Pour une production scientifique axée sur le développement humain…

Nous avons célébré la 12e cérémonie de remise des diplômes de l'Université d'Üsküdar, où j'exerce mes fonctions. Lors de son discours, notre major de promotion en génie logiciel a déclaré : « Je tiens également à remercier le Professeur ChatGPT, qui ne nous a jamais refusé son soutien », une remarque qui a semblé sympathique et a fait rire la salle. Après tout, il faut rendre à César ce qui est à César.

Notre étudiant a exprimé ces mots avec une grande sincérité, tout en attirant l'attention sur les évolutions technologiques dans son domaine. En effet, ceux qui travaillent dans le secteur de l'éducation sont les témoins directs de l'immersion des étudiants dans l'intelligence artificielle, surtout aujourd'hui. Il n'y a pas que les étudiants ; les éducateurs et les chercheurs sont également très familiers avec la technologie de l'IA. Il n'y a rien d'anormal à cela. Utiliser efficacement toute avancée technologique qui facilite la vie est une nécessité.

Si la technologie de l'intelligence artificielle offre des opportunités importantes, elle comporte également des risques sérieux. Il convient d'être particulièrement prudent dans l'utilisation de l'IA, surtout pour ceux dont le métier est la production intellectuelle et scientifique. Par conséquent, un réglage conscient de l'utilisation de l'IA dans l'éducation est indispensable. Aucune technologie n'est bénéfique en toutes circonstances. Il est essentiel de planifier les conditions d'utilisation de chaque technologie avec un regard conscient et visionnaire. Même en supposant que les concepteurs de technologies soient mus par de bonnes intentions, il ne faut pas oublier que tous les utilisateurs n'auront pas nécessairement les mêmes intentions.

Mes inquiétudes à ce sujet sont fondées sur mes observations. En effet, ces dernières années, le fait que la plupart des thèses de troisième cycle (master et doctorat) préparées dans les universités se ressemblent, et que les articles publiés dans les revues académiques ne soient souvent que des répétitions, doit certainement être lié à l'influence du « Professeur ChatGPT » ou de programmes d'IA similaires. Nous sommes souvent témoins de chercheurs qui demandent à l'IA de collecter toutes les données sur leur sujet, et qui lui confient même la rédaction. Il n'y a aucun problème à utiliser des programmes d'IA pour collecter des informations ou accéder à des sources, mais il serait préférable qu'ils ne laissent pas la machine compiler, organiser et transformer ces données en un texte académique. Car c'est précisément à ce stade que l'on attend la contribution intellectuelle propre au chercheur.

L'une des caractéristiques les plus importantes attendues dans les articles académiques comme dans les thèses de troisième cycle est la création d'une valeur originale et l'apport d'une nouvelle contribution scientifique au domaine concerné. Pourtant, dans la plupart des travaux scientifiques préparés à l'aide de l'IA, le recours aux mêmes sources, avec le même style et souvent la même narration, montre que cette attente n'a plus d'importance dans le monde académique actuel, ou plutôt qu'elle a été banalisée. De plus, je ne suis pas certaine que cette banalisation soit le fruit d'une prise de conscience. Dans un environnement où l'information est facilement accessible, les articles et thèses remplis de pages ne dépassent malheureusement pas le stade de la compilation. Plus grave encore, la nouvelle génération d'universitaires et d'étudiants pense que la production scientifique et le travail académique doivent être réalisés ainsi.

Pourtant, le travail académique et la production scientifique consistent à pouvoir faire ce qui n'a pas été fait, dire ce qui n'a pas été dit, écrire ce qui n'a pas été écrit, à la lumière de ce qui existe déjà. Dans un travail académique et scientifique original, on attend le développement de nouveaux points de vue méthodologiques et de nouvelles techniques d'analyse. Ceux qui travaillent dans le domaine de la science et de la pensée observent constamment la société, l'humanité et les développements scientifiques pour tenter d'identifier les problèmes. Ensuite, ils réfléchissent et mènent des travaux scientifiques pour trouver des solutions aux problèmes existants ou potentiels. C'est pourquoi chaque thèse, chaque livre ou article scientifique doit partir de questions et de problèmes précis. Or, nous constatons que la plupart des travaux présentés dans l'environnement académique actuel ne sont pas liés à la réalité sociale et scientifique.

La quête de quantité, et non de qualité, guide les travaux académiques.

Aujourd'hui, les travaux académiques présentés, notamment dans les universités turques, sont principalement guidés par une quête de quantité. La condition de points pour obtenir des titres académiques a transformé les universitaires en « chasseurs de points ». Les préoccupations telles que la contribution sociale ou la valeur scientifique originale ont été mises de côté, remplacées malheureusement par des réseaux de citations, des revues commerciales publiant des articles contre rémunération et des rédacteurs de thèses professionnels devenus des valeurs montantes. C'est précisément à ce stade que l'intelligence artificielle a été intégrée au processus.

Le travail des universitaires ou de ceux qui souhaitent faire carrière dans le milieu académique est facilité, mais nous devons dire que ce qui est produit de cette manière n'est pas une production scientifique. Dans cette structure, des carrières académiques peuvent être planifiées. Un grand nombre de citations peut être obtenu, des points peuvent être accumulés. On peut accéder à des postes académiques dans les universités. Mais si l'on laisse cette mentalité se répandre et s'installer, les universités ne seront bientôt plus perçues que comme de simples lieux d'emploi.

Par conséquent, la qualité doit primer dans la production intellectuelle et scientifique. Ceux qui sont dans le milieu académique, ceux qui font de la science et ceux qui jouent un rôle actif dans l'éducation doivent gérer et mener le processus en se concentrant sur la production de valeurs humaines et sociales. Pour que nos universités deviennent des environnements de production scientifique originale, toutes les parties prenantes doivent faire des efforts et créer une prise de conscience. Il est important de produire des données qui génèrent des résultats, et non des chiffres. Le soutien de technologies telles que l'IA doit bien sûr être accepté et leur utilisation efficace assurée, mais il est crucial que tout cela soit planifié dans une perspective axée sur le développement humain et social. Les universités qui y parviennent font la différence et progressent avec force sur la voie de la science et de l'éducation. Les universitaires qui y parviennent continuent également leur chemin sur la voie de la science, en contribuant à l'humanité par leurs travaux.