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Intelligence artificielle et construction des savoirs en classe de FLE

Olivier Delhaye — 2026-03-15T08:13:49Z

L'apparition des outils d'intelligence artificielle dans les pratiques étudiantes oblige les enseignants de langues à s'interroger sur leurs effets pédagogiques. Ces systèmes peuvent fournir des exemples, expliquer des règles ou générer des textes. Mais ils peuvent aussi court-circuiter certaines opérations cognitives essentielles à l'apprentissage. L'enjeu n'est donc pas d'empêcher leur usage mais de comprendre comment ils peuvent être intégrés dans des situations où la construction des savoirs reste une activité intellectuelle collective.

Entre délégation cognitive et activité intellectuelle

Depuis de nombreux mois maintenant, l'intelligence artificielle s'est installée dans les pratiques des étudiants. Elle rédige des textes, explique des règles de grammaire, résume des documents et propose des traductions. Dans certains cas, elle semble accomplir en quelques secondes ce qui demandait auparavant plusieurs minutes d'analyse ou de recherche.

La question qui se pose alors aux enseignants de langues n'est pas simplement technique. Elle est pédagogique : que devient la construction des savoirs lorsque les apprenants disposent d'un dispositif capable de produire immédiatement des réponses apparemment correctes ?

En classe de langue, où les connaissances se construisent largement dans l'interaction et la réflexion sur la langue, cette question mérite d'être examinée avec attention.

La construction du savoir en classe de langue

Les recherches en psychologie de l'apprentissage ont depuis longtemps montré que les connaissances ne sont pas simplement transmises : elles se construisent dans l'activité cognitive et dans l'interaction sociale.

Dans une perspective socio-constructiviste, inspirée notamment des travaux de Lev Vygotsky, les représentations se construisent d'abord dans l'échange entre les individus avant d'être progressivement intériorisées par chacun.

Dans l'apprentissage des langues, cette construction passe notamment par :

– la discussion sur les formulations
– la recherche d'exemples
– la confrontation d'hypothèses
– l'ajustement progressif des explications.

Autrement dit, la connaissance linguistique se construit souvent dans la discussion sur la langue elle-même.

Ce que l'IA peut apporter

Utilisée de manière réfléchie, l'intelligence artificielle peut constituer un outil pédagogique intéressant.

Elle permet par exemple :

– de générer rapidement des exemples linguistiques
– de proposer des reformulations
– de produire des textes servant de support d'analyse
– de simuler certains types d'interaction.

Dans ces situations, l'IA agit comme un instrument de médiation pédagogique : elle fournit un matériau linguistique qui peut ensuite être discuté, analysé et transformé par les apprenants.

Le risque principal : la délégation cognitive

Le problème apparaît lorsque l'IA ne sert plus de support d'analyse mais devient une source d'autorité acceptée sans discussion.

Dans ce cas, certaines opérations intellectuelles essentielles risquent d'être court-circuitées :

– l'analyse
– la formulation d'hypothèses
– la confrontation d'interprétations
– la justification des réponses.

L'apprenant peut alors être tenté de remplacer l'activité intellectuelle par une simple consultation de la machine.

Un exemple concret : les phrases conditionnelles

Prenons un exemple très simple, souvent enseigné dans les cours de français langue étrangère.

Nos chers manuels présentent fréquemment la règle suivante :

si + imparfait → conditionnel présent

si + plus-que-parfait → conditionnel passé

Cette règle correspond en fait au schéma canonique des hypothèses irréelles :

Si j'avais de l'argent, je voyagerais.

Si j'avais su, je serais venu.

Elle constitue donc un repère pédagogique à priori utile.

Mais elle ne décrit pas complètement le fonctionnement du système. En réalité, l'organisation des phrases conditionnelles repose aussi sur la manière dont le locuteur situe les événements dans le temps et dans leur déroulement. L'imparfait présente la situation hypothétique comme non réalisée et envisagée dans sa durée, tandis que le plus-que-parfait la présente comme accomplie et située dans un passé révolu.

On peut ainsi fréquemment rencontrer des combinaisons comme :

Si j'avais travaillé davantage, je réussirais aujourd'hui.

si + plus-que-parfait → conditionnel présent !!!

Si j'étudiais davantage, j'aurais déjà obtenu mon diplôme.

si + imparfait → conditionnel passé !!!

Le système ne fonctionne donc pas uniquement selon une concordance mécanique des temps : il repose sur une organisation plus complexe des relations temporelles et aspectuelles [1].

... CE QUE L'IA IGNORE SUPERBEMENT
SI VOUS NE LA RÉVEILLEZ PAS !

Comment l'IA peut être utilisée intelligemment

Cet exemple permet de montrer comment l'intelligence artificielle peut toutefois être intégrée dans une démarche pédagogique productive.

On peut par exemple demander aux étudiants :

– d'entrer la règle scolaire dans un système d'IA
– de lui demander de produire plusieurs phrases
– d'examiner ces exemples
– de chercher des phrases qui compliquent ou dépassent la règle.

Les apprenants découvrent alors que la règle fonctionne dans de nombreux cas mais qu'elle ne rend pas compte de toute la logique du système.

L'IA devient ainsi un générateur de données linguistiques, tandis que l'analyse grammaticale reste une activité humaine et collective.

___

L'intelligence artificielle n'est ni un miracle pédagogique ni une catastrophe annoncée. Elle constitue avant tout un nouvel environnement cognitif dans lequel les apprenants vont désormais travailler.

