« Qu’IA écrit ce texte ? » Repenser les productions écrites à l’ère des IA génératives

Cet article a été élaboré dans le cadre des Travaux Académiques Mutualisés (plus d’informations ici).

Introduction

L’essor du numérique a profondément transformé les pratiques d’écriture : révision facilitée des brouillons, outils de correction intégrés, dictée vocale... Ces dispositifs ont modifié les conditions de production des textes sans pour autant, jusque là, remettre en cause le rôle central de l’auteur, toujours engagé dans un travail de création et de relecture.

Fin 2022, l’apparition des intelligences artificielles génératives (IAG) grand public a introduit une rupture plus radicale. À partir de quelques instructions (prompt), il est devenu possible de déléguer tout ou partie de la production écrite à un système automatisé et les élèves se sont rapidement emparés de cette opportunité.

Dès lors, l’évaluation des travaux écrits réalisés à la maison, déjà problématique auparavant, est devenue particulièrement incertaine, en l’absence d’outils fiables permettant d’identifier l’usage de ces technologies (aucun « détecteur d’IA » ne fonctionne véritablement). Les enseignants se sont trouvés confrontés à des textes dont l’origine et le degré d’auctorialité restaient difficiles à établir.

Ce constat impose de repenser les modalités d’accompagnement et d’évaluation de l’écriture. Certains enseignants vérifient l’authenticité du travail de leurs élèves en les interrogeant, en classe, sur leurs devoirs mais cela se prête mal à l’écriture d’invention dont la restitution à l’oral ne convient pas nécessairement. La rédaction assistée par une intelligence artificielle, encadrée et explicitée, constitue ainsi une piste de travail à explorer.

I. Objectifs pédagogiques et compétences visés

Le dispositif vise en premier lieu à amener les élèves à produire, en binôme, une nouvelle dystopique complète centrée sur l’intelligence artificielle. Cet objectif d’écriture s’accompagne d’un second enjeu : faire évoluer leur rapport aux intelligences artificielles génératives en les amenant à les mobiliser comme des outils d’appui, et non de substitution, dans le processus de rédaction.

Dans cette perspective, plusieurs compétences sont travaillées. Sur le plan rédactionnel, les élèves sont conduits à construire un récit cohérent et complet, à maîtriser les caractéristiques du genre dystopique et à réinvestir des procédés d’écriture étudiés en amont. Sur le plan critique, il s’agit de développer leur capacité à analyser, sélectionner et éventuellement modifier les propositions générées par l’outil.

Le dispositif mobilise également des compétences numériques, liées à une compréhension minimale du fonctionnement des intelligences artificielles génératives et à un usage raisonné de ces outils, dans un cadre limitant la délégation de l’écriture.

Enfin, le travail en binôme engage des compétences collaboratives : écoute, argumentation, négociation des choix d’écriture et co-construction du texte.

II. Descriptif sommaire

Le travail a été mené avec deux classes de 3e de 24 élèves chacune, dans le cadre d’une séquence intitulée « L’intelligence artificielle : promesses, dérives et critiques » et s’est déroulé en trois étapes :

– tout d’abord, une nécessaire acculturation au fonctionnement des IA génératives, aux enjeux sociétaux, culturels et environnementaux liés à leur utilisation ;

– la configuration d’un robot conversationnel (chatbot) ensuite, pour les assister dans leur travail d’écriture ;

– la rédaction d’une nouvelle dystopique enfin, en salle informatique exclusivement, en binôme et avec la possibilité d’utiliser ou non le chatbot.

III. Descriptif détaillé

L’acculturation

L’acculturation des élèves aux intelligences artificielles génératives s’est appuyée sur trois leviers complémentaires.

En premier lieu, une charte encadrant les devoirs à la maison a été distribuée en début d’année à l’ensemble de mes élèves de 3e. L’objectif n’était pas d’interdire l’usage de l’IA, mais d’en expliciter les modalités d’utilisation. Trois niveaux ont ainsi été distingués : un usage interdit pour certaines tâches évaluatives (niveau 3), un usage encadré comme outil d’appui à l’apprentissage (niveau 2), et un usage autorisé comme outil de production, à condition que l’élève soit en mesure d’expliquer et de s’approprier le contenu généré (niveau 1). Cette gradation vise à rendre explicites les attentes et à responsabiliser les élèves dans leurs pratiques.

