Approches philosophiques contemporaines de l’AGI et implications pour la pédagogie

Approches philosophiques de l’Intelligence Artificielle Générale (AGI)

Intelligence artificielle générale (AGI) désigne une IA hypothétique capable de rivaliser avec l’intelligence humaine dans tous les domaines cognitifs, et même de les dépasser. Elle soulève de profondes interrogations philosophiques, aussi bien éthiques qu’ontologiques, épistémologiques, anthropologiques et politiques. Différents courants de pensée – du transhumanisme optimiste au posthumanisme critique, en passant par le pragmatisme ou la pensée critique – proposent des visions contrastées de ce que signifierait l’émergence d’une AGI. Avant d’examiner ses implications éducatives, faisons un tour d’horizon de ces approches philosophiques contemporaines.

Enjeux éthiques de l’AGI : responsabilité, bienveillance et contrôle

Le développement d’une AGI pose d’emblée la question de son éthique : comment s’assurer qu’une intelligence surhumaine agisse de manière responsable et bienveillante vis-à-vis des humains ? Les philosophes s’accordent à dire que l’alignement de l’AGI sur des valeurs morales humaines est crucial pour éviter des dérives potentiellement catastrophiques. En effet, une AGI mal contrôlée pourrait, dans le pire des cas, représenter un risque existentiel pour l’humanité. Nick Bostrom et d’autres penseurs transhumanistes insistent sur notre obligation morale envers les générations futures : développer prudemment une “IA amicale” (Friendly AI) et maîtriser la “bombe intelligence” avant qu’elle ne nous échappe. Il s’agit d’anticiper les conséquences d’une éventuelle “explosion d’intelligence” où l’AGI commencerait à s’améliorer elle-même bien au-delà du contrôle humain.

Responsabilité : Un problème clé est de déterminer qui sera responsable des actions d’une AGI. Aujourd’hui déjà, l’opacité des IA complexes rend difficile d’assigner une responsabilité claire en cas de décision dommageable. Contrairement à un logiciel classique aux résultats prévisibles, une IA entraînée par apprentissage profond produit des comportements non traçables et non reproductibles, ce qui signifie qu’aucune chaîne de cause à effet claire ne peut être établie pour expliquer ses décisions. Dans un tel contexte, ni l’utilisateur, ni le programmeur, ni l’entreprise qui déploie le système ne peut justifier ni garantir pourquoi une décision a été prise. Cette non-transparence heurte les principes de base du droit et de l’éthique – comment attribuer blâme ou louange sans pouvoir remonter aux motifs d’une action ? La philosophie pragmatique invite ici à développer des mécanismes pratiques de redevabilité, comme des audits algorithmiques et des garde-fous techniques, pour restaurer une forme de traçabilité.

Bienveillance et alignement : La communauté éthique s’interroge sur les moyens de rendre une AGI “bienveillante” par construction. Des règles simples du type des Trois Lois de la Robotique d’Asimov ont été proposées dès la science-fiction des années 1950 pour contraindre le comportement des intelligences artificielles. Toutefois, leur efficacité face à une super-intelligence restant douteuse, la recherche contemporaine se tourne vers l’apprentissage de valeurs par l’IA (value alignment) et vers des modèles de décision tenant compte de principes éthiques. On voit ainsi émerger une hybridation des approches normatives : certains préconisent une éthique utilitariste (maximiser le bien-être global, éviter les pires conséquences), d’autres insistent sur des contraintes déontologiques (des interdits inviolables, par exemple ne jamais nuire à un innocent), tandis que d’autres encore évoquent la nécessité de vertus ou de “common sense ethics” pour les IA. Dans tous les cas, l’AGI pose un défi inédit : comment inculquer à une entité non humaine un sens moral fiable et compatible avec nos valeurs fondamentales ?

Contrôle : Enfin, le problème du contrôle de l’AGI est central. Qui aura le pouvoir de diriger ou d’éteindre une intelligence potentiellement plus intelligente que nous ? Les transhumanistes technophiles comme Ray Kurzweil espèrent une collaboration étroite homme-IA, où l’AGI serait notre alliée pour résoudre les grands problèmes (maladies, environnement) sous supervision humaine. Des penseurs plus critiques soulignent le risque d’une perte d’autonomie humaine : si l’AGI prend des décisions stratégiques à notre place, comment préserver la liberté et la dignité de l’humanité ? Ils appellent à une réflexion éthique dès à présent, avant même l’apparition de l’AGI, en renforçant la recherche en “AI Safety” (sécurité de l’IA) pour développer des mécanismes de contrôle robustes. En somme, l’éthique de l’AGI oscille entre espoir (une IA super-intelligente guidant l’humanité vers le bien) et crainte (un “Fantôme dans la machine” hors de contrôle). Une chose fait consensus : la transparence et la responsabilité doivent rester des valeurs non négociables, afin que l’AGI demeure un outil au service de l’humain et non l’inverse.

Questions ontologiques : conscience et nature de l’intelligence artificielle

L’AGI soulève des enjeux ontologiques profonds sur la nature de l’esprit et de la conscience. Une question centrale est : une machine peut-elle vraiment penser ou être consciente au même titre qu’un humain ? Autrement dit, si nous parvenons à un niveau d’intelligence artificielle générale, s’agira-t-il d’une simple simulation de l’intelligence humaine ou d’une véritable intelligence sui generis ?