La question décisive n'est pas de savoir si les étudiants utiliseront ces outils ; ils les utilisent déjà. Elle consiste plutôt à déterminer si ces outils vont remplacer certaines opérations intellectuelles ou au contraire les provoquer.

Dans l'enseignement des langues, l'enjeu n'est donc pas d'empêcher l'usage de l'intelligence artificielle mais de concevoir des situations d'apprentissage où les réponses produites par la machine deviennent un point de départ pour penser, discuter et analyser davantage.

[1] Aspect verbal : manière dont le locuteur représente le déroulement interne d'un procès (en cours ? achevé ? etc.), indépendamment de sa localisation dans le temps.

Sous SPIP, forcer le calcul d'une balise et l'afficher plus tard

Olivier Delhaye — 2026-02-21T16:52:56Z

Découvrez comment j'ai résolu un problème d'affichage en double des notes dans SPIP, tout en gardant un ordre logique dans mon squelette. Une astuce simple qui change tout !

Récemment, j'ai rencontré un petit casse-tête dans SPIP en ajoutant un champ personnalisé #ABSTRACT à l'objet éditorial article. Tout fonctionnait à merveille, sauf lorsque ce champ comportait un appel de note. À ma grande surprise, la note apparaissait deux fois en bas de la page dans mon squelette article.html ! 😲

Après quelques recherches, j'ai compris que cette anomalie ne venait pas d'un double appel à #NOTES, mais du mécanisme interne de collecte des notes dans SPIP.

Dans SPIP, la collecte des notes est cumulative pour toute la page en cours de calcul. Chaque fois qu'un champ est traité typographiquement (passage par le filtre interne « propre »), les notes qu'il contient sont ajoutées à une pile globale. Cette pile n'est pas réinitialisée entre les champs.

Si un même contenu est traité deux fois au cours du calcul de la page, ses notes peuvent donc être collectées deux fois.

Dans mon cas, l'ordre des balises était :

#TEXTE
#ABSTRACT
#NOTES

Première parade (ancienne configuration)

Il y a deux ans, dans une configuration plus simple de mon squelette, j'avais résolu le problème en forçant un premier calcul silencieux des notes grâce au filtre :

[(#NOTES|couper0)]

Ce filtre déclenche le calcul des notes sans les afficher. Le squelette devenait :

#TEXTE
[(#NOTES|couper0)]
#ABSTRACT
#NOTES

Et cela suffisait.

Mais dans ma configuration actuelle de article.html, cette parade ne fonctionnait plus correctement. Le problème ne venait plus seulement de l'ordre des balises.

Seconde parade (configuration actuelle)

En analysant plus finement le squelette, j'ai constaté qu'un autre champ, affiché en amont, pouvait lui aussi déclencher un traitement typographique. Même vide, #DESCRIPTIF était susceptible d'être traité et donc de participer à la mécanique de collecte.

Or dans SPIP, ce n'est pas #NOTES qui analyse le texte : il affiche simplement ce qui a été collecté (et cumulé) lors des traitements précédents.

La solution structurelle a donc consisté à empêcher #DESCRIPTIF de passer par le traitement typographique automatique :

(#DESCRIPTIF*|textebrut)

L'étoile empêche le traitement standard, et |textebrut affiche le contenu sans typographie. Ainsi, aucun recensement parasite des notes ne peut se produire à ce stade.

Résultat

Les notes ne sont plus collectées deux fois. L'ordre logique des balises est respecté. Et le squelette reste propre.

Deux configurations différentes, deux parades … et une meilleure compréhension des entrailles de SPIP au passage [1].

[1] À preuve le fait que ces notes ne sont plus affichées en double !

La « roue de la réparation » plutôt que la punition

Olivier Delhaye — 2025-12-21T17:00:15Z

Je viens de lire un article publié sur le site de l'École positive présentant une « roue de la réparation ».

Cet outil propose une alternative claire à la sanction punitive : il vise à aider l'élève à comprendre l'impact de ses actes, à réparer ce qui peut l'être, à retrouver sa place dans le groupe et à transformer une erreur en occasion d'apprentissage plutôt qu'en faute à expier.

À première vue, la roue de la réparation s'inscrit dans une réflexion éducative et comportementale. Mais, vue depuis notre champ professionnel, elle présente un intérêt supplémentaire, rarement mis en avant : c'est un excellent document authentique pour l'enseignement-apprentissage du français langue étrangère.

Un support riche, lisible et porteur de sens

Conçue pour être consultée directement par l'élève, cette roue est un objet visuel structuré, composé d'énoncés courts, d'actes verbaux explicites et de formulations ancrées dans des situations sociales concrètes : reconnaître, expliquer, réparer, demander pardon, proposer une solution, s'engager à changer. Autrement dit, du langage en action.

Pour un enseignant de FLE, le potentiel est évident :

– lexique des émotions et des relations sociales,
– formulations de la responsabilité et de l'intention,
– actes de parole liés à l'excuse, à la justification, à la réparation,
– travail sur l'implicite, les valeurs et les normes sociales.

D'une pierre deux coups

Utiliser (ou s'inspirer de) la roue de la réparation en classe de FLE permet un double développement de compétences.

– D'un côté, des compétences de communication en langue française, travaillées à partir d'un support authentique, non artificiel, porteur de sens.

– De l'autre, des compétences générales : réflexion sur les actes, responsabilité individuelle, régulation des conflits, vivre-ensemble, métacognition.

On ne fait pas « à côté » du programme ; on l'élargit intelligemment.