Épisode 8 - L’IA en pédagogie

[00:00:00] Speaker A: Salut, moi c'est Sarah Maud. Ça m'est déjà arrivé de me faire accuser de plagiat. Une professeure avait confondu mon travail avec celui d'un travail d'une autre session complètement, alors que je ne connaissais absolument personne des sessions précédentes et que je n'avais absolument pas plagié mon travail. [00:00:24] Speaker B: Bonjour tout le monde, on espère que vous allez bien. Bienvenue au huitième épisode de Control Back. Aujourd'hui, on a reçu Elodie Massard, qui est professeure à l'École de gestion à l'Université de Sherbrooke en marketing, ainsi que Jérémy, qui est étudiant à la maîtrise et qui fait son projet de maîtrise sur l'utilisation de l'intelligence artificielle en pédagogie. [00:00:42] Speaker C: Donc, on a vraiment eu des belles discussions sur les enjeux éthiques de l'intelligence artificielle à l'université, de son utilisation, des meilleurs outils. Bref, on espère que vous allez en apprendre plus. Puis sur ce, c'est parti! Bonjour tout le monde! Bienvenue à l'épisode numéro 8 de Control Back. Aujourd'hui, on va discuter intelligence artificielle avec Élodie et Jérémie. Comment ça va? [00:01:01] Speaker D: Ça va super bien. [00:01:02] Speaker C: Super! Donc, pour apprendre à vous connaître un petit peu, on voudrait commencer par vous introduire, vous parler de votre parcours académique et professionnel. Ça fait qu'on peut commencer par toi, Élodie, puis ensuite, on ira avec Jérémie. [00:01:14] Speaker A: Eloïse Massin, je suis professeure au département de marketing. Au niveau du bac, j'enseigne les cours de comportement du consommateur et au niveau de la maîtrise, les cours de marketing numérique généralement. J'ai fait mon doctorat à l'Université Laval, je suis à l'Université de Sherbrooke depuis 2022. Puis dans le fond, moi je travaille même en recherche sur la manière dont les expériences technologiques sont vécues par les consommateurs de manière générale, puis l'impact que ça a ensuite sur à la fois la dimension marketing, c'est-à-dire comme les intentions d'achat, ce genre de choses, mais aussi sur leur bien-être personnel, sur la manière dont ils se perçoivent eux-mêmes, sur des comportements de consommation des fois qui peuvent être un petit peu plus problématiques, mettons, ce genre de choses. C'est pas mal ça. [00:02:02] Speaker C: Nous, c'est comme ça qu'on l'a connu aussi, il a dit, dans notre cours de comportement conservateur. [00:02:06] Speaker B: Puis on l'a adoré, d'ailleurs. [00:02:07] Speaker C: Ouais, honnêtement, coup de cœur. [00:02:08] Speaker B: Encore assez d'ouverture de nos préférés. [00:02:11] Speaker C: Puis si tu veux continuer, Jérémie. [00:02:13] Speaker D: Ouais, j'allais juste dire, c'est définitivement une dimension aussi qui m'intéresse un peu. Moi, c'est Jérémie. Dans le fond, j'ai fait un bac en gestion à Bishop, puis je suis venu à l'Université de Sherbrooke pour faire ma maîtrise en intervention changement organisationnel. Puis je m'intéresse en fait à l'intégration de l'intelligence artificielle, surtout le côté humain de l'intégration qui est souvent négligé. Il y a une conversation vraiment technocentriste, on s'entend, dans la narrative d'aujourd'hui, mais c'est important de se rappeler que c'est l'humain d'abord. Je dirais que c'est cette problématique-là qui m'intéresse vraiment. [00:02:43] Speaker B: Parfait. Puis là, en fait, les deux, qu'est-ce qui vous relient? C'est les études supérieures. Puis on se demandait pourquoi vous aviez choisi de pousser les études un petit peu plus loin, un petit peu beaucoup plus loin. [00:02:53] Speaker A: C'était loin, docteure, je te confirme que. [00:02:55] Speaker C: C'Était beaucoup plus loin. [00:02:57] Speaker B: Il y a une raison, c'est que ça a été quoi, mettons, l'élément déclencheur ou les motivations pour que vous soyez encore à ce jour aux études? [00:03:06] Speaker D: Moi, je pense que c'est une bonne question parce que moi, ça a été clairement l'intelligence artificielle qui m'a amené là. Ça a commencé, en fait, quand j'ai commencé à l'utiliser au bac, puis je me suis rendu compte à quel point ça allait avoir un impact disruptif sur le marché du travail et tout. Puis je me suis dit, bien, tu sais, pendant que tout le monde regarde vers l'intelligence artificielle, tu sais, qu'est-ce que ça va amener, ça? Beaucoup de changements, tu sais. Fait que j'ai décidé, justement, de m'orienter en gestion du changement, un peu dans le sens que, tu sais, Quand tout le monde regarde dans une direction, il faut se poser la question de c'est quoi la prochaine affaire qui s'en vient. Ça a été ça. Puis là, je vous dirais que j'ai retrouvé le goût d'apprendre. Depuis la maîtrise, j'apprends beaucoup dans mon temps off, en dehors de l'école aussi. Puis là, je pense peut-être faire mon doctorat. À voir, j'ai encore le temps de penser. C'est un beau projet. [00:03:59] Speaker B: Super. Puis de ton côté, allez-y. [00:04:01] Speaker A: Il y a deux aspects. Il y a un aspect qui est moins inspirant qui est le hasard. Le hasard a joué un gros rôle dans le fait que j'ai fait un doctorat. Je suis française d'origine, je me suis retrouvée à faire mon maîtrise à l'université Laval parce que parmi les choix que j'avais, j'avais Manchester, l'Australie et le Canada. Manchester c'était trop près de chez nous et j'ai peur des bêtes donc je n'ai pas voulu aller en Australie. J'ai une amie qui était là-bas et je voyais les tailles des araignées, des serpents et je me suis dit que ça n'arrivera pas. [00:04:32] Speaker A: Du coup, je suis partie au Canada et ça me paraissait beaucoup plus safe comme solution. J'ai fait ma maîtrise là-bas et c'est là-bas que j'ai rencontré mon directeur de thèse qui était un de mes profs de l'époque. C'est lui qui m'a donné le goût d'aller plus loin. En fait, je trouvais qu'en France, ou en tout cas dans l'expérience que j'ai eue, qui était une expérience dans une école plus privée, mettons, il n'y avait pas beaucoup d'emphase qui était mise sur la recherche et ces dimensions-là. Mais quand je suis arrivée au Canada et quand je suis arrivée à la maîtrise au Canada, j'ai vraiment vu cet écart-là, mettons, d'intérêt pour la recherche et de me dire « Ah, mais en fait, je peux étudier ce que je veux ». Puis moi, je suis quelqu'un qui a un peu de mal avec les carcans puis avec les boîtes. Fait que, tu sais, de me dire « Ah, toute ma vie, je vais faire un certain type de job, puis je ne peux pas choisir ce sur quoi je veux travailler, puis je ne peux pas aller être curieuse, aller chercher tout ce que je veux gratter et tout ce que je veux découvrir », bien après, je me suis rendue compte qu'en faisant un doctorat puis en étant prof à l'université, j'avais cette possibilité-là d'en fait étudier ce que j'avais envie d'étudier, tu sais. Puis j'ai latré pour les technologies en marketing, ça m'est venu pareil un peu au départ par hasard. C'est-à-dire que j'ai eu un projet avec une entreprise sur les réalités augmentées, ça fait que j'ai commencé comme ça. J'ai travaillé aussi un peu sur le marketing d'influence, allé avant que ça soit vraiment à la mode, pour donner un exemple, j'ai travaillé sur les youtubeuses beauté. C'est ça, exactement! Ça donne une idée de quand est-ce que j'ai commencé à publier sur le sujet. L'article est sorti en 2016, je pense, mais c'était au début qu'on essayait de comprendre ce qu'il se passait. C'est ça que j'aime bien, puis j'aime bien aller chercher des études sur des nouvelles technologies pour essayer de comprendre c'est quoi qui se passe, avant que ça soit, pas avant que ça soit mainstream, parce qu'on s'entend que c'est rendu mainstream, mais je trouve que J'aime bien gratter, j'aime bien essayer de comprendre c'est quoi qui se passe, puis les études supérieures m'ont apporté ça, mettons, déjà à maîtrise, puis. [00:06:19] Speaker C: Encore plus au doc. C'est vraiment intéressant, ça. [00:06:22] Speaker D: Donne le goût pratique. Parce que tu parlais aussi qu'il y a eu un facteur de motivation là-dedans, ça a été une personne que t'as rencontrée, ton directeur. Je relate à ça, honnêtement, parce que, tu vois, moi, le doctorat, c'est pas quelque chose que j'envisageais, tu sais, avant que, justement, la direction puis les membres de l'école de gestion commencent à me dire « Écoute, je pense que tu devrais faire un projet de doc avec ça », tu sais. Ils me l'ont un peu mis dans la tête, mais pas en mode « Je vais te convaincre de le faire », mais, tu sais, dans le sens « Tu serais capable de le faire », tu. [00:06:51] Speaker A: Sais. Puis, pour moi, ça a été comme un déclic. Mais je pense que c'est très vrai. En fait, je pense que les meilleures personnes pour savoir si tu as le profil pour le faire, c'est des gens qui l'ont fait. C'est quand même difficile. Moi, je ne m'étais pas dit, je vais faire un doctorat. Je n'ai pas rentré au bac en me disant, je vais faire un doctorat. Je vais être prof d'université. Zéro, une barre. Mais c'est juste donné. À mesure que tu avançais, qu'il y ait justement des personnes qui voient en toi ce potentiel-là et qui sont capables de dire, OK, tu as une pensée. Moi, je me souviens, un des éléments déclencheurs que j'ai eus, c'était dans un de mes cours de maîtrise, justement, avec mon directeur, celui qui allait devenir mon directeur après, qu'on avait fait une présentation et il m'a dit, « Hey, tu as compris des choses que du monde du doctorat n'a pas compris. » Au sens, c'était en fait revenir à la littérature initiale, aller chercher les modèles de base. Ça a déclenché quelque chose en moi de me dire, peut-être que je suis capable de le faire. Mais jusqu'à ce moment-là, il n'y a aucune part. [00:07:44] Speaker D: De moi qui se disait, oh, je suis capable de le faire. Ça a été exactement ça, moi, la même chose. Je vous dis, c'est l'FP. Puis ça, c'est un autre affaire. On a tendance, je pense, à douter de nous aussi. Puis ça revient à la chambre des cours que je vous parlais aussi. De nos jours, on parle de moins en moins au monde. Puis on a tendance à être dans notre chambre des cours. Puis les étudiants aujourd'hui, bien plus qu'avant. on a tendance peut-être à se sous-estimer parce qu'on a moins la perspective des autres. Des fois, d'avoir la perspective de quelqu'un qui a beaucoup, je dis, « pouvoir », parce que c'est un peu ça. C'est la position qu'il a par rapport à son parcours. Mais de se faire. [00:08:18] Speaker C: Réveiller par. [00:08:19] Speaker D: Du monde comme. [00:08:19] Speaker A: Ça. [00:08:19] Speaker C: Des fois, c'est juste ça que ça prend. Le déclic. Exactement, c'est ça. Cool. Puis les deux, vous avez eu un parcours avant à une autre université, donc là je suis curieuse de savoir qu'est-ce qui distingue selon vous l'Université de Sherbrooke dans les études supérieures ou juste en général, est-ce. [00:08:35] Speaker D: Que c'est son approche pédagogique? Qu'est-ce qui vous fait que vous avez choisi Sherbrooke? Moi j'ai... Ben écoute, j'étais à Bishop au début, pis on m'a toujours dit, tu sais, Bishop c'est une petite