ChatGPT nous rappelle pourquoi les bonnes questions sont importantes

Plus de 100 millions de personnes ont utilisé ChatGPT en janvier seulement, selon une estimation, ce qui en fait l’application grand public à la croissance la plus rapide de l’histoire. En produisant des CV, des essais, des blagues et même de la poésie en réponse à des invites, le logiciel met en évidence non seulement le pouvoir saisissant des modèles linguistiques, mais l’importance de formuler correctement nos questions.

À cette fin, il y a quelques années, j’ai lancé le Initiative des 100 questions, qui cherche à catalyser un changement culturel dans la façon dont nous exploitons les données et développons des connaissances scientifiques. Le projet vise non seulement à générer de nouvelles questions, mais aussi à réinventer le processus pour les poser.

Une soif innée de réponses

En tant qu’espèce et société, nous avons tendance à chercher des réponses. Les réponses semblent fournir un sentiment de clarté et de certitude, et peuvent aider à guider nos actions et nos décisions politiques. Pourtant, toute réponse représente une étape finale provisoire d’un processus qui commence par des questions et peut souvent générer d’autres questions. Einstein a attiré l’attention sur l’importance cruciale de la façon dont les questions sont formulées, qui peuvent souvent déterminer (ou du moins jouer un rôle important dans la détermination) les réponses que nous obtenons finalement.

Formez une question différemment et on pourrait arriver à une réponse différente. Pourtant, en tant que société, nous sous-estimons l’acte de questionner – qui formule les questions, comment le fait-il, l’impact qu’il a sur ce que nous enquêtons et sur les décisions que nous prenons. Nous n’accordons pas non plus une attention suffisante à la question de savoir si les réponses répondent effectivement aux questions initialement posées.

Les questions jouent un rôle clé dans de nombreux aspects de nos vies. Les bonnes questions sont essentielles, par exemple, au processus scientifique, orientant la recherche et l’exploration sur un large éventail de sujets et de problèmes et façonnant les politiques publiques. Envisagez une liste autorisée par le gouvernement des vaccins recommandés pour les écoliers. Cette liste représente un point final (une réponse) dans un long processus. Pourtant, par quelles questions les scientifiques et les décideurs politiques ont-ils commencé à arriver à cette liste ? Quels étaient les objectifs de santé publique qu’ils se sont fixés, comment ont-ils déterminé l’efficacité et quels seuils ont-ils sélectionnés dans l’équilibre entre le bénéfice et le risque ? Ces questions ont un rôle crucial à jouer dans la sélection finale des vaccins inscrits sur la liste, ainsi qu’en matière de santé publique.

Les rapports scientifiques ont tendance à se concentrer sur les résultats et les idées. Ceux-ci représentent des informations de niveau final ou de niveau supérieur. Comme l’illustre l’exemple ci-dessus, une plus grande attention aux questions et à la façon dont elles sont formulées aiderait à contextualiser les informations finales, permettant aux décideurs politiques et aux citoyens de prendre de meilleures décisions plus responsables.

Les questions donnent également de la valeur aux données. Aujourd’hui, une grande partie des rapports et des commentaires se concentre sur la quantité de données générées et la nécessité de les ouvrir à la consommation scientifique et publique, c’est-à-dire la fourniture de données brutes. Mais les questions sont ce qui transforme les données brutes en informations : les questions que nous posons encadrent les problèmes que nous cherchons à résoudre, nous permettant d’exploiter les données pour le bien public.

Pourquoi l’IA rend une science du questionnement de plus en plus pressante

La hausse des grands modèles de langage (LLM) et le domaine de ingénierie rapide nous a montré l’importance de formuler correctement les questions, pour qu’un LLM fournisse des réponses (l’exactitude et la véracité de ces réponses restent cependant un problème). Mais avant que l’ingénierie rapide ne devienne pertinente, il est important de souligner que lorsque les ingénieurs en intelligence artificielle développent un modèle d’apprentissage automatique qui apprend à partir des données, ce qu’il apprend, c’est-à-dire le modèle lui-même, dépend de la question à laquelle on cherche à répondre à propos des données.

Il est également important de garder à l’esprit que les réponses fournies par les systèmes d’IA peuvent refléter biais ou lacunes dans les données sous-jacentes. Ce problème a été mis en évidence, par exemple, dans le contexte de systèmes de questions-réponses automatisés tels qu’Alexa et Siri, qui fournissent des réponses à un grand nombre de ménages pour une variété de tâches et de questions quotidiennes. Découvrir et développer des façons de formuler des questions afin qu’elles surmontent certains des biais inhérents aux données devrait donc être une partie importante de la pratique et de la théorie de l’ingénierie rapide – et, plus généralement, d’une science émergente des questions à l’ère des données.

Le rôle des questions peut être accru dans un environnement numérique, mais leur importance va en réalité beaucoup plus loin. Il existe une longue tradition, remontant au moins à Socrate et à de nombreuses écoles de pensée orientales, d’utiliser des questions pour faire avancer la pédagogie et diverses formes d’apprentissage humain et social. D’autres ont écrit sur la nécessité de « une pédagogie du questionnement ». Et plus récemment, des scientifiques et des universitaires ont exploré l’utilisation du Méthode socratique en analyse de données et promouvoir la littératie des données.

Questions pour lutter contre la surcharge d’informations

En fin de compte, en nous aidant à comprendre ce qui compte vraiment, les questions sont des moteurs de changement et d’amélioration de la société. Ils aident à établir des priorités et ils nous permettent d’imaginer des alternatives. En tant que telles, les questions sont politiques. Et, comme Perry Zurn l’a expliqué dans La politique de la curiosité nos engagements politiques éclairent souvent les questions que nous estimons dignes d’être posées.

Alors que la société est surchargée de données et de découvertes dérivées de données, nous nous sommes de plus en plus éloignés des questions. Ce billet représente une première justification de ce que nous pourrions considérer comme une nouvelle science des questions.

Pour définir et créer une telle science, il faut commencer, en effet, par se poser une série de questions. Comment pouvons-nous rendre les reportages scientifiques plus axés sur les questions posées dans le domaine scientifique ? Quelles sont les bonnes questions (et les mauvaises questions) ? Comment compléter la science des données par une nouvelle science des questions ? Comment permettre aux apprenants de devenir des questionneurs ? Comment s’assurer que le questionnement est inclusif et sans parti pris ? Comment réaliser le potentiel de l’apprentissage automatique et de l’IA avec de bonnes questions ?

Affronter et répondre à ces questions nécessite un nouvel effort interdisciplinaire qui rassemblerait des scientifiques, des scientifiques des données, des rédacteurs scientifiques, des acteurs du changement social, des artistes et des experts en éducation. Aperçus de tels efforts sont déjà en cours. Mais nous avons besoin de beaucoup plus d’interaction entre les informations et les silos disciplinaires, et nous devons favoriser les conversations qui détournent l’attention de notre société des réponses vers le contexte et le but – vers, en fait, de poser les bonnes questions.