Introduction
De nombreux articles et rapports récents sur l’intelligence artificielle (IA) en éducation mettent l’accent sur ses limites et dangers. Biais algorithmiques, “hallucinations” (informations fausses générées avec aplomb), enjeux éthiques ou de protection des données : la liste des mises en garde est souvent longue[1]. Les auteurs insistent sur la nécessité de développer l’esprit critique des élèves face à l’IA et de vérifier systématiquement la fiabilité des réponses obtenues[2]. Il n’est pas rare de lire des recommandations soulignant tout ce que les modèles de langage (LLM) ne savent pas faire correctement, jusqu’à frôler l’absurde – un peu comme si l’on présentait Excel en précisant d’emblée que « ce n’est pas un traitement de texte », ou si l’on offrait aux élèves une Ferrari en passant plus de temps à leur faire peur sur la puissance du moteur et les virages de la route qu’à leur apprendre à la conduire.
Pourquoi le discours sur les IA génératives en classe semble-t-il si négatif ? Certes, ces avertissements reposent sur des réalités techniques qu’il serait irresponsable d’ignorer. Cependant, se focaliser uniquement sur les écueils revient à passer à côté de l’essentiel : comprendre comment ces outils peuvent, malgré leurs imperfections, être mis au service des apprentissages. Les LLM “bruts” – c’est-à-dire utilisés tels quels, sans adaptation spécifique au contexte éducatif ;présentent effectivement des limites importantes. Pour autant, ne voir en eux qu’un “danger” ou un simple « pipotron » verbeux, c’est risquer de manquer le potentiel pédagogique qu’ils recèlent si on les utilise de manière réfléchie et structurée. Dans cet article, nous proposons une analyse nuancée de la place des LLM en éducation : après avoir clarifié leurs limites inhérentes, nous explorerons les conditions et pistes pour dépasser un discours purement alarmiste et tirer parti de ces IA de façon critique, efficace et éthique.
Des limites bien réelles qui dominent le discours
Il faut d’abord reconnaître que les mises en garde fréquentes à l’égard des IA génératives ne sortent pas de nulle part. Les modèles de langage actuels, du type ChatGPT, possèdent des capacités impressionnantes, mais aussi des faiblesses structurelles qui justifient qu’on s’en préoccupe particulièrement dans un cadre éducatif :
- Fiabilité et exactitude des réponses. Un LLM génère du texte en probabilisant des enchaînements de mots, sans compréhension sémantique véritable. Il peut produire des réponses syntaxiquement parfaites tout en avançant des contre-vérités avec assurance. En bref, l’IA peut “inventer” des détails ou des références inexistantes si ses données d’entraînement l’y poussent[3]. Des enseignants rappellent ainsi que ChatGPT « manquera souvent de bon sens, sera imprécis et inventera des détails », ce dont les élèves doivent être conscients[3]. En l’état, on ne peut donc pas se reposer aveuglément sur un LLM pour transmettre un savoir exact aux apprenants – au risque de propager des erreurs factuelles.
- Biais et dérives éthiques. Les LLM héritent des biais présents dans leurs données d’entraînement. Ils peuvent reproduire ou même amplifier des stéréotypes culturels ou des discriminations si l’on n’y prend garde[1]. Par exemple, un modèle pourrait fournir systématiquement des exemples illustratifs stéréotypés (sur les genres, les origines ethniques, etc.), ce qui pose problème en contexte pédagogique. De plus, ces IA n’ont aucune boussole morale intrinsèque : laissées à elles-mêmes, elles peuvent générer du contenu inapproprié ou offensant. Des filtres ont beau exister pour éviter les dérapages flagrants, “l’orientation éthique” d’un LLM reste minimale par défaut[3]. Il incombe donc à l’enseignant de surveiller et de paramétrer son usage afin de respecter les valeurs éducatives.
- Hallucinations et manque de transparence. Un modèle génératif peut fournir une réponse très convaincante en apparence, tout en étant complètement à côté de la plaque sur le fond. Cette tendance à la « hallucination » ;des réponses fausses mais présentées d’un ton assuré – est largement documentée[1]. Par exemple, ChatGPT peut inventer une source ou une citation inexistante pour appuyer son propos, ou se tromper sur un fait objectif tout en donnant l’impression d’en être sûr. Qui plus est, le modèle n’indique pas ses sources de manière fiable, ni ses degrés d’incertitude. Ce manque de transparence complique l’utilisation pédagogique : un élève ou un enseignant doit impérativement vérifier ailleurs l’exactitude des informations données[2], ce qui limite l’intérêt du modèle comme outil de connaissance.