école, pis tu vas avoir une expérience qui est bien plus personnelle, pis une connexion avec les profs, pis honnêtement, j'ai eu plus cette connexion-là ici, à l'Université de Sherbrooke, qu'à Bishop. Je sais pas si c'est parce que je suis francophone d'origine, c'est peut-être que ça joue, mais je te dirais que l'expérience que j'ai eue en intervention, changement organisationnel, à la maîtrise, j'ai jamais eu une expérience d'études comme ça, là, tu sais, on était... soudée au. [00:09:09] Speaker A: Point où. [00:09:09] Speaker D: On louait des chalets la fin de semaine, la gamine, tu sais. J'aime ça. Non, mais pour vrai, écoute, ça a été comme une grande famille, l'University de Sherbrooke, puis au départ, j'ai choisi ça, puis pour des raisons peut-être un peu plus modestes, parce que c'est proche de chez nous, je voulais revenir au français, tu sais, puis je me voyais dans une position de leadership, puis je sais que je suis meilleur dans une position de leadership en français qu'en anglais, tu sais, fait. [00:09:34] Speaker C: Qu'Il y a aussi ça. Ben ouais, je. [00:09:36] Speaker D: Dirais que ça ressemble à ça. Je. [00:09:38] Speaker A: Suis contente que tu aimes ton choix. Je referais le même choix, c'est certain. Je suis d'accord avec lui, en fait. Moi, du côté prof, c'est ça que j'aime aussi, c'est la proximité avec les étudiants. Moi, à l'Université Laval, j'ai quasiment juste enseigné en ligne. Je croisais des étudiants, je ne savais même pas que c'était mes étudiants. Je trouvais ça… c'est pas vrai pour toute l'Université Laval, c'est pas vrai pour tous les cours, je veux dire, mais moi, mon expérience a été… avec plus de distance. C'est vrai qu'à l'UDS, quand on m'a dit qu'on est encore tous en présentiel, ou la plupart du temps en présentiel, puis tu connais tes étudiants par leur prénom, puis tout ça, je suis comme, ok, je vais aimer ça. Je vais aimer cette proximité-là, je vais aimer connaître les gens à qui je parle. Ça, pour moi, c'était important. L'autre aspect que je trouve vraiment intéressant à l'UDS, que ce soit en recherche, que ce soit en enseignement, c'est le rapport avec la pratique. Les stages co-op, pour moi, c'est une opportunité géniale pour les étudiants parce que ça te permet d'avoir une expérience professionnelle, tu es à l'aide financièrement aussi, mais surtout, ça te permet de savoir si tu aimes ça ou pas. En marketing, je fais les portes ouvertes samedi. Je disais aux étudiants, tu arrives, tu te dis, je veux être gestionnaire des médias sociaux. Je dis, tu sais, première chose, va faire ton stage en gestion des médias sociaux. Va voir si c'est ton truc. Et tu vas peut-être me revenir en disant, ah c'est extraordinaire, j'ai tellement aimé ça, c'était tellement la meilleure expérience de ma vie. J'en ai quand même plusieurs qui me reviennent et qui me regardent et qui me disent, plus jamais. Plus jamais. Fait que tu sais, c'est important d'avoir cette possibilité-là parce que tu ne veux pas mettre tout ton investissement de temps dans un métier, dans quelque chose, puis finalement te rendre compte une fois arrivé en poste que c'est pas pas fait pour moi. Puis tu sais, c'est correct là, je veux dire, tu peux trouver la discipline vraiment intéressante, mais te rendre dans un poste et te dire « je ne peux pas faire ça toute ma vie, ce n'est pas possible ». Fait que je trouve que ça, c'est vraiment important. Puis côté recherche aussi, moi j'aime ça me dire que, tu sais, je disais tantôt quand j'ai fait mon doctorat, j'ai travaillé avec une entreprise aussi en parallèle. Et j'aime ça me dire que justement, j'arrive à voir dans ce que j'étudie, dans les recherches que je fais, etc., concrètement sur le terrain, que ça l'aide une ou plusieurs entreprises, dans leur stratégie aussi, de te dire, je ne pense pas dans ma tour d'ivoire et dans mes silos, je suis capable de faire quelque chose qui a. [00:11:49] Speaker B: Un impact concret, en fait, sur le terrain. Puis ça, ça joue vraiment un rôle aussi. J'ai des. [00:12:01] Speaker B: Amis qui étudient en communication là-bas aussi. On s'en parle de comment l'intelligence artificielle est abordée dans leurs cours ou pas par leurs professeurs ou leurs chargés de cours. Puis je serais curieuse de savoir votre opinion, toi, Bishop, Élodie à Laval, c'est quoi, en fait, selon vous, l'approche de l'Université de Sherbrooke qui... parce que, en tout cas, selon deux étudiantes au bac, on pense que l'université nous apprend à bien l'utiliser, puis, bien sûr, que ce soit pour nos projets ou même dans notre vie professionnelle. Puis c'est pas toujours l'impression que j'ai de mes consoeurs qui vont à Laval. Fait que c'est quoi, selon vous, que l'Université de Sherbrooke. [00:12:36] Speaker D: Va faire de différent face à l'intelligence artificielle avec ses étudiants versus d'autres universités au Québec? Écoute, c'est une question importante que tu amènes là parce qu'il n'y a pas de solution parfaite en ce moment. Une problématique qu'il y a, c'est qu'il n'y a pas de gouvernance au niveau gouvernemental par rapport à ça. Les universités sont laissées à eux-mêmes. Trouvez votre propre stratégie et ce qui fonctionne. C'est comme plein de petits projets pilotes un peu partout. On essaie des affaires, des affaires qui marchent, des affaires qui ne fonctionnent pas. Et là, tu me parles que Ici, l'intégration de l'IA avec les élèves est mieux faite que dans d'autres universités, puis même encore là, on a une perspective différente parce que moi je connais toutes les gaps, ce qui ne se fait pas nécessairement. [00:13:19] Speaker B: Bien ici. [00:13:22] Speaker B: Je pense aussi que… puis c'est quand exactement que vous avez parlé de ça avec vos… Ben c'est quand même récemment, puis t'sais j'en avais parlé aussi avec Élodie, puis elle avait raison de dire que. [00:13:32] Speaker D: J'Imagine que ça dépend des professeurs, ça dépend des cours, ça dépend de beaucoup de choses. Ça dépend d'une affaire vraiment importante, ça dépend des ressources à disposition de l'université, parce que là… Ça, c'est une autre affaire, c'est qu'il y a une problématique dans cette affaire-là d'IA, que les professeurs doivent être plus innovateurs nécessairement dans leurs approches pédagogiques, en tout cas, on leur demande, mais ils n'ont pas nécessairement les ressources pour l'appliquer. Il y a cette question-là. Puis là, en même temps, il faut que tu te dises qu'ici, les professeurs se font... à imposer de prendre plus d'étudiants. Fait que là, t'as la problématique d'il faut changer nos évaluations pour que ça soit plus résilient à l'intelligence artificielle, mais. [00:14:12] Speaker C: En même temps, tu nous. [00:14:12] Speaker D: Donnes plus d'étudiants. Fait que là, ça nous limite par rapport... — La tâche que j'ai segmentée. — Ben, t'sais, y'a un paradoxe, y'a des dilemmes, c'est vraiment pas évident. Pis y'a pas de solution parfaite, pis ça me surprendrait pas que quand, t'sais, tu me parles. [00:14:24] Speaker B: De Laval en ce moment, pis c'est une problématique que toutes les universités sont dessus, là, avec quelqu'un. — Ouais, je voulais pas de name. [00:14:29] Speaker D: Drop, là. Je m'y connais, je veux dire, c'est pas plus poussé qu'une conversation avec mes chums de filles. C'est sûr. Et c'est tout ça pour dire que pour te donner une bonne réponse, il faudrait que j'aille voir sur place comment est-ce qu'ils font parce que ça peut tellement être différent d'une place à l'autre. Leur problématique, c'est-tu au niveau de la gouvernance, c'est-tu au niveau de. [00:14:49] Speaker A: Comment est-ce qu'ils enseignent aux étudiants, c'est-tu au niveau de l'accompagnement des professeurs, ça peut être bien des affaires. D'expérience, quand même, ils ont des gros accompagnements pédagogiques à l'Université d'Aval, plus importants que ce qu'on a. Je pense que c'est ça un peu ce que je te disais quand on en avait discuté avant. Pour moi, c'est très variable d'un prof à l'autre, d'une discipline à l'autre. Puis, il y a des disciplines où ça s'y prête bien. Mettons, justement, marketing et communication. Je trouve que c'est une discipline dans laquelle ça s'y prête bien. Puis moi, ma philosophie, je parle vraiment de mon chapeau parce que je ne peux pas parler pour les autres profs parce que, honnêtement, ce n'est pas ma place. [00:15:24] Speaker A: On a quand même eu un certain outillage qui nous a été donné, qui a ses avantages, qui a ses défauts aussi. Vous avez tous vu les balises, il y a ce genre de choses. C'est une réflexion intéressante. Est-ce que ça pourrait être amélioré? Possiblement. Je pense que tout le monde peut s'entendre sur le fait que c'est une base intéressante à partir de laquelle parler et discuter. Mon point, c'est que ça dépend vraiment de comment ça s'y prête. Puis je pense qu'en arrière de l'intégration des IA dans les cours, puis moi, en tout cas, c'est comme ça que je le perçois, c'est qu'il y a une part de moi qui est comme, il faut que je les prépare au marché. Parce que la vérité, c'est que vous allez arriver dans des entreprises, dans des agences, avec des entreprises, des agences qui utilisent des agents IA, qui utilisent de l'IA générative, qui utilisent de l'IA agentique pour certains, etc. Donc, on est quand même sur tout un tas de choses que si vous arrivez, vous n'avez aucune idée, vous n'avez jamais touché un outil d'IA, vous partez avec un certain pas de retard. Ce que moi me dérange des fois dans l'utilisation des IAs, c'est que pour moi, l'utilisation des IAs, surtout génératives, par les étudiants, elle ne devrait pas se faire dans l'ombre. C'est-à-dire, ça ne devrait pas être quelque chose de tabou, quelque chose de caché, ou tu sais genre, je l'ai fait mais là je ne vais pas le déclarer, je ne vais pas le dire, tu sais. Puis au début, l'utilisation des IA génératifs, c'était ça. Moi je me souviens, je suis rentrée ici en décembre 2022, j'ai enseigné mon premier cours à l'hiver 2023. Puis je sais, avec le recul, qu'il y a du monde qui a dégénéré des parties de leurs travaux en IA générative, qui ont eu des notes qui allaient avec, parce qu'à l'époque, on s'entend que Chez GPT et autres, on était comme très, très loin de l'analyse qu'il fait déjà maintenant. Puis c'était caché. C'était comme, je leur aurais posé la question, ils auraient paniqué et puis ils m'auraient dit non, jamais, etc. Je trouve que je n'aime pas cette vision de le cacher. Je trouve que c'est important qu'il y ait une transparence des deux bords. C'est-à-dire, moi, quand je vous dis, dans un travail, je mets une balise et je vous dis, on peut l'utiliser, je vais vous dire comment, je vais vous dire pourquoi. [00:17:26] Speaker B: C'est. [00:17:27] Speaker A: Mettons, dans les projets de session, généralement, j'autorise un certain niveau en disant, tu veux générer un visuel. Fais-le. Ça va être plus efficace que de me sortir un mood board. Puis là justement, je voyais les présentations de mes étudiants à maîtrise et j'étais comme, je suis tellement contente de l'avoir autorisé. Les visuels étaient