The curator

Les compétences info-documentaires à l'ère des intelligences artificielles génératives

Ghislain Chasme — 2026-05-20T18:15:15Z

Le Cahier ÉduNum Documentation n°71 d'avril 2026 est dédié aux compétences info-documentaires à l'ère des intelligences artificielles génératives. Il propose une réflexion sur l'impact des intelligences artificielles génératives (IAG) dans le domaine de l'éducation et plus particulièrement dans les pratiques de recherche d'information. Construit autour d'une interview d'André Tricot, ce cahier s'adresse principalement aux professeurs documentalistes et aux enseignants confrontés à l'essor des outils comme ChatGPT dans les apprentissages scolaires.

Le document met en évidence les transformations majeures provoquées par les IAG dans les compétences info-documentaires. Ces dispositifs modifient profondément les étapes traditionnelles de la recherche d'information : formulation des requêtes, sélection des sources, évaluation de la fiabilité des contenus ou encore synthèse des connaissances. L'un des enjeux centraux du texte concerne la notion de « dette cognitive ». Selon André Tricot, l'IA allège certaines tâches intellectuelles mais risque aussi de réduire les efforts cognitifs nécessaires à un apprentissage durable. Les élèves peuvent ainsi confondre la réussite immédiate d'une tâche avec un véritable apprentissage.

Le document insiste également sur les dangers d'un usage passif de l'IA. Les auteurs évoquent par exemple l'illusion de maîtrise créée par des réponses fluides et rapides produites par les générateurs de contenu. Lorsque l'élève délègue entièrement son travail intellectuel à l'outil, il abandonne des compétences essentielles comme l'analyse critique, la reformulation ou la vérification des sources. Il ne s'agit cependant pas de condamner l'IA, mais de défendre, contraire, un usage raisonné et pédagogique de ces technologies. L'intelligence artificielle peut devenir un outil d'assistance utile pour vérifier un texte, enrichir une réflexion ou accompagner un travail collaboratif, à condition qu'elle reste au service de la pensée humaine.

Enfin, ce Cahier ÉduNum souligne le rôle fondamental des professeurs documentalistes dans le développement d'une culture informationnelle critique. À travers de nombreux exemples pédagogiques et scénarios d'apprentissage, il encourage la mise en place d'une éducation aux médias et à l'information adaptée aux enjeux contemporains. Le document montre ainsi que l'objectif principal n'est pas seulement de maîtriser des outils technologiques, mais de former des citoyens autonomes, capables de comprendre, questionner et utiliser l'intelligence artificielle de manière responsable.

Voir en ligne : cahieredunumdocumentation71avril2026pdf-126716.pdf

La taxonomie de Bloom revisitée à l'ère de l'IA

Ghislain Chasme — 2026-05-20T18:11:21Z

La taxonomie de Bloom est un modèle pédagogique qui propose une typologie graduée des objectifs d'apprentissages, de la "connaissance" à l'"analyse".
Cette ressource publiée par l'espace de veille de l'Université du Québec à Montréal, Le Collimateur de l'UQAM propose une relecture de cette taxonomie à l'aulne de l'intelligence artificielle générative, à travers une infographie inspirée de l'Université de l'Oregon.

Voir en ligne : La taxonomie de Bloom revisitée à l'ère de l'IA - Proposée par Le Collimateur de l'UQAM

Intelligences artificielles génératives en éducation : une journée pour comprendre et échanger - Réseau Canopé

Ghislain Chasme — 2026-05-06T14:55:13Z

Le Réseau Canopé organise une journée dédiée aux intelligences artificielles génératives en éducation, le 27 mai. L'idée est d'aider enseignants et acteurs éducatifs à comprendre les enjeux, à expérimenter des usages concrets et à développer un regard critique. en alternant tables rondes, ateliers et échanges et en articulant recherche, témoignages et pratiques de terrain, cette journée met l'accent sur une utilisation responsable de l'IA, afin, in fine, de renforcer l'autonomie et la réflexion des élèves face à ces dispositifs.
La programmation est hybride, mélangeant des temps en présentiel dans l'atelier local et d'autres à distance. Il faut s'inscrire au préalable.

