Un programme fait rapidement et à l’aide de l’IA en grande partie, par manque de temps et le programme étant simple, je me suis laissé faire, je me suis ensuite amusé à lui donner des instructions pour le style css : je voulais un tableau blanc! )

https://mathix.org/exerciseur_ecriture_scientifique

Vous remarquerez donc un petit badge en gage d’honnêteté. Le programme a été relu et est sans erreur.

Bref, le programme permet de s’entraîner à passer de la notation scientifique aux nombres décimaux et inversement. C’est donc à destination des élèves de 4eme et 3eme!

Et on peut faire apparaître un tableau de correspondance des rangs avec les puissances de 10.

Et en cas d’erreur le programme indique la méthode.

Le programme est ici :

https://mathix.org/exerciseur_ecriture_scientifique

Il est aussi intégré à https://suivi.mathix.org pour ceux qui veulent avoir les retours.

Comment faire comprendre aux élèves le lien entre une modélisation mathématique et la prédiction statistique d’un Large Language Model (LLM) ?

Cette activité propose d’utiliser un exercice de traitement de données pour mettre en lumière les « hallucinations » de l’intelligence artificielle face au bon sens.

Le point de départ : Un nuage de points « presque » alignés.

L’activité commence par une tâche familière : on fournit aux élèves un tableau de données numériques. Ce qu’on ne leur dit pas immédiatement, c’est que ces données représentent la croissance d’un enfant (âge en haut, taille en cm en bas).
La consigne : Représenter ces données graphiquement et deviner les valeurs manquantes pour x=0, x=20 et x=30.

Le scénario : Les points fournis (de 4 à 13 ans) sont quasi-alignés.

Le réflexe de l’élève : Tracer une droite de régression pour extrapoler.

L’erreur de modélisation : Le piège du hors-contexte

Sans le contexte « humain », l’élève se comporte comme une machine : il prolonge la droite.

AU verso de la feuille d’activité se trouve l’origine de données.

À 0 an, il trouve une taille qui lui semble plausible (oui, oui 78cm pour les élèves, ça passe).
Il y a moins de doute à 20 ou 30 ans, la modélisation linéaire l’amène à prédire des tailles absurdes (comme 2m40).

C’est ici que réside le cœur de l’activité : modéliser sans contexte peut conduit à l’absurde.

L’agentivité de l’élève : Apprendre de son propre modèle

Le dispositif s’appuie sur quatre piliers de l’apprentissage :

• Intentionnalité : L’élève veut prédire.
• Pensée Prospective : Il utilise son graphique pour prédire.
• Autoréaction : Il est confronté au verso (la réalité).
• Autoreflexion : Il comprend pourquoi son modèle a echoué.

Conclusion : L’élève apprend à ne plus faire confiance aveuglément à un « prolongement logique », il doit questionner ses propres manières de modéliser.

Et si on demandait à l’IA ?

Proposition : Faire faire l’exercice à un LLM (ici Gemini) devant les élèves.

Observation : Gemini prédit aussi 2m57,

On passe de la curiosité de l’élève sur ce que va répondre un LLM à la nécessité d’une vigilance accrue.

La réponse d’un LLM est statistiquement correcte au regard de ses données d’entrainement et celui-ci, mais elle n’est pas vérité, car le LLM appose le même modèle que l’élève.
L’erreur vient du manque de contexte.
C’est bien le coeur du problème dans l’utilisation des LLM, s’assurer qu’ils ont le contexte et l’entrainement suffisant pour pouvoir apposer le bon modèle, sans quoi il y aura des hallucinations. Cela permet d’insister sur l’importance du prompt

Corrélation ne vaut pas causalité.

Ce qu’on en retient en classe de maths

Cette activité permet de travailler des points essentiels du programme tout en développant l’esprit critique :

• La limite de l’extrapolation : Un modèle mathématique n’est valide que dans un intervalle donné (ici, la période de croissance) et sous certaines conditions réelles.
• Corrélation n’est pas causalité : Ce n’est pas parce que deux variables semblent liées sur un échantillon qu’elles le sont de manière universelle et infinie.
• La nature des LLM : La réponse d’une IA est statistiquement correcte au regard de ses données d’entraînement, mais elle n’est pas « la vérité ».

En confrontant leurs propres erreurs à celles de la machine, les élèves comprennent que la mathématique est un outil de compréhension du monde, et non une simple manipulation de symboles. Pour ne pas « halluciner » comme une IA, il faut garder les yeux ouverts sur le réel !

Voici l’activité :

En un an, le paysage a profondément évolué.

Les modèles de langage se sont perfectionnés.
Le cadrage institutionnel s’est précisé.
Les usages élèves se sont banalisés.
Les inquiétudes des enseignants se sont structurées.

La formation que j’animais il y a un an ne ressemble plus à celle d’aujourd’hui.

