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Utiliser l’IAg en pédagogie : enjeux et bonnes pratiques

Pour utiliser l’IAg de façon pédagogique et responsable, il est pertinent de connaître son fonctionnement et les principaux enjeux et risques liés à son utilisation en pédagogie, notamment:

L’intégrité académique

Enjeux

L’un des enjeux actuels dans l’utilisation de l’IAg est la déclaration de son utilisation. Il peut être difficile de reconnaître la part d’un travail réalisé par l’outil, et celle réalisée par soi-même, à plusieurs niveaux. En contexte professionnel, parler de son utilisation est encore tabou. Par ailleurs, restreindre l’utilisation dans son cours n’enlève pas le risque de fraude et tricherie par les personnes étudiantes, par méconnaissance ou par peur de la sanction.


Un deuxième enjeu est le traçage des sources qui ont permis de générer l’information. Les contenus générés proviennent de sources qui ne sont généralement pas citées par les outils.

Bonnes pratiques

  • Utilisez les outils de déclaration des bibliothèques pour déclarer votre propre usage et inspirer les autres
  • L’usage de l’IAg est une responsabilité individuelle et collective; échangez autour de vous pour réfléchir et questionner les meilleures pratiques

La transparence, les biais et hallucinations

Enjeux

Les outils d’IAg sont entraînés sur une quantité importante de données pour générer la réponse la plus probable. Plus une donnée est apparue dans le corpus d’entraînement, plus elle est probable. Une question essentielle à se poser est donc : avec quelles données le modèle a été entraîné ? La transparence de la compagnie sur les données d’entraînement est donc un enjeu. Si ces données comportaient des biais et informations fausses, les générations des outils vont également comporter des biais et incohérence. Par ailleurs, l’aspect de réponse probable ne signifie pas une réponse vraie. Aussi, un outil pourrait vous communiquer des informations sur un auteur qui n’existerait pas en réalité, et vous fournir des hyperliens qui ne fonctionnent pas.

Bonnes pratiques

  • Vérifiez systématiquement les générations, avec votre expertise et en faisant preuve d’esprit critique

La politique d’utilisation et de confidentialité des données

Enjeux

En interagissant avec une IAg, on transmet de l’information. Selon l’outil, cette information peut être réutilisée sans autorisation à diverses fins.

Une personne enseignante pourrait éventuellement téléverser un devoir étudiant pour un soutien à l’analyse ; une personne étudiante pourrait téléverser des ressources d’un cours pour en approfondir sa compréhension…

Bonnes pratiques

  • Avant l’utilisation, vérifiez la politique d’utilisation de la compagnie qui propose l’outil, et faites preuve de vigilance quant aux informations que vous partagez à l’outil. Désactivez l’utilisation de vos données pour l’entrainement de l’outil 
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  • Transmettez uniquement les documents qui vous appartiennent (plan de cours, objectifs pédagogiques, votre analyse d’un article d’un auteur tiers…) 
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  • Anonymisez les informations pour protéger les données personnelles 
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  • Ne fournissez pas d’informations confidentielles
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L’agentivité

Enjeux

Les outils d’IAg ouverts au grand public sont des produits commerciaux, développés par des compagnies qui en visent une adoption croissante, une dépendance similaire aux réseaux sociaux par exemple. Outil proactif, toujours avec des propositions, toujours à reformuler même lorsqu’on cherche une idéation, et très consensuel, flatteur, etc.  

Bonnes pratiques

Gardez constamment votre objectif initial en tête.
Sans vous empêcher d’explorer, définissez à l’avance :

  • Ce que vous souhaitez obtenir
  • Pourquoi c’est plus pertinent de le faire avec l’IAg

Sans cela, vous risquez de passer davantage de temps à faire générer et à corriger les générations pour une tâche que vous auriez fait en moins longtemps et avec une meilleure qualité. Tout dépend de votre besoin.

L’impact environnemental

Enjeux

Les outils d’IAg consomment beaucoup d’énergie, principalement de l’electricité, parce que leur fonctionnement repose sur des centres de données dotés de serveurs puissants qui effectuent des calculs complexes en continu. Ces serveurs chauffent et des systèmes de refroidissement sont donc utilisés, consommant ainsi de l’eau. Le fait de réentraîner un modèle, le type de media généré, le nombre de requêtes, de documentation ajoutée, d’itérations, sont tout autant d’éléments qui influent sur la consommation d’énergie.

Bonnes pratiques

  • Faites preuve de sobriété numérique, en optimisant vos requêtes par exemple pour limiter le nombre d’itérations
  • Si vous souhaitez connaître la différence d’impact environnemental de certains outils, consultez le site suivant
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