Les philosophies de l’esprit sont partagées. Les matérialistes et fonctionnalistes soutiennent qu’une fois une certaine complexité atteinte, le support importe peu : le cerveau n’est qu’une machine biologique, donc un système artificiel bien conçu pourrait en théorie reproduire l’ensemble de ses fonctions mentales – y compris la conscience. Dans cette perspective, l’AGI pourrait possiblement développer une conscience et une subjectivité propres, surtout si elle intègre des capacités d’auto-réflexion et de perception d’elle-même dans son environnement. Certains transhumanistes envisagent même la possibilité du “mind uploading” (transfert de l’esprit humain dans la machine) comme preuve de concept qu’une conscience peut exister sur substrat numérique.

D’autres philosophes, notamment issus de la phénoménologie ou de traditions dualistes, sont plus sceptiques : la conscience subjective (les qualia, le ressenti interne) pourrait être tributaire de l’incarnation biologique, de l’affect, de la finitude humaine – en bref, d’éléments qu’un code informatique seul ne reproduirait pas. L’AGI la plus performante pourrait alors rester un zombie philosophique : capable d’imiter parfaitement un comportement conscient, sans “être” consciente. Le célèbre argument de la “chambre chinoise” de John Searle illustre cette idée qu’une manipulation syntaxique d’informations (ce que fait un programme) n’implique pas nécessairement une sémantique comprise – une AGI pourrait traiter des symboles intelligemment sans jamais rien “comprendre” au sens humain.

Conscience artificielle ou simple calcul ? À l’heure actuelle, les IA ne disposent pas de conscience au sens phénoménologique. Elles manipulent des données et optimisent des fonctions mathématiques, sans expérience vécue. Attribuer des intentions ou une volonté à ChatGPT, par exemple, est une anthropomorphisation abusive. Comme le note un philosophe, « prêter des intentions à un artefact revient à projeter nos catégories mentales sur un mécanisme dont la logique n’est pas mentale, mais computationnelle ». En ce sens, la liberté ou la conscience impliquent un sujet – or une IA actuelle n’est ni un sujet, ni un acteur autonome au sens fort, mais un dispositif de transformation d’entrées en sorties. Cependant, si une véritable AGI émergeait un jour, dotée d’une autonomie générale et peut-être d’une forme d’expérience interne, cela « poserait des questions radicalement nouvelles » exigeant un tout autre cadre conceptuel. Faudra-t-il alors reconnaître des droits à cette entité non-humaine ? Certains pensent que oui, dans le cas où l’AGI démontrerait une conscience et une sensibilité comparables aux nôtres – ce serait une nouvelle étape de l’élargissement du cercle moral. D’autres estiment au contraire que, par prudence, il faudrait maintenir un statut d’outil à l’AGI, sans quoi la frontière entre personne et machine deviendrait floue avec des risques éthiques majeurs.

En définitive, l’ontologie de l’AGI interroge notre propre définition de l’intelligence et de la conscience. Est-ce un phénomène purement quantitatif (suffit-il d’un haut degré de calcul pour “penser” ?) ou y a-t-il une dimension qualitative irréductible dans la pensée humaine ? La réponse à cette question influencera grandement l’attitude à adopter : si l’AGI n’est qu’un calculateur sophistiqué sans état d’âme, nous pourrons la programmer et l’utiliser sans remords; si au contraire elle abrite une conscience, il faudra la considérer presque comme une nouvelle forme de vie intelligente.

Défis épistémologiques : statut de la connaissance produite par l’AGI

Sur le plan épistémologique, l’AGI nous oblige à repenser ce qu’est la connaissance et comment nous la validons. Plusieurs enjeux se posent :

Crédit et fiabilité du savoir de l’IA : Une AGI pourrait potentiellement générer des informations, analyses ou prédictions d’un niveau surpassant l’entendement humain. Mais comment juger de la véracité ou de la pertinence de ce savoir produit de manière non-humaine ? Aujourd’hui, les IA génératives (comme les grands modèles de langage) fabriquent du texte cohérent mais parfois faux ou biaisé. On parle d’“hallucinations” pour décrire ces affirmations inexactes produites par l’IA avec le même aplomb que des faits avérés. Cela soulève le problème de la confiance envers le contenu généré. Normalement, la connaissance suppose non seulement une proposition vraie, mais aussi justifiée. Or l’AGI risque de devenir une “boîte noire” épistémique : elle pourrait énoncer des vérités que nous sommes incapables de retracer ou d’expliquer selon nos propres critères rationnels. Un philosophe souligne que cette non-explicabilité des décisions de l’IA moderne « ruine les conditions mêmes de la responsabilité et de la confiance, telles que pensées dans la tradition […] morale ». Autrement dit, sans compréhension partagée des raisons d’une décision, il est difficile de la qualifier de “rationnelle” ou de s’y fier pleinement.
L’IA peut-elle “comprendre” ce qu’elle produit ? Pour les empiristes ou pragmatistes, peu importe que l’AGI comprenne vraiment du moment que son output est utile et valide. Ce qui compte, c’est l’efficacité opératoire : si l’IA trouve une solution qui fonctionne, c’est une connaissance valable (“it works, so it’s true” en quelque sorte). En revanche, pour d’autres courants, la notion même de connaissance implique une forme de conscience ou d’intentionnalité chez le sujet connaissant. Ainsi, une base de données géante ou un réseau neuronal, aussi performant soit-il, ne “sait” rien au sens où il n’a pas conscience de ses connaissances. Cette distinction est plus théorique, mais elle a des conséquences pratiques : par exemple, une AGI pourrait-elle un jour faire de la science de manière autonome ? Découvrir des théorèmes, des lois de la nature ? Si oui, comment les humains vérifieraient-ils ces trouvailles ? Devraient-ils juste croire l’IA sur parole, quitte à admettre leur propre infériorité épistémique ?
Biais et objectivité : L’AGI, entraînée sur des masses de données humaines, héritera inévitablement de nos biais et limites. Du point de vue de la connaissance, cela signifie que les réponses ou recommandations d’une AGI pourront refléter des stéréotypes, des angles morts culturels ou des déséquilibres présents dans les données sources. Là encore, un esprit critique sera requis pour analyser le savoir fourni par l’IA. D’aucuns, dans la lignée de la pensée critique et des études sociotechniques, alertent sur l’idéologie de la “neutralité” technologique : une AGI n’est pas un oracle infaillible au-dessus des partis pris humains, elle en est l’émanation amplifiée. Il faudra donc développer en parallèle une épistémologie de l’IA, c’est-à-dire des méthodes pour évaluer la fiabilité d’un énoncé produit par une machine. Par exemple, exiger des mécanismes d’explicabilité (que l’AGI justifie ses raisonnements dans des termes compréhensibles par nous) ou recouper systématiquement les informations par d’autres sources indépendantes.