Elle s’est enrichie :

• au fil des évolutions techniques des LLM,
• à la lumière des textes officiels,
• à partir d’expérimentations menées en classe,
• grâce aux échanges parfois très francs avec les collègues rencontrés lors des FIL.
• grâce aux discussions approfondies avec mon binôme de toujours, Arnaud, avec qui je confronte régulièrement les idées,
• et dans le cadre de la DRANE (sous couvert de l’EAFC), au sein de laquelle je travaille depuis huit ans comme animateur au numérique, et qui m’a permis de conduire ces formations.

Aujourd’hui, j’ai décidé de (re)mettre ce diaporama à disposition.

Pourquoi partager ?

Parce que l’IA en éducation n’est pas un sujet individuel.

Chaque établissement se pose les mêmes questions :

• Que peut-on autoriser ?
• Que doit-on interdire ?
• Comment gérer la triche ?
• Que dit réellement le RGPD ?
• Peut-on faire créer un compte IA aux élèves ?
• Faut-il détecter les productions générées ?

Laisser chacun reconstruire seul un cadre serait une perte d’énergie collective.

Mutualiser, c’est accélérer la réflexion.

Ce que contient réellement ce support

Ce n’est pas que un tutoriel d’outil.

Le diaporama aborde :

• le fonctionnement réel des LLM (pré-entraînement, fine-tuning, alignement),
• leurs limites (hallucinations, biais),
• le cadre institutionnel récent,
• les enjeux RGPD,
• la question de la triche et de l’évaluation,
• l’esprit critique à développer auprès des élèves
• l’impact environnemental,
• la nécessité d’une charte d’établissement.

Former à l’IA ne consiste pas à apprendre à “faire un bon prompt”.

Former à l’IA consiste à comprendre ce que l’on fait et ce que l’on en fait.

Un partage encadré

Le support est publié sous licence CC-BY-NC-SA :

• utilisation libre,
• adaptation possible,
• citation obligatoire,
• pas d’usage commercial,
• partage sous la même licence.

Il s’agit d’une version datée (mars 2026).
Le sujet évoluant rapidement, le document continuera d’être ajusté.

Et soyons clairs :
un diaporama, à lui seul, ne suffit pas pour se former.

Seule une formation encadrée et un travail collectif permettent d’aborder sereinement les enjeux pédagogiques, juridiques et éthiques liés à l’IA.

Un enjeu de pilotage

La DRANE de Nantes et l’EAFC proposent des FIL IA à destination des établissements.

Ces formations permettent :

• de poser un cadre juridique clair,
• d’ouvrir un débat structuré,
• d’accompagner les équipes,
• de travailler à une charte IA contextualisée.

À l’heure de l’IA, piloter un établissement, ce n’est pas simplement gérer des outils numériques.

C’est structurer une vision et sécuriser les pratiques.

Le véritable risque

Le risque n’est pas que les élèves utilisent l’IA.

Le risque serait que les adultes ne soient pas formés.

Partager ce support n’est pas un aboutissement.
C’est une contribution à une réflexion collective qui doit continuer.

Les retours sont les bienvenus.

C’est aussi cela, l’esprit Mathix.

Voici le diaporama :

Je vous présente un exerciseur alors je suis quasiment parti sur du vibe-coding, une manière de tester Gemini, … et ce que je n’arrivais pas à faire il y a quelques mois, là il y arrive sans trop de casse (bon j’ai dû virer des fonctions doublons voir inutiles qui peuvent rester lorsqu’on utilise trop de fois l’IA). C’est impressionnant !

Mais ça m’a fait penser à cette vidéo sur le vibe-coding… Ça aide mais parfois le code est juste inextricable!

J’ai ensuite ajouté mes fonctions pour un possible (mais non obligatoire) suivi sur suivi.mathix.org

Voilà donc un exerciseur qui permet de travailler la construction de triangles à l’aide d’outil de géométrie, c’est à destination des élèves de 6eme (et aussi 5e)!

Je voulais me passer de geogebra pour calquer l’utilisation des instruments , notamment le compas qui peut être mal perçu sur geogebra.

On a donc la possibilité de tracer un triangle connaissant trois côtés (CCC), un angle et deux côtés (CAC) ou deux angles et un côté (ACA). On peut utiliser un rapporteur, une règle et un compas.

Voilà un exemple d’utilisation.

On peut aussi demande de l’aide, le programme rappelle les étapes de construction.

On peut aussi l’utiliser via https://suivi.mathix.org et dans ce cas, on récupère un score, le programme demande 3 constructions (CCC CAC et ACA), j’ai voulu pousser plus loin en nombre, mais cela reste déjà un très grand nombre de clics pour des 6emes.

Pour accéder à l’exerciseur c’est par là :

https://mathix.org/tracer_triangle

L’idée est simple : faire vivre aux élèves une expérience concrète pour comprendre ce que signifie vraiment donnée anonyme… et surtout pourquoi ce terme est souvent trompeur.

