L’intelligence artificielle générative a rapidement bouleversé les pratiques pédagogiques. Le moment est idéal pour explorer les possibles de ces technologies mais surtout pour comprendre leurs limites et les précautions qu’elles imposent. Nos conseils pour l’intégrer dans l’environnement universitaire.

Piste n°1 : Comprendre le fonctionnement de l’IA

Avant tout usage pédagogique, il faut donner une culture minimale du fonctionnement des modèles afin d’éviter le développement d’une confiance aveugle. « Derrière ces outils se cachent des défis majeurs : les biais présents dans les données d’entraînement, le risque de reproduction ou d’amplification de stéréotypes, le manque de diversité culturelle et sociale dans les corpus utilisés, ainsi que la question de l’alignement des modèles d’IA avec les valeurs humaines et éthiques », alerte un livre blanc publié par le service d’innovation et d’appui à la pédagogie de l’université de Caen Normandie. Celle-ci appelle ainsi à « garantir la transparence dans le traitement des données » et à « former l’ensemble des usagers aux enjeux éthiques, juridiques et pédagogiques qu’ils soulèvent ».

Piste n°2 : Ne plus se focaliser sur le seul résultat

L’IA peut soutenir l’activité intellectuelle, pas s’y substituer. Elle aide à amorcer une réflexion ou clarifier des contenus, mais ne doit jamais remplacer l’acte de penser, d’écrire ou de juger. Or, l’une des compétences fondamentales que l’université a pour mission de développer chez les étudiants est l’esprit critique. « Face à l’abondance de contenus générés par l’IA, il est plus que jamais nécessaire de guider les étudiants dans l’analyse, l’évaluation et l’utilisation des informations. De fait, cela entraîne un changement de posture sur la mesure d’acquisition des connaissances et des compétences. Nous devrons davantage évaluer le processus menant au résultat plutôt que le résultat lui-même ».

Piste n°3 : Poser un cadre d’usage en début de cours

« Une étape importante est de poser le cadre d’utilisation des IA au début du cours. Concrètement, cela peut être présenté sur des supports pédagogiques, le support du premier cours ou encore précisé sur la grille d’évaluation des examens », indique le livre blanc. Par ailleurs, l’utilisation des IA dans l’enseignement doit être cadrée selon la nature des activités (travail en groupe, exercices à faire à la maison, consultation de ressources, recherche d’informations) ou selon la nature de l’utilisation (aide à la structure d’un plan, aide à l’optimisation de l’écriture, aide à la synthèse de documents…)

Piste n°4 : Évaluer autrement

Plutôt que d’interdire les usages de l’IA, mieux vaut adapter les formats d’évaluation en privilégiant par exemple l’oral ou en intégrant une prise de recul critique. Le livre blanc liste des « examens à risque élevé » comme les QCM, facilement résolus par une IA. Les dissertations standardisées sont également à éviter. À l’inverse, les « examens à faible risque » sont à privilégier. Il s’agit d’évaluations nécessitant une réflexion personnelle difficilement reproductible par l’IA. Par exemple, des analyses critiques et comparatives (demander aux étudiants de confronter plusieurs sources), des mises en situation et simulations (qui nécessitent une application concrète des connaissances et une argumentation contextualisée), ou encore des exposés oraux et des soutenances. La raison est simple : « L’IA ne peut remplacer la spontanéité, l’argumentation d’idées et les interactions en direct. »

Piste n°5 : Utiliser l’IA pour générer des études de cas

À l’Université de Caen Normandie, les enseignants utilisent l’IA pour générer des études de cas cliniques réalistes, ce qui permet de gagner du temps dans la préparation des cours. Cela suppose de formuler un prompt détaillé (contenant les antécédents, les symptômes, les examens d’un patient) pour obtenir un scénario exploitable. Le livre blanc donne un exemple concret de prompt : « Tu es un formateur en IFSI. Tu dois créer une étude de cas destinée à des étudiants de troisième année. Le but est de travailler sur l’accompagnement d’un patient en soins palliatifs à domicile. » Il faut toutefois valider le contenu sur la base de sources fiables avant de l’utiliser en classe. L’IA sert ainsi de base de travail, mais c’est l’expertise de l’enseignant qui garantit la pertinence pédagogique. Enfin, il est possible d’intégrer au scénario pédagogique une activité de conception de cas par les étudiants. « Ces derniers doivent mobiliser leurs connaissances disciplinaires et formuler des requêtes précises, illustrées par des exemples concrets. Les étudiants adoptent alors une posture active, propice à leur apprentissage. »