Ce projet, qui prend la forme d'une séquence intitulée "Humains VS Machines" et mise en œuvre dans deux classes de 4e, vise à intégrer l'intelligence artificielle dans l'enseignement du français comme outil de médiation cognitive et objet d'apprentissage, afin de former des élèves capables de produire des écrits longs de manière autonome, réfléchie et structurée. Après avoir découvert le fonctionnement des intelligences artificielles génératives, les élèves ont travaillé la rédaction de prompts à partir d'un sujet d'imagination type DNB, puis l'intelligence artificielle a servi à la fois d'objet de réflexion (dans le cadre d'un sujet de réflexion) et d'outil à la rédaction grâce à l'utilisation d'un chatbot.

Une ressource proposée par Camille Dubois, enseignante de Lettres modernes (TZR Zone 26.1)

Sommaire

Objectifs

  • accompagner les élèves dans un usage raisonné de l’IA, notamment dans les écrits argumentatifs (sujet de réflexion du DNB) ;
  • développer des compétences de structuration de la pensée et de l’argumentation ;
  • rendre visibles les processus cognitifs de l’écriture (planification, reformulation, révision) ;
  • permettre une prise de distance critique vis-à-vis des productions générées par l’IA ;
  • interroger les enjeux éthiques et méthodologiques liés à l’usage de ces outils.

L'hypothèse du projet est que l'IA ne simplifie pas l'écriture mais qu'elle permet d'en objectiver les étapes et les exigences.

Compétences travaillées

Français

  • Comprendre et interpréter un texte
  • Produire un écrit argumenté structuré
  • Réviser et améliorer un texte
  • Adapter son écriture à une consigne

Socle commun

  • Domaine 1: les langages pour penser et communiquer
  • Domaine 2: les méthodes et outils pour apprendre
  • Domaine 3: la formation de la personne et du citoyen

CRCN

  • Information et données: évaluer la fiabilité des contenus
  • Communication et collaboration: interagir avec un outil numérique
  • Création de contenu: produire, modifier, améliorer un texte
  • Environnement numérique: adopter un usage raisonné et critique

Outils et modalités de travail

  • Deux classes de 4e (+ une classe témoin)
  • Travail en classe entière, alternance de travail individuel et en binômes.

Une séquence de cinq séances (environ 2h par séance).

Dans le cadre d'un travail d'EMI et d'un travail spécifique des écrits longs type DNB (sujets d'imagination et de réflexion).

  • IA générative (type ChatGPT/MIzou)
  • Vittascience (langage IA, expérimantation des biais et des hallucinations)
  • Ressources EMI : Lumni, EMI Sans crainte
  • Utilisation d'ordinateurs et de tablettes, en alternance avec des exercices déconnectés
  • Séquence du professeur

Démarche pédagogique

Le dispositif repose sur une progression en plusieurs séances, qui est détaillé ci-dessous. L'ensemble de la séquence est téléchargeable.

Étape 1 : Comprendre le fonctionnement de l’IA (séance 1)

La première séance vise à introduire les élèves au fonctionnement général de l’intelligence artificielle et à développer une première posture critique face aux contenus générés numériquement.

Elle s’appuie notamment sur le visionnage de différents supports, comme une vidéo de deepfake montrant une réédition fictive de Volodymyr Zelensky, afin d’interroger la fiabilité

des images, des vidéos et des informations diffusées en ligne. Les élèves découvrent éga- lement certains phénomènes caractéristiques des IA génératives, comme les hallucina- tions ou les biais, à partir d’exemples volontairement surprenants destinés à les interpeller et à susciter leur vigilance.

La séance se prolonge par une activité de fact-checking au cours de laquelle les élèves doivent vérifier des contenus produits par l’IA à l’aide de sources fiables et de sites de véri- fication. Cette première approche permet d’amorcer une réflexion critique sur les usages et les limites de l’intelligence artificielle.

Étape 2 : La langage de l’IA : Tokens/Prédiction/Environnement sur VITTASCIENCE (Séance 2)

La deuxième séance vise à faire comprendre aux élèves le fonctionnement technique simplifié d’une intelligence artificielle générative.

