Mots clés du projet : esprit critique, Intelligence Artificielle, SNT, EMI, TRAAM documentation
Dans le cadre des travaux académiques mutualisés 2025-2026 sur le thème : Vers une littératie de l’IA par une pédagogie active, encadrés par Caroline Albertini et Géraldine Rouard, un travail a été mené autour de la problématique suivante : Comment accompagner les élèves dans l’acquisition d’une culture de l’IA pour leur permettre de l’utiliser en citoyens éclairés, responsables et critiques afin de faire face aux enjeux sociétaux ?
Ce projet est le résultat d’une collaboration entre le professeur de mathématiques, Frank D’Esquermes et le professeur documentaliste, Jean-Christophe Boj, dans le cadre des sciences numérique, informatique et technologie (S.N.T.) au lycée. Nous nous sommes orientés vers les pistes suivantes : comment accompagner les élèves dans la compréhension des enjeux éthiques liés à l’intelligence artificielle pour favoriser un usage responsable du numérique ?
1. Expérimentation :
Comme le souligne la recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle de l’Unesco, dès 2022, l’utilisation d’intelligence artificielle générative soulève des préoccupations d’ordre éthique, notamment avec les biais qui peuvent entraîner des discriminations, des inégalités ou encore des clivages sociaux. Effectivement, un rapport de l’Unesco de 2024, révèle la présence d’importants stéréotypes de genre liés aux intelligences artificielles génératives. Face à ce constat, il devient essentiel de développer une culture numérique critique permettant aux élèves de comprendre les mécanismes, les limites et les impacts socioéconomiques de ces outils.
Ainsi, est née l’idée d’un projet qui vise à sensibiliser les élèves aux enjeux éthiques et citoyens liés à l’intelligence artificielle à travers une pédagogie active fondée sur la recherche, l’analyse critique et la coopération. Cette expérimentation a été menée avec 23 élèves en classe de seconde pendant l’enseignement des S.N.T. avec leur professeur, Franck D’Esquermes et le professeur documentaliste, Jean-Christophe Boj au C.D.I.. Les élèves devaient faire une restitution à l’oral inspirée de Ma thèse en 180 secondes, à partir d’un travail de recherche et de synthèse d’information d’un corpus de documents proposé par leurs professeurs. Cette étape a permis d’ouvrir le débat sur la question des enjeux éthiques liés aux biais et aux stéréotypes autour des intelligences artificielles génératives.
2. Les objectifs d’apprentissage :
Objectifs disciplinaires en S.N.T. :
– Comprendre le fonctionnement général des intelligences artificielles génératives.
– Identifier les usages et les limites des intelligences artificielles génératives
dans la société.
– Développer une réflexion sur les données, les algorithmes et leurs biais.
Objectifs info-documentaires :
– Évaluer la fiabilité et la pertinence des sources.
– Exercer son esprit critique face aux contenus numériques.
– Produire une synthèse d’information structurée.
– Argumenter à l’oral dans le cadre d’un débat citoyen.
Objectifs transversaux :
– Développer une culture critique de l’intelligence artificielle.
– Comprendre les enjeux socioéconomiques liés aux intelligences artificielles génératives.
– Identifier les biais algorithmiques et les stéréotypes véhiculés par certaines intelligences artificielles.
– Former les élèves à un usage raisonné, responsable et éthique des outils numériques.
– Développer les compétences orales et argumentatives.
Dans le cadre de l’enseignement des S.N.T., la mise en œuvre des deux parcours PIX dédiés à l’intelligence artificielle s’est inscrite dans la continuité des séances menées au CDI, axées d’une part sur le traitement des infox et, d’autre part, sur l’analyse d’articles de presse. Afin de consolider ces apprentissages, l’enseignant de S.N.T. a déployé une séquence complémentaire sur l’IA, articulée en deux phases :
- Une phase théorique visant à définir l’intelligence artificielle générative (I.A.G.) ainsi que le concept de modèle de langage (LLM).
- Une phase méthodologique dédiée à la recherche documentaire et à la synthèse collaborative d’articles de presse portant sur l’I.A.G., réalisée au sein des groupes constitués pour le projet.
Cette démarche a permis aux élèves d’appréhender les enjeux de l’I.A.G. avec le recul critique nécessaire, tout en renforçant leurs compétences en matière de synthèse de documents journalistiques.
3. Compétences numériques :
Les élèves ont utilisé les compétences du C.R.C.N. ci-dessous :
1. Information et données :
1.1 Mener une recherche et une veille d’information :
Les élèves recherchent et sélectionnent l’information dans le corpus d’articles.
1.3 Traiter des données :
Les élèves organisent et hiérarchisent les informations recueillies afin de construire une synthèse.
2. Communication et collaboration :
2.1 Interagir :
Les élèves travaillent en groupe et participent aux débats autour des enjeux éthiques de l’I.A..
2.2 Partager et publier :
Les productions orales permettent de restituer les recherches et de communiquer une réflexion argumentée.
2.3 Collaborer :
Les élèves collaborent pour se répartir les tâches et les parties à l’oral.
3. Création de contenu :
3.3 Adapter des documents à leur finalité :
Les élèves ont adapté la synthèse de leur travail sur les documents pour réaliser leur oral.
