Compétence clé : la rédactique

Comme vous avez pu le constater lors de votre première utilisation de l’IAg dans le module 1, une requête (en anglais : prompt) consiste en un texte écrit que l’on envoie au système d’IAg pour lui demander de réaliser une tâche spécifique. Certaines IAg acceptent uniquement du texte, d’autres acceptent également des images, des vidéos, des partages d’écran vidéo, des liens vers des sites Web, des présentations PowerPoint et bien d’autres.

Que se passe-t-il quand on soumet une requête à une intelligence artificielle générative?

Schéma du processus de conversion des requêtes en résultats

Image au format PDF

L'IAg prend les données en entrée qu’on lui soumet, les traitent et les convertit en une sortie utile. 

Voici quelques exemples spécifiques au contexte d’enseignement :

Entrées :

  • La consigne d'un exercice à adapter (Texte/Fichier)
  • Un schéma à améliorer et à générer un texte de remplacement (Image)
  • Un lien vers un rapport de recherche sur la méthode intuitive à résumer (Lien Web)
  • Les points clés d'une séquence d’enseignement à mettre en forme" (Texte)
  • Une description pour créer une illustration historique (Texte pour image)

Sorties :

  • Des idées d'activités de validation de connaissances (Texte)
  • Un quiz interactif sur une notion (Texte/application)
  • Une image illustrant un concept abstrait (Image)
  • Un tableau de planification d’une séquence d’enseignement (Tableau)
  • Une explication adaptée à différents niveaux d'élèves (Texte

Lorsqu'on fait des requêtes avec une IAg, il arrive parfois que le résultat soit décevant. Il est facile de se décourager et de penser que l’IAg n’est pas faite pour vous ou ''pas vraiment intelligente''. Gardez en tête que c'est une réaction très fréquente lors de premiers essais avec l'IAg. Mais imaginez si vous pouviez affiner vos propres compétences en IAg pour faciliter votre travail ? C'est ce que nous allons maintenant explorer ensemble.

Image d'un livre et de la loupe

« L’intelligence humaine est nécessaire quand :

  • on interroge l’IA générative (au début, avec une requête)
  • on analyse le résultat (à la sortie), 

Pour ensuite l’améliorer pour le rendre pertinent au contexte. » (Goudey, A. 2023)

Il faut persévérer dans l’art de poser la bonne question, la requête, à ces outils. C’est ce qu’on appelle la rédactique (en anglais : prompt engineering). C’est un ensemble de techniques de rédaction orientées vers la formulation précise de requêtes. (Office québécois de la langue française, 2023)

Ainsi, meilleures seront les instructions que vous donnerez à l'IAg et meilleurs seront les résultats générés par cette dernière. Il n’existe pas de manuel d’instruction parfaitement claire pour utiliser l’IAg, c’est surtout à force d’expérimenter différentes requêtes que vous y verrez ses forces et ses limites.

Image d'un livre et de la loupe

À mi-chemin entre les lignes de code et au-delà des mots-clés des moteurs de recherche, la communication avec une IA générative se fait via un agent conversationnel auquel il faut formuler une requête articulée. (UNIGE,2024)

En pratique ça ressemble à quoi?

Imaginez une immense bibliothèque remplie de livres, d’articles, de sites Web, de conversations… C’est une sorte de « bibliothèque numérique » que l’IAg puise ses données pour construire ses réponses. Elle analyse des milliards de textes existants pour identifier les mots, les phrases et les idées qui sont les plus pertinents pour votre question.

Afin d'illustrer le processus de construction de réponse de l'IAg, prenons l'exemple d'une requête très simple  : Quel est la couleur du ciel ? 

Voici une partie du processus de type statistique du verbe le plus probablement qui viendrait après 'ciel' dans les séquences et quel mot le plus probablement viendrait après 'est'.

Capture d'écran de l'analyse des prochains mots par l'IAg

Image tirée de UNIGE : Guide d’utilisation d’IA générative

L’IAg va analyser la probabilité des mots qui suit selon les séquences normales dans l’ensemble de ses données. Les contenus générés par l’IAg sont des recompositions statistiques de tout ce qui a été appris. Les constructions de réponses comportent d'autres étapes plus complexes dont il ne sera pas question dans le cadre de cette formation. Consultez la section Pour aller plus loin au bas de la page pour d'autres informations. (Clark, D. et al, 2025)

Les données utilisées pour répondre à une requête proviennent de tout ce qui est disponible en ligne :

  • Autant des sources fiables (articles scientifiques, informations gouvernementales, organismes reconnus, etc.)
  • Mais aussi d’autres types de contenus (fausses nouvelles, articles d’opinions, forums de discussion, etc.)

La limite reste encore floue si l’IAg accède ou non aux ressources protégées par des droits d’auteurs ou des articles scientifiques nécessitant l’authentification ou des abonnements payants. C’est pourquoi il est crucial de toujours vérifier les informations fournies par l’IA et de faire preuve d’esprit critique.

Astuce

Être compétent dans un domaine est un atout majeur lors de l'utilisation d'une IAg.