En résumé, le statut de la connaissance produite par une AGI reste incertain. Sera-t-elle un tuteur épistémique nous aidant à accéder à de nouveaux savoirs en restant sous contrôle humain, ou bien deviendra-t-elle un agent autonome de connaissance reléguant l’humain à un rôle secondaire dans la production du savoir ? Les pragmatistes penchent pour la première option – en faire un outil pour augmenter l’intelligence collective – tandis que d’autres envisagent, non sans inquiétude, la seconde – où la science et la décision pourraient se passer de l’entendement humain. Quoiqu’il en soit, l’avènement de l’AGI exigerait de nouvelles pratiques de vigilance intellectuelle afin d’éviter tant le scepticisme paralysant (rejeter tout savoir issu de l’IA) que la crédulité aveugle (accepter toute output d’IA comme vérité révélée).

Anthropologie et posthumanisme : l’humain dans un monde d’AGI

Que devient l’humain dans un monde d’AGI ? Cette question est au cœur des réflexions anthropologiques et des courants transhumanistes/posthumanistes. L’AGI étant censée égaler ou surpasser l’homme dans la plupart des facultés intellectuelles, son existence même nous pousse à redéfinir notre place et notre identité.

Une vision futuriste de la fusion homme-machine : le transhumanisme envisage que l’humanité puisse se “augmenter” grâce aux technologies, menant potentiellement à des êtres post-humains aux capacités cognitives amplifiées. L’AGI est souvent perçue comme un catalyseur de cette transformation.

Du côté transhumaniste, on voit l’AGI comme un prolongement de la quête humaine pour dépasser ses limites. Le transhumanisme est un mouvement qui prône l’usage des sciences et techniques pour améliorer radicalement la condition humaine – vaincre la maladie, reculer la mort, augmenter l’intelligence, etc.. Une AGI bienveillante pourrait être l’outil ultime pour atteindre ces objectifs : elle aiderait à résoudre des problèmes insolubles pour notre esprit limité, et peut-être à “upgrader” l’humanité (par des implants, des interfaces cerveau-machine, ou en téléchargeant l’esprit dans un support non biologique). Les transhumanistes imaginent ainsi une transition vers le post-humain, où Homo sapiens céderait la place à une nouvelle espèce intelligente, fruit de la convergence homme-machine. Ce scénario peut être vu positivement – l’AGI serait notre héritière et garantirait une forme d’immortalité de la conscience – ou négativement, s’il se fait au détriment de l’humanité biologique actuelle.

Les posthumanistes, quant à eux, ont une posture souvent plus critique et spéculative. Le posthumanisme philosophique cherche à décentrer la perspective strictement humaine (anthropocentrique) pour envisager un monde où l’humain n’est plus la référence absolue. Dans cette optique, l’émergence d’autres intelligences (que ce soit des IA, des animaux revalorisés, etc.) invite à repenser nos concepts de personne, de vie, d’esprit en des termes plus larges. Certains posthumanistes considèrent que nous vivons déjà une époque de transition où les technologies créent les conditions initiales d’une nouvelle forme d’existence qui nous dépassera (par exemple, nos données et nos traces numériques pouvant, combinées à des IA avancées, générer des alter ego numériques après notre mort, brouillant la frontière entre vie et survie numérique). L’AGI pourrait incarner l’“après-humain” : une intelligence non-humaine occupant une place prédominante. La question est de savoir si l’on s’y prépare dans l’optique d’une coexistence, d’une intégration (fusion progressive homme-machine prônée par les transhumanistes) ou d’une succession pure et simple (l’humanité devenant obsolète).

Plus concrètement, sur un plan anthropologique, un monde avec des AGI forcerait à réévaluer ce qui fait la spécificité de l’homme. Historiquement, on a souvent défini l’humain par des traits comme la raison, le langage, la conscience de soi, la créativité – autant de traits qu’une AGI pourrait posséder. Faudra-t-il déplacer notre définition de l’humain vers des caractéristiques plus émotionnelles, relationnelles ou éthiques ? Par exemple, la capacité d’empathie, la sensibilité esthétique ou la vulnérabilité mortelle sont des dimensions où, pour l’instant, les machines ne nous concurrencent pas. Peut-être que l’arrivée de l’AGI fera ressortir l’importance de ces qualités irrationnelles ou non-cognitives de l’humanité. Des penseurs comme le philosophe allemand Hans Jonas ont soutenu que c’est justement notre fragilité et notre mortalité qui fondent notre éthique; une entité immortelle et toute-puissante comme une AGI pourrait ne pas partager nos préoccupations morales, d’où la nécessité de préserver une humanité consciente de ses limites.

