Ce n’est pas le livre blanc que j’avais imaginé écrire initialement. J’avais l’intention de produire un guide technique sur l’intégration des outils d’IA dans les salles de classe, avec un ensemble de recommandations.
Mais en commençant à structurer mes idées (je me berce d’illusions sur ce point-là), ce projet s’est transformé en une réflexion plus profonde sur la façon dont l’intelligence artificielle change fondamentalement les contours de l’enseignement et de l’apprentissage. Cette réflexion s’est nourrie des nombreuses discussions, questions et débats que j’ai pu avoir au fil de mes conférences et formations auprès d’acteurs de l’enseignement et de la formation.
L’éducation à l’ère de l’intelligence artificielle : un champ à explorer
La rencontre entre l’IA et l’éducation ouvre un champ fascinant, à la fois porteur d’opportunités et chargé de questionnements… et d’appréhensions. C’est un domaine que j’explore et sur lequel j’échange avec des collègues depuis un certain temps déjà, et qui est aussi la continuité de mes travaux de thèse, portant globalement sur les sciences cognitives, l’apprentissage et l’IA.
Depuis que les modèles d’IA générative comme ChatGPT ont fait irruption dans le paysage éducatif en 2022, ils ont impacté presque tous les aspects de la façon d’enseigner et d’apprendre.
Dans certains établissements, cela a conduit à l’adoption enthousiaste de ces technologies par les enseignants et les formateurs. Dans d’autres, nous observons une résistance active à toute forme d’utilisation de l’IA. Et bien sûr, persistent les inquiétudes que l’IA facilite la tricherie, diminue l’effort intellectuel des apprenants, ou simplement qu’elle empêche l’acquisition profonde des connaissances. Des questions que nous traiterons dans la suite de ce livre blanc…
Mais que vous soyez techno-optimiste, sceptique ou simplement perdu face à ces avancées, il devient presque impossible d’ignorer la réalité selon laquelle l’IA exerce une influence importante et croissante sur les pratiques pédagogiques, en tant que formateur, ou apprenant.
L’éducation à l’ère de l’intelligence artificielle : l’IA, plus qu’un simple outil
En parallèle, nous constatons un décalage préoccupant entre l’état actuel des capacités de pointe de l’IA et la compréhension qu’en ont la plupart des acteurs éducatifs. Par conséquent, l’IA est encore trop souvent perçue à travers un prisme réducteur : un outil pour automatiser l’évaluation, générer du contenu pédagogique ou simplement agir comme une version améliorée des moteurs de recherche.
Pourtant, la réalité est infiniment plus complexe, et bien plus transformatrice. Parce que les systèmes d’IA avancés deviennent progressivement capables de simuler des aspects fondamentaux de notre cognition, comme la capacité de “raisonner”, de synthétiser des informations et de résoudre des problèmes avec autonomie, ils se distinguent radicalement de toutes les technologies éducatives que nous avons connues jusqu’à présent.
Et pour cette raison, ils ne peuvent être abordés comme de simples outils supplémentaires à intégrer dans nos approches pédagogiques traditionnelles.
Au contraire, nous observons un besoin croissant de perspectives entièrement nouvelles pour penser l’alliance entre l’apprentissage, la pédagogie et l’IA, surtout lorsque les formateurs se retrouvent parfois (peut-être souvent) moins avancés dans leur compréhension de ces technologies que les apprenants qu’ils sont censés guider.
L’éducation à l’ère de l’intelligence artificielle : notre livre blanc
Ce livre blanc s’adresse à vous : formateurs, enseignants, concepteurs pédagogiques, à tous ceux qui participent activement à la transformation éducative, et même aux simples curieux ! Il vise à fournir non seulement une compréhension technique de l’IA, mais surtout une vision holistique qui intègre les dimensions pédagogiques, éthiques et sociétales de cette révolution cognitive.
Mon ambition est triple :
– Offrir une compréhension systémique des mécanismes de l’IA et de leurs implications pédagogiques,
– Proposer des outils opérationnels pour intégrer efficacement ces technologies dans vos pratiques,
– Encourager une réflexion structurante autour des enjeux de cette transformation.
