Les outils d’IA générative (IAg) sont de plus en plus utilisés par les élèves de terminale générale et technologique pour la réalisation de leurs travaux scolaires et notamment pour la préparation du Grand oral.

Dans le cadre des TraAM documentation, nous nous sommes interrogés sur la conduite à adopter face à ce phénomène : inciter les élèves à délaisser les IAg en les amenant à prendre conscience des limites de ces outils, au risque de se déconnecter de leurs usages réels, ou les accompagner pour un usage clairvoyant qui les aide à progresser ?

La séance proposée ici nous permet d’explorer cette deuxième piste.

Image par Gerd Altmann de Pixabay

 

Comment répondre aux écueils de l’usage des IAg ?

 

Tous les élèves n’ont pas la même utilisation des IAg pour leur travail scolaire. Différents profils d’utilisateurs (les « engagés réflexifs », les « occasionnels légalistes » et les « scolaires opportunistes ») ont ainsi été mis en lumière par Cédric Naudet. (1)

Dans la pratique, l’observation des usages des IAg par les élèves nous a permis de reconnaître ces différents profils et amenés à plusieurs constats :

– l’IAg est utilisée par certains comme un outil pour éviter tout effort intellectuel de formulation, analyse, synthèse… On parle alors de décharge cognitive. (2)

“La décharge cognitive (aussi appelée délestage cognitif ou paresse cognitive) est un concept qui désigne le fait de déléguer à un outil d’IA une activité cognitive.”

Certains élèves soumettent même au chatbot choisi le travail “en entier” et le rendent tel quel, parfois sans même lire la consigne, en soumettant la photographie de l’énoncé à l’IAg.

Une étude menée par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT)  auprès de 54 étudiants a démontré que

“l’utilisation des outils d’IA génératives réduisait significativement l’engagement cognitif et l’effort intellectuel nécessaire pour transformer une information en connaissance.” (Ioan Roxin) (3)

Un de nos objectifs sera donc d’amener les élèves à prendre conscience de l’importance de l’entraînement pour progresser et de l’engagement cognitif pour s’approprier une connaissance.

 

– Souvent, les élèves utilisent les IAg sur un sujet qu’ils ne maîtrisent pas. Il leur est difficile dans ces conditions de faire preuve d’esprit critique face aux réponses générées, de repérer les erreurs et les hallucinations ou les biais implicites.

Il nous faut donc aider les élèves à comprendre le fonctionnement des agents conversationnels (une génération statistique de réponses vraisemblables) mais également à opérer un travail de réflexion préalable à l’utilisation des IAg pour développer leur connaissance du sujet et leur capacité à évaluer les réponses obtenues grâce aux IAg.

 

– Les inégalités dans l’usage de l’IA résultent de rapports inégaux à l’École et d’une conscience variable des attendus scolaires implicites.

“Les difficultés ne relèvent pas de simples déficits individuels, mais résultent de la rencontre entre les attentes implicites du cadre scolaire et les dispositions des élèves, socialement construites et inégalement distribuées. L’introduction d’outils comme l’IAg dans le travail scolaire ravive cette tension : comprendre ce que l’on attend de ces outils, savoir en détourner les réponses, en faire un levier d’apprentissage – tout cela suppose une maîtrise implicite des codes scolaires que tous les élèves ne partagent pas également.” (1)

Au cours de la séance, nous amènerons les élèves à identifier des attendus implicites de l’épreuve de Grand oral et plus généralement des travaux scolaires.

 

Cadre de la séance

 

 

Objectifs
  • Connaître les attendus du Grand oral
  • Comprendre le fonctionnement de l’IA et découvrir des notions : tokenisation, prompt, hallucination, etc.
  • S’interroger sur les enjeux de l’IA, les intérêts et limites pour l’apprentissage
  • S’approprier les notions d’argument, preuve, source
  • Faire évoluer sa pratique pour un usage raisonné et raisonnable de l’IA
  • Développer son esprit critique et son travail de réflexion en amont et en aval de l’utilsation des IAg

CRCN

Mener une recherche ou une veille d’information

EMI

  • Comprendre et s’approprier les espaces informationnels
  • Argumenter, analyser, développer un point de vue

 

 

Déroulé

 

Heure 1 – Formuler un prompt, évaluer la réponse de l’IA, prendre conscience des intérêts et limites des IAg pour son travail scolaire

 

Cette première heure est une variante d’une séance menée plus tôt dans l’année en enseignement scientifique avec des 1ère générales (voir séance 2)

Nous nous appuyons sur un support projeté tout au long de la séance. Les liens varient d’un groupe à l’autre.

