🧑🏫 Référentiel de compétences en IA pour les enseignants
Le Référentiel de compétences en IA pour les enseignants présente la toute première vision globale de la manière dont les compétences en IA peuvent être définies et développées en vue d’une utilisation éthique et efficace de l’intelligence artificielle dans l’enseignement, l’apprentissage et l’évaluation.
Le référentiel fournit un schéma directeur sur les principes éthiques à connaître, les connaissances et les compétences concrètes en matière d’IA qui devraient être maîtrisées et sur la manière dont les méthodologies spécifiques à un domaine peuvent être utilisées au mieux lors de la conception des programmes de formation pour les enseignants.
Il souligne que la sensibilisation des enseignants quant aux compétences requises en matière d’intelligence artificielle constitue une condition préalable à l’utilisation efficace de l’IA dans l’éducation et que cette phase préparatoire doit être fondée sur les principes relevant de l’inclusivité, du caractère primordial de l’agentivité humaine, de la non-discrimination et du respect de la diversité linguistique et culturelle.
🌐 Source Référentiel de compétences en IA pour les enseignants. (2025). UNESCO. https://doi.org/10.54675/bqzd8407
🧑🎓 Référentiel de compétences en IA pour les apprenants
Le Référentiel de compétences en IA pour les apprenants présenté ici est basé sur une vision ambitieuse qui va bien au-delà des notions communes de littératie en intelligence artificielle. Il vise à aider les élèves et les étudiants à devenir non seulement des utilisateurs efficaces et éthiques des outils d’IA, mais aussi des cocréateurs dans la conception d’une IA plus inclusive et écologiquement durable. Ce document définit les valeurs, les connaissances fondamentales et les compétences transférables requises pour comprendre de manière critique et utiliser les systèmes d’IA d’une manière sécuritaire, efficace et significative à différents niveaux de maîtrise. Le référentiel propose également des spécifications détaillées sur les domaines de l’IA qui peuvent être abordés et les méthodes pédagogiques qui peuvent être déployées pour faciliter la compréhension, l’application et la création de l’IA par tous les apprenants. Il fournit en outre des orientations pour l’intégration de l’apprentissage lié à l’IA dans les programmes d’études, l’organisation des séquences d’apprentissage et la conception d’évaluations basées sur les compétences. Considérées comme un ensemble complet de capacités requises pour une citoyenneté responsable à l’ère de l’IA, les compétences décrites dans ce référentiel sont fondées sur les principes d’inclusivité, de prépondérance de l’agentivité humaine, de non-discrimination et de respect de la diversité linguistique et culturelle.
🌐 Source Référentiel de compétences en IA pour les apprenants. (2025). UNESCO. https://doi.org/10.54675/nxry6511
Voir aussi l’article de l’UNESCO : Ce qu’il faut savoir sur les nouveaux référentiels de compétences en IA de l’UNESCO pour les élèves et les enseignants
Auto-positionnement pour se situer sur ces référentiels
Si vous souhaitez voir concrètement à quoi ressemble ces référentiels, vous pouvez participer ou faire participer vos étudiants afin d’en profiter pour contribuer à mieux comprendre ces phénomènes collectivement.
Conversions intégrables à Moodle (.csv)
Et si, à partir de ces références internationales en tant qu’outils qui servent de guide pour l’élaboration de référentiels nationaux de compétences en IA pour les enseignants et les apprenants, on les transformait en véritables référentiels de compétences au sens de Moodle, cela donnerait quoi ?
Conversions en Markdown pour conversation (.md)
Vous préférez en discuter d’abord avec une IA ?
Pas de soucis, on vous donne des versions « IA-readable » en Markdown.
# Référentiel de compétences en IA pour les enseignants
> Le Référentiel de compétences en IA pour les enseignants présente la toute première vision globale de la manière dont les compétences en IA peuvent être définies et développées en vue d’une utilisation éthique et efficace de l’intelligence artificielle dans l’enseignement, l’apprentissage et l’évaluation.
> Le référentiel fournit un schéma directeur sur les principes éthiques à connaître, les connaissances et les compétences concrètes en matière d’IA qui devraient être maîtrisées et sur la manière dont les méthodologies spécifiques à un domaine peuvent être utilisées au mieux lors de la conception des programmes de formation pour les enseignants.
> Il souligne que la sensibilisation des enseignants quant aux compétences requises en matière d’intelligence artificielle constitue une condition préalable à l’utilisation efficace de l’IA dans l’éducation et que cette phase préparatoire doit être fondée sur les principes relevant de l’inclusivité, du caractère primordial de l’agentivité humaine, de la non-discrimination et du respect de la diversité linguistique et culturelle.
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# 1️⃣ Perspective centrée sur l’humain
> L’expression « perspective centrée sur l’humain » définit les valeurs et les attitudes critiques que les enseignants doivent adopter et développer vis-à-vis des interactions entre les êtres humains et l’IA sur la base des principes susmentionnés. Cet aspect encourage les enseignants à toujours placer les droits humains et les besoins de l’accomplissement personnel au cœur de l’IA en éducation. Les enseignants sont invités à favoriser des méthodologies critiques pour évaluer les bénéfices et les risques de l’IA, tout en garantissant l’agentivité et la responsabilité humaines et en comprenant l’impact sociétal de l’IA et ses implications pour la citoyenneté à l’ère de l’IA.
## ⭐ Acquérir
> **Développer** une compréhension critique quant au fait que l’IA est dirigée par les humains et que les décisions prises à titre individuel ou au nom de l’entreprise par les créateurs d’IA influencent profondément l’autonomie de chacun et les droits humains. Cette compréhension critique implique une prise de conscience de l’importance de l’agentivité humaine lors de l’évaluation et de l’utilisation des outils d’IA.
### Agentivité humaine
> Les enseignants ont une compréhension critique du fait que l’IA est dirigée par les êtres humains et que les décisions prises à titre individuel ou au nom de l’entreprise par les créateurs d’IA ont un impact considérable sur l’autonomie et les droits humains ; ils sont également conscients de l’importance de l’agentivité humaine lors de l’évaluation et de l’utilisation des outils d’IA.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Favoriser la pensée critique sur l’IA en organisant le travail des enseignants pour qu’ils échangent entre eux et prennent en compte les différents points de vue sur la question des bénéfices offerts par l’IA par rapport aux risques de diminution de l’autonomie et de l’agentivité humaine qu’elle présente ; utiliser des outils d’IA spécifiques en tant qu’exemples, pour aider les enseignants à examiner de manière critique les avantages, les limites et les risques de l’IA dans des contextes éducatifs locaux et relativement à leurs propres responsabilités.
2. Illustrer les étapes clefs du cycle de vie des systèmes d’IA et aider les enseignants à comprendre comment les décisions des entreprises et des créateurs peuvent influer sur les effets produits par l’IA.
3. Mettre en évidence comment une dépendance excessive à l’égard de l’IA peut nuire aux capacités de réflexion et à l’agentivité humaine.
4. Proposer des pratiques de rédaction de conseils essentiels pour aider à protéger l’agentivité humaine lors de l’utilisation de l’IA dans l’éducation, en mettant tout particulièrement l’accent sur les apprenants à besoins éducatifs particuliers.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Réfléchir de manière critique aux bénéfices, aux limites et aux risques présentés par les outils d’IA spécifiques utilisés dans leur environnement éducatif local et dans les matières et niveaux scolaires qu’ilsenseignent.
2. Démontrer une conscience quant au fait que l’IA est pilotée par les êtres humains et que les décisions prises à titre individuel ou au nom de l’entreprise par les créateurs d’IA ont des effets sur les droits humains, l’agentivité humaine, la vie personnelle des individus et les sociétés.
3. Décrire le rôle des humains dans les étapes fondamentales du développement de l’IA, de la collecte et du traitement des données à la conception des algorithmes et des fonctionnalités d’un système d’IA, en passant par le déploiement et l’utilisation des outils d’IA.
4. Comprendre la nécessité de recourir à des mesures simples pour protéger l’agentivité humaine dans les étapes-clefs de la conception et de l’utilisation des systèmes d’IA, qui garantissent le respect de la propriété des données, le consentement lors de leur collecte, l’étiquetage et le nettoyage des données contre les préjugés, des algorithmes d’IA non discriminants, ainsi que la convivialité des fonctions et des interfaces.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Analyser le battage médiatique autour de l’IA :**
Examiner de manière critique le battage médiatique autour d’outils d’IA concrets en procédant à une analyse générale risque-bénéfice et en soulignant le rôle central des humains dans l’utilisation des outils d’IA.
2. **Comprendre pourquoi certains outils d’IA devraient être interdits :**
Démontrer une compréhension de base des raisons pour lesquelles certains outils d’IA devraient être interdits, compte tenu de leur potentiel à diminuer l’agentivité humaine et à menacer les droits humains.
3. **Mettre en évidence les risques :**
Dresser la liste des façons dont l’agentivité des enseignants et des apprenants peut être mise à mal par certains outils d’IA, comme c’est le cas, par exemple, avec l’utilisation de grands modèles linguistiques pour la rédaction de dissertations.
4. **Connaître les choses à faire et à ne pas faire :**
Rédiger quotidiennement des conseils pour encourager d’une part l’agentivité humaine dans l’usage de l’IA éducative, d’autre part l’action des apprenants dans la maîtrise et l’évaluation de l’IA.
## ⭐⭐ Approfondir
> **Démontrer** une compréhension approfondie de la responsabilité et de la ténacité humaines dans le bon déploiement et la bonne utilisation de l’IA. Cela implique un esprit critique à l’égard de la capacité de l’IA à faciliter les boucles décisionnelles humain-IA, mais aussi vis-à-vis des affirmations exagérées quant à l’utilisation de l’IA qui remplacerait les humains dans les prises de décisions présentant un enjeu décisif dans le domaine de l’éducation.
### Responsabilité humaine
> Les enseignants peuvent attester une compréhension approfondie de la responsabilité et de la volonté humaines au regard de la bonne mise en place et de l’utilisation pertinente de l’IA ; ils possèdent également les compétences pour évaluer non seulement les capacités qu’a l’IA de faciliter les boucles de décision entre l’humain et l’IA, mais aussi les affirmations excessives relatives à l’utilisation de l’IA en remplacement des humains concernant la prise de décisions à fort enjeu dans le domaine éducatif.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Approfondir la compréhension qu’ont les enseignants des risques liés à l’absence de responsabilité humaine, en examinant les cas d’utilisation de l’IA pour les boucles de décision dans la gestion de l’éducation, l’évaluation, les stratégies d’enseignement et les interactions des apprenants avec l’IA, en enrichissant et en consolidant leur point de vue sur l’importance de la responsabilité humaine en tant qu’élément central de l’ensemble du cycle de vie de l’IA.
2. Faire comprendre que la responsabilité humaine constitue une obligation légale en encourageant les enseignants à débattre de la question de savoir si ce sont les humains ou les outils d’IA qui devraient porter la responsabilité dans les boucles de décision assistées par l’IA ; guider les enseignants pour qu’ils examinent comment les cadres réglementaires locaux et internationaux définissent la responsabilité humaine dans la conception de l’IA et la fourniture de services d’IA, notamment dans le domaine de l’éducation.
3. Établir des liens entre la responsabilité humaine et les droits des enseignants en soulignant l’évolution des rôles et des responsabilités de ces derniers, tout en insistant sur le fait que le rôle central des enseignants n’est pas reproductible et que l’IA ne peut pas usurper leurs responsabilités ni leur retirer leur autonomie ; aider les enseignants à déterminer si, à l’ère de l’IA, les politiques locales protègent les droits et la responsabilité des enseignants.
4. Détecter les risques liés à l’absence de responsabilité des utilisateurs en encourageant les enseignants à analyser les limites des outils d’IA spécifiques qui sont faciles à appréhender (par ex. le fait que l’IA ne peut pas comprendre le monde réel ou porter des jugements de valeur), mais aussi les hallucinations inexpliquées (encore appelées confabulations), les réponses erronées et la déformation des faits par les outils d’IA de la génération actuelles ; discuter des risques que l’IA fait peser sur l’apprentissage des élèves et des étudiants, en particulier ceux à besoins particuliers – en ce qu’elle affaiblirait leur développement intellectuel, leurs capacités de pensée critique, les interactions humaines qu’ils ont, la construction de leurs connaissances et leur capacité à formuler et à exprimer des opinions indépendantes.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Comprendre que le recours à la responsabilité humaine dans les boucles de décision humain-AI constitue une obligation légale.
2. Appliquer les cadres réglementaires locaux et/ou internationaux pour déterminer si l’élaboration ou l’utilisation d’un outil d’IA spécifique réduit la responsabilité humaine.
3. Se référer aux politiques internationales ou locales pour protéger la responsabilité des enseignants dans l’utilisation de l’IA en éducation et résister face à l’utilisation des résultats et des prédictions de l’IA visant à usurper les décisions des enseignants (humains) et les processus de réflexion des élèves, la construction des connaissances et l’expression de soi.
4. Démontrer la responsabilité des enseignants dans les boucles de décision, y compris lorsqu’il s’agit de déterminer l’adéquation entre les outils d’IA et l’enseignement, de concevoir des méthodologies pédagogiques adaptées à l’âge des apprenants et d’assurer l’interaction humaine nécessaire pour encourager les processus d’apprentissage autonomes, avec un soutien spécifique pour les personnes à besoins particuliers.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **La responsabilité humaine dans les boucles de décision assistées par l’IA constitue une obligation légale :**
Dresser une carte conceptuelle des principaux responsables et de leur rôle dans la conception, le déploiement, l’utilisation de l’IA en éducation, et définir leur part de responsabilité personnelle.
2. **La responsabilité et les droits des enseignants ne peuvent être indûment remplacés par l’IA :**
Rédiger un rapport sur les réglementations, les institutions responsables et les procédures les plus pertinentes qui peuvent protéger les droits et la responsabilité des enseignants lors de l’adoption de l’IA dans l’éducation.
3. **La responsabilité des enseignants constitue une garantie humaine pour l’utilisation éthique et efficace de l’IA dans l’éducation :**
Dessiner une carte conceptuelle des rôles que les enseignants peuvent jouer dans la validation et la sélection d’outils d’IA appropriés, la conception de méthodologies pédagogiques, la conduite des interactions humaines, la facilitation de l’utilisation de l’IA par les étudiants et le soutien aux étudiants ayant des capacités.
## ⭐⭐⭐ Créer
> **Participer** et contribuer activement à la construction de sociétés de l’IA inclusives, guidées par une compréhension critique des implications de l’IA pour les normes sociétales, et promouvoir la conception et l’utilisation de l’IA en vue d’améliorer le bien-être humain, l’inclusion et la justice sociale.
### Responsabilité sociale
> Les enseignants sont capables de participer activement et de contribuer à la construction de sociétés de l’IA qui soient inclusives, guidés par une compréhension critique des implications de l’IA pour les normes sociétales, en promouvant la conception et l’utilisation de l’IA en vue de l’amélioration du bien-être humain, de l’inclusion et de la justice sociale.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Favoriser une compréhension critique quant à l’importance de protéger des influences commerciales de l’IA le bien-être social et émotionnel ; organiser, pour les enseignants, des échanges ou un apprentissage adossé à la recherche, sur la façon dont les entreprises d’IA génèrent des profits en renforçant la dépendance et l’isolement des personnes, en promouvant l’individualisme et l’égoïsme, ou encore en hiérarchisant les identités sociales ; accompagner les enseignants pour qu’ils comprennent de manière dynamique et adoptant différents points de vue que garantir les droits humains pour tous et promouvoir la justice sociale sont les pierres angulaires de l’éthique de l’IA, sans négliger de les inciter à formuler et à partager des critiques sur l’importance de trouver un équilibre entre d’une part les intérêts commerciaux et d’autre part le bien-être socioémotionnel des humains et la santé des espèces non-humaines à l’échelle de la planète.
2. Offrir des possibilités d’imaginer de nouvelles sociétés d’IA, sécuritaires, inclusives et justes ; organiser des ateliers, des discussions de groupe et des activités collaboratives pour que les enseignants envisagent ce à quoi pourrait ressembler, à l’ère de l’IA, un ordre social inclusif, juste et respectueux du climat, mais aussi les menaces que l’IA pourrait faire peser sur ces normes sociales, et les accords ou réglementations qui sont disponibles ou qu’il faudrait élaborer.
3. Encourager l’intériorisation des responsabilités sociales à l’échelle de citoyens évoluant dans une société de l’IA, en organisant des ateliers pratiques pour définir la citoyenneté actuelle et à venir, en encourageant les enseignants à analyser comment leurs responsabilités juridiques et sociales peuvent évoluer, et en discutant des moyens de faire respecter et de renforcer les droits et devoirs sociaux fondamentaux qui, à l’ère de l’IA, doivent être assumés par les citoyens.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Évaluer de manière critique les implications de l’IA pour la société dans son ensemble et réfléchir notamment à la manière dont elle pourrait affecter l’éducation, le travail, les interactions interpersonnelles et les liens entre les êtres humains et l’environnement.
