2 ressources pédagogiques collaboratives pour mobiliser l’IA
Du secondaire à l’universitaire
Dans notre veille nous relevons deux ouvrages récents, fruits d’un travail collaboratif qui révèle une intelligence collective dans sa conception et qui s’imposent désormais comme des ressources incontournables.
La première ressource propose un scénario d’atelier mains sur les touches dont la visée est de sensibiliser le corps enseignant de l’enseignement supérieur à une utilisation pédagogique d’outils d’intelligence artificielle générative (IAg) .
La seconde offre aux élèves et au corps enseignant du secondaire, et de façon plus large aux citoyens en général, les clés pour appréhender sereinement et intelligemment ces technologies transformatrices.
Scénario d’atelier mains sur les touches pour le corps enseignant
Le Service de soutien à la formation de l’Université de Sherbrooke a conçu une ressource pédagogique intitulée Expérimentation pédagogique d’outils d’IAg en enseignement supérieur. Diffusée sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International, cette ressource s’adresse aux conseiller·ères pédagogiques ainsi qu’à toute personne impliquée dans la formation du personnel enseignant au postsecondaire.
Elle a pour objectif de sensibiliser les enseignant·es de l’enseignement supérieur à une utilisation pédagogique réfléchie des outils d’IA générative , tout en développant leurs compétences numériques afin de favoriser une appropriation autonome, critique et éclairée de ces technologies.
Cette ressource est actuellement en phase de développement et sera en rodage jusqu’au 2 juin 2025. Son contenu est structuré en deux sections principales :
- Une présentation détaillée de la scénarisation de l’atelier, incluant des questions pour animer les discussions et réflexions des participants. Cette section aborde l’art de formuler des requêtes efficaces (rédactique) et propose trois cycles d’expérimentation pratique.
- Un ensemble d’expérimentations pratiques correspondant à des tâches typiques des fonctions d’enseignement, classées par niveaux de difficulté (simple et complexe). Les expérimentations simples visent l’exploration de sujets et la génération d’idées, tandis que les expérimentations complexes permettent de générer un produit concret avec l’IAg.
L’un des aspects clés de la ressource est son alignement avec des balises d’utilisation des outils d’IAG, allant du niveau 0 (interdit) au niveau 4 (libre). Ces balises visent à encadrer l’utilisation de l’IAg dans les contextes d’apprentissage et d’évaluation, et de promouvoir un processus transparent entre la personne enseignante et la personne apprenante. Ce processus implique que le personnel enseignant précise les usages permis et que la communauté étudiante déclare son utilisation de l’IAG, le personnel enseignant étant également encouragé à déclarer ses propres usages.
Cette ressource pédagogique souligne l’importance de l’expertise et de la supervision humaine, les enjeux de confidentialité et de sécurité, les risques de biais et d’homogénéisation des contenus, ainsi que l’impact environnemental des technologies d’IAg.
« L’IA pour les noobs »
La seconde est un livret pédagogique élaboré par un collectif de professionnel·les de terrain réunissant notamment l’association ICARE, le CRIJ Occitanie et plusieurs membres du collectif Coll.in (collectif pour l’inclusion numérique).
Cette ressource collaborative de 30 pages, publiée sous licence Creative Commons BY-NC-SA (Attribution — Pas d’Utilisation Commerciale — Partage dans les Mêmes Conditions), s’adresse à un large public dès le secondaire, souhaitant comprendre l’intelligence artificielle de manière accessible et critique.
Le livret évite le jargon technique et privilégie des explications claires et des exemples concrets. Il positionne clairement l’IA comme un outil plutôt qu’une « baguette magique » ou un « monstre », insistant sur le fait que « l’homme doit décider, la machine gérer ».
Le livret est organisé en plusieurs sections thématiques qui couvrent l’ensemble des aspects de l’IAg.
Fondements historiques et techniques : Le document retrace l’évolution de l’IA depuis Alan Turing (1950) jusqu’aux développements de ChatGPT (2022). Il explique les deux approches principales : l’approche symbolique (basée sur des règles précises) et l’approche basée sur les données.
Types d’apprentissage automatique : Le livret détaille les trois méthodes d’apprentissage machine : supervisé (avec données étiquetées), non supervisé (détection autonome de motifs) et par renforcement (apprentissage par essais-erreurs avec système de récompenses).
IA générative et modèles de langage : Une section spécifique explique le fonctionnement des LLM (Large Language Models), décrivant comment ces outils de l’IA génèrent du texte en prédisant statistiquement la suite la plus probable d’une phrase.
Le livret consacre une place importante aux aspects critiques de l’IA.
Sécurité et bonnes pratiques : Une liste de vérification détaillée guide les utilisateurs et utilisatrices pour une utilisation sécuritaire, insistant sur la vérification des informations, la protection des données personnelles, le respect des droits d’auteur et la transparence sur l’usage de l’IA.
Biais et éthique : Le document souligne que l’IA peut reproduire les stéréotypes et la discrimination présents dans ses données d’entraînement.
Impact environnemental : Une section entière est dédiée à l’empreinte écologique de l’IA. Elle propose des conseils pour une « IA frugale » qui encouragent la limitation des requêtes inutiles et l’utilisation de modèles plus légers.
Conseils d’utilisation : Des astuces pratiques sont proposées pour optimiser l’interaction avec l’IA. Il est conseillé de tester plusieurs réponses, de préciser ses demandes, de reformuler si nécessaire, d’évaluer les réponses et de toujours vérifier les sources.
Le livret pédagogique est remarquablement transparent, puisqu’il documente sa propre création : 110 requêtes texte et 35 images générées, pour une consommation totale estimée à 2,85 kWh.
