Les élites culturelles et les pédagogues du Nord global se trouvent aujourd’hui dans un état avancé d’angoisse face à la lecture, à l’alphabétisation et aux sciences humaines en général. Les professeurs universitaires déchantent en constatant que les étudiants ne lisent plus — ou ne lisent pas aussi longtemps qu’on l’attendait autrefois. L’inscription aux diplômes des sciences humaines aux États-Unis a décliné sans interruption depuis son pic vers 2010. Les scores récemment publiés du programme PISA de l’OCDE (test international pour les jeunes de 15 ans) apportent des preuves inquiétantes d’un effondrement de la capacité de lecture dans l’ensemble de l’OCDE, les résultats culminant autour de 2012 et chutant ensuite brutalement, l’équivalent d’une perte de 1,5 an d’apprentissage.
Lire pour le plaisir s’effondre également, surtout chez les garçons et les hommes, avec de lourdes conséquences pour le marché du livre non fictionnel. Les commentateurs écrivent désormais sombrement sur une nouvelle ère de « post‑littératie » ou un retour à une ère d’« oralité », dans laquelle la vidéo remplace le texte comme médium central de partage des connaissances, d’expression individuelle et d’argumentation publique.
Deux technologies dominent largement cette panique culturelle. La première est le smartphone, dont l’adoption massive au début des années 2010 est souvent imputée, notamment par Jonathan Haidt, à l’appauvrissement de l’attention et à des risques pour la santé mentale des jeunes — une accusation qui s’est renforcée au début des années 2020 avec la généralisation de vidéos courtes, sélectionnées par algorithme, après l’essor de TikTok. Ensuite, les grands modèles de langage (LLMs) sont devenus une technologie quotidienne après le lancement de ChatGPT en novembre 2022. L’impact sur les sciences humaines est double: non seulement le texte peut être généré presque automatiquement, mais sa compréhension peut l’être aussi.
Chaque vague d’industrialisation engendre un contre-mouvement: le romantisme anglais s’épanouit à l’aube de la première révolution industrielle, et le mouvement Arts and Crafts émerge lors de la seconde. Il n’est pas surprenant, et en grande partie bienvenu, que l’alphabétisation fasse aujourd’hui l’objet de ses propres mouvements défensifs visant à célébrer l’art de lire et d’écrire. Une partie de ceci a été imposée rapidement aux universités: la normalisation rapide des dissertations rédigées par IA a conduit au retour à des évaluations en personne, sur papier. Mais une autre partie a été motivée pédagogiquement, comme l’annonce récente de la faculté de droit de l’Université de Chicago selon laquelle tous les appareils numériques seraient interdits dans les salles de cours pour la nouvelle année académique afin d’éviter « d’entraver la croissance intellectuelle ». Les sections de Literature Humanities et Contemporary Civilization de Columbia ont emboîté le pas.
Au milieu de ce contre-mouvement, une nouvelle éthique agonistique de l’alphabétisation émerge, qui célèbre non seulement l’art de lire et d’écrire, mais met aussi l’accent sur sa difficulté. Certains professeurs de littérature se sont levés pour combattre, soutenant que la lecture devrait être une lutte à laquelle les étudiants doivent faire face. Dans The Atlantic plus tôt cette année, Walt Hunter a plaidé pour refuser de « répondre à la place des étudiants ». Dans une tribune du New York Times, Matt Dinan a suggéré que les professeurs mènent leur propre lutte avec les grands textes avant leurs étudiants. À chaque fois qu’un ingénieur ou un dirigeant IA se vante de contourner bientôt l’étape de la lecture ou de l’écriture, les réseaux sociaux se remplissent d’analystes humains affirmant que le but du texte réside précisément dans le travail qu’il exige. Selon cette vision, l’inefficacité est ce qui donne sa valeur à la littérature, qui, dans ce qu’elle a de meilleur, est une traduction héroïque de l’expérience humaine de la subjectivité au texte, puis du texte vers une autre subjectivité.