Chaque élève remplit d’abord un questionnaire anonyme (sur pronote, moui par facilité ) : lieu de naissance, ancien professeur, centre d’intérêt, information personnelle non sensible. Pris séparément, ces éléments semblent anodins. Inexploitables. Inoffensifs.

Ensuite, par groupes, les élèves reçoivent plusieurs fiches « données » et doivent répondre à une question très précise :
Peut-on retrouver l’auteur de la fiche uniquement en recoupant les informations ?
Et surtout : expliquer le raisonnement.

Et là, sans magie ni technologie, les identifications apparaissent. Non pas parce qu’une information est sensible, mais parce que leur accumulation réduit drastiquement le nombre de possibilités. Les élèves ne devinent pas : ils raisonnent, éliminent, croisent.

C’est exactement le mécanisme utilisé par les intelligences artificielles :
elles ne « connaissent » personne, mais exploitent des volumes massifs de données pour établir des liens.

La conclusion s’impose d’elle-même : ce n’est pas la donnée isolée qui pose problème, mais le recoupement.

Et c’est précisément ce que vise le RGPD : limiter les croisements non maîtrisés, pas empêcher toute donnée.

Une activité simple, sans écran, mais qui permet aux élèves de ressentir ce qu’ils entendent souvent de manière abstraite : « anonymisé » ne veut pas dire « non identifiable » et qui met du sens dans la réglementation de protection des données.(RGPD)

Cette activité sera testée la semaine prochaine avec ma collègue de Français en soutien (on se fait une semaine pleine avec les 3e sur l’IA et la sécurité.
Voici l’activité :

De la fin de Flash à une nécessité pédagogique

L’origine du projet est simple et contrainte : l’arrêt de la technologie Flash a rendu inopérantes plusieurs ressources pédagogiques de grande qualité. Parmi elles figurait une application de l’IREM Paris‑Nord permettant de construire des assemblages de cubes pour travailler la vision dans l’espace et le volume par dénombrement.

Si l’outil était techniquement obsolète, ses fondements didactiques restaient pleinement pertinents. Il est alors apparu nécessaire de recréer une solution compatible avec les standards actuels du web, afin de préserver ces usages en classe.

Une première recréation, puis une co‑construction

J’ai developpé une première version expérimentale de cette ressource en m’appuyant sur l’IA.

Ce travail a ensuite été repris et consolidé avec Stéphan Petitjean de l’IREM Paris‑Nord. Cette collaboration a permis de transformer le prototype initial en un outil stabilisé, documenté et diffusé sous licence CC‑BY‑SA : SCÈNE3D/Cubes disponible ici.

Un outil aligné avec les programmes de 6e (2025)

La genèse de SCÈNE3D/Cubes est pleinement en phase avec les programmes actuels de 6e.

l’élève découvre l’unité de volume cm³. En lien avec des problèmes de dénombrement d’assemblages de cubes, il détermine des volumes

SCÈNE3D/Cubes permet précisément cette approche : les élèves construisent des assemblages de cubes, repèrent des cubes visibles ou cachés et déterminent des volumes par comptage, avant toute introduction de formules.

Présentation rapide de l’outil

SCÈNE3D/Cubes est une application web accessible directement dans un navigateur. Elle permet :

• de construire des solides à partir de cubes, plaques et pavés ;
• de manipuler la scène (rotation, zoom, vues multiples) ;
• de sauvegarder et charger des constructions ;
• d’exporter des images ou des fichiers 3D.

Les fonctionnalités sont volontairement limitées à l’essentiel afin de garantir une prise en main rapide et une utilisation réaliste en classe.

J’avais initialement développé une manipulation possible par clavier (utile pour les profs qui souhaitent générer des image de solides, mais l’outil est prioritairement orienté vers les élèves, et un nombre excessif de fonctionnalités peut freiner la prise en main et détourner l’attention des objectifs mathématiques.

Activités proposées

L’outil s’accompagne d’un ensemble d’activités structurées publiées par l’IREM Paris Nord, exploitables du Cycle 2 à la 6e :

Type d’activité	Exemples	Image	Objectifs principaux
Exploration libre	Construction libre		Appropriation
Construction dirigée	Croix, Escalier		Repérage spatial, structuration
Volume par comptage	Cube écorné, Pavé évidé		Cubes cachés, volume
Défis progressifs	Défi Construction (1 à 12)		Visualisation, stratégies
Activités « ludiques »	Éléphant, Pingouin		Engagement, rigueur

Ces activités peuvent être utilisées en découverte, en entraînement ou en évaluation formative.

Exemple d’usage en 6e

En 6e, une séance type consiste à faire construire un solide (cube écorné ou pavé évidé), à identifier les cubes non visibles, puis à déterminer le volume par comptage. La mise en commun permet d’introduire explicitement l’unité cm³ et de construire le sens du volume.