En définitive, ce livre blanc a pour objectif d’accompagner la réflexion plutôt que d’être un simple manuel technique. Il vous invite à un voyage d’exploration collective où nous sommes tous, formateurs comme apprenants, engagés dans une découverte continue de la façon dont l’IA peut enrichir, augmenter et même questionner nos pratiques éducatives traditionnelles.
Parce que face à cette révolution cognitive, nous sommes tous, en quelque sorte, des apprenants perpétuels.
éducation, enseignement, IA, intelligence artificielle, numérique, outils
Le Mag' 
3 commentaires
on le trouve ou ce livre blanc ?
Il va être délivré dans les différents articles puis disponible, joliment mis en page et d’un bloc, au premier semestre 2026.
Bonne journée.
Très intéressant ce livre blanc.
J’ai interrogé Gemini sur l’argument de l’illusion de compétence développé dans le livre, à l’heure où se développent les chains of thought.
Voici sa réponse (ou son illusion de réponse^^)
C’est une excellente question qui touche au cœur des débats actuels sur la nature de l’intelligence artificielle.
Résistance de l’Argument de l’Illusion de Compétence 🤔
L’argument de l' »illusion de compétence » (l’idée que les LLM ne font que recombiner des motifs statistiques sans réelle compréhension ni cognition) résiste en grande partie, même face à l’évolution des modèles et à l’émergence de la logique de la « Chaîne de Pensée » (CoT).
Le Principe de l’Illusion de Compétence
L’observation que vous citez, souvent associée au concept de « Stochastic Parrot » (perroquet stochastique) par Bender et al. (2021), stipule que les LLM modélisent la forme et la distribution du langage humain, mais pas sa signification intrinsèque.
Ce qu’ils font : Ils prédisent le mot (ou le jeton) le plus probable suivant une séquence donnée, en se basant sur les milliards de corrélations statistiques apprises lors de l’entraînement.
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La conséquence : La fluidité et la pertinence de la réponse sont une fonction de la qualité de la modélisation statistique, donnant l’illusion que le système « comprend » ou « raisonne ».
La Chaîne de Pensée (CoT) et l’Argument
La logique de la Chaîne de Pensée (Chain-of-Thought) est une technique d’ingénierie des prompts (ou d’entraînement des modèles) où le LLM est incité à générer une série d’étapes intermédiaires de raisonnement avant de donner la réponse finale (par exemple, en ajoutant « Réfléchissons étape par étape »).
1. Ce que la CoT Améliore (et l’Illusion)
Meilleure performance : La CoT améliore considérablement la capacité des modèles à résoudre des problèmes complexes, notamment en arithmétique, en logique et en raisonnement multi-étapes.
Explicitation : Elle rend le processus du modèle plus transparent et déboguable pour l’utilisateur, ce qui augmente la perception de la compétence.
2. Pourquoi l’Illusion Persiste
Malgré ces améliorations, la CoT ne change pas fondamentalement le mécanisme de base du LLM :
Mécanisme Statistique Toujours Présent : Lorsque le modèle génère les étapes de la CoT (« étape 1 : identifier X, étape 2 : calculer Y… »), il ne fait toujours que prédire la séquence de jetons la plus statistiquement appropriée pour ressembler à un raisonnement correct et structuré, en se basant sur les exemples de raisonnement qu’il a vus dans ses données d’entraînement.
Manque d’Intentionnalité : Le modèle n’a pas d’expérience vécue du problème, ni de croyances, ni de buts réels. Il ne décide pas de suivre une étape logique ; il génère une étape logique parce que c’est ce que la distribution statistique du langage lui dicte pour atteindre une réponse correcte.
Erreurs de Faits/Logique (« Hallucinations ») : Si le modèle « comprenait » réellement les relations causales ou les faits, les hallucinations et les erreurs logiques dans les chaînes de pensée seraient beaucoup plus rares. La persistance de ces erreurs est une preuve que le modèle suit la forme du raisonnement plutôt que sa substance.
Conclusion : La CoT est une preuve de l’amélioration de la sophistication statistique et de la capacité d’imitation du raisonnement, mais elle n’est pas, en soi, une preuve de l’apparition d’une compréhension sémantique profonde ou d’une conscience dans la machine. L’illusion de compétence est donc devenue plus convaincante, mais l’argument de fond résiste.