 

Après l’installation des élèves, nous rappelons les attendus du Grand oral et les objectifs de la séance : réfléchir à son utilisation scolaire des IAg, en comprendre les intérêts et limites et s’approprier une méthode pour un usage raisonné et raisonnable des IAg pour la préparation du Grand oral

 

1- Votre pratique de l’IA. Un sondage pour commencer

Question 2

 

Une évaluation des pratiques des élèves est proposée grâce à un sondage en ligne.

L’objectif est de repérer les fréquences d’utilisation de l’IA et les différents usages scolaires.

Les résultats sont ensuite affichés et commentés. Exemple avec les résultats pour un groupe (8 élèves présents).

 

 

 

 

 

2- Utiliser l’IA pour un travail scolaire. Testons les IAg avec une question de Grand oral

 

Doc élève gp1 Heure 1 Mercatique

Il est ensuite demandé aux élèves d’utiliser une IAg pour répondre à une question qui pourrait être une problématique de Grand oral avec des consignes de forme (un texte d’une trentaine de lignes) et de fond (arguments, exemples et sources fiables, pertinentes et récentes). Le sujet, choisi par le professeur de discipline, change selon la spécialité du groupe.

  • Spécialité Mercatique : « Montrez que la transformation numérique dans les activités de production et de distribution menée par une entreprise a pour but la performance globale de l’entreprise. »
  • Spécialité Ressources humaines : « La qualité de vie et des conditions de travail (QVCT), mise en œuvre dans le cadre d’une démarche RSE (Responsabilité Sociale des Entreprises), peut-elle contribuer à la motivation des salariés et à la performance de l’organisation ? »
  • STI2D : « L’électrification des moyens de transport est-elle une solution viable pour nous permettre de respecter les engagements internationaux en matière de lutte contre le dérèglement climatique ? »

Les élèves travaillent en groupes de deux ou trois. Ils peuvent ainsi discuter du choix de l’outil, éventuellement en tester plusieurs et poster la réponse qui leur semble la plus qualitative.

Chaque groupe doit ensuite poster sur le tableau collaboratif, dans la colonne qui leur est attribuée, les noms des élèves concernés, l’outil utilisé, puis le ou les prompts fournis et la ou les réponses générées.

Il est ensuite explicitement demandé de lire la réponse générée par l’IA pour repérer et comprendre les arguments principaux, les exemples et les sources proposées. On leur accorde la possibilité de prendre en notes les idées principales.

La première partie du travail est effectuée par chaque binôme sans difficulté. Comme nous l’avions prévu, le point 3 de la consigne (“lire la réponse, etc.”) est délaissé par les élèves.

 

3- Surprise !

 

Doc élève Test suprise

Nous informons les élèves que nous allons maintenant évaluer leur compréhension de la réponse et leur appropriation des informations par l’IA. Il leur est demandé d’écarter les téléphones et leurs documents.

Nous reproduisons ici à notre échelle une étape de l’expérience du MIT.

Il est demandé aux élèves de citer trois arguments et une source proposés par l’IAg qu’ils ont utilisée. Le test dure 5 minutes maximum mais on ramasse les copies dès que les élèves pensent avoir mis tout ce dont ils se souvenaient.

Sans surprise, comme dans l’expérience du MIT, 80% des élèves de chaque groupe ont contourné le “processus d’encodage profond de la mémoire”(5) et ne sont pas capables de citer des parties des réponses générées par l’IAg.

L’expérience marque les esprits des élèves. Ils prennent conscience qu’ils ont le plus souvent ignoré une étape primordiale de leur travail : ils ont fourni une information mais n’ont pas amorcé le processus permettant de la transformer en connaissance.

L’IAg n’apprend pas, ne comprend pas à notre place. Un travail de tri, de vérification des informations et d’appropriation du contenu est nécessaire après la génération de la réponse.