Conclusion

SCÈNE3D/Cubes est né d’une contrainte technologique – la disparition de Flash – mais il a surtout grandi grâce à une logique de partage et de continuité pédagogique. L’idée initiale était de ne pas laisser disparaître une ressource efficace pour travailler le volume ; sa forme actuelle dépasse largement cette intention première.

Je tiens ici à adresser un remerciement appuyé et sincère à Stéphan Petitjean, qui a su reprendre cette idée, l’enrichir, la structurer et lui donner une place pleinement assumée au sein des ressources de l’IREM Paris-Nord. La qualité de la ressource finale, tant sur le plan technique que didactique, montre ce que peut produire un travail réellement collaboratif.

SCÈNE3D/Cubes illustre parfaitement ce que signifie le REL : non pas une appropriation ou un effacement des idées, mais une mutualisation, un prolongement et une mise en valeur au service de tous. En ce sens, cette ressource mérite d’être connue, utilisée et diffusée largement.

C’est aussi, à titre personnel, un très joli cadeau de Noël.

Stéphan, un grand

Enfin, ce projet rappelle le rôle essentiel joué par les IREM. À une période où ces structures peuvent être fragilisées par des arbitrages budgétaires, il est important de souligner que c’est précisément grâce à leur existence que peuvent émerger, se consolider et se diffuser des projets de cette qualité. Soutenir les IREM, c’est soutenir une recherche ancrée dans le terrain, au service des enseignants et des élèves.

Et voilà, j’ai mis à jour macamdoc en changeant d’architecture ( nodejs ) qui me permet de décharger un peu le serveur et ouah ça va vite ! L’affichage des photos est quasi instantanné!

Bref, voici macamdoc avec une interface légèrement différente et également donc la possibilité de faire des vidéos (un poil saccadée, on est sur 20img/s, au début je voulais passer par webrtc mais il faut un serveur TURN payant, le compte gratuit m’ayant permis de streamer une vidéo de 10 mn et pouf plus rien donc pas utilisable).
L’application web d’avant est à désinstaller sur votre tel (même si elle fonctionne encore..) !

Pas de panique, on peut installer la nouvelle (ou pas, hein! On peut juste flasher le code).

La nouvelle adresse !

https://macamdoc.mathix.org

La méthode est la même, on scanne le qrcode (avec l’application ou notre lecture de qrcode préféré):

On choisit photo ou live

L’appareil photo

Le live !

Bon, les collègues, pour ceux qui ne connaissent pas encore Plan-Classe-offline, c’est ce petit bijou qui permet de gérer ses plans de classe avec les photos importées depuis Pronote, sans jamais envoyer la moindre donnée sur un serveur.
Tout se fait en local, sur votre machine, en toute tranquillité. Bref : vos données restent à la maison.

Et bonne nouvelle : le logiciel passe en version 4.1.1

Nouveautés et fonctionnalités

• Plusieurs dispositions possibles pour une même classe : tables individuelles, doubles, triples (pour les sciences) ou même en îlots (oui, les fans de pédagogie coopérative, c’est pour vous ).
• Gestion de plusieurs classes : pratique quand on enchaîne les 6e, 5e, 4e, 3e.
• Import automatique des prénoms et l’initiale du Nom et des photos Pronote.
• Suivi des actions élèves : aide à un camarade, participation, bavardage, oubli… avec export de l’historique par élève. (Franchement, un must have pour les rendez-vous parents !)
• Bouton “interroger un élève au hasard” : parfait pour éviter les « il prend toujours les mêmes ! ».
• Refonte complète des procédures internes : plus simple, plus fluide, plus agréable à utiliser.
• Installation locale possible (via Chrome ou Edge) : l’application peut tourner sans connexion Internet.
• Impression des plans de classe directement depuis l’application (pour les nostalgiques du papier ou les inspections).
• Optimisation pour tablette (oui, c’est notre utilisation, et ça marche au top)

En résumé

Une mise à jour bien pensée, qui garde l’esprit du projet : utile, local, respectueux de la confidentialité.
C’est typiquement le genre d’outil qu’on se demande comment on faisait sans.

Si vous ne l’avez pas encore testé, c’est peut-être le moment de passer à la V4.1.1 !
Le tuto en dessous, rendez-vous à l’adresse : https://www.mathix.org/plan-classe/

Je viens de lire Métamorphoses à l’ère de l’intelligence artificielle de S. Amarsy (qu’un ami m’a donné hier).

Je ne rentrerai pas dans une analyse détaillée de l’ouvrage : certains passages dépassent mon champ d’expertise, et d’autres m’ont paru déjà familiers si l’on a suivi les débats récents autour de l’IA.
L’ensemble comporte quelques redondances, mais l’ouvrage a le mérite de proposer une vision accessible et d’ouvrir des pistes de réflexion pour celles et ceux qui découvrent le sujet.
Le livre se veut avant tout une réflexion sur l’impact de l’IA dans la société, et j’avoue être resté sur ma faim concernant le lien entre IA et enseignement.
L’auteur soulève de belles questions, mais sans vraiment proposer de pistes concrètes. On reste davantage dans une réflexion sur l’épanouissement personnel des élèves que sur l’École comme lieu d’apprentissage.
Cependant, j’ai poursuivi la lecture et j’y ai trouvé un outil intéressant : basé sur la matrice de Staley, que l’auteur nomme Matrice des Métamorphoses (je pense qu’il s’appuie aussi sur la fenêtre d’Overton).