2. Contribuer de manière active à l’élaboration de politiques liées à l’IA dans l’éducation, au niveau institutionnel, local et/ou national, y compris quant à la manière de tirer profit des bénéfices de l’IA et d’atténuer ses risques sociétaux et éducatifs.
3. Personnaliser et rendre concrètes les responsabilités sociales et civiques à l’ère de l’IA, promouvoir le développement de ces qualités citoyennes par l’éducation.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **L’opinion des enseignants sur le bien-être des humains et de la planète à l’ère de l’IA :**
Rédiger des articles de fond, des essais ou des billets de blog en ligne sur la façon dont les fournisseurs d’IA motivés par le profit menacent le bien-être social et émotionnel des humains et le bien-être de la planète, sur la base d’études de cas réels ou de synthèses des résultats de la recherche, mais aussi sur ce qui en résulte pour l’éducation.
2. **Réflexion sur les relations sociales centrées sur l’humain et la cohésion sociale ; valorisation de ces relations :**
Rédiger des blogs ou participer à des échanges sur ce à quoi peuvent ressembler, à l’ère de l’IA, des relations sociales et une cohésion sociale souhaitables, ou encore sur les obstacles technologiques et économiques qui existent face au développement des relations humaines et d’un ordre social ; dresser la liste des accords mondiaux et locaux en cours d’élaboration dans le but d’aboutir à la société la plus souhaitable.
3. **Droits, obligations et responsabilités des citoyens à l’ère de l’IA :**
Discuter, consulter ou contribuer à l’élaboration de politiques qui définissent les droits, les obligations et les responsabilités des citoyens à l’ère de l’IA.
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# 2️⃣ Éthique de l’IA
> L’éthique de l’IA fixe les valeurs éthiques essentielles, les principes, les réglementations, les lois adoptées par les institutions et les règles éthiques pratiques que les enseignants doivent comprendre et appliquer, le tout à partir de l’ensemble des connaissances sur l’éthique de l’IA qui croissent à un rythme rapide et de leurs implications pour l’éducation. Cet aspect caractérise la compréhension toujours plus fine de l’éthique fondamentale de l’IA par les enseignants, définit les compétences permettant d’utiliser l’IA de manière sécuritaire et responsable ainsi que les compétences globales nécessaires pour participer à l’adaptation des règles éthiques.
## ⭐ Acquérir
> **Acquérir et développer** une compréhension a minima des questions éthiques essentielles liées à l’IA et aux interactions entre l’humain et l’IA en ce qui concerne la protection des droits humains, des données personnelles, de l’agentivité humaine et de la diversité linguistique et culturelle, mais aussi plaider en faveur de l’inclusion et de la durabilité environnementale.
### Principes éthiques
> Les enseignants ont une compréhension de base des enjeux éthiques entourant l’IA et des principes nécessaires pour des interactions éthiques entre les êtres humains et l’IA, notamment à propos de la protection des droits humains, l’agentivité humaine, la promotion de la diversité linguistique et culturelle, l’inclusion et la durabilité environnementale.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Faire émerger les controverses éthiques par un examen critique des cas d’utilisation des outils d’IA dans l’éducation.
2. Faciliter la compréhension des principes éthiques essentiels en examinant des cas d’utilisation liés à chacun de ces principes éthiques fondamentaux. Accompagner les enseignants pour qu’ils comprennent pourquoi ces principes sont essentiels et comment le fait de les négliger peut être préjudiciable. Ces principes correspondent à six sous thèmes : « ne pas nuire » ; proportionnalité ; nondiscrimination ; durabilité ; affirmation de la présence humaine dans l’interaction humains-IA ; transparence et explicabilité.
3. Établir un lien entre les principes et les normes éthiques à l’aide d’exemples de réglementations locales, nationales ou internationales concernant l’éthique de l’IA ; réfléchir sur les implications pour les individus et expliquer comment les principes éthiques fondamentaux sont adaptés au contexte des cadres réglementaires locaux ou nationaux.
4. Plaider en faveur de l’inclusivité dans l’utilisation de l’IA et aider les enseignants à échanger sur les risques que des outils d’IA spécifiques peuvent poser pour l’inclusion et l’équité dans les différents contextes éducatifs, le tout en portant une attention particulière aux apprenants en situation de handicap, en difficulté et/ou issus de groupes marginalisés ; aider les enseignants à échanger sur la manière de minimiser ces risques à l’échelle individuelle.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Illustrer les controverses éthiques fondamentales liées à l’utilisation d’outils d’IA concrets, du point de vue de l’agentivité humaine, de la sécurité, de la protection de la vie privée et de la pertinence linguistique et culturelle.
2. Expliquer les principes éthiques fondamentaux (i.e., « ne pas nuire » ; proportionnalité ; nondiscrimination ; durabilité ; affirmation de la présence humaine dans l’interaction humains-IA ; transparence et explicabilité) et se les approprier par un choix propre et une usage personnel de l’IA.
3. Faire correspondre des articles-clefs de la réglementation en vigueur avec des principes éthiques et comprendre leurs implications pour l’éducation.
4. Donner la priorité aux actions visant à minimiser l’impact négatif de l’IA sur l’équité et l’inclusion lors de l’utilisation d’outils d’IA en éducation, en accordant une attention particulière aux élèves en situation de handicap, en difficulté et/ou issus de groupes marginalisés.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **« Mise en perspective » dans les dilemmes éthiques :**
Adopter une perspective éthique sur l’utilisation de l’IA dans les écoles en se basant sur la compréhension des multiples dilemmes qu’elle pose en matière de vie privée, d’agentivité humaine, d’équité, d’inclusion, de cultures et de langues locales ou de changement climatique.
2. **Cartographie des connaissances des principes éthiques :**
Utiliser les outils de base de cartographie des connaissances (par ex. des feuilles de travail sur papier ou des applications numériques de cartographie conceptuelle) pour visualiser les liens entre les différents principes fondamentaux, les réponses aux controverses afférentes, leur correspondance avec les réglementations et les exemples d’outils d’IA utilisés dans les écoles.
3. **Observation personnelle des réglementations locales :**
Observer si les réglementations locales en matière d’IA suivent le rythme des itérations des technologies d’IA et évaluer les réglementations en vigueur à l’aune des principes éthiques et des contextes locaux.
4. **Biais des outils d’IA :**
Se montrer attentif aux biais des outils d’IA utilisés dans les écoles et à leur potentiel d’exclusion ou de marginalisation des personnes en situation de handicap, en difficulté et des élèves appartenant à des groupes vulnérables ; signaler les risques aux responsables institutionnels ou aux agences concernées.
## ⭐⭐ Approfondir
> **Faire siennes** les règles éthiques essentielles pour une utilisation sûre et responsable de l’IA, parmi lesquelles le respect de la confidentialité des données, des droits de propriété intellectuelle, ainsi que d’autres dispositions légales ; adopter cette perspective éthique lors de l’évaluation et de l’utilisation d’outils, de données et de contenus générés par l’IA dans le domaine de l’éducation.
### Usage sûr et responsable
> Les enseignants doivent être capables d’intégrer les règles éthiques essentielles pour une utilisation sécuritaire et responsable de l’IA, notamment en ce qui concerne le respect de la confidentialité des données, des droits de propriété intellectuelle et autres cadres légaux ; ils doivent aussi être capables d’intégrer systématiquement cette dimension éthique dans les évaluations et les utilisations des outils, des données et des contenus générés dans le domaine de l’éducation par l’IA.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Renforcer la compréhension qu’ont les enseignants des principales menaces pesant sur la sécurité de l’IA aux stades de la conception et de l’utilisation, en analysant des études de cas à partir de scénarios typiques présentant des risques courants de sécurité de l’IA ou d’incidents de sécurité fréquents, le tout selon deux dimensions : l’une couvrant la « sécurité dès la conception » (safety by design) et la « sécurité par l’utilisation » (safety by use), l’autre relative à la sécurité institutionnelle et individuelle de l’IA.
2. Encourager l’analyse des obligations légales courantes lors de l’utilisation de l’IA et l’analyse des conséquences de leur violation – cela inclut les lois qui interdisent l’utilisation de contenus protégés par le droit d’auteur sans le consentement de la personne concernée, l’atteinte à la vie privée par divulgation de données personnelles, la diffusion de désinformation ou de fausses informations, la promotion de discours de provocation à la haine ou à la discrimination, ou encore l’intimidation en ligne amplifiée par l’IA à l’encontre de personnes en situation de handicap ou de groupes vulnérables ; conseiller les enseignants pour qu’ils échangent autour d’études de cas afin d’approfondir leur compréhension des conséquences sociales et légales des utilisations irresponsables de l’IA.
3. Aider les enseignants à établir un lien entre d’une part le respect des réglementations relatives à l’utilisation sécuritaire et responsable de l’IA et d’autre part le contexte local dans lequel ils évoluent et leurs responsabilités professionnelles afférentes ; aider les enseignants à rechercher et à trouver des exemples de réglementations internationales applicables dans un contexte local ; les aider à s’organiser pour qu’ils élaborent de manière pratique leurs propres règles institutionnelles, de classe et/ou personnelles, pour l’utilisation sûre et responsable de l’IA, en adaptant les réglementations internationales à leur contexte particulier.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Expliquer les enjeux liés à la sécurité de l’IA, à l’échelle tant institutionnelle que personnelle, et faire preuve d’une compréhension approfondie des différentes logiques qui soustendent la sécurité de l’IA, notamment la « sécurité dès la conception » (safety by design), la « sécurité par l’utilisation » (safety by use), la propriété des données, leur souveraineté, leur confidentialité, le droit de refuser aux fournisseurs de services d’IA l’accès à sa vie privée, le fait d’éviter la divulgation de données personnelles détaillées dans les résultats de l’IA, et la prévention des biais de données et des biais algorithmiques.
2. Attester une bonne connaissance des réglementations locales en vigueur destinées à protéger la confidentialité des données et garantir la sécurité de l’IA ; examiner les potentiels risques éthiques d’outils d’IA spécifiques et suggérer des stratégies de limitation des risques.
3. Mettre en place des mesures permettant aux enseignants de protéger leur propre vie privée et celle de leurs élèves, en veillant à ce que leurs données soient collectées, utilisées, partagées, archivées et supprimées avec leur consentement ; prendre conscience des risques cachés, en particulier pour les élèves à besoins particuliers.
4. Appliquer une ligne de conduite qui garantisse une utilisation responsable de l’IA de la part des enseignants et des élèves et étudiants conformément à des principes éthiques tels que le respect des droits d’auteur (pour autrui comme pour soi-même), l’atténuation des biais, la lutte contre les « hypertrucages » (en anglais, les deepfakes) et les discours haineux amplifiés par l’IA, ou encore la protection des enseignants et des apprenants, en particulier ceux en situation de handicap et en difficulté, contre le harcèlement et les discriminations appuyées par l’IA.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Suivi personnel de la sécurité de l’IA :**
Dessiner et mettre à jour une carte conceptuelle des enjeux de sécurité typiques de l’IA, des incidents fréquents et de leurs principales causes ; des menaces possibles pour les institutions et les individus, en particulier les personnes en situation de handicap ou de difficulté ; des mesures de réduction des risques au niveau de l’école et de l’individu, sur la base d’études de cas.
2. **Mettre sur liste blanche les résultats personnels de recherche d’outils d’IA pour l’éducation :**
Examiner la sécurité de sa panoplie personnelle d’outils d’IA, en se penchant sur les propriétaires, l’éthique de conception, les sources des données, les algorithmes, l’accessibilité inclusive et les choix de fonctionnalité de chaque outil, afin d’en découvrir les objectifs sous-jacents, les biais potentiels et le niveau de risque. Travailler avec des pairs et des responsables d’établissements scolaires pour améliorer les méthodes d’évaluation des outils d’IA au point de vue éthique.
3. **Mettre à jour de manière itérative la liste des choses à faire et à ne pas faire :**
Observer et évaluer, dans les écoles, les utilisations de l’IA identifiées comme étant à haut risque et irresponsables, et mettre à jour de manière itérative la liste des choses à faire et à ne pas faire, à l’intention des enseignants et des élèves ; expliquer aux élèves les principes éthiques et juridiques pertinents pour une utilisation responsable de l’IA et les conséquences, à l’échelle individuelle, de la violation des réglementations locales ou internationales.
## ⭐⭐⭐ Créer
> **Défendre** l’éthique de l’IA par un plaidoyer critique et en faisant preuve d’empathie, en menant des discussions et des actions qui répondent aux préoccupations éthiques, socioculturelles et environnementales, allant de la conception à l’utilisation de l’IA, mais aussi en contribuant à la cocréation de normes éthiques pour les pratiques d’IA en éducation.
### Cocréation de règles éthiques
> Les enseignants sont capables de défendre l’éthique de l’IA par un plaidoyer critique, en menant des discussions et des actions qui abordent les préoccupations éthiques, socioculturelles et environnementales dans la conception et l’utilisation de l’IA, et en contribuant à la cocréation de règles éthiques appliquées aux usages de l’IA dans l’éducation.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Favoriser la recherche sur les effets sociétaux de l’IA en organisant des études (teachers’ research-based reviews) sur l’impact social de certains outils d’IA ; encourager les enseignants à participer à l’évaluation de la manière dont ces outils influencent les économies locales, la justice sociale et le changement climatique ou risquent d’aggraver la discrimination et l’exclusion de certaines communautés linguistiques et culturelles ou de groupes ayant des besoins particuliers ; organiser des échanges ou des débats sur la base des résultats obtenus.
2. Renforcer l’étude critique des guides d’utilisation existants publiés par les fournisseurs d’IA, en invitant les enseignants à évaluer les outils retenus en fonction du potentiel de risque qu’ils présentent quant à la marginalisation des personnes en situation de handicap ou en difficulté, l’amplification de la discrimination sociale et la menace de la diversité linguistique et culturelle ; comparer les conseils d’utilisation avec la probabilité d’effets négatifs ; recueillir des commentaires et rédiger des observations sur la manière de réviser les guides d’utilisation.
3. Améliorer les connaissances sur l’éthique de l’IA et les compétences susceptibles de guider les itérations futures des règles et des normes éthiques ; guider les enseignants dans la recherche et l’examen des négociations multipartites à l’origine de l’adoption de réglementations sur l’IA (telles que les négociations à l’origine de la loi européenne sur l’IA) ; simuler des discussions multipartites sur la manière de réviser un cadre réglementaire donné, du point de vue des décideurs politiques, des agences de réglementation, des juristes, des chercheurs, des entreprises d’IA, mais aussi des adultes, des enfants et des institutions qui utilisent les outils d’IA ; rédiger une note d’information sur la compréhension commune des sujets ainsi que sur les différends.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Analyser de manière critique les effets sociétaux de l’IA d’un point de vue à la fois mondial et local et comprendre l’impact potentiel des technologies émergentes de l’IA sur l’équité sociale, l’inclusion, la diversité linguistique et culturelle, la sûreté et la sécurité collectives et individuelles, le développement intellectuel et social des enfants et le bien-être de la planète.
2. Évaluer l’adéquation et le caractère suffisant des conseils donnés aux utilisateurs d’un outil d’IA spécifique par rapport aux risques éthiques liés à sa conception et aux potentielles controverses sociales causées par son utilisation, mais aussi formuler des recommandations pour amender ces conseils ou les améliorer.
3. Étayer le point de vue selon lequel les réglementations relatives à l’éthique de l’IA doivent être conçues par et pour les individus qui sont parties prenantes ; défendre et participer aux échanges, à l’élaboration ou à la poursuite de l’itération de cadres réglementaires ou de lignes directrices locales ou institutionnelles qui promeuvent l’éthique dans la conception, la validation, l’adoption, le déploiement et l’application de l’IA.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Vision globale localisée de l'impact social de l'IA :**
Examiner de manière globale l'impact social de l'IA sur les droits de l'homme et le développement individuel, l'activité économique, la justice sociale et le bien-être de la planète ; traduire la vision globale en implications locales afin d'étudier les effets de l'IA sur la société.
2. **Mettre en évidence les lacunes éthiques dans les guides d’utilisation :**
Vérifier les affirmations des fournisseurs d’outils d’IA choisis et les conditions énoncées dans leurs conseils d’utilisation par rapport à une liste complète de risques et d’impacts sociétaux. Surveiller les menaces ou les préjudices potentiels pour les utilisateurs, en particulier les enfants, les élèves, les étudiants en situation de handicap ou en difficulté et les groupes vulnérables. Prendre la responsabilité de les signaler et de déposer des plaintes auprès des fournisseurs et des autorités de régulation (par ex., les autorités chargées de la protection des données).
3. **Former les enseignants en tant que défenseurs et promoteurs de l’éthique de l’IA :**
Jouer un rôle actif dans le lancement de campagnes de sensibilisation à l’éthique de l’IA, l’interprétation des principes éthiques, le partage des connaissances sur les réglementations pertinentes, la promotion des échanges sur la sécurité de l’IA et le travail avec les communautés pour réviser les réglementations existantes et/ou élaborer de nouvelles normes éthiques.
