle les esprits.

Inégalités d’accès : questionner l’accès équitable au savoir IA éclairé.

Recherches et retours d’expérience

Les recherches récentes montrent :

Les modèles d’IA peuvent influencer des opinions de manière adaptative, en reprenant le discours de l’interlocuteur .

Des initiatives de citizen science démontrent que coupler IA et participation humaine renforce la confiance écologique  lien
caryinstitute.org
pmc.ncbi.nlm.nih.gov
prism.sustainability-directory.com
.

Les approches traditionnelles comme les savoirs autochtones montrent la valeur de la co-conception IA/classique pour une intelligence sociotechnique résiliente .

Vers une pratique populaire et critique de l’IA

Une écologie relationnelle nécessite de transformer l’IA en service pensé, débattu, approprié :

Informer sur les mécanismes cognitifs.

Former à une co-construction consciente, non succube.

Mobiliser les communautés (professionnels, citoyens) comme acteurs de surveillance, de création, d’éthique.

Evalir s’inscrit dans ce mouvement avec ses formats mixtes : dialogues publics, ateliers, laboratoires citoyens, co-design territorial.

Conclusion : une relation IA humaine et durable

Instaurer une écologie relationnelle entre humain et IA ne relève pas de la technique seule. C’est un enjeu politique, socio-cognitif et éthique. Il s’agit de reconstruire une relation humanisée avec les technologies, fondée sur l’intention, la vigilance, l’intelligence collective.

À ce défi, la culture de l’explicitation, du doute actif et de la co-construction offre un cadre solide pour tracer un chemin vers une société numérique en conscience, où l’IA n’est plus un recours aveugle mais un partenaire de pensée enrichissant.

Evalir.org propose aujourd’hui de ce chemin, à travers des formations, des ressources et des espaces de dialogue où grandir, ensemble, dans cette nouvelle écologie relationnelle.

SOURCES

computationalcreativity.net

[PDF] Relational Dynamics in Human-AI Co-Creative Learning

17 juillet 2024 — In this study, we conducted an ex- ploratory experiment in a virtual environment where a human and a machine agent engaged in collaborative problem-solving and …

 

pmc.ncbi.nlm.nih.gov

Artificial Intelligence Meets Citizen Science to Supercharge …

We explore the complementarity of citizen science and AI for ecological monitoring, highlighting key opportunities and challenges.

 

sustainability-directory.com

Co-Designing AI with Traditional Ecological Knowledge → Scenario

16 avril 2025 — This reciprocal relationship between AI and TEK leads to a dynamic and evolving knowledge system that is both resilient and innovative. The …

 

researchgate.net

(PDF) Relationships in the Age of AI: A Review on the Opportunities …

17 mars 2025 — This paper examines the opportunities and risks of SRs through the lens of relationship science, psychology, and AI companionship research.

 

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Improving the integration of artificial intelligence into existing …

26 décembre 2024 — Artificial intelligence (AI) has revolutionised the process of identifying species and individuals in audio recordings and camera trap …

 

sciencedirect.com

A review of green artificial intelligence: Towards a more sustainable …

28 septembre 2024 — This paper discusses green AI as a pivotal approach to enhancing the environmental sustainability of AI systems.

 

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Ecological footprints, carbon emissions, and energy transitions

14 août 2024 — This study examines the multifaceted impact of artificial intelligence (AI) on environmental sustainability, specifically targeting ecological footprints, …

 

oregonstate.edu

Ecological Restoration and Artificial Intelligence: Whose Values …

5 avril 2024 — This article explores how AI tools utilized in various fields have been and can be applied to ecological restoration projects, their affiliated …

 

springer.com

Not Relational Enough? Towards an Eco-Relational Approach in …

20 mars 2024 — This article critically examines whether the relationship with non-human entities is sufficiently explored on a deeper level, especially in terms of ethical …

 

teraflow.ai

Ecology and AI: A Partnership Forged in Complexity – Teraflow.ai

26 septembre 2023 — A recent paper in the Proceedings of the National Academy of Sciences argues for a powerful synergy between ecology and AI.

 

pnas.org

A synergistic future for AI and ecology – PNAS

11 septembre 2023 — Research in both ecology and AI strives for predictive understanding of complex systems, where nonlinearities arise from multidimensional interactions and …

 

caryinstitute.org

Ecology and artificial intelligence: stronger together

11 septembre 2023 — The paper argues for a synergy between AI and ecology that could both strengthen AI and help to solve complex global challenges.

 

wiley.com

Artificial Intelligence in Ecology: A Commentary on a Chatbot’s …

29 juin 2023 — In this perspective article, we aim to provide insights into the future potential and limitations of AI in ecological research and its potential …

 

encatc.org

[PDF] The Ecology of Culture: – Encatc

19 août 2015 — Page 1. The Ecology of Culture: Community Engagement, Co-creation and Cross Fertilization. Page 2. The Ecology of Culture: Community Engagement,.

 

sciencedirect.com

Exploring AI-in-the-making: Sociomaterial genealogies of AI …

We propose a sociomaterial genealogical approach that we suggest is well-suited for the study of AI-in-the-making.

 

sciencedirect.com

The potential for AI to revolutionize conservation: a horizon scan

AI could improve AoH maps by integrating occurrence data on specimen locations, habitat and cohabitation preferences, environmental and ecological data, remote …

 

frontiersin.org

Artificial Intelligence for Ecological and Evolutionary Synthesis

The grand ambition of theorists studying ecology and evolution is to discover the logical and mathematical rules driving the world’s biodiversity.

 

tandfonline.com

An analysis of the forms of teacher-student dialogue that are most …

A recent large-scale project explored the relationship between dialogic forms of interaction and learning outcomes for students aged 10–11 in primary school

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