Le collège Jean-Baptiste Lebas a organisé une semaine de la citoyenneté du 23 au 27 mars 2026. Des lectures, des spectacles et des séances pédagogiques spécifiques ont été proposés aux élèves afin d’enrichir leur compréhension des différentes formes de discrimination (sexisme, racisme, …) et de favoriser le développement d’une culture du respect, de l’égalité et du vivre-ensemble.
Ce projet s’inscrit dans le cadre des TRAAM EMI 2025-20226 en ce qu’il amène les élèves à interroger les représentations produites par les intelligences artificielles et les stéréotypes qu’elles peuvent véhiculer. À travers l’analyse critique des images générées, les élèves développent leur capacité à questionner les biais présents dans les outils numériques, à comprendre les mécanismes de production des contenus et à réfléchir à l’influence des technologies sur les représentations du monde. Le dispositif favorise ainsi le développement de l’esprit critique face aux productions médiatiques et numériques.
Public : dans le cadre de cette semaine de l’égalité, une séance pédagogique est menée avec toutes les classes de 5e, en co-animation entre la professeure documentaliste, Claire Chaumette, et les professeurs d’Histoire Géographie (M. Abourizk, Mme Beauchamp, Mme Collot), puisque cela rejoint la partie « Égalité et discriminations » du programme d’Éducation Morale et Civique.
Objectif : amener les élèves à comprendre le fonctionnement d’une intelligence artificielle générative afin de les sensibiliser aux enjeux de représentation de la diversité (genre, origine ethnique, etc.) et aux biais pouvant apparaître dans les images produites par l’IA.
Compétences :
Déroulé :
Accueil des élèves en salle informatique. Les élèves ouvrent leur session personnelle et accèdent au parcours pédagogique. Présentation de la séance, de son cadre et de ses objectifs. Distribution de la fiche élève.
1. Comprendre le fonctionnement de l’intelligence artificielle
Présentation du fonctionnement d’une intelligence artificielle générative : une IA est un programme informatique entraîné à produire des contenus en s’appuyant sur de très grandes quantités de données. L’enseignant explique notamment le principe d’entraînement du modèle à partir d’exemples, en prenant l’exemple de la reconnaissance d’images.
Lecture collective de la définition figurant sur la fiche élève.
2. Analyser les données produites par l’IA
Parcours individuel des élèves : https://ladigitale.dev/digisteps/#/s/67c45b798cec8
Les élèves complètent leur fiche avec les définitions, et réponses aux questions.
- Exercice 1 : visionnage d’une vidéo produite par France Inter en novembre 2023 portant sur les stéréotypes liés aux banlieues véhiculés par certaines images générées par l’IA.
- Exercice 2 : analyse d’une campagne de sensibilisation contre les stéréotypes sexistes diffusés par l’IA, réalisée par l’association Jamais Sans Elles sur Instagram à l’occasion du 8 mars 2023.
- Exercice 3 : analyse d’images générées avec Canva à partir du prompt « couple séduisant » (février 2025), afin d’identifier les représentations dominantes et les biais de diversité présents dans les résultats proposés par l’IA.
Correction collective :
Exercice 1 : les images de banlieue produites par l’IA sont très stéréotypées : les rues sont sales, les murs sont tagués et les habitants portent des vêtements abîmés, y compris lors d’événements importants comme un mariage.
Stéréotype : idée simpliste et fausse que l’on a sur un groupe de personnes.
Exercice 2 :
Biais : représentation faussée à cause des stéréotypes contenus dans les données d’entraînements de l’IA.
Pourquoi l’image générée par l’IA est sexiste ? Parce que dans la question, il n’est pas indiqué que l’on souhaite une image d’UNE secrétaire, mais dans les résultats fournis, il n’y a que des images de secrétaire femme. Questionnement : Pourquoi obtient-on ces résultats ? Parce que l’IA a été entraînée à partir de données contenant majoritairement des représentations stéréotypées associant le métier de secrétaire aux femmes.
Exercice 3 :
Quels stéréotypes d’un « couple séduisant » sont diffusés dans ces images ?
– stéréotypes racistes : pas de couple mixte, représentation majoritaire de personnes blanches,
– stéréotype homophobe : pas de couple homosexuel,
– stéréotype lié aux normes sociales : représentation du couple comme l’union traditionnelle de deux personnes correspondant aux codes du mariage.
3. Comment limiter les biais de l’IA ?
Parcours individuel des élèves. Ils notent les réponses aux questions sur leur feuille.
- Exercice 4 : lecture d’un extrait de texte publié sur le site de UNESCO afin de comprendre quels acteurs conçoivent et développent les intelligences artificielles.
- Exercice 5 : analyse d’images générées avec Canva à partir du prompt « drapeau » (février 2025), afin d’observer les représentations privilégiées par l’IA et les éventuels biais culturels présents dans les résultats.