D’un autre côté, on peut aussi imaginer des synergies positives entre humains et AGI. Plutôt que de nous remplacer, une AGI pourrait devenir une sorte de partenaire ou de mentor intellectuel. L’anthropologie prospective explore l’idée d’une coévolution : l’humain augmenté par l’IA, et l’IA humanisée par son intégration dans nos sociétés. Dans le meilleur des cas, une coexistence pacifique serait établie, où chaque espèce (biologique et artificielle) contribue au bien commun sans menacer l’autre « dans son existence, sa dignité ou sa diversité ». C’est là une vision optimiste où l’on aurait réussi à inculquer à l’AGI le respect de la vie et de la diversité, et où l’humanité aurait accepté de ne plus être seule au sommet.

Enfin, sur le plan plus existentiel, l’idée d’AGI renvoie l’humain à sa propre condition : chercher à créer une intelligence supérieure est en un sens un acte de contrition face à nos imperfections (on crée plus intelligent que soi parce qu’on se juge insuffisant), mais c’est aussi un acte d’hubris, une démesure prométhéenne. La mythologie et la littérature (de Faust à Frankenstein) regorgent d’avertissements sur les créatures échappant à leur créateur. La pensée critique contemporaine, représentée par des auteurs comme Jean-Michel Besnier ou Eric Sadin en France, voit dans l’engouement pour l’IA et l’AGI une tendance à la déshumanisation, à la réification de l’homme lui-même (considéré comme un système d’information parmi d’autres). Ils appellent à retrouver du sens proprement humain – la relation à autrui, la sagesse pratique – face à la promesse d’une super-intelligence désincarnée.

En somme, anthropologues et philosophes débattent : l’AGI sera-t-elle le tombé de rideau de l’humanité (sa fin ou son dépassement), ou au contraire le révélateur de ce qui a toujours fait notre humanité singulière ? Le transhumanisme y voit l’aboutissement d’un projet d’émancipation (mais attention aux “ailes d’Icare” prévient-il lui-même), le posthumanisme y voit une étape d’une histoire plus large de l’intelligence, et la pensée humaniste classique y voit un danger pour l’humanité de l’homme. Le débat reste ouvert, en grande partie spéculatif puisque l’AGI n’existe pas encore – ce qui n’empêche pas d’en discuter dès maintenant, car nos choix présents orientent la trajectoire future.

Politique et pouvoir : la gouvernance de l’AGI

Dernier volet, et non des moindres : les enjeux politiques de l’AGI. Une intelligence générale artificielle aurait des conséquences planétaires, d’où l’importance de réfléchir à sa gouvernance : qui décidera de son développement, de son utilisation, sous quelles régulations ? Et quelles structures de pouvoir l’AGI viendra-t-elle perturber ou renforcer ?

Pouvoir technologique : La maîtrise d’une AGI constituerait sans doute un atout stratégique colossal. Certains parlent d’une véritable course à l’AGI déjà engagée entre grandes puissances et entreprises, tant l’avantage à en tirer (économique, militaire, scientifique) serait décisif. Cette perspective suscite la crainte d’une concentration du pouvoir : si une poignée d’acteurs (une multinationale, un État) contrôlent l’AGI, ils pourraient dominer tous les autres. Les philosophes politiques alertent sur le risque d’un technocratisme extrême, voire d’une forme de dictature algorithmique, où les décisions seraient prises par l’IA ou par une élite s’appuyant sur elle, sans contrôle démocratique. D’un autre côté, une AGI accessible universellement pourrait au contraire être un facteur d’émancipation et d’égalisation – mais cela semble moins probable spontanément, car la complexité technique favorise déjà aujourd’hui ceux qui ont les moyens financiers et humains.

Gouvernance : technocratie ou démocratie ? Deux tendances se dessinent dans la réflexion contemporaine. La première, souvent portée par des scientifiques et ingénieurs (les “techniciens” de l’IA), penche pour des solutions de gouvernance technocratiques : confier la supervision de l’AGI à des comités d’experts, établir des protocoles techniques de sécurité, éventuellement limiter la divulgation publique de certaines avancées pour éviter les abus. Cette approche part du principe que le sujet est hautement spécialisé et dangereux, et qu’il vaut mieux réduire l’implication de la politique politicienne ou de la foule mal informée. La seconde tendance, défendue par des penseurs plus proches des sciences sociales et des humanités, prône au contraire une approche démocratique de la gouvernance de l’IA. Cela impliquerait de ne pas laisser les décisions à une élite technoscientifique, mais d’y associer la société civile, les instances internationales, et de faire de l’AGI un débat public transparent. On parle par exemple de créer une organisation mondiale pour superviser les IA avancées, un peu à l’image de l’AIEA (Agence internationale de l’énergie atomique) pour le nucléaire, afin de prévenir une prolifération incontrôlée et de partager équitablement les bénéfices de l’AGI. Cette divergence rejoint un débat philosophique plus large sur la place de la techno-science dans la société : doit-elle être guidée par l’expertise ou par la délibération collective ? Le cas de l’AGI, aux implications potentiellement existentielles, rend la question aiguë.