vraiment beaux. Ça parlait, ça parlait à la cliente. C'était super efficace. Alors qu'en normal, ils n'auraient pas pu le générer, ils auraient fait un mood board. À l'inverse, pour moi, il y a des choses qui doivent être acquises. Moi, je fais encore mes examens en papier et crayon. Tu vas faire un entrant, tu vas faire un final, tu vas le faire en papier et crayon. [00:18:03] Speaker A: Parce que pour moi, il y a des choses que tu dois maîtriser. En comportement du consommateur, tu ne peux pas aller et prompter sur une IA. « S'il te plaît, fais-moi une campagne basée sur le comportement du consommateur. ». [00:18:13] Speaker A: Super, tu fais un peu plus large, tu sais. Fait que faut que tu connaisses tes concepts. Faut que tu connaisses c'est quoi qui se passe dans la tête des consommateurs pour pouvoir, ben en fait, après ça, pouvoir l'utiliser de manière efficace, mettons, dans le projet de session. Mais moi, mes concepts, faut que tu les maîtrises. Il faut que tu les maîtrises sans avoir besoin de te reposer sur une IA. Parce que si tout ce que tu fais, c'est quelque chose qu'une IA peut faire, c'est quoi ta valeur ajoutée? Ouais, exactement. C'est comme, tu sers plus à rien, mais, tu sais, c'est comme, il faut que tu amènes quelque chose. Fait que pour moi, les clés, Dans l'utilisation des. [00:18:42] Speaker C: Intelligences artificielles dans le milieu académique, c'est l'éthique et la transparence, puis l'esprit critique. On sait qu'elles ne sont pas parfaites. Juste entre le début de notre bac et maintenant, en ce moment, j'ai l'impression. [00:18:52] Speaker B: Que tous nos travaux, c'est ça, c'est comment utiliser l'intelligence artificielle adéquatement, la critiquer, revenir, puis faire des bons « prompts ». Exactement. On est jugés sur nos… Maintenant, c'est ça, on a un travail d'ailleurs, des sessions qu'on doit remettre prochainement, puis c'est. [00:19:09] Speaker C: OK, bien, utilise-la, mais fais des bons prompts, puis montre-moi ce que tu lui as écrit pour que ça ressorte avec tel résultat. Avec ce que tu as appris, analyse qui commence comme une critique, c'est son travail, comment tu le réflèches à la place. [00:19:22] Speaker B: C'est intéressant, ça peut parfois, d'un côté étudiant, faire comme c'est beaucoup de le voir, mais ça nous apprend à l'utiliser adéquatement aussi. Puis à voir ses limites aussi, reconnaître ses limites, puis nous, qu'est-ce qu'on peut y ajouter, parce que ça revient un peu à ce que tu disais, il. [00:19:38] Speaker A: Faut que tu ailles quelque chose à ajouter parce que sinon, pourquoi quelqu'un va t'engager plus tard quand il peut avoir les A? Mais ça soulève l'importance. C'est bien que vous utilisiez les intelligences artificielles rendues à un certain niveau. Mais il faut que la toxonomie de Bloom, les théories de base du comportement du consommateur, les 4 P, il y a des choses qu'il faut que tu maîtrises. Je le dis en rigolant, mais je le dis à moitié en rigolant. Ceux qui rentrent et qui. [00:20:07] Speaker D: Dès la première année, se reposent majoritairement sur ces outils-là, à un moment donné, ça ne va juste pas rentrer dans la tête. Il y a un problème que les gens ne parlent pas, et cette problématique-là n'est vraiment pas assez parlée, mais il y a eu justement une étude du MIT qui est sortie pendant l'été sur le cognitive offloading. Je ne sais pas si vous avez vu ça. Ça, c'est tellement mal expliqué, je trouve, aux étudiants, mais c'est que, dans le fond, l'intelligence artificielle, comme n'importe quel outil, on a une quantité de ressources mentales, on a un traitement d'informations de peut-être, je dis, 9 à 11 chunks d'informations par seconde. Puis l'IA, comme n'importe quel outil, nous permet de déléguer une partie. [00:20:45] Speaker C: De ce traitement d'informations-là. [00:20:47] Speaker D: Qui est comme une calculatrice, comme un GPS. Demande-moi de m'orienter sans GPS aujourd'hui. Je fais une petite analogie. Je tourne en rond. Dans le sens qu'on. [00:21:00] Speaker D: Devient en fait dépendant de ce niveau. C'est difficile parce que ça se voit sur la longue, avec l'usage sur le long terme, pas nécessairement après quelques utilisations, mais tu deviens dépendant de ce niveau. de cognitivité-là, si tu veux. Puis ça devient vraiment difficile de revenir au niveau que tu avais avant sans ton outil. Puis là, ça crée non seulement une dépendance pour toi, mais pour ton organisation aussi, pour laquelle tu travailles. Ton organisation est dépendante sur un outil. même pas juste sur les employés. Ça, c'est quelque chose qui n'est pas assez parlé. Le cognitive offloading, puis sur le long terme, les effets que ça peut avoir sur la mémoire, sur la pensée critique, sur la prise de décision. Il y a même des gens à ce temps-là qui ont de la misère à prendre des décisions eux-mêmes. Il faut qu'ils aillent double-checker si c'est la bonne décision à prendre. C'est tous ces aspects-là, je trouve, qui ne sont pas assez discutés. Oui, c'est important de parler des limites. le biais des données dans la chambre d'écho, le LLM, comment est-ce qu'il fonctionne, le Large Language Model va tout le temps te ramener vers la centralité. C'est important de savoir ça, mais c'est aussi important de savoir, au niveau humain, c'est quoi l'impact que ça peut avoir sur notre développement cognitif. Puis ça, c'est des impacts qui n'ont. [00:22:11] Speaker A: Pas. [00:22:11] Speaker D: Nécessairement juste un impact sur ce qui est pédagogique. Ça peut avoir un impact sur votre vie personnelle, sur votre vie sociale. [00:22:20] Speaker D: Ça, je trouve que ce n'est pas assez. Non seulement, il faut parler des limites, comment la. [00:22:25] Speaker C: Technologie fonctionne, mais il faut éduquer par rapport aux risques. Comme je dis, il faut mettre un label sur le paquet de cigarettes. [00:22:35] Speaker C: Seulement, par exemple, on parle un peu dans le contexte universitaire. Est-ce qu'avec les gens, les étudiants que vous côtoyez ou vos collègues, peu importe, est-ce qu'il y a des gens qui sont encore très méfiants, qui résistent à l'utilisation de l'intelligence artificielle? Est-ce. [00:22:49] Speaker D: Que c'est bien utilisé? Comment vous voyez le portrait en ce moment, en 2025, en novembre? Comment ça se concrétise dans votre quotidien? [00:23:00] Speaker D: Bien, c'est sûr que, tu vois, moi, je trouve que... Puis là, on vient un peu à la question de qu'est-ce que... vers où les étudiants, il faut qu'ils s'en aillent. Puis je pense qu'il y a vraiment la question de. [00:23:10] Speaker C: La gentilité, tu sais. Être capable de... tu sais, la motivation intrinsèque. [00:23:23] Speaker C: Ta question, dans le fond, c'est comment est-ce que les gens... Comment réagissent, en fait? Comment est l'implantation de l'intelligence artificielle dans leur quotidien, dans leurs travaux, dans quoi que ce soit? Comment on réagit. [00:23:35] Speaker D: Humainement? Est-ce que je résiste? Est-ce que j'en abuse parce que c'est facile? C'est quoi que vous voyez comme portrait en ce moment? Ben c'est ça, la fois c'est que ça peut tellement être de tout, t'as des gens qui ça fait longtemps qu'ils ont la tête dans le sable, pis là ben tu pars de vraiment plus loin pour t'en remettre à jour. T'en as d'autres qui vont consommer l'information de façon passive sans nécessairement avoir un niveau critique, pour eux c'est juste un. [00:23:58] Speaker A: Gain de temps, t'sais. Y'a différentes raisons pourquoi les gens vont rationaliser leur usage pis rationaliser pourquoi ils l'utilisent de cette façon-là, t'sais. C'est comme toute innovation, t'as vraiment une courbe d'innovation. T'as toujours des adopteurs prescos qui eux vont déjà vraiment métiser, connaître tous les outils, être capable de te dire là t'es mieux d'utiliser Chagipiti, là t'es mieux d'utiliser Gemini, là t'es mieux d'utiliser Claude, de te faire une analyse. Ceux-là ils les utilisaient déjà, mettons la première année que j'ai enseigné, ils l'essayaient déjà. Puis, tu sais, progressivement, bon là, on est quand même sur une adoption massive, là, tout le monde commence plus ou moins à jouer avec, avec plus ou moins de retard, mais t'as toujours du monde qui va être full retardataire et qui adhérera tard ou qui adhérera jamais. Puis je pense qu'il y a une dimension où il faut aussi respecter ces choix-là. C'est-à-dire que, mettons, j'autorise l'utilisation des intelligences artificielles, ne veut pas dire je t'oblige à le faire. C'est-à-dire que si c'est quelque chose avec lequel tu n'es pas confortable, je pense qu'à un moment donné, il faut sortir de sa zone de confort, il faut que tu l'essayes, il faut que tu donnes une chance. Mais derrière ça, si tu as vraiment un énorme frein avec ça et que ce frein-là, il est justifié, pour moi, il y a quand même une raison en arrière de ça. Puis, ce n'est peut-être pas non plus complètement toi qui es à tort. On est pas non plus aussi informé que ça sur les risques qu'il peut y avoir à l'utilisation des intelligences artificielles. Et je trouve que c'est rapidement un cercle vicieux ou vertueux, peu importe le sens dans lequel tu veux le prendre. Mais tu commences un petit peu, puis là tu commences, tu commences, tu commences, puis à un moment donné, tu te retrouves vraiment dépendant à ne plus être sûr, comme tu dis, de la décision que tu prends parce qu'il faut que tu ailles chercher. Et moins tu as une expertise sur le sujet. [00:25:43] Speaker A: Plus tu deviens dépendant de ton intelligence artificielle. C'est important dans ta discipline de maîtriser suffisamment les concepts et les idées pour ne pas tomber dans un cercle vicieux où tu te fais reposer sur l'intelligence artificielle générative parce que tu n'as jamais développé ta propre expertise. La raison pour laquelle tu as besoin d'un GPS pour ne pas te perdre, c'est parce que tu ne connais pas la ville. Si tu avais connu la ville et que tu étais toujours promené dans la ville sans aucun GPS, tu n'aurais pas besoin d'un GPS. Je pense que c'est un peu la même chose pour les intelligences artificielles. Si tu connais ton sujet, tu maîtrises ta job, tes compétences, tout ce que. [00:26:23] Speaker D: Tu as à faire, c'est juste un avantage, comme tu auras un avantage d'aller dans une ruelle perdue que jamais personne ne connaît. Il faut penser aussi au temps d'exposition. Tantôt, on parlait de l'instantané. Les étudiants pensent qu'en faisant un résumé d'une lecture, ils vont être capables, que ça va leur rentrer dans la tête, puis ils vont être capables de la verbaliser. Mais tu sais, c'est la pire chose à faire. Moi, je dis aux étudiants, résumez jamais vos lectures à HLGPT. Faites-le à la lecture scientifique, là. Il y a une notion de temps d'exposition à l'information, si tu veux que ça te rentre dans la. [00:26:50] Speaker A: Tête. [00:26:51] Speaker D: Moi, c'est con, puis c'est un truc que je dis à tout le monde, mais pensez à vos problématiques dans votre douche. C'est. [00:27:02] Speaker D: Dans des moments comme ça que tu vas rendre ta problématique encore plus vraie, que