- Exercice 6 : lecture d’un extrait d’entretien avec Zinnya del Villar, reconnue « Women of AI Ethics » en 2024, publié en février 2025 sur le site de Organisation des Nations unies, afin de réfléchir aux enjeux éthiques et aux questions de diversité dans le développement des intelligences artificielles.
Correction collective :
Exercice 4 : qui produit les IA ? Majoritairement des hommes.
Questionnement : En quoi est-ce un problème ? diffusion d’une vision du monde qui peut être emprunt de stéréotypes sexistes.
Exercice 5 : D’où proviennent les IA ?
Majoritairement des Etats-Unis. Questionnement : En quoi est-ce un problème ? Diffusion d’une vision particulière du monde.
Exercice 6 : quelles sont les solutions pour lutter contre la diffusion de stéréotypes par l’IA ?
– Favoriser la diversité des personnes qui créent les IA (différents sexes, mais aussi différentes origines,…)
– Éduquer à l’IA
Remarque : une partie bonus est prévue pour les élèves qui avanceraient très vite en autonomie. Il s’agit de tester l’outil Class-Code IA.
Clôture de séance.
Questionnements : en quoi est-ce un problème que les IA génèrent des contenus sexistes, racistes, homophobes etc. ?
Les intelligences artificielles façonnent en partie notre manière de voir le monde et que les biais présents dans les contenus générés peuvent avoir des conséquences concrètes dans la vie réelle, par exemple dans certains logiciels de tri ou de sélection de CV.
À l’origine des IA se trouvent des humains, avec leurs choix, leurs représentations et parfois leurs propres stéréotypes. Les élèves sont ainsi amenés à développer un regard critique sur les contenus produits par l’IA, mais aussi sur leurs propres représentations.
Un temps d’échange est proposé autour de la campagne de lutte contre le racisme menée par Organisation des Nations unies en 2012 : « Je ne me fie pas aux apparences ». Les affiches présentent le portrait d’une personne accompagné d’une question sur son métier.
Exemple : portrait d’un homme noir avec la question : « Que voyez-vous : un médecin, un chauffeur de taxi, un militant des droits de l’homme ? »
Cette activité permet d’interroger les mécanismes de préjugés et les associations d’idées spontanées.
La fiche élève est ensuite collée dans le cahier d’Éducation morale et civique.
Bilan réflexif :
Cela fait deux ans que j’anime cette séance pédagogique. L’année dernière, j’avais placé l’expérimentation de Class-Code IA par les élèves en introduction de la séance. C’était pertinent pour comprendre le fonctionnement d’une IA, mais cela prenait trop de temps et les élèves n’avaient pas le temps de faire les exercices individuellement. La séance était menée collectivement en grande partie.
Cette année, j’ai donc fait le choix d’expliquer succinctement à l’oral le fonctionnement de l’IA pour avoir plus de temps pour le reste des activités. Néanmoins, intégrer une courte vidéo explicative sur le fonctionnement de l’IA en l’introduction serait sans doute pertinent.
J’ai toutefois conservé l’idée de proposer l’outil Class-Code IA aux élèves, mais uniquement en fin de séance comme activité supplémentaire pour les élèves les plus rapides. Seuls 2 ou 3 élèves sur les 5 classes du collège sont parvenus jusqu’à cette étape.
Cette année encore la séance est un peu dense, et bien souvent, la seconde partie sur « comment faire pour limiter les biais de l’IA ? » a dû être menée collectivement afin de respecter le temps imparti.
Lors de la dernière question sur « quelles solutions peut-on mettre en œuvre pour limiter les stéréotypes diffusés par l’IA ? », 3 élèves (dans 3 classes différentes) ont proposé une réponse que je n’avais pas anticipée : « améliorer la rédaction des prompts ». Bien sûr cela est compris dans l’une des réponses prévues, à savoir l’éducation à l’IA. Ces réponses témoignent d’une appropriation, par quelques élèves, des concepts abordés et d’une compréhension du rôle de l’utilisateur dans les résultats produits par l’IA générative.
Enfin, un constat plus ambivalent s’est répété dans chaque classe. Lors de l’activité finale autour de l’affiche de lutte contre le racisme de Organisation des Nations unies présentant le portrait d’un homme noir, les premières réponses des élèves associent presque systématiquement cette personne au métier de chauffeur de taxi. Ce réflexe stéréotypé est peut-être accentué par le contexte de fin d’heure et la proximité de la sonnerie, mais il interroge malgré tout l’efficacité immédiate de la sensibilisation menée pendant la séance.
Pour autant, il semble important de rappeler que l’évolution des représentations et de la culture citoyenne nécessite un travail de long terme. Une seule séance ne peut suffire à déconstruire des stéréotypes profondément ancrés. Cette activité constitue avant tout une contribution parmi d’autres à l’éducation à l’esprit critique et à la lutte contre les discriminations.
Annexes :
Fiche élève complétée :