Voir en ligne : Intelligences artificielles génératives en éducation : une journée pour comprendre et échanger - Réseau Canopé

Article de revue. Éthique de l'IA dans l'enseignement supérieur et le recrutement : étude comparative des enjeux éthiques liés à l'usage de l'intelligence artificielle générative par les étudiants et les recruteurs

Ghislain Chasme — 2026-03-31T10:18:11Z

Dans la revue Communication, technologies et développement, Koba Pascal Ohounlome analyse les enjeux éthiques liés à l'usage de l'intelligence artificielle générative dans deux contextes distincts : l'enseignement supérieur et le recrutement. Il propose une approche comparative visant à mettre en lumière les similitudes et les différences dans les problématiques éthiques rencontrées par les étudiants et les recruteurs face à ces technologies.

Dans le domaine universitaire, l'IA générative est de plus en plus utilisée par les étudiants pour produire des travaux académiques. Si les modèles génératifs peuvent favoriser l'accès à l'information et améliorer la productivité, ils soulèvent également des questions majeures en matière d'intégrité académique. L'auteur insiste notamment sur les risques de plagiat, de dépendance cognitive et de perte de compétences critiques. L'utilisation de l'IA peut brouiller la frontière entre production personnelle et assistance technologique, remettant en cause les modalités traditionnelles d'évaluation des connaissances. Par ailleurs, elle interroge la responsabilité des institutions dans l'encadrement de ces usages et dans la formation à une utilisation éthique des outils numériques.

Dans le secteur du recrutement, les recruteurs utilisent également l'IA générative pour trier les candidatures, rédiger des offres d'emploi ou analyser des profils. Si ces technologies promettent des gains d'efficacité et une meilleure objectivité, elles présentent aussi des risques importants de biais algorithmiques, de discrimination et d'opacité dans les processus décisionnels. L'auteur souligne que ces systèmes peuvent reproduire, voire amplifier, des inégalités existantes, notamment en raison des données sur lesquelles ils sont entraînés. La question de la transparence et de la responsabilité devient alors centrale, notamment vis-à-vis des candidats.

Le chercheur met en évidence des enjeux éthiques communs aux deux contextes, tels que la fiabilité des contenus générés, la question de l'autonomie humaine face à la machine, et la nécessité d'un cadre réglementaire adapté. Toutefois, il souligne aussi des spécificités : dans l'enseignement, les enjeux portent davantage sur la formation et l'évaluation, tandis que dans le recrutement, ils concernent surtout l'équité et la justice sociale. Au final, il plaide pour une gouvernance éthique de l'IA générative, fondée sur la transparence, la responsabilité et la formation des utilisateurs et insiste sur la nécessité d'un encadrement institutionnel et réglementaire afin de maximiser les bénéfices de ces technologies tout en limitant leurs dérives.

Voir en ligne : Éthique de l'IA dans l'enseignement supérieur et le recrutement : étude comparative des enjeux éthiques liés à l'usage de l'intelligence artificielle générative par les étudiants et les recruteurs

Article. Comment savoir si je parle à un chatbot ?