4. **Coconception de prototypes éthiques d’outils d’IA pour l’éducation :**
Lancer un projet fictif de développement de l’IA et inviter à une collaboration interdisciplinaire, en réunissant des enseignants, des apprenants et des spécialistes de technologie pour coconcevoir un outil d’IA éthique qui réponde à un besoin éducatif spécifique.
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# 3️⃣ Fondements et applications de l’IA
> Les « fondements et applications de l’IA » permettent de préciser les connaissances conceptuelles et les compétences opérationnelles transférables que les enseignants doivent acquérir et appliquer afin de les aider au choix, à la mise en oeuvre et à la personnalisation créative qu’ils font des outils technologiques dans le but de créer des environnements d’enseignement et d’apprentissage assistés par l’IA et centrés sur l’étudiant. Il est attendu des enseignants qu’ils acquièrent une bonne compréhension de la définition de l’IA, des connaissances de base sur le fonctionnement de l’IA, des principales catégories de technologies d’IA ; ils doivent également maîtriser les compétences nécessaires pour évaluer la pertinence et les limites des outils d’IA en fonction de besoins spécifiques dans des domaines et des contextes spécifiques ; enfin, les enseignants doivent être capables d’utiliser des outils validés en vue d’effectuer des tâches pratiques réelles. Progressivement, cela implique des habiletés à adapter ou à personnaliser des outils d’IA afin de créer des environnements d’apprentissage centrés sur l’humain et en adéquation avec l’âge des utilisateurs.
## ⭐ Acquérir
> **Acquérir** des connaissances de base sur ce qu’est la technologie de l’IA et comment les modèles d’IA sont entraînés, des connaissances connexes sur les données et les algorithmes, les principales catégories de technologies d’IA et des exemples de chacune d’entre elles, en plus d’avoir tant soit peu de compétences pour évaluer l’adéquation d’outils d’IA spécifiques pour l’éducation et utiliser des outils dûment validés.
### Techniques fondamentales et applications de base de l’IA
> Il est attendu des enseignants qu’ils acquièrent des connaissances conceptuelles de base sur l’IA, notamment : la définition de l’IA, les connaissances de base sur l’entraînement des modèles d’IA et des connaissances connexes sur les données et les algorithmes ; les principales catégories de technologies d’IA, avec des exemples pour chacune d’entre elles ; la capacité d’examiner la pertinence d’outils d’IA spécifiques pour l’éducation et d’utiliser des outils d’IA dûment validés.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Adapter le niveau de difficulté des connaissances conceptuelles de base sur l’IA en fonction des responsabilités et de l’expérience acquise par les enseignants en matière d’IA ; illustrer comment un outil spécifique est développé sur la base de données et d’algorithmes ; expliquer les méthodes de base utilisées par les outils d’IA pour traiter les données afin de générer leurs résultats.
2. Encourager l’utilisation pratique d’outils d’IA pertinents au regard des responsabilités des enseignants afin de leur donner une compréhension de base quant au fonctionnement de ces outils ; les guider pour expérimenter différents types d’outils d’IA et les aider à comprendre les avancées technologiques de l’IA par rapport aux générations précédentes d’outils TIC, ainsi que les caractéristiques fonctionnelles des différentes catégories d’outils d’IA.
3. Encourager les utilisateurs à tester les outils d’IA en introduisant une méthode simple d’analyse de la fiabilité et de l’adéquation des outils d’IA spécifiques aux contextes locaux et en faisant participer les enseignants à l’expérimentation de la méthode.
4. Aider les enseignants à constituer leur propre gamme d’outils d’IA, et d’abord leur recommander des modèles d’outils de base et les guider pour qu’ils se créent un ensemble d’outils d’IA fiables adaptés à leurs besoins et à leurs contextes locaux, en accordant une attention particulière aux outils à code source ouvert (open source).
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Attester une connaissance conceptuelle adaptée à leurs compétences et responsabilités sur la manière dont les systèmes d’intelligence artificielle sont développés à l’aide de données, d’algorithmes et d’une architecture informatique ; acquérir une compréhension et développer des compétences pertinentes sur les données, les algorithmes et la programmation ; illustrer les étapes clefs, notamment la définition du problème, la conception, la formation, les essais, le déploiement, le retour d’information et l’itération.
2. Expliquer ce que l’IA est et n’est pas, les principales catégories de techniques et de technologies d’IA, les capacités innovantes que l’IA pourrait actualiser par rapport aux générations précédentes d’outils TIC, et les fonctions essentielles des différentes catégories d’outils d’IA.
3. Localise et utiliser les outils d’IA nécessaires au travail quotidien des enseignants dans des contextes locaux.
4. Montrer l’importance de l’évaluation des outils d’IA, pour assurer leur accessibilité, leur caractère inclusif et leur fiabilité ; entreprendre des analyses de base pour évaluer la pertinence d’outils d’IA spécifiques pour l’éducation dans des contextes locaux, en accordant une attention particulière aux effets sur les élèves à besoins éducatifs particuliers.
5. Entreprendre de consolider une gamme personnelle d’outils d’IA fiables, nécessaires à la vie courante et au travail et adaptés à la langue et à la culture locales. Étudier dans quelle mesure il existe ou non des outils d’IA à code source ouvert présentant une pertinence à l’échelle locale.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Cartographie conceptuelle du fonctionnement de l’IA :**
Commencer à dessiner et à mettre à jour de manière itérative des cartes conceptuelles sur support papier ou numérique qui montrent comment les systèmes d’IA sont développés et illustrent le processus de prise de décision concernant les outils d’IA spécifiques utilisés en éducation.
2. **Élargissement et amélioration des compétences :**
Élargir les connaissances sur les outils d’IA qui sont pertinents au regard des responsabilités des enseignants ; les aider à améliorer la fluidité et l’étendue de leurs compétences opérationnelles existantes ou à acquérir et développer de nouvelles compétences.
3. **« Boussole de navigation » pour la sélection d’outils d’IA :**
Distinguer les outils qui intègrent l’IA et ceux qui ne l’intègrent pas, ainsi que les avantages comparatifs de base et les limites des outils TIC et d’IA utilisés dans les contextes locaux.
4. **Se constituer une gamme d’outils d’IA appropriés :**
Coopérer avec d’autres enseignants et directeurs d’établissement pour évaluer la pertinence d’outils spécifiques utilisés ou recommandés par les fournisseurs d’IA et examiner la possibilité de les adopter ; rassembler des outils d’IA validés, partager des outils à code source ouvert et commencer à constituer une collection d’outils d’IA fiables.
## ⭐⭐ Approfondir
> **Utiliser** efficacement les outils d’IA adoptés dans les environnements éducatifs, en approfondissant la connaissance et la compréhension – dans une perspective éthique – des différentes catégories de technologies d’IA, mais aussi des données et des algorithmes, en adéquation avec ses responsabilités d’enseignement et ses compétences de base.
### Compétences pour la mise en oeuvre
> Il est attendu des enseignants qu’ils soient capables d’utiliser efficacement les outils d’IA choisis dans le cadre de l’enseignement, d’approfondir leur connaissance des différentes catégories de technologies d’IA et leurs compétences pratiques en matière de données et d’algorithmes, en fonction de leurs responsabilités pédagogiques et de leurs compétences de base, tout en intégrant dans leur pratique les principes éthiques appropriés.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Enrichir les expériences de « fonctionnement et de comparaison » d’outils d’IA courants, en aidant les enseignants à acquérir une expérience des principales fonctions et à apprendre les compétences opérationnelles de ces outils ; les guider pour analyser les similitudes et les différences des techniques d’IA courantes (par ex. l’IA symbolique, prédictive et générative), ainsi que leurs implications en éducation.
2. Assurer un approfondissement encadré de la construction des connaissances conceptuelles, en facilitant l’apprentissage des enseignants basé sur la recherche, notamment sur la manière dont un système d’IA déterminé (par ex. un grand modèle de langage) est entraîné et testé, ainsi que sur les modèles, algorithmes et ensembles de données courantes qui sont utilisés pour l’entraînement.
3. Encourager l’apprentissage par problèmes des compétences opérationnelles en matière de données, d’algorithmes et de codage. Sur la base des connaissances préalables et des responsabilités professionnelles des enseignants, concevoir des situations problématiques courantes pour faciliter l’acquisition par les enseignants de connaissances et de compétences opérationnelles en matière de données, d’algorithmes et de programmation, ainsi que leur capacité à les utiliser pour concevoir des applications d’IA.
4. Proposer des exercices pratiques pour évaluer l’« éthique dès la conception » des outils d’IA. Amener les enseignants à étudier et modifier un ensemble spécifique de critères ou un instrument dont il est fait usage pour évaluer les aspects-clefs de cette « éthique dès la conception » ; les aider à utiliser les critères ou instruments adaptés pour évaluer les outils d’IA choisis, par rapport à la sécurité et à la confidentialité des données, à la sécurité des utilisateurs, à l’accessibilité pour les personnes ayant des capacités différentes, aux biais (y compris la discrimination de genre) dans les données et les algorithmes, aux préjudices potentiels pour les groupes vulnérables, etc.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Faire usage à bon escient des outils d’intelligence artificielle habituellement utilisés dans la vie quotidienne et en éducation ; illustrer les techniques courantes utilisées par ces outils et expliquer leurs implications pour l’éducation.
2. Représenter visuellement le fonctionnement de systèmes d’intelligence artificielle déterminés, y compris la manière dont ils sont entraînés et testés, ainsi que les modèles typiques, les algorithmes et les données couramment utilisés.
3. Démontrer des connaissances transférables sur les données, les algorithmes et le codage et les appliquer pour résoudre des problèmes adaptés à leur niveau de compétences et à leurs attributions.
4. Appliquer de manière critique les connaissances et compétences liées aux données, à la formation, aux algorithmes et aux modèles d’IA pour évaluer le degré d’éthique qui sous-tend la conception des outils d’IA.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Bien utiliser les outils d’IA dans les écoles :**
Sur la base d’une compréhension approfondie des avantages et des limites des différentes catégories de technologies d’IA, utiliser de la meilleure manière possible les outils d’IA les plus répandus.
2. **Visualiser le « savoir-faire » sur des catégories spécifiques d’outils d’IA :**
Dessiner une carte conceptuelle ou un flux de travaux (workflow) pour expliquer comment les systèmes d’IA choisis sont entraînés et comment ils fonctionnent.
3. **Faciliter l’apprentissage des données, des algorithmes et de la programmation par les élèves et les étudiants :**
Aider les apprenants ou les collègues qui sont au niveau débutant à acquérir des connaissances et des compétences liées aux données, aux algorithmes et au codage.
4. **Regard critique dans le cadre de l’éthique dès la conception :**
Comprendre comment l’IA est entraînée et démontrer sa capacité à évaluer les préjugés de genre et la discrimination à l’égard des personnes en situation de handicap et en difficulté ou des groupes vulnérables, discriminations qui peuvent être enracinés dans les ensembles de données, l’étiquetage des données, les algorithmes et les méthodes de formation. Révéler et signaler toute découverte de biais ou de risques éthiques – preuves à l’appui.
## ⭐⭐⭐ Créer
> **Personnaliser** ou modifier efficacement les outils d’IA, en appliquant des connaissances conceptuelles et des compétences renforcées pour créer des environnements d’apprentissage inclusifs assistés par l’IA et relever des défis plus vastes dans des contextes éducatifs variés.
### Création avec l’IA
> Les enseignants maîtrisent toutes les compétences pour personnaliser ou modifier les outils d’IA, en appliquant des connaissances conceptuelles et des compétences opérationnelles renforcées en vue de créer des environnements d’apprentissage inclusifs assistés par l’IA et relever des défis plus vastes dans les différents contextes éducatifs.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Favoriser l’adaptabilité et la créativité dans la personnalisation des outils d’IA ; aider les enseignants à mobiliser leurs compétences en matière de données, d’algorithmes, de programmation et de modèles d’IA pour personnaliser ou concevoir des outils permettant de relever les défis en éducation, en se concentrant sur les besoins des personnes ayant des capacités différentes et en protégeant la diversité linguistique et culturelle dans les contextes locaux.
2. Favoriser les points de vue critiques sur l’IA à code source ouvert (open source) en aidant les enseignants à approfondir leur point de vue critique sur les avantages, les limites et les risques de l’IA à code source ouvert par rapport aux outils d’IA commerciaux ; aider les enseignants à apprendre comment examiner et adapter les outils d’IA à code source ouvert et/ou procéder à des itérations.
3. Simuler et pratiquer l’adaptabilité et la créativité via la cocréation d’outils d’IA par le biais de l’apprentissage par projet. Concevoir et encourager des pratiques d’apprentissage basées sur les projets afin que les enseignants apprennent à adapter des modèles/outils d’IA commerciaux clefs en mains et abordables, des produits semi-finis et/ou des boîtes à outils en accès libre pour assembler ou créer de nouveaux outils d’IA, avec pour objectif de résoudre des problèmes du monde réel sur la base d’approches éthiques et centrées sur l’humain ; améliorer l’adaptabilité, la ténacité et la capacité des enseignants à clarifier les ambiguïtés, à surmonter les obstacles et à prendre des risques quand ils sont confrontés à des problèmes authentiques et complexes.
4. Aider les enseignants à intégrer les valeurs, les connaissances et les compétences dans ce qui existe en matière de référentiels d’outils d’IA éducatifs ; leur offrir des possibilités pratiques d’étudier la pertinence éthique et pédagogique des outils, mais aussi mettre à jour de manière itérative le référentiel d’outils d’IA pour les écoles.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Manifester des connaissances et des compétences de niveau d’enseignants experts, en matière de conception de systèmes d’intelligence artificielle à l’échelle des enseignants experts, ainsi que des compétences globales pour analyser, dans des contextes éducatifs locaux, les limites des systèmes d’IA sélectionnés dans la résolution de problèmes réels.
2. Appliquer les connaissances et compétences requises en matière de données, d’algorithmes, de programmation et de modèles d’IA pour personnaliser et/ou assembler des outils d’IA existants ou des modèles d’IA semi-finis, dans le but de créer des outils d’IA ou d’affiner des systèmes d’IA libres (open source) afin de créer des solutions à la fois pertinentes et abordables dans les contextes locaux comme dans les cas d’utilisation spécifiques.
3. Revoir ou définir des critères pour l’évaluation complète d’un outil d’IA créé par soi-même, afin d’optimiser et de poursuivre le processus d’itération de l’outil.
4. Contribuer à un répertoire nouveau ou existant sur les outils d’intelligence artificielle créés ou adaptés par l’utilisateur en fonction de ses besoins personnels et institutionnels et encourager l’utilisation exclusive des outils les plus pertinents pour l’éducation.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Mener la conception d’outils d’IA pour l’inclusion :**
Collaborer avec une communauté de cocréateurs en vue d’ajouter des fonctions aux outils d’IA existants ou en concevoir de nouveaux pour faciliter l’accessibilité, en ciblant les plateformes d’IA ou d’apprentissage numérique pour les personnes en situation de handicap ou en difficulté. Concevoir des outils d’IA pour soutenir la détection de l’accessibilité inclusive sur les plateformes d’IA les plus utilisées.
2. **Promouvoir la cocréation d’outils d’IA pour soutenir les actions respectueuses du climat :**
Cocréer des outils d’IA ou organiser des hackathons pour aider les apprenants à concevoir des outils d’IA qui favorisent l’éducation au climat ou les actions respectueuses du climat (par ex. des outils d’IA destinés à suivre les émissions de carbone causées par des plateformes d’IA données ou la consommation d’énergie des écoles).
3. **Coordonner la création et l’utilisation de répertoires d’outils d’IA pour l’éducation :**
Encourager la création d’un répertoire d’outils d’IA éducative dûment sélectionnés, fiables et créés par les enseignants eux-mêmes, qui peuvent être partagés sur les espaces web des écoles ou en accès public (par ex. sur GitHub). Le cas échéant, assumer le rôle de coordinateur de l’IA au sein de l’école afin de former d’autres enseignants à l’utilisation du répertoire.
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# 4️⃣ Pédagogie de l’IA
> L’aspect « pédagogie de l’IA » présente un ensemble de compétences indispensables pour assurer une intégration ciblée et efficace de l’IA dans la pédagogie, comprenant des compétences complètes pour valider et sélectionner les outils pertinents et les intégrer à des méthodes pédagogiques pour aider à la préparation des cours, l’enseignement, l’apprentissage, la socialisation, la sollicitude et l’évaluation de l’apprentissage. Cet aspect implique que les enseignants doivent acquérir et développer la capacité d’évaluer de manière critique quand et comment utiliser l’IA dans l’enseignement et l’apprentissage d’une manière éthique et centrée sur l’être humain, mais aussi la faculté de planifier et de mettre en oeuvre des pratiques d’enseignement et d’apprentissage inclusives assistées par l’IA. Les enseignants doivent renforcer progressivement leur capacité à s’adapter en gardant un oeil critique et à explorer de manière créative les pratiques innovantes dans le contexte des capacités sans cesse renforcées de l’IA.