tu vas être capable de trouver des liens et de faire des liens d'inférence. Ce n'est pas quand tu essaies d'y penser le plus que ça va venir, c'est en exposant ton cerveau. [00:27:14] Speaker C: À ta problématique. sur. [00:27:15] Speaker A: Le long terme. Il faut que tu ailles le temps d'y penser. Fait que l'instantané, l'instantané, c'est pas ça. [00:27:20] Speaker C: Qui va faire de... C'est pour ça que c'est aussi long un doctorat. C'est tout le temps que tu penses à ta problématique. Mais ça me fait penser que tu parlais de la dépendance et tout. Moi je travaille en agence à temps partiel aussi. On est très dépendants de Chagipiti côté créatif, le copywriting, les concepts, mais on revient toujours à « OK, là, on va faire un brainstorm, puis on n'a pas d'ordinateur, on va se trouver des idées, des nouveaux concepts de « OK, on se passe un peu aussi, tu dois faire l'idée de l'autre » et tout. Ça nous ramène tellement toujours aux sources, puis il y a tellement toujours des commentaires de même des personnes d'expérience et tout qui sont comme « Hey, je prends plus le temps de le faire parce que c'est tellement simple, tellement accessible que justement j'en ressens les défauts sur ma créativité », même si c'est des personnes. [00:28:00] Speaker D: Qui ont de l'expérience, qui sont super informées, qui ont été formées et tout. Même à ça, il faut toujours nourrir en fait cette qualité-là pour pas que ça… Quand je vous parle de cognitive offloading, ça ne s'est pas sorti encore, mais vous connaissez le Diary of a CEO? Il y a des grands scientifiques, des médecins qui sont allés parler et ça ne s'est pas sorti encore, mais de moins utiliser ton cerveau, c'est comme un muscle, ça augmente les chances de démence. Donc, tu sais, ton cerveau, c'est comme un muscle que tu n'entraînes pas. Puis si tu ne l'entraînes pas, tu vas devenir moins sharp, peu importe ce que tu fais. Puis je prends souvent l'exemple de la rédaction parce que c'est quelque chose que les étudiants, dans les entrevues, je leur pose la question, êtes-vous meilleur en rédaction que quand vous avez commencé à étudier l'IA? Les personnes qui me disent oui, ça revient à ce que tu disais Élodie, dans le sens qu'il y a des disciplines et des concentrations qui sont beaucoup plus à risque que d'autres. Si moi, dans mes évaluations, dans ma concentration. [00:28:57] Speaker A: C'Est juste de la rédaction, mon programme est beaucoup plus à risque que, mettons, faire des problèmes mathématiques ou des affaires que l'IA n'est pas capable de faire. Mais tu sais, c'est ça, la créativité, entre autres, je le verrais presque comme un mus, c'est-à-dire, la créativité... Tu sais, c'est pas vrai que le monde est créatif ou le monde est pas créatif, genre. Non, c'est pas vrai. La créativité, ça se travaille, tu sais. T'as jamais... Enfin, oui, il y a des cas. [00:29:21] Speaker C: Exceptionnels, là, mais tu sais, t'as. [00:29:23] Speaker A: Jamais un auteur qui te dit « Ah. [00:29:24] Speaker D: Ben là, moi. [00:29:25] Speaker A: J'Ai écrit mon livre d'une traite et c'était la version finale ». J'ai jamais fait ça de ma vie. Personne n'a jamais fait ça de sa vie. C'est vraiment important. Tu es obligé d'éditer, tu es obligé de retravailler. Oui, il y a du monde qui va l'écrire sans structure, etc. Ça, c'est vrai. Mais ce n'est pas vrai que tu ne vas pas devoir le retravailler. En fait, un auteur est aussi bon que sa capacité à réécrire ce qu'il a écrit. Oui, tu peux t'inventer des histoires et tu peux t'inventer des choses. à 100 % là, mais à la fin de la journée, c'est à quel point tu es capable de communiquer aussi cet élément-là. Puis, il ne faut jamais oublier que les IA génératives, en tout cas présentement, elles se nourrissent de choses qui existent déjà. Par définition, elles sont juste capables de penser dans la boîte. C'est normal, déjà, ils ont du mal à faire des liens en dehors de leur petite boîte, même dans des choses où elles ont l'information. Là, tu leur demandes de penser en dehors de la. [00:30:12] Speaker D: Boîte, parce que c'est très souvent les belles choses d'un point de vue créatif, c'est des choses qui sortent de la boîte, mais elles ne sont pas capables de faire ça. Le modèle, en fait, est fait pour, au fur et à mesure du temps, se rapprocher du centre de la boîte, ne pas sortir de la boîte. Parce que le modèle, le langage, comment il fonctionne, c'est que lui, il apprend Non seulement il apprend sur c'est quoi le mot qui vient après l'autre, mais il apprend sur les prompts qui se sont passés. Il apprend sur le passé, fait qu'il se dit nécessairement, OK, cette réponse-là, je l'ai eu bonne neuf fois sur dix, fait qu'à 80, c'est ça la réponse. C'est ça, exactement. C'est de se penser. Puis quand j'en parle aux étudiants aussi, je leur montre la fameuse courbe des... Tu sais, les réseaux sociaux, ça a tendance à nous. [00:30:52] Speaker C: Polariser de gauche. [00:30:53] Speaker D: À gauche puis à droite, OK? Mais les algorithmes, pas les algorithmes, mais un LLM, ça va avoir tendance à nous converger vers juste un centre de pensée. [00:31:04] Speaker A: C'est intéressant, oui. Fait que de regarder les deux scopes, puis on le sait qu'est-ce qui arrive quand on laisse l'algorithme prendre contrôle de l'information. On n'a plus le contrôle là-dessus. C'est pas non plus transparent. C'est comme des boîtes noires. Il y a des choses qu'on sait, qu'on découvre, etc. Mais on n'est pas capable de savoir tout exactement d'où ça vient. Et aussi, il cherche à entretenir la conversation avec toi. Il cherche aussi à te plaire. Il apprend aussi de ce que toi, tu veux entendre. Ça ne va pas t'aider, en fait. Tu le vois, en même temps, tu veux te challenger une idée sur une idée sur une idée sur une idée sur sur une idée sur Puis il une idée sur sur une faut que tu lui idée sur. [00:31:43] Speaker C: Dises une idée sur une idée sur. [00:31:43] Speaker A: Une une idée sur une idée « challenge moi ». Parce que si tu lui demandes si ton idée est bonne, tu vois, à chaque fois c'est comme « oh, c'est tellement bonne question ». C'était pas une bonne question. Je t'ai demandé la route pour rentrer chez nous, c'était pas une bonne. [00:31:55] Speaker D: Question. C'est comme, c'était pas une bonne question, c'était pas intéressant. Il faut que tu le mettes dans un mindset de lui dire « challenge moi ». Sinon, il va essayer de te plaire. C'est ça aussi. [00:32:07] Speaker D: T'Es spécialisé en consommation. C'est aussi le fait, la narrative, la bulle, le layout. En ce moment, t'as plusieurs modèles qui se font compétition, fait que psychologiquement, d'avoir un modèle qui est d'accord avec ce que tu dis, les gens qui connaissent moins comment ça fonctionne vont peut-être avoir plus tendance à aller vers le modèle. [00:32:25] Speaker B: Qui est d'accord avec. [00:32:26] Speaker D: Toi. Ce qu'elle pense, t'sais. Parce qu'on aime pas, on a. [00:32:28] Speaker A: Pas une grosse tolérance à l'ambiguïté. C'est ça, ouais. Fait qu'il y a cet aspect-là aussi des modèles qui sont en compétition. Faut pas oublier ça. C'est la narrative ultra technocentriste aussi en ce moment qu'on vit. C'est ça, pis cette ambiguïté-là, comme tu dis, on a du mal à vivre avec ça, ce qui fait que ton intelligence artificielle, elle a beaucoup de mal à te présenter toutes les nuances de. [00:32:48] Speaker D: Gris. Fait qu'elle va venir toujours essayer de te trouver une réponse. C'est clair et définitif, mais il y a beaucoup de sujets et beaucoup d'enjeux sur lesquels il n'y a pas une réponse claire et définitive. Oui, c'est très important. L'IA est très bonne pour trouver un lien entre deux choses. tellement pas bonne pour trouver la force du lien entre ces deux choses-là. C'est exactement ça. Puis, honnêtement, la seule façon de mitiger ça, c'est avec l'expérience. Selon la science de la littérature, c'est ton niveau d'éducation, ton expérience dans la vie, c'est la seule chose qui peut... Avec certitude, tu peux être sûr que le prompt, la réponse qu'il te donne, elle est bonne. À quel point je suis expert dans ce domaine-là. Fait que moi, je dis aux gens, puis moi, je l'utilise jamais comme une source d'information. Pour moi c'est, il va synthétiser l'information que j'y donne, il va réorganiser le data que j'y donne, je l'utilise en genre de, je dis en VRAM, tu sais, je fais plusieurs problèmes en même temps, je veux mettre cette information-là, ce tableau-là de côté blanc. [00:33:45] Speaker A: Tu sais, ça te permet de faire, mais faut pas, moi je me fie pas à ce qu'il me dit, tu sais. À moins que ça soit absolument comme un knowledge, à moins que je sois sûre. Oui, c'est ça. Des choses de base, des fois tu vas lire, tu vas dire oui, c'est correct. Puis, tu sais, un des enjeux qu'on a aussi au Québec, c'est qu'il parle tout le temps du principe que tu es français, de prime abord. Jusqu'au moment où il apprend à te connaître, mais sinon il parle du principe que tu es français. Puis il y a des choses qui ne sont pas les mêmes en France. Une fois, je cherchais une information médicale, puis là je lui demandais l'information médicale. Et là je lui dis, ok, ça c'est un bon chiffre pour tel truc. Et là il me dit oui. C'est marrant, ça ne me semble pas, c'est ça que mon médecin m'a dit. Je m'en vais vérifier sur Google et je vois que ce n'est pas le bon chiffre. Je lui dis que je ne comprends pas, mon médecin m'a donné un autre résultat. Il me dit « mais tu n'es pas en France ? » C'est le résultat en France, oui, mais c'est parce que je ne suis pas en. [00:34:36] Speaker D: France. Ce n'est pas le même chiffre. J'étais en train de me dire que mon taux était bon, mon taux n'était pas bon. C'est niaiseux, mais des fois, il y a des choses comme ça, pas dans le bon contexte. Je vais à l'extrême, mais le cas du jeune qui. [00:34:54] Speaker C: S'Est enlevé la vie aux États-Unis, il y a un open lawsuit. [00:34:57] Speaker D: Avec OpenAI, mais justement, à cause du billet de confirmation, le jeune ne filait pas bien, puis l'AI a confirmé que c'était la bonne façon de le faire. Ça, c'était fou. Ça paraît qu'il faut juste dire oui, t'as raison. Mais ça, c'est le cas-là. C'est fucking, mais c'est le cas-là, spécifiquement, c'est là qu'il faut que tu te dises qu'il faut que l'humain soit avant. Puis ça, c'est... Il faut pas... Les entreprises tombent dans le piège de... On veut implanter une technologie. [00:35:27] Speaker B: On va investir dans cette technologie-là, mais tu sais, people, process, data, technologie, tu sais, c'est quatre choses qu'il faut prendre en compte quand on implémente de quoi. Puis souvent, l'humain... mis de côté parce que ça coûte plus cher. Oui, mais c'est ça, c'est là que je trouve ça un petit peu inquiétant parce que je me dis, comme on parlait tantôt avant de commencer à filmer, c'est que, t'sais, toi Élodie, t'as été capable, je veux pas dire que les gens sont pas intelligents et incompétents, mais t'avais cette intelligence-là de dire « Hey, mais il semble que ça fait pas de sens, t'sais, je vais aller double vérifier. » Mais