- Superficialité des contenus générés. Si les LLM excellent à produire un texte bien rédigé en un clin d’œil, cela ne signifie pas pour autant que ce texte est profondément pertinent. Comme l’a fait remarquer la chercheuse T. Tate, « les grands modèles de langage sont comme des moteurs de recherche : garbage in, garbage out »[4]. En d’autres termes, la qualité de la sortie dépend de la qualité de l’entrée ; et souvent, les prompts ou données fournies par les utilisateurs novices sont insuffisants ou mal structurés, aboutissant à des résultats quelconques. Même avec un prompt bien conçu, ChatGPT tend à fournir un premier jet générique plutôt qu’une analyse fine. Tate note que le modèle « peut générer une ébauche fluide, mais pas un contenu très profond : ses réponses restent vagues et sont souvent fausses »[5]. Cette superficialité tient au fait que l’IA ne comprend pas vraiment les concepts : elle ne fait que brasser des corrélations statistiques. Ainsi, sur des questions pointues ou nécessitant du raisonnement, le LLM peut facilement passer à côté du problème ou donner une explication creuse. Des études ont montré par exemple que ChatGPT réussit relativement bien des questions de restitution de connaissances factuelles, mais échoue dès qu’il s’agit de problèmes d’application ou d’interprétation faisant appel à l’analyse[6]. En somme, brut, le modèle n’égale pas un expert humain pour approfondir un sujet ; loin s’en faut.
- Problèmes d’adaptation au contexte éducatif. Les LLM généralistes n’ont, par définition, pas été conçus spécifiquement pour une classe donnée, un niveau précis ou un programme scolaire particulier. Leur connaissance “fourre-tout” peut devenir un handicap : ils risquent de proposer des exemples hors sujet par rapport au cours, un niveau de langage inadapté (trop complexe ou trop simpliste), ou des contenus non alignés sur les attendus du curriculum. Par exemple, un élève de collège interrogeant ChatGPT sur une notion scientifique pourrait obtenir une réponse truffée de concepts non vus en classe, ou au contraire une explication erronée car le modèle se base sur des sources non fiables du web. Sans ancrage dans des ressources validées (manuels, cours de l’enseignant, etc.), l’IA est un électron libre qui produit une réponse possible parmi d’autres, pas nécessairement la réponse pertinente dans le cadre d’un apprentissage donné. En outre, la plupart des outils grand public actuels sont externes et propriétaires : ils fonctionnent sur des serveurs distants, avec des données d’entraînement opaques et souvent non à jour, ce qui pose la question de la souveraineté et de la pérennité des contenus[7]. L’opacité du fonctionnement même des modèles (boîte noire) rend difficile pour l’enseignant d’expliquer pourquoi telle erreur survient ou comment le corriger. Autant de raisons qui limitent l’intérêt pédagogique d’un LLM utilisé tel quel, sans cadre ni personnalisation.
En considérant l’ensemble de ces éléments, on comprend mieux pourquoi le discours ambiant insiste sur la prudence. Il est légitime, voire nécessaire, d’avertir enseignants et élèves que ces IA ne sont ni infaillibles ni neutres dans leurs réponses. Plutôt que des savoirs prêts à l’emploi, elles offrent au mieux des propositions qu’il faut examiner avec recul. Les consignes officielles, par exemple en France, invitent ainsi explicitement à « exercer son esprit critique » face aux productions de l’IA et à vérifier systématiquement l’exactitude des réponses en les comparant à d’autres sources[2]. Un cadre d’usage publié par le Ministère de l’Éducation nationale souligne aussi que les IA actuelles doivent être utilisées de manière « consciente et raisonnée », en étant bien conscient de leurs nombreuses limites techniques, juridiques et éthiques[7][1].