Les LLMs ont bouleversé les présupposés sur la lecture et l’écriture plus rapidement que toute autre technologie, allant au-delà même de la montée des vidéos courtes. L’ampleur de la rupture est telle qu’on court le risque de réduire la crise plus générale des sciences humaines à une vision panique post-2022. Une polarisation s’installe: d’un côté, une machine sans friction qui rend la lecture et l’écriture instantanées, et de l’autre, un romantisme sur ce que les sciences humaines étaient avant l’arrivée des LLMs. Nous courons le risque de déformer le monde d’avant 2022. Il convient de se demander: à quel moment précis a existé l’ère de l’alphabétisation que les éducateurs et les humanistes cherchent à défendre ou à faire revivre?
Le Programme for International Student Assessment (PISA) de l’OCDE, dont les scores les plus récents ont alimenté la panique autour de l’alphabétisation, a été lancé en 1997, après de multiples tentatives visant à établir une mesure commune de l’alphabétisation. Des efforts antérieurs avaient été expérimentés par des organismes tels que l’UNESCO et le US Educational Testing Service, remontant aux années 1950. Ce qui a donné de l’élan à l’initiative PISA, c’est un déplacement idéologique plus large, issu du néolibéralisme de la « troisième voie », qui plaçait l’apprentissage et l’alphabétisation au cœur du progrès social et économique.
Comme l’a soutenu le chercheur en éducation Gert Biesta, durant les années 1980 et 1990, l’idée même d’« éducation » a été déplacée au profit d’un idéal d’« apprentissage ». L’éducation suppose un enseignant, un sujet et un but; l’apprentissage est quelque chose que fait un individu. Ce que Biesta appelait la « learnification » signifiait que la transmission et l’application des connaissances devenaient une priorité à l’échelle de la société et de l’économie afin de produire des citoyens plus actifs, indépendants et prospères. Non seulement l’« apprentissage » (à la différence de « l’éducation ») pouvait avoir lieu à tout moment et en tout lieu, mais la preuve en était cherchée dans des applications pratiques, c’est-à-dire la capacité des individus à atteindre leurs objectifs. La pédagogie s’est ancrée dans les sciences cognitives, afin de les instrumentaliser au service de finalités économiques.
Un aspect du virage vers l’apprentissage fut une fixation sur l’alphabétisation en tant que capacité cognitive mesurable. L’individu lettré dans la « société d’apprentissage » était celui capable d’utiliser l’information pour exécuter des tâches avec succès. Plus l’information et la tâche étaient complexes, plus l’individu devait être lettré pour les accomplir. Sur cette base, le PISA comparait les niveaux d’alphabétisation dans des dizaines de pays. En 2000, l’OCDE proposait une définition de la « littératie en lecture » que peu de professeurs des sciences humaines reconnaîtraient: « Comprendre, utiliser et réfléchir sur des textes écrits afin d’atteindre ses objectifs, de développer ses connaissances et son potentiel, et de participer à la société. » C’est l’une des capacités mesurables qui seraient désormais en déclin. Les universitaires en études littéraires résisteraient à une vision purement utilitariste de la lecture, et plaideraient pour l’interprétation et l’analyse textuelle comme des valeurs en soi.
Par la suite, d’autres formes d’« alphabétisation » ont pris le relais: l’éducation aux médias, l’éducation financière, l’éducation politique. À mesure que l’alphabétisation gagnait en importance économique et politique, elle a perdu son association avec la littérature. Bien que le néolibéralisme progressiste ait pu offrir de meilleurs résultats pour les enfants défavorisés, il est discutable que la « société d’apprentissage » ait réellement représenté un progrès pour les sciences humaines une fois que la croissance économique s’est tarie après la crise financière. En Angleterre, l’anglais était la matière la plus populaire pour les A‑levels (examens finaux du lycée) en 2010, mais elle est depuis tombée dans l’ombre, passant de 83 000 étudiants en 2013 à 54 000 une décennie plus tard.
Les parents, les enseignants et les professeurs auront sans doute une idée des raisons — et elles vont au-delà d’un simple impératif économique plus rigoureux. Au cours des quarante dernières années, le passage d’un monde de « l’éducation » à celui de « l’apprentissage » et de « l’alphabétisation » a ressemblé à ce que signifie comprendre un texte, que ce soit Coleridge ou un horaire de train, et a brouillé la distinction entre les deux. Lorsque tout repose sur l’exécution réussie des tâches, les questions de sens et d’interprétation sont abordées par dissociation, décomposant les textes en morceaux de plus en plus petits, qui peuvent être traités avec différents niveaux de compétence exécutive. Le texte devient une forme de code à « briser » puis à convertir en un code différent. C’est loin de l’idéal agonistique de l’alphabétisation que l’on observe dans notre monde post-2022, et pourtant cela avance depuis les années 1980.
