La littératie en IA pour apprendre sans perdre son esprit critique
Dernière mise à jour : il y a 10 minutes
La littératie en IA désigne les connaissances et les compétences nécessaires pour comprendre l’intelligence artificielle, utiliser ses outils et porter un regard critique sur leurs résultats et leurs conséquences. Elle aide à décider quand l’IA peut être utile, comment vérifier son travail et dans quelles situations il vaut mieux s’en passer.
Au fil de mes expérimentations et de mes formations, j’ai rencontré des réactions très différentes. Certaines personnes sont inquiètes, d’autres sont en colère et plusieurs voient surtout les possibilités. Je me reconnais davantage parmi les enthousiastes. Cela ne m’empêche pas de penser que la qualité de nos questions et de nos vérifications mérite autant d’attention que les capacités des outils.
La littératie en IA se développe au-delà des requêtes
Savoir écrire une bonne requête est utile, mais il faut aussi être capable d’évaluer la réponse, de comprendre les limites de l’outil et de déterminer si son utilisation convient à la tâche.
L’Académie de la transformation numérique de l’Université Laval propose des profils pédagogiques représentés par des animaux pour aider chacun à situer sa littératie en IA. Quel est le vôtre? 🦊 Si vous ne le savez pas, l'Académie dispose d'un outil d’autodiagnostic pour évaluer et améliorer votre niveau de littératie en IA. Ces profils combinent trois dimensions :
✅ la compréhension des concepts,
✅ la capacité à utiliser les outils, et
✅ l’esprit critique face à leurs enjeux et à leurs limites.
Cette approche donne des repères pour progresser, quel que soit votre point de départ. Dans la pratique, ces dimensions se rejoignent. Si je demande à un assistant de résumer un document, je dois comprendre ce que je lui confie, comparer son résumé au texte original et décider si le résultat est suffisamment fidèle pour l’usage prévu. Une formulation fluide ne garantit pas l’exactitude.
Comprendre les réactions pour ouvrir la discussion
Les personnes qui critiquent l’IA soulèvent souvent des questions essentielles sur la propriété intellectuelle, les conditions de développement des modèles ou les transformations du travail. Il serait peu constructif de traiter toutes ces objections comme une simple résistance au changement.
La peur mérite aussi d’être entendue. Lors d’une formation sur ChatGPT, un professeur de philosophie m’a vivement reproché de soutenir une technologie qu’il jugeait nuisible à la prochaine génération. Je ne partageais pas sa conclusion. Son intervention exprimait néanmoins une inquiétude que nous devons prendre au sérieux: que devient l’apprentissage lorsqu’un outil peut produire une réponse à notre place?
À l’autre extrême, l’enthousiasme peut nous rendre moins attentifs aux erreurs. Je sais que j’ai parfois tendance à voir d’abord les possibilités. Cette disposition m’incite à expérimenter, mais elle doit s’accompagner de vérifications et d’une volonté de reconnaître ce qui fonctionne mal.
Il y a également les personnes qui ont utilisé un assistant pour reformuler un message ou trouver une idée, sans chercher à aller plus loin. Elles ont surtout besoin de repères accessibles pour comprendre ce qu’elles peuvent lui demander et ce qu’elles doivent vérifier.
Partir du besoin avant de choisir un outil
Pour développer une utilisation responsable de l’IA, je propose de commencer par une tâche que l’on connaît suffisamment bien pour évaluer le résultat. Préparer un plan, comparer deux formulations ou organiser des notes permet déjà de se poser des questions utiles.
Avant l’essai, on peut préciser ce que l’on cherche à améliorer. Veut-on clarifier une idée, gagner du temps ou examiner un autre point de vue? Ce choix aide à juger le résultat autrement.
On doit également examiner les informations que l’on veut transmettre. Pour apprendre, un exemple fictif ou un document public peut souvent suffire. Dans un cadre professionnel ou scolaire, les outils autorisés et les consignes applicables doivent faire partie de la démarche dès le départ.
Les guides et exemples de requêtes d’Info IA Québec peuvent servir de points de départ à ces expérimentations. Une requête reste toutefois à adapter au contexte et à accompagner de vérifications.
Vérifier une réponse avec des éléments indépendants
Une réponse d’IA peut contenir une erreur même lorsqu’elle semble claire et bien structurée. Lui demander si elle est certaine de sa réponse ne remplace donc pas une vérification dans les documents ou les sources pertinents.
Pour un résumé, comparez les faits importants au texte original. Pour un calcul, reprenez les données et les opérations. Pour une information attribuée à une organisation, j’irais consulter la publication de cette organisation plutôt que de me fier uniquement au lien ou à la citation fournis par l’IA. Quelques questions peuvent guider cette vérification:
Le niveau de vérification doit tenir compte de l’usage prévu. Une idée de titre destinée à être retravaillée et un document qui servira à prendre une décision n’exigent pas le même examen.
Utiliser les outils pour soutenir son apprentissage
En enseignement, la question de la tricherie occupe une place importante dans les discussions. J’ai moi-même tenté de proposer une formation sur l’IA dans les cours complémentaires au cégep, sans parvenir à faire avancer cette proposition. Cette expérience m’a amené à réfléchir à la place que nous accordons à la formation, en parallèle de l’encadrement.
Autoriser un outil ne signifie pas que les personnes savent s’en servir. Les étudiants comme les professionnels ont besoin d’occasions d’essayer, de comparer et d’expliquer leur démarche.
On pourrait, par exemple, rédiger d’abord son propre raisonnement, puis demander à un assistant d’en relever les faiblesses. L’étape suivante serait de vérifier ses objections et de décider lesquelles retenir. Une autre activité consisterait à comparer une réponse générée à des sources fiables et à expliquer les corrections nécessaires.
Dans ces exemples, la personne demeure engagée dans le travail intellectuel. Elle doit comprendre ce qu’elle conserve et pouvoir défendre ses choix. Le fait d’obtenir un texte plus rapidement ne suffit pas à démontrer qu’elle a appris.
Apprendre avec discernement et partager ses limites
Je demeure optimiste devant les possibilités de l’IA. Je l’ai vue ouvrir des pistes pour structurer des idées et explorer des façons de travailler. Je souhaite aussi que les personnes qui en parlent positivement montrent leurs erreurs et les situations où elles préfèrent utiliser une autre méthode.
Les échanges avec d’autres utilisateurs peuvent aider à examiner ses habitudes. Une communauté de pratique en IA offre notamment un cadre pour comparer les démarches et discuter des vérifications que chacun effectue.
Développer sa littératie en IA, c’est apprendre à exercer son jugement dans ces situations. Je souhaite transmettre cette capacité autant que mon intérêt pour les outils: pouvoir expérimenter, comprendre ses limites et rester responsable de ce que l’on fait du résultat.
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Jimmy Gilbert, Conseiller et formateur en technologie. Enseignant en informatique au Cégep de Sainte-Foy, Jimmy évolue à la croisée de la pédagogie, du développement logiciel et de l’intelligence artificielle. Il forme la relève en combinant rigueur technique et vision concrète du marché du travail, tout en intégrant activement les outils d’IA dans ses pratiques. Parallèlement, il agit comme coach technologique, accompagnant des particuliers et des professionnels dans l’adoption efficace des technologies, de l’automatisation et de l’IA.