## ⭐ Acquérir
> **Identifier** et exploiter les avantages pédagogiques des outils d’IA pour faciliter la programmation, l’enseignement et l’évaluation des cours spécifiques à une matière, tout en réduisant les risques.
### Enseignement assisté par l’IA
> Les enseignants doivent être capables d’identifier les bénéfices pédagogiques des outils d’IA et d’en tirer profit pour faciliter l’élaboration des cours, l’enseignement et l’évaluation des matières, et ce tout en limitant les risques.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Organiser des analyses de cours basées sur des vidéos d’enseignants utilisant des outils d’IA en classe ; faciliter la compréhension par les enseignants de la pertinence de ces outils, y compris leur efficacité, leur relation avec les méthodes pédagogiques et leurs effets sur l’inclusion des élèves ayant des capacités différentes ; guider leur réflexion personnelle sur les cours assistés par l’IA qu’ils ont conçus et enseignés.
2. Encourager les enseignants à tenir compte de la recherche scientifique sur l’utilisation de l’IA dans les activités pédagogiques, en mettant à leur disposition une sélection d’études et de rapports fondés sur des données avérées relatives aux avantages et inconvénients des activités d’enseignement assistées par l’IA.
3. Faciliter le transfert vers l’enseignement des connaissances et des compétences fondamentales en matière d’IA en proposant des outils d’IA accessibles et validés au niveau local, adaptés aux contextes locaux et aux responsabilités des enseignants, y compris des systèmes d’IA mis en place par les institutions ; utiliser les outils pour aider les enseignants à appliquer leurs connaissances conceptuelles et leurs compétences opérationnelles aux utilisations pratiques des outils d’IA dans l’enseignement ; aider les enseignants à apprendre à identifier et à valider des outils d’IA adaptés.
4. Faciliter la validation pédagogique de l’IA et de la conception de l’enseignement assisté par l’IA ; faire des rappels et renforcer la compréhension qu’ont les enseignants des méthodologies pédagogiques spécifiques au domaine et des méthodes de conception pédagogique de base (par ex. l’interaction humain-agent proposée par le document d’orientation de l’UNESCO Orientations pour l’intelligence artificielle générative dans l’éducation et la recherche) ; aider les enseignants à mettre en pratique le cycle pédagogique conception-mise en oeuvre-réflexion, notamment en évaluant la pertinence de l’IA pour soutenir l’enseignement d’une matière donnée à des niveaux scolaires spécifiques, en décidant si l’IA doit être utilisée et quels outils peuvent être adaptés, en concevant et en mettant en pratique des activités d’enseignement assisté par l’IA, dans la préparation du matériel pédagogique, l’enseignement, les évaluations et le soutien aux étudiants à besoins particuliers, et en menant une réflexion sur la conception et la mise en oeuvre des cours conformément au premier point de cette liste...
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Attester une bonne connaissance de la perspective centrée sur l’humain, des principes éthiques, des méthodologies pédagogiques adaptées au champ d’études et des connaissances conceptuelles sur l’IA pour analyser des exemples de cours et expliquer leurs décisions quant à l’usage de l’IA, aux outils à utiliser et aux raisons de cette utilisation.
2. Illustrer les principales catégories de systèmes et d’applications d’intelligence artificielle conçus pour faciliter l’enseignement, l’apprentissage et l’évaluation, en démontrant une familiarité avec leur potentiel et leurs limites.
3. Attester une bonne connaissance de l’utilisation des méthodes de conception pédagogique de base pour aider la prise de décisions sur l’opportunité et le moment d’utiliser l’IA, et sur les outils qui pourraient être pertinents ; préparer et mettre en oeuvre avec confiance l’enseignement et l’évaluation assistés par l’IA, ainsi que le soutien aux étudiants avec des besoins particuliers.
4. Trouver et utiliser des outils d’IA éducatifs de base et/ou exploiter des systèmes d’IA utilisés à l’échelle institutionnelle.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Partir des besoins pédagogiques de base de l’enseignement :**
Définir les besoins fondamentaux dans la préparation et la mise en oeuvre de l’évaluation de l’enseignement et de l’apprentissage. Partir des besoins fondamentaux comme premier principe pour comprendre si un outil d’IA spécifique est pertinent – dans quelle mesure répond-il à ces besoins, apporte-t-il une réelle valeur ajoutée ou correspond-il aux besoins spécifiques en question ?
2. **Apprentissage par le cycle itératif « conception-mise en oeuvre-réflexion » :**
Apprendre et améliorer progressivement la capacité à concevoir et à dispenser un enseignement de qualité assisté par l’IA grâce à un cycle itératif d’analyse de modèles de cours, de conception et de mise en oeuvre de ses propres plans de cours, et d’évaluation/réflexion sur la mise en oeuvre.
3. **Évaluer l’efficacité au regard des besoins :**
Acquérir une expérience personnelle des limites, des risques et des bénéfices de l’IA pour l’enseignement et l’apprentissage, sur la base des résultats obtenus par l’utilisation réelle de l’IA pour répondre aux besoins de l’enseignement et sur l’adéquation entre les résultats escomptés et les réalisations concrètes.
## ⭐⭐ Approfondir
> **Intégrer** de manière appropriée l’IA dans la conception et la facilitation des pratiques d’enseignement centrées sur l’apprenant pour favoriser l’engagement, soutenir l’apprentissage différencié et améliorer les interactions entre l’enseignant et l’élève, avec pour objectif final d’encourager l’empathie des apprenants, leur pensée critique et leurs compétences en matière de résolution de problèmes.
### Intégration de l’IA à la pédagogie
> Les enseignants sont en mesure d’intégrer de manière pertinente l’IA dans la conception et la facilitation des pratiques d’apprentissage centrées sur l’élève ou l’étudiant, pour favoriser l’engagement, soutenir l’apprentissage différencié et améliorer les interactions entre l’enseignant et l’élève, avec pour objectif de favoriser l’empathie, mais aussi la pensée critique et les compétences en matière de résolution de problèmes chez les élèves.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Concevoir et organiser des stratégies d’apprentissage au moyen de vidéos de bonnes pratiques d’apprentissage assisté par l’IA ; aider les enseignants à analyser les effets de l’IA sur les processus d’apprentissage, les interactions entre l’enseignant et l’élève, les résultats de l’apprentissage scolaire, ainsi que sur l’apprentissage social et émotionnel ; développer la compréhension qu’ont les enseignants de la conception de l’apprentissage, de la pertinence des outils d’IA et de leur utilisation, et de l’inclusion des élèves ayant des capacités variables ; inciter les enseignants à la réflexion personnelle sur les activités d’apprentissage assisté par l’IA qu’ils ont conçues ou mises en oeuvre.
2. Approfondir la compréhension des effets de l’IA en encourageant les enseignants à échanger à partir de rapports de recherche choisis ou à mener des études relatives aux effets de l’IA sur les processus d’action, de réflexion et d’apprentissage des élèves, ou aux interactions avec les enseignants, ou encore aux résultats scolaires et aux apprentissages socioaffectifs, entre autres sujets-clefs ; accompagner les enseignants dans leur compréhension des avantages et des risques liés aux activités d’apprentissage assistées par l’IA.
3. Soutenir le déploiement intégré des connaissances et des compétences fondamentales en matière d'IA pour répondre aux besoins de l'enseignement, de l'apprentissage et de l'évaluation ; le cas échéant, aider les enseignants à appliquer les principes pédagogiques pour examiner les principales fonctions des systèmes intégrés d'apprentissage assisté par l'IA adoptés par les écoles.
4. Encourager le passage d’une conception fondée sur l’instruction (unidirectionnelle transmissive) à une conception fondée sur l’apprentissage actif, dans le contexte de l’acceptation et de l’utilisation pédagogique de l’IA ; organiser des exercices pratiques pour que les enseignants conçoivent et mettent en oeuvre des activités d’apprentissage assistées par l’IA en tenant compte de son utilisation dans la préparation des ressources d’apprentissage, les processus de réflexion et d’apprentissage, les interactions humaines, le suivi et l’évaluation des performances ; encourager, sur la base des pratiques pédagogiques, la réflexion et le processus de révision, dans des cycles itératifs de conception de l’apprentissage, de facilitation de l’apprentissage, de réflexion et de refonte.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Intégrer au mieux les principes éthiques, les méthodologies pédagogiques centrées sur l’étudiant ou l’élève et les perspectives interdisciplinaires sur les objectifs d’apprentissage dans leurs pratiques de conception de l’apprentissage ; ce processus peut aller de l’évaluation et de la combinaison d’outils d’intelligence artificielle à la conception de l’enseignement, de l’apprentissage et de l’évaluation, en passant par la programmation des interactions entre l’enseignant et l’élève ou l’étudiant et la facilitation de l’apprentissage.
2. Évaluer de manière critique si diverses catégories d’IA ou d’outils spécifiques présentent des avantages pour aider à la coélaboration de micro-cursus ou de cours, améliorer l’enseignement centré sur l’élève ou l’étudiant, aider à l’évaluation formative, suivre les processus d’apprentissage, apporter des conseils sur l’engagement personnalisé de l’étudiant et renforcer l’interaction humaine ; lorsque les bénéfices de l’IA sont attestés, intégrer les outils et ressources de l’IA dans les pratiques pédagogiques centrées sur l’apprenant afin d’améliorer sa pensée critique, sa compréhension, l’application des connaissances et des compétences, les interactions sociales pertinentes et les orientations de valeur.
3. Examiner de manière critique la pertinence de l’utilisation d’une application d’IA spécifique ou d’un système intégré d’apprentissage assisté par IA (par ex. SGA) dans l’évaluation formative de l’apprentissage et les examens majeurs ; lorsque cela présente des avantages évidents, combiner adroitement les outils idoines pour faciliter la conception et l’administration d’évaluations formatives assistées par IA et de boucles de décision contrôlées par les êtres humains et ce afin de conforter les résultats d’apprentissage, le développement intellectuel et les progrès psychométriques des étudiants.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Cartographie des outils d’IA et des compétences d’application :**
Mettre à jour ou développer la carte conceptuelle des outils d’IA afin de refléter les caractéristiques-clefs des différentes catégories de ces outils d’IA, d’évaluer leurs possibilités pédagogiques pour les activités pédagogiques centrées sur l’élève ou l’étudiant et de réfléchir à la progression et aux besoins d’amélioration des compétences.
2. **Aperçu des hypothèses pédagogiques qui sous-tendent les outils d’IA :**
Coopérer avec des pairs ou des experts pour examiner la prise en compte, lors de la conception des systèmes généraux d’IA, des implications pédagogiques, et la nature de ces implications pédagogiques pour les différentes catégories d’IA ; comprendre et expliquer les hypothèses pédagogiques-clefs qui sous-tendent un outil ou un système d’IA éducatif donné.
3. **Concevoir et faciliter l'utilisation de l'IA par les étudiants pour une réflexion de haut niveau et un apprentissage socio-émotionnel :**
Concevoir des activités d'enseignement et d'apprentissage centrées sur l'élève et basées sur des outils pédagogiques d'IA validés et faciliter l'utilisation de l'IA par les élèves pour soutenir la réflexion de haut niveau, la collaboration, ainsi que l'apprentissage social et émotionnel.
4. **Évaluations assistées par l’intelligence artificielle et contrôlables par les êtres humains :**
Démystifier l’usage de l’IA destiné à automatiser l’élaboration, l’administration et la notation des évaluations en examinant les risques qu’a l’IA d’outrepasser la responsabilité humaine lorsqu’il s’agit de fournir un retour d’information et de prendre des décisions sur les résultats de l’apprentissage des élèves. Tenir compte des limites du système éducatif local en ce qui concerne les structures d’évaluation et analyser les compromis possibles entre les avantages et les risques potentiels de l’utilisation de l’IA dans l’évaluation sommative et les examens. Demeurer vigilant pour ce qui est de garantir la responsabilité humaine dans les décisions relatives aux résultats de l’apprentissage et empêcher d’utiliser l’IA en vue d’émettre des jugements et des prédictions sur le développement social, éthique et psychométrique des apprenants.
## ⭐⭐⭐ Créer
> **Évaluer** de manière critique l’impact de l’IA sur l’enseignement, l’apprentissage et l’évaluation ; élaborer et promouvoir des scénarios d’apprentissage immergés dans l’IA pour soutenir, chez les élèves et les étudiants, l’apprentissage d’une matière spécifique ou interdisciplinaire, la pensée critique et la résolution de problèmes ; exploiter les données et le retour d’information pour explorer de façon continue l’innovation pédagogique centrée sur l’élève.
### Innovation pédagogique enrichie par l’IA
> Les enseignants sont capables : d’évaluer de manière critique les effets de l’IA sur l’enseignement, l’apprentissage et l’évaluation ; de planifier et de promouvoir des scénarios d’apprentissage immergés dans l’IA pour soutenir l’apprentissage spécifique dans une matière ou dans une perspective interdisciplinaire, la pensée critique et la résolution de problèmes ; de tirer parti des données et du retour d’information pour analyser de façon continue l’innovation pédagogique centrée sur l’élève.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Inspirer des idées sur les scénarios possibles où l’IA est utilisée pour le développement des étudiants ; concevoir et organiser des analyses de scénarios basées sur des vidéos pouvant servir d’exemples pour l’apprentissage ouvert renforcé par l’IA, comme les pratiques de cocréation et l’apprentissage basé sur des enquêtes et des projets ; faciliter l’examen par les enseignants de leur degré de préparation en termes de compétences, de ressources d’IA et d’évaluation ; donner aux enseignants les moyens de formuler des idées réalisables sur les pratiques d’apprentissage ouvert et créatif innovantes qui peuvent être rendues possibles grâce à l’utilisation de l’IA.
2. Étayer la réflexion des enseignants sur l’interaction entre les principes pédagogiques et les transformations pédagogiques que l’IA pourrait déclencher ; faciliter leur réflexion sur des questions fondamentales telles que les valeurs essentielles de l’éducation qui ne sauraient être sapées par l’utilisation de l’IA (par ex. la protection des droits humains des élèves, l’inclusion et les relations sociales), les principes pédagogiques de base à maintenir pour accompagner l’utilisation de l’IA dans l’éducation (par ex., stimuler le développement intellectuel des élèves, nourrir la créativité, favoriser la construction d’opinions plurielles et d’idées novatrices, encourager les compétences sociales et émotionnelles), ou la manière dont l’IA peut perturber ou transformer les méthodologies pédagogiques.
3. Encourager le développement de compétences innovantes pour créer de nouveaux outils d’IA ou améliorer les outils existants ; offrir aux enseignants des possibilités d’améliorer leur compréhension des outils dûment validés, y compris les systèmes institutionnels d’IA pour l’éducation, et celle leur permettant d’assembler ou de cocréer des outils d’IA pour favoriser et évaluer l’apprentissage par enquête et par projet, la créativité, l’innovation, etc. des élèves.
4. Assurer le passage de la conception de l’apprentissage à la conception de scénarios. Organiser des exercices pratiques où les enseignants peuvent coconcevoir des pratiques curriculaires ou des scénarios interactifs humain-IA en vue d’explorer quand et comment l’IA pourrait être utilisée pour accompagner le cycle apprentissage-évaluation-rétroaction-adaptation ; analyser les avantages et les inconvénients des nouvelles interactions triangulaires entre les étudiants, les enseignants et les systèmes d’IA, et concevoir des stratégies pour tirer parti de leurs avantages tout en atténuant leurs risques ; offrir aux enseignants des possibilités d’enrichir leurs habiletés dans la conception et l’ingénierie de scénarios d’apprentissage ouvert assistés par l’IA et cultiver les capacités intellectuelles, la créativité et la curiosité des apprenants.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Examiner de manière critique l’interaction dynamique entre les progrès de l’IA et l’évolution des méthodologies pédagogiques ; tirer parti des bénéfices avérés des technologies de l’IA pour atteindre les objectifs éducatifs et identifier les limites éventuelles des pédagogies existantes pour exploiter pleinement les potentiels de l’IA émergente dans le domaine de l’éducation ; concevoir et réaliser des tests fondés sur des données probantes d’options d’apprentissage ouvert pour maîtriser le potentiel de l’IA en encourageant l’apprentissage basé sur la recherche et qui soit adapté à l’âge, mais aussi la création de connaissances, l’apprentissage collaboratif fondé sur des projets et la créativité agile.
2. Assembler des outils d’IA ou cocréer de nouvelles applications d’IA pour répondre aux besoins d’accessibilité inclusive, de pertinence linguistique et culturelle, mais aussi aux besoins d’apprentissage personnalisés adaptés aux capacités, de soutien social, d’analyse ou d’apprentissage par projet.