Quelques mois avant le lancement de ChatGPT, j’ai écrit un essai pour le London Review of Books réflectant sur mon expérience d’instruction à domicile de ma fille alors âgée de neuf ans pendant le confinement, tout en gérant, à l’université, l’augmentation des dissertations plagiées des étudiants (un problème qui, sous sa forme conventional de copie, a désormais disparu). Les exercices de littératie de ma fille l’obligeaient à lire et réécrire les mêmes courts passages, jour après jour, avec l’espoir que cela serait fini par être correct, mais sans offrir la possibilité ou la confiance d’aborder l’écriture comme un espace de créativité ou de sens. Il m’a frappé que la façon dont la « literacy » était enseignée aux enfants était liée à la difficulté que les étudiants, enseignés de la même manière, avaient à maintenir un engagement envers leur propre écriture originale, difficultés qui ont été grandement aggravées par le pivot imposé vers l’apprentissage en ligne.
Dans les deux cas, le langage était traité comme une simple technologie destinée à accomplir une tâche ou à satisfaire un test, et non comme un chemin vers l’expression de soi ou la compréhension. Dès lors que la littératie se réduit à l’ordre correct des mots pour produire des phrases, il devient difficile de comprendre pourquoi l’ordre devrait être le sien. Il devient aussi peu clair pourquoi on choisirait d’étudier les langues et les littératures humaines, si elles sont enseignées et apprises de la même manière que les mathématiques ou l’informatique, comme une question de réponses justes ou fausses.
Nous avons vécu dans un monde de littératie post-humaine bien plus longtemps que ne le reconnaissent les éloges actuels de la lecture et de la littérature. La crise actuelle des sciences humaines a une histoire qui est obscurcie par la panique autour des LLMs, et celle, légèrement plus ancienne, autour des smartphones. Le « learnification » néolibéral et les tests d’alphabétisation ont causé énormément de dégâts aux humanités en les soumettant à la rationalité de l’exécution mesurable des tâches. Si les jeunes en 2026 se sentent intimidés par le langage et supposent qu’une machine l’utiliserait « mieux » qu’eux, il faut se demander comment et pourquoi le langage est devenu quelque chose à évaluer statistiquement. Les origines de la crise remontent encore plus loin dans le passé.
Dans les années 1940, le problème de la communication a été repensé selon deux traditions parallèles. Les deux, à leur manière, s’interrogeaient sur la façon dont un agent pouvait transmettre un message à un autre dans un monde de bruit et de chaos. La cybernétique, initiée par Norbert Wiener, offrait un moyen d’étudier et de modéliser les systèmes de contrôle, qu’ils soient humains, d’organismes non humains, des machines, ou des combinaisons des trois. Dans cette première tradition, le langage (comme celui d’un ordre militaire ou d’une publicité persuasive) est devenu un outil pour influencer le comportement. Parallèlement, la théorie de l’information, telle que développée par Claude Shannon, proposait une théorie mathématique de la communication. L’information contenue dans un message pouvait être calculée quantitativement, en termes d’improbabilité qu’un ensemble donné de signes soit placé dans un ordre donné, indépendamment du sens.
Dans les années qui suivirent, ces deux traditions fournissent les bases à la fois du développement de l’informatique numérique et du tournant cognitif en psychologie. Ces évolutions étaient étroitement liées, comme l’a détaillé le célèbre cognitive scientist français Jean-Pierre Dupuy. Le cognitivisme modélisait l’esprit et le cerveau humains comme des systèmes de traitement de l’information, selon les lignes tracées par Shannon, dans une analogie délibérée avec les ordinateurs numériques. Les processus cognitifs d’apprentissage et de communication pouvaient être étudiés chez l’homme dans les mêmes termes que chez les machines, une fois que la psychologie abandonna les problèmes humanistes de compréhension, d’interprétation et de sens. La preuve de l’apprentissage résidait dans une communication efficace, c’est‑à‑dire dans l’assemblage des mots et d’autres symboles dans le bon ordre.