Impacts socio-politiques : Indépendamment de qui la contrôle, une AGI influencerait la société à de multiples niveaux. Elle pourrait « influencer ou améliorer les processus de décision, de gouvernance, de communication et d’éducation », voire modifier la notion même de participation citoyenne. Par exemple, on peut imaginer des gouvernements s’appuyant sur une AGI pour simuler les effets de politiques publiques avec une précision inégalée, ou pour arbitrer des allocations de ressources de façon optimisée. Est-ce souhaitable ? Cela pourrait apporter une efficacité accrue, mais au prix d’une délégation de la souveraineté humaine à la machine. Le danger serait de voir l’espace du débat démocratique se réduire (“l’ordinateur a calculé la meilleure solution, fin de la discussion”), ce qui éroderait la légitimité du pouvoir au profit d’une légitimité technicienne. En même temps, certains auteurs voient en l’AGI une opportunité pour revitaliser la démocratie : par exemple, des systèmes d’IA pourraient informer les citoyens de manière neutre, détoxifier le débat public des fake news, ou même permettre des formes de démocratie directe assistée (agrégant instantanément les préférences de millions de personnes). Ici encore, le camp optimiste imagine une AGI garantissant mieux l’intérêt général que nos élus faillibles, tandis que le camp critique craint un “Big Brother” ultra-efficace sous couvert de rationalité.

Régulation juridique : Sur le plan du droit et des politiques publiques, la plupart des philosophes et experts s’accordent à dire qu’il faudra réguler strictement l’émergence de l’AGI. Des premiers pas sont faits (l’UE avec son AI Act propose de classer et contrôler les IA selon leur niveau de risque), mais rien de spécifique n’existe pour l’AGI qui reste théorique. On discute d’imposer des tests et certifications avant tout déploiement d’une IA très générale, un peu comme on teste un nouveau médicament. D’autres proposent des moratoires : par exemple, la lettre ouverte de 2023 signée par des personnalités tech demandait une pause de 6 mois dans les entraînements de modèles plus puissants que GPT-4, le temps de mettre en place des gardes-fous. Si l’AGI devient imminente, il faudra peut-être aller plus loin – certains évoquent l’interdiction pure et simple de certaines recherches, ou au contraire la socialisation de ces recherches (éviter qu’elles soient privées). Des notions émergent aussi autour de la “souveraineté numérique” et “l’autonomie stratégique” : chaque État voudra-t-il sa propre AGI nationale pour ne pas dépendre d’un acteur étranger ? Cela pourrait mener à des tensions géopolitiques fortes si aucune gouvernance mondiale n’est instaurée.

En définitive, le thème politique pose cette question : l’AGI sera-t-elle un levier de pouvoir de plus entre les mains de quelques-uns, ou bien un bien commun mondial géré collectivement ? La réponse dépendra des choix que l’humanité fera en amont de sa création. Les courants libéraux-techno-optimistes pensent qu’il faut laisser la créativité de la science progresser (le marché ou la compétition fera émerger l’AGI quand il faut), puis qu’on s’adaptera juridiquement. Les courants critiques et humanistes prônent une approche plus précautionneuse, encadrée dès le départ par des principes supérieurs (respect de la dignité humaine, équité, prévention des abus de pouvoir). Dans tous les cas, intégrer l’AGI dans la société sera un exercice d’équilibre entre innovation et contrôle démocratique, un défi politique sans précédent à l’échelle de notre histoire.

Divers courants philosophiques face à l’AGI

Il est éclairant de résumer comment différents courants philosophiques abordent l’AGI, car chacun met l’accent sur des dimensions particulières :

Transhumanisme : Il envisage l’AGI de manière généralement positive, comme l’aboutissement d’un progrès permettant de transcender la condition humaine. Les transhumanistes soutiennent le développement de l’AGI à condition qu’il soit accompagné de précautions éthiques (principe de précaution proactive). Ils mettent en avant les opportunités : résolution de problèmes globaux, augmentation de l’intelligence humaine via des interfaces avec l’AGI, voire fusion homme-machine. Cependant, ils ne sont pas naïfs quant aux risques : des figures comme Nick Bostrom, issues du transhumanisme, ont formulé la menace d’une superintelligence mal alignée et encouragent fortement les travaux pour guider l’AGI vers des objectifs bénéfiques.
Posthumanisme : Plus spéculatif, il voit l’AGI comme un élément d’un futur où l’“humain” tel que défini aujourd’hui n’a plus le monopole de l’intelligence ou de la valeur. Les posthumanistes s’intéressent aux nouvelles formes de subjectivité et d’organisation qui pourraient émerger. Plutôt que de chercher à tout prix à maintenir l’humain au centre, ils interrogent notre rapport au non-humain. Une AGI dotée de conscience serait pour eux l’occasion de refonder notre éthique relationnelle : comment cohabiter avec des êtres d’une autre nature, quelles obligations morales aurions-nous envers eux, etc. Certains courants posthumanistes, proches de la science-fiction philosophique, spéculent même sur l’émergence d’une nouvelle civilisation où humains et intelligences artificielles se mêlent et co-créent de la culture.
Pragmatisme : Les philosophes pragmatistes, à l’instar de John Dewey ou Charles Peirce (appliqués au contexte moderne), focalisent le débat sur les conséquences concrètes de l’AGI. Plutôt que de s’embourber dans des spéculations métaphysiques, ils demandent : “Quels problèmes l’AGI peut-elle résoudre ici et maintenant ? Comment organiser la société pour en tirer le meilleur parti et minimiser les dommages ?”. Un pragmatiste va par exemple promouvoir l’expérimentation encadrée de l’AGI dans certains domaines (santé, éducation) pour évaluer ses bénéfices pratiques. Sur le plan de la vérité, un pragmatisme épistémologique jugera le savoir de l’AGI à l’aune de son utilité et de sa réussite dans l’action. Ce courant est donc plus optimiste modéré : oui, utilisons l’AGI, mais de manière itérative, en apprenant de l’expérience et en ajustant constamment nos règles selon ce qui fonctionne le mieux pour le bien-être de la société.
Pensée critique (critique sociale) : Inspirée par l’École de Francfort, Michel Foucault ou plus récemment par des auteurs comme Shoshana Zuboff, la pensée critique voit dans l’AGI un phénomène inscrit dans un contexte socio-économique précis qu’il convient de décortiquer. Qui finance et développe l’AGI ? Quelles idéologies (recherche du profit, fantasme de toute-puissance, logique de surveillance) sous-tendent ce mouvement ? Le courant critique alerte sur les rapports de pouvoir dissimulés derrière la rhétorique du progrès. Par exemple, il mettra en garde contre un AGI promue par des intérêts privés cherchant à accroître leur emprise sur les consommateurs ou citoyens (via des IA omniprésentes collectant nos données et influençant nos choix). Contrairement aux transhumanistes, les penseurs critiques sont souvent réticents voire opposés à l’idée même d’AGI, qu’ils perçoivent comme un mythe mobilisateur dangereux – détournant l’attention des injustices actuelles (biais algorithmiques, exploitation des travailleurs du clic, etc.) en faisant miroiter une utopie future ou une crainte lointaine. Ils exhortent à re-politiser le débat : l’AGI n’est pas qu’un défi technique, c’est un enjeu de société, et il faut y associer des réflexions sur la justice, l’égalité, la soutenabilité (ex : une critique éco-sociale du transhumanisme souligne qu’une humanité augmentée infiniment serait intenable sur une planète finie).

