Niveau: Seconde
Année : 2023-2024

Fiche Edubase : https://edubase.eduscol.education.fr/fiche/23954

Objet d’étude : Littérature d’idées – Étude de Candide, Voltaire

Entrées EMI / Éducation à l’IA : Esprit critique, biais, transparence, fonctionnement des IA génératives, usage responsable, impact environnemental, comparaison de modèles d’IA.

Problématique : Comment rédiger une biographie personnelle de Voltaire tout en apprenant à utiliser l’IA de manière critique, éthique et responsable ?

Objectifs pédagogiques:

  • Rechercher, sélectionner et reformuler des informations fiables.
  • Produire un texte biographique cohérent et structuré.
  • Mobiliser des connaissances sur Voltaire.

En EMI / Éducation à l’IA

  • S’appuyer sur les pratiques réelles des élèves, qui recourent majoritairement à l’IA plutôt qu’à un moteur de recherche, pour leur faire prendre conscience que si cet usage offre une grande rapidité, il s’accompagne d’une compréhension superficielle des contenus. Partir des usages des élèves qui utilisent majoritairement l’IA à la place d’un moteur de recherche, faire prendre conscience de la rapidité, mais faible compréhension.
  • Comprendre le fonctionnement probabiliste d’une IA générative.
  • Identifier les limites : erreurs, stéréotypes, biais, homogénéisation des productions.
  • Comparer différents modèles en partant des usages  (Mistral, Perplexity, DuckDuckGo et ChatGPT…).
  • Évaluer l’impact environnemental de l’IA.
  • Apprendre à vérifier, sélectionner et reformuler les contenus générés.

Déroulement de la séquence
Les élèves se rendent en salle informatique.
Ils se connectent via l’ENT et accèdent à leur classeur numérique (Pearltrees) pour rejoindre le mur collaboratif où ils déposeront leur production.
Consigne unique : « Rédigez une courte biographie de Voltaire et déposez-la sur le mur collaboratif. » Sans indications supplémentaires, l’enseignant observe les stratégies réelles des élèves.

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Constats attendus :

  • Usage massif et spontané de l’IA.
  • Production rapide mais uniformisée.
  • Informations parfois superficielles ou erronées.
  • Aucune réelle appropriation des connaissances sur Voltaire.
  • Cette étape sert de point de départ pour une réflexion sur les limites d’un usage non critique de l’IA.

Étape 2 – Comprendre l’IA : analyser, déconstruire, questionner
2.1. Retour réflexif

  • Discussion collective : « Comment avez-vous procédé ? Pourquoi ? »
  • Mise en évidence de l’illusion d’efficacité: rapidité ne signifie pas apprentissage.

2.2. Comparer les modèles d’IA
Après l’analyse des pratiques spontanées des élèves, une comparaison entre plusieurs modèles d’IA est introduite :

  • des modèles comme ChatGPT, largement utilisés par les élèves ;

  • des modèles plus transparents ou orientés vers une démarche plus vertueuse, tels que Mistral, Perplexity ou Duc Duckgo.

Cette comparaison permet d’aborder :

  • la qualité et la fiabilité des sources mobilisées,

  • la traçabilité et la transparence des informations produites,

  • les écarts de précision ou d’exactitude d’un modèle à l’autre,

  • et une première sensibilisation aux enjeux éthiques liés au choix d’un modèle d’IA (gouvernance, ouverture, respect des données, responsabilité).

2.3. Fonctionnement d’une IA générative

À l’aide des outils Vittascience, les élèves découvrent de manière concrète comment fonctionne une IA générative. L’activité permet :

  • la visualisation du fonctionnement probabiliste de la génération de texte ;

  • la compréhension du rôle déterminant du prompt ;

  • l’observation des biais, des erreurs et du caractère non fiable d’une réponse non vérifiée.

Détail de la démarche

  • Module de génération de texte : les élèves observent que l’IA ne “comprend” pas ce qu’elle écrit ; elle calcule la suite de mots la plus probable à partir de modèles statistiques.