Une telle forme de communication ne nécessite pas un sujet humain capable d’extraire sa subjectivité, d’interpréter le sens ou d’empathie envers un auteur ou un locuteur. Elle s’obtient plutôt par la reconnaissance de motifs et le calcul mathématique, précisément les techniques que les machines peuvent exécuter à une échelle plus grande et à une vitesse supérieure à celle des cerveaux humains. L’approche probabiliste de l’information par Shannon suppose que les messages se situent sur un spectre, entre une probabilité de un (où rien de nouveau n’est communiqué) et zéro (où il n’y a que du bruit pur). C’est sur ce postulat que les LLMs peuvent compléter des phrases pour nous, en prédisant quels mots apparaîtront probablement ensuite. La révolution cognitive — qui devait transformer la pédagogie à la fin du XXe siècle — a utilisé ces méthodes et théories post-humaines pour modifier radicalement la conception de la cognition et de la communication humaines.
La tentation des humanistes et des théoriciens culturels est de reculer face à cette mécanisation de l’esprit, ce qui se comprend au regard de ce qui est arrivé à l’étude de la littérature, de l’histoire et des langues au cours des deux dernières décennies. Cependant, les récentes histoires intellectuelles remettent en cause ce romantisme confortable. Le fascinant Code: From Information Theory to French Theory, de Bernard Geoghegan, raconte une histoire méconnue selon laquelle, au milieu du XXe siècle, le projet de réduire la communication à des probabilités s’est croisé avec l’ambition structuraliste de fonder l’analyse culturelle sur une science générale de la signification.
Le structuralisme, tel qu’avancé dans les années 1950 et 1960 par Claude Lévi-Strauss et Roland Barthes, partage plusieurs ressemblances familiales avec la théorie de l’information. Les deux cherchaient à comprendre la communication en tant que telle, en étudiant les relations internes dans des systèmes symboliques. Tous deux ouvrirent des portes vers le post-humanisme, dans lequel la question de la subjectivité et de l’interprétation pouvait être simplement mise de côté au profit de l’attention portée aux réseaux de signes. Le célèbre essai de Barthes de 1967, La Mort de l’Auteur, a libéré une génération d’étudiants en sciences humaines de la question du sens intentionnel et de la profondeur interprétative au profit d’une analyse intertextuelle et intratextuelle. Cela a émergé après que Michel Foucault ait écrit Les Mots et les Choses, qui s’était résolu à rêver que « l’homme » puisse être bientôt effacé, « comme un visage dessiné dans le sable au bord de la mer. »
De manières différentes, la théorie de l’information et le structuralisme prolongent tous deux un projet de décodage dans toutes les directions, lisant la société dans son ensemble comme un système de signes et de textes, et dissolvant la distinction entre littérature et société, ou entre computation et société. Alors que les structuralistes adoptaient un vernis de radicalisme parisien, promettant de perturber le pouvoir par le décodage, l’argument de Geoghegan est que le point final était conservateur, neutralisant la résistance politique en la réduisant à une forme d’études littéraires. Les deux volets de la théorie de l’information et de la théorie culturelle, qui semblaient progresser séparément dans les années 1950, ont été de plus en plus réunis à partir de la fin du XXe siècle, d’abord lorsque la « littératie » est devenue quelque chose à mesurer sur la base de l’exécution des tâches (une forme de communication, comme le verrait Shannon), puis à l’ère du capitalisme des plateformes, lorsque les vastes archives culturelles devinrent techniquement calculables comme information. Les « humanités numériques » représentent l’aboutissement d’un flirt qui remonte probablement à l’époque d’après-guerre. « Culture », « société » et « information » sont désormais toutes disponibles pour le même type d’analyse disciplinaire: celle pratiquée par les algorithmes.
