Première partie : prendre en main les IA génératives

Cette première partie est pensée comme un guide de démarrage. Nous vous proposons ici des exemples d’usages pouvant aider les enseignants dans leur pratique quotidienne, et des ressources pour pouvoir progresser en autonomie.

Nous rappelons d’abord les principes de base qui s’appliquent dans le cadre des enseignements :

  • Vérification - Vous êtes responsable de vos usages des IA génératives. Vérifiez toujours les résultats de vos échanges.
  • Respect des données - Ne transmettez aucune donnée personnelle (de vos étudiants, leurs copies, …) à une IA générative qui pourrait les réutiliser (de manière générale toute IA grand public)
  • Transparence - Communiquez clairement quand et comment vous utilisez les IA génératives.
  • De manière générale, les principes de l’intégrité scientifique s’appliquent à vos usages de l’IA.
  • Responsable - Apprenez à utiliser l’IA générative lorsqu’elle vous apporte une valeur ajoutée dans votre travail ou dans celui de vos étudiants. Considérez les alternatives.
  • Informez clairement vos étudiants de ce qui est autorisé ou non dans le cadre de vos enseignements.

Nous supposons que vous êtes familiers des concepts, et des limites de base des IA génératives, si ce n’est pas le cas, consultez l’annexe de ce document : l’IA générative en quelques points.

L’objectif de ce guide est simplement de proposer 15 usages pratiques répartis en 3 catégories. Commencez par vous essayer sur 2 ou 3 exemples de votre choix que vous adapterez à votre contexte. Maîtrisez les avant d’en ajouter d’autres. évaluez l’impact sur votre travail et le cas échéant sur l’apprentissage de vos étudiants.

Des exemples d’usage pour démarrer

Nous vous proposons quinze exemples d’usages d’IA générative dans le cadre d’une activité d’enseignement. Cette liste a été établie en récoltant des exemples avérés recueillis par OpenAI, l’entreprise qui développe ChatGPT, des retours recueillis sur le Web ou dans la littérature scientifique. Ces éléments ont servi de base de discussion avec l’IA générative Claude de chez Anthropic, pour développer un maximum d’exemples, puis de sélectionner les plus représentatifs. Cette liste a été finalement organisée selon le choix des auteurs. Nous attendons de nos lecteurs leurs retours pour pouvoir l’améliorer.

Les exemples ont été répartis en 3 catégories, qui correspondent à 3 phases du travail d’enseignant. La première catégorie permet d’apprécier rapidement l’intérêt potentiel des IA génératives dans un contexte où vous êtes experts. La seconde doit vous permettre lorsque vous le souhaiterez d’initier un changement dans votre relation avec vos étudiants. La troisième peut vous aider à être plus efficaces sur des tâches qui vont au-delà du cadre du cours.

Pour chaque exemple, nous vous proposons un exemple de prompt (i.e. le message initiant la conversation avec un agent conversationnel), et l’intérêt que vous pourrez en retirer. N’hésitez pas à l’adapter et à le compléter pour l’adapter à votre contexte.

Préparation et conception de cours

1. Génération de plans de cours structurés

Pourquoi commencer par ici : Gain de temps immédiat, structure claire, facile à adapter.

Exemple de prompt :

Créez un plan détaillé pour un cours de 12 semaines sur [votre sujet]. Incluez pour chaque semaine : thème principal, 3 objectifs d’apprentissage spécifiques, activités pédagogiques variées, et une évaluation formative. Niveau licence 2.

Astuce pratique : Générez d’abord la structure, puis affinez semaine par semaine selon vos besoins.

2. Reformulation pour différents niveaux

Pourquoi : Inclusivité instantanée, adaptabilité pédagogique.

Exemple de prompt :

“Réécrivez cette explication du théorème de Pythagore de trois façons : (1) pour un étudiant de licence débutant sans base mathématique solide, (2) pour un étudiant moyen, (3) pour un étudiant avancé qui veut approfondir.”

Impact immédiat : Tous vos étudiants trouvent le niveau qui leur convient.

3. Création de questions d’examen variées

Pourquoi : Élimine l’angoisse de la page blanche, diversité automatique.

Exemple de prompt :

“Générez 15 questions d’examen sur [chapitre X] avec : 5 QCM (4 choix chacune), 5 questions courtes (2-3 phrases), et 5 questions à développement. Incluez le corrigé avec barème de notation pour chacune.”

Gain de temps estimé : 2-3 heures par examen.

4. Génération d’exemples contextualisés

Pourquoi : Les étudiants retiennent mieux avec des exemples familiers.

Exemple de prompt :

“Je dois expliquer le concept de supply and demand à des étudiants québécois de 20 ans. Donnez-moi 5 exemples concrets tirés de leur vie quotidienne : marché du logement étudiant, applications de livraison, concerts populaires, etc. Chaque exemple doit clairement illustrer comment prix et quantité s’ajustent.”

Pourquoi c’est efficace : Connexion immédiate avec le vécu étudiant.

5. Correction orthographique et amélioration stylistique de vos supports

Pourquoi : Professionnalisme accru sans effort.

