Marine Delliaux, professeure documentaliste au collège Jean Rostand d’Auchy-les-Hesdin, a formé les élèves de l’ensemble du niveau 5ème de son établissement au recours à l’Intelligence Artificielle (IA) dans le cadre de leurs recherches au sein du projet inter- et pluridisciplinaire scientifique Lewis Carroll qui regroupe mathématiques, sciences de la vie et de la Terre, physique chimie, technologie et infodocumentation.
Ce projet s’inscrit dans le cadre des TraAM Documentation 2024-2025 sur la thématique de l’intelligence collective et qui aborde notamment les questions suivantes :
Quelle place pour l’intelligence humaine ? Quelle place pour l’Intelligence Artificielle ?
Contexte :
Les élèves du niveau 5ème du collège Jean Rostand d’Auchy-les-Hesdin sont toutes et tous inscrit·es au sein du projet interdisciplinaire Lewis Carroll, projet valorisant l’innovation pédagogique et regroupant mathématiques, technologie, physique-chimie, SVT et infodocumentation.
La mise en place d’un laboratoire Lewis Carroll est officialisée auprès du rectorat de Lille et sous-tend une volonté d’élévation du niveau en mathématiques des élèves de notre académie. Les mathématiques sont donc au cœur et le nœud central de ce laboratoire interdisciplinaire. Le développement de l’esprit critique et d’une véritable intelligence collective (tant chez nos élèves que chez les adultes professionnel·les) est aussi une visée de ce projet.
Le titre Lewis Carroll fait référence au métier de professeur de mathématiques qu’exerçait le romancier Lewis Carroll, et ce avec inventivité, imagination et créativité, ce à quoi nous sommes ainsi incité·es dans ce laboratoire.
Dans ce cadre, notre établissement a décidé d’axer notre laboratoire alciaquois sur le développement durable, et notamment l’eau. En effet, Auchy-les-Hesdin, et plus généralement le Pas-de-Calais, a été touché par les inondations ayant eu cours durant l’année 2023. Cette entrée nous a donc semblé intéressante pour aborder avec les élèves les problématiques liées aux changements globaux, au réchauffement climatique, mais aussi au cycle de l’eau, à la gestion d’un tableur en technologie et de données en mathématiques à partir de l’étude des données pluviométriques.
La mise en place de ce laboratoire s’est doublée d’un partenariat avec Eden62 et le Symcea, syndicat mixte de l’Authie et de la Canche, pour la mise en place d’un pluviomètre au collège permettant de relever chaque jour la quantité d’eau de pluie tombée au collège, dans une démarche d’analyse et de développement durable avec les partenaires locaux de la gestion de l’eau inscrits dans un projet « Ecol’Eau » avec les établissements scolaires et dans le Programme d’Actions de Prévention des Inondations de la Canche.
L’infodocumentation est alors la première discipline à démarrer le projet durant l’année scolaire 2024-2025 : le travail mené en EMI vise à rechercher les données pluviométriques de l’année 2024 puis à les transmettre à l’équipe de mathématiques pour que les élèves continuent de les investir à travers les statistiques et la proportionnalité, dans un souci de comparaison avec les données collectées ultérieurement avec le pluviomètre du collège à partir de 2025.
