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
[PDF] Relational Dynamics in Human-AI Co-Creative Learning
Artificial Intelligence Meets Citizen Science to Supercharge …
Co-Designing AI with Traditional Ecological Knowledge → Scenario
(PDF) Relationships in the Age of AI: A Review on the Opportunities …
Improving the integration of artificial intelligence into existing …
A review of green artificial intelligence: Towards a more sustainable …
Ecological footprints, carbon emissions, and energy transitions
Ecological Restoration and Artificial Intelligence: Whose Values …
Not Relational Enough? Towards an Eco-Relational Approach in …
Ecology and AI: A Partnership Forged in Complexity – Teraflow.ai
A synergistic future for AI and ecology – PNAS
Ecology and artificial intelligence: stronger together
Artificial Intelligence in Ecology: A Commentary on a Chatbot’s …
[PDF] The Ecology of Culture: – Encatc
Exploring AI-in-the-making: Sociomaterial genealogies of AI …
The potential for AI to revolutionize conservation: a horizon scan
Artificial Intelligence for Ecological and Evolutionary Synthesis
An analysis of the forms of teacher-student dialogue that are most …