Ghislain Chasme — 2026-03-20T10:43:35Z

Dans The Conversation, Zeling Zhong s'intéresse à une question devenue centrale à l'ère de l'intelligence artificielle : comment savoir si l'on échange avec un être humain ou avec un chatbot. Avec les progrès rapides des modèles conversationnels, la frontière entre les deux devient de plus en plus difficile à distinguer. Par exemple, certains systèmes récents parviennent à convaincre une majorité d'évaluateurs qu'ils sont humains lors de tests d'interaction. Cette évolution crée une situation que certains chercheurs qualifient de "confusion ontologique", c'est-à-dire une difficulté croissante à distinguer le naturel de l'artificiel.
La chercheuse souligne que ce flou n'est pas seulement une curiosité technologique : il soulève des enjeux importants de confiance, de cybersécurité et de bien-être psychologique. Lorsque les utilisateurs ne savent pas s'ils parlent à une personne ou à une machine, ils peuvent accorder une confiance excessive aux réponses fournies. Cela peut conduire à partager des informations personnelles ou sensibles avec un système automatisé sans en avoir pleinement conscience.
Pour tenter d'identifier un chatbot, certains indices peuvent être observés dans la conversation. Les chatbots ont souvent tendance à fournir des réponses très rapides, structurées et cohérentes, parfois trop parfaites ou systématiques. Ils peuvent aussi éviter certaines questions personnelles ou rester vagues lorsqu'on leur demande des expériences vécues, car ils ne disposent pas de vécu réel. Cependant, ces indices deviennent de moins en moins fiables à mesure que les systèmes progressent et imitent mieux les comportements humains.
Zeling Zhong rappelle également que la difficulté d'identification est liée à la manière dont les humains interagissent avec les machines. Les utilisateurs ont tendance à attribuer des intentions, des émotions ou une personnalité aux programmes informatiques, ce qui facilite l'illusion d'un interlocuteur humain. Ce phénomène d'anthropomorphisme renforce l'impression de dialoguer avec une véritable personne.

Voir en ligne : Comment savoir si je parle à un chatbot ? À lire sur The Conversation

Article. Du chatbot du pape au canard de Vaucanson, les croyances derrière l'intelligence artificielle ne datent pas d'hier

Ghislain Chasme — 2026-03-04T12:26:52Z

Michael Falk explore sur The Conversation l'idée que notre fascination moderne pour l'intelligence artificielle (IA) ne se limite pas à un engouement technologique récent, mais s'enracine dans des mythes, des récits anciens et des automates historiques qui ont traversé les siècles. Selon lui, l'attention dont bénéficie aujourd'hui l'IA est en grande partie façonnée par des mages et croyances profondément ancrées dans l'imaginaire collectif, qui trouvent leurs origines bien avant l'ère numérique contemporaine.

L'article commence par rappeler ces précédents historiques, comme le célèbre canard mécanique de Vaucanson, un automate du XVIIIᵉ siècle qui imitait de manière convaincante la digestion d'un être vivant : bien que purement mécanique, il a suscité l'étonnement et l'attribution d'une sorte de « vie » à la machine, un trait que l'on retrouve dans la manière dont beaucoup interprètent aujourd'hui les systèmes d'IA.

L'auteur met en lien cette fascination historique avec des représentations culturelles plus récentes, où l'IA est parfois imaginée comme une entité quasi-consciente ou capable de pensée autonome. Ces récits s'inscrivent dans des archétypes anciens, tels que Prométhée qui vole le feu aux dieux pour créer la vie, ou encore des traditions imaginant des objets animés par des forces mystérieuses.

Ce parallèle entre mythes anciens et technologies contemporaines sert à montrer que l'IA n'est pas seulement un sujet scientifique ou technique, mais aussi un objet symbolique, chargé de projections humaines : désir de création, peur de perdre le contrôle, ou espoir d'un savoir absolu. Michael Falk invite ainsi à prendre du recul par rapport aux discours sensationnalistes, en reconnaissant que beaucoup de croyances qui entourent l'IA sont moins liées à sa réalité technique qu'à des récits culturels qui nous accompagnent depuis longtemps.

Voir en ligne : Du chatbot du pape au canard de Vaucanson, les croyances derrière l'intelligence artificielle ne datent pas d'hier

Rapport d'étude. Représentations de l'IA auprès des lycéens

Ghislain Chasme — 2026-02-04T10:26:20Z

Le rapport d'étude REPIA, intitulé « Représentations de l'IA auprès des lycéens » et commis par Melina Solari Landa et Ny Aina Rakotomalala, rend compte d'une recherche menée par la Direction de la Recherche et du Développement sur les usages du numérique éducatif du Réseau Canopé. L'étude vise à saisir comment les élèves du secondaire perçoivent l'intelligence artificielle (IA), à travers leurs représentations, leurs usages concrets, leurs projections futures et leurs inquiétudes face à cette technologie en plein essor dans la société et à l'école.