j'ai pas l'impression que tout le monde dans notre société a ce réflexe-là, t'sais. [00:36:02] Speaker A: Là, c'est comme a de l'information à portée de main, Je vais tout le temps me fier à ça, puis selon moi, c'est là qu'il y a le problème, c'est de te fier 100 % à un chat ou à une intelligence artificielle. Mais c'est toujours une question des sources que tu utilises. Moi, j'ai pensé à le double-checker parce que j'avais eu une autre source d'expertise avant qui m'avait dit autre chose. Fait que là, je me suis dit, j'ai comme un doute, je vais aller le vérifier. Puis ça revient au point de tantôt, c'est qu'il faut quand même que tu développes tes expertises, etc., ou que tu aies conscience, à un moment donné, de tes limites. Puis, des fois, on a du mal à se dire que ça, c'est ta limite. C'est comme, va vérifier. T'es peut-être pas sûre. C'est comme, va chercher une autre source. [00:36:38] Speaker D: Va chercher d'autres informations. Mais ça, c'est chronophage. Ça prend vraiment du temps d'aller regarder d'autres sources d'informations, puis de... C'est ça, d'aller chercher de différentes sources, puis de confronter les idées, etc. Puis ça va sûrement souvent pas te plaire non plus. C'est là que ça vient, comme je vous parlais tantôt, contre-culture à la culture qu'on vit en ce moment, de l'instantané, puis d'avoir l'information vite, puis qu'on veut tout avoir le plus rapidement possible. Puis là, j'ai envie de vous dire, en même temps, il y a des scénarios où il faut que tu fasses plus attention que d'autres. Si j'envoie un e-mail à quelqu'un. [00:37:15] Speaker D: Mais même là encore, moi je n'utilise plus l'IA pour envoyer un e-mail parce que je considère que de laisser une faute dans mon e-mail, ça le rend plus humain quand je l'envoie. Il y a des scénarios où c'est plus grave de. [00:37:26] Speaker B: Mal utiliser que d'autres. Si tu as. [00:37:28] Speaker D: Un livrable avec un client, Double check. Fais attention. Fie-toi pas à ce que ça va te donner. Tandis que si tu fais quelque chose. [00:37:35] Speaker A: Pour chez vous, dans ta maison, ou qui est pour toi... Les enjeux ne sont pas les mêmes. Oui, les enjeux ne sont pas les mêmes. N'empêche qu'il faut quand même... Je pense que c'est juste d'être sceptique de base avec ce modèle-là. Et il y a aussi la dimension marketing qui vient en arrière de ça. maintenant tu vas pouvoir acheter dans des intelligences artificielles. T'as toute l'évolution du géo, c'est comme du référencement dans les IA génératifs et que là, le monde soit en train de revoir leur site web, leur contenu pour s'assurer que quand tu poses une question sur Google, dans le petit résumé de Google, c'est ton idée ou ton, moi je sais pas, c'est ta recette de lasagne, c'est ta recette de lasagne qui va apparaître et pas celle d'un autre, parce qu'on s'entend que les recettes de lasagnes sur Internet, il y en a, on va savoir quoi en faire. C'est avant je pense que je vais vraiment me mettre à faire une vraie recherche sur la recherche de la zen pour savoir qui apparaît. [00:38:26] Speaker C: Parce que moi je suis vraiment curieuse. Mais t'sais c'est devenu une discipline à part entière. C'est-à-dire que tu faisais ton référencement naturel, ton référencement payant, etc. Puis là t'es rendu à dire ok. [00:38:38] Speaker A: Comment je fais mon référencement sur les. [00:38:40] Speaker B: Idées agénératives. Les entrepreneurs, ça les angoisse tellement. Nous, ça a été une. [00:38:44] Speaker A: Grosse problématique en agence. Là, on n'a pas de spécialistes, intelligence artificielle, référencement, intelligence artificielle. Là, ils sont comme « comment on fait ça? Il n'y a pas de guide « voici comment faire. [00:38:58] Speaker D: » non plus. » C'est un peu essai-erreur, tu sautes dans le néant. Comme au début du référencement. Moi, j'étais étudiante au début du référencement, quand ça devenait vraiment quelque chose de majeur. Ce n'était pas très clair ce qu'il fallait faire. Maintenant, t'as des full checklists. Je pense que c'est un testament aussi à où est-ce qu'on est rendu, puis la place de l'agilité, puis de la gentilité. Justement, il faut être prêt à cette piste de changement-là qui va arriver beaucoup plus vite que d'autres. Puis c'est ça, je dis ça aussi dans mon rapport, il faut apprendre à mieux apprendre, puis plus rapidement. Parce que ça va être ça la clé dans le futur, à quel point t'es capable de pivoter. Puis c'était déjà ça dans les dernières années. Mais à quel point t'es capable de pivoter, puis justement à la gentilvité, je vous. [00:39:45] Speaker B: Dis, c'est un mot vraiment important, mais à quel point en tant qu'employé t'es capable de voir où c'est que ça s'en va, c'est quoi la prochaine. [00:39:51] Speaker D: Affaire, comment je peux. [00:39:52] Speaker B: M'Améliorer, où c'est que je vais être, ça va avoir de quoi mon rôle l'année prochaine. [00:39:57] Speaker B: Ça m'a fait penser, quand tu parlais justement dans vos deux titres respectifs, en tant que professeur puis en tant que... [00:40:04] Speaker D: Tu es encore étudiant, selon toi... Je suis consulteur, mettons. Ça serait quoi, mettons, la meilleure façon, gros guillemets, d'utiliser l'IA, mettons, dans vos propres vies, comment, selon vous, que c'est... acceptable d'utiliser l'IA? C'est quoi des tâches quotidiennes que vous pouvez vous servir de l'intelligence artificielle? Écoute, des tâches que je pourrais te donner, je vais te donner un bon exemple parce que je trouve que c'est un exemple qui conceptualise bien un peu où ça peut aller. L'autre fois, mon père, on est dans un processus de repeinturer la galerie, puis il hésite entre trois, quatre couleurs. Je suis comme « Ah, mais on pourrait checker avec ChatGPT de quoi ça ressemble ces couleurs-là sur le balcon. » Fait que t'sais, là, au lieu de faire un test de couleur avec le truc, je vais juste prendre mon test de couleur, je le donne à ChatGPT, je lui donne l'image du balcon, puis lui, il me fait la peinture. Puis là, mon père, il me regarde et il est comme « What? » Sérieux, on a fait le test de peinture, one to one, de ce que ça va avoir l'air. Les utilités, honnêtement, la limite d'utilisation de l'IAG, c'est la créativité humaine. Et c'est pour ça que c'est autant important. Puis la gentilité, c'est à quel point tu es capable de, toi-même, en tant qu'individu, reframer des problèmes, puis sortir de la boîte, puis comment est-ce que deux processus, maintenant, en deviennent un. Ça, c'est ça un peu la mindset de l'AI. Où c'est que je pourrais gagner du temps? Qu'est-ce qui pourrait être mieux fait. [00:41:26] Speaker A: Tu sais, en utilisant ce LLM-là, tu sais, de text-to-speech, speech-to-test de... Voyons. Voyons où je vais emmener, mais c'est quoi les... Qu'est-ce que ça vient changer au niveau de la façon qu'on fait les choses, tu sais? Fait que c'est ça, c'est la créativité, honnêtement. Ça va faire plus d'importance. Oui, c'est ça. Je te dirais que moi, justement, peut-être parce que je suis... très exprès critique et ce genre de choses, je l'utilise pas tant que ça. C'est comme, c'est vraiment... Je vais l'utiliser, mettons, dans ma vie perso parce que justement j'ai une question ou il y a quelque chose que. [00:41:58] Speaker B: Je veux vérifier. [00:41:59] Speaker A: Ou un truc du style, mais après ça, en fait, même quand j'essaie de l'utiliser, fait, mettons, je sais pas, je me dis, ah, t'sais, je... Ah, peux-tu me générer comme cinq bonnes pratiques pour tel truc? Je vais les générer, mais je ne vais jamais les utiliser. Il me déçoit. Il me déçoit profondément. Je me déçois profondément. Fait que là, je regarde, je fais comme, ce n'est pas des bonnes pratiques. Ou tu sais, oui, mais ce n'est pas précis ce que tu disais. Ou tu sais, ça ne s'applique pas à mon cas. Ou tu sais, je n'aime pas cette idée. Ou tu sais, oui, mais tout le monde aurait pu y penser. Fait qu'au final, en termes de génération de texte, Très peu. Très très très peu. Je dirais même quasiment pas, tu sais. Après, une chose par contre que je fais, c'est de l'édition. Mettons, en français non, parce que généralement mon français est quand même correct, mais tu sais, mettons que je devais écrire quelque chose en anglais ou quoi, là oui. [00:42:50] Speaker C: Je suis un peu dépendante de ça, genre je me sens obligée de double checker que tu sais, mon spelling est correct, que. [00:42:55] Speaker B: Ma grammaire est correct, ce genre de choses. Je. [00:42:56] Speaker C: Te dirais que la plupart du temps, d'un point de vue professionnel, c'est juste pour ça que je l'utilise. Puis là, c'est une question qui vient de me popper. Est-ce que les enseignants utilisent leur... l'intelligence artificielle pour la correction, leur temps? On a un prof qui nous a fait ça. Oui, mais ça, il faisait un test, genre, il nous l'a dit, puis ça l'a pris, anecdote, je. [00:43:14] Speaker B: Pense. [00:43:14] Speaker C: Trois. [00:43:14] Speaker B: Mois, corriger notre travail. Parce qu'on l'avait fait avec l'intelligence artificielle, c'était ça le but du travail. Il s'est dit, moi, je vais faire la grille avec l'intelligence et je vais le faire corriger par l'intelligence artificielle. Comme, c'est pour de la recherche. Tellement long avant qu'on aille noter. C'était... J'ai. [00:43:37] Speaker B: L'Impression qu'après ça, on était combien dans la classe? Mettons, dans. [00:43:42] Speaker A: Notre cours, on était 60. [00:43:44] Speaker B: Mais là, je pense qu'ils. [00:43:44] Speaker D: S'Étaient rendu compte que c'était mettons, ses critères avaient comme changé. Les 60 élèves n'étaient pas évalués de la même façon. Puis après ça, l'intelligence artificielle évaluait quelque chose que l'intelligence artificielle avait généré. pas Tu ça, c'était pas ça, c'était pas ça, c'était pas ça. te bosses sur quoi déjà? L'affaire, en fait, puis là, ça, c'est une grosse erreur. J'ai l'impression que c'était profleur à faire. C'est la meilleure que vous pouvez m'expliquer parce qu'il y a plusieurs erreurs, mais une des erreurs clés, c'est quand tu fais de la correction de même de tes étudiants et que tu ne fais pas toute une shot, tes prompts spécifiques et ce qui est sorti, il faut que tu les gardes de côté. Léa, il te redonnera jamais la même réponse que tu vas lui. [00:44:25] Speaker A: Demander. Son processus de correction, il aurait fallu qu'il l'ait émis dans un file, dans un dossier à côté. Les prompts, tout écrit exactement le processus. Ça devient compliqué, tu sais. Surtout quand t'as un projet que tu peux pas juste corriger d'une traite. Il y a deux correcteurs, trois correcteurs. Tandis, je te disais, t'es aussi bon que... Si ce que tu fais, Léa est capable de le faire, finalement, tu n'apportes pas grand-chose. Pour moi, c'est ta correction est capable d'être faite par une intelligence artificielle entièrement. C'est que le projet était nul. Je ne l'ai pas dit comme ça. Pour moi, il y a un enjeu éthique en arrière de ça. C'est que les étudiants aussi, ils te font confiance. Ils font confiance que la correction qui va être faite, est