J’ai donc décidé d’en créer une version adaptée à l’IA et à l’école.

Cela m’a permis de visualiser les glissements qui pourraient s’opérer.
En vulgarisant, les concepts ont tendance à descendre (de l’impensable vers le populaire) et à se déplacer vers la droite (de l’exploratoire vers le déployé).
Tous ne suivront pas ce chemin, heureusement, mais cette matrice me semble être un outil utile pour observer et anticiper les transformations à venir, notamment celles que l’Éducation nationale devra nécessairement entreprendre.

J’y ai ajouté, en rouge, les quatre visions de l’IA que je dois à Arnaud, pour compléter la lecture.

Et oui, pour la première case, je me suis amusé à la compléter : on est en plein dans les concepts un peu loufoques, entre Matrix (c’est de ma génération) et les implants neuronaux qui peuplent désormais la pop culture.
Je crois qu’on pourrait d’ailleurs la remplir de bien d’autres références issues de la culture scientifique et fictionnelle… mais ça, c’est une autre histoire.
À vos retours.

Face à l’enquête TALIS, notre prudence française face à l’IA est-elle une forme d’arrogance intellectuelle ?, ou une forme de sagesse collective ?

I. La défiance française : héritage culturel ou résistance salutaire ?

N’est-ce pas là une exception française ? A l’image de notre cinéma français, qui était est une exception mondiale avec des financements publics pour permettre de mettre en avant des projets pas bankables mais pourtant essentiels à notre culture.
Notre cinéma est souvent celui qu’on mérite, pas forcément celui qu’on veut (par confort ou facilité ) et il nous pousse à réfléchir.
Peut-être en va-t-il de même avec l’IA : la société (le monde de la Tech) nous propose ce qu’elle peut vendre, pas forcément ce dont l’éducation a besoin.

Ne faut-il pas y voir simplement cela? les érudits français qui prennent de la distance avec les IA, précisons les IA (basées sur du machine learning), voire même les LLMs.
Les arguments de la défiance sont nombreux :

• Un prof est un sachant, point besoin de machine (oui c’est un peu la position qu’on a envie de prendre et moi le premier, on a fait des études et on sait),
• Un manque de fiabilité (toutes les enquêtes le montrent, dont la dernière avec France Info)
• L’homogéinisation de la pensée,
• L’endettement cognitif,
• Absence de confrontation à la friction cognitive essentielle pour l’apprentissage.
• Développement des biais de représentation.

Cette méfiance, associée (à tort ou à raison) à notre culture française, peut être vue comme une résistance éclairée. Mais elle peut aussi masquer un certain retard, voire une frilosité face aux transformations en cours.
D’où une deuxième lecture possible…

II. Les promesses et limites réelles de l’IA dans nos métiers.

Ou alors, on est en retard, on ne prend pas la mesure de la technologie qui peut nous :

• faire gagner du temps,
• corriger nos fautes d’orthographe et même proposer des tournures de phrases permettant de mieux exprimer nos idées.
• nous permettre d’être efficace plus facilement ( rapidité d’écriture)
• permettre de répondre au besoin croissant de différenciation et d’individualisation ( je n’aime pas le dernier terme, il me renvoie à l’individu, or je préfère faire société…).
• produire des images pour illustrer nos propos,
• rendre plus abordables ou plus attrayant les notions à travailler avec des illustrations explicatives
  

M’étant penché sur la question depuis presque 2ans, j’ai eu la hype, ce moment déraisonné où l’on voit la Terra incognita s’étendre devant soi, et de se dire que des nouveaux possibles sont à portée de main…
Comme toujours, les désillusions arrivent, et en masse :

La didactique appartient « encore » à l’Homme. Certains me diront que ça permet de générer des quantités d’exerices ou de cours, des corrigés etc… mais qu’il faut relire, corriger, réadapter. Pascal Picq disait que toute évolution ne conduisait pas à moins de travail, mais à un déport de celui-ci, je crois assez à cela, on va devenir expert en relecture, mais relire ne permet pas d’innover, et l’IA n’innove pas car elle ne peut que générer ce qu’elle a absorbé.

