Pour le patron de Nvidia, oublier la division n’est peut-être pas si grave

Des devoirs plus rapides, mais des acquis fragilisés

Dans The Ezra Klein Show, le journaliste a évoqué une étude portant sur plus de 26 000 élèves chinois de la 5e à la terminale. Selon les résultats qu’il a cités, l’usage de l’IA a fait progresser de 18 % les notes aux devoirs et réduit de 30 % le temps nécessaire pour les terminer. Mais les résultats aux examens ont baissé, et les effets négatifs sur les épreuves importantes se sont accentués avec le temps.12

Jensen Huang, le PDG de Nvidia, n’a pas contesté le risque que les élèves retiennent moins bien ce qu’ils apprennent. Il a plutôt mis en question l’importance de certaines compétences de base : tables de multiplication, racines carrées ou division posée. À ses yeux, si les outils savent accomplir ces opérations, leur oubli n’est pas forcément un problème.410

La promesse d’une « pensée systémique »

Huang avance que l’IA pourrait libérer les gens de tâches routinières et les aider à réfléchir à des problèmes plus vastes. Il dit que certaines capacités intellectuelles plus précises pourraient s’émousser, tandis que la « pensée systémique » — savoir mobiliser des outils et coordonner des éléments pour résoudre un problème complexe — gagnerait en importance. Il estime que les ingénieurs d’aujourd’hui sont déjà meilleurs dans ce domaine que ne l’était sa génération.413

Il a aussi pris appui sur sa propre expérience : il a expliqué qu’il s’en remet à la technologie pour retrouver certaines informations du quotidien, comme son adresse. Pour ses détracteurs, cet exemple illustre le décalage entre un dirigeant qui peut s’appuyer sur des outils et la situation d’enfants encore en train d’acquérir des repères fondamentaux.12

Des risques à mesurer, sans céder à l’alarmisme

Huang a vivement critiqué les mises en garde du chercheur Geoffrey Hinton sur les risques extrêmes de l’IA. Il a notamment qualifié d’irresponsables les prédictions chiffrant à 10 % le risque d’une catastrophe pour la société, estimant qu’elles ne reposaient pas sur des preuves scientifiques suffisantes.17 Il défend toutefois des garde-fous techniques : selon lui, les laboratoires ne devraient pas lancer des produits qu’ils ne savent pas contrôler.19 Il a également déclaré que les entreprises d’IA ne devraient pas bénéficier d’exemptions aux règles ordinaires sur la responsabilité ou la concurrence.

La même logique de compromis apparaît dans ses propos sur l’énergie et le climat. Huang présente l’IA comme une technologie susceptible d’aider à long terme, tout en reconnaissant que son développement exigera davantage d’énergie et pourrait entraîner des coûts douloureux à court terme. Ses critiques lui reprochent de privilégier les bénéfices futurs alors que certaines personnes subissent déjà les conséquences de la pollution et du changement climatique.

C’est là que se situe le désaccord sur l’école : l’idée que de nouvelles capacités compenseront peut-être les savoirs perdus ne répond pas, à elle seule, à la question des effets immédiats sur les enfants. Les gains observés dans les devoirs ne prouvent pas que les élèves développeront ensuite les compétences nécessaires pour compenser ce qu’ils n’ont pas appris.1213

Cette critique porte sur la manière dont Huang hiérarchise les risques et les bénéfices, pas sur une intention de nuire aux élèves. Et cette étude, à elle seule, ne permet pas de conclure que tous les usages de l’IA à l’école produisent les mêmes effets.24