Cependant, à force de dresser la liste des écueils, on risque un effet secondaire indésirable : décourager toute utilisation et innovation pédagogiques avec ces outils. Or, comme pour toute technologie, c’est par l’usage éclairé qu’on pourra identifier des bénéfices concrets ; et non en cantonnant l’IA au banc des accusés en permanence. Après avoir reconnu ces limites bien réelles des LLM généralistes, il est tout aussi important d’examiner ce qu’on peut en faire, et comment surmonter ces limitations dans la pratique éducative.
Entre crainte et opportunité : ne pas s’arrêter aux risques
L’apparition de chatbots grand public comme ChatGPT fin 2022 a suscité des réactions souvent tranchées dans le monde de l’éducation. Dans un premier temps, la peur de dérives (triche aux devoirs, plagiat, perte de compétences d’écriture, etc.) a dominé : ainsi, plusieurs districts scolaires aux États-Unis ont bloqué l’accès à ChatGPT sur les réseaux des établissements dès 2023, et certaines écoles sont revenues temporairement aux copies papier-crayon après avoir constaté des usages détournés par des élèves[8][9]. Ce réflexe de protection est compréhensible : confrontés à un outil capable de rédiger un essai en quelques secondes, enseignants et décideurs ont craint un contournement massif des apprentissages traditionnels. De même, nombre d’articles académiques ou de tribunes ont d’abord martelé les messages de prudence que nous avons rappelés plus haut.
Néanmoins, à mesure qu’il devient clair que l’IA générative ne va pas disparaître des usages, les positions évoluent. Plutôt que de bannir purement et simplement ces outils ou, à l’inverse, de les idolâtrer comme des solutions miracles, un consensus émerge : il faut apprendre à s’en servir intelligemment. « Les LLM ne sont ni des ennemis à proscrire, ni des oracles à idolâtrer », résume ainsi un formateur français, soulignant qu’ils sont avant tout « des outils statistiques puissants, capables du meilleur comme du pire » selon l’usage qu’on en fait[10]. Autrement dit, tout dépend de l’intention pédagogique et du pilotage humain derrière l’outil.
Plusieurs experts suggèrent désormais de changer de narratif : au lieu de ne voir dans ChatGPT qu’un moyen pour les élèves de tricher plus facilement, on peut s’en servir pour stimuler de nouvelles compétences chez ces mêmes élèves. Par exemple, confrontés à une réponse de l’IA, on peut demander aux étudiants de jouer les fact-checkers : vérifier les affirmations, repérer d’éventuelles erreurs ou biais, citer des sources contradictoires, etc. Ce type d’exercice “en inversion” transforme un point faible de l’IA (son risque d’erreur) en opportunité pédagogique pour développer l’esprit critique. « Il faut prendre l’habitude de tout questionner dans une réponse de l’IA, creuser avec des questions de suivi et recouper avec d’autres sources pour voir ce qui concorde ou non », insiste ainsi une professeure de droit, qui y voit un moyen d’exercer la rigueur intellectuelle des étudiants[11][12]. Dans la même veine, on peut encourager les élèves à évaluer la qualité d’une production de l’IA au lieu de l’accepter passivement. Des chercheurs suggèrent même que l’utilisation de ces outils en classe, encadrée par l’enseignant, pourrait inciter les élèves à plus analyser et remettre en question un contenu, justement parce qu’ils savent qu’il est issu d’une machine et potentiellement imparfait[13].
Au-delà de l’esprit critique, on peut aussi voir dans les IA génératives un moyen de développer la créativité et le sens de la formulation chez les apprenants. Plutôt que d’interdire ChatGPT, certains pédagogues proposent de l’intégrer comme partenaire d’entraînement. « Si l’IA est là pour rester, mieux vaut former les élèves à s’en servir de manière créative », défend par exemple Tamara Tate, chercheuse en éducation numérique[14]. L’idée est d’apprendre aux élèves à bien questionner la machine (travail sur la formulation des prompts) et à exploiter ses réponses comme base de discussion. Le modèle peut fournir un point de départ, que l’élève doit ensuite analyser, compléter ou corriger. L’élève devient alors acteur de son apprentissage, guidé par l’outil plutôt que dupé par lui.
