Un usage réfléchi et compétent de l’IA vise avant tout le développement de compétences permettant à chacun de porter une responsabilité éclairée et de prendre des décisions informées. C’est dans cette perspective que l’on parle d’intelligence augmentée : l’IA y est mobilisée comme coagent, au service de finalités pédagogiques, éducatives ou organisationnelles clairement définies, afin de soutenir des processus d’enseignement, d’apprentissage ou d’organisation, sans les automatiser ni s’y substituer. La responsabilité humaine demeure, dans tous les cas, centrale. Vous trouverez plus d’informations à ce sujet dans la stratégie, à la section 2.3. 

L’intelligence artificielle offre des opportunités réelles pour le système éducatif, à condition que son usage soit réfléchi, encadré et orienté par des finalités pédagogiques claires. 

En classe, intégrée dans une démarche pédagogique explicitement cadrée, l’IA peut contribuer à enrichir et différencier certains apprentissages et promouvoir l’égalité des chances et l’inclusion. 

l’IA peut contribuer à rendre plus visibles les processus d’apprentissage, notamment par la mise en discussion des raisonnements, la justification des choix et la comparaison entre production humaine et production assistée. 

De plus, l’IA peut constituer un appui pour les professionnels de l’éducation, notamment en soutenant la préparation pédagogique et certaines tâches organisationnelles ou administratives. Vous trouverez plus d’informations à ce sujet dans la stratégie, à la section 1.1. 

L’intégration de l’intelligence artificielle dans les contextes éducatifs s’accompagne de risques réels. Ces risques ne tiennent pas uniquement à la technologie elle-même, mais surtout aux conditions de son usage, à son degré d’automatisation et à la place qui lui est accordée dans les processus d’apprentissage.  

Un risque majeur concerne le risque d’externalisation cognitive excessive. Une dépendance précoce ou non maîtrisée à l’IA peut entraîner une réduction de l’effort cognitif, un appauvrissement du raisonnement et une fragilisation de la pensée critique. Au-delà des dimensions cognitives, des enjeux relationnels, sociaux et psychoémotionnels doivent également être pris en compte, car une utilisation excessive ou mal accompagnée de dispositifs numériques peut réduire les interactions humaines et appauvrir la dimension collaborative et relationnelle des apprentissages. 

Sur le plan informationnel, un autre risque majeur réside dans une confiance excessive accordée aux contenus générés. Sans compétences explicites de vérification, de contextualisation et de mise à distance critique, les élèves s’exposent à des formes de désinformation difficilement détectables. Le développement de l’esprit critique, de la vérification des sources et de la compréhension des biais constitue dès lors un enjeu central de l’éducation à l’ère de l’IA. 

L’usage de l’IA soulève également des enjeux juridiques, éthiques et institutionnels. Un recours non encadré à certains outils peut conduire à des violations du cadre légal, notamment en matière de protection des données personnelles, de respect des droits d’auteur et d’intégrité académique.  

Ces risques rappellent que l’IA n’est pas un outil neutre. Elle influence la manière dont les informations sont produites, sélectionnées et interprétées, et peut affecter directement la qualité, la fiabilité, la profondeur et l’équité des apprentissages.  

Des orientations claires, un apprentissage commun, un développement des compétences explicites (en matière de données et d’IA) et des cadres d’utilisation contraignants sont nécessaires pour gérer les risques et permettre une utilisation responsable de l’IA. 

Vous trouverez plus d’informations à ce sujet dans la stratégie, à la section 1.2. 

L’IA générative crée du contenu sur la base de corrélations statistiques entre ce qu’on appelle des « tokens », c’est-à-dire des unités de mots ou de caractères présentes dans les données d’entraînement. Ce faisant, le système sélectionne progressivement l’un des tokens suivants les plus probables afin de générer peu à peu un texte. Il en résulte des textes qui donnent souvent l’impression d’avoir été écrits par des humains. Cela ne signifie toutefois pas que les contenus générés sont corrects. C’est pourquoi les résultats doivent toujours être considérés d’un œil critique. Lorsqu’un modèle de langage (p.ex des LLM) fournit des informations erronées, on parle de « hallucination ». 

Vous trouverez ici un glossaire complet des termes clés (tels que LLM, token, etc.). 

Pour une meilleure compréhension, les compétences liées aux données et à l’IA peuvent être regroupées en quatre dimensions complémentaires :  

• Compréhension technologique 

• Utilisation compétente 

• Perspective sociétale et réflexive 

• Cocréation critique et créative 

Ces dimensions constituent des repères de lecture appelés à être développés progressivement en fonction de l’âge, des contextes éducatifs et du niveau de maturité digitale des apprenants.
Vous trouverez plus d’informations à ce sujet dans la stratégie, au Focus 6. (point 2.3). 

Le KI Kompass propose des outils d’IA certifiés qui sont pertinents sur le plan pédagogique, fiables sur le plan technique et conformes à la protection des données. 

La sélection des outils d’IA pour le KI Kompass s’effectue selon des critères bien définis. Les critères déterminants sont les suivants : 

• Pertinence pédagogique : l’outil doit apporter une vraie valeur ajoutée à l’enseignement et à l’apprentissage. 

• Respect des exigences éthiques et juridiques, notamment en matière de protection des données (RGPD), de droit d’auteur et de la loi européenne sur l’IA. 

• Sécurité technique : une utilisation fiable et sûre dans le contexte scolaire doit être garantie. 