3. Concevoir au mieux des scénarios d’apprentissage augmentés par l’IA qui favorisent les investigations les plus poussées, l’exploration ouverte, l’apprentissage fondé sur des projets, la pensée critique et la cocréation, tout en garantissant des interactions humaines ; concevoir et faciliter l’utilisation de l’IA par les élèves et les étudiants, dans laquelle ces derniers ont le contrôle de leur parcours d’apprentissage, font des choix relatifs aux outils d’IA et assument la responsabilité des décisions prises à l’aide de l’IA, tout en prévoyant du temps et de l’espace pour les interactions et les réflexions humaines.
4. Concevoir et intégrer de manière adéquate l’utilisation de l’IA pour faciliter la collecte et l’utilisation de données, avec l’objectif de soutenir l’analyse de l’apprentissage et l’ajustement des stratégies d’enseignement.
5. Utiliser au mieux l’IA pour générer du contenu textuel, audio et vidéo destiné à soutenir la cocréation de manuels, à l’échelle du pays ou des établissements scolaires, celle de ressources curriculaires ou de matériel numérique qui doivent être validés par les concepteurs de programmes scolaires.
6. Rationaliser l’utilisation de l’IA pour les tâches administratives des enseignants, les tâches d’enseignement et d’apprentissage, la mobilisation avec les parents et les communautés locales.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Guider les utilisations pédagogiques de l’IA tout en en tirant parti pour ouvrir de nouveaux horizons pédagogiques :**
Respecter les principes pédagogiques centrés sur l’humain pour accompagner la conception et l’utilisation de l’IA dans les activités pédagogiques (protection des droits humains, du l’agentivité humaine, de l’autonomie et de la libre pensée des élèves et des étudiants, de la diversité linguistique et culturelle, des opinions et expressions plurielles). Continuer à remettre en question les limites des pédagogies existantes et se demander si les méthodologies d’enseignement et d’apprentissage existantes sont suffisantes pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA en éducation. Se tenir informé des nouveaux scénarios d’apprentissage rendus possibles par l’IA et déterminer s’il s’agit du simple prolongement des méthodes pédagogiques existantes ou de véritables innovations pédagogiques.
2. **Ingénierie des interactions triangulaires entre les enseignants, les apprenants et l’IA :**
Comprendre et examiner de façon continue comment l’IA, et l’IA générative en particulier, interagit avec les enseignants et les élèves et les étudiants tout au long des processus d’enseignement et d’apprentissage et dans quelle mesure elle peut être intégrée dans les processus tant de réflexion que d’exploration et de construction des connaissances. Évoluer dans les relations triangulaires entre l’enseignant, l’IA et l’apprenant ; concevoir et mettre au point de bons scénarios d’interactions enseignant-apprenant, enseignant-IA, apprenant-IA, et dans le triangle enseignant-IA-apprenant.
3. **L’IA au service des apprenants à besoins particuliers :**
Promouvoir l’IA d’assistance ou cocréer des outils d’IA d’assistance et des activités de conception afin d’offrir des possibilités d’autonomisation aux apprenants en situation de handicap ou ayant des besoins particuliers, tout en protégeant leurs droits et leur vie privée.
4. **Approche hybride humain-IA pour le développement de ressources curriculaires :**
S’engager sans relâche dans l’utilisation de l’IA pour faciliter l’étude de la littérature existante et la production de ressources curriculaires inclusives et accessibles qui combinent du matériel textuel, audio et vidéo ; cocréer et mettre en place, pour la production de ressources curriculaires assistée par l’IA, un mécanisme de validation qui repose sur la responsabilité humaine.
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# 5️⃣ L’IA au service du développement professionnel
> L’aspect « IA pour le développement professionnel » décrit les compétences émergentes que les enseignants doivent acquérir pour utiliser l’IA afin de stimuler leur propre apprentissage professionnel tout au long de la vie et leur développement professionnel collaboratif en vue de transformer leurs pratiques d’enseignement. En réponse au développement rapide de l’IA, les enseignants ont besoin de conseils sur la manière de poursuivre leur développement professionnel dans des environnements éducatifs caractérisés par une interaction croissante entre les humains et l’IA. Cela inclut la capacité à tirer parti de l’IA pour évaluer les besoins en matière de formation continue et entretenir la motivation pour l’apprentissage tout au long de la vie et pour la collaboration professionnelle. Il est attendu des enseignants qu’ils améliorent peu à peu leur capacité d’adaptation et de création lorsqu’ils utilisent des outils d’IA et des analyses de données dans le but d’accompagner un développement professionnel porteur de transformations.
## ⭐ Acquérir
> **Analyser** l’utilisation d’outils d’IA pour améliorer son développement professionnel et ses pratiques réflexives, évaluer ses besoins d’apprentissage et personnaliser son parcours d’apprentissage dans un paysage éducatif en constante évolution.
### L’IA au service de l’apprentissage professionnel tout au long de la vie
> Il est attendu des enseignants qu’ils soient en mesure d’utiliser des outils d’IA pour améliorer leur développement professionnel et leurs pratiques réflexives, évaluer leurs besoins en matière d’apprentissage et, dans un paysage éducatif en constante évolution, personnaliser leurs parcours de formation.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Favoriser la motivation des enseignants pour l’apprentissage professionnel tout au long de la vie en les engageant dans une discussion sur les implications éducatives du développement rapide de l’IA, les nouveaux rôles que les enseignants doivent jouer dans des environnements caractérisés par l’IA et les nouvelles compétences qu’ils doivent maîtriser ; aider les enseignants à comprendre l’intérêt de devenir, à l’ère de l’IA, des apprenants professionnels tout au long de la vie qui restent conscients de la nécessité de protéger leurs droits et leur agentivité.
2. Accompagner l’auto-évaluation de l’état de préparation des enseignants à l’IA et identifier les lacunes en matière de compétences à l’aide d’instruments d’autoévaluation sur papier ou assistés par l’IA.
3. Accroître la conscience des enseignants quant à l’IA, en leur présentant des outils d’IA généraux et spécifiques qui peuvent être utilisés pour encourager chez eux la formation professionnelle, avec une attention particulière pour les enseignants en situation de handicap, en difficulté et/ou qui travaillent avec des élèves à besoins éducatifs spécifiques ; aider les enseignants à apprendre comment trouver et utiliser des outils d’IA pour enrichir leur apprentissage professionnel.
4. Encourager la mise à profit de l’IA pour l’apprentissage professionnel, par exemple en aidant les enseignants à comprendre comment les plateformes de recommandation de contenu identifient leurs intérêts via leurs contributions et recommandent des mentors pairs et/ou des ressources de formation ; aider les enseignants à comprendre les risques que représentent pour eux les biais contenus dans les données et les algorithmes discriminants, et comment la dépendance à l’égard de chambres d’écho dépendantes de l’IA pourrait conduire à l’amoindrissement de leurs compétences.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Décrire l’évolution des droits, des conditions de travail, des qualifications et des compétences demandées aux enseignants à l’ère de l’IA et dans les contextes locaux ; expliquer pourquoi il est important d’apprendre tout au long de la vie sur l’IA et son utilisation dans l’éducation.
2. Illustrer les nouvelles connaissances, compétences et valeurs exigées par la profession d’enseignant dans les contextes locaux actuels et évaluer l’écart entre leurs propres connaissances et expériences en matière d’IA et les compétences requises en la matière.
3. Répertorier divers outils d’intelligence artificielle, y compris des outils open-source pertinents au niveau local, qui peuvent être utilisés ou adaptés pour renforcer l’autoévaluation, les pratiques réflexives et la formation professionnelle, en veillant tout particulièrement à ce qu’ils soient accessibles aux enseignants en situation de handicap ou ayant des difficultés.
4. Identifier et employer des outils d’IA destinés aux enseignants, à la fois abordables et pertinents, pour répondre aux besoins d’auto-évaluation et de formation professionnelle individuelle dans le domaine des connaissances thématiques, des compétences pédagogiques et de l’apprentissage par les pairs.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Sensibilisation aux droits et obligations fondamentaux des enseignants à l’ère de l’IA :**
Définir les droits nécessitant d’être protégés, les conditions de travail essentielles et les possibilités d’orientation ou de formation qui devraient être offertes aux enseignants à l’ère de l’IA, ainsi que leurs principales responsabilités en matière de développement professionnel, avec l’objectif de garantir l’usage éthique et efficace de l’IA en éducation.
2. **Auto-évaluation de la préparation à l’enseignement à l’ère de l’IA :**
Évaluation par les enseignants de leur propre état de préparation et de leurs lacunes en matière de compétences ; élaboration de possibles feuilles de route pour la formation professionnelle, afin de renforcer leurs capacités à dispenser un enseignement assisté par l’IA à la fois éthique et efficace.
3. **Utilisation humaine de l’IA pour élargir les horizons de la formation professionnelle :**
Acquérir l’expérience et les compétences nécessaires pour utiliser les réseaux sociaux assistés par l’IA afin de susciter de nouvelles idées et de recommander des pairs qui partagent des intérêts professionnels similaires et/ou qui peuvent servir d’accompagnateurs ou de mentors. Apprendre à détecter et à atténuer les effets négatifs des chambres d’écho créées par l’IA.
## ⭐⭐ Approfondir
> **Utiliser** en toute confiance les outils d’IA au sein des communautés de pratique professionnelle pour favoriser le partage des ressources, l’apprentissage collaboratif et l’évolution des pratiques.
### L’IA au service de l’apprentissage organisationnel
> Les enseignants sont capables d’utiliser en toute confiance des outils d’IA pour participer de manière personnalisée aux activités de communautés d’apprentissage professionnel collaboratives, en en tirant le meilleur parti pour partager des ressources, s’engager dans l’apprentissage entre pairs et participer au processus d’adaptation dynamique.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Susciter une motivation permanente pour l’apprentissage professionnel et la collaboration, en aidant les enseignants à mener des recherches et à analyser des études de cas relatives à la manière dont les enseignants mentors adaptent leur rôle et leurs pratiques pédagogiques dans des environnements riches en IA, en approfondissant leur compréhension de l’équilibre entre le rôle fondamentalement humain des enseignants et l’obligation d’acquérir et développer des compétences en matière d’IA.
2. Encourager l’élargissement des connaissances relatives aux outils d’IA pour le développement professionnel, en introduisant des outils émergents accessibles localement et en promouvant ceux qui incluent des dispositions pour les enseignants en situation de handicap ou en difficulté et/ou qui travaillent avec des apprenants qui le sont.
3. Approfondir les compétences opérationnelles des enseignants dans l’utilisation de l’analyse des données pour encourager l’apprentissage professionnel ; accompagner les enseignants afin qu’ils transfèrent et améliorent leurs connaissances et leurs compétences dans l’utilisation des données pour suivre et analyser le processus de développement professionnel, notamment en ce qui concerne les connaissances disciplinaires, la pédagogie et les performances pratiques, dans le but de faciliter les autodiagnostics fondés sur les données et l’adaptation des parcours d’apprentissage.
4. Proposer une pratique interactive sur l’évaluation des questions éthiques essentielles associées à l’utilisation des systèmes d’IA pour l’apprentissage professionnel ; aider les enseignants à appliquer leurs connaissances et compétences sur « l’éthique dès la conception » (ethics by design) pour analyser les risques des algorithmes d’IA sur les plateformes de médias sociaux, les plateformes de recommandation de contenu et les outils d’IA à destination des enseignants, en termes d’atteinte à leurs droits humains, à la confidentialité des données, mais aussi au regard de l’apprentissage professionnel et des collaborations ; établir des recommandations concernant l’utilisation efficace des plateformes d’IA, pour permettre de trouver des ressources pertinentes et des communautés de pratique facilitant l’apprentissage par les pairs.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Analyser de manière critique, dans leurs propres pratiques pédagogiques, leur rôle dans la conception et la facilitation de l’utilisation de l’IA par les élèves et les étudiants, en approfondissant leur compréhension de l’équilibre entre leur rôle fondamentalement humain et la nécessité d’un développement continu des compétences en matière d’IA.
2. Mettre en application les connaissances et compétences de base sur les données en utilisant des outils d’intelligence artificielle pour suivre et analyser leur propre développement professionnel, notamment en termes de connaissances disciplinaires, pédagogiques et pratiques, afin de faciliter les autodiagnostics fondés sur des données et l’aménagement en toute autonomie de leur trajectoire professionnelle.
3. Développer les connaissances et les compétences sur l’utilisation de l’IA, en particulier les outils émergents, dans l’optique de leur propre développement professionnel ; encourager l’utilisation d’outils d’IA qui aident les enseignants en situation de handicap, en difficulté ou qui travaillent avec des apprenants qui le sont, y compris en utilisant des outils à code source ouvert (open-source) pertinents au niveau local et qui peuvent être adaptés pour aider au développement professionnel des enseignants.
4. Évaluer les risques éthiques des algorithmes d’IA qui sous-tendent les plateformes de médias sociaux et les outils spécialisés, en ce qui concerne les droits humains des enseignants, la confidentialité des données et l’apprentissage professionnel ; élaborer et mettre en oeuvre des recommandations pour une utilisation efficace des plateformes d’IA afin de trouver des ressources intéressantes et des communautés de pratique pour faciliter l’apprentissage par les pairs.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Perfectionnement autonome et coaching par les pairs :**
Suivre l’évolution des technologies émergentes de l’IA et leurs implications pour l’éducation dans les contextes locaux, en se perfectionnant ou en se mettant à jour de manière autonome et en assurant un tutorat de leurs pairs pour qu’ils fassent de même.
2. **Utiliser l’analyse des données pour un développement professionnel autorégulé :**
Mettre en application leurs connaissances et compétences en matière de données, d’algorithmes et de modèles d’intelligence artificielle pour analyser les connaissances et compétences professionnelles des enseignants, identifier avec précision leurs lacunes et les aider à organiser leurs propres activités de développement professionnel.
3. **Simulations produits à l’aide de l’IA générative pour le développement professionnel :**
Utiliser les outils d’IA générative existants ou en créer de nouveaux pour créer un tuteur d’IA qui simule des scénarios de développement professionnel spécifiques afin que les enseignants puissent gagner en pratique et obtenir un retour d’information – il serait par exemple envisageable d’inclure la gestion d’une classe difficile, une formation sur les réglementations locales ou une simulation avec des élèves ayant des difficultés.
4. **Utilisation de l’IA contrôlée par les êtres humains pour le développement professionnel collaboratif :**
Identifier les risques éthiques des plateformes basées sur l’IA et mettre en oeuvre des mesures préventives pour éviter les effets négatifs. Concevoir des activités de contrôle humaines pour exploiter au mieux les plateformes ou les outils d’IA, avec pour objectif d’organiser des ressources ou de fournir un accompagnement en ligne dans le cadre du développement professionnel collaboratif.
## ⭐⭐⭐ Créer
> **Adapter** et modifier les outils d’IA pour améliorer son développement professionnel et tester et valider de façon continue des stratégies sur l’utilisation efficace de l’IA en vue de répondre à ses propres besoins de développement professionnel transformatif et à ceux de sa communauté.
### L’IA au service du développement professionnel
> Les enseignants sont en mesure de personnaliser et de modifier les outils d’IA afin d’optimiser leur développement professionnel et de tester et valider de façon continue des stratégies relatives à l’utilisation efficace de l’IA pour répondre à leurs propres besoins de développement professionnel et à ceux de leur communauté.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. Motiver les enseignants à être des agents du changement en organisant des études de cas et/ou des discussions sur la manière dont les enseignants experts informeraient et défendraient la transformation de l’éducation susceptible d’être déclenchée par l’IA, en encourageant le changement à l’aide d’exemples simulés et d’exercices adéquats.
2. Améliorer les compétences en matière d’utilisation de l’IA pour encourager l’apprentissage professionnel institutionnel ; offrir des possibilités d’ateliers pratiques où les enseignants cocréent des outils d’IA pour suivre le développement professionnel d’une certaine institution ou d’un certain groupe, dans le but de faciliter, à partir de données définies, le suivi, le diagnostic et les recommandations en matière d’apprentissage organisationnel.
3. Aider les enseignants à personnaliser ou à réunir des outils d’intelligence artificielle pour permettre l’accès aux opportunités de développement professionnel pour les pairs en situation de handicap ou ayant des besoins particuliers.
4. Encourager les utilisateurs créatifs de l’IA à se réaliser et à se transformer ; organiser des ateliers pratiques où les enseignants peuvent fonder des communautés pour la cocréation d’outils d’IA ; encourager les enseignants à s’engager dans des communautés de pratique abordant la question de savoir comment l’IA pourrait être exploitée pour être source d’inspiration de la transformation professionnelle.
#### 🎓 OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
1. Faire preuve d’engagement et de persévérance dans la cocréation et l’utilisation d’outils et de méthodes d’IA pour assumer leurs responsabilités professionnelles et sociales dans les sociétés de l’IA, en visant de nouvelles itérations des règles éthiques, mais aussi des solutions d’IA personnalisées et des approches pédagogiques transformatrices.
2. Combiner les outils d’IA et le tutorat humain pour faciliter l’autoréflexion et l’évaluation éclairées, la définition d’objectifs et la mobilisation des connaissances et des mentors humains pour accompagner la transformation personnelle et collective.