En somme, malgré les risques évidents, de plus en plus d’acteurs éducatifs appellent à une approche équilibrée : ni technophobie excessive, ni engouement aveugle. Le véritable enjeu est d’encadrer l’utilisation des LLM pour maximiser les bénéfices et minimiser les écueils. Autrement dit, il s’agit de « prendre les commandes » de ces algorithmes[15] pour éviter de les subir. Cela nécessite de réfléchir aux scénarios pédagogiques pertinents, aux bonnes pratiques à enseigner aux utilisateurs (élèves comme professeurs), et aux aménagements techniques à mettre en place. Dans la section suivante, nous allons explorer concrètement quelques-uns des usages pédagogiques potentiels des IA génératives, ainsi que les conditions requises pour les rendre réellement utiles en classe.
Quel potentiel pédagogique pour les LLM ?
Malgré leurs limites, les modèles de langage offrent déjà un éventail de cas d’usage prometteurs en éducation ; pour peu qu’on les aborde avec méthode. Quelques exemples concrets aident à entrevoir ce potentiel :
- Assistant pour l’enseignant. De nombreux professeurs ont commencé à expérimenter ChatGPT ou des outils similaires pour les aider dans leurs tâches quotidiennes. Selon le Ministère français de l’Éducation, certains enseignants s’en servent d’ores et déjà pour préparer des cours ou des évaluations, générer rapidement une ébauche de QCM ou d’exercice, ou encore adapter des contenus au niveau hétérogène de leurs élèves[16]. Un LLM peut suggérer des idées d’activités, fournir un plan de leçon sur un thème donné, ou créer une trame de corrigé. Bien sûr, le professeur garde la main pour vérifier, ajuster et enrichir ces propositions, mais cela peut lui faire gagner un temps précieux en phase de conception. D’autre part, pour les tâches périphériques (rédaction de courriers, synthèse de réunions, traduction de documents), l’IA peut également apporter un gain d’efficacité non négligeable[17], libérant ainsi du temps que l’enseignant peut réinvestir dans le cœur-à-cœur pédagogique avec ses élèves. Le Département britannique de l’Éducation souligne ainsi que l’IA pourrait « aider les enseignants à se concentrer sur ce qu’ils font le mieux : enseigner » en automatisant certaines tâches administratives ou répétitives[18][19].
- Tuteur virtuel pour l’élève. Côté apprenant, un LLM bien utilisé peut devenir une sorte d’assistant personnel d’apprentissage disponible 24h/24[20]. Des étudiants motivés s’en servent déjà pour “réviser, s’entraîner, approfondir leurs connaissances” de manière autonome[21]. Par exemple, un élève peut demander à l’IA de lui réexpliquer une notion mal comprise en des termes plus simples, de lui donner des exemples supplémentaires, ou de l’interroger sous forme de quiz pour s’auto-évaluer. Le modèle peut aussi jouer le rôle d’un sparring-partner intellectuel : l’étudiant formule ses idées ou sa compréhension d’un sujet, et le chatbot lui renvoie des questions, des contre-exemples ou des pistes à creuser. Ce dialogue socratique simulé pousse l’apprenant à clarifier sa pensée. On peut même configurer l’IA pour qu’elle adopte temporairement la personnalité d’un expert ou d’un personnage : « Réponds-moi comme si tu étais un personnage de roman… », et l’élève peut alors converser avec Julien Sorel ou Emma Bovary pour mieux saisir les ressorts d’une œuvre littéraire[22]. De tels exercices, difficilement réalisables en classe entière faute de moyens, deviennent possibles individuellement avec l’IA. Bien entendu, il faut ensuite débriefer ces interactions en groupe pour distinguer le vrai du faux et le pertinent du farfelu. Utilisé avec guidance, le LLM peut ainsi servir de stimulus pour la discussion en classe et la réflexion critique.
