Former les élèves à un usage responsable et critique de l’IA

Jour 1 : Comprendre et encadrer l’IA pour soutenir les apprentissages

Comprendre le fonctionnement des IA génératives

• Différencier intelligence artificielle, apprentissage automatique et IA générative.
• Comprendre le rôle des données d’entraînement et le principe de génération probabiliste.
• Identifier l’influence de la consigne, du contexte et du modèle utilisé.
• Expliquer l’absence de compréhension humaine et de garantie de vérité.
• Identifier les causes des erreurs, approximations et réponses inventées.
• Adapter les explications à l’âge et au niveau des élèves.

Mise en activité : apports structurés, comparaison de productions et identification des représentations fréquentes chez les élèves.

Ressources présentées : module Café IA/Inria « Qu’est-ce que l’IA ? », Primàbord, AI4T et Magistère.

Connaître le cadre d’utilisation de l’IA en éducation

• Comprendre le cadre d’usage défini par l’Éducation nationale.
• Adapter les usages au niveau scolaire :
  • sensibilisation sans manipulation directe avant la 4e ;
  • utilisation limitée et accompagnée à partir de la 4e ;
  • utilisation autonome possible au lycée dans un cadre explicite.
• Protéger les données personnelles des élèves.
• Identifier les précautions liées aux comptes, aux informations saisies et aux services utilisés.
• Aborder le droit d’auteur, le droit à l’image et la transparence sur l’utilisation de l’IA.
• Comprendre les limites des outils de détection de contenus générés.

Mise en activité : étude de situations issues du premier et du second degrés et identification des règles applicables.

Ressources présentées : cadre d’usage de l’IA en éducation, recommandations de la CNIL, GAR et Pix IA.

Utiliser l’IA pour apprendre plutôt que pour produire à la place de l’élève

• Distinguer qualité apparente d’une production et apprentissage réel.
• Comprendre les risques de délégation cognitive et d’illusion de maîtrise.
• Identifier les usages favorables aux apprentissages :
  • obtenir un indice ou une explication ;
  • s’entraîner avec des questions progressives ;
  • solliciter un retour argumenté ;
  • confronter plusieurs raisonnements ;
  • rechercher des contre-exemples ;
  • identifier et corriger ses erreurs.
• Distinguer étayage, collaboration, substitution et fraude.
• Définir ce que l’élève doit impérativement réaliser lui-même.

Mise en activité : classement de situations sur un continuum allant de l’aide à la substitution et échanges entre pairs.

Ressources présentées : scénarios disciplinaires Édubase et exemples issus de Pix IA.

Transmettre une méthode d’utilisation critique

• Définir la compétence travaillée avant de recourir à l’IA.
• Produire une première réflexion ou tentative personnelle.
• Formuler une demande qui favorise le raisonnement.
• Ne transmettre aucune donnée personnelle ou confidentielle.
• Vérifier les informations et les sources proposées.
• Repérer les erreurs, biais et omissions.
• Reformuler et s’approprier la production.
• Expliquer le résultat sans l’aide de l’IA.
• Déclarer la manière dont l’outil a été utilisé.

Mise en activité : transformation de demandes conduisant l’IA à réaliser le travail en demandes favorisant l’entraînement et la progression.

Ressources présentées : Compar, Pix IA et ressources Édubase.

Jour 2 : Développer l’esprit critique et transmettre les enjeux d’une IA responsable

Évaluer la fiabilité des contenus générés

• Différencier cohérence, vraisemblance et exactitude.
• Repérer les erreurs factuelles, simplifications et références inventées.
• Vérifier l’existence, l’origine, la date et la qualité d’une source.
• Recouper les informations avec plusieurs sources indépendantes.
• Analyser des textes, images, vidéos ou contenus audio synthétiques.
• Comprendre les limites d’une détection fondée uniquement sur des indices visuels.
• Identifier le rôle des émotions dans la diffusion des contenus trompeurs.

Mise en activité : audit critique d’un corpus de contenus générés et formalisation de critères de vérification.

Ressources présentées : ressources EMI, Édubase, Lumni Enseignement, Compar et module Café IA « IA et information ».