faite de manière juste. Elle est faite en lien avec la matière que tu as enseigné. Excuse-moi, ma chaise d'IPI n'est pas dans mon cours. Il m'entend pas avec mes exemples niaiseux. Vous savez à quel point j'ai des exemples niaiseux pendant tout le long du cours. Moi j'ai full d'exemples niaiseux. C'est sûr que s'il lit l'exemple niaiseux dans une copie, il va se dire c'est quoi cet exemple. Ça marche. Moi je le sais que c'est l'exemple de mon cours. Je vais le valoriser le fait que tu utilises l'exemple de mon cours parce que ça veut dire que t'étais là, t'étais en classe, t'écoutais. Mais lui il était pas là, il était pas en classe, il écoutait pas. Qu'est-ce que tu veux qu'il valorise ce genre de choses ? Puis oui, t'sais, on a des grilles de correction. T'sais, moi, j'ai des corrigés très clairs avec tant de points, etc. Mais je suis capable de lire la nuance. T'sais, déjà, moi, juste me reposer sur une personne, une correctrice, mettons, je suis pas capable. OK? Je suis pas capable parce que même si elle a mon corrigé, que je sais qu'elle a fait mon cours, que t'sais, elle a toutes les compétences pour moi pouvoir le faire, je suis pas capable de lâcher prise parce que je me dis, les étudiants derrière, ils ont confiance dans le fait que. [00:46:11] Speaker A: Ce que je leur donne comme matière, c'est ça que j'évalue aussi à l'examen. Oui, elle peut m'aider à faire un premier G, mais je ne vais jamais. [00:46:21] Speaker C: Rendre. [00:46:21] Speaker A: Les copies sans les avoir vérifiées. C'est peut-être moi aussi un peu contrôlante et psychorrigide, mais... C'est pas grâce à eux tellement... À part corriger les choix de réponses, et encore là! Parce que moi, ça m'est déjà arrivé qu'il y ait une erreur dans le corriger des choix de réponses. Sérieux? Oui, parce que des fois, tu sais, comme, tu changes d'avis, tu changes la question, puis là, tout de suite, changez, corrigez, tu sais? Puis justement, tu le vois, moi, j'ai vraiment des fichiers statistiques quand je fais mes corrections, fait que là, je rentre, tu sais, les notes de chaque personne, etc. Puis là, je commence à avoir... Tu vois, ça me fait ça. Tu vois qu'il y a une question, puis là, tu te dis, pourquoi le monde est comme... J'ai genre 5% de personnes qui ont bien réussi la question. C'était pas une question qui était difficile. Et là tu retentes, tu fais hé, j'ai pas pris la bonne réponse. Ça m'arrive, je peux pas dire que ça m'arrive à toutes les sessions, mais ça m'arrive. Mais je le vois, ça m'est jamais arrivé que je rende la copie et que je ne m'en sois pas rendue compte. Je m'en rends compte, c'est parce que je me dis qu'il y a une erreur dans mon corrigé. Généralement pour trois copies je m'en rends compte. Parce qu'une fois que tu lis, en fait toi-même tu lis et tu te dis. Non, ce n'est pas ça la réponse. Ça prend une ou deux copies et tu te dis non, ce n'est pas ça la réponse. On va juste le corriger. Mais si je le donnais à une correctrice, elle serait capable de voir aussi qu'il y a une erreur. Parce qu'elle a fait le cours, elle était capable de voir qu'en effet, là, il y a une erreur. Mais t'as du pity, jamais de la vie. Il va juste continuer à corriger et à considérer que c'est la bonne chose. Puis ça se trouve, il va le dire à quelqu'un d'autre dans six mois qui va poser la question. Ah ben c'est ça ! Ah non, c'était pas ça. Non, non, c'est moi qui me suis trompée dans le corrigé, merci beaucoup. [00:47:38] Speaker D: Ça l'arrive, une erreur, tu n'as pas l'intention de la corriger. Tu te dis, ah mon Dieu, je me suis trompée. Mais à une ou deux copies, tu t'en rends compte. C'est jamais, c'est pas vrai que tu vas laisser une erreur de correction tout le long. Mais il y a le frais. Puis, tu sais, il y avait une narrative aussi qui a été poussée. [00:47:52] Speaker A: Par ces compagnies-là de large language model qui est nécessairement les profs avec cette technologie-là allaient... Pouvoir, mettons, je te donne un exemple. [00:47:59] Speaker D: Corriger leur examen avec l'IA, puis après ça, bien, ça va nous faire gagner deux heures, trois heures cette semaine que je vais passer plus de temps avec mes étudiants. Tu sais, quand tu mets trois heures à corriger tes copies, je suis très admirative, parce que moi, ça me prend trois jours. Oui, là, mais, je dis n'importe quoi, mais tu sais. [00:48:14] Speaker A: C'Est qu'il y avait une narrative de dire, nécessairement, les profs, ils vont passer moins de temps à faire des processus standardisés, puis ils vont avoir plus de temps avec les étudiants, tu sais, ce qui n'est pas nécessairement ce qu'on voit non plus, tu sais. Généralement, les gens, ils gagnent du temps. C'est ça, mais même au-delà de ça, moi je n'y fais pas confiance. Je pense que le point de fond est là, c'est que je ne lui fais pas confiance. Je ne lui fais pas confiance pour maintenir mes contenus de cours, je ne lui fais pas confiance pour monter. Des fois, je lui demande une étude de cas ou une mise en situation, je repasse dessus et je change des trucs. Je ne suis pas capable de juste... laisser faire et en fait, le temps que je passe à changer, je pense que je serais allée aussi vite de l'écrire. [00:48:50] Speaker D: T'Sais. Fait qu'au final, je fais juste tout par moi-même, ou quasiment, enfin en tout cas, une grosse partie par moi-même parce que je vois pas trop ce que ça m'apporte finalement. Pis c'est pas un gain de temps. C'est comme si je dois repasser derrière toi, c'est pas un gain de temps. Ça, il y a une misconception avec. [00:49:04] Speaker C: Le gain de temps, là. Parce que c'est pas, les gens ont l'impression qu'ils Ça, c'est vraiment intéressant, mais les gens, en général, ont l'impression de gagner du temps, mais tout ce qu'ils font, c'est qu'ils dépensent moins de ressources mentales pour faire le. [00:49:14] Speaker D: Même travail, mais pas nécessairement en moins de temps. Mais le travail qu'on fait en ce moment avec l'intelligence artificielle, j'arrête pas de dire mon dieu, c'est que ça me prend tellement de temps. Je continue à lire ce qu'il dit, je comprends rien, j'arrive pris trois heures à le faire, soit dix. Il y a une partie de ça du fait que tu t'appropries pas les processus du travail que. [00:49:33] Speaker C: Tu fais. Fait que là, supposons que je travaille quatre heures sur un projet une journée, puis là je délègue tout à l'AI, j'arrête. Le lendemain, je recommence là-dessus. J'ai du backtracking à faire parce que je ne me suis pas approprié la matière. [00:49:45] Speaker B: Dans ma première session. C'est tout cet aspect-là aussi. Le temps passe vite. On a tellement de belles discussions. On est avec des questions du public. Sur notre compte Instagram, on demande à des étudiants de notre communauté des questions qui ont par rapport à notre sujet. Je vais commencer avec la première. On s'est fait demander, c'est quoi vos intelligences artificielles préférées, puis des outils sinon à conseiller par rapport à ça. Est-ce que vous avez une intelligence artificielle que. [00:50:15] Speaker C: Vous mettez de l'avant, puis si. [00:50:16] Speaker B: Jamais vous avez besoin de l'utiliser pour les couleurs du. [00:50:20] Speaker D: Patio à ton père? [00:50:23] Speaker D: Est-ce qu'il y en a une que vous êtes comme « ah, c'est tout le temps elle que je prends » parce que selon moi, c'est elle qui est le plus développée en ce moment. Il y a beaucoup de fonctionnalités. Oui, création d'images, il y en a-tu qui sont meilleures? Moi, je suis victime du First Mover. C'est Chad Dupity qui a gagné. C'est lui que j'utilise. Mais il y a des outils, par exemple, qui ne sont pas nécessairement des LLM qui sont intéressants, genre Napkin. Je ne sais pas si vous avez eu la chance d'essayer ça. Mais c'est que dans le fond, tu vas y écrire une logique. Tu vas lui donner ton information et il va te faire un schéma. Je peux vous le montrer après. [00:50:54] Speaker A: Mais quelque chose qui ne fonctionnait pas nécessairement bien, qui ne fonctionne pas avec JGPT, en fait, si tu lui donnes de l'info, tu lui demandes de te faire un schéma conceptuel ou un lien en des trucs qu'il n'est pas capable de faire visuellement, ça, ça te permet de le faire. C'est vraiment utile. [00:51:08] Speaker A: Honnêtement, à l'université, on a Copilot. Moi, pour des enjeux de sécurité des données, je vais souvent utiliser Copilot. Je vais aussi. [00:51:18] Speaker D: L'Utiliser chez nous, je l'utilise plus. [00:51:19] Speaker A: Chez la GPT, mais dans un cadre professionnel, quand je le fais, c'est souvent sur Copilot. Après, d'un point de vue plus recherche, il y a des outils comme Illicit, même Publicity qui font des choses assez intéressantes. Ils sont. [00:51:35] Speaker D: Capables, surtout sur Illicit. [00:51:37] Speaker B: D'Aller. [00:51:37] Speaker D: Chercher. [00:51:37] Speaker C: Des articles scientifiques. Illicit. [00:51:41] Speaker D: J'Utilise ça tous les jours. C'est ça, c'est vraiment des outils scientifiques. C'est vraiment dans la dimension recherche, articles scientifiques, Illicit, c'est quand même vraiment intéressant. Publicity aussi, je trouve qu'il a une manière de fonctionner qui est quand même intéressante aussi dans son. [00:51:56] Speaker A: Sens. [00:51:57] Speaker D: T'as-tu essayé Research Rabbit? Non. Non? Ça fait quoi, ça? Ça, c'est vraiment odd parce que tu plugs un article. Moi, je faisais ça pour mes revues littérature, mais c'est que quand t'as un article, mettons, au lieu de te sortir la liste des références dans l'article. [00:52:10] Speaker A: Il va te faire un web. Ah! OK. Des articles. [00:52:13] Speaker D: Puis des auteurs différents. [00:52:14] Speaker C: Nice. Puis là, il va te mettre en... Tu sais, il y a des métriques, fait que les bulles plus. [00:52:18] Speaker D: Grosses. [00:52:19] Speaker B: Ils ont. [00:52:19] Speaker D: Plus de citations, puis tout, fait que t'es capable d'aller voir les articles importants dans ton... C'est mignon. Ça, c'est pour le bout de neige. C'est vraiment cool. Oui, pour le... Ok. [00:52:36] Speaker D: Prochaine question du public. Est-ce que selon vous, c'est nécessaire d'avoir des licences pro de certaines intelligences artificielles à l'université? Absolument. [00:52:46] Speaker C: Au bac. [00:52:50] Speaker C: Non mais absolument, absolument. Puis même moi je suis d'avis que la licence pro ou un service similaire devraient être dans les frais de la session. Parce que tu veux que tous les étudiants, tu ne veux pas de discrimination technologique, il faut que tous les étudiants soient sur. [00:53:04] Speaker A: Le même playing field. Surtout, chat du BT, à un moment donné, ça te bloque si t'es pas pro. Mettons les travaux qu'on fait en ce moment, que je dois l'utiliser, je dois le challenger. Si à chaque jour, je suis arrivée à 10, il faut que j'attende demain pour continuer, c'est tellement super frustrant. Moi, j'ai un méchant problème d'équité en lien avec ça. C'est que c'est pas tout le monde qui peut avoir une version pro. Je pense, nous, en commerce, c'est une chose. La dernière fois, je