 

4- Évaluons les prompts et réponses

Il est demandé aux élèves d’évaluer les réponses fournies par les IAg sur le fond et la forme, puis plus généralement les intérêts et limites de l’utilisation de l’IA pour ce travail (au moins 4 arguments par colonne). Les observations sont ensuite mises en commun.

On projette le pad collaboratif. Attention : une fois postées sur le tableau collaboratif, leur mise en forme des réponses disparaît (titres, liens, etc.).

La comparaison du contenu des réponses (arguments, exemples) est commentée par le professeur de spécialité. Si les réponses sont le plus souvent claires et structurées, c’est l’occasion de repérer les éventuelles erreurs et imprécisions. On revient sur les notions d’argument et de preuve abordées lors d’une séance antérieure. Le professeur documentaliste se concentre sur la question des sources. Sur ce point, différentes observations peuvent être faites :

  • certaines réponses ne contiennent pas de sources ;
  • les sources citées ne correspondent pas forcément aux informations proposées dans la réponse ;
  • certaines sources n’existent pas (exemple : Usine Digitale, “Comment Renault digitalise ses usines”, mars 2024) ;
  • certaines sources sont trop vagues et non vérifiables (exemple : lien générique vers le site de l’OCDE).

On note ensemble au tableau les intérêts et limites des réponses générées par les différents chatbots au sujet posé puis, plus généralement, de l’utilisation de l’IAg pour un travail scolaire.

Points positifs Points négatifs
  • Présentation, structuration de la réponse
  • Clarté du propos
  • Réponse plausible (semble vraie)
  • Des sources sont fournies
  • Orthographe et syntaxe correctes
  • Gain de temps
  • Peu d’effort à fournir pour un résultat convaincant
  • Disponibilité
  • On peut faire le travail sans avoir rien retenu, compris et même sans lecture du sujet 
  • Les consignes ne sont pas toujours respectées
  • Certaines sources n’existent pas ou sont non vérifiables (liens vers la page d’accueil d’un site. Exemple : OCDE)
  • Certaines sources sont non adaptées (trop complexes) ou non exploitables
  • Comment savoir si c’est juste quand on n’est pas spécialiste du sujet ? Comment trouver des preuves ?
  • Réponse formatée, manque d’originalité avec des formulations propres à l’IA
  • Impact environnemental
  • Plausibilité ≠ vérité. Risques d’erreurs, hallucinations, biais divers dans la réponse (fonctionnement de l’IAg et préparation des données).
  • Difficulté d’évaluer la réponse sur un sujet qu’on ne maîtrise pas.
  • Délégation de son travail : pas d’entraînement personnel, pas de compréhension et de mémorisation de la réponse 
  • Triche, fraude

 

Au fil de la discussion, les élèves complètent le tableau sur leur document.

C’est l’occasion de parler du fonctionnement des IAg (génération probabiliste de réponses, corpus de données des IAg, risque de non-réfutation des informations erronées, biais liés à la préparation des données, etc.) mais aussi d’aborder le rapport des élèves à l’apprentissage :

  • tendance à la délégation cognitive pour gagner du temps et optimiser le résultat ;
  • méconnaissance des attendus implicites : derrière la recherche d’information, l’appropriation de connaissances et le développement de compétences sont attendus ;
  • nécessité de croire en ses capacités de progression ;
  • méthodes de travail : comment s’entraîner, mémoriser, vérifier sa compréhension d’un sujet ?

 

5- À partir des points négatifs relevés (limites), comment utiliser l’IAg pour apprendre et améliorer son travail ?

Ce temps prend la forme d’une discussion. On note les propositions au tableau avant de conclure ensemble avec la distribution du document élève H2 et le commentaire de cette infographie (page 2 du doc élève H2) :

L’IAg et grand oral, un assistant à ma réflexion personnelle

 

L’idée est d’arriver à une utilisation pensée et mesurée des IAg. Dans la suite de la séance, la consigne donnée aux élèves sera de recourir à cet outil comme s’ils demandaient de l’aide à un professeur particulier dont le rôle serait de proposer des pistes plus que des solutions.