L'étude a été conduite entre octobre 2022 et juin 2023 auprès de quatre groupes d'élèves du lycée Paul-Valéry de Paris, incluant des classes de seconde générale et technologique, de première, et deux groupes de terminale (NSI et STI2D). Au total, 72 élèves ont répondu à un questionnaire administré en début et en fin d'année scolaire, et 38 ont participé à des entretiens approfondis sur leurs points de vue et leurs expériences.

La méthodologie de l'étude repose sur une double approche : quantitative, via des questionnaires, et qualitative, à travers des entretiens semi-directifs permettant de comprendre les nuances des perceptions lycéennes. Cette combinaison offre une vision à la fois chiffrée et contextuelle des représentations de l'IA chez des lycéens.

Un des axes principaux de l'étude porte sur l'imaginaire collectif autour de l'IA : comment les élèves définissent-ils l'IA, quelles images ou idées spontanées leur viennent à l'esprit lorsqu'on évoque ce terme ? Le rapport met en lumière que les représentations oscillent souvent entre des images fortement influencées par la science-fiction ou les médias et une compréhension plus technico-fonctionnelle des outils d'IA utilisés dans la vie quotidienne.

Par ailleurs, l'étude analyse les usages réels de l'IA par les élèves : s'ils utilisent parfois des outils intégrant des fonctions d'intelligence artificielle (moteurs de recherche, assistants numériques), leur appropriation de ces technologies scolaires reste balisée par des perceptions contrastées entre utilité perçue et manque de maîtrise ou de compréhension.

Le rapport explore également les projections des lycéens sur l'avenir de l'IA : nombreux sont ceux qui imaginent un rôle croissant de ces technologies dans le monde du travail, l'éducation ou la société, mais cette anticipation s'accompagne souvent d'inquiétudes sur les impacts possibles, notamment autour de la place des enseignants ou des formats d'évaluation scolaire.

Enfin, les résultats évoquent des craintes associées à l'IA, que ce soit en termes d'éthique, de perte de contrôle ou d'autonomie humaine, mais aussi des questionnements sur le rôle des enseignants dans un contexte où la technologie se trouve de plus en plus présente.

Dans l'ensemble, ce rapport offre une photographie nuancée de la manière dont une partie de la jeunesse scolaire perçoit et vit l'intelligence artificielle, mettant en évidence les représentations, les usages effectifs, ainsi que les attentes et les inquiétudes qui accompagnent cette transformation technologique en devenir.

Une étude similaire a été menée auprès de collégiens de la même cité scolaire

Rapport d'étude. Représentations de l'IA auprès des lycéens. Pdf à télécharger depuis le site de Canopé

Voir en ligne : Rapport d'étude. Représentations de l'IA auprès des lycéens. Pdf à télécharger depuis le site de Canopé

Rapport d'étude. Représentations de l'IA chez les collégiens

Ghislain Chasme — 2026-02-04T09:58:46Z

Le rapport REPIA 2, commis par Melina Solari Landa et Lucie Pottier de l'Agence des usages du Réseau Canopé, analyse les représentations, perceptions et usages de l'intelligence artificielle (IA) chez des élèves de 4ᵉ au collège Paul-Valéry (Paris) au cours de l'année scolaire 2024-2025. Il s'agit d'une étude empirique, s'inscrivant dans une démarche de compréhension de la place qu'occupe l'IA dans la pensée et les pratiques des jeunes en contexte scolaire, ainsi que de l'impact d'un dispositif pédagogique spécifique sur cette représentation.

Contexte et enjeux

L'intelligence artificielle est omniprésente dans la vie quotidienne et ses usages se diffusent progressivement dans le contexte éducatif. Comprendre ce que les élèves pensent, imaginent et font avec l'IA, et comment ces représentations évoluent dans le temps, est essentiel pour mieux concevoir les dispositifs de formation des enseignants et les pratiques pédagogiques autour de cet outil.

Méthodologie

L'étude s'appuie sur une approche mixte (quantitative et qualitative) menée sur deux classes de 4ème durant huit mois (octobre 2024 à juin 2025). Une « classe expérimentale », qui a bénéficié d'un dispositif pédagogique autour de l'IA, est comparée à une « classe contrôle » qui n'a pas eu ce type d'accompagnement. Les données proviennent de questionnaires administrés en début et en fin d'année, de focus groups, et d'observations d'activités pédagogiques.