parlais avec quelqu'un en informatique. Il me disait, c'est rendu à un stade où tu te demandes si c'est à lui qu'il y aura la meilleure intelligence artificielle. pour son code, parce qu'au final, t'es rendu à un stade où c'est limite les intelligences artificielles qui compétitionnent les unes avec les autres, sur des choses comme ça. Moi, pour moi, c'est un problème. Quelque part, je me dis, en tout cas, comme tu dis, on avait une licence, mettons, qui dit, c'était ça la licence, puis la limite de l'utilisation, elle est là, je serais plus confortable avec ça. Oui, une version pro, ça sert, Oui tu peux réussir selon les disciplines sans une version pro. On s'entend dessus qu'il y a des disciplines où c'est même quasiment pas utilisé ou très peu utilisé. Tu peux vraiment avoir des disciplines où tu n'as pas du tout besoin d'une version pro. Mais je trouve qu'on a une responsabilité en arrière de ça, qui est qu'il ne faut pas que tu puisses mieux réussir un travail parce que tu as une version pro, tu as un outil élaboré, que parce que tu fais juste utiliser les versions. [00:54:27] Speaker B: Gratuites. Comme. [00:54:29] Speaker D: Tu dis, tu es limité à 10. Et toi, tu vas avoir quelqu'un en face de toi qui, lui. [00:54:33] Speaker A: Est pro, va. [00:54:34] Speaker D: Pouvoir faire toute la job en une journée ou en deux jours, en n'ayant pas à faire tout le travail que toi, tu as à faire. Des fois, c'est. [00:54:39] Speaker A: Pas juste. Oui, exact. Tu sais. [00:54:40] Speaker D: L'Affaire aussi, c'est que. [00:54:41] Speaker A: Ça nous assurerait peut-être d'avoir aussi notre base de données centralisée, tu sais. [00:54:45] Speaker B: À 100 %. Oui. Tu sais, d'avoir un genre de copilote, je me rappelle plus c'est quoi. [00:54:49] Speaker A: Le nom de la licence, mais tu peux avoir une licence copilote au. [00:54:52] Speaker D: Niveau de l'organisation. Non, on l'a, les profs l'ont. Oui, les profs l'ont. Moi, je suis pour qu'on l'aille. Mais on l'a donne sur YouTube aussi. Bien, je sais pas nous si c'est… Je sais que c'est à travers comme la plateforme Microsoft. Oui, c'est ça, c'est à travers Microsoft. Oui, si on passe par là. Moi, ce qui me fait peur aussi, c'est le... Tu sais, en ce moment, c'est peut-être 30 piastres par mois, le JGPT, le financement, tu sais, mais la compagnie, ils vont avoir quoi, un déficit de genre 18 milliards. Je pense que ça va prendre 4-5 ans avant qu'il soit. [00:55:18] Speaker A: Rentable parce que, dans le fond, plus il y a du training qui se fait sur le modèle, moins ça coûte cher en énergie faire des prompts, tu sais. Fait que, qu'est-ce qui nous... Ils nous rendent un peu dépendants à un modèle qu'on ne sait pas c'est quoi le plafond du coup, ça va coûter. Moi hier je me suis agacée contre Jadjipiti. Je sais plus c'était quoi la question, c'était une question de niaiseuse en plus. J'étais dans mon cadre, je pose la question, je la pose sur mon sel. Puis je sais pas, il me disait, veux-tu que je. [00:55:51] Speaker B: T'Aille, tcha tcha tcha. [00:55:52] Speaker D: Tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha tcha Puis je t'ai quand même. [00:56:13] Speaker C: Rendu là, je vais aller sur Google. [00:56:14] Speaker D: C'Est encore gratuit. C'est ça, c'est ça. Mais des fois, tcha. [00:56:17] Speaker A: Il y a des tcha hallucinations, le chatbot, tcha tcha tcha là. Des fois, il marche tcha. [00:56:20] Speaker D: Tcha tcha t bien, puis des fois, tu peux pogner une journée où tu lui poses des questions, puis il va... Il fait juste refaire la même chose. Il tourne autour du pot sans te donner la réponse, genre. Oui, tu vois, il te donne des trucs, puis c'est comme, non, c'est pas ça ma question. Mais je pense que... Je sais pas où... Il y a peut-être un point important que je rajouterais dans votre podcast, mais... C'est, tu sais, en tant qu'étudiant, qu'est-ce que tu peux faire, tu sais, dans la réalité qu'on vit aujourd'hui? Parce que je pense qu'il faut se poser la question, tu sais, au niveau du méta-niveau. Oui, il y a ce qu'on apprend au niveau technique, tu sais, mais il y a aussi la valeur de l'université, tu sais. C'est aussi le networking, les contacts qu'on vient faire, tu sais. Pour revenir à la taxonomie. [00:56:59] Speaker A: De Bloom, tu sais. [00:57:00] Speaker D: Il n'y a pas juste le contenu du cours que tu apprends, mais tu sais, c'est comment t'exprimer, comment t'as pensé critique, tu sais. Puis les gens qui pensent que l'université s'en va ailleurs nécessairement dans les prochaines années, moi j'ai bien de la misère avec ça parce que… Non, ça ne bouge pas avec l'université. Ça ne bougera pas, parce qu'il y a une affaire aussi, c'est que les employeurs, la seule façon de certifier qu'un individu a eu une éducation encadrée, c'est à travers l'université. Du jour au lendemain, ça va être bien difficile de convaincre monsieur et madame tout le monde. de s'auto-éduquer à la maison. L'université amène un encadrement qui est... c'est le consensus selon les employeurs que c'est ça la valeur d'une. [00:57:37] Speaker A: Éducation, puis on est sûr que cette personne-là, en sortant de là, elle a acquis telle, telle, telles affaires. L'université, je n'ai pas l'impression que ça va nulle part, mais fondamentalement, ça va changer. Le rôle du professeur va se. [00:57:49] Speaker C: Transformer tranquillement de. [00:57:51] Speaker A: Gardien du savoir à coach. beaucoup moins... Tu sais, ça, c'est quelque chose... Mais tu sais, je pense, au-delà du coach, parce que je pense qu'il y a une dimension... Tu sais, l'université, au niveau des profs, je vais garder comme vraiment cette dimension-là, tu sais, les profs ne sont pas juste profs. Non, c'est ça. Tu sais, on est profs chercheurs. Fait qu'on passe aussi la moitié de notre temps à faire de la recherche, à créer quelque part du savoir. Je vais m'écrire avec des grosses guillemets, là, mais tu sais, avant que ça n'arrive jusqu'à une intelligence artificielle, ça passe par... des chercheurs, pas par moi directement, mais ça passe par de la recherche. Et présentement, il y a beaucoup d'outils qui n'ont pas accès à la recherche scientifique parce que c'est dans le deep web et qu'il faut des accès, etc. Ils. [00:58:40] Speaker D: Prennent des morceaux, mais ils n'ont pas cette vision globale-là. Je pense quand même que les profs d'université resteront sous une certaine forme quand même des gardiens du savoir, possiblement dans des savoirs beaucoup plus nichés, beaucoup plus précis, mais pour moi, il y a quand même cette dimension-là qui n'est pas nécessairement vouée à disparaître. Mais ce n'est pas voué à disparaître, c'est juste que le... Se transformer. [00:59:06] Speaker B: On s'entend, on ne perdra pas 100% de ça, mais c'est juste que le rôle va devenir un petit peu plus un rôle de coach, d'accompagnateur. Puis il va y avoir aussi cet aspect-là d'agentivité, de mettre l'étudiant au centre d'une problématique, puis on va trouver des solutions, puis nous, on est là pour te guider. [00:59:23] Speaker D: Ça sert un peu, à mes yeux, ça sert à ça un petit peu l'université. Si on revient vraiment à la base, c'est on t'apprend à développer tes outils. C'est comme tu arrives avec ton sac à dos, on te met plein d'outils. [00:59:35] Speaker A: Puis on. [00:59:36] Speaker D: Pense qu'avec ça, tu es capable de faire un bon professionnel. C'est exactement. [00:59:39] Speaker A: Ça. Puis ça, c'est... Puis t'sais, moi, j'en ai parlé à beaucoup de profs. Puis en fait, là, la problématique avec l'IA, ça fait longtemps qu'elle est là, OK? Cette problématique de pédagogie-là. Mais l'IA nous l'a mise en face, t'sais. C'est ça. Ça a été comme l'urgence de changement. C'est ça, là, c'est l'IA, t'sais. Mais le point clé, c'est que l'IA, c'est un outil. T'sais, l'IA, c'est un outil. C'est pas une fin en soi. Puis il faut vraiment, je pense, comme garder dans notre mindset C'est un outil. Dans ta. [01:00:09] Speaker B: Boîte à outils, dans ton cartable, t'en as plein. [01:00:12] Speaker A: Tes théories, tes concepts, tes idées et les intelligences artificielles, pour ce pourquoi elles sont capables, mais. [01:00:18] Speaker D: Ça doit rester un outil. Fait que oui, si ton outil est plus performant, peut-être qu'il y a des choses que tu vas mieux faire. Mais ça ne remplacera pas. Il y a d'autres choses qui viennent en jeu. Si tu n'as pas certaines notions de base, tu vas juste parler dans le vide quelque part. Aussi, je te donne l'exemple d'un projet de consultation. Il y a la rédaction du rapport, mais il y a aussi le pilotage. La mise en pratique d'un document ou de l'intelligence, c'est quelque chose que l'IA n'est pas nécessairement rendu là. pour te faire le papier, mais pour le mettre en pratique, pour l'appliquer, pas nécessairement. Ça, c'est une autre affaire qu'il faut mettre en phase aussi. Comment est-ce que je peux. [01:00:59] Speaker A: Le pilotage d'un changement, le partage d'une vision par rapport à un projet, le méta-niveau humain de comment est-ce que je fais de la gestion de projet, il y a tout cet aspect-là qui va être encore plus important qu'avant parce que là, c'est l'aspect justement qui va être le plus difficile à remplacer par l'IE. Il y a beaucoup de gens qui s'inquiètent des métiers de l'avenir, mais il faut dire qu'il y a 20 ans, tous les métiers qu'on a du web n'existaient pas. Ça va être la même chose avec les intelligences artificielles. Il y a des métiers qui vont se développer autour de ça. La force que tu vas avoir en sortant, c'est à quel point tu es capable de t'adapter. d'apprendre des nouvelles choses, de continuer à apprendre des nouvelles choses, de les apprendre avec un esprit critique, avec une éthique, puis à partir de là. [01:01:41] Speaker D: Ça sera sûrement toi qui prendras ces nouveaux métiers-là, si c'est ça que t'aimes et si t'as un attrait pour ça. Mais je pense qu'il ne faut pas trop paniquer sur cette idée-là que, oui, les métiers sont amenés à changer, on est amené à avoir des nouveaux métiers, mais ça ne veut pas dire que C'est tellement important le point que tu amènes là, parce que dans n'importe quelle transition technologique, quand une technologie est vraiment destructive, il y a un moment où nos tâches deviennent obsolètes parce qu'on apprend à faire d'autres choses, parce que la technologie nous permet d'en faire tellement plus en tant qu'individu. Fait qu'il y a cette période-là. [01:02:14] Speaker A: Où on est un peu dans le. [01:02:14] Speaker D: Néant, où qu'est-ce. [01:02:15] Speaker A: Qu'On fait? Les tâches qu'on fait en. [01:02:17] Speaker D: Ce moment. [01:02:17] Speaker A: Sont rendues trop faciles cognitivement. Fait qu'il y a. [01:02:20] Speaker D: Cet aspect-là aussi qu'il ne faut pas oublier, qu'on vit un moment. [01:02:23] Speaker A: De transition, puis nos tâches aujourd'hui ne seront pas les mêmes que dans même deux ans. C'est Maréchal Ferrand, ils sont devenus garagistes. Ouais, c'est ça. Mais à mesure que ça s'est passé... C'est vrai! J'en ai parlé tout au long de l'exemple d'internet. T'étais fermé au début, t'es