- Outil de différenciation et d’inclusion. L’adaptabilité d’un modèle de langage permet d’envisager une personnalisation accrue des supports pédagogiques. Par exemple, on peut demander à l’IA de reformuler une explication dans des termes plus accessibles pour un élève en difficulté, ou au contraire d’ajouter des éléments d’enrichissement pour un élève avancé sur un sujet donné[23]. Il est possible de générer des exercices supplémentaires ciblés sur telle ou telle compétence à renforcer, ou de varier les contextes dans les problèmes pour mieux parler aux centres d’intérêt de chacun. Pour des élèves à besoins éducatifs particuliers, on peut imaginer des outils spécialisés alimentés par un LLM : par exemple, un étudiant dyslexique pourrait bénéficier d’un système qui ajuste instantanément la présentation d’un texte (police, surlignage des syllabes) couplé à des explications orales générées à la demande. De même, un élève allophone pourrait dialoguer avec un agent conversationnel bilingue qui l’aide à progresser en français en corrigeant ses erreurs de manière bienveillante. Si elles sont correctement paramétrées, ces IA peuvent servir d’assistants éducatifs très flexibles, capables de s’ajuster au profil de chaque apprenant bien mieux qu’un support statique. C’est l’une des promesses souvent évoquées de l’IA en éducation : aller vers un apprentissage plus individualisé, où chacun avance à son rythme avec un feedback immédiat.
- Laboratoire d’expérimentation et de créativité. Les IA génératives peuvent enfin ouvrir des perspectives inédites pour créer en contexte pédagogique. On voit émerger des idées d’activités innovantes exploitant la capacité de génération de ces modèles. Par exemple, en cours de sciences, un enseignant a pu faire simuler un dialogue entre un élève et le boson de Higgs (le LLM incarnant la particule élémentaire) : l’élève posait des questions sur la physique des particules, et “le boson” répondait. L’intérêt était double : stimuler la curiosité par une mise en scène ludique, puis analyser en quoi les réponses de l’IA étaient scientifiquement valides ou non. Ce genre d’exercice “et si on parlait à…” peut être transposé dans de nombreux domaines (histoire, philosophie, langues étrangères), à chaque fois comme déclencheur de réflexion. En littérature, nous l’avons évoqué, on peut faire converser l’élève avec un personnage de roman pour analyser ses motivations[22]. En débat citoyen, demander à l’IA de jouer l’avocat d’une thèse opposée pour entraîner les élèves à réfuter des arguments[22]. En programmation, utiliser l’IA comme un aide-code pour tester des solutions, avec l’étudiant qui doit identifier pourquoi le code généré fonctionne ou non. Les possibilités sont vastes dès lors qu’on considère l’IA non plus seulement comme un fournisseur de réponses, mais comme un acteur dans un scénario pédagogique pensé par l’enseignant. Cela requiert une certaine créativité didactique, mais les retours d’expérience initiaux indiquent que ces usages peuvent rendre les apprentissages plus interactifs et engageants. Par exemple, dans une expérience menée en chimie niveau universitaire, l’intégration de ChatGPT dans une activité a augmenté la confiance des étudiants pour poser des questions et analyser des informations complexes, car le chatbot leur fournissait des perspectives variées et challengeait leurs idées[24]. Les étudiants étaient même nombreux à recommander l’usage de l’IA après coup, tout en reconnaissant qu’il fallait valider les sources d’information fournies[24]. Ce type de résultat suggère que, bien encadrée, l’IA peut complémenter le cours traditionnel en apportant un élément d’exploration supplémentaire.
Bien entendu, il convient de tempérer ces perspectives : aucune de ces utilisations potentielles ne va sans soulever des questions et des difficultés pratiques. Chaque “solution” apportée par l’IA génère son lot de nouvelles questions (fiabilité des contenus créés, évaluation du travail de l’élève assisté par IA, surcharge cognitive liée à l’outil, etc.). Néanmoins, ce rapide tour d’horizon montre qu’on peut aller au-delà d’un discours purement alarmiste. Plutôt que de résumer l’IA à ses seules limites, on peut chercher à exploiter ses points forts (génération rapide de texte, adaptation, interactivité) pour les mettre au service de la pédagogie. Reste à savoir comment faire en sorte que ces usages bénéfiques se réalisent dans de bonnes conditions. C’est tout l’enjeu de l’intégration raisonnée de l’IA en éducation : un chantier complexe, qui implique des transformations tant techniques qu’organisationnelles et formatives.
