Dix minutes d'usage de l'IA suffisent à éroder la capacité à persévérer face aux tâches difficiles

Une étude co-signée par un chercheur de l'université de Berkeley avance que quelques minutes d'usage d'un outil d'intelligence artificielle suffisent à altérer la capacité des personnes à se concentrer et à persévérer face à des tâches difficiles. Présentés cette semaine à la Conference on Language Modeling après une version préliminaire diffusée au printemps, les résultats portent sur 1 222 participants recrutés en ligne, répartis dans une série d'expériences contrôlées randomisées.

Le protocole comparait deux groupes. Dans le premier, les participants devaient résoudre quinze problèmes simples de fractions sans aide ; dans le second, ChatGPT était ouvert à côté, avec la possibilité de demander directement la réponse. Le groupe ayant accès à l'IA commençait avec une précision supérieure. Après douze problèmes, les chercheurs retiraient l'outil, et la précision de ce groupe chutait presque immédiatement. Une seconde expérience, menée sur 667 participants, a reproduit ce schéma : les utilisateurs de l'IA donnaient des réponses erronées ou abandonnaient lorsque l'assistance était retirée, tandis que le groupe sans IA persistait davantage et réussissait mieux en fin de parcours. Une troisième expérience, portant sur 201 participants et des questions de compréhension de texte de type SAT, a donné des résultats comparables.

Les données publiées montrent une baisse nette du taux de résolution après le retrait de l'outil dans le groupe assisté, ainsi qu'une hausse marquée du taux de questions sautées. Ces deux indicateurs constituent le cœur de la mesure de persistance utilisée par l'équipe.

L'interprétation avancée par les auteurs repose sur plusieurs mécanismes. D'une part, les réponses produites en quelques secondes habitueraient les utilisateurs à une vitesse qui rend tout effort plus long perçu comme inefficace. D'autre part, le recours systématique à l'IA supprimerait ce que l'équipe appelle le « productive struggle », c'est-à-dire la phase de difficulté qui permet de consolider une compétence et de découvrir ses propres points forts. Brian Christian, chercheur au Center for Human-Compatible AI, résume le constat en soulignant que les systèmes sont conçus pour être utiles, sans que cette utilité soit forcément favorable à l'apprentissage de l'utilisateur.

L'équipe réunit des chercheurs de Carnegie Mellon University, du Massachusetts Institute of Technology, de l'université d'Oxford et de UCLA. Le sujet a déjà été relayé par WIRED, Psychology Today et le New York Times, et les éditeurs d'IA de pointe reconnaissent eux-mêmes qu'externaliser des tâches vers des chatbots peut réduire la maîtrise de fond d'un sujet.

Plusieurs points restent ouverts. L'étude mesure des effets immédiats sur des tâches courtes et bien délimitées ; elle ne dit pas, d'après le texte disponible, si ces effets persistent sur la durée ni comment ils se traduisent dans des contextes de recherche ou de travail réels. Christian évoque aussi une préoccupation plus large concernant la recherche scientifique, où une équipe de dix personnes pourrait être réduite à deux ou trois chercheurs et un chatbot, avec une perte potentielle de proximité avec les données et de travail collectif. L'article n'avance pas de solution précise, mais suggère que les outils pourraient adopter un rôle plus pédagogique, à l'image d'un tuteur, plutôt que de fournir la réponse directement.