 

Heure 2 – Construire un étayage pour une utilisation responsable, raisonnée et raisonnable de l’IAg pour le Grand oral

 

L’objectif de cette deuxième heure est d’accompagner les élèves dans une utilisation ponctuelle, efficace et utile des IAg, pour la préparation du Grand oral. L’accent est mis sur les étapes de travail indispensables en amont et en aval de l’utilisation de ces outils.

Comme le montre une étude menée par Google, de l’Université de Chicago et du Santa Fe Institute,

“[…] un outil d’IAg ne compense pas le manque de compréhension — il l’expose. […] Le concept d’étayage est crucial. L’IA générative ne fonctionne que si vous construisez l’architecture intellectuelle qui l’encadre. Cela signifie en pratique :

  • Savoir décomposer un problème complexe en sous-étapes.
  • Identifier précisément où l’IAg peut intervenir (et où elle ne le peut pas).
  • Vérifier systématiquement chaque sortie avec rigueur.
  • Intégrer les résultats dans une structure cohérente que vous contrôlez.” (6)

A partir de son propre sujet de Grand oral et de l’avancée de son travail, chaque élève devra :

  • choisir d’utiliser l’IAg pour une tâche précise, limitée à celles proposées ;
  • fournir un travail déconnecté de réflexion préalable à l’utilisation de l’IAg ;
  • formuler un prompt efficace ;
  • après l’obtention de la réponse, envisager le travail personnel à fournir.

Chaque élève doit formaliser à l’écrit ses différentes étapes de réflexion et respecter une règle : ne demander au chatbot que ce qu’il demanderait à son professeur, pour ne pas obtenir de réponses “clé en main” mais des pistes pour progresser.

 

1- Introduction

On présente aux élèves le travail attendu. Un schéma leur donne des pistes de réflexion et des recommandations d’outils selon la tâche choisie (page 2 du doc élève H2).

 

2- Travail autonome

L’étude du MIT (3) citée plus haut montre que l’usage de l’IA “augmente l’activité cérébrale si elle est utilisée après une réflexion sans assistance” (5).

La première partie du travail se fait donc hors connexion.

Il est demandé aux élèves de trouver un axe de travail intéressant avec l’IA dans cette liste en fonction de l’avancée de leur travail de préparation du Grand oral

  • Trouver une problématique
  • Reformuler la problématique
  • Rechercher des informations précises sur le sujet (exemple : actualités, données, textes de loi, solutions techniques)
  • Rechercher des sources fiables (des “preuves” pour vérifier une information déjà trouvée)
  • Trouver des axes de travail
  • Avoir un avis sur sur le travail déjà effectué
  • Adapter un document pour le comprendre

 

Les choix varient selon les groupes et l’avancée dans la préparation du Grand oral (selon la date de la séance). Les tâches les plus souvent choisies sont la recherche ou la reformulation de la problématique et la recherche d’informations.

Le document élève permet de garder une trace de la réflexion préalable. Les professeurs sont là pour guider chacun dans cette tâche qui se révèle la plus ardue.

Doc élève Heure 2

Cette étape amène à travailler la formulation du prompt. La méthode ACTIF est proposée aux élèves. Son utilisation n’est pas obligatoire.

Les élèves utilisent les IAg sur leurs téléphones. Les prompts et réponses sont postés par chacun sur un nouveau tableau collaboratif en vue de la mise en commun.

Les professeurs sont là pour les accompagner dans cette phase de réflexion, les accompagner dans l’identification du travail déjà effectué et les guider dans la rédaction du prompt qui donne à l’IAg le rôle d’un assistant qui accompagne leur processus d’apprentissage et non d’un outil magique qui travaille à leur place.

Pour une recherche de problématique, par exemple, l’élève pourra avant de rédiger son prompt :

  • expliciter ce qu’il connaît de la thématique qu’il a choisie ;
  • présenter le projet (STI2D) ou l’organisation (STMG) qui illustra son propos ;
  • donner les axes qu’il souhaite explorer (en lien avec ses intérêts personnels) ;
  • réfléchir à la forme que prendra la réponse de l’IAg : plusieurs propositions, des questions pour le guider dans sa recherche de problématique.

3- Mise en commun. Conclusion

Une quinzaine de minutes en fin d’heure est réservée à la mise en commun des travaux. Le tableau collaboratif est projeté à la classe. Ce temps permet la comparaison des axes de travail choisis, des prompts et réponses et aussi des réflexions menées en amont et en aval de l’utilisation de l’IAg.

