Une IA centrée sur l’humain : penser la technologie autrement

L’intelligence artificielle transforme nos métiers, nos pratiques créatives et notre rapport au savoir. Pour y répondre, il ne suffit plus d’apprendre à utiliser les bons outils. Il devient essentiel de former un esprit critique, capable de comprendre les limites des machines, de poser les bonnes questions et de faire des choix éclairés.

C’est ce que propose une approche nouvelle : une pédagogie de l’IA qui place l’humain au centre, en croisant connaissance technique, réflexion éthique et expression créative. Cette fusion active des savoirs redonne du sens, là où l’automatisation menace d’effacer l’intuition, la nuance et la responsabilité.

De l’utilisation à la compréhension critique

Aujourd’hui, beaucoup d’initiatives pédagogiques sur l’IA se concentrent sur le prompt engineering, c’est-à-dire l’art de bien dialoguer avec une IA pour obtenir des résultats précis. Cette compétence peut être utile, mais elle reste superficielle si elle ne s’accompagne pas d’une compréhension des mécanismes internes de l’IA.

Apprendre à manipuler une IA sans savoir comment elle fonctionne, ni comment elle échoue, revient à apprendre à conduire sans comprendre ni la route, ni les limites du véhicule.

Une formation efficace à l’IA doit permettre aux utilisateurs de :

• comprendre comment l’IA produit ses résultats,
• repérer les biais ou erreurs qu’elle peut générer,
• questionner les impacts sociaux, environnementaux et juridiques de son usage.

Penser l’IA, c’est penser le monde qu’elle produit

Le philosophe Martin Heidegger, dès les années 1950, avertissait que la technique moderne n’est pas neutre : elle façonne une certaine vision du monde. Dans cette vision, tout – les objets, les données, les êtres – tend à devenir une réserve disponible, bonne à être extraite, transformée, utilisée. C’est ce qu’il appelle le Bestand.

Appliqué à l’IA générative, cela signifie que nos créations, nos idées, nos images peuvent être réduites à des modèles statistiques manipulables, au service d’une logique d’optimisation. Ce glissement invite à poser une question essentielle : voulons-nous confier nos imaginaires, nos décisions et nos récits à des systèmes qui ne comprennent pas ce qu’ils produisent ?

L’architecture technique de l’IA : ouvrir la boîte noire

Pour former un regard éclairé sur l’IA, il est important d’en explorer les fondements techniques. Cela ne signifie pas devenir ingénieur, mais comprendre comment les machines « raisonnent » :

• Le Perceptron, premier modèle de neurone artificiel, permet de comprendre la logique binaire de base.
• Les Réseaux de Hopfield ou la Machine de Boltzmann montrent comment une IA peut apprendre par association ou produire des contenus nouveaux.
• Les Transformers, au cœur des modèles modernes, fonctionnent grâce à des mécanismes d’attention sélective, mais peuvent aussi générer des erreurs inattendues.

Cette exploration permet de reconnaître les biais intégrés dans les jeux de données, les hallucinations (inventions d’informations fausses), ou les logiques de renforcement qui peuvent amplifier des stéréotypes.

Apprendre à provoquer les IA pour révéler leurs limites

Un des leviers pédagogiques les plus puissants consiste à provoquer délibérément l’erreur de la machine. Il s’agit ici d’inverser la logique habituelle : au lieu de chercher la performance, on cherche l’accroc, le raté, la faille.

En confrontant l’IA à ses limites (par exemple, en réduisant volontairement son entraînement, en lui posant des questions absurdes ou éthiquement sensibles), on invite l’élève ou le professionnel à redevenir co-créateur, à poser un jugement, à corriger, à reformuler.

C’est dans ces moments que s’exerce l’autonomie intellectuelle, que se reconstruit l’autorité humaine face à la machine.

Redécouvrir la lenteur, l’attention et le faire à la main

Dans certaines formations pionnières, comme celles de Georgia Tech aux États-Unis, les étudiants en ingénierie pratiquent aussi le dessin au fusain, la peinture, ou l’improvisation artistique. Ce n’est pas un simple loisir ou un « plus » humaniste. C’est une manière de reconnecter l’acte de penser à la lenteur, la perception, l’imperfection.

Ces gestes réintroduisent le sensible et l’intuitif là où l’IA propose souvent une illusion de perfection rapide. Le temps passé à observer, à rater, à recommencer, forme à la patience, à l’attention, à la nuance. Or, ces qualités sont exactement celles qui permettent de juger la pertinence d’une information générée automatiquement.

Soft skills et présence : de la compétence managériale à la vigilance perceptive

Souvent évoquées dans les discours RH, les soft skills sont ici envisagées autrement. Il ne s’agit plus seulement de « travailler en équipe » ou de « bien communiquer », mais de développer une présence attentive et une capacité de discernement face aux flux informationnels.

Par exemple, dans certains ateliers d’improvisation artistique, les signaux cérébraux des participants sont traduits en sons ou images par l’IA. Cette interaction directe entre le corps humain et la machine invite à interpréter, ajuster, ressentir : autant de gestes qui ne peuvent pas être automatisés.

Des cadres pour guider la gouvernance éthique

Pour que cette vision humaniste et critique de l’IA s’ancre dans les institutions (écoles, entreprises, collectivités), elle doit s’appuyer sur une gouvernance claire et cohérente.

Quelques principes de base :

• Transparence sur le fonctionnement des IA utilisées (notamment dans les outils éducatifs ou RH).
• Évaluation régulière des biais, des exclusions ou des dérives potentielles.
• Formation continue des équipes, pour que les enseignants, formateurs ou décideurs puissent suivre l’évolution des enjeux.

Des structures comme l’UNESCO, Stanford Online ou Educause proposent déjà des cadres de littératie critique. Il s’agit maintenant de les adapter à chaque contexte professionnel.

🔗 UNESCO – L’IA au service de l’humain

🔗 Educause – A framework for AI literacy

🔗 Stanford Online – Human-Centered Generative AI

Ce que cette approche change concrètement

Adopter une pédagogie du discernement et de la créativité critique, c’est :

• former des utilisateurs autonomes plutôt que de simples techniciens du prompt,
• développer une sensibilité éthique active, capable de questionner les usages,
• croiser connaissances techniques et intelligence sensible,
• réconcilier le code et la main, la logique et l’intuition,
• et surtout : refuser de déléguer aux algorithmes ce que l’humain peut encore faire mieux.

Une nouvelle manière de penser la compétence

L’enjeu n’est pas seulement éducatif. Il est aussi professionnel, politique et culturel. Dans tous les secteurs, il devient nécessaire d’apprendre à :

• analyser les sources,
• comprendre les biais,
• reconnaître les effets sur l’environnement,
• poser des limites éthiques claires,
• réfléchir aux droits d’auteur et à la propriété intellectuelle.

Penser l’IA comme un outil parmi d’autres ne suffit plus. Il faut penser avec elle, contre elle, au-delà d’elle, pour que nos décisions restent profondément humaines.

Vers une culture partagée de l’IA critique

Evalir souhaite accompagner cette transformation. Pas en délivrant des recettes, mais en cultivant la capacité à interroger, à relier et à inventer.

Loin des fantasmes d’une IA toute-puissante ou des peurs d’un remplacement total, cette approche cherche à redonner leur place aux individus, aux groupes, aux territoires. Là où l’automatisation fragilise, le discernement fortifie.

En confrontant les IA à leurs failles nous retrouvons notre capacité à décider, à créer, à relier des mondes.