Votre connaissance approfondie du sujet vous permet de repérer plus facilement les erreurs, les omissions ou les biais potentiels dans les réponses générées par l'IA. Vous êtes donc en meilleure position pour évaluer la pertinence et la fiabilité des informations fournies.

Mais attention : une IA générative, ce n'est pas un moteur de recherche (Exemple : Google, Bing ou Yahoo) 

Un moteur de recherche vous propose des liens vers des sources d'information existantes. L'IAg génère de nouvelles réponses à partir des données existantes.

  • Un moteur de recherche se base sur les mots clés fournis et utilise des algorithmes pour proposer des liens. L'IAg se base sur des probabilités statistiques de mots et peut générer des réponses qui semblent logiques, mais parfois incorrectes.
  • Un moteur de recherche peut vous mener autant vers des articles scientifiques que des fausses nouvelles. L'IAg peut parfois inventer des faits ou des sources. C'est ce qu'on appelle les "hallucinations" de l'IA.

Votre esprit critique est donc essentiel pour :

  • Vérifier si les informations fournies par l'IAg sont exactes et pertinentes.
  • Identifier les biais potentiels dans les réponses générées par l'IAg.
  • Utiliser votre propre jugement pour compléter ou corriger les informations fournies par l'IAg.

Activité d'apprentissage: Associez les éléments



En résumé, l’IAg est avant tout un outil d’interaction, un assistant virtuel qui peut générer du contenu, reformuler des idées ou vous aider à développer votre pensée. Ce n'est pas simplement un moteur de recherche amélioré.

Il ne s'agit plus de chercher des informations, mais d’interagir avec une IAg pour générer quelque chose de nouveau. C'est en apprenant à formuler des requêtes créatives et précises qu’il sera possible de bénéficier de l’utilisation de l'IAg.

Mais qu'en dit la recherche sur l'IAg en éducation?

ChatGPT est probablement le l’outil d’IAg le plus rapidement adopté de l’histoire. Il a atteint 100 millions d’utilisateurs en 2 mois [janvier 2023], contre 9 mois pour TikTok, 2,5 ans pour Instagram et 4,5 ans pour Facebook. Ce seul chiffre témoigne de la nécessité, pour nous professionnels de l’éducation, d'en comprendre le fonctionnement, le potentiel, mais surtout les limites. (Mollick, 2023) (Dreischmeier et al. 2015)

Gardez en tête qu’avec une adoption aussi rapide, il est fort probable que plusieurs personnes autour de vous l’utilise depuis sa sortie en janvier 2023, autant vos collègues, les parents d’élèves et vos élèves ! En effet, même si l’âge minimum recommandé selon les conditions d’utilisation varie, l’accès à ces outils reste facile même pour les élèves mineurs. 

Image d'un livre et de la loupe

L'utilisation d'applications basée sur l'intelligence artificielle a augmenté dans tous les aspects de la société. […] Lorsque les gens commencent à utiliser la technologie basée sur l'IA, il est également important pour eux d'en apprendre davantage sur le fonctionnement de ces applications pour devenir des consommateurs informés et, par la suite, des producteurs et des créateurs, et être en mesure d'assurer la gouvernance de l'utilisation de l'IA.

En outre, dans le domaine de l’éducation, il est nécessaire d’adopter une approche critique du contenu généré par les systèmes d’IA. Les enseignants comme les étudiants doivent être conscients que les résultats générés par ces technologies, en particulier GenAI, sont sujets à des inexactitudes et des erreurs. (Almatrafi et al., 2024)

Cette citation souligne deux points cruciaux :

  • En tant que professionnels en éducation, il faut garder son sens critique que l’on applique pour la crédibilité des sources sur les contenus générés par l'IAg, car ils  peuvent contenir des erreurs ou des biais.
  • Il est maintenant souhaitable de transmettre vos connaissances de base sur les IAg à vos élèves pour développer davantage leur esprit critique afin qu'ils deviennent des utilisateurs avertis et responsables de l'IAg.

On ne peut pas devenir expert sans effectuer le travail de novice. Nos connaissances sur un sujet nous permettent d’exercer notre jugement critique sur les résultats générés par une IAg.

En résumé 

  • Une requête (un prompt, en anglais) est une instruction donnée à une IAg pour générer une réponse. 
  • La requête sert donc de point de départ pour créer une interaction avec un assistant virtuel qui peut vous aider de différentes façons comme la création de contenu, l’aide à la prise de décision, une tempête d’idées, etc.
  • L’IAg est avant tout un outil d’interaction, un assistant qui peut générer du contenu différent à chaque fois, reformuler des idées, ou vous aider à développer votre pensée. Ce n'est pas simplement un moteur de recherche amélioré.
  • Lors de nos premières utilisations, la tendance naturelle est souvent de reproduire ce que nous connaissons déjà : une recherche Google. On écrit des mots-clés pour obtenir une liste de résultats menant vers d’autres sources. Mais l'IAg propose d’interagir et de vous générer des résultats sous forme de conversation.