Adapter l’IA au contexte éducatif : conditions et recommandations
Si les potentialités existent, harnessing l’IA en classe de manière efficace et sûre n’a rien d’automatique. Plusieurs défis doivent être relevés pour passer de l’enthousiasme théorique à une utilisation pratique réussie des LLM dans l’éducation. Voici les principales conditions à réunir :
- Formation et acculturation des enseignants. Il est illusoire d’imaginer déployer l’IA à grande échelle sans préparer les acteurs de terrain. La plupart des enseignants ne sont ni des ingénieurs en machine learning, ni des spécialistes des données ; et on ne peut exiger d’eux qu’ils le deviennent. En revanche, il devient indispensable de leur offrir une formation de base sur le fonctionnement et les limites des IA génératives, ainsi que sur les bonnes pratiques pour s’en servir. Cela inclut : savoir formuler des prompts efficaces, connaître les écueils typiques (biais, hallucinations) et comment les détecter, comprendre les enjeux de données (confidentialité des informations d’élèves, par exemple, si on utilise un service en ligne)[25], et maîtriser les outils mis à disposition. Des initiatives voient le jour pour développer l’IA literacy chez les enseignants et les élèves, à l’image des supports en ligne proposés par certains ministères[26]. L’important est d’intégrer l’IA non pas comme une baguette magique incomprise, mais comme un outil technique parmi d’autres, avec ses règles de fonctionnement. Un enseignant formé sera plus à même de juger quand et comment utiliser un LLM dans son cours, et d’anticiper ce qu’il peut en attendre ou non. Cette formation doit aussi aborder l’aspect pédagogique : partager des exemples de scénarios didactiques réussis intégrant l’IA, réfléchir aux objectifs d’apprentissage visés à travers son usage, etc. Il s’agit en somme de professionnaliser l’usage de l’IA en éducation, pour qu’il s’inscrive dans une démarche pédagogique solide plutôt que d’être gadgetisé.
- Personnalisation et contextualisation des modèles. Comme on l’a vu, l’un des freins majeurs est le caractère trop généraliste des LLM actuels vis-à-vis de la classe. Une piste cruciale est donc de disposer de modèles (ou d’instances de modèles) spécifiquement ajustés au contexte éducatif local. Cela peut passer par plusieurs approches : d’une part, alimenter l’IA avec les ressources curriculaires pertinentes (programmes officiels, manuels scolaires, cours de l’enseignant). Par exemple, on peut coupler un LLM à une base documentaire interne à l’établissement : chaque fois que l’élève pose une question, le système effectue en coulisse une recherche dans le corpus de la classe (notes de cours, chapitre du livre, etc.) et fournit ces éléments au modèle pour qu’il réponde en s’appuyant dessus. C’est le principe de l’IA à “mémoire externe” (souvent mis en œuvre via la technique du retrieval augmented generation ou RAG). Ainsi, l’IA évite le syndrome du garbage in, garbage out : ses réponses seront ancrées sur des contenus validés, ce qui limite les risques d’erreur et les digressions hors-sujet. D’autre part, on peut envisager de fine-tuner (affiner par entraînement) des modèles sur des données éducatives spécifiques. Par exemple, un LLM ajusté sur des exercices et corrigés de mathématiques du secondaire en français aura probablement de bien meilleures performances pour aider un élève de 3ème qu’un modèle généraliste anglophone. De même, des modèles spécialisés par matière (un LLM-histoire, un LLM-physique, etc.) pourraient être développés, entraînés avec les connaissances validées du domaine et le jargon approprié. Cette spécialisation évite à l’IA de “bricoler” des réponses avec des bribes de connaissances non maîtrisées. Bien sûr, cela demande des investissements en recherche et en infrastructure, mais plusieurs projets vont dans ce sens. L’Europe et la France montrent un intérêt pour des IA souveraines et ouvertes, qu’on pourrait maîtriser de bout en bout[7]. Dans un contexte éducatif, utiliser des modèles open-source qu’on peut entraîner localement présente l’avantage de la transparence (code et paramètres audités), du contrôle des données (pas de dépendance à une entreprise extérieure pour les contenus de classe) et de l’adaptabilité (on peut les calibrer à volonté sur nos besoins). À terme, l’objectif serait que chaque institution éducative puisse disposer d’outils IA personnalisables facilement, un peu comme on installe et configure aujourd’hui un ENT (environnement numérique de travail). C’est là le moyen d’atteindre le fameux équilibre entre pertinence et cohérence : une IA dont les réponses sont à la fois exactes (cohérentes avec le savoir établi) et pertinentes pour le contexte précis de l’élève qui interroge.