3. Dans la mesure du possible, configurer ou créer des solutions d’IA pour suivre et évaluer de manière critique les trajectoires d’apprentissage professionnel à l’échelle de l’organisation, mais aussi combiner l’IA et d’autres méthodes pour recueillir et synthétiser une rétroaction constructive et des recommandations exploitables.
4. Comprendre les fonctions de l’IA pour encourager l’accomplissement personnel et personnaliser la citoyenneté à l’ère de l’IA, du point de vue de l’enseignant ; contribuer à la cocréation, par les communautés éducatives, d’outils d’IA pour accompagner l’accomplissement personnel et la transformation professionnelle des enseignants à l’ère de l’IA.
#### 🦿 ACTIVITÉS CONTEXTUELLES
1. **Tutorat hybride humain-IA pour les enseignants :**
Construire ou utiliser des outils d’IA générative existants pour configurer un agent ou un mentor assisté par l’IA pour le développement professionnel des enseignants, dans le but de soutenir des activités telles que l’auto-évaluation et le diagnostic, mais aussi pour simuler des scénarios spécifiques afin de mettre en pratique des compétences et de recevoir un retour d’information (par exemple, répondre aux besoins des élèves ayant des difficultés d’apprentissage ou résoudre des dilemmes éthiques liés à l’utilisation de l’IA). Utiliser l’agent ou le mentor pour aider les pairs.
2. **Conception de programmes de formation améliorée par l’IA :**
Exploiter les outils d’IA pour élargir l’analyse des programmes existants qui répondent aux besoins d’un groupe spécifique d’enseignants, développer des idées sur le contenu et les méthodes de formation, aider à la production de cours de formation accessibles à tous, qui seront validés par des personnes agissant comme maîtres formateurs ou enseignants mentors.
3. **Communautés pour la cocréation d’outils d’IA, d’innovations pédagogiques ou de règles éthiques :**
Diriger ou participer à des équipes de recherche collaborative travaillant sur des méthodologies pédagogiques innovantes et/ ou des communautés visant à la cocréation d’outils d’IA fiables, accessibles et inclusifs pour l’éducation ou de règles éthiques sur l’utilisation de l’IA mises à jour de manière itérative.Langage du code : Markdown (markdown)(nombre de mots = 13326 / nombre de tokens ≃ 23285)
# Référentiel de compétences en IA pour les apprenants
> Le Référentiel de compétences en IA pour les apprenants présenté ici est basé sur une vision ambitieuse qui va bien au-delà des notions communes de littératie en intelligence artificielle. Il vise à aider les élèves et les étudiants à devenir non seulement des utilisateurs efficaces et éthiques des outils d’IA, mais aussi des cocréateurs dans la conception d’une IA plus inclusive et écologiquement durable. Ce document définit les valeurs, les connaissances fondamentales et les compétences transférables requises pour comprendre de manière critique et utiliser les systèmes d’IA d’une manière sécuritaire, efficace et significative à différents niveaux de maîtrise. Le référentiel propose également des spécifications détaillées sur les domaines de l’IA qui peuvent être abordés et les méthodes pédagogiques qui peuvent être déployées pour faciliter la compréhension, l’application et la création de l’IA par tous les apprenants. Il fournit en outre des orientations pour l’intégration de l’apprentissage lié à l’IA dans les programmes d’études, l’organisation des séquences d’apprentissage et la conception d’évaluations basées sur les compétences. Considérées comme un ensemble complet de capacités requises pour une citoyenneté responsable à l’ère de l’IA, les compétences décrites dans ce référentiel sont fondées sur les principes d’inclusivité, de prépondérance de l’agentivité humaine, de non-discrimination et de respect de la diversité linguistique et culturelle.
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# 1️⃣ Perspective centrée sur l’humain
> L’aspect « perspective centrée sur l’humain » se concentre sur les valeurs, les croyances et les capacités de pensée critique des apprenants, appliquées à l’examen de la pertinence de l’IA, de la justification de son utilisation, de la manière dont les humains devraient interagir avec elle et des responsabilités que les individus et les institutions devraient assumer pour contribuer à la construction de sociétés de l’IA sûres, inclusives et justes. Une perspective centrée sur l’humain pose les bases d’un engagement plus poussé dans tous les aspects de l’IA. La pleine expression de cet aspect englobe également les identités humaines en relation avec l’IA, la responsabilité sociale et citoyenne, ainsi que la poursuite ou l’approfondissement d’intérêts personnels à l’ère de l’IA.
## ⭐ Comprendre
### Pouvoir d’action humain
> Il est attendu des apprenants qu’ils soient capables de reconnaître que l’IA est dirigée par les êtres humains et que les décisions des créateurs de l’IA influencent l’impact des systèmes d’IA sur les droits humains, l’interaction entre l’humain et l’IA, ainsi que leur propre existence et la société dans laquelle ils vivent. Ils peuvent comprendre les implications de la protection de l’agentivité humaine tout au long de la conception, de la mise à disposition et de l’utilisation de l’IA. Les élèves et les étudiants comprennent ce que signifie le fait que l’IA est contrôlée par les êtres humains et quelles pourraient être les conséquences si tel n’était pas le cas.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Faire comprendre que l’IA est pilotée par l’humain.** Sur la base d’outils d’IA sélectionnés, expliquer aux apprenants que l’IA est dirigée par les humains ; aider les élèves et les étudiants à développer une compréhension progressive et intégrale de l’agentivité humaine, qui peut couvrir des principes sur la propriété et la confidentialité des données, la protection des droits humains dans la collecte et le traitement des données, l’explicabilité des méthodes d’IA, le contrôle humain dans le déploiement, ou encore la détermination humaine dans l’utilisation de l’IA pour la prise de décision. Guider les apprenants pour qu’ils comprennent que l’IA ne peut pas remplacer la pensée humaine ou le développement intellectuel.
2. **Faciliter la compréhension de la nécessité d’exercer un contrôle humain approprié sur l’IA.** Exposer les apprenants à des scénarios du monde réel et les guider pour qu’ils fassent l’expérience des conséquences de la négligence humaine dans le contrôle de l’IA (par exemple, des réglementations faibles qui n’empêchent pas la conception et la production d’outils d’IA nuisibles, l’utilisation institutionnelle de l’IA pour remplacer les humains lors de la prise de décisions quant aux enjeux cruciaux, ou l’absence de validation humaine de l’exactitude des résultats de l’IA). Aider les apprenants à comprendre la nécessité d’exercer un contrôle humain sur les systèmes d’IA à l’échelle réglementaire, institutionnelle et individuelle afin de protéger la sécurité, la moralité et la dignité des êtres humains.
3. **Favoriser la réflexion critique sur la relation dynamique entre l’action des êtres humains et celle de la machine.** Exposer les apprenants à des cas réels dans lesquels l’IA peut soutenir l’agentivité humaine et les boucles de décision humaines, aider les élèves et les étudiants à comprendre comment les humains peuvent interagir correctement avec l’IA pour améliorer les capacités humaines. Guider les apprenants dans des débats conflictuels sur les limites dynamiques entre l’action humaine et l’action de l’IA, en exposant des situations dans lesquelles une certaine part d’action de la machine peut être nécessaire (par exemple, la détection de caractéristiques médicales indétectables par les médecins humains dans le diagnostic de maladies rares, la vérification automatique de l’orthographe et l’autocorrection lorsque des humains rédigent des rapports, le sous-titrage automatique ou l’automatisation de la production vidéo dans l’élaboration de supports de cours, la traduction automatique des langues, etc.). Favoriser un point de vue critique selon lequel, bien que l’agentivité humaine doive être maintenue lors de l’utilisation de l’IA pour prendre des décisions porteuses d’enjeux cruciaux, la relation entre la part humaine et la part de la machine dans des situations réelles devrait être examinée sur la base des besoins spécifiques et des facteurs contextuels impliqués.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Visualiser le concept abstrait de pouvoir d’agentivité humaine tout au long du cycle de vie de l’IA.** Demander aux apprenants de dessiner des cartes conceptuelles de l’agentivité humaine à des étapes-clefs du cycle de vie des outils d’IA sélectionnés, dont la propriété des données, le respect de la vie privée lors de la collecte et du traitement des données, l’explicabilité des algorithmes et des modèles d’IA, l’évaluation des résultats de l’IA contrôlée par l’humain et la détermination humaine dans la prise de décision assistée par l’IA. Les cartes conceptuelles devraient également permettre de réfléchir aux conséquences potentielles d’une perte d’autonomie humaine à chaque étape, pour l’individu comme pour la société.
2. **Simuler un procès sur la loi sur l’IA afin d’évaluer les intentions des créateurs qui sous-tendent les systèmes d’IA interdits.** Sur la base d’une interprétation adaptée à l’âge des apprenants de la définition des systèmes d’IA interdits par les lois de l’Union européenne, organiser un débat pour qu’ils jouent le rôle de membres du jury, afin d’évaluer des exemples sélectionnés de systèmes d’IA qui devraient être interdits par la loi sur l’IA, en délibérant sur les intentions et les motivations de leurs créateurs. Aider les apprenants à comprendre comment ces systèmes peuvent nuire aux êtres humains, notamment en sapant leur capacité d’action : par exemple, un système d’IA peut déployer des techniques visant à affaiblir la conscience d’une personne ou à compromettre délibérément sa capacité à prendre une décision en connaissance de cause.
3. **Compréhension de l’interaction entre l’humain et l’IA basée sur des scénarios.** Sélectionner des exemples ou des scénarios dans lesquels des outils d’IA sont utilisés sur le lieu de travail ou dans la vie quotidienne, en indiquant la contribution de ces outils et de leurs utilisateurs humains aux unités de tâches concernées. Encourager les apprenants à reconnaître la contribution que l’IA peut apporter dans des scénarios où les capacités et l’intelligence humaines peuvent être limitées, en soulignant l’importance d’utiliser l’IA pour améliorer les capacités humaines tout en assurant le contrôle humain.
4. **Débattre de la frontière dynamique entre la part de l’humain et celle de la machine.** Sur la base de cas concrets de dilemmes concernant la dépendance des êtres humains à l’égard de la machine, encourager les apprenants à mener un débat sur l’évolution des rôles que les êtres humains et l’IA peuvent jouer dans les processus de résolution de problèmes et de prise de décision assistés par l’IA. Guider les apprenants pour qu’ils visualisent les limites abstraites entre l’agentivité humaine et l’action de la machine dans différents contextes.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Les environnements d’apprentissage non connectés, comme les articles sur papier, les documents de lecture imprimés et les supports de travail sur papier.
2. Outils d’IA disponibles localement, y compris les téléphones portables dotés d’applications d’IA.
3. Vidéos préchargées ou enregistrées et autres ressources liées à des études de cas spécifiques ou à des scénarios présentant un dilemme.
4. Moteurs de recherche, vidéos en ligne et cours complémentaires d’apprentissage en ligne.
## ⭐⭐ Appliquer
### Responsabilité humaine
> Il est attendu des apprenants qu’ils soient capables de reconnaître que les responsabilités humaines constituent des obligations légales des créateurs d’IA et des fournisseurs de services d’IA, et de comprendre quelles responsabilités humaines ceux-ci devraient assumer lors de la conception et de l’utilisation de l’IA. Les apprenants devraient également prendre conscience que la responsabilité humaine est une responsabilité juridique et sociale quand on utilise l’IA pour aider à prendre des décisions qui affectent l’humanité et défendre le principe selon lequel les êtres humains ne devraient pas céder leur pouvoir de décision à l’IA dès lors qu’il s’agit de prendre des décisions relatives à des enjeux cruciaux. On attend également des élèves et des étudiants qu’ils améliorent leur jugement et leur esprit critique en matière d’attitude face aux affirmations trompeuses sur l’utilisation des résultats, ainsi qu’aux prédictions selon lesquelles l’IA peut se substituer à la pensée et à la prise de décision humaines.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Adopter un point de vue selon lequel la responsabilité humaine constitue une obligation légale pour les créateurs d’IA et les fournisseurs de services d’IA.** En s’appuyant sur les connaissances antérieures relatives au cycle de vie de l’IA piloté par les êtres humains et aux possibles poursuites judiciaires dans le monde réel, aider les apprenants à comprendre que les créateurs d’IA et les prestataires de services humains, ainsi que les institutions qui déploient des outils d’IA, sont responsables des problèmes juridiques, des violations et des infractions que le système ou le service d’IA peut causer. Expliquer comment faire en sorte que les créateurs, les fournisseurs et les utilisateurs institutionnels de l’IA assument la responsabilité des problèmes de sécurité, des risques éthiques liés à la conception et à la formation de l’IA, ainsi que des utilisations abusives du service d’IA pour contrôler les utilisateurs. Aider les apprenants à comprendre quelles sont les responsabilités humaines qu’ils doivent assumer lorsqu’ils apprennent à créer des outils d’IA ou à concevoir des systèmes d’IA.
2. **Faire comprendre que la responsabilité humaine est une responsabilité juridique et sociale lorsqu’on utilise l’IA pour prendre des décisions concernant l’humanité.** Guider les élèves et les étudiants dans l’analyse des capacités des outils d’IA utilisés pour aider à la prise de décision. Poser des questions critiques sur les capacités réelles de certains outils d’IA et démystifier le battage médiatique autour de la capacité supposée de l’IA à prendre des décisions. Aider les apprenants à évaluer les conséquences de l’utilisation institutionnelle de l’IA pour prendre des décisions relatives aux êtres humains dans des situations complexes telles que le profilage de l’aptitude des élèves et des étudiants à saisir des occasions supplémentaires d’apprentissage ou le fait de déterminer l’employabilité des candidats à un poste. Mener des discussions sur les raisons pour lesquelles la responsabilité humaine dans l’utilisation de l’IA est essentielle pour sauvegarder les droits humains et la dignité humaine. Aider les apprenants à comprendre pourquoi nous ne devrions pas utiliser l’IA pour remplacer les êtres humains lors de la prise de décisions à fort enjeu, par exemple pour évaluer les valeurs, déduire les émotions ou prédire les aptitudes d’une personne. Les algorithmes d’IA ne devraient pas être utilisés pour attribuer des notes aux élèves et aux étudiants (comme cela s’est produit lors du Covid 19) ou pour décider des admissions à l’université.
3. **Cultiver une posture réflexive selon laquelle la responsabilité humaine exige des compétences personnelles pour orienter l’utilisation intentionnelle de l’IA.** Guider les élèves et les étudiants pour qu’ils s’interrogent sur la manière dont l’automatisation des analyses documentaires, de la rédaction et de la création artistique peut nuire aux processus de réflexion et au développement intellectuel de l’être humain. Guider les apprenants pour qu’ils discutent des actions concrètes qu’ils peuvent entreprendre pour se protéger et protéger leurs pairs contre l’utilisation des résultats ou des prédictions de l’IA pour usurper la pensée humaine, les pratiques intellectuelles et l’amélioration continue des capacités.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Rédiger des lignes directrices sur la responsabilité humaine pour les créateurs d’IA et les fournisseurs de services.** Amener les apprenants à jouer le rôle de créateurs d’IA et de propriétaires de données, et ainsi à discuter de leurs principales responsabilités juridiques et éthiques en termes de maintien du contrôle humain sur la collecte et le traitement des données, d’entraînement des modèles d’IA, de conception des fonctionnalités et des interfaces, de déploiement des systèmes d’IA ou de boucles de rétroaction et de retour d’information. Guider ces apprenants pour qu’ils rédigent des lignes directrices d’autodiscipline pour leurs analyses sur la conception, la formation et l’itération des systèmes d’IA, en demandant aux créateurs d’IA de rendre compte de la protection des droits des propriétaires de données et des utilisateurs de l’IA.
2. **Étudier l’impact des décisions prises par l’IA sur les êtres humains et les voies de recours prévues par les réglementations en matière d’IA.** Demander aux élèves et aux étudiants de trouver des exemples dans lesquels les décisions concernant les êtres humains sont déterminées ou fortement influencées par l’IA (par exemple, un système d’évaluation assisté par l’IA utilisé par une banque pour approuver ou refuser une demande de prêt étudiant, ou un système de profilage utilisé par un hôtel pour prédire le milieu socio-économique d’une personne en fonction de sa localisation et de l’appareil qu’elle a utilisé pour faire sa réservation). Aider les apprenants à révéler le rôle des humains et de l’IA dans les étapes-clefs des boucles de décision, et vérifier si la responsabilité humaine des décisions est conforme aux réglementations locales ou internationales (par exemple, le Règlement européen sur l’IA).