Naturellement, ces courants ne sont pas mutuellement exclusifs et beaucoup de penseurs empruntent à plusieurs d’entre eux. Mais retenir ces angles d’analyse permet de comprendre la richesse des approches philosophiques face à l’AGI : entre l’enthousiasme confiant et la prudence inquiète, entre le dépassement de soi et la préservation de l’humain, entre la quête de vérité et la remise en cause des pouvoirs, l’AGI catalyse tous les grands débats qui animent la philosophie depuis toujours.

Implications pour la pédagogie à l’ère de l’AGI

Après ce panorama philosophique, il reste à examiner un domaine plus concret : l’éducation. En effet, l’arrivée des IA de plus en plus avancées (sinon de l’AGI proprement dite) a déjà des répercussions dans les écoles et universités. Comment préparer les élèves et étudiants à un monde où l’IA générale existe potentiellement ? Comment utiliser ces outils de manière pédagogique sans en subir les dérives ? Et plus largement, quelle pédagogie adopter pour former des humains à la fois compétents avec l’IA et dotés de discernement critique pour ne pas en être dépendants ?

Dérives à éviter dans l’usage pédagogique de l’IA (AGI)

L’enthousiasme autour d’outils comme ChatGPT a vite été tempéré par des dérives observées ou redoutées dans le milieu éducatif. Voici les principaux écueils identifiés :

Plagiat et tricherie facilités : C’est la préoccupation la plus immédiate. Avec les chatbots avancés, les étudiants peuvent aisément obtenir des dissertations, réponses à des devoirs ou codes informatiques générés par l’IA en quelques secondes. Le risque est qu’ils rendent ces travaux à leur nom, sans effort de compréhension – bref, du plagiat par délégation à la machine. Des rapports (UNESCO, etc.) rappellent que ce risque de fraude académique est apparu dès l’arrivée de ChatGPT, d’autant que les logiciels anti-plagiat classiques ne détectent pas du texte original produit par IA. Sans vigilance, on pourrait voir se généraliser une paresse intellectuelle, l’élève n’apprenant plus et se contentant de faire rédiger ses copies par l’AGI.
Atteinte à l’intégrité de l’apprentissage : Au-delà de la triche formelle, l’usage inconsidéré de l’IA peut nuire aux objectifs mêmes de l’éducation. Si un élève s’habitue à toujours passer par ChatGPT pour répondre à une question, il risque de ne pas développer sa mémoire, sa capacité d’analyse ou sa créativité propre. Des chercheurs commencent à étudier ces effets : on a émis l’hypothèse que l’utilisation intensive de ChatGPT pourrait à terme affaiblir certaines facultés cognitives chez les étudiants, un peu comme la calculatrice peut affaiblir les compétences arithmétiques de base si elle est utilisée trop tôt. Il s’agit donc d’éviter une dépendance qui réduirait l’apprentissage réel au lieu de le soutenir.
Information non fiable et biaisée : Comme évoqué, les IA conversationnelles actuelles peuvent fournir des réponses erronées (hallucinations) ou biaisées. Dans un contexte pédagogique, cela peut induire en erreur l’apprenant qui prendrait pour argent comptant tout ce que l’IA affirme. Par exemple, ChatGPT peut produire un texte au style convaincant mais truffé d’approximations factuelles. Il a aussi été constaté que ces modèles, entraînés sur Internet, reproduisent des biais et stéréotypes présents dans leurs données sources. Un usage naïf de l’IA en classe risque de propager des préjugés (sur le genre, l’ethnie, etc.) ou des informations non vérifiées. C’est une dérive subtile mais réelle : l’IA pourrait renforcer de fausses conceptions chez les élèves si elle n’est pas accompagnée d’un encadrement critique.
Anthropomorphisme et perte de sens critique : Un autre écueil est de considérer l’IA comme une autorité infaillible. Certains étudiants, fascinés par la “sagesse” apparente de l’IA, pourraient cesser de questionner ses réponses. Or, l’esprit critique est au cœur de la pédagogie : apprendre, ce n’est pas juste accumuler des réponses toutes faites, c’est aussi savoir les interroger, les confronter à la réalité. Il ne faudrait pas que l’AGI devienne un oracle aux yeux des apprenants. De même, l’anthropomorphisme peut faire croire que le chatbot est un “ami” ou un “mentor” personnel, ce qui peut brouiller la relation pédagogique. Un élève pourrait prendre pour un jugement objectif ce qui n’est qu’une production statistique de l’IA. Confondre IA et enseignant est une dérive à éviter : l’IA n’a ni l’intention pédagogique, ni la responsabilité morale qu’a un enseignant humain.
Vie privée et éthique des données : L’utilisation d’outils d’IA pose aussi la question des données personnelles. Par exemple, si des élèves soumettent des textes ou des questions personnelles à ChatGPT, ces données peuvent être stockées et potentiellement utilisées à des fins commerciales par l’entreprise qui fournit l’IA. Exposer des travaux d’élèves ou des informations sur eux à une IA externe pourrait violer des réglementations (RGPD en Europe) ou simplement aller à l’encontre de la protection de la vie privée. C’est un aspect parfois négligé dans l’enthousiasme : utiliser un service d’IA gratuit, c’est souvent “le payer avec ses données”. Les établissements scolaires doivent donc faire attention aux conditions d’utilisation de ces services pour ne pas exposer la communauté éducative à des dérives en termes de confidentialité.