En conséquence, un LLM est entrainé à manipuler du texte, il le fait bien.
Il est bon pour « remanier un texte », le rendre accessible à des allophones, ou des élèves « dys » ou « peu lecteurs « . Mais attention il ne l’est certainement pas pour donner des « nouvelles » idées, il donne du réchauffé voir du déformé, cela génère (IA générative)

III. Les bots : entre promesse sociale et mirage technologique

Sur ce point, je suis très partagé, je ne parviens pas à chosir un camps, je vais rester sur un « je ne sais pas » mais avec un éclairage malgré tout. Les Bots peuvent permettre de répondre à la fracture sociale, les élèves peuvent continuer d’apprendre à l’aide de cette nouvelle interaction. Les feedbacks instantanés, l’engagement ( par l’effet Wahou) réel, cela représente 2 des 4 piliers de l’apprentissage .

Cependant, sur l’engagement nécessaire aussi (1 autre des piliers de l’apprentissage), cela reste à voir, car celui-ci peut devenir superficiel (on consomme).

Un autre argument vient du fond on doit aussi les alerter sur les biais de représentation, la consommation écologique, la pensée normée, l’absence de fiabilités de sources.

Les défendeurs des Bots, viendront me préciser que les RAG permettent de limiter les hallucinations, mais on peut glisser vers une confusion pour les élèves entre Bots-RAG et LLM grand public. Je trouve cela dangereux.

En somme, cela pourrait être intéressant MAIS… Je suis dans le dilemme.

Le débat sur l’apport de l’IA est faussé dès le départ : on met en avant les réussites spectaculaires, rarement les échecs. J’en suis moi-même parfois complice, emporté par la hype. Arnaud m’a éclairé sur ce point (c’est ma caution quand je dérive et que je m’enflamme, c’est bien ce qui fait notre force, notre « contradiction lucidifiante »). De plus la plupart des défenseurs sont ceux issus des EdTech qui souhaitent vendre leurs services. Attention aux arguments commerciaux.

IV.La dissonance cognitive pour moi

Arnaud m’a remis en avant le syndrome du survivant, il y a aussi le biais d’ancrage.

C’est vrai que l’an passé, je commençais mes formations par « l’IA ne me fait toujours pas gagner de temps dans mon travail de prof », et c’est toujours le cas. La relecture est toujours dense, et on finit souvent par tout reprendre, MAIS, on s’enfermant dans la « logique de pensée du LLM » (je devrai plutot dire dans le machin que le LLM écrit), prisonnier d’une certaine norme.

En fait ce qu’il y a de plus bizarre, c’est que je prends conscience des dangers de l’IA et ma peur grandit de ne pas contrôler cette utilisation, et de l’autre, je reste enthousiaste face aux possibilités offertes (on ne s’enflamme pas, la scénarisation péda reste à ma charge, mais pour les reformulations, c’est pas mal, non ? Alors faut-il freiner l’utilisation ? Je serai tenté de dire oui, mais pour mieux y réfléchir.

Les enjeux économiques sont énormes : Les Edtech se pressent à nos portes. Entre promesse et réalité, il serait temps de prendre… le temps.

V.Conclusion

Face à l’enquête TALIS, peut-être notre prudence n’est-elle pas de l’arrogance, mais une forme de sagesse collective. L’IA reflète peut-être simplement notre société : fascinée par la perfection et l’instantanéité.

Mais l’apprentissage, lui, se nourrit d’imperfection, d’erreurs, d’essais et de temps.

Freiner, non pour refuser, mais pour comprendre, s’imprégner.

Car si l’IA nous pousse à aller plus vite, notre plus grand acte de résistance sera peut-être de continuer à penser… lentement.

Alors oui, ma position n’est pas confortable, tiraillée entre réflexions, envies et doutes.
Mais elle est sincère : j’expérimente, je doute, j’apprends, en prenant le temps, n’est ce pas ce qu’on demande à nos élèves ?

Depuis mars dernier, j’ai retravaillé le diaporama que je présente dans le cadre du FIL (Formation Initiative Locale) consacré à l’intelligence artificielle et à l’éducation.
Ce travail est le fruit de nombreux échanges – avec Arnaud Durand, la DRANE de Nantes, et mes collègues Benjamin et Annelyse (si vous me lisez ), et d’une conviction renforcée : avant d’intégrer l’IA dans nos classes, il faut d’abord s’y acculturer.

L’objectif de cette formation est clair : comprendre comment fonctionne l’IA pour mieux en parler avec nos élèves et mieux choisir quand et comment l’utiliser.
Le diaporama s’articule autour de quatre axes (Merci Arnaud Durand pour cette restructuration):

– Éducation à l’IA : donner aux enseignants et aux élèves une culture éclairée sur les principes, les biais, les impacts sociaux et les enjeux écologiques de ces technologies. Comprendre, avant tout, ce qu’il y a derrière la “magie”.
Les faire réfléchir à ce que ces outils peuvent réellement apporter à l’apprentissage. Comment influencent-ils la motivation, l’attention, la posture d’élève ?

– Éducation enrichie par l’IA : L’IA comme soutien pour l’enseignant afin de l’aider dans la recherche de différenciation, adaptation. L’IA pour le prof. Attention, l’IA ne remplace pas le travail pédagogique, elle peut seulement l’éclairer sous un autre angle.