- Outils intermédiaires et interfaces ergonomiques. Exploiter l’IA en classe ne signifie pas nécessairement mettre les élèves directement face à ChatGPT en mode chat libre ; on peut concevoir des applications pédagogiques qui intègrent le modèle en arrière-plan avec des garde-fous. Par exemple, on peut imaginer un exercice interactif où l’élève doit trouver l’erreur dans une explication générée par l’IA : l’interface pourrait guider l’élève pas à pas, en vérifiant ses justifications. De même, pour l’enseignant, des fonctionnalités intégrées dans son logiciel de préparation de cours pourraient appeler l’IA pour suggérer des ressources, mais de manière contrôlée (par ex., l’outil pourrait afficher trois résumés de textes pertinents trouvés via l’IA, que l’enseignant n’a plus qu’à comparer). L’enjeu est de domestiquer l’IA dans des outils conviviaux, plutôt que de demander à chaque utilisateur d’aller “bricoler” directement avec un prompt en espérant un bon résultat. Cette approche passe par une coopération pluridisciplinaire : il faut que des ingénieurs IA et des concepteurs pédagogiques travaillent main dans la main pour créer ces solutions intermédiaires. On voit déjà apparaître des plateformes expérimentales dans ce sens, par exemple des prototypes de tuteurs virtuels encadrés où l’enseignant peut pré-configurer les informations fiables que l’IA doit utiliser, définir le rôle de l’IA (poser des questions suggérées, donner des indices mais pas la solution, etc.) et surveiller les échanges. Un design soigné de l’interface peut aussi aider à rendre visibles les limites de l’IA : afficher un message rappelant à l’élève de vérifier la réponse, indiquer un “degré de confiance” du modèle si possible, ou encore inviter l’utilisateur à donner son avis sur la qualité de la réponse (ce qui en soi est une démarche d’esprit critique). L’IA ne doit pas être une boîte noire magique placée brute devant l’élève, mais un outil intégré, avec un mode d’emploi clair et adapté à l’âge des utilisateurs.
- Cadre éthique, réglementaire et support institutionnel. Enfin, l’intégration de l’IA en éducation suppose un accompagnement au niveau des politiques et des institutions. Des garde-fous déontologiques doivent être posés : par exemple, définir ce qui est considéré comme acceptable ou non lorsqu’un élève utilise l’IA pour un devoir (distinguer usage d’assistance vs. plagiat pur et simple), s’assurer que l’égalité des chances est préservée (il ne faut pas que seuls les élèves les plus avancés sachent tirer profit de l’IA, creusant ainsi les écarts), et veiller à la protection des données des usagers. Sur ce dernier point, les consignes actuelles recommandent de ne pas saisir de données personnelles ou sensibles dans des outils en ligne grand public[25], tant qu’on n’a pas de garanties sur leur usage. Le développement de solutions internes ou nationales aiderait à lever ces blocages, mais en attendant, la prudence s’impose concernant les informations qu’on expose à l’IA. Par ailleurs, les institutions doivent fournir un soutien concret : il peut s’agir de guides d’usages (plusieurs universités et ministères publient des guidelines pour les enseignants), de mise à disposition d’outils validés (par ex. un accès institutionnel à un modèle spécifique, plutôt que de laisser chacun utiliser une IA différente dans son coin), ou encore d’espaces d’échange de bonnes pratiques entre enseignants. Tout cela vise à structurer l’adoption de l’IA, pour qu’elle ne dépende pas uniquement de quelques pionniers isolés. Les décideurs ont également un rôle à jouer pour investir dans la recherche et l’équipement adéquat : par exemple, améliorer la connectivité et le matériel dans les écoles si l’on veut tirer parti de ces outils numériques[27]. De même, repenser les méthodes d’évaluation (comment évaluer des apprentissages à l’ère de ChatGPT ?) fait partie des chantiers induits : certains préconisent par exemple de valoriser davantage l’oral, le travail en classe, ou des épreuves axées sur l’analyse critique plutôt que la restitution brute de connaissances facilement générées par IA. En clair, l’intégration réussie de l’IA nécessite une approche systémique, où l’on ajuste aussi l’écosystème éducatif (programmes, méthodes, évaluation, infrastructure) en conséquence, et pas seulement l’outil lui-même.