Ensuite, des exemples de requêtes (« prompts ») ont été proposés dans le cahier de textes de l’ENT afin d’accompagner les usages à la maison, notamment dans des activités de révision. Il s’agissait de guider les élèves vers des interactions pertinentes avec l’outil, en évitant les usages purement délégatifs.

Enfin, un parcours Éléa structuré en quatre modules a été mis à disposition via l’ENT : définition et périmètre de l’intelligence artificielle, repères historiques, fonctionnement des modèles de langage, et enjeux éthiques, sociaux et environnementaux. Les élèves ont été initiés à ce parcours en salle informatique pendant une heure, puis invités à le poursuivre en autonomie afin de valider les différents modules. Ce dispositif intitulé « Vers la maîtrise des IA génératives » (disponible dans le réseau des concepteurs) visait à fournir un socle de connaissances commun, nécessaire à un usage éclairé des outils.

Parallèlement, une séquence intitulée « L’intelligence artificielle : promesses, dérives et critiques » a permis d’inscrire ces apprentissages dans une perspective culturelle et littéraire. L’étude d’œuvres de Pierre Bordage, Alain Damasio, Isaac Asimov ou encore Fabrice Colin, ainsi que l’analyse d’un extrait du film I, Robot d’Alex Proyas, ont contribué à nourrir la réflexion des élèves sur les enjeux liés à l’intelligence artificielle.

La configuration du chatbot

De nombreux outils commerciaux fleurissent et proposent des robots conversationnels (chatbots) déjà paramétrés pour aider, accompagner l’écriture d’invention ou d’argumentation.

J’ai préféré utiliser Didakbot3 car il s’agit d’un outil gratuit, libre et respectueux de la protection des données. Il est développé par Novapeda qui est une plateforme éducative non-commerciale.

L’avantage de Didakbot3 est que l’on peut le paramétrer très facilement, en langage naturel et assez finement (lien vers une présentation de Didakbot).

L’essentiel était de donner à l’agent conversationnel mon sujet de rédaction, de lui imposer l’interdiction d’écrire à la place des élèves tout en l’encourageant à les assister pour la recherche d’idées, le rappel de notions vues en classe ou encore l’amélioration de leur production. Pour terminer, j’ai créé directement dans l’outil le nombre de groupes nécessaires par classe.

Voici mon fichier de configuration que vous pouvez télécharger et modifier dans Didakbot3 :

Le moment de l’écriture

Les élèves ont constitué des binômes pour le travail d’écriture et tout le travail de recherche d’idées, de rédaction et d’amélioration a été réalisé en salle informatique. Ils disposaient en tout de 5 heures pour produire une nouvelle complète d’au moins 1500 mots.

Retrouvez ci-dessous le document type qui leur a été remis, comprenant le sujet complet, les contraintes et aides possibles :

Pour chaque binôme constitué, le document a été personnalisé avec leur prénom mais surtout avec le code Didakbot fourni par l’agent conversationnel lui-même, permettant de retrouver une trace, pour les élèves mais aussi l’enseignant, de tous les échanges menés avec l’IA.

L’utilisation de l’IA Didakbot3 n’était en aucun cas obligatoire et sur les deux classes de 3e qui ont participé au projet, cinq binômes (sur les 24 binômes en tout) ont décidé de s’en passer totalement. Pour les autres, je leur ai demandé de commenter directement dans le logiciel de traitement de textes, à l’aide de l’outil Commentaires, les passages pour lesquels l’IA avait apporté une aide quelconque.

J’ai pu superviser en temps réel leur travail, grâce au logiciel Veyon installé sur le réseau pédagogique :

Ils ont ensuite déposé leur rédaction achevée dans Éléa, ce qui débloquait le dernier badge : « écrire avec l’IA ».