– Éducation par l’IA : imaginer des scénarios pédagogiques où les élèves deviennent acteurs avec des bots : conception de chatbots disciplinaires, apprendre avec l’IA mais avec prudence.
Je reste sceptique sur l’idée d’une “éducation par l’IA”, qui, en l’état, manque encore d’une véritable réflexion didactique. Trop souvent, les productions de l’IA (exercices, activités, séquences) oublient la progressivité, la posture d’élève, et la finalité d’apprentissage.

Ce diaporama n’est donc pas un mode d’emploi, mais une invitation à la réflexion collective.
Apprendre à s’emparer de ces outils, à en mesurer les apports, à en critiquer les angles morts.
Parce qu’avant d’enseigner avec l’IA, il faut surtout apprendre à enseigner sur l’IA — et à garder notre discernement d’enseignant face à la tentation de l’automatisme.

Cela faisait longtemps que je devais le faire et c’est chose faite (un peu mis sous pression par mes 6emes qui réclament des exerciseurs !)

Pour rappel, https://mathix.org/carte_fraction est un exerciseur où il faut trier les cartes selon ce qu ‘elles représentent.

Cet exerciseur est donc intégré maintenant à suivi.mathix.org, et propose un pourcentage de réussite, en fonction du nombre de cartes bien placées. Il donnera d’ailleurs le nombre de cartes mal placées.

Quand il est utilisé via suivi.mathix.org ,un bouton apparaît lorsqu’on a placé toutes les cartes et c’est seulement une fois qu’on appuie dessus que le programme nous dit le nombre d’erreurs!

Toujours pas sur suivi.mathix.org ? Rejoignez la cinquantaine d’établissements !

Voici l’exerciseur sur le théorème de Pythagore, voici quelques améliorations , images plus jolies, j’ai ajouté une option d’aide où un petit triangle donne une indication pour la réponse.

Pour ceux qui utilise le suivi il y a aussi des changements, le score est moins brutal (une seule erreur donnait 0 à l’exercice, là maintenant chaque exercice est noté sur 3, on peut donc avoir des notes graduelles).

Lors du premier exercice l’aide est donnée directement, puis pour les deux autres, ils se feront sans aide.

Si vous voulez utiliser l’exerciseur avec l’aide

https://mathix.org/thpythagore/?aide=1

Sans aide

https://mathix.org/thpythagore

Voilà cela faisait longtemps que je souhaitais compléter Flipgéo de plusieurs niveaux. C’est chose faite, j’ai tenté de demander à chatgpt de le faire tout seul…. et bien pas vraiment aidant, beaucoup d’erreur, j’ai tenté claude, plus prometteur mais en version gratuite, je n’avais pas possibilité de beaucoup dialoguer avec lui.

Bref, j’ai donc repris une partie de ce que m’avais donné chatgpt et je suis parti à la chasse au bug et j’ai réécrit 2 niveaux & amélioré les animations.

C’est donc un programme qui permet de travailler les programmes de construction en 6eme et qui reprend un concept d’Aline Begue.

Flipgéo a changé sa manière d’interagir avec suivi.mathix.org, on est sur un parcours et les élèves peuvent travailler le niveau qu’ils souhaitent.

Le programme est toujours là:

https://mathix.org/flipgeo

C’est accessible par le menu et donc permet d’accéder à tous les articles le concernant et enfin d’accéder aussi aux projets finaux !

Bonsoir à toutes et tous !

Et bien la fin d’année se terminera sur des chapeaux de roues avec un emploi du temps en méga gruyère (oui, je suis de ceux qui pense qu’il y a forcément des trous dans le gruyère!). Des trous pour des formations, des formations, des travaux de labo, des formations à préparer sur l’IA,des labos… des présentations…..

Cette fin d’année ce sera aussi le temps de poser par écrit notre expérimentation sur la non-mixité. C’est marrant je trouve plus facile de faire des présentations orales qu’écrites, l’information orale est plus simple, on observe notre auditoire, on adapte notre vocabulaire, on réexplique, on approfondit, on passe rapidement etc… On a fait quelques tests avec Chat-GPT pour compiler des écrits qu’on a fait, ça donne de bons résultats sur lesquels s’appuyer, mais le ton reste parfois un peu creux…

Bref passons, là je vais vous parler d’une animation que ma cheffe (Mme DUPUIS, vous entendrez parler un peu d’elle car elle nous a bien épaulé pour le projet d’expérimentation tant administrativement que moralement… oui, cette expérimentation a été difficile) , elle m’a envoyé un chouette truc qui permet vraiment de prendre conscience de l’influence des stéréotypes genrés qui prend beaucoup beaucoup d’ampleur… Elle a vu le travail de Mathieu BARTOZZI!

Mathieu Bartozzi a donc conçu un programme pour générer des images sur la cartes France en présentant les données sur l’écart des résultats en mathématiques entre les filles et les garçons, écart qui se creuse.

