Et si l’intelligence artificielle générative (IAG) devenait un partenaire pédagogique à part entière ? Il y a presque deux ans, j’avais utilisé dans ce blog le terme de « pairagogie » pour qualifier ma classe renversée, un modèle d’apprentissage fondé sur l’entraide entre étudiants, c’est-à-dire entre pairs ayant par définition des niveaux de compétences et de connaissances comparables. En décrivant cette pédagogie collaborative, mise en place en 2013 à la FGES, je me suis rendu compte que j’appliquais ce principe sans le nommer. A l’opposé des méthodes académiques où l’enseignant reste la source principale du savoir, ce sont mes étudiants qui construisent eux-mêmes le contenu du cours jusqu’à rédiger les questions d’examen s’y rapportant. Un apprentissage par les pairs, en somme, pratiqué sans être pour autant qualifié de pairagogique. Mais un événement est venu changer la donne ces dernières années avec l’arrivée de l’intelligence artificielle générative (IAG) puisqu’elle aide aujourd’hui considérablement mes étudiants dans ce travail collaboratif. Une réflexion m’est donc venue : pourquoi limiterais-je cette dynamique collaborative aux apprenants ? Pourquoi ne pas considérer que l’IAG soit plus seulement un outil technologique, mais aussi un « collaborateur » qui contribue au travail d’équipe ? A condition bien sûr que mes étudiants échangent avec lui en ne contentant pas de lui demander de produire du texte ou des illustrations. On pourrait ainsi parler d’IAGogie ?
De la pairagogie à l’IAGogie. La pairagogie repose sur une idée simple : les apprenants progressent en interagissant entre eux. Ils partagent leurs compétences en construisant leurs savoirs de manière collaborative. Ils le font ainsi plutôt que de recevoir un enseignement purement descendant. Dans les classes inversées, renversées, mutuelles, puzzle ou flexibles, l’enseignant tout en restant le sachant se transforme en facilitateur pour ses étudiants qui deviennent acteurs de leurs apprentissages. Dans ma classe renversée en particulier, ils sont amenés à rechercher, structurer et transmettre des connaissances, souvent en interaction directe avec leurs camarades. Cette dynamique développe des compétences transversales précieuses que je constate année après année, comme la coopération, la communication ou l’esprit critique. Elle repose surtout sur une redistribution des rôles qui remet en question ma position centrale comme unique source de savoir, et c’est précisément ce qui me plaît dans cette approche. L’arrivée de l’IAG dans ma classe en 2023, soit dix ans après l’avoir renversée, est venue enrichir ce tableau plutôt que le bousculer. Les outils génératifs, qu’il s’agisse de modèles de langage comme ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Le Chat (Mistral AI, Llama (Meta) ou de génération d’images comme Midjourney ou DALL-E, sont utilisés par mes étudiants pour produire des synthèses, formuler des questions ou explorer de nouveaux concepts. Ils participent directement à la construction du cours. Ce n’est donc plus seulement un outil que l’on utilise en marge du cours, mais un véritable acteur qui s’invite dans les échanges, presque comme un « nouvel élève ». C’est de cette observation que j’ai imaginé le néologisme d’« IAGogie », pour désigner l’assistance que l’intelligence artificielle générative apporte à ma classe. Je précise d’ailleurs que je n’ai pas demandé à l’IAG de m’inventer ce terme, qui ne semblait pas exister avant que je le propose, il y a deux ans, même si je peux évidemment me tromper.
L’IAGogie, kézako ? Puisque le suffixe « -agogie » renvoie à une approche éducative, je définirais l’IAGogie comme un modèle d’apprentissage dans lequel l’IAG joue un rôle actif dans la transmission des savoirs, l’accompagnement des apprenants et la création de contenus pédagogiques. Bien sûr, elle ne remplace ni le professeur, ni la coopération entre les étudiants. Elle vient plutôt élargir le cercle de ces acteurs à des agents artificiels, comme un troisième profil qui viendrait compléter le duo enseignant-étudiants. L’enjeu n’est donc pas d’opposer l’humain à la machine, mais de penser un écosystème où les deux contribuent, chacun à leur manière, à la construction du savoir. Concrètement, dans ma classe, ce concept recouvre déjà plusieurs usages. Il y a d’abord l’interaction personnalisée des étudiants avec l’IAG pour l’apprentissage individuel, voire pour de la remédiation sur des difficultés de compréhension qui pourraient être ciblée par chacun d’entre eux. Il y a aussi la compréhension collective du cours à travers des échanges ou des exercices générés par l’IAG. Je pense également à la création de supports d’apprentissage, de résumés ou d’illustrations toujours dans le but d’améliorer l’assimilation des connaissances. De mon côté, j’exploite aussi l’IAG pour répondre de manière plus efficace à leurs questions quand elles me sont posées à distance sur une plateforme Moodle, ce qui me permet d’en traiter bien davantage que lorsque je travaillais sans cet outil. Enfin, l’IAG m’aide à améliorer la pertinence de mes évaluations, notamment dans la génération de questions ou d’exercices que l’on peut faire en classe entre les moments où les étudiants sont autonomes.
