présentation

Un entretien pour un poste de professeur à un université de recherche majeure a pris une tournure inattendue lorsqu'on m'a refusé l'accès à ChatGPT pendant la présentation de mes plans de recherche, connue sous le nom de « chalk talk ». Cette expérience m'a fait réaliser que le système d'embauche académique n'est pas adapté aux candidats qui, comme moi, utilisent régulièrement les outils d'intelligence artificielle (IA) dans leur travail scientifique.

contexte technique

La « chalk talk » est une tradition dans les milieux académiques où les candidats doivent présenter leurs plans de recherche à l'aide d'un tableau noir ou d'un tableau blanc, sans diapositives, pour démontrer leur capacité à penser sur leurs pieds et à expliquer des idées complexes de manière spontanée. Cependant, cette méthode, conçue en 1974, n'a pas évolué pour tenir compte des outils modernes tels que les modèles de langage comme ChatGPT, qui sont devenus essentiels dans la pratique scientifique quotidienne.

fonctionnement et limites

Lors de l'entretien, j'ai tenté d'utiliser ChatGPT pour répondre aux questions, mais on m'a demandé de ne pas utiliser mon ordinateur portable. J'ai expliqué que c'était ma méthode de travail habituelle, mais le comité n'a pas été convaincu. J'ai souligné que, dans mon travail réel, j'aurais accès à des outils d'IA à tout moment et que m'évaluer sans ces outils était comme évaluer un charpentier sans lui permettre d'utiliser un marteau. Malgré mes explications, je n'ai pas été retenu pour le poste, le comité citant des « préoccupations concernant la pensée indépendante » et des « questions sur les connaissances fondamentales ».

implications et limites

Cette expérience met en lumière les limites du système d'embauche académique actuel, qui privilégie une forme de « intellectualisme de performance » où les candidats doivent montrer leur capacité à improviser sur des sujets scientifiques comme si ils étaient des naturalistes du XIXe siècle. Cependant, la science moderne fonctionne différemment, en utilisant des outils d'IA pour accélérer la recherche et améliorer la productivité. Il est temps de revoir les méthodes d'évaluation pour qu'elles reflètent mieux la réalité de la pratique scientifique contemporaine.