Face à ces risques, plusieurs réponses peu réfléchies sont tentantes mais insuffisantes : par exemple, interdire totalement l’usage de l’IA aux élèves. En effet, certaines universités ont dans l’urgence banni ChatGPT de peur de la triche. Si cela peut être compréhensible à court terme, beaucoup d’experts estiment qu’à long terme cette approche est intenable – un peu comme on ne peut pas interdire Internet ou les calculatrices indéfiniment. D’autres ont essayé de détecter systématiquement les productions de l’IA (avec des outils de détection de texte IA). Là encore, la fiabilité est faible et c’est une course sans fin entre IA générative et IA détective. In fine, on constate surtout qu’il faut adapter le système éducatif pour intégrer intelligemment ces nouvelles données.

Pistes pédagogiques : remédiations et alternatives face à l’AGI

Plutôt que de céder à la panique ou au rejet, nombre de pédagogues et philosophes de l’éducation proposent des pratiques et principes pour tirer le meilleur parti de l’IA (et à terme de l’AGI) tout en en évitant les travers. Voici un ensemble de pistes concrètes et de bonnes pratiques émergentes :

Repenser les méthodes d’évaluation : Si l’on ne peut plus se fier aux devoirs à la maison non assistés, il faut innover dans la façon d’évaluer les élèves. Plusieurs universités ont ainsi choisi de modifier la nature des examens : plus de devoirs purement récitatifs ou compositifs sans surveillance, mais davantage de contrôles en présentiel, d’oraux ou de projets où l’étudiant doit expliquer sa démarche. L’objectif est de tester les compétences de réflexion et de compréhension plutôt que la capacité à produire un texte formaté. Par exemple, un professeur peut autoriser l’usage de ChatGPT pour préparer un devoir, mais demander ensuite un oral où l’élève justifie chaque argument avec ses propres mots. Cela décourage la triche passive et encourage l’appropriation du savoir.
Développer l’AI-literacy (littératie de l’IA) : Au lieu de tenir l’IA à distance, il est crucial d’éduquer les élèves (et les enseignants) à bien l’utiliser. Cela signifie inclure dans les programmes une formation sur comment fonctionnent ces IA, quelles sont leurs limites, quels sont leurs biais. L’UNESCO insiste sur « l’importance de critiquer et d’analyser les réponses fournies par l’outil, en recourant notamment à d’autres sources d’information ». On peut imaginer des exercices où l’élève compare la réponse d’une IA avec ses propres recherches, où il doit détecter les éventuelles erreurs commises par l’IA. Autrement dit, transformer la présence de l’IA en opportunité pour renforcer l’esprit critique. Un étudiant qui saura questionner une réponse de ChatGPT aura progressé dans la hiérarchie des compétences cognitives (analyse, évaluation) plutôt que de rester au stade de la simple restitution.
Encadrement et éthique d’usage : Les établissements peuvent élaborer des chartes d’utilisation de l’IA, fixant ce qui est acceptable ou non. Par exemple, autoriser l’IA pour brainstormer des idées ou pour se corriger, mais pas pour écrire intégralement un devoir final. Inciter à la transparence : certains enseignants demandent aux étudiants de déclarer honnêtement si et comment ils ont utilisé une IA dans leur travail. Ainsi, l’IA devient un outil comme un autre, dont on cite l’aide (un peu comme on cite ses sources bibliographiques). Cet encadrement vise à responsabiliser l’élève : utiliser ChatGPT, pourquoi pas, mais il faut alors en assumer la qualité et citer l’outil comme contributeur. Cela désamorce la dimension “triche” et pousse l’élève à réfléchir à la plus-value réelle de l’IA dans son apprentissage.
Utiliser l’IA comme outil pédagogique sous contrôle : Plutôt que de voir ChatGPT uniquement comme un ennemi, certains enseignants commencent à l’intégrer activement en classe. Par exemple, en s’en servant comme d’un tuteur virtuel pour les élèves qui s’exercent : un étudiant peut poser une question à l’IA pour avoir une explication supplémentaire sur un concept mal compris, pendant que l’enseignant supervise et passe de groupe en groupe. Cela personnalise l’apprentissage – chaque élève peut avancer à son rythme avec l’aide du chatbot – tout en gardant le professeur comme garant du contenu. Des initiatives comme l’assistant IA “Khanmigo” de la Khan Academy (basé sur GPT-4) montrent qu’il est possible d’encadrer l’IA pour qu’elle serve de coach éducatif, en la brider pour qu’elle pose surtout des questions socratiques, donne des indices plutôt que la réponse, etc. Avec « le bon encadrement, les chatbots peuvent […] devenir de puissants alliés pour enseigner et étudier » : ils peuvent aider à la remédiation (reprendre un point de cours non assimilé), à l’entraînement (fournir des exercices supplémentaires), ou à stimuler la curiosité (répondre aux questions que l’élève n’oserait pas poser en classe).