encore fermé, mais t'es mécanicien, c'est ça. Si tu regardes l'exemple des voitures, c'est la même chose. Les intelligences. [01:02:45] Speaker B: Artificielles, c'est comme une voiture, c'est un outil, mais elle va aller aussi bien que tu la conduis. C'est comme à la fin de la journée, tu peux avoir la voiture la plus. [01:02:52] Speaker C: Sécuritaire du monde si tu. [01:02:54] Speaker B: Conduis comme... Bref, voilà. Ben, tu vas avoir un accident pareil, t'sais. C'est un. [01:02:59] Speaker D: Bon point de l'analogie. Là, vous allez rire pour la prochaine question du public, ça fait très étudiant. On s'est fait demander comment se sortir d'une accusation d'utilisation de l'intelligence artificielle si ça n'a pas été utilisé. Comme un cas de plagiat. Ouais, cas de plagiat dans un travail, puis finalement, panique parce que c'était pas... Ben là, mon conseil, c'est premièrement, tu t'engages à un avocat. [01:03:25] Speaker D: C'est une question qui est... Écoute, c'est dur de trouver une solution, je pense, à ce problème-là parce que moi, je pense que fondamentalement, ce problème-là ne devrait pas être là parce que ce qu'Élodie disait tantôt, c'est la question de la transparence. Vous me partez dans une autre question, mais moi, je suis d'avis que... Il faut garder, peut-être, je spécule, mais une bonne partie des évaluations très résilientes, sur papier, mais il faut donner l'opportunité aux étudiants, peut-être à 25% des évaluations, d'explorer l'IA. Faites ce que vous voulez, découvrez comment ça va. Mais en toute transparence, vous dites aux professeurs comment vous l'utilisez. Là, la dynamique de j'essaie de vous pogner, elle n'existe plus. Il faut l'enlever cette dynamique-là. Il y a une partie de ça aussi, et on n'en a pas parlé parce qu'on n'a pas tant de temps que ça, mais il y a une partie d'intégrité académique et culturellement. C'est une discussion qu'on n'a pas assez, surtout au début du bac. Et là, on s'en va un peu dans la solution que je veux pousser à l'université, mais fondamentalement, il y a une responsabilisation de l'élève qui vient avec l'éclésiaste artificielle. Je mets souvent la photo de l'oncle Ben dans Spider-Man, dans le premier film, avec «. [01:04:40] Speaker A: With great power comes great responsibility », mais c'est un peu la même chose. En tant qu'étudiant, on a plus de pouvoirs habilitants pour faire ce qu'on fait, mais on ne veut pas notre responsabilité sur notre apprentissage, notre développement professionnel est bien plus... On a bien plus de responsabilités qu'avant, on ne veut pas avec ce style-là. Et je vais faire du pouce là-dessus sur l'intégrité étudiante, parce que si les étudiants ont une intégrité, après ça, les entreprises vont avoir une intégrité aussi. Moi j'ai un problème, et ça c'est personnel, avec le manque de transparence sur l'utilisation de l'intelligence artificielle. Quand tu vois des entreprises qui l'utilisent et quand on leur montre du doigt en leur disant que ça ne marche pas, on a un méchant problème avec le lien avec l'image de marque. [01:05:20] Speaker A: En arrière de ça, il y a un enjeu pour moi d'intégrité et de transparence. Si dès les débuts d'utilisation des intelligences artificielles, tu formes les personnes à le faire de manière transparente, de manière éthique, avec un certain niveau d'intégrité, Ces personnes-là, quand elles vont se retrouver sur le marché du travail, elles vont garder cette transparence et cette intégrité au moins, j'espère, la plupart. C'est pour ça que j'insiste autant sur l'utilisation éthique, sur une utilisation intègre, sur une transparence de l'utilisation des intelligences artificielles. C'est parce qu'après ça, les gens conforment. Il ne faut jamais oublier qu'on forme les gestionnaires de demande. Un peu comme tu disais tantôt, une partie de l'université, c'est le réseautage. Moi, je leur dis tout le temps, la. [01:06:03] Speaker D: Personne assise à côté de vous, ça se trouve, c'est le prochain directeur d'Air Canada, mettons. Il ne faut pas sous-estimer la personne qui est assise à côté de toi. Ça vous tente ? C'est toi, moi. Il ne faut jamais oublier cette dimension-là. Cette personne-là, moi, ma responsabilité, c'est que cette personne-là fasse sa job de manière intacte. Oui. Puis, tu sais, aussi, Élodie, une autre affaire importante, c'est qu'on est dans un... Cette technologie-là avance vraiment vite. Je fais le parallèle avec, vous vous rappelez, quand on avait les premières vidéos de Will Smith qui mangeait du spaghetti, puis là, aujourd'hui, c'est qu'on voit, tu sais. Je dis ça pour dire que, tu sais, quand tu as une technologie qui évolue autant rapidement que ça, puis là, l'année prochaine, déjà, on va être capable de faire des affaires qu'on n'est pas capable en ce moment, c'est quoi la seule façon de « bulletproof » l'approche? Puis c'est là que moi je pense que c'est de responsabiliser les utilisateurs. Parce que de tout le temps essayer de les cadrer, il va y avoir un gap entre comment est-ce que les étudiants l'utilisent et comment est-ce qu'on essaie de le cadrer au niveau de l'université. La vision à long terme, c'est un changement culturel, c'est comme une nouvelle pédagogie veux-veux-pas, puis c'est la responsabilisation des utilisateurs qui deviennent des utilisateurs et non des consommateurs. Puis comme tu dis, éventuellement ça, avec une approche systémique, ça. [01:07:22] Speaker A: Peut devenir... culturelle, tu sais, ça devient une norme, puis là, bien, les emplois ailleurs, puis tout, mais tu sais, il faut que ça commence à un moment donné. Puis la clé avec ça, c'est tout, tu sais, le plus de leviers que t'as en même temps, le plus de chances que ça peut faire un changement culturel rapidement, tu sais. Mais tu sais, pour répondre à la question quand même de la personne, parce que c'est moi qui n'ai pas vraiment répondu au cours, mais tu sais, il y a des ressources autour d'elle, fait que tu sais, déjà, tu sois honnête avec toi-même, l'as-tu réellement fait ou pas, tu sais, ou parce que des fois, si on te dit, ah, mais j'ai pas tout généré, mais j'en ai fait un petit peu, c'est que c'est quand même... Mais si c'est vraiment pas le cas, il y a un ensemble de ressources. Un cas de plagiat, ça va monter à certains niveaux. Tu auras l'occasion de défendre ton cas à plusieurs reprises. C'est extrêmement stressant et c'est énergique. Mais tu vas pouvoir te défendre idéalement auprès du prof à un moment donné. Puis ensuite, tu as au niveau des instances qui vont suivre. Mais pour moi, la dimension de base revient à ce qui. [01:08:18] Speaker C: A été dit. c'était quoi la règle de départ? Est-ce que la règle de départ déjà était claire? Et est-ce que toi, tu l'as dépassée ou pas? Ça, c'est le premier point. Puis si réellement la règle était claire et que tu ne l'as pas dépassée, après ça, il y a des instances auprès desquelles tu vas pouvoir te défendre. Parfait. Bien, ça conclurait. [01:08:37] Speaker D: Notre belle discussion sur l'intelligence. [01:08:39] Speaker A: Artificielle aujourd'hui. Ça a vraiment été super intéressant et très enrichissant. Pour terminer un peu plus en légèreté, notre concept, c'est toujours de discuter d'une petite anecdote universitaire que vous avez eue pendant votre parcours. Ça peut être n'importe quoi un événement farfelu qui vous est déjà arrivé. Je ne sais pas qui qui veut commencer. Bah vas-y, j'ai un espace. Moi c'est comme, c'est plus général là, mais moi j'ai peur des tunnels. Des souterrains. Des souterrains, voilà, des tunnels souterrains, je sais pas. Un, je suis incapable de me repérer dans ce truc-là. Deux, le fait d'être sous terre, je sais pas ce que ça fait, mais genre je supporte pas l'idée d'être sous terre et je me retrouve toujours absolument pas là où je voulais aller. C'est que la dernière fois que j'avais une rencontre comme entre l'école de gestion puis la Flèche, Ça m'a pris 45 minutes. [01:09:25] Speaker C: De. [01:09:25] Speaker A: Me rendre. Je me suis perdue trois fois. Je me suis retrouvée au niveau des résidences. [01:09:29] Speaker B: Étudiantes. Tu te retrouves au résidence étudiante. [01:09:33] Speaker C: Et t'es calme. Je suis de l'autre côté du campus. [01:09:35] Speaker B: Je ne suis pas du tout au bon endroit. [01:09:37] Speaker C: J'ai pas. [01:09:39] Speaker D: De mauvais sens de l'orientation. Ça sous-entend juste qu'il faut que je sois au-dessus du sol. Souterre. Sous terre, c'est fini. Il me faut des points cardinaux. Faut que je voie le soleil. T'essaieras de demander à Tchat la prochaine fois si tu es capable de prendre ton résidence universitaire. De ton côté, Jérémy, t'as-tu pensé à quelque chose? [01:10:02] Speaker D: J'ai hâte. Pendant toute ma maîtrise, moi j'ai l'habitude de tout le temps porter un chapeau, que ce soit une calotte ou une tuque, au point où c'est rendu comme un mystère de quoi ils ont l'air, mes. [01:10:15] Speaker A: Cheveux genre avec les profs à la fin de l'année, c'était comme, ils se demandaient genre. [01:10:18] Speaker C: Ça a l'air de quoi. Fait que quand je suis tombé. [01:10:20] Speaker D: Dans le rôle de consultant pour l'école, que je passais d'élève à consultant, ben là j'ai arrêté de porter un chapeau pis là ils ont finalement, pis là ça a été t'sais un gag. Tu sais qu'on a tous envie d'y aller voir du coup? Ouais, c'est ça! Quelle chance! T'aurais dû rentrer tes cheveux, on n'a rien dit comme ça. J'arrivais pas aussi loin, c'est ça. [01:10:40] Speaker D: Je voulais te dire, tantôt tu parlais d'Australie, parce que moi je suis parti un an en backpack là-bas, puis j'allais raconter cette anecdote-là tantôt, mais t'avais peur des bébites, à un. [01:10:51] Speaker B: Moment donné je. [01:10:51] Speaker D: Marche en plein centre-ville, il devait être 10h30 à Sydney, On est genre. [01:10:55] Speaker A: Une dizaine de gars. [01:10:56] Speaker D: Je marche en avant, tout le monde voit pas tant. Pis là, il y a deux arbres, il y a une toile araignée, elle doit être opaque, là. Quasiment deux pouces d'épais, là. Moi, je la. [01:11:05] Speaker A: Vois pas, je rentre carrément. Non, non, non! Mais la toile, là, elle était... Pis là, une grosse araignée. [01:11:09] Speaker C: De même... Elle était où, l'araignée? Sur toi. Elle va dans mon dos, mais... Pis là, je capotais. Pis là, la toile était tellement épaisse que quand je suis arrivé dedans, ça m'a stoppé. Ça m'a arrêté, genre, j'ai perdu mon momentum. [01:11:23] Speaker C: C'est un bon choix le Canada. Je me suis dit, j'ai peur des ratons laveurs, donc j'adore faire ça. C'est tellement cute. Bon, bien, sur ce, ça revient en beauté notre podcast. Merci. [01:11:35] Speaker A: Beaucoup de nous. [01:11:35] Speaker C: Avoir écoutés, là, ça fait un plaisir. Merci. On fait toujours le même message, jamais on veut aller poser des questions pour nos prochains podcasts, nos prochains invités. La saison finit bientôt. N'hésitez pas à aller nous suivre sur notre compte Instagram, le contrôle barre en bas « back ». Sur ce, vous souhaitez une bonne journée. Merci à vous. Merci à vous. Merci.