J’ai pu remettre enfin à chaque groupe un bilan complet dont voici le modèle vierge :

Voici un diaporama présentant quelques extraits d’échanges d’élèves avec l’IA Didakbot3 :

Voici maintenant un diaporama présentant quelques commentaires d’élèves notés dans LibreOffice :

IV. Limites et perspectives

Les productions finales présentent globalement un niveau satisfaisant : longueur conforme aux attentes, respect des contraintes et relative originalité des récits dystopiques. Toutefois, l’analyse des interactions avec Didakbot3 invite à nuancer le rôle de l’outil dans cette réussite.

Sur environ 160 requêtes recensées, une part majoritaire des échanges ne correspond pas aux usages attendus : messages incomplets ou incompréhensibles, détournement de l’outil, prises de contact sans exploitation ultérieure. Ce constat peut s’interpréter de deux manières complémentaires : d’une part, une appropriation encore superficielle de l’outil par les élèves ; d’autre part, un cadrage pédagogique sans doute insuffisant quant aux usages possibles et pertinents.

Lorsque l’outil est mobilisé, il l’est principalement comme un répertoire lexical, comparable à un dictionnaire enrichi. Cet usage reste limité au regard des potentialités annoncées, d’autant que des ressources découvertes plus tôt dans l’année comme le CNRTL offrent déjà des fonctionnalités proches et surtout moins énergivores. À l’inverse, les fonctions d’aide à la révision orthographique et grammaticale ont été très peu sollicitées, les élèves privilégiant l’atteinte de la longueur attendue au détriment de la correction linguistique.

Plusieurs contraintes techniques ont également restreint les usages. L’impossibilité pour Didakbot3 de traiter directement les fichiers au format .odt a limité le recours à l’analyse de textes complets (exigence de fichiers .docx ou .pdf). Par ailleurs, certains dysfonctionnements (réponses répétitives, perte des historiques d’échanges) ont perturbé l’activité et fragilisé la continuité du travail.

Enfin, l’utilisation de l’outil pour des demandes stylistiques (figures de style notamment) a mis en évidence la nécessité d’un regard critique sur les réponses produites. Les « hallucinations » pour la conjugaison ou les confusions observées entre métaphore et comparaison rappellent le caractère probabiliste du modèle et la nécessité d’un étayage disciplinaire solide.

Malgré ces limites, certains usages apparaissent prometteurs. L’outil s’est révélé particulièrement pertinent comme support à la génération d’idées pour les élèves les plus en difficulté face à la phase d’invention. En facilitant l’accès à des propositions variées et en s’adaptant à un langage parfois approximatif, le chatbot peut constituer un levier de différenciation, à condition que son usage soit explicitement encadré et didactisé.

Sitographie et bibliographie

• Enseignant : comment utiliser un système d’IA dans le cadre de vos missions ?

• Le cadre d’usage de l’intelligence artificielle en éducation

• Résultats de l’enquête enseignants élèves sur les usages et non-usages des IAG dans la Région académique Grand-Est. GTnum IA2GE de la Direction du numérique éducatif du MENESR

• Référentiel et grilles pour l’évaluation en classe des compétences de l’esprit critique du CSEN

• Former l’esprit critique des élèves, page Eduscol.

• Agents conversationnels en classe, avancées et recommandations, texte coordonnée par Aurélie Jean et rédigé par le groupe de travail « Intelligence artificielle et numérique pour l’éducation » du CSEN

• Azilan, I., Anaté, K. (2025), « L’intelligence artificielle générative et la robotisation littéraire : enjeux de la délégation de la créativité », Communication, technologies et développement n°18 (consulter en ligne)

• Fülöp, E. (2024a), « Écrire-avec l’intelligence artificielle, ou l’esthéthique de la sympoïèse », Nouveaux cahiers de Marge n°8 (consulter en ligne)

• Gefen, Alexandre, Créativités artificielles – La littérature et l’art à l’heure de l’intelligence artificielle, Les presses du réel, 2023.

• Hayes J.R. et Flower L., Identifying the organization of writing processes, 1980.

• Hayes, J. R., Modeling and Remodeling Writing. Written Communication, 2012.

• Parmentier, Stéphanie, Quand l’IA tue la littérature, PUF, 2025.