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’éducation nécessite des repères clairs et communs. L’aperçu présenté au point 7.1 de la stratégie (p. 18) résume les pratiques à encourager et celles à éviter. 

Trois aspects sont mis en avant ici : 

• Maintenir un contrôle humain explicite sur toutes les décisions, en particulier celles liées à l’évaluation, à l’orientation, à l’accompagnement éducatif ou à l’organisation ; 

• Stimuler la créativité, l’analyse et la réflexion critique, en invitant les élèves à enrichir, transformer et questionner les productions de l’IA ;  

• Protéger strictement les données et les droits, en privilégiant des outils autorisés, des cadres sécurisés et des contenus libres ou légalement exploitables. 

Ces recommandations constituent un cadre d’orientation général pour tous les acteurs du secteur de l’éducation et visent à soutenir une utilisation responsable, critique et créative de l’IA. 

Elles ne remplacent pas les réglementations spécifiques et ne prétendent pas être exhaustives. 

Certaines phases du développement appellent une vigilance renforcée dans l’usage des outils numériques et de l’intelligence artificielle. Pour les enfants plus jeunes, la stratégie en matière d’IA met donc l’accent en priorité sur le développement de compétences fondamentales dans des environnements d’apprentissage peu médiatisés par le numérique. 

Aux âges de 12 et 16 ans, les usages de l’IA peuvent être guidés, encadrés et explicitement accompagnés, dans des contextes pédagogiques clairement définis.  

En règle générale, on attend des élèves qu’ils aient atteint un niveau de maturité numérique suffisant à l’âge de 16 ans. Cela ne signifie toutefois pas que l’IA ne doit être utilisée qu’à partir de 16 ans. L’utilisation de l’IA par les élèves doit être prévue de manière ciblée, ponctuelle et accompagnée. 

Vous trouverez plus d’informations à ce sujet dans la stratégie, à la section 3.2. 

L’IA est utilisée de manière judicieuse en classe lorsqu’elle soutient les processus d’apprentissage sans se substituer à la réflexion, à l’effort et à la contribution personnelle. Elle sert de co-agent – c’est-à-dire d’outil d’aide – et non de substitut à l’apprentissage ou à l’enseignement. Son utilisation doit toujours être ciblée, réfléchie et responsable. 

La valeur ajoutée pédagogique est ici au premier plan : l’IA n’est utilisée que si elle apporte une contribution claire à l’apprentissage, par exemple pour la différenciation, la structuration ou la promotion de la créativité. Un enseignement équilibré combine l’apprentissage sans IA (acquisition de compétences fondamentales), l’apprentissage sur l’IA (compréhension de son fonctionnement, de ses opportunités et de ses risques) et l’apprentissage avec l’IA (utilisation réfléchie pour soutenir l’apprentissage). 

En même temps, son utilisation exige une attitude critique et transparente : les résultats doivent être vérifiés et remis en question, l’utilisation de l’IA doit être rendue visible et la responsabilité doit toujours rester entre les mains de l’humain. L’objectif est d’utiliser l’IA de manière à approfondir l’apprentissage et à renforcer l’autonomie ainsi que la pensée critique. 

Le site web du KI Kompass met à disposition divers supports pratiques (tels que des idées de cours, des références, etc.) et des outils. 

Il n’existe pas de solution claire et simple pour déterminer si les apprenants ont utilisé l’IA pour réaliser leurs travaux. Même l’IA est parfois incapable de distinguer ce qui a été rédigé par un humain de ce qui l’a été par une IA. Elle génère des faux positifs (travaux humains identifiés comme générés par l’IA) et des faux négatifs (contenus générés par l’IA non détectés). 

De plus, les détecteurs d’IA n’ont aucune valeur juridique et ne constituent pas une preuve suffisante de malhonnêteté académique. Les enseignants sont invités à recourir à des stratégies pédagogiques et manuelles, telles que : 

• Comparaison avec des travaux antérieurs de l’élève ;  

• Analyse du style d’écriture, des erreurs ou des pratiques de citation, 

• Demande des brouillons, des plans ou des journaux de bord, 

• Quiz ou des présentations orales pour vérifier la compréhension réelle, 

• D’engager une discussion ouverte avec les élèves. Le cas échéant en impliquant les parents ou tuteurs légaux. 

L’objectif est d’examiner la cohérence du travail, de clarifier les attentes et d’accompagner l’élève vers un usage responsable et transparent.
Vous trouverez plus d’informations à ce sujet dans la stratégie, à la section 5.4. 

Pour vous aider : 

• Formations IFEN proposant des modules sur les compétences en IA et en données, les questions éthiques et les applications pédagogiques, 

• La plateforme « KI Kompass » proposant des ressources pratiques, des outils et des définitions, 

• Communautés de pratique, au sein desquelles les enseignants partagent leurs expériences et se perfectionnent ensemble. 

Une collection complète de différents termes techniques accompagnés d’explications est disponible dans le glossaire. 

Pour encourager une utilisation responsable et sûre de l’IA en dehors de l’école, il est important de/d’ : 

• Discuter des règles et des risques : expliquer que l’IA est un outil et ne remplace pas la réflexion. 

• Encourager la pensée critique : vérifiez les résultats de l’IA (par exemple en comparant les sources) et n’ accorder une confiance aveugle à la technologie. 

• Protéger la vie privée : ne jamais entrer de données personnelles ou sensibles dans les outils d’IA. 

• Encourager la transparence : signaler les contenus générés par l’IA .