Public : L’ensemble du niveau 5ème (deux classes)
Créneaux : Séances d’EMI menées par la professeure documentaliste en salle pupitre
Objectif(s) pour l’infodocumentation durant cette séquence (2 séances) :
- Découvrir le fonctionnement d’une Intelligence Artificielle générative en passant par la réalisation de recherches infodocumentaires sur les données pluviométriques de 2024
- Découvrir comment interroger une IA à l’aide d’un prompt afin qu’elle fournisse des informations pertinentes au sujet du nombre de semaines d’inondations à Auchy-les-Hesdin en 2023
- Être capable de « rebondir » après l’échec de l’IA à fournir des données tangibles en recourant à un moteur de recherche et à la recherche par mot-clé
- Comprendre pourquoi il faut faire preuve d’esprit critique face aux réponses de l’IA
- Comprendre que l’action et la réflexivité humaines sont nécessaires à la création, au travail et à l’évaluation de l’IA et de ses résultats en amont et en aval de son usage
Notions abordées :
Intelligence Artificielle (IA) / Génération de texte / Apprentissage automatique supervisé / Biais / Prompt / Evaluation de l’information / Fiabilité / Esprit critique
Compétences :
| EMI : | CRCN : | PSYCHOSOCIALES : |
| Utiliser les genres et les outils d’informations adaptés à ses recherches | 1.1 Mener une recherche et une veille d’information – Effectuer une recherche dans des environnements numériques divers | Compétence émotionnelle : – Gérer son stress : Capacité à faire face (coping) en situation d’adversité |
| Exploiter les modes d’organisation de l’information dans […][l’]arborescence d’un site | – Lire et repérer des informations sur un support numérique | |
| Acquérir une méthode de recherche exploratoire d’informations et de leur exploitation par l’utilisation […] des moteurs de recherche | – Effectuer une recherche simple en ligne en utilisant un moteur de recherche – Reformuler sa requête en modifiant les mots-clés pour obtenir de meilleurs résultats | Compétence sociale : – Communiquer de façon constructive : Communication efficace (valorisation, formulations claires…) |
| Adopter progressivement une démarche raisonnée dans la recherche d’information | – Expliquer sa stratégie de recherche | Compétence cognitive : – Prendre des décisions constructives : Capacité à faire des choix responsables |
| Distinguer les sources d’info, s’interroger sur la validité et la fiabilité d’une info, son degré de pertinence | – Questionner la fiabilité et la pertinence de diverses sources | Compétence cognitive : – Avoir conscience de soi : Savoir penser de façon critique |
| 1.3 Traiter des données – Sélectionner et mettre en relation des informations issues de ressources numériques | ||
| Utiliser les plateformes collaboratives numériques pour collaborer avec les autres | 2.3 Collaborer – Utiliser un dispositif d’écriture collaborative adapté à un projet afin de partager des idées et de coproduire des contenus | Compétence sociale : – Développer des relations constructives : Développer des attitudes et comportements prosociaux (acceptation, collaboration, coopération, entraide…) |
Déroulé :
Séance 1 : Données pluviométriques et Intelligence Artificielle (IA) (2h)
Durant cette séance 1, d’une durée de 2h, l’objectif est que les élèves découvrent la finalité du projet mais surtout comprennent comment fonctionne une IA. Ils et elles suivent pour ce faire le Genially ci-dessous :
Elles et ils recherchent alors les données pluviométriques de l’année 2024 via la génération de texte de Vittascience.
Le prompt à entrer est très simple et consiste en une question unique : « Quelles sont les données pluviométriques de l’année 2024 à Auchy-les-Hesdin ? »
Les élèves sont dès lors confronté·es à l’échec de l’IA à fournir les données pluviométriques de l’année 2024 à Auchy-les-Hesdin :
Pour comprendre pourquoi l’IA a échoué, les élèves sont alors invité·es à participer à un jeu sérieux collectif permettant de saisir comment fonctionne l’apprentissage de l’IA et ainsi ce qui a pu pécher dans l’apprentissage des données pluviométriques souhaitées. Ce jeu s’intitule Eleus-IA: dans la peau d’une intelligence artificielle.
Comment jouer ? En reprenant les règles du jeu disponibles ci-dessous, c’est l’enseignant·e qui, en amont, catégorise chaque image d’un paquet de cartes thématique (ici, des images avec des photographies d’animaux) selon une règle secrète. Les élèves doivent alors réussir à deviner la consigne secrète à force d’essais-erreurs en catégorisant chaque carte dans « Conserver » ou « Ne pas conserver ». L’enseignante ici présente avait décidé que la règle secrète serait « Conserve seulement les image dans lesquelles se trouvent des animaux aquatiques. »
L’intérêt pédagogique pour les élèves est le suivant, selon les règles du jeu fournies :
A l’issue de ce jeu, les élèves réalisent qu’ils n’ont pu commencer à deviner la règle secrète qu’à partir d’un nombre assez conséquent d’essais erreurs, donc en ayant beaucoup de données, c’est-à-dire de photographies d’animaux.
Qui plus est, ils se rendent compte qu’il peut y avoir des biais : en effet, catégorise-t-on un canard comme étant un animal aquatique ? Il est en effet possible que l’être humain ayant fourni la donnée se soit trompé en créant celle sur le canard. L’IA voit donc son raisonnement influencé par des biais (ici, ce serait de croire qu’un animal qui est « sur » et non pas « dans » l’eau n’est pas un animal aquatique).
Tout cela résulte de l’apprentissage automatique supervisé.
Les élèves comprennent par conséquent que l’IA a échoué à leur fournir des réponses sur les données pluviométriques en 2024 à Auchy-les-Hesdin car elle aurait manqué de données en ligne fournies par l’être humain à comparer.