5. Environnement numérique
5.2 Évoluer dans un environnement numérique :
Les élèves développent une compréhension critique des technologies d’intelligence artificielle et de leurs impacts socioéconomiques.
4. Le scénario pédagogique :
Cette séquence pédagogique s’appuie sur deux prérequis. Le premier, est la séance menée au premier semestre sur les fake news qui permet de réactiver les notions d’information, infox et de commencer à aborder les biais cognitifs. Le second, est le rapport de l’Unesco de 2024 qui révèle la présence d’importants stéréotypes de genre dans les intelligences artificielles génératives. Pour chaque séance les élèves étaient répartis en groupe de trois pour les ateliers, la recherche d’information et les exposés à l’oral.
Séances 1 : Dans le cadre de La Semaine de la presse et des médias dans l’École, les élèves ont bénéficié d’un atelier piloté par les étudiants et les enseignants de l’École Du Journalisme à Nice (E.D.J. Nice) sur la thématique Fake news et intelligence artificielle. Les étudiants ont abordé avec les élèves le rôle des biais cognitifs dans la construction des infox, mais aussi, en utilisant certaines I.A. comme Chatgpt (avec des comptes anonymes) pour mettre en avant certaines de leurs limites techniques et éthiques.
Séances 2 : La deuxième séance s’ouvre sur une sensibilisation aux Biais de l’intelligence artificielle via l’outil numérique de l’association FAKE OFF qui sert de point de départ au travail de recherche et de synthèse de l’information, appuyé sur un corpus d’articles de presse qui traitent de ces questions éthiques.
Séance 3 : Après avoir finalisé le travail de tri et de synthèse de l’information, chaque groupe d’élèves a fait un exposé de 180 secondes afin de présenter différents types d’inégalités ou discriminations liées aux intelligences artificielles et sensibiliser les élèves à ces questions.
5. Retours sur le projet.
Cette expérimentation a permis d’aborder l’intelligence artificielle sous un angle à la fois informationnel, éthique et citoyen. Nous avons atteint notre objectif qui était de dépasser la simple découverte de ces nouveaux outils afin d’amener les élèves à s’interroger sur leurs usages, leurs limites et leurs impacts socioéconomiques.
L’atelier de l’école de journalisme, lors de la première séance a été un point d’entrée particulièrement efficace qui a fait écho à la séance menée sur les Infox et les biais cognitifs. Les échanges ont montré que beaucoup d’élèves associaient initialement l’intelligence artificielle à un outil fiable et neutre. Cette première séance leur a permis de prendre conscience des limites et des enjeux éthiques liées à ces technologies. Le travail de tri et de synthèse de l’information lors de la deuxième séance a davantage mobilisé les compétences info-documentaires et l’esprit critiques des élèves. Plusieurs groupes ont pris conscience que les intelligences artificielles ne produisent pas de réponses objectives mais qu’elles peuvent reproduire des discriminations ou des représentations issues des données sur lesquelles elles sont entraînées.
La préparation à l’oral ont permis aux élèves de développer des compétences de coopération et d’argumentation, les obligeant à sélectionner uniquement les informations essentielles et à reformuler de manière claire et accessible. Le fait de placer les élèves dans des situations de recherche, d’analyse et de débat favorise leur engagement et leur permet de construire progressivement une posture critique face aux intelligences artificielles génératives.
Cependant, quelques difficultés ont été observées. Le travail de synthèse a parfois nécessité un accompagnement renforcé afin de réussir à extraire l’essentiel de informations pertinentes. La gestion du temps pour l’oral a été une contrainte conséquente pour les élèves. La question de l’usage personnel des intelligences artificielles génératives par les élèves a également émergé au cours des échanges, ce qui montre l’importance d’un cadre clair et d’une sensibilisation aux règles d’usage responsable rappelées dans la charte de l’utilisation de l’Intelligence artificielle au lycée et conforme au Cadre d’usage de l’intelligence artificielle en éducation.
Un prolongement envisagé consisterait à faire manipuler différentes intelligences artificielles afin que les élèves puissent identifier eux-mêmes les biais présents dans les réponses ou les images produites. Dans l’ensemble, cette expérimentation a permis de développer chez les élèves une première culture critique et éthique de l’intelligence artificielle, en lien avec les enjeux actuels de citoyenneté numérique et d’éducation aux médias et à l’information.
Frank D’Esquermes, professeur de mathématiques.
Jean-Christophe Boj, professeur documentaliste.
Bibliographie :
UNESCO. Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle. Paris : UNESCO, 2022. Disponible sur : UNESCO (consulté le 28 mai 2026).
UNESCO. IA générative : Une étude de l’UNESCO révèle la présence d’importants stéréotypes de genre. UNESCO, 2024. Disponible sur : UNESCO (consulté le 28 mai 2026).
COLLET, Isabelle. Biais de genre dans l’intelligence artificielle, 2018. Disponible sur : https://archive-ouverte.unige.ch/unige:114373 (consulté le 28 mai 2026).
INRIA. Biais d’allocation : vers des algorithmes d’intelligence artificielle plus équitables. INRIA, 2023. Disponible sur : https://www.inria.fr/fr/biais-allocation-algorithmes-ia-equitable (consulté le 28 mai 2026).