Conclusion
Les grands modèles de langage s’invitent dans le monde de l’éducation en apportant avec eux leur double visage : d’un côté, des limites inhérentes qui justifient pleinement les appels à la vigilance ; de l’autre, un potentiel pédagogique indéniable si l’on apprend à les maîtriser. Oui, les IA génératives peuvent se montrer biaisées, trompeuses, superficielles ou inadaptées ; et il serait irresponsable de l’ignorer. Mais s’arrêter à ce constat reviendrait à se priver des avantages qu’elles peuvent offrir en tant qu’outils d’assistance et de création pour enrichir l’enseignement et l’apprentissage. À trop insister sur ce que l’IA ne doit pas faire, on oublierait de construire ce qu’on peut faire avec.
Plutôt que de subir passivement ces nouveaux outils ou de les craindre aveuglément, la communauté éducative a intérêt à en prendre les commandes[15]. Cela signifie développer une culture de l’usage critique de l’IA : former les enseignants et les élèves à comprendre le fonctionnement de ces modèles, à en déceler les erreurs, à les défier et à les corriger. Cela implique aussi de façonner l’IA à nos besoins plutôt que l’inverse : adapter les modèles, les ancrer sur des contenus fiables, les encadrer par des applications et des règles claires. Enfin, cela suppose une collaboration étroite entre enseignants, chercheurs en éducation, ingénieurs et décideurs, pour inventer ensemble les pratiques pédagogiques augmentées par l’IA, évaluer leur efficacité et partager les réussites comme les écueils.
En conclusion, les LLM en éducation ne sont ni la panacée tant redoutée ni le péril absolu qu’on pourrait craindre. Ils constituent des outils puissants, capables du meilleur comme du pire, qu’il nous revient d’apprivoiser. L’enjeu n’est pas de nier leurs limites, mais de dépasser un discours purement limitatif en construisant activement leur pertinence. C’est à ce prix que l’IA, loin d’être un « pipotron désincarné », pourra devenir « un véritable outil au service de l’esprit critique et de l’apprentissage des élèves »[15][28]. L’important sera toujours de garder à l’esprit que la valeur pédagogique de ces technologies dépendra in fine de l’usage qu’en font les humains ; de notre capacité collective à en faire un levier d’apprentissage éclairé, et non un substitut aveugle à la pensée.
Sources citées :
- Ministère de l’Éducation nationale (France), Cadre d’usage de l’IA en éducation[1][2].
- Journal of Adventist Education – ChatGPT dans la salle de classe (2023)[3][29].
- Nature (édition en ligne), Will ChatGPT give us a lesson in education? – propos de T. Tate[4][5] et L. Bishop[11].
- Munaye et al. (2024), ChatGPT in Education: A Systematic Review on Opportunities, Challenges…, MDPI Algorithms[30][31].
- Alshahrani et al. (2023), étude de cas en chimie, citée par Munaye et al.[24] et analysis [6].
- Département for Education (UK), Generative AI in education – Policy paper (2025)[18][19].
- Jérôme Sacard, Usage critique et structuré des LLM en éducation (2025)[10][28].
[1] [2] [7] [16] [17] [21] [25] Cadre d’usage de l’IA en éducation | Ministère de l’Education Nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche
https://www.education.gouv.fr/cadre-d-usage-de-l-ia-en-education-450647
[3] [22] [23] [29] Journal of Adventist Education | ChatGPT dans la salle de classe :
https://www.journalofadventisteducation.org/fr/2023.85.3.2
[4] [5] [8] [9] [11] [12] [13] [14] Will ChatGPT give us a lesson in education?
[6] [20] [24] [30] [31] ChatGPT in Education: A Systematic Review on Opportunities, Challenges, and Future Directions
https://www.mdpi.com/1999-4893/18/6/352
[10] Si l’#IA nous permet d’adapter notre travail comme jamais …
[15] [28] Usage Critique et Structuré des LLM en Éducation – webjeje.eu
[18] [19] [26] [27] Generative artificial intelligence (AI) in education – GOV.UK