Principaux résultats

Imaginaire et perception de l'IA
Les collégiens interrogés conçoivent l'IA de plusieurs façons : comme objets connectés, logiciels d'aide à la décision, ou programmes imitant les capacités humaines, parfois encore comme des robots autonomes. L'étude montre une évolution vers une compréhension plus abstraite et fonctionnelle de l'IA à la fin de l'année, surtout chez les élèves de la classe expérimentale.
Concernant les craintes, les représentations initiales sont marquées par des visions anxiogènes : peur du remplacement des humains par des machines ou perte de compétences humaines. Avec le temps et l'exposition pédagogique, ces craintes tendent à se nuancer, et les élèves évoquent alors autant les avantages que les limites de l'IA.

Développement de la littératie de l'IA

Un des apports de l'étude est l'observation d'une progression des compétences déclarées et de la littératie autour de l'IA : les élèves de la classe expérimentale estiment mieux comprendre et savoir utiliser l'IA en fin d'année. Les auteures notent aussi que ces élèves reconnaissent davantage qu'il faut des compétences spécifiques pour utiliser l'IA de façon pertinente et responsable.
En revanche, une part non négligeable des élèves reste sceptique quant à la fiabilité de l'IA pour la recherche d'information, soulignant la nécessité de vérification et de réflexion critique.

Usages observés

Les usages déclarés d'IA générative augmentent chez les élèves de la classe expérimentale pour les échanges liées aux travaux scolaires et pour la production de contenus, tandis qu'ils diminuent dans la classe contrôle, suggérant l'importance d'un accompagnement structuré pour intégrer l'IA dans les pratiques scolaires.

Conclusion et recommandations

Le rapport conclut que l'intégration pédagogique de l'IA peut modifier positivement les représentations et les usages qu'en ont les collégiens, tout en soulignant la nécessité d'un enseignement explicite, réflexif et critique autour de cette technologie. Il met en avant l'importance d'accompagner élèves et enseignants pour une appropriation raisonnée et éclairée de l'IA en éducation.
Une étude similaire a été menée auprès de lycéens de la même cité scolaire

Rapport d'étude. Représentations de l'IA chez les collégiens. Pdf à télécharger depuis le site de Canopé

Voir en ligne : Rapport d'étude. Représentations de l'IA chez les collégiens. Disponible sur le site de Canopé

Extension pour le navigateur Firefox. Alerte sur les sites GenAI

Ghislain Chasme — 2026-01-21T11:58:39Z

L'extension « Alerte sur les sites GenAI » pour le navigateur Firefox affiche une alerte lorsque l'utilisateur visite un site dont les articles semblent générés partiellement ou totalement par une intelligence artificielle, selon une base de données maintenue par Next.ink. Une fois installée, elle fonctionne automatiquement et affiche un message si le site visité figure dans cette base. L'extension, développée par Sébastien Gavois, permet également de signaler des sites suspects ou de contester une identification erronée, aidant ainsi à repérer plus facilement les contenus d'origine incertaine ou automatisée.

Voir en ligne : Extension pour le navigateur Firefox.Alerte sur les sites GenAI

Boîte à outils. Comment lutter contre la désinformation sur les sites de presse ?

Ghislain Chasme — 2026-01-21T11:49:52Z

Sur Prof&Docs, le site des document@listes de l'académie de Besançon, Stéphane Fontaine explique que la désinformation consiste à diffuser volontairement de fausses informations pour tromper ou influencer. Il met en garde contre la prolifération de contenus générés par intelligence artificielle et présente des outils comme l'extension pour le navigateur Firefox « Alerte sur les sites GenAI » pour repérer ces contenus. Il propose également une boîte à outils et des ressources pour comprendre, reconnaître et réagir face à la désinformation. Enfin, il donne dix conseils pratiques pour vérifier les sources, recouper les informations, réfléchir avant de partager et développer l'esprit critique.

Voir en ligne : Comment lutter contre la désinformation sur les sites de presse ? – Prof & Doc – Site des document@listes de l'académie de Besançon