Brève réflexion sur le présent et l’ancien

Résumé

Lorsque ce numéro consacré aux langues anciennes a été proposé, certains membres de notre équipe éditoriale se sont demandé si nous ne nous aventurions pas dans un domaine trop aride et élitiste; nous essayons en effet généralement de nous en tenir à des sujets qui intéressent un large public et qui couvrent de nombreux domaines.

Nous avons donc suggéré de mettre en évidence le lien entre l'enseignement des langues anciennes et celui des langues modernes, dans le but de briser certaines barrières un tant soit peu “poussiéreuses”. Au fur et à mesure que les contributions affluaient, nous avons réalisé qu'il y avait des avantages évidents à faire se rencontrer “l'ancien” et le “nouveau”, et à faire en sorte que “l'ancien” et le “moderne” apprennent l'un de l'autre.

Un aspect “moderne” qui est revenu régulièrement tout au long de la rédaction de ce numéro est l'utilisation de l'intelligence artificielle générative. Si vous demandez à Claude: “L'IA peut-elle écrire en grec ancien et moderne ?”, la machine répondra que oui, mais en précisant que “le grec ancien pourra présenter davantage d'incohérences, car il existe moins de données d'entraînement” et qu’elle a parfois du mal à “comprendre la grammaire et la syntaxe archaïques” .

Cette capacité de l'IA générative à être relativement performante pour tout type de réponse, y compris à propos de et dans les langues anciennes et modernes, est source de préoccupation pour l'évaluation du travail des étudiants. En conséquence, plusieurs d’entre nous ont fait marche arrière, en proposant des examens écrits sur table, testant le développement de connaissances précises, au lieu des examens plus modernes en mode BYOD ou l’écriture de dossiers réflexifs.

Ces dossiers réflexifs n’ont en effet malheureusement trop souvent de réflexif que le nom. ChatGPT et autres bots produisent des textes parfois convaincants mais rarement intéressants.

Si les penseurs de l’antiquité étaient formateurs d’enseignant-es à l’époque moderne, ils seraient sans doute surpris par la rapidité avec laquelle les étudiants délèguent leurs apprentissages à une machine. Socrate par exemple ne transmettait pas des réponses toutes faites : il questionnait, provoquait, forçait ses interlocuteurs à penser. Les intelligences artificielles génératives au contraire, fournissent des réponses instantanées et polies, mais sans le cheminement intellectuel qui mène à la compréhension. Là réside selon nous le risque : remplacer la réflexion par l’automatisation.

L’enseignement des langues, anciennes comme modernes, doit donc continuer d’évoluer. Puisque les machines traduisent déjà plus vite que nous, l’enjeu n’est plus seulement l’accumulation de vocabulaire ou la maîtrise des aspects grammaticaux - ni même le développement de la compétence communicative - mais bel et bien l’acquisition d’une posture critique : interroger le sens, comparer les contextes, comprendre les nuances. Autrement dit, cultiver les compétences socratiques au cœur de l’apprentissage - des langues modernes comme des langues anciennes.

Χαίρων ἀνάγνωθι!