Les élèves sont de ce fait encouragé·es à rebondir suite à cet échec en recourant à un moteur de recherche. Il est à ce moment rappelé aux élèves que, si la recherche sur Intelligence Artificielle générative nécessite l’écriture de phrases, celle sur moteur de recherche nécessite l’usage de mots-clés. Voici la requête simple, lancée sur moteur de recherche :
Ils et elles arrivent alors sur la page de résultats de recherche proposant d’accéder à une page web (du site Weather Spark) fournissant les données pluviométriques à Auchy-les-Hesdin durant l’année 2024 :
Voici les données trouvées, que les élèves sont invité·es à compiler dans un document LibreOffice Writer qu’ils conservent pour les réutiliser en cours de mathématiques :
Ainsi, les élèves comprennent par ce biais que l’IA n’est pas toute puissante et qu’ils et elles sont en mesure d’user de leurs savoirs, compétences et savoir-faire pour rebondir en réalisant une recherche simple sur moteur de recherche.
Séance 2 : Bien rechercher et faire preuve d’esprit critique avec l’Intelligence Artificielle (1h)
Les élèves bénéficient durant cette séance du Genially ci-dessous :
Durant une heure, les élèves découvrent comment interroger une IA afin qu’elle donne des informations pertinentes sur le nombre de semaines d’inondations ayant eu cours à Auchy-les-Hesdin en 2023. C’est aussi durant cette séance qu’elles et ils comprennent l’importance de l’usage de leur esprit critique face aux réponses de l’IA.
Pour cela, les apprenants découvrent ce qu’est un prompt et comment en rédiger un efficacement à l’aide des notions de rôle, de tâche et de contexte. Ils apprennent alors à rédiger un prompt efficace en se rendant sur un document texte collaboratif individualisé créé au préalable par l’enseignante documentaliste. Chaque élève a une étiquette avec le lien URL qu’il ou elle doit taper dans la barre d’adresse. Les documents texte collaboratifs ont été créés dans le nuage d’Apps Education.
Voici ce que découvre l’élève dans le document texte collaboratif, et les réponses qui ont été rédigées par l’élève ayant eu accès au présent document texte :
Les élèves ayant terminé le plus rapidement peuvent dès lors se rendre sur le document collaboratif d’un·e autre camarade, dans une logique de tutorat.
Une fois que les élèves ont tou·tes rédigé un prompt, un point collectif est réalisé afin qu’ils le corrigent : ainsi, tou·tes les élèves entrent exactement le même prompt dans l’IA Perplexity.
Elles et ils peuvent observer leurs réponses. L’enseignante leur demande le nombre de semaines d’inondations données par l’IA. Les élèves sont surpris·es lorsque ces dernier·es réalisent que tou·tes n’ont pas tous obtenu le même nombre de semaines d’inondations. Voici quelques réponses fournies, pour un même prompt :
Les élèves tirent la conclusion que les données sont bien peu précises et peuvent aller du simple au double (de 3 à 6 semaines).
L’enseignante explique que l’intérêt de Perplexity réside dans la possibilité de consulter les sources d’information sur lesquelles l’IA se base pour fournir les données. Les élèves remarquent que les sources d’information proposées sont plutôt fiables. L’enseignante leur demande alors de cliquer sur la source Wéo. Ils et elles lisent le titre et recherchent « Auchy » dans le corps de texte: il ne s’y trouve pas. Les apprenants réalisent donc que l’IA s’est simplement basée sur le nombre de semaines d’inondations dans le Pas-de-Calais de façon générale, et non sur Auchy précisément : elle a tout simplement extrapolé à partir de l’existant et c’est la raison pour laquelle les réponses qu’elle a données n’étaient jamais les mêmes à partir d’un même prompt.
Ainsi, l’importance de l’esprit critique et de l’interrogation de la fiabilité des résultats fournis par IA en consultant les sources est rappelée.
Pour mieux saisir comment l’IA peut se tromper, la vidéo ci-dessous est visionnée :
Un petit bilan sous la forme d’un Kahoot peut être réalisé en fin de séance, s’il reste un peu de temps.
Les élèves récupèrent avant de sortir la fiche récapitulative ci-dessous :
Enseignant·es impliqué·es dans le laboratoire Lewis Carroll et intelligence collective :
Si les enseignant·es impliqué·es font preuve d’intelligence collective en rendant leurs travaux avec leurs élèves interdépendants les uns des autres, ils la mettent également à profit en partageant un tableau d’échanges de pratiques qui prend la forme ci-dessous :
Mis en ligne le 13 mars 2025