J’ai donc fait rapidement un programme pour naviguer entre les images!

Bon bah, on a décidé avec Ju’ de mettre en commun nos documents sur les mathématicien•nes et on a commencé donc à faire générer des podcasts. (Non franchement avoir un duo c’est chouette, alors on pourrait s’enregistrer Ju’ et moi, c’est vrai, mais nos voix se ressemblent trop, difficile de suivre qui parle)

C’est donc un moyen de faire des podcasts que nous avons utilisé (via notebooklm).

Nous avons choisi de faire des formats courts (forcer l’IA à faire un format court ça marche pas toujours du premier coups! Il faut alors réduire le document!), on axe pour l’instant sur les personnes! L’idée est de connaître des noms, on connaît Einstein, on connaît Victor Hugo, mais qui connaît Galois?

On a un vrai problème avec les mathématicien•nes dans la culture !

C’est donc notre axe des podcasts!

J’ai aussi développé un lecteur de ces podcasts (sur la droite du site), en plus c’est chouette, il proposera l’installation sur le téléphone.

4 épisodes déjà faits. Mon préféré c’est celui de Sophie Germain !

J’ai ajouté le système de votes mais…. à vrai dire je ne sais pas trop si cela va rester.

On clique sur le lien :

Alors pourquoi la webapp?

En fait, mon besoin c’était de le montrer en formation IA (j’en fais pas mal, et je trouve que le jeu en mode cartes et plateau c’est bien mais fastidieux quand on a 25 collègues dans une salle pour ce jeu), du coup je me suis dit que le projeter, ça serait pas mal, voir en version numérique !

Un gros problème, je suis une chèvre pour coder, j’ai bien quelques notions certes, mais point le temps de réactiver mes connaissances. Naturellement, j’ai demandé à l’IA

Quand ChatGPT code…

Bon ce n’est pas la panacée non plus, des trucs sophistiqués, ça ne fonctionne pas.

J’ai donc du mettre les mains dedans pour que ce soit fonctionnel, et le pire c’est qu’Arnaud est passé derrière pour corriger des trucs (je pense que sur mon écran, ça fonctionnait, Arnaud a du voir que ce n’était pas responsive sur d’autres types d’écran, il rajouté les ombres sur les cartes. bref il a rendu publiable (un GROS MERCI à LUI), bref vous avez un projet DUDU.

Mon bilan est globalement positif. Certes, l’IA ne fait pas tout à ma place, mais elle m’a réellement aidé à coder, rendant le projet réalisable. Alors oui, certains diront que je n’ai pas véritablement « appris », mais je nuancerais cette critique : on est tout de même obligé de lire, de comprendre et d’adapter le code. L’un des atouts majeurs, c’est que le HTML généré reste lisible et accessible, même pour un non-spécialiste.

Triche or not Triche.

Il est accessible à cette adresse : https://mathix.org/IA-triche-or-not-triche/
Petit détail : Si on clique sur les cartes ça les agrandit afin d’améliorer la lisibilité du texte, si on reclique, elle reprend sa taille originelle.

Déroulé de l’activité « Triche or Not Triche » version webaap avec les élèves

• 1. Mise en situation

Présentation du jeu et de son objectif : classer différentes situations d’usage de l’IA sur la double flèche Triche or not Triche

• 2. Lancement du jeu

Un élève volontaire prend la souris et déplace les cartes (situations) une par une.

Rappel des règles du débat : respect de la parole, écoute, argumentation, droit au désaccord.

À chaque carte, débat rapide en classe (avis, arguments).

Le professeur régule les échanges, recentre si besoin, reformule.

• 3. Validation du classement

Une fois toutes les cartes placées, retour global sur les choix.

Le professeur acte le classement final, éventuellement en nuançant certaines positions :

→ Ce qui est clairement de la triche,

→ Ce qui dépend du contexte,

→ Ce qui est acceptable et même encouragé.

• 4. Cadre d’usage de l’IA dans le travail personnel

Définition claire de ce qui est autorisé ou non pour les devoirs maison :

Est-ce qu’on peut utiliser ChatGPT ?

Pour quoi faire (réviser, vérifier, s’entraîner…) ?

Ce qui n’est pas accepté (copier-coller sans compréhension, générer une rédaction sans y toucher, etc.).

Attentes claires : ce qu’on attend d’un élève qui utilise l’IA intelligemment (traces de réflexion, reformulation, appropriation).

J’ai remis à jour l’exerciseur (9 ans déjà), pour une meilleur intégration sur les smartphone et une meilleure visibilité.

Je passe de

à

Parfois des faux positifs apparaîssaient , c’est donc totalement résolu puisque le calcul des coordonnées a été revue (il s’appuyait sur une division que le javascript ne maîtrise pas vraiment et donne lieu à des approximations qui créent pleins de soucis)

Pour le reste rien ne change !