Un cadre conceptuel encore exploratoire. Pour aller plus loin que la simple intuition de terrain, j’ai aussi voulu mener une réflexion plus formelle pour caractériser ce que pourrait être l’IAGogie comme cadre conceptuel. Quatre traits principaux s’en dégagent selon moi. D’abord, une interaction personnalisée entre l’apprenant et l’IAG, qui ajuste l’accompagnement au rythme et aux besoins de chacun. Ensuite, une co-construction des savoirs qui associe des contributions humaines et artificielles, sans hiérarchie figée entre les deux. Il y a également une production dynamique de contenus pédagogiques, générés au fil des besoins plutôt que figés à l’avance, comme je l’expérimente chaque semaine lors de mon cours. Enfin, une transformation des modalités d’évaluation, qui s’appuie sur ces nouveaux outils pour repenser la manière dont j’évalue les apprentissages de mes étudiants. Je garde volontairement ce cadre ouvert et exploratoire : il appelle, je crois, à être précisé, discuté et confronté à d’autres contextes pédagogiques que ma seule classe renversée. Ce qui me frappe néanmoins, c’est la cohérence de cette proposition avec les logiques déjà à l’œuvre dans les pédagogies actives et largement décrites.
Des opportunités, mais aussi des points de vigilance. Cette approche n’est pas sans soulever des questions légitimes. Sur le plan pédagogique, le recours systématique à l’IAG peut interroger la place de l’effort cognitif dans l’apprentissage : jusqu’où puis-je laisser mes étudiants déléguer une tâche à la machine sans affaiblir l’assimilation de leurs savoirs ? Sur le plan épistémologique, la fiabilité des contenus générés et les biais potentiels des IAG doivent être pris au sérieux. Je m’efforce de les enseigner comme tels à mes étudiants. L’intégration de l’IAG peut également accentuer certaines inégalités, selon l’accès aux outils (gratuits ou payants) ou la maîtrise de leurs usages, ce qui suppose de ma part un accompagnement explicite au développement de compétences critiques et réflexives. Ces limites ne disqualifient pas le concept à mes yeux. Elles en précisent au contraire les conditions de réussite. Elles redéfinissent surtout mon propre rôle d’enseignant, qui s’élargit à celui d’un concepteur de situations d’apprentissage où humains et IA collaborent. C’est précisément cette redéfinition qui rend, je crois, le concept d’IAGogie utile. Il ne s’agit pas d’adopter une technologie pour elle-même, mais de repenser les pratiques qu’elle rend possibles dans ma discipline comme dans bien d’autres.
Un allié plutôt qu’un ennemi, à condition de s’en servir intelligemment. Pour les enseignants qui hésitent encore à intégrer l’IAG dans leur pédagogie, je voudrais dire que ce concept d’IAGogie invite à changer de regard. L’IAG m’apparaît moins comme une menace pour la pédagogie que comme un allié, à condition de savoir s’en servir intelligemment et de garder les finalités éducatives comme boussole. Elle ne se substitue pas à la pairagogie, mais elle en constitue une extension naturelle à l’heure où mes étudiants utilisent déjà ces outils, avec ou sans mon accord. Je préfère de loin les accompagner dans cet usage plutôt que de le subir ou de l’interdire, tant l’IAG s’est imposée comme un fait dont plus personne, aujourd’hui, ne peut faire abstraction.
En conclusion, je résumerais volontiers l’IAGogie comme une pédagogie collaborative assistée, dans laquelle l’intelligence artificielle rejoint l’enseignant et ses élèves comme un acteur dans la construction de leurs savoirs. Le concept mérite encore d’être discuté, notamment dans des contextes bien différents que celui de ma classe renversée. Mais il a le mérite, je crois, de poser une question simple à tout enseignant tenté par les pédagogies actives : « et pourquoi pas de l’IAGogie, aussi, dans ma classe ? ».