  • Prompt aléatoire : l’outil fournit un début de phrase généré au hasard. Les élèves testent plusieurs complétions pour constater la variabilité et le caractère non déterministe des réponses.

  • Visualisation des tokens : le visualiseur intégré montre comment chaque mot ou fragment de mot (token) est sélectionné et pondéré, ce qui rend visible le processus probabiliste de la génération.

  • Manipulation de la température : en faisant varier ce paramètre, les élèves observent l’impact sur le niveau d’aléatoire, la créativité ou la stabilité des textes produits.

  • Analyse des limites : mise en évidence des biais, erreurs factuelles, approximations et réponses stéréotypées, ainsi que de l’uniformisation des productions.

Cette étape vise à démystifier l’IA et à montrer que son fonctionnement repose sur des calculs probabilistes et non sur une compréhension du sens ou une expertise réelle.

2.4. Génération d’images

Toujours à l’aide des outils Vittascience, les élèves explorent le fonctionnement des modèles génératifs d’images afin de comprendre ce que produit réellement une IA et de dépasser l’illusion de « magie » souvent associée à ces outils.

  • comprendre comment un modèle d’IA génère une image à partir de données préalablement apprises ;

  • interroger la crédibilité visuelle d’une production : vraisemblance, réalisme apparent, détails incohérents ;

  • déconstruire les mythes et l’effet de “magie” qui entoure l’image générée.

Détail de la démarche

  • Visualisation du processus de génération : les élèves observent comment l’IA construit progressivement une image en recomposant des motifs appris, ce qui permet de rompre avec l’impression de création spontanée ou magique.

  • Discussion sur la crédibilité visuelle : réflexion sur la manière dont une image peut sembler convaincante tout en étant entièrement fabriquée, révélant les risques de manipulation visuelle.

  • Démystification : l’objectif final est de comprendre que l’IA ne crée pas par inspiration ou par magie ; elle exploite des données existantes, les combine selon des statistiques, et génère des images soumises à des biais, des limites et des erreurs.

Cette étape aide les élèves à dépasser l’effet de fascination face à l’IA, pour adopter une posture critique et informée avant la création finale de leur image (« Voltaire du futur »).

2.5. Enjeux écologiques

En s’appuyant sur l’outil ComparIA, les élèves analysent le coût énergétique des requêtes adressées à différents modèles d’intelligence artificielle. Ils constatent que les modèles les plus puissants ne sont pas toujours les plus économes et qu’un simple ajustement de pratique peut réduire fortement l’impact environnemental. L’activité les amène ainsi à identifier des gestes concrets pour un usage numérique plus sobre et responsable : privilégier des moteurs de recherche pour les requêtes simples plutôt que solliciter un modèle d’IA, et développer une conscience critique de l’impact écologique .

Étape 3 – Production finale responsable et maîtrisée
3.1. Carte mentale fournie

L’enseignant fournit une carte mentale synthétique servant de plan pour la biographie, incluant : dates clés, œuvres principales, idées et combats philosophiques, critiques de la société du XVIIIᵉ siècle et méthodes de diffusion des idées.

3.2. Rédaction accompagnée par une IA responsable

Consigne : « Rédigez une biographie structurée de Voltaire en vous appuyant sur la carte mentale. Vous pouvez utiliser Mistral ou Perplexity, mais vous devez sélectionner, vérifier et reformuler vous-même les informations. »

Objectifs :

  • l’IA comme outil d’aide, non comme source brute,appropriation des informations,vérification, reformulation, structuration.

  • structuration d’une biographie selon un plan donné et sélection des informations essentielles

3.3. Illustration créative

Avec Vittascience : Génération d’un portrait fictif : « Voltaire du futur ».

Travail sur la représentation, la crédibilité et la distinction entre fiction et réalité.

Compétences travaillées

Écrire un texte biographique structuré.

  • S’informer à partir de sources fiables.
  • Développer son esprit critique face aux outils numériques.
  • Comprendre les limites et les biais des IA génératives.
  • Adopter un usage éthique et responsable du numérique.
  • Interroger l’impact environnemental du numérique.
  • Sélectionner des informations et structurer sa production