3. **Pratiques basées sur des scénarios d’utilisation de l’IA dans un but précis.** Engager les apprenants dans des activités où ils utilisent des outils d’IA pour exercer volontairement leurs compétences rédactionnelles et favoriser leur apprentissage étayé par la recherche, leur réflexion de haut niveau et leur créativité. Amener les élèves et les étudiants à discuter de la manière dont l’utilisation de l’IA en l’absence de responsabilité humaine (par exemple, remettre une dissertation produite par l’IA) peut réduire le développement intellectuel humain. Inviter ces apprenants à définir des actions concrètes pour se protéger et protéger leurs pairs contre l’utilisation des résultats ou des prédictions de l’IA pour fausser en les usurpant les processus de réflexion, leur présenter un aperçu des compétences dont les élèves et les étudiants ont besoin pour orienter l’utilisation de l’IA au service du développement des capacités humaines.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Des paramètres et des ressources d’apprentissage non connectés et/ou hors ligne, y compris des études de cas imprimées, des scénarios de jeux de rôle, des vidéos, des feuilles de travail et des tableaux sur papier.
2. Outils d’IA en ligne, par exemple systèmes de gestion de l’apprentissage, plateformes de médias sociaux et plateformes d’IA générative.
## ⭐⭐⭐ Créer
### La citoyenneté dans la société de l’IA
> Les élèves et les étudiants devraient être en mesure de développer une pensée critique quant aux conséquences de l’IA sur les sociétés humaines et d’élargir leurs valeurs centrées sur l’individu pour promouvoir la conception et l’utilisation de l’IA en vue d’un développement inclusif et écoresponsable. Ils devraient aussi être en mesure de renforcer leurs valeurs civiques et leur sens de la responsabilité sociale en tant que citoyens dans une société de l’IA. Les apprenants, enfin, devraient être en mesure d’accroître leur ouverture d’esprit et leur curiosité permanente à l’égard de l’apprentissage et de l’utilisation de l’IA pour favoriser l’épanouissement personnel à l’ère de l’IA.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Être un citoyen critique en matière d’IA : favoriser cette prise de conscience.** Permettre aux élèves et aux étudiants d’acquérir des connaissances factuelles sur l’adoption généralisée de l’IA en tant qu’infrastructure de soutien des activités sociales dans les sociétés humaines. Favoriser leur prise de conscience et leurs points de vue critiques sur les défis auxquels les sociétés humaines sont confrontées, par exemple donner la priorité à l’accélération de l’innovation en matière d’IA tout en sacrifiant la sécurité et l’inclusion ou donner la priorité à la sécurité et à l’accès inclusif à l’IA. Développer les compétences des apprenants en matière de critique des préjugés amplifiés par l’IA à l’encontre des femmes, des groupes ethniques marginalisés et des personnes défavorisées sur le plan socio-économique, ainsi que des effets de l’IA sur les relations, les normes et les structures sociales. Aider à révéler les raisons de l’impact profond de l’IA sur les sociétés et évaluer comment les règles juridiques, éthiques et sociales devraient être adaptées pour permettre de répondre aux défis.
2. **Favoriser les responsabilités personnelles et sociales dans les sociétés d’IA.** Encourager les apprenants à partager leurs points de vue sur ce à quoi ressembleraient des sociétés d’IA souhaitables et à définir les principales responsabilités et obligations que les citoyens doivent assumer afin de construire une société d’IA inclusive, écoresponsable et juste, du point de vue des utilisateurs et des concepteurs de l’IA. Aider les apprenants à affiner en permanence leurs responsabilités personnelles en tant que citoyens d’une société de l’IA. Les inciter à examiner les défis liés au respect des principes éthiques pour la conception et l’utilisation de l’IA dans des situations authentiques complexes, dans le but de renforcer la persévérance de leur perspective centrée sur l’humain.
3. **Nourrir le sentiment d’accomplissement personnel en tant que citoyen de l’IA et l’attitude d’apprentissage tout au long de la vie à l’égard de l’IA.** Guider les élèves et les étudiants pour qu’ils examinent de manière dynamique l’impact de l’adoption de l’IA dans tous les secteurs et les ensembles de compétences que la vie et le travail dans une société de l’IA peuvent exiger. Réfléchir aux objectifs personnels dans une société où l’IA est omniprésente et évaluer le rôle de l’IA en relation avec la réalisation de soi. Aider les apprenants à adopter une attitude adaptative et persistante à l’égard de l’étude de l’IA tout au long de leur vie afin de favoriser leur épanouissement personnel et leur contribution personnelle au développement durable des sociétés.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Études de cas sur les conflits entre une société de l’IA juste et inclusive et les menaces que l’IA fait peser sur l’inclusion, la justice et la durabilité.** Organiser des études de cas ou un apprentissage par projet sur les conflits typiques entre une société de l’IA inclusive et juste et les risques que l’IA fait peser sur les valeurs centrées sur l’humain. Organiser une discussion sur ce que l’on entend par sociétés écoresponsables, inclusives et justes. Demander aux apprenants d’analyser des cas où l’IA a été omniprésente dans l’infrastructure des sociétés, et de s’interroger sur la manière dont l’IA peut amplifier les préjugés, creuser les inégalités économiques et sociales, affaiblir l’agentivité humaine et aggraver le changement climatique. Inviter les apprenants à prendre et à défendre des positions sur la manière dont la technologie de l’IA existante peut être réglementée et dont la conception des prochaines générations d’IA pourrait être orientée de manière à contribuer de manière positive à l’édification de sociétés justes et inclusives.
2. **Étude sur les responsabilités sociales personnelles des citoyens de la société de l’IA.** Organiser des discussions de groupe entre les apprenants sur les droits des citoyens dans une société d’IA et définir ensemble les principales obligations et responsabilités que les citoyens devraient assumer, en tenant compte du contexte mondial comme local, ainsi que des perspectives d’inclusion, d’équité, de justice sociale, des objectifs centrés sur l’humain et des incidences sur l’environnement et les écosystèmes. Il s’agit notamment de veiller à ce que les êtres humains aient le contrôle et la responsabilité de toutes les étapes-clefs du cycle de vie de l’IA. Permettre aux apprenants de mener et de partager leur réflexion sur les responsabilités sociales personnelles dans une société de l’IA.
3. **Études de cas sur l’accomplissement personnel dans les sociétés d’IA et leurs implications pour l’apprentissage tout au long de la vie.** Organiser des études de cas pour les apprenants sur l’adoption de l’IA dans le travail, la vie et les pratiques sociales, et les inciter à examiner les implications de l’adoption de l’IA pour leurs objectifs personnels, leur développement de carrière et leur épanouissement personnel. Guider les élèves et les étudiants pour qu’ils adoptent une attitude souple et curieuse à l’égard de l’analyse et de l’utilisation de l’IA tout au long de la vie, afin de favoriser leur épanouissement personnel et leur contribution personnelle au développement durable des sociétés.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Des paramètres et des ressources d’apprentissage non connectés, notamment des feuilles de travail et des tableaux sur papier, des rapports ou des vidéos sur l’emploi et l’évolution de carrière dans les sociétés d’IA, et des études de cas analytiques imprimées sur les implications sociétales et l’impact environnemental de l’IA.
2. Systèmes d’IA en ligne ou outils d’IA disponibles localement pour les tests expérimentaux et analytiques, y compris les applications sur smartphones qui fournissent des assistants personnels, des chatbots et des systèmes de tutorat intelligents.
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# 2️⃣ Éthique de l’IA
> L’aspect « éthique de l’IA » représente les jugements de valeur éthiques, les réflexions intériorisées et les compétences sociales et émotionnelles dont les étudiants ont besoin pour avancer, comprendre, pratiquer et contribuer à l’adaptation d’un ensemble croissant de principes et de règles de régulation relatifs à l’entièreté du cycle de vie des systèmes d’IA. Les étudiants doivent pouvoir comprendre et appliquer les connaissances sur la gouvernance de l’éthique à l’intersection des implications mondiales et des contextes locaux. Les versions successives de l’IA, qui s’enchaînent à un rythme rapide, déclenchent des controverses plus profondes, mouvement qui va de pair avec l’élargissement du champ d’application de l’éthique de l’IA et l’adoption de nouvelles réglementations, lois et règles.
## ⭐ Comprendre
### Intériorisation de l’éthique (« embodied ethics »)
> Il est attendu des apprenants qu’ils aient une compréhension de base des questions éthiques liées à l’IA et de l’impact potentiel de l’IA sur les droits humains, la justice sociale, l’inclusion, l’équité et le changement climatique dans leur contexte local et par rapport à leur vie personnelle. Ils comprendront et intérioriseront les principes éthiques-clefs suivants, et les traduiront dans leurs pratiques de réflexion et leurs utilisations des outils d’IA dans leur vie et leur apprentissage :
> * Ne pas nuire : évaluer la conformité de l’IA au regard de la réglementation et son potentiel à porter atteinte aux droits humains
> * Proportionnalité : évaluer les bénéfices de l’IA par rapport aux risques et aux coûts ; évaluer l’adéquation au contexte
> * Non-discrimination : détecter les préjugés et promouvoir l’inclusivité et la durabilité (comprendre les impacts environnementaux et sociétaux de l’IA)
> * Détermination humaine : mettre l’accent sur l’agentivité et la responsabilité humaines dans l’utilisation de l’IA
> * Transparence : défendre le droit des utilisateurs à comprendre les opérations et les décisions de l’IA
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Illustrer les dilemmes liés à l’IA et identifier les principales raisons des conflits éthiques.** En s’appuyant sur des outils d’IA concrets, guider les apprenants pour qu’ils fassent apparaître les décisions sujettes à dilemmes que les créateurs, particuliers ou entreprises, doivent prendre lors de la conception et du développement de l’IA (par exemple, maximiser l’ampleur de la collecte de données ou protéger la propriété des données, enregistrer les données privées des utilisateurs pour l’entraînement des modèles d’IA ou protéger leur vie privée, promouvoir le contrôle de la machine pour générer des profits ou garantir la primauté de l’agentivité humaine, et donner la priorité à la sécurité de l’IA ou accélérer l’itération de l’IA). Aider les apprenants à associer les perspectives sur ces dilemmes aux raisons qui sous-tendent les conflits éthiques autour de l’IA.
2. **Faciliter la compréhension, sur la base de scénarios, des principes éthiques de l’IA et de leurs implications personnelles.** Offrir aux apprenants la possibilité de discuter de cas réels adaptés à leur âge autour des six principes éthiques fondamentaux de l’IA :
(1) « ne pas nuire » ; (2) proportionnalité ; (3) non-discrimination ; (4) durabilité ; (5) détermination humaine ; (6) transparence et explicabilité. Guider les apprenants pour qu’ils construisent un cadre de connaissances sur l’éthique de l’IA et pratiquer l’évaluation des outils d’IA utilisés dans leur vie courante et leur scolarité.
3. **Guider la réflexion et l’intériorisation quant aux principes éthiques sur l’IA.** Aider les apprenants à comprendre les implications des principes éthiques sur l’IA pour leurs droits, la confidentialité des données, la sécurité, l’agentivité humaine, ainsi que pour l’équité, l’inclusion, la justice sociale et la durabilité de l’environnement. Guider les apprenants pour qu’ils acquièrent et développent une compréhension intime des principes éthiques et leur offrir des occasions de réfléchir à des attitudes personnelles qui peuvent les aider à relever les défis éthiques (par exemple, en plaidant pour des interfaces inclusives pour les outils d’IA, en promouvant l’inclusion dans l’IA ou en signalant les préjugés discriminatoires trouvés dans les outils d’IA).
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Études de cas sur des scénarios contenant des controverses autour de l’IA.** Présenter des scénarios réels ou simulés adaptés à l’âge des apprenants et les guider pour qu’ils fassent ressortir les controverses entourant les outils d’IA et leur utilisation. Discuter des principales raisons de ces conflits éthiques et aider les apprenants à dessiner des infographies ou des cartes conceptuelles illustrant les principes éthiques fondamentaux de l’IA.
2. **Réflexion individuelle ou collective sur les implications personnelles des dilemmes éthiques.** Engager les apprenants dans une discussion de groupe et une prise de position sur les dilemmes éthiques qui peuvent découler de l’utilisation de l’IA dans la vie quotidienne et l’apprentissage dans des contextes locaux (par exemple, si les grands modèles de langage doivent utiliser ou non les données des communautés locales dans leur formation ; dans quelle mesure l’IA a un impact négatif sur l’environnement ou atténue le changement climatique ; à quelle part de leur vie privée les utilisateurs doivent renoncer pour échanger les avantages des services de l’IA). Guider les apprenants pour qu’ils présentent leurs opinions sous des formes adaptées à leur âge, telles que des essais, des affiches, des dessins ou des story-boards.
3. **Recherche et validation d’exemples d’« IA pour le bien public ».** Organiser une recherche individuelle ou collective d’exemples d’outils d’IA ou d’approches de l’utilisation de l’IA qui soutiennent le bien public, y compris la promotion de l’équité et de l’inclusion des personnes en situation de handicap, la préservation de la diversité linguistique et culturelle, ou l’amélioration de la justice sociale et de la durabilité de l’environnement. Guider les apprenants pour qu’ils recueillent des preuves et discutent d’exemples qui servent véritablement le bien public ; valider et catégoriser ces exemples.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Des cadres et du matériel d’apprentissage non connecté, notamment des histoires imprimées ou des études de cas, des feuilles de travail sur papier et des affiches.
2. Outils d’IA disponibles localement, y compris via des applications de téléphonie mobile.
3. Vidéos préchargées ou enregistrées et autres ressources relatives à des cas spécifiques ou à des scénarios présentant un dilemme.
4. Moteurs de recherche, vidéos en ligne ou ressources liées aux études de cas.
## ⭐⭐ Appliquer
### Usage sécuritaire et responsable
> Il est attendu des apprenants qu’ils soient en mesure de mettre en oeuvre des pratiques d’IA responsables dans le respect des principes éthiques et des réglementations locales en vigueur. Ils doivent être conscients des risques liés à la divulgation de la confidentialité des données et prendre des mesures pour s’assurer que leurs données ne sont collectées, utilisées, partagées, archivées et supprimées qu’avec leur consentement délibéré et éclairé. Ils doivent également être conscients des incidents typiques de l’IA et des risques spécifiques de certains systèmes d’IA, et être capables de protéger leur propre sécurité et celle de leurs pairs lorsqu’ils utilisent l’IA.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Favoriser la conscience de soi et le respect usuel des principes éthiques pour l’utilisation responsable de l’IA.** Expliquer les principes éthiques ou les articles réglementaires concernant l’utilisation responsable de l’IA en s’appuyant sur des outils d’IA concrets et des scénarios d’utilisation dans le monde réel. Aider les apprenants à construire et à mettre à jour de manière itérative une case à cocher concernant les principes éthiques pour garantir leurs propres pratiques légales et responsables lorsqu’ils utilisent des systèmes d’IA. Guider les apprenants pour qu’ils s’exercent et s’habituent à respecter ces principes, tels que la protection des données personnelles et de la vie privée, le respect des droits d’auteur, l’indication claire de l’endroit où apparaît le contenu généré par l’IA, ou encore le fait d’éviter les entrées ou les interactions dans les systèmes d’IA qui impliquent de la désinformation, des informations erronées, des discours haineux ou des détails sensibles sur des personnes identifiables.
2. **Offrir des possibilités de renforcer l’autodiscipline dans l’utilisation responsable de l’IA.** Donner aux apprenants des possibilités d’acquérir une compréhension, adaptée à leur âge, de leurs responsabilités personnelles, juridiques et éthiques lorsqu’ils utilisent l’IA ; souligner les conséquences de la violation des réglementations ; développer et renforcer des comportements d’autodiscipline, en particulier en ce qui concerne les données personnelles sensibles, les documents protégés par le droit d’auteur, les images représentant des personnes identifiables, le contenu généré par l’IA ou synthétisé numériquement, ou encore la diffusion de fausses informations, de désinformations et de discours haineux.
3. **Approfondir les connaissances pratiques sur l’utilisation sécuritaire de l’IA et la sensibilisation aux réglementations locales en vigueur.** Aider les apprenants à catégoriser les risques de sécurité généraux de l’IA, les risques de sécurité potentiels d’outils d’IA spécifiques et les incidents typiques de l’IA. Guider les élèves et les étudiants pour qu’ils approfondissent leurs connaissances sur les droits humains en matière de protection des données et de la vie privée et sur les responsabilités légales des créateurs d’IA en matière de collecte de données avec consentement, et les accompagner pour qu’ils mettent en pratique des stratégies visant à garantir que leurs données personnelles ne sont collectées, utilisées, partagées, archivées et supprimées qu’avec leur consentement éclairé. Proposer aux apprenants des scénarios simulés contenant des incidents typiques de l’IA, afin qu’ils puissent déployer des stratégies interactives de précaution, en vue d’une utilisation sûre de l’IA, et se familiariser avec les réglementations susceptibles de protéger leur sécurité ou d’atténuer les effets négatifs des incidents de l’IA.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Concevoir un « kit éthique » pour une utilisation autodisciplinée et responsable de l’IA.** Concevoir des scénarios simulés contenant des conflits éthiques potentiels (par exemple, partager des données privées ou des contenus protégés lors de discussions avec des systèmes d’IA, insérer des contenus générés par l’IA dans un travail scolaire, créer une vidéo en utilisant des images d’autres personnes, ou encore diffuser des informations erronées, de la désinformation ou des discours haineux). Organiser la rédaction d’un « kit d’éthique » que les utilisateurs doivent vérifier régulièrement lorsqu’ils utilisent l’IA, comprenant des articles tirés des réglementations locales applicables et des responsabilités personnelles dans l’utilisation légale et éthique des outils d’IA. Guider les apprenants pour qu’ils s’exercent à respecter les principes lorsqu’ils utilisent l’IA sans supervision.
