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Utiliser l’IA dans son enseignement
- Utiliser l’IA dans son enseignement
L’Intelligence artificielle est un outil que l’on peut mobiliser pour ses enseignements à l’université. Il peut être considérer comme un réel assistant de l’enseignant pour toutes les étapes de scénarisation pédagogique (conception, animation, évaluation).
Le Pédagolab vous propose des ressources vous permettant à la fois de mieux comprendre le fonctionnement de ces outils, de mieux les appréhender en situation d’enseignement au service de vos pratiques pédagogiques.
FAQ
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L’intelligence artificielle (IA) est une discipline scientifique qui réunit un ensemble de sciences, de théories et de techniques (notamment logique mathématique, statistiques, probabilités, neurobiologie computationnelle et informatique). L’IA est la “capacité d’une machine à faire preuve de capacités semblables à celles de l’homme, telles que le raisonnement, l’apprentissage, la planification et la créativité” (Holmes, W., & Tuomi, I. 2022). |
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L’intelligence artificielle générative (IA générative) est une catégorie d’IA dédiée à la création de données, de contenus ou de productions artistiques, de façon indépendante. L’IA générative produit de nouvelles données qui ressemblent à celles créées par des êtres humains, que ce soit sous forme de textes, d’images, de vidéos ou de musiques par exemple. |
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Les applications de l’IA générative sont multiples. On peut les utiliser pour créer de l’art généré par ordinateur, des textes automatiques, des modèles 3D, des musiques, des vidéos, etc.
L’intelligence artificielle est notamment mobilisée dans l’enseignement pour générer des matériels pédagogiques visant à préparer, mettre en œuvre ou évaluer les apprentissages. |
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Le “prompt” est un mot issu du domaine informatique qui désigne « l’invite » de commande envoyée à un système. La formulation de ce prompt, aussi appelé “requête” en français, conditionne la réponse fournie par l’outil d’IA. Plus les instructions données dans le prompt sont précises et complètes, plus les suggestions et idées fournies sont pertinentes. Dans le cas où l’IA ne trouve pas la “réponse” dans sa mémoire, on dit qu’il “hallucine », c’est-à-dire qu’il invente statistiquement le contenu généré à partir des données assimilées lors de son apprentissage. |
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Un moteur de recherche (tels que Google, Bing, DuckDuckGo, Qwant, etc.) parcourt et indexe le contenu disponible sur Internet. Lors d’une recherche d’utilisateur, celui-ci utilise des algorithmes pour trouver et présenter les ressources les plus pertinentes en réponse à la requête (keywords = mots-clés).
L’IA générative n’est pas un moteur de recherche. Les modèle d’IA générative tels que ChatGPT, gemini ou encore Bing-Copilot utilisent des modèles d’apprentissages profonds pour générer de manière autonome de nouveaux contenus. Ces modèles sont entraînés sur de très grandes quantités de données pour créer du texte, des images, des vidéos, des musiques, etc. Il est possible de « converser » avec l’IA générative à partir d’instructions (prompts) et celle-ci adapte son contenu au fur et à mesure des interactions (prompts ou itérations des requêtes). |
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Il existe une multitude de détecteurs de contenu IA (eux-mêmes fonctionnant avec de l’intelligence artificielle) tels que « GPTZero » ou « zerogpt » ou encore « Copyleaks » par exemple ( lien : https://copyleaks.com/fr/ ) néanmoins leurs taux de fiabilité n’est jamais de 100%, et l’atteindra difficilement au vu de l’évolution constante des modèles d’IA. De plus, plusieurs textes de lois déconseillent fortement en termes de niveau de risque voire restreignent par un droit opposable l’utilisation exclusive de l’IA (cf. « Existe-t-il une règlementation légale lié à l’utilisation de l’IA dans l’enseignement supérieur ? » de cette FAQ).
Pour surmonter cet écueil et « contrer » les capacités génératives des IA, l’enseignant peut mettre œuvre des pratiques pédagogiques visant « les compétences distinctives » (Munn Y,2023) des étudiants par rapport aux IA en proposant des activités d’apprentissage actives et expérientielles. Dans ce cas précis, le résultat attendu de l’activité, objet de l’évaluation de l’enseignant, ne peut être réalisé par une IA. En outre, ces pratiques n’interdisent pas l’utilisation de l’IA par les étudiants dans une étape intermédiaire du processus de réalisation de la tâche à effectuer (exemple : élaboration d’une grille d’évaluation critériée par les étudiants avec une IA dans l’objectif visé par l’enseignant d’une évaluation entre pairs d’une présentation orale). Munn, Y. (2023). La taxonomie de Bloom revisitée pour un apprentissage significatif à l’ère de l’IA, Le Carrefour UQAM (enseigner.uqam.ca), CC BY 4.0, par Oregon State University, CC BY 4.0 |
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Plusieurs institutions tels que le parlement européen avec le Règlement européen visant à encadrer l’usage de l’intelligence artificielle « IA ACT » ou encore la CNIL avec les normes RGPD ont établi des règles précises concernant l’utilisation de l’intelligence artificielle dans tous les domaines de la société.
Concernant les évaluations dans l’enseignement supérieur, l’IA ACT nous indique que l’utilisation de « systèmes d’IA destinés à être utilisés pour évaluer les résultats de l’apprentissage, y compris lorsque ces résultats sont utilisés pour orienter le processus d’apprentissages des personnes physiques dans les établissements d’enseignement et de formation professionnelle à tous les niveaux » est interdit (considéré comme un système d’IA à haut risque) (article 6, paragraphe 2 Annexe III, https://artificialintelligenceact.eu/fr/annex/3/ ). De son côté, la CNIL dispose dans l’article 22 du RGPD la restriction suivante : « La personne concernée a le droit de ne pas faire l’objet d’une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé […] produisant des effets juridiques la concernant ou l’affectant de manière significative de façon similaire ». Cela indique donc que toute personne à le droit de s’opposer à certains traitements automatisés lorsque ceux-ci n’intègrent pas une intervention humaine dans le processus de décision. Ces différents textes de lois sont en constantes évolutions/réflexions ce qui indique que des décisions ou règlementations peuvent évoluer dans les prochains mois. Information à retenir : L’utilisation d’une IA dans le processus d’évaluation dans l’enseignement supérieur ou la formation professionnelle est fortement déconseillé. Consulter le projet de loi « IA ACT » : https://artificialintelligenceact.eu/fr/ai-act-explorer/ |