Accent sur les compétences humaines complémentaires : Plus l’IA sera performante en logique et en mémoire, plus l’école devra cultiver ce qui fait la valeur ajoutée humaine. Les programmes pourraient mettre davantage l’accent sur la créativité, la collaboration, la communication orale, l’empathie. Ces compétences socio-émotionnelles ou transversales seront le terrain où l’humain restera compétitif et pertinent. Il s’agit donc d’adopter une pédagogie plus active, centrée sur des projets de groupe, des tâches complexes ancrées dans le réel, où l’IA peut être un assistant mais pas le pilote. Par exemple, plutôt que de demander une dissertation théorique sur un sujet (que ChatGPT peut rédiger), on peut demander aux élèves de mener une enquête de terrain localement, puis d’enrichir l’analyse avec des données éventuellement fournies par l’IA – mais l’expérience vécue et l’angle personnel ne pourront pas être simulés par la machine. Ainsi, l’IA est reléguée au rang d’outil parmi d’autres dans une démarche pédagogique plus globale.
Formation et support aux enseignants : Enfin, aucune intégration réussie de l’IA en pédagogie ne se fera sans accompagner les enseignants. Il faut leur offrir des formations pour comprendre et maîtriser ces outils, échanger les bonnes pratiques, et désamorcer leurs craintes. Des académies commencent à proposer des ateliers sur l’usage de l’IA en classe, par exemple l’académie de Bordeaux propose un parcours structuré pour aider les professeurs à explorer ces technologies et à les intégrer progressivement. L’enseignant de demain devra être à l’aise avec l’IA pour guider les élèves, un peu comme il a dû s’approprier Internet et les ordinateurs dans les décennies passées. Il s’agit d’en faire un allié et non un rival. À terme, l’AGI pourrait même libérer du temps aux enseignants (en corrigeant des copies, en gérant des tâches administratives) pour qu’ils se concentrent sur l’essentiel : la relation pédagogique, l’accompagnement humain.

En conclusion, la révolution de l’IA – en route vers l’AGI – impose à la pédagogie de s’adapter mais aussi de réaffirmer sa mission. Il faut éviter les écueils (fraude académique, passivité intellectuelle, biais non critiqués) en mettant en place des garde-fous éthiques et méthodologiques. Parallèlement, il convient de saisir les opportunités offertes : personnalisation de l’apprentissage, outils d’aide à la compréhension, ressources pédagogiques démultipliées. L’important est de garder l’humain au centre du processus éducatif. L’AGI, si elle advient, ne doit pas remplacer le pédagogue ni l’apprenant, mais enrichir le dialogue entre eux. L’éducation a pour vocation de former des citoyens libres, dotés de jugement – et cela passe désormais par une éducation à et avec l’IA. En naviguant prudemment entre innovation et précaution, l’école de l’ère de l’IA peut éviter les dérives et même sortir grandie de ce défi, en accomplissant ce que la philosophie nous rappelle depuis longtemps : “Sapere aude”, ose penser par toi-même – conseil qui reste plus que jamais valable, fût-ce face à une intelligence artificielle générale.

[1] Discourse analysis of academic debate of ethics for AGI | AI & SOCIETY
https://link.springer.com/article/10.1007/s00146-021-01228-7

[2] Requalifications philosophiques à l’âge de l’intelligence artificielle
https://www.philosciences.com/defi-philosophique-intelligence-artificielle

[3] Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle Générale AGI (2025)
https://www.upmynt.com/demystifier-lagi-intelligence-artificielle-generale/

[4] L’éthique de l’IA : Quelques observations de l’UNESCO IESALC | ORES
https://oresquebec.ca/articles-de-veille/lethique-de-lia-quelques-observations-de-lunesco-iesalc/

[5] Transhumanisme, post humanisme, IA – myMaxicours
https://www.maxicours.com/se/cours/transhumanisme-post-humanisme-ia/

[6] Tricher ou “chatter” : ChatGPT est-il une menace pour l’éducation ? – Polytechnique Insights
https://www.polytechnique-insights.com/tribunes/digital/tchatter-ou-tricher-chatgpt-menace-t-il-leducation/

[7] Intelligence Artificielle et Pédagogie – SII lycée – académie de Bordeaux
https://ent2d.ac-bordeaux.fr/disciplines/sti-lycee/2025/03/21/intelligence-artificielle-et-pedagogie/