Le guide pratique de l’IA à l’Inspé de l’académie de Créteil
une approche technique, pédagogique et critique de son usage dans un cadre scolaire et universitaire.
L’IA s’est imposée depuis deux ans comme un vecteur de transformation des pratiques d’enseignement, aussi bien dans l’Ecole que dans le supérieur. Son usage bouscule, entre autres, l’accès aux savoirs, la réalisation des travaux demandés, les modalités d’évaluation, voire de notation. Ce guide basé sur l’expérimentation de l’IA en formation, permet de faire un point sur ses dimensions techniques et ses implications pédagogiques, en intégrant des multiples biais que son usage et la littérature associée permettent de repérer.
Navigation rapide
Résumé
L’IA et son usage ne se résument pas à un recours à un outil technique. Son irruption dans le paysage éducatif transforme profondément les pratiques, en termes d’enseignement et d’apprentissage, influençant l’accès aux savoirs, la réalisation des travaux et même les modalités d’évaluation. Son usage, aussi bien par les enseignants que par les étudiants, implique de repenser en profondeur certaines de nos conceptions professionnelles fortement ancrées.
Le guide pratique de l’Inspé de l’académie de Créteil explore les implications techniques, pédagogiques et critiques de l’utilisation de l’IA dans le cadre scolaire et universitaire. À travers l’expérimentation, ce guide met en lumière les enjeux de son usage tout en proposant des pistes pour son intégration responsable dans les formations. En prenant en compte les biais, les « hallucinations » des IA, ainsi que les bonnes pratiques d’utilisation, il cherche à fournir une compréhension critique et éclairée de ces outils.
Objectifs
Le guide a pour principaux objectifs :
- Faire une mise à jour concernant les différentes techniques de recours à l’IA (prompt)
- Montrer l’étendue des possibilités offertes par l’IA, mais aussi les limites inhérentes à son usage
- Sensibiliser les enseignants et futurs enseignants à l’usage critique de l’IA, en intégrant les biais potentiels et les erreurs générées par ces technologies.
- Imaginer des bonnes pratiques et des ressources pour intégrer l’IA de manière éthique et responsable dans les pratiques pédagogiques.
- Développer des compétences en « prompt engineering » pour optimiser l’utilisation des IA en classe et en formation, afin de maximiser leur efficacité.
Contexte
Depuis deux ans, l’IA générative s’impose de plus en plus dans les formations scolaires et universitaires. Ce guide intervient dans un contexte où l’IA devient un outil quotidien, influençant la manière dont les enseignants conçoivent leurs cours et accompagnent leurs élèves. Le défi est multiple : comment utiliser ces outils pour enrichir les enseignements tout en préservant la liberté pédagogique et l’intégrité académique ? En particulier, la question se pose pour les formateurs de futurs enseignants qui devront naviguer entre l’innovation technologique et l’éthique professionnelle.
L’IA apparait comme un facilitateur techniquement très accessible. Pour autant, aussi aisé d’apparence soit-il, son usage comporte des risques, notamment en raison des biais dans les données d’entraînement, des erreurs générées par les IA (hallucinations) et de la dépendance accrue aux technologies. Il est donc nécessaire de développer une réflexion approfondie sur l’intégration de ces outils dans le processus éducatif.
Déroulé
1.Présentation de l’IA générative
L’intelligence artificielle générative est un modèle d’IA capable de créer du contenu original à partir des instructions données par l’utilisateur. Ces modèles, comme ChatGPT ou Gemini, sont basés sur des réseaux de neurones qui leur permettent de générer du texte, de l’image, ou d’autres formats. Le guide détaille leur fonctionnement, notamment en abordant les étapes de leur entraînement et les bases du traitement du langage naturel (NLP).
2.Enjeux éthiques et pédagogiques
L’IA, bien qu’un outil puissant, présente des défis majeurs. Parmi ceux-ci, les hallucinations (informations fausses générées par l’IA), les biais culturels, de genre et de confirmation sont des problématiques centrales. Le guide insiste sur la nécessité d’une évaluation critique des contenus générés par l’IA et propose des stratégies pour minimiser les risques associés à ces biais. Il souligne également l’importance de maintenir l’esprit critique et l’autonomie des enseignants dans l’utilisation des technologies.
3.Le rôle de l’IA dans la pédagogie
L’IA est souvent perçue comme un assistant capable d’aider à la création de contenus, la préparation de cours, et la gestion de l’évaluation. Toutefois, son usage ne doit pas se substituer à la réflexion pédagogique. Le guide propose une série d’exemples illustrant comment l’IA peut compléter le travail des enseignants sans compromettre leur créativité. Par exemple, l’IA peut aider à concevoir des séquences pédagogiques ou à générer des exercices de révision, mais le contenu final doit toujours être validé et enrichi par l’expertise de l’enseignant.
4.Les bonnes pratiques d’utilisation
Le guide détaille les principes à suivre pour une utilisation responsable de l’IA : transparence, éthique, vérification des données générées, et complémentarité entre l’IA et l’intervention humaine. Des recommandations pratiques sont données pour éviter les erreurs, notamment en vérifiant systématiquement les informations produites et en encourageant la réflexion critique des élèves face aux contenus proposés par l’IA.
Proposition pédagogique
- Utilisation de l’IA pour la création de supports pédagogiques : L’IA peut aider les enseignants à générer des plans de cours, des exercices, et des évaluations. Cependant, il est essentiel que les enseignants adaptent ces propositions en fonction des besoins spécifiques de leurs élèves.
- Développement du « Prompt Engineering » : Enseigner aux étudiants comment formuler des requêtes efficaces et optimisées pour obtenir des réponses pertinentes de l’IA. Cette compétence devient indispensable pour maximiser l’efficacité de l’IA en classe.
- Évaluation et feedback : L’IA peut aider à la correction automatisée de certains types de travaux (comme des QCM), mais elle ne peut remplacer l’analyse fine et contextuelle d’un enseignant. Les enseignants doivent donc utiliser l’IA pour gagner du temps tout en garantissant que l’évaluation reste une démarche personnelle et formative.