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I.A et Education – une réflexion nourrie par le terrain

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par Julien Durand

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):

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– 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 ?

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– Éducation avec l’IA : explorer les usages concrets dans nos pratiques quotidiennes – notamment les prompts utiles pour la différenciation, la conception d’exercices ou le soutien personnalisé – tout en gardant une distance critique sur ce que ces outils produisent.

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– 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.

I.A et éducation version 15.10.25Télécharger

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Un nouvel élève : Albert, un LLM comme camarade de classe.

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IA
par Julien Durand

Edit : Je l’ai appelé Albert car notre I.A. made in Éducation nationale s’appellera Albert, donc autant prendre de l’avance.

Mon projet : intégrer un LLM au sein de la classe, avec mes élèves de 4e et de 3e.
L’an dernier, j’avais expérimenté ponctuellement l’utilisation de corrections réalisées par un LLM. Cette année, je souhaite inscrire cette pratique dans une démarche plus régulière et structurée.
C’est ce qu’Arnaud va appeler : « Education avec l’IA » (le prof reste maitre de ce qui se passe), d’ailleurs, allez jeter un coup d’œil sur son article qui permet de clarifier les différentes places de l’IA dans l’éducation.

Constat de départ :

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Un LLM commet des erreurs, propose parfois des réponses pertinentes et « sait » également expliquer ses choix, comme un élève somme tout.
Mon intention est donc de le présenter aux élèves sous cet angle : quelque chose de faillible et tordre le cou à ce dogme de l’IA a toujours raison. Tout Chatbot est faillible et le présenter autrement me parait dangereux.
( Cet article est écrit en 2025, si des lecteurs des années 2040 se marrent en tombant sur cet article, il faut le mettre dans le contexte, peut-être que plus tard, les LLM ou autres modèles seront gages de vérité, pour le moment ce n’est pas le cas, dixit les ingénieurs d’OpenIA : Modèles de langage : aux origines des hallucinations | OpenAI)

Pré-requis :

Au préalable, il faut un compte sur un LLM, afin d’avoir un suivi de cet élève virtuel.

Bien évidemment, quand Albert ( l’IA) sera là, je la prendrai. Par défaut, je vais le tourner vers un LLM privé ( je ne mettrai pas de données personnelles, seulement mes cours et exercices vont être donnés au modèle. )

J’afficherai régulièrement au tableau l’interface du LLM pour montrer son travail à la classe.

je vais décider ( je changerai peut-être d’avis sur ce point) de ne pas sélectionner en amont les réponses du LLM, je veux garder la surprise, pour moi comme pour eux.

Je n’ai pas de doute, il aura par moment raison et par moment tord. Je ne veux pas tomber dans le travers de ne montrer que des démarches fausses, favoriser l’esprit critique passe par voir du faux mais aussi voir du vrai.

Les objectifs :

  • Développer l’esprit critique des élèves face aux productions d’une intelligence artificielle.
  • Favoriser la verbalisation des raisonnements et la justification des démarches.
  • Améliorer la compréhension des erreurs et les dédramatiser.
  • Promouvoir un usage réfléchi, éthique et éducatif de l’IA en classe.

Déroulement de ma première séance.

Ma présentation tout en affichant au tableau l’interface du LLM :
« Nous accueillons un nouvel élève, Albert, qui suivra le même programme de mathématiques que nous. Il réalisera les exercices demandés, tant en classe qu’à la maison, et passera les mêmes évaluations, que je corrigerai. »

Je préciserai ensuite que, comme pour chacun d’entre eux, il sera parfois interrogé sur son travail et que celui-ci fera l’objet de remarques collectives. Il pourra également, à certaines occasions, apporter son aide à ses camarades et, inversement, bénéficier de leur soutien lorsqu’il en aura besoin.
L’idée est d’en faire un véritable pair d’apprentissage, ni modèle, ni rival, mais un interlocuteur commun.

Apports du dispositif

Alors, oui, il va y avoir l’effet « WAHOU », qui je l’espère, se dissipera avec le temps pour tirer pleinement du dispositif :

  • Permet de dédramatiser l’erreur en l’attribuant à un tiers virtuel.
  • Développe l’esprit critique et l’argumentation entre pairs.
  • Introduit l’IA de façon responsable et éducative.
  • Donne à voir les limites des modèles de langage (problème d’alignement, prompting.)

J’espère également favoriser une meilleure qualité des échanges entre pairs, en encourageant des dialogues constructifs fondés sur l’argumentation, l’écoute et le respect mutuel.

Comment garder trace ? :

Je vais leurs donner des cartouches comme celle-ci (je vais surement retravailler la forme en fonction de retours élèves :

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Bilan de l’expérimentation

Un bilan sera réalisé à la fin du semestre, incluant un retour des élèves sur le dispositif.
Je prévois même d’aller (si ça fonctionne bien) jusqu’à rédiger un bulletin semestriel pour Albert, en concertation avec la classe, comme pour n’importe quel élève.

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Triche or not triche, la webapp

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par Julien Durand
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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 !

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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…

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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.

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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).

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