À travers l’environnement Vittascience, les élèves découvrent les principes de prédiction textuelle et le rôle des tokens dans la génération d’un texte. Ils sont amenés à comprendre qu’une IA ne possède ni conscience, ni intention, ni compréhension réelle du sens, mais fonctionne à partir de probabilités et de calculs statistiques.

Cette séance permet également de développer un regard critique sur les réponses pro- duites par l’IA, en montrant que des formulations cohérentes en apparence peuvent contenir des erreurs ou des approximations.

Étape 3 : Interagir avec l’IA : le travail du prompt (séance 3)

Les élèves découvrent ensuite que la qualité des réponses produites dépend fortement des consignes formulées.

Le travail porte sur la construction de prompts précis à partir de la méthode RACE (Rôle / Action / Contexte / Exemple), notamment grâce aux exemples proposés sur le site Side School. Les élèves expérimentent différentes formulations, testent les réponses obtenues et apprennent à ajuster progressivement leurs demandes afin d’obtenir des productions plus pertinentes.

Cette phase s’appuie sur un travail d’écriture autour d’un sujet d’imagination de type DNB, prenant la forme d’une suite de texte appartenant au genre du roman d’anticipation. Tous les élèves disposent du même texte de départ généré par l’IA, mais les variations et la qualité des productions finales dépendent ensuite de leurs interactions avec l’outil.

Les élèves sont alors amenés à identifier les limites des textes générés (réponses trop générales, manque de structure, pauvreté des exemples), à comparer ces productions aux attendus scolaires et à engager un véritable travail d’appropriation et de réécriture.

Une grille d’évaluation des prompts est construite collectivement afin de rendre explicites les différentes stratégies mobilisées dans les échanges avec l’IA et de montrer que l’efficacité de l’outil dépend largement de la qualité des interactions engagées.

L’objectif de cette séance est de faire comprendre que l’IA ne répond pas directement aux attendus scolaires et qu’un travail d’ajustement, de sélection et de réécriture reste indispensable.

Étape 4 : Accompagner la construction d’un écrit long (séance 4)

La quatrième séance porte plus spécifiquement sur la méthodologie du sujet de réflexion du DNB.

Dans un premier temps, un rappel explicite des attendus méthodologiques est proposé par l’enseignante : construction de l’introduction, organisation du développement argumentatif et rédaction de la conclusion.

Les élèves réalisent ensuite des recherches documentaires autour de la question : « L’IA doit-elle être autorisée à l’école ? ». Ce travail s’effectue d’abord à partir de moteurs de recherche classiques afin de diversifier les sources et de favoriser une première sélection des arguments « pour » et « contre ».

Dans un second temps, les élèves utilisent un chatbot Mizou paramétré en amont par l’enseignante afin d’accompagner la structuration progressive de leur écrit.

L'utilisation du chatbot Mizou

Le chatbot n’a pas pour fonction de produire directement un devoir rédigé, mais d’accompagner les élèves dans les différentes étapes de l’écriture argumentative. Il agit comme un outil d’étayage en posant des questions aux élèves. Le CHATBOT fait des feedback individualisé à chaque groupe d’élève tout au long du processus d’écriture. Il incarne ce qui pourrait être le brouillon lorsque les élèves travaillent sur table.

Le travail porte ainsi sur :

  • la construction de l’introduction (accroche, reformulation du sujet, problématique, annonce du plan) ;
  • l’organisation du développement en paragraphes argumentés (thèse, argument, exemple, conclusion partielle) ;
  • la rédaction de la conclusion.

Les élèves apprennent progressivement à utiliser l’IA pour tester des formulations, enrichir leurs idées et améliorer la structure de leurs productions, tout en développant une capaci- té à identifier et corriger les limites des réponses générées.

Étape 5 : Évaluation finale et transfert (séance 5)

La dernière séance place les élèves dans une situation d’écriture en condition d’examen, sans recours à l’intelligence artificielle.

Ils rédigent un sujet de réflexion de type DNB dans des conditions identiques à celles d’une évaluation certificative. Les productions réalisées sont ensuite comparées à celles d’une classe témoin n’ayant pas suivi la séquence.

L’objectif de cette phase finale est de mesurer la capacité des élèves à transférer, sans l’outil, les compétences méthodologiques construites au cours de la séquence, notamment en matière de structuration de l’écrit, d’organisation du raisonnement et d’argumentation.