Exemple de prompt :

“Corrigez les fautes d’orthographe, de grammaire et de syntaxe dans ce document de 15 pages. Améliorez aussi la clarté sans changer le sens. Indiquez en commentaires les modifications importantes que vous proposez.”

Bénéfice caché : Vous apprenez de vos erreurs récurrentes.

Support à l’apprentissage de vos étudiants

6. Création de scénarios de cas réalistes

Pourquoi : Apprentissage par problème, engagement maximal.

Exemple de prompt :

“Créez 3 études de cas détaillées (500 mots chacune) pour mon cours d’éthique professionnelle en ingénierie. Chaque cas doit présenter un dilemme éthique réel avec : contexte organisationnel, parties prenantes avec intérêts divergents, contraintes techniques et économiques, et plusieurs solutions possibles avec conséquences. Basez-vous sur des situations réelles plausibles de 2024-2025.”

Impact pédagogique : Discussion et débat garantis.

7. Génération de feedback personnalisé pour travaux étudiants

Pourquoi : Les étudiants apprennent davantage avec du feedback détaillé.

Exemple de prompt :

“Analysez cet essai de 1500 mots d’un étudiant sur [sujet]. Fournissez un feedback constructif et encourageant (300 mots) qui identifie : 2-3 forces spécifiques avec exemples précis, 2-3 points à améliorer avec suggestions concrètes d’amélioration, et une question ouverte pour approfondir sa réflexion. Ton bienveillant mais exigeant.”

Ensuite : Personnalisez le feedback généré selon votre connaissance de l’étudiant.

8. Création de glossaires interactifs

Pourquoi : Les étudiants adorent avoir des définitions claires.

Exemple de prompt :

“Créez un glossaire de 40 termes essentiels pour mon cours d’introduction à la psychologie cognitive. Pour chaque terme : définition simple (20-30 mots), exemple concret d’application, et une erreur fréquente à éviter. Organisez par ordre alphabétique avec catégories thématiques.”

Format bonus : Demandez ensuite de le convertir en flashcards Quizlet.

9. Conception d’activités brise-glace thématiques

Pourquoi : Engagement dès le premier cours, connexion au contenu.

Exemple de prompt :

“Concevez 5 activités brise-glace originales (15 minutes chacune) pour le premier cours de mon séminaire sur le changement climatique. Chaque activité doit favoriser les interactions entre 25 étudiants qui ne se connaissent pas, introduire subtilement un concept clé du cours, et être réalisable en classe sans matériel spécial. Incluez les instructions pas à pas.”

Résultat : Ambiance positive dès le début.

10. Création de grilles d’évaluation (rubrics) détaillées

Pourquoi : Transparence, objectivité, gain de temps en correction.

Exemple de prompt :

“Créez une grille d’évaluation détaillée (rubric) pour un essai argumentatif de 2500 mots en sciences politiques. Incluez 6 critères (thèse, argumentation, utilisation des sources, structure, style académique, respect des conventions). Pour chaque critère : définition claire, 4 niveaux de performance (excellent/bon/satisfaisant/insuffisant) avec descripteurs spécifiques, et pondération suggérée sur 100 points.”

Bénéfice double : Guide pour les étudiants + cohérence en correction.

11. Génération de synthèses visuelles et conceptuelles

Pourquoi : Les schémas valent mille mots.

Exemple de prompt :

“Décrivez comment créer un schéma conceptuel visuel qui illustre les relations entre les 8 concepts principaux de [théorie/modèle]. Indiquez : quels concepts placer au centre vs périphérie, quels liens causaux ou hiérarchiques tracer entre eux, quelles couleurs utiliser pour regrouper concepts apparentés, et quelles annotations ajouter. Décrivez le schéma en détail comme si vous guidiez un designer.”

Prochaine étape : Utilisez cette description pour créer le visuel avec Canva ou un outil de diagramme.

Efficacité

12. Analyse comparative rapide de textes/théories

Pourquoi : Synthèses complexes en quelques secondes.

Exemple de prompt :

“Comparez les approches de [Auteur A], [Auteur B] et [Auteur C] sur la question de [problématique]. Créez un tableau comparatif avec : points de convergence, points de divergence, forces de chaque approche, limites de chaque approche, et implications pratiques. Ajoutez une synthèse de 200 mots sur comment ces approches peuvent être intégrées.”

Gain : Évite des heures de (re)lecture.

13. Préparation de séances de rétroaction/révision ciblées

Pourquoi : Maximise l’impact du temps en classe.

Exemple de prompt :

“Après l’examen de mi-session, j’ai identifié que mes étudiants ont particulièrement échoué sur [concept X] et [concept Y]. Concevez une séance de révision de 75 minutes qui : diagnostique précisément où sont les incompréhensions, propose des explications alternatives avec de nouvelles analogies, inclut des exercices progressifs de remédiation, et vérifie que les malentendus sont corrigés. Format interactif et engageant.”

Impact : Révisions efficaces plutôt que répétition inutile.

14. Génération de lettres de recommandation personnalisées

Pourquoi : Tâche chronophage mais importante pour les étudiants.

