Dans la continuité de mon travail autour de l’identité numérique, j’ai commencé à réfléchir à une nouvelle séance consacrée à l’intelligence artificielle.

En effet, l’intelligence artificielle prend une place désormais grandissante dans le quotidien des élèves : moteurs de recherche, recommandations de vidéos ou de musiques, assistants vocaux, reconnaissance faciale, mais aussi IA génératives comme ChatGPT, Claude, Mistral, Gemini, Midjourney…

L’idée était de proposer aux élèves un temps pour comprendre, questionner et réfléchir, en alternant échanges autour de leurs propres usages, réflexions collectives, analyse d’images ou de vidéos, apports d’informations.

Voici une première version de mon diaporama, qui évoluera certainement au fil des expérimentations en classe, mais aussi au rythme des évolutions très rapides de l’IA.

Plutôt que de chercher à dresser un état des lieux exhaustif d’outils qui seront peut-être déjà dépassésdemain, il m’a semblé plus intéressant de poser avec les élèves de grandes questions qui resteront pertinentes quelle que soit l’évolution de la technologie :

Comment fonctionne une IA ? Peut-on lui faire confiance ? Quelles sont ses limites ? Que signifie apprendre à l’heure de l’IA ? Comment l’utiliser sans renoncer à réfléchir par soi-même ?

L’objectif n’est donc pas de dire aux élèves d’être « pour » ou « contre » l’IA, mais de leur donner quelques clés pour comprendre ses possibilités, identifier ses limites et construire une utilisation raisonnée et responsable en classe et à la maison. Comment utiliser l’IA sans renoncer à réfléchir par soi-même ?

Ce résumé a été fait en dialoguant avec l’IA Chat Gpt !

1. Qu’est-ce qu’une intelligence artificielle ?

Avant de commencer, je propose un questionnaire aux élèves, pour faire le point sur leurs connaissances et usages de l'IA.

L’intelligence artificielle peut être définie comme un ensemble de techniques permettant à des machines d’effectuer des tâches qui nécessitent habituellement certaines capacités humaines : reconnaître, classer, prédire, prendre des décisions, comprendre ou produire du langage, par exemple.

Le diaporama revient brièvement sur l’histoire de l’IA. L’idée se développe dans les années 1950, notamment avec les travaux d’Alan Turing et sa réflexion sur la possibilité pour une machine d’imiter certaines capacités humaines. Le terme « intelligence artificielle » est ensuite utilisé en 1956 lors de la conférence de Dartmouth, considérée comme l’un des actes fondateurs du domaine.

Les premières IA étaient principalement conçues pour effectuer des tâches précises. L’essor récent des IA génératives a marqué une nouvelle étape : ces systèmes peuvent produire du texte, des images, de la musique ou des vidéos à partir d’instructions formulées par l’utilisateur.

2. Différentes formes d’IA

Le diaporama distingue notamment :

• Les IA prédictives qui analysent des données pour reconnaître, classer, recommander ou prédire. Par exemple, un système de recommandation peut analyser les vidéos déjà regardées pour proposer de nouveaux contenus.

• Les IA génératives non principalement conversationnelles, qui produisent un contenu à partir d’une consigne : une image avec Midjourney, une chanson avec Suno, une vidéo avec certains outils spécialisés…

• Les IA génératives conversationnelles, comme ChatGPT ou Gemini, avec lesquelles l’utilisateur peut dialoguer et qui peuvent produire différentes formes de contenu à partir des demandes formulées.

Une distinction est également faite entre chatbot et IA conversationnelle : un chatbot est un programme permettant de dialoguer avec un utilisateur, mais il peut fonctionner avec de simples réponses préprogrammées. Les chatbots utilisant une IA conversationnelle peuvent, eux, traiter des demandes nouvelles et produire des réponses adaptées.

1. Des limites techniques

Une réponse produite par une IA peut être très convaincante tout en étant fausse. Les IA génératives produisent leurs réponses à partir de modèles entraînés sur de grandes quantités de données et peuvent générer des informations inexactes ou inventées : ce sont les fameuses « hallucinations ».

Le diaporama explique également, de manière simplifiée, le fonctionnement probabiliste des IA génératives : elles produisent une réponse en calculant quelles suites de mots, de pixels ou de sons sont statistiquement les plus plausibles à partir de leur modèle.

Les données utilisées pour entraîner les modèles ont été produites ou sélectionnées par des humains. Elles peuvent donc contenir des erreurs, des stéréotypes, des préjugés ou des représentations déséquilibrées. Les résultats peuvent également être influencés par les choix effectués lors de la conception et du réglage des systèmes : ce sont les biais algorithmiques.

