Quelles émotions autour de l’IA ? Analyse discursive de témoignages d’apprenant-es

Abstract

On est rarement indifférent au sujet de l’intelligence artificielle (IA) : la (non-)utilisation de ces outils et le battage médiatique qu’ils génèrent participent à la polarisation autour de ce sujet. Nous souhaitons dans notre intervention analyser les émotions ressenties par les apprenant-es de langues face à l’IA générative (IAGen) et, notamment, les générateurs automatiques de textes (GAT). On sait que les émotions jouent un rôle essentiel dans les processus cognitifs et les comportements, qu’elles influencent la perception, le traitement de l’information et la prise de décisions (Zajonc 1984 ; Lazarus 1991). Elles inspirent donc certainement, en tous cas en partie, l’attitude des utilisatrices et utilisateurs des GAT et par la suite leur façon d’utiliser ces outils. Les émotions semblent donc une clé d’analyse intéressante pour les enseignant-es qui désirent mettre en place des stratégies d’apprentissage de litteracie en IAGen (Cardon et al., 2023) pour leurs apprenant-es. La plupart des études sur l’IA et les apprenant-es se concentrent sur leur usage et sur les attitudes face à ces outils (Barrett & Pack 2023 ; Alm & Ohashi 2024). Quelques chercheur-es se sont penchés sur les émotions élicitées par l’utilisation de la traduction automatique (Koskinen & Ruokonen 2017 ; Lehr 2021) mais il manque des informations sur les émotions face aux GAT. Gkinki & Elbanna (2022) ont trouvé que les émotions des utilisateurs et utilisatrices de chatbot variaient beaucoup entre réponses positives et négatives. L’adoption des outils d’IAGen a été analysée selon des modèles d’acceptation de la technologie qui, parfois, prennent en compte le côté émotionnel mais dans une moindre mesure (Cai et al. 2023 ; Liu et al. 2024 ; Liu & Ma 2024 ; Ma et al. 2024). Notre analyse repose sur une trentaine d’entretiens semi-dirigés avec des étudiant-es de deux hautes écoles suisses qui apprennent tous et toutes une langue étrangère. Ces témoins, utilisateurs et utilisatrices novices ou chevronnés de l’IAGen, ont répondu aux questions des enquêtrices basées sur les trois éléments du cadre de Steinert & Roeser (2020) : les caractéristiques de la technologie, son emploi et son implémentation, en particulier dans le processus de décision. Quelques entretiens pilotes ont montré la difficulté des apprenant-es à nommer des émotions. Nous avons donc aussi utilisé comme référence dans les entretiens les vingt émotions différentes proposées par la roue des émotions de Genève (Sacharin et al. 2012). Les entretiens ont ensuite été codés de manière ouverte dans une analyse thématique selon le modèle utilisé par Taskara & Ekmekci (2024) pour en faire ressortir les émotions et les déclencheurs. L’analyse de nos données devrait donc offrir un premier bilan sur les émotions élicitées par les outils d’IAGen pour les apprenant-es de langues. Sur cette base, les enseignant-es pourront proposer des interventions plus ciblées pour développer la litteracie en IAGen dans leurs classes