Extrait court
Comprendre les émotions et intentions d’autrui en contexte IA. La technologie ne peut remplacer le jugement, l’empathie ou la créativité humaine, mais elle peut les soutenir lorsqu’elle est utilisée de manière éthique et responsable
Définition courte
Capacité humaine, souvent associée à l’intelligence émotionnelle, à se mettre à la place d’autrui pour comprendre et ressentir ce qu’il vit, ce qui est une compétence humaine essentielle pour interagir efficacement dans le monde de l’IA. Dans le contexte de l’IA, l’empathie n’est pas reproductible, mais peut être simulée par des systèmes génératifs, ce qui contribue à l’anthropomorphisation de la technologie. La technologie ne peut remplacer le jugement, l’empathie ou la créativité humaine, mais elle peut les soutenir lorsqu’elle est utilisée de manière éthique et responsable.
Définition longue
L’empathie est une capacité humaine fondamentale (à la fois cognitive et émotionnelle) essentielle aux relations sociales et professionnelles. Elle est considérée comme l’une des compétences humaines (ou soft skills) qui doit être cultivée chez les étudiants pour assurer une collaboration efficace avec les outils d’intelligence artificielle.
En enseignement supérieur, l’empathie est un élément central de la bienveillance en enseignement (inspirée de l’éthique du care), qui requiert une attention aux besoins spécifiques de l’apprenant. Il est explicitement affirmé que l’empathie, tout comme le jugement et la créativité, ne peut être remplacée par la technologie, mais peut être soutenue par celle-ci si elle est utilisée de manière éthique.
L’un des défis majeurs posés par l’IA générative est sa capacité à simuler des comportements humains. Les agents conversationnels peuvent tenir des propos véhiculant un « niveau d’empathie élevé » et sembler posséder des caractéristiques humaines, un phénomène appelé anthropomorphisation (attribuer des caractéristiques humaines à des objets non humains).
Or, les systèmes d’IA ne font que simuler l’intelligence par des processus statistiques complexes et ne sont pas dotés d’une conscience, ni de sensations. Simuler l’empathie n’équivaut pas à la capacité de se mettre à la place de l’autre et de ressentir ce qu’il vit. Si cette simulation est adoptée, notamment pour offrir des services psychosociaux (comme les psy robots), cela soulève de sérieuses inquiétudes quant au risque de normalisation d’une relation déshumanisée et d’une perte d’autonomie émotionnelle chez les utilisateurs, sans compter que l’IA ne peut prendre en compte les facteurs sociaux et contextuels (comme le manque de nourriture affectant la concentration d’un étudiant). L’érosion des interactions sociales en face à face au profit d’échanges virtuels a d’ailleurs été associée à un déficit d’empathie chez les étudiants.
L’empathie permet aux enseignants et aux étudiants de prendre des décisions plus sensibles aux impacts sociaux et humains, notamment dans le développement, l’interprétation et l’utilisation des technologies intelligentes.
Éléments clés
- Compréhension émotionnelle: Reconnaître et interpréter les émotions d’autrui.
- Sensibilité contextuelle: Adapter l’usage de l’IA en tenant compte des expériences diverses des individus.
- Relation éthique avec la technologie: Agir avec considération envers les impacts humains des systèmes d’IA.
- Compétence relationnelle: Favoriser un climat de respect, d’écoute et d’inclusion dans l’utilisation de l’IA en contexte éducatif.
- Capacité cognitive et émotionnelle humaine
- Essentielle aux relations sociales et à la bienveillance (care)
- Ne peut être remplacée par l’IA (jugement humain requis)
- L’IA peut simuler l’empathie (anthropomorphisation)
- Compétence nécessaire pour collaborer efficacement avec l’IA
Exemple d’application
Un·e intervenant·e psychosocial·e prend le temps d’écouter les inquiétudes d’un·e étudiant·e en difficulté, reconnaissant qu’un robot conversationnel, même programmé pour utiliser des mots réconfortants, ne pourra jamais ressentir, partager ni comprendre la véritable détresse humaine vécue par cet étudiant·e.
Sources
- Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique (Obvia). (2025). Glossaire de l’Obvia.
- Comité école et société (FNEEQ-CSN). (2023). Intelligence artificielle en éducation : De la mission à la démission sociale : replaçons l’humain au cœur de l’enseignement.
- Conseil supérieur de l’éducation et Commission de l’éthique en science et en technologie (CSE et CEST). (2024). Intelligence artificielle générative en enseignement supérieur : enjeux pédagogiques et éthiques.
- Organisation des Nations Unies pour l’éducation, la science et la culture (UNESCO). (2021). IA et éducation : guide pour les décideurs politiques.
- Cégep de Trois-Rivières. (2025). 9 principes directeur en IA – Cégep de Trois-Rivières.