Enfin, les IA peuvent parfois adopter un comportement de complaisance (sycophancy). Elles peuvent être trop enclines à valider le point de vue de l’utilisateur au lieu de le contredire. Cela rappelle aux élèves qu’une réponse formulée avec assurance n’est pas nécessairement une réponse vraie.

L’IA peut être utile, mais doit rester soumise à notre esprit critique.

2. Des limites éthiques

L’éthique est présentée simplement aux élèves comme le fait de réfléchir à ce qui est bien ou mal, juste ou injuste, avant d’agir. L’utilisation de l’IA soulève des questions :

• les données personnelles : quelles données transmettons-nous aux outils et que deviennent-elles ?

• le droit d’auteur : peut-on utiliser ou reproduire n’importe quel contenu ?

• la désinformation : que devient notre rapport à l’information lorsque des machines peuvent produire très rapidement des contenus réalistes mais faux ?

• l’impact sur le travail et les métiers : comment l’IA transforme-t-elle certaines activités professionnelles ?

• l’impact environnemental : quels sont les besoins en énergie et en infrastructures nécessaires au fonctionnement de ces systèmes ?

3. Des limites pédagogiques

L’enjeu central du diaporama concerne enfin l’utilisation de l’IA pour apprendre.

Si l'élève demande à une IA de faire un exercice ou de rédiger un devoir à sa place, il obtient peut-être rapidement une réponse, mais il risque de ne pas effectuer les activités mentales nécessaires à son apprentissage : chercher, mémoriser, raisonner, faire des liens, se tromper, corriger et reformuler.

L’objectif est donc de faire comprendre aux élèves que l’effort intellectuel n’est pas un obstacle à l’apprentissage : il en fait partie.

La question devient alors : comment faire de l’IA une aide pour apprendre, plutôt qu’un moyen d’éviter d’apprendre ?

III – UTILISER L’IA DE MANIÈRE RESPONSABLE

1. Réflexion et engagement

Après avoir découvert les possibilités et les limites de l’IA, les élèves sont amenés à réfléchir à leurs propres usages et à construire une charte d’utilisation de l’IA en classe.

Ils identifient notamment ce qu’ils peuvent demander à une IA pour les aider à apprendre :

• reformuler une consigne qu’ils n’ont pas comprise ;

• chercher des idées qu’ils vont ensuite développer eux-mêmes ;

• vérifier une notion, puis contrôler l’information avec une source fiable ;

• relire un texte et les aider à repérer des erreurs ;

• demander des explications ou des indices plutôt que la solution directement.

À l’inverse, ils réfléchissent aux usages qui les privent de l’activité nécessaire à leur apprentissage :

• faire rédiger un devoir que l’on rend ensuite comme le sien ;

• faire résoudre un exercice à sa place ;

• copier-coller une réponse sans la comprendre ni la vérifier.

2. Apprendre à bien prompter

Une dernière partie propose aux élèves une méthode simple pour formuler des demandes précises à une IA.

La méthode « ACTIF » les invite à réfléchir avant d’écrire leur prompt :

A – Action : sur quel sujet je veux travailler ?
C – Contexte : dans quelle situation et pour quel usage ?
T – Ton : comment l’IA doit-elle exprimer sa réponse ?
I – Informations : que doit-elle savoir et quelles contraintes doit-elle respecter ?
F – Format : sous quelle forme je veux la réponse ?

Mais l’objectif n’est pas seulement d’obtenir une meilleure réponse.

Les élèves sont également invités à demander à l’IA de les aider à réfléchir : donner un indice plutôt que la solution, expliquer une erreur, poser des questions pour vérifier leur compréhension, proposer des pistes qu’ils pourront ensuite développer eux-mêmes.

Cette séquence cherche à dépasser l’opposition simpliste  « pour ou contre l’IA ».

L’enjeu est plutôt de développer chez les élèves une véritable culture de l’IA : comprendre comment elle fonctionne, connaître ses limites techniques, éthiques et pédagogiques et apprendre à l’utiliser avec discernement.

L’objectif n’est pas seulement de finir plus vite son travail : c’est d’apprendre. L’IA peut devenir un outil au service de la réflexion et des apprentissages, à condition de ne pas faire à la place de l’élève le travail intellectuel qui lui permet de progresser.

• ❓ Se poser des questions.

• 💭 Réfléchir avant de faire confiance à une réponse.

• 🔎 Vérifier les informations avec des sources fiables.

• ✍️ Produire et reformuler avec ses propres mots.

   

L’IA peut aider à penser. Elle ne doit pas penser à notre place !