L’arrivée de l’intelligence artificielle générative dans les apprentissages nous oblige à déplacer la question. Il ne suffit plus de demander si un élève a le droit d’utiliser une IA. Il faut identifier ce qu’il est en train d’apprendre — et quelles opérations mentales l’outil risque d’effectuer à sa place.
Le problème n’est pas l’aide. C’est la délégation.
Écrire une liste, utiliser un dictionnaire ou une calculatrice sont déjà des formes de délégation cognitive. Elles libèrent des ressources mentales pour d’autres tâches. Avec l’IA, cependant, l’externalisation peut porter sur des opérations beaucoup plus complexes : organiser un raisonnement, formuler une thèse, produire des exemples, évaluer un argument, rédiger puis corriger.
Que pouvons-nous déléguer à l’IA sans lui déléguer l’apprentissage lui-même ?
La réponse dépend toujours de l’objectif pédagogique. Si l’on cherche à apprendre à argumenter, l’IA ne devrait pas produire l’argument. Si l’on cherche à travailler l’orthographe, elle ne devrait pas corriger avant que l’élève ait exercé son propre jugement. La même fonctionnalité peut donc être utile dans un contexte et destructrice dans un autre.
Une règle de conception
Identifier la compétence que l’exercice cherche à développer. L’IA peut aider autour de cette compétence — questionner, expliquer, donner un indice, proposer un contre-exemple — mais elle ne doit pas accomplir l’opération cognitive centrale à la place de l’élève.
PRISME : remettre l’élève au centre du processus
PRISME est une séquence très simple. Elle ne cherche ni à interdire l’IA ni à la banaliser. Elle organise le moment où l’élève travaille seul, le moment où il peut solliciter la machine, et surtout le moment où il doit reprendre la responsabilité de ce qu’il affirme.