Exemple de prompt :

“Rédigez une lettre de recommandation pour [Nom de l’étudiant] qui postule pour [programme/emploi]. L’étudiant a suivi mes 2 cours de [matières], où il/elle a : [accomplissements spécifiques]. Ses forces incluent [qualités]. Ton professionnel et enthousiaste, 350 mots, avec exemples concrets démontrant ces qualités. Structure : introduction, qualités académiques, qualités personnelles/professionnelles, conclusion recommandant fortement.”

Ensuite : Personnalisez avec des anecdotes spécifiques que vous seul connaissez.

15. Traduction et adaptation culturelle de matériel

Pourquoi : Internationalisation instantanée de vos cours.

Exemple de prompt :

“Traduisez ce syllabus de 12 pages de l’anglais vers le français. Ensuite, adaptez les exemples culturels pour un public québécois : remplacez les références à des événements historiques américains par des équivalents canadiens/québécois, adaptez les exemples d’entreprises et de personnalités, et ajustez le ton formel pour correspondre aux conventions académiques francophones. Indiquez clairement où vous avez fait des adaptations culturelles.”

Avantage : Vos cours voyagent ou accueillent mieux la diversité.

Points d’attention

  • Ces exemples vous proposent des prompts génériques, plus vous serez précis dans votre demande, meilleur sera le résultat. N’hésitez pas à affiner en continuant la conversation. Par exemple :
    • “Peux-tu rendre les exemples plus concrets?”
    • “Simplifie le vocabulaire pour des débutants”
    • “Propose d’autres points de vue, ajoute 3 exemples supplémentaires”
  • Validez toujours les contenus. Les IA peuvent faire des erreurs, et vous restez responsables du résultat.
  • Évaluez l’impact :
    • La qualité obtenue est-elle suffisante ? La reprise des résultats était facile ?
    • Avez-vous gagné du temps ?
    • Quel impact sur vos étudiants ?

Quelques exemples d’IA génératives

  • De nombreux agents conversationnels (chatbot) généralistes existent.
    • Si ChatGPT est le premier basé sur cette technologie proposé au grand public en novembre 2022, différentes alternatives, comme Mistral (Europe), Claude, Gemini (Google), DeepSeek (Chine) existent, avec leurs spécificités. Le classement respectif de ces différents outils varie avec le temps. Les versions gratuites suffisent pour se faire une idée des potentialités de ces outils, mais un abonnement peut s’avérer nécessaire pour un usage plus régulier et de meilleurs résultats.
    • Mistral est la solution française, plus respectueuse de l’environnement et des données, soutenue notamment par l’IMT qui a souscrit un nombre important de licences,
    • RAGaRenn est un service souverain expérimental offrant un accès aux membres de l’enseignement supérieur, et des accès dédiés pour certains établissements, dont l’IMT, qui comporte des modèles dédiés. Il utilise des modèles plus frugaux.
  • Deepl est un service plus ancien (2017), mais spécialisé dans la traduction
  • NotebookLM permet de charger un ensemble de documents (au moins jusqu’à 50) et d’obtenir des réponses basées sur les informations de ces documents. Il propose ainsi des synthèses sous forme pratique : résumé audio ou vidéo, carte mentale, guide d’étude. Vérifiez néanmoins que vous avez le droit de charger les documents dans ce service.
  • Github Copilot permet une génération de code informatique directement dans les environnements de développement, et est gratuit pour les étudiants et les enseignants.
  • Heygen permet de générer des vidéos.
  • Perplexity pour la recherche internet, et son navigateur dédié Comet, intégrant directement l’IA, et permettant d’utiliser différents modèles du commerce.
  • Pour la recherche scientifique, des projets comme SemanticScholar ou des services comme SciSpace permettent d’assister des tâches de recherche bibliographiques sur les bases de données d’articles scientifiques.

Tous ces outils sont des outils grand public, avec une version gratuite. Ceux-ci sont susceptibles de réutiliser les données et les interactions que vous leur fournissez. Pour l’instant, très peu d’établissements proposent une solution souveraine accessible dans le cadre des études, mais cela pourrait évoluer rapidement, justement pour des questions de confidentialité.

Et après ?

  • Vous pouvez consulter le ETU: Guide de l’étudiant IAg pour découvrir les pratiques conseillées aux étudiants pour mieux apprendre.
  • Vous pouvez consulter le CHER : Guide du chercheur IAg pour vous assister dans votre recherche ou pour accompagner vos étudiants dans un cursus de recherche.
  • Vous pouvez également développer vos capacités d’interactions avec les IA génératives. Le guide INT: Interagir avec une IA générative constitue une première étape.
  • Pour décliner de manière plus précise certains exemples au travers de fiches pédagogiques, vous pouvez consulter la section “Ressources” ci-dessous.
  • Et finalement, n’hésitez pas à proposer vos propres usages, soit en nous en faisant part pour que nous puissions les intégrer, soit en les partageant à un public plus large1. L’exploration des usages pertinents reste effectivement une tâche collective à mener par notre communauté.

Ressources pour aller au delà de la prise en main

  1. Par exemple en le publiant sur le site Innovation Pédagogique ↩