Aborder les enjeux éthiques, culturels et sociaux

• Comprendre l’origine des biais et des stéréotypes.
• Identifier les risques de discrimination et de sous-représentation.
• Interroger la représentation des langues, des cultures et des références.
• Aborder les inégalités d’accès aux outils et aux compétences.
• Comprendre le rôle du travail humain dans l’entraînement et la modération.
• Présenter le colonialisme numérique comme une grille d’analyse des rapports de pouvoir, des dépendances technologiques et de l’appropriation des données.
• Favoriser une réflexion documentée, nuancée et ouverte au débat.

Mise en activité : comparaison de productions, analyse documentaire et débat argumenté.

Ressources présentées : Compar, Data for Good et La Bataille de l’IA.

Présenter les impacts environnementaux sans alimenter l’écoanxiété

• Identifier les ressources nécessaires au fonctionnement des systèmes d’IA : équipements, centres de données, électricité, eau et matières premières.
• Distinguer l’entraînement d’un modèle de son utilisation.
• Comprendre les limites et les incertitudes des estimations disponibles.
• Interroger la pertinence d’un recours à l’IA.
• Présenter les enjeux sans dramatisation ni culpabilisation.
• Distinguer les choix individuels, les décisions collectives et les responsabilités structurelles.
• Mettre en avant des possibilités d’action réalistes et adaptées.

Mise en activité : analyse critique d’affirmations relatives aux impacts environnementaux et identification des précautions de présentation.

Ressources présentées : module « IA et environnement », cartes pédagogiques et « Boîte noire de l’IA » de Café IA, ressources de l’ADEME.

Construire des garde-fous favorables aux apprentissages

• Définir les usages autorisés, limités ou interdits.
• Exiger la transparence sur les étapes réalisées avec l’IA.
• Conserver les traces du cheminement de l’élève.
• Valoriser le raisonnement, les choix et la justification.
• Vérifier la capacité de l’élève à expliquer ou transférer ses acquis sans assistance.
• Prévoir une alternative pour les élèves ne pouvant ou ne souhaitant pas utiliser l’IA.
• Adapter les règles et les modalités de transmission au niveau des élèves.

Mise en activité : résolution de situations professionnelles et analyse de cadres ou chartes d’utilisation.

Ressources présentées : cadre d’usage de l’IA en éducation, recommandations de la CNIL et kit Café IA « Concevoir sa charte de l’IA ».

Construire sa trame de transmission

Chaque participant formalise une trame adaptée à son contexte précisant :

• la compétence ou la notion visée ;
• les connaissances à transmettre ;
• les représentations des élèves à anticiper ;
• la place éventuelle de l’IA dans l’apprentissage ;
• ce que l’élève doit réaliser personnellement ;
• les règles d’usage et de protection des données ;
• les modalités de vérification et de traçabilité ;
• les ressources pouvant être mobilisées ;
• les critères permettant de constater la progression de l’élève.

Mise en activité : production individuelle, présentation en petits groupes et amélioration à partir des retours des pairs.

Méthode affirmative : apports théoriques courts et démonstrations.

Méthode interrogative : questionnements guidés et débats argumentés.

Méthode active : études de cas, analyse de productions et résolution de problèmes.

Méthode participative : échanges de pratiques et confrontation entre pairs.

Méthode expérientielle : expérimentation encadrée de ressources et d’outils.

• Salle de formation équipée (vidéoprojecteur, paperboard, connexion internet)
• Supports pédagogiques numériques mis à disposition
• Plateforme de formation en ligne pour accès aux ressources

Un support de formation sera remis aux stagiaires comprenant les éléments clés de la formation et les exercices, ainsi que les éléments produit en cours de formation soit :

• Grille d’analyse critique d’un contenu généré.
• Matrice distinguant étayage, collaboration et substitution.
• Ressources institutionnelles et citoyennes sélectionnées.
• Modèle de cadre ou de charte d’utilisation.
• Trame de transmission adaptable au contexte des participants.

• Évaluation des acquis : quiz, exercices pratiques, mises en situation
• Feuilles de présence émargées par demi-journée
• Questionnaire de satisfaction à chaud (fin de formation)
• Questionnaire de satisfaction à froid (3 mois après)
• Attestation de fin de formation remise à chaque participant