Logique centrale du dispositif

Former les élèves à penser avec l’IA, sans dépendre d’elle.

Bilan de l'expérimentation

Effets observés sur les apprentissages :

L’analyse des évaluations de prompts (4°2 / 4°3) et des retours élèves met en évidence :

  • une meilleure compréhension des étapes de l’écriture ;
  • une capacité accrue à structurer un texte ;
  • un développement de stratégies de reformulation ;
  • une prise de conscience des écarts entre production automatisée et production construite.

Trois profils d’élèves apparaissent :

  • élèves dépendants (usage passif de l’IA)
  • élèves scolaires (application des consignes)
  • élèves stratégiques (pilotage et appropriation)

L’IA agit comme un révélateur des écarts de compétences. Les réponses réflexives montrent également :

  • une conscience des limites de l’IA
  • une distinction entre aide et substitution
  • une réflexion émergente sur la notion d’auteur

Ce document détaille et compare les résultats des classes expérimentales et de la classe témoin :

Effets observés sur les pratiques enseignantes :

L’intégration de l’intelligence artificielle dans la séquence a conduit à une évolution significative de ma posture d’enseignante.

Un déplacement de posture

Je n’étais plus uniquement dans une logique de transmission des savoirs, mais dans une posture de médiation et d’accompagnement, une posture davantage située aux côtés des élèves que dans une logique frontale. Cela s’est avéré être très exigeant lorsque plu- sieurs élèves sont en difficultés en même temps. Le tutorat entre pairs m’a relativement aidé lors de tâches complexes. Je conseille de former des pairs (forts/faibles) pour plus de confort.

Il s’agissait désormais :

  1. d’aider les élèves à formuler des consignes (prompts) efficaces (méthode RACE);
  2. De les guider davantage dans leurs productions et l’analyse de ces dernières ;
  3. d’accompagner la prise de distance critique.

Une conception didactique facilitée

L’usage de l’IA m’a accompagné :

  1. Dans la conception didactique de la séquence,
  2. Dans la méta-analyse des réponses réflexives,
  3. Dans l’adaptation des contenus aux besoins des élèves.

Une posture majoritairement d’étayage et de lâcher-prise selon Bucheton

La posture dominante observée est celle de l’accompagnement. Je guidais les élèves dans la compréhension des consignes, la structuration de leur pensée.

Cette posture s’articulait avec des moments de lâcher-prise contrôlé, permettant aux élèves d’expérimenter, de tester et d’ajuster leurs démarches, tout en restant dans un cadre explicite.

La posture de tissage était également mobilisée, afin de relier les usages de l’IA aux attendus scolaires et aux compétences d’écriture travaillées.

Une transformation de l’évaluation

L’évaluation ne portait plus uniquement sur le produit final, mais aussi sur :

  1. les démarches ;
  2. les stratégies mobilisées ;
  3. les capacités de révision (évaluation prompts).

Elle devenait davantage formative et réflexive.

Une réflexion sur les enjeux disciplinaires

Le dispositif amène à interroger :

  1. ce qu’est écrire ;
  2. ce qu’est comprendre un texte ;
  3. la méthodologie des écrits institutionnels.

Conclusion

L’évaluation comparative met en évidence un impact significatif du dispositif sur les compétences d’écriture des élèves. Le travail effectué sur MIZOU semble avoir permis aux élèves de mieux comprendre les étapes du travail méthodologique.

Les élèves ayant suivi la séquence ne produisent pas seulement des textes de meilleure qualité : ils manifestent une compréhension plus fine des attendus, une structuration plus explicite de leur pensée, ainsi qu’une capacité accrue à adopter une posture réflexive.

L’intelligence artificielle n’apparaît pas comme un outil de substitution, mais comme un levier de mise en visibilité et d’entraînement des processus cognitifs impliquésdans l’écriture.

Le dispositif ne permet pas seulement d’améliorer les productions écrites, mais transforme la manière dont les élèves abordent l’écriture, en rendant explicites des processus habi- tuellement implicites (planification du texte, formulation d’une problématique, organi- sation des arguments, mobilisation d’exemples, révision et amélioration des pro- ductions).

Annexes