On revient ensuite sur :

  • la part des apports personnels nécessaires et des apports utiles de l’IAg ;
  • ce que chacun a retenu de ce travail (notions, connaissances) ;
  • les compétences développées pendant cet exercice ;
  • les difficultés rencontrées et les questions des élèves ;
  • d’autres exemples d’utilisation de l’IAg pour préparer le Grand oral qui permettent à l’élève de s’entraîner et de parfaire la maîtrise de son sujet : préparation des questions du jury, relecture du texte, etc.

Nous amenons les élèves à cette conclusion : l’IA permet de progresser lorsqu’elle est utilisée pour stimuler la réflexion et non pour éviter un effort.

 

Bilan

 

Cette séance fait suite un autre temps plus tôt dans l’année (en novembre avec les groupes de terminale STMG, en février avec les STI2D) sur la sélection de sources en vue du Grand oral. A cette occasion, certains élèves ont expressément demandé à ce qu’une séance sur l’IA soit programmée. La séance, attendue, s’est donc naturellement plutôt bien passée : pendant la première heure, les questions ont été nombreuses sur le fonctionnement ou les enjeux soulevés par les IAg. La deuxième heure a permis à certains élèves de nous faire part de leurs difficultés à formuler à l’écrit, problématiser, synthétiser et plus généralement, de de leurs doutes sur leur capacité à progresser. Pour ceux qui considèrent leur niveau de performance comme immuable, le recours à l’IAg pour faire le travail à leur place est un pis-aller qui ne fait que renforcer leur sentiment.

Nous avons choisi de laisser les élèves utiliser les outils d’IAg de leur choix pour favoriser le transfert, dans leurs pratiques personnelles, des compétences développées lors de cette séance. Une évaluation de l’évolution des pratiques des élèves est prévue mais elle n’a pas été possible avant la publication de cet article. Il sera intéressant de voir alors quels usages ont été finalement faits de l’IAg pour la préparation du Grand oral, et notamment sur des tâches qu’ils n’ont pas pu tester lors de la séance : adaptation de documents, reformulation, etc.

Cette séance n’a en effet d’intérêt que si elle amène à un réinvestissement tout au long de la préparation du Grand oral. C’est au professeur de spécialité que revient la responsabilité de rappeler les règles de conduite abordées ici.

Un sondage effectué auprès d’un groupe de TSMG par leur professeur de spécialité, quelques semaines après la séance, montre qu’une partie utilise moins les IAg pour leurs travaux scolaires et leurs usages personnels. 
Parmi ceux qui les utilisent encore, la moitié des élèves environ affirment :
– réfléchir plus aux questions à poser avant de les utiliser ;
– vérifier davantage la fiabilité des sources et la pertinence des propositions car l’IA peut se tromper ;
– avoir modifé la formulation de leurs prompts : plus de précision, de reformulation notamment si les réponses ne sont pas pertinentes ou inadaptées pour eux (niveau d’un élève de terminale STMG par exemple).

On peut imaginer en fin d’année une nouvelle séance de préparation aux questions du jury en utilisant une IAg comme le Chatbot dédié au Grand oral  (Chatbot Grand Oral par Pixees ou ChatGO, par exemple) : une fois leur texte rédigé, les élèves pourront demander à l’IAg d’endosser le rôle d’un membre du jury (tour à tour spécialiste et candide) pour qu’il génère des questions inspirées de son écrit.

Plus généralement, la formation des élèves, futurs étudiants puis actifs et citoyens, à l’utilisation de ces nouveaux outils passe par des occasions répétées d’interroger leur pratiques numériques et leur rapport à l’apprentissage.

 

 

Ressources

 

IA et apprentissage

Grand oral

Documents élèves et supports de la séance

(différents pour chaque groupe. Exemple pour le groupe 1, spécialité Mercatique)

Merci à Eléonore Pinston et Juliette Lalyman,  étudiantes en M1 MEEF Documentation (INSPE Besançon) pour leur contribution à la réalisation de l’infographie-guide  « L’IA, un outil pour le grand oral »

L’IA, un outil pour le Grand oral ?
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