Les travaux académiques mutualisés (TrAAM) en biochimie de l’Académie de Versailles nous propose un usage de l’IA en classe qui a pour objectif d’amener progressivement les élèves à comprendre ce qu’est une IA, son fonctionnement, ses usages et ses limites dans le cadre scolaire.

Niveau de classe visé

Ce TraAM est à destination de tous les niveaux, de la 2nde au BTS. Il pourra être utilisé dans différents cadres : cours, accompagnement personnalisé, vie de classe.

Modalité d’utilisation

La séquence dure 2 heures et se déroule dans une salle équipée d’ordinateurs. Elle est conçue pour être menée en petits groupes, afin de favoriser la manipulation et les échanges.
L’enseignant joue un rôle de médiateur, accompagnant les élèves dans la découverte des outils numériques (Wooclap, Vittascience, Quick Draw, ComparIA, DeepAI…) et guidant la réflexion critique autour des enjeux éthiques, environnementaux et cognitifs liés à l’usage de l’IA.

Description de la mise en œuvre

La démarche se déroule en plusieurs étapes progressives, combinant approche ludique, expérimentations pratiques et débat critique.

• Phase 1 : Représentations initiales
  La séance débute par un échange via Wooclap ou une discussion collective autour des questions :
  « Utilisez-vous l’IA ? Dans quels cas ? Que vous évoque ce terme ? »

  Cette activité brise-glace permet de révéler les représentations et les usages quotidiens des élèves.

• Phase 2 : Découverte du fonctionnement de l’IA
  Les élèves visionnent la vidéo « L’IA en 90 secondes » (Réseau Canopé), puis complètent un texte à trous sur le principe de l’apprentissage automatique.
  L’enseignant illustre ensuite ces notions avec deux démonstrations :
  • Sur Vittascience, il montre comment une IA apprend à reconnaître des images de chiens et de chats, tout en évoquant la question du coût écologique du stockage de données.
  • Les élèves testent ensuite Quick, Draw !, où ils dessinent en temps réel pendant que l’IA tente d’identifier leurs tracés, illustrant les notions d’entraînement et de biais.

• Phase 3 : Réflexion critique sur l’usage de l’IA
  À travers l’outil ComparIA, les élèves comparent les réponses fournies par plusieurs modèles d’IA, évaluant leur fiabilité et leur impact énergétique.

  Cette activité permet de comprendre que toutes les IA ne se valent pas en termes d’éthique, de transparence ou de performance.

• Phase 4 : Débat mouvant
  Trois questions guident un débat participatif autour de l’usage pédagogique de l’IA : Faut-il utiliser l’IA pour faire un calcul ? Pour chercher des informations ? Pour traduire un texte ?
  Les élèves se positionnent physiquement dans la pièce (coin oui/ coin non), argumentent leur point de vue, puis confrontent leurs idées, développant ainsi leur esprit critique et leur autonomie de jugement.

• Phase 5 : Atelier de création de prompts
  Enfin, les élèves apprennent à formuler des requêtes précises pour obtenir des résultats pertinents.
  À l’aide de DeepAI, ils doivent reproduire une image donnée en rédigeant plusieurs prompts successifs.

  Ce travail met en évidence la nécessité de la précision linguistique et de la clarté dans la communication homme-machine.

• Phase 6 : Synthèse et création d’une charte
  La séance se termine par la co-construction d’une charte d’usage responsable de l’IA. Les élèves y définissent collectivement les bonnes pratiques : respect de l’éthique, vérification des sources, respect des données, modération des usages.

Impact et/ou plus-value de cet usage

Cette séance favorise une acculturation raisonnée et responsable à l’intelligence artificielle :

• Comprendre concrètement le fonctionnement des modèles d’IA
• Adopter une posture éthique face aux enjeux environnementaux et sociétaux du numérique
• Développer des compétences transversales : esprit critique, argumentation, autonomie dans la recherche d’informations, rigueur dans la formulation de requêtes (prompting)

Retrouvez l’ensemble de l’expérimentation sur le site académique de Biochimie.