Cette insistence selon laquelle les sciences humaines ne se distinguent plus des mathématiques est la prémisse du livre audacieux et redoutable de Leif Weatherby, Language Machines: Cultural AI and the End of Remainder Humanism, une théorie post-2022 s’il en est. Pour Weatherby, les LLMs nous confrontent à une réalité brutale que nous habitons depuis au moins les années 1940, mais que nous préférons esquiver en nous accrochant à un idéal culturel d’exceptionnalisme humaniste (« remainder humanism »). Les LLMs démontrent la vérité centrale exprimée à la fois par la théorie de l’information et par le structuralisme: le langage et la communication existent indépendamment de ce que nous pensons des esprits humains. Notre difficulté à parler des LLMs sans les anthropomorphiser signale à quel point nous sommes encore prisonniers d’un point de vue pré-structuraliste, dans lequel le sens et la signification ne sont des choses que les humains sont capables de faire. Le LLM, tout comme l’anticipait Geoghegan, représente une fusion de techniques probabilistes et linguistiques qui n’est pas moins mathématique pour être culturel, et pas moins culturel pour être mathématique.
Placée dans cette longue histoire intellectuelle, la crise présente semble être l’incapacité à appréhender des transformations bien plus lentes et profondes dans le statut du texte au sein de la société. La panique actuelle autour des écrans et de l’IA peut être enracinée dans les dommages tangibles qu’ils portent au développement intellectuel des enfants et des étudiants. Mais lorsque cette panique engendre des idéaux romantiques des humanités comme une forme de « travail d’artisan », elle obscurcit ce que la littératie, la lecture et la communication ont réellement signifié pour la grande majorité des gens. Qu’ils le veuillent ou non, les défenseurs les plus passionnés des humanités donnent souvent l’impression de vouloir revenir non seulement à un monde d’avant 2022, voire d’avant 2010, mais à un monde antérieur au milieu du XXe siècle, avant que le glissement vers le post-humanisme ne commence.
À quoi pourrait ressembler une approche alternative de l’alphabétisation? Il serait utile de viser à séparer culture et calcul dans l’école ou l’université. Un tel programme devrait aussi s’attaquer à l’industrie Edtech, qui a élevé la « learnification » à de nouveaux sommets, en tirant profit du développement de systèmes de rétroaction qui réduisent l’espace pour l’expérimentation, l’erreur et le nonsense créatif. Un aspect démoralisant des cas de plagiat que j’évoquais dans mon essai de 2022 (mais aussi chez les étudiants en général) était que beaucoup semblaient envisager l’écriture comme une suite de pièges, qu’ils étaient certains de rencontrer tôt ou tard. Afin d’éliminer le risque, ils voulaient savoir à l’avance comment un essai devrait être structuré, ce qu’il devrait contenir et comment il devrait être exprimé. La menace posée par les LLMs n’est pas tant d’éliminer la difficulté de la lecture et de l’écriture (comme le voudraient les humanistes agonistes), mais d’éliminer le jeu, l’incertitude et les erreurs intrigantes.
Ce qu’il faut raviver n’est pas un idéal classique de « l’Homme », mais, selon Weatherby, la poésie. La génération textuelle, écrit-il, « place la poésie à une extrémité d’un spectre, l’idéologie occupant l’autre ». Lorsque nous nous sentons obligés d’utiliser les mots corrects dans l’ordre juste, par crainte des conséquences, nous sommes les victimes d’une idéologie. Les LLMs nous permettent de prendre connaissance de nos propres contraintes idéologiques, nous montrant comment notre culture a été rationalisée, disciplinée et limitée à certaines formes d’expression. La poésie, en revanche, exploite l’improbable, fondée sur la liberté supposée de disposer les mots dans un ordre inattendu et inédit. L’objectif n’est pas que seuls les humains puissent écrire une phrase improbable; les machines le peuvent aussi. Ce qui compte, c’est qu’un étudiant ait la liberté d’en essayer une, et de se tromper.
L’alphabétisation telle qu’elle est aujourd’hui est profondément idéologique. La lecture est devenue une habitude de traitement cognitif, nécessaire pour soutenir les types d’« analystes symboliques » (travailleurs du savoir d’élite, capables de naviguer entre chiffres et récits) autrefois considérés comme au cœur du capitalisme post-industriel. Étant donné que nombre de ces métiers apparaissent aujourd’hui comme les plus menacés par la révolution IA, il y a une opportunité de libérer l’analyse symbolique des exigences de l’économie de la connaissance, et de faire des cours d’anglais des lieux rares de liberté.
William Davies est un écrivain et chercheur basé à Londres. Il est boursier de l’Open Society pour 2026-27. Ses écrits sont disponibles sur le site Williamdavies.blog.