2. **Simulation d’incidents typiques liés à l’IA et gestion des risques.** Exposer les élèves et les étudiants à des simulations d’incidents d’IA qui nuisent directement aux êtres humains ou à des risques d’IA qui menacent de nuire. Familiariser les apprenants avec les stratégies préventives et interactives permettant de s’assurer que leurs données personnelles ne sont collectées, utilisées, partagées, archivées et supprimées qu’avec leur consentement éclairé. Suggérer des conseils pour une utilisation sécuritaire de l’IA et promouvoir la sensibilisation aux réglementations qui peuvent protéger leur vie privée et leur bien-être et/ou atténuer les impacts négatifs en cas d’incidents liés à l’IA.
3. **Commentaires des utilisateurs sur les politiques des créateurs d’IA en matière de confidentialité des données.** Encourager les élèves et les étudiants à rechercher et à télécharger des exemples de politiques des créateurs d’IA en matière de confidentialité des données ; les aider à mettre à profit leurs connaissances sur les droits des propriétaires de données et les responsabilités juridiques des créateurs d’IA, pour vérifier si les politiques sont conformes aux réglementations en vigueur. S’ils découvrent une violation, leur demander de rédiger une plainte auprès des organismes de régulation et/ou une recommandation pour que le créateur d’IA améliore la conformité de ses politiques et de ses pratiques.
4. **Débattre des questions liées à la propriété des contenus générés par l’IA et des résultats des interactions entre les humains et l’IA.** Organiser un débat pour susciter la réflexion des apprenants sur la propriété des contenus créés à l’aide de l’IA. Examiner la disponibilité et l’applicabilité des réglementations sur la reconnaissance des droits d’auteur pour le contenu et les ressources générés par l’IA, et la manière dont les réglementations pertinentes reconnaissent le travail intellectuel qui intègre différents niveaux de contenu généré par l’IA.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Des paramètres et des ressources d’apprentissage non connectés, dont des feuilles de travail sur papier, des affiches et des listes de contrôle des principes éthiques.
2. Les politiques de protection de la vie privée et les réglementations en matière d’IA préalablement téléchargées, ainsi que des exemples de cas juridiques ou éthiques concernant la sécurité de l’IA, la confidentialité des données et les formes de consentement.
3. Outils d’IA disponibles localement, y compris des applications pour smartphones.
4. Outils d’IA en ligne, en particulier les plateformes contenant des algorithmes de recommandation et des générateurs de contenu.
## ⭐⭐⭐ Créer
### Éthique dès la conception (ethics by design)
> Il est attendu des apprenants qu’ils soient capables d’adopter une approche éthique pour la conception, l’évaluation et l’utilisation des outils d’IA, ainsi que pour l’examen et l’adaptation des réglementations en matière d’IA. Ils doivent être conscients que l’évaluation et la ratification de l’intention de la conception de l’IA doivent commencer dès le stade de la conceptualisation et couvrir toutes les étapes du cycle de vie de l’IA. Ils devraient en outre être capables d’appliquer certains paramètres pour évaluer la conformité d’un outil d’IA avec les règles éthiques et d’utiliser une matrice éthique prenant en compte toutes les parties prenantes pour réviser les règles d’IA et en informer l’adaptation.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Sensibiliser à l’« éthique dès la conception » et la faire comprendre.** Fournir des opportunités d’apprentissage à base de conflits afin que les élèves et les étudiants puissent appliquer un ensemble complet de principes éthiques tout au long du cycle de vie de la conception et de la création de l’IA. Guider les apprenants pour qu’ils évaluent la pertinence éthique des outils d’IA lorsqu’ils sont en cours de conceptualisation, les mesures de lutte contre les préjugés dans la collecte et l’ingénierie des données, les méthodes exemptes de discrimination pour l’entraînement à l’apprentissage automatique, les « garde-fous » centrés sur l’humain pour générer des résultats d’IA, ainsi que le test et l’audit inclusifs des outils d’IA.
2. **Développer une attitude critique à l’égard des principes d’éthique dès la conception qui sous-tendent les systèmes et algorithmes d’IA existants.** Donner aux apprenants la possibilité d’adopter une approche holistique de l’application des principes et des réglementations à l’évaluation de l’« éthique dès la conception » de systèmes ou d’outils d’IA spécifiques. Développer leur esprit critique en leur demandant de proposer des recommandations aux créateurs de systèmes d’IA pour remédier à toute violation identifiée des principes éthiques ou des réglementations, et atténuer tout préjudice causé par leurs outils d’IA.
3. **Cultiver les responsabilités sociales pour défendre l’« éthique dès la conception » dans les réglementations sur l’IA.** En s’appuyant sur une sélection de réglementations sur l’IA, guider les élèves et les étudiants pour qu’ils évaluent comment ces réglementations s’alignent sur l’approche de l’éthique dès la conception et dans quelle mesure les mesures correspondantes sont suffisantes pour surveiller et réglementer les risques éthiques typiques intégrés dans les algorithmes et les systèmes d’IA. Renforcer la sensibilisation des apprenants à leurs responsabilités sociales et leur aptitude à les assumer en les aidant à recommander des modifications dans les réglementations locales existantes ou à rédiger des propositions sur l’élaboration de réglementations visant à régir l’éthique dès la conception parmi leurs communautés.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Simuler le devoir de diligence d’un « responsable de l’éthique » dans une équipe de développement de l’IA.** Concevoir des pratiques d’apprentissage basées sur des projets, demander aux apprenants de simuler le rôle d’un responsable de l’éthique d’une entreprise d’IA, y compris la rédaction d’une liste de critères éthiques pour l’audit des étapes-clefs de la conception d’un système d’IA, et la définition des principales procédures de diligence raisonnable à suivre lors de la supervision de la sécurité et de l’éthique du système d’IA en cours de conception par une équipe ou une entreprise.
2. **Simuler l’utilisation d’un « label éthique » pour auditer des outils ou des algorithmes d’IA donnés.** Coordonner les apprenants pour qu’ils entreprennent un audit fictif de l’« éthique dès la conception » d’outils ou de systèmes d’IA sélectionnés. Donner des cours sur ce sujet et aider les élèves et les étudiants à rechercher des labels éthiques pour les systèmes d’IA (un label éthique pour les systèmes d’IA est analogue à un label nutritionnel pour les produits alimentaires). Guider les apprenants pour qu’ils construisent ou adaptent un label éthique afin de vérifier l’intention des concepteurs des systèmes et services d’IA sélectionnés, y compris la collecte d’informations au-delà de leurs déclarations publiques (par exemple, les créateurs d’une plateforme de recommandation d’achats déclarent que leur intention est d’aider les clients à trouver les produits les plus appropriés, alors que l’objectif caché peut être de rendre les utilisateurs dépendants à l’utilisation de la plateforme). Rédiger des rapports sur les résultats de l’audit.
3. **Simuler l’utilisation d’une matrice éthique pour examiner les réglementations sur l’IA et suggérer des adaptations.** Inviter les élèves et les étudiants à rechercher une matrice éthique permettant d’impliquer les parties prenantes concernées dans les réglementations sur l’IA. Les aider à élaborer une matrice éthique adaptative dont les colonnes sont constituées de principes éthiques fondamentaux et les lignes des parties prenantes concernées (par exemple, les créateurs de l’IA, les régulateurs, les déploiements institutionnels et les utilisateurs individuels). Les apprenants peuvent utiliser leur matrice pour analyser les articles pertinents d’une réglementation sélectionnée et rédiger des rapports ou des analyses comprenant des recommandations en vue d’une adaptation ou d’une itération de la réglementation. En l’absence de réglementation locale, les apprenants peuvent rédiger une proposition de création d’une nouvelle réglementation en matière d’IA, accompagnée d’un résumé des articles destinés aux parties prenantes concernées.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Paramètres et ressources d’apprentissage non connectés, y compris des feuilles de travail des tableaux sur papier ou des exemples imprimés de contrôles et de rapports de diligence raisonnable, de labels éthiques, de matrices, de politiques de confidentialité des créateurs d’IA et de réglementations sur l’IA.
2. Outils d’IA disponibles localement, y compris des applications pour smartphones.
3. Systèmes d’IA en ligne pour l’analyse éthique.
4. Sites web partageant des réglementations sur l’IA ainsi que sur des procès ou des affaires judiciaires.
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# 3️⃣ Techniques et applications de l’IA
> L’aspect « techniques et applications de l’IA » représente les connaissances conceptuelles intrinsèquement liées à l’IA et aux compétences opérationnelles associées, en relation avec des outils d’IA concrets ou de véritables tâches. Cet aspect constitue la base technique la plus importante et la plus transférable pour une compréhension et une application concrètes d’une perspective centrée sur l’humain et des principes éthiques qui y sont associés. La structure des connaissances de base et les compétences pratiques en matière de traitement des données et de programmation constitue le fondement de la capacité à concevoir et à construire des systèmes d’IA, en particulier pour les apprenants qui démontrent des intérêts et des aptitudes marqués dans ce domaine. Cet aspect, de « techniques et applications de l’IA », implique que les apprenants analysent des outils d’IA qui peuvent leur servir de modèles pour se faire une idée de la manière dont l’IA est développée, sur la base de données et d’algorithmes. Dans le même temps, ces apprenants acquerront des compétences en programmation de l’IA et renforceront la transférabilité de leurs connaissances et compétences en les appliquant dans le développement d’outils d’IA.
## ⭐ Comprendre
### Fondations de l’IA
> Il est attendu des apprenants qu’ils acquièrent des connaissances, une compréhension et des compétences de base en matière d’IA, notamment en ce qui concerne les données et les algorithmes, et comprennent l’importance des connaissances fondamentales interdisciplinaires nécessaires pour approfondir progressivement la compréhension des données et des algorithmes. Les apprenants devraient également être en mesure de relier les connaissances conceptuelles sur l’IA à leurs activités dans la société et dans la vie quotidienne, en concrétisant une perspective centrée sur l’humain et des principes éthiques via une compréhension du fonctionnement de l’IA et de son interaction avec les êtres humains.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Expliquer la définition et la portée de l’IA.** Sur la base d’exemples d’outils d’IA (par exemple pour la reconnaissance faciale, les recommandations sur les médias sociaux, l’analyse de modèles sous-jacents aux données scientifiques, les diagnostics médicaux, les voitures autonomes ou la prévision du risque de défaut de paiement), aider les apprenants à comprendre ce qu’est l’IA et ce qu’elle n’est pas ; les guider pour qu’ils trouvent et partagent des outils ayant valeur d’exemples dans les principales catégories de technologies d’IA ; expliquer les principales fonctions et techniques d’une manière adaptée à l’âge des apprenants.
2. **Acquérir et développer des connaissances conceptuelles sur la manière dont l’IA est entraînée à partir de données et d’algorithmes.** Favoriser l’abstraction par les apprenants, sur la base d’exemples, de connaissances conceptuelles sur la manière dont les modèles d’apprentissage automatique sont formés à l’aide de données et d’algorithmes ; aider les apprenants à acquérir une compréhension adaptée à leur âge des trois types d’algorithmes d’IA, à savoir l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Cela devrait inclure la manière dont les données utilisées pour les trois types d’algorithmes d’IA sont acquises et étiquetées. Réfuter les affirmations selon lesquelles l’IA automatisera la programmation des algorithmes et les humains n’ont pas besoin d’apprendre les algorithmes.
3. **Favoriser une réflexion ouverte sur l’IA et une base interdisciplinaire pour l’IA.** Permettre aux apprenants d’acquérir des connaissances appropriées sur les méthodes d’IA et les sujets de recherche tels que l’utilisation des réseaux de neurones artificiels et la différence entre l’IA forte et l’IA faible. Offrir des possibilités d’apprentissage approfondi sur les données et les algorithmes aux apprenants qui ont un intérêt et des capacités marqués pour l’IA. Guider les élèves et les étudiants pour qu’ils comprennent l’interaction entre les connaissances sur l’IA et les connaissances en Stim, en langues et en sciences sociales, et les inviter à consolider les connaissances interdisciplinaires connexes et les réflexions sur l’impact réciproque de l’IA sur les sujets connexes.
4. **Concrétiser les considérations centrées sur l’humain dans la conception et l’utilisation de l’IA.** Organiser des réflexions sur l’IA à l’aide d’outils pour donner forme à la compréhension qu’ont les apprenants de son impact sur la vie quotidienne, le travail et les relations sociétales. Souligner le rôle des humains dans les étapes-clefs du cycle de vie de l’IA (par exemple, les chercheurs, les architectes, les ingénieurs des données, les travailleurs du secteur des données, les bêta-testeurs, les régulateurs de l’éthique et de la sécurité, les spécialistes des interfaces humain-IA et les vérificateurs de la conformité des systèmes). Guider les apprenants vers une connaissance approfondie des principales questions éthiques liées à l’utilisation des données pour l’entraînement des systèmes d’IA.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Définition et portée de l’IA sur la base d’exemples.** Étudier et expérimenter des exemples d’outils d’IA (par exemple, dans le domaine médical, en utilisant l’apprentissage supervisé et la classification d’images pour le diagnostic du cancer, ou dans des contextes commerciaux, en utilisant le traitement du langage naturel et l’IA générative pour la prise de notes automatisée et la rédaction d’analyses documentaires). Sur la base d’exemples choisis, aider les apprenants à comprendre ce qu’est l’IA et ce qu’elle n’est pas, ainsi que les principales catégories de technologies d’IA adoptées dans la vie quotidienne et dans les activités économiques et sociales. Guider les apprenants pour qu’ils explorent les étapes-clefs du cycle de vie de l’IA ; le cas échéant, dessiner un diagramme du cycle pour des systèmes d’IA particuliers et indiquer les principales techniques d’IA utilisées.
2. **Apprentissage en spirale, des exemples aux concepts abstraits et des concepts aux techniques spécifiques.** Utiliser des exemples sélectionnés pour guider les apprenants dans l’abstraction de la formation d’un modèle d’apprentissage automatique, y compris les étapes de la définition du problème, de la collecte et du traitement des données, de la formation, de l’évaluation, du déploiement et de l’itération sur la base des tests et du retour d’information. Encourager le développement par les apprenants de connaissances adaptées à leur âge (et, si possible, de compétences opérationnelles de base) sur l’utilisation des techniques d’IA impliquant des ensembles de données, des algorithmes, des architectures d’IA, la mise en place d’environnements informatiques, la conception de fonctionnalités et d’interfaces, ou la planification de scénarios de déploiement.
3. **Analyse de cas d’outils d’IA innovants et d’utilisations innovantes de l’IA.** Organiser l’activité des apprenants pour qu’ils recherchent des outils d’IA potentiellement innovants et/ou des utilisations innovantes de l’IA ; les guider pour qu’ils identifient les techniques-clefs et les principales catégories d’IA utilisées dans ces applications. Aider les élèves et les étudiants à rédiger un essai argumenté ou à présenter une soutenance orale sur la mesure dans laquelle ces technologies d’IA peuvent aider les humains à innover dans leurs pratiques personnelles, leurs modèles économiques ou commerciaux, ou leurs services sociaux, et/ou sur les risques que des technologies d’IA spécifiques peuvent poser pour les principes éthiques et l’agentivité humaine.
4. **Consolider les bases multidisciplinaires de l’IA en mettant l’accent sur les mathématiques.** Sur la base de cours magistraux et de recherches basées sur des problèmes, aider les élèves et les étudiants à comprendre que les systèmes d’IA modernes sont enracinés dans les mathématiques, et que l’apprentissage des données et des algorithmes nécessite une solide maîtrise de cette discipline et un ensemble de connaissances pluridisciplinaires. Cultiver les compétences mathématiques et interdisciplinaires essentielles des apprenants pour le développement de l’IA, y compris le matériel pertinent sur l’algèbre, les probabilités et les statistiques, les structures de données et les algorithmes tels que les K « plus proches voisins », le regroupement K-moyens, la régression linéaire et les CART/arbres de décision. Cultiver les connaissances de haut niveau des élèves et des étudiants en algèbre linéaire pour la représentation de données complexes et les mathématiques matricielles, le calcul pour la rétropropagation et la descente de gradient pour la compréhension de l’apprentissage automatique et des réseaux neuronaux. Aider les apprenants à consolider et à étendre leurs autres connaissances fondamentales pluridisciplinaires, en particulier dans les domaines des sciences, de la technologie et de l’ingénierie.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Des environnements et des ressources d’apprentissage non connectés, dont des manuels, des essais, des feuilles de travail sur papier et du matériel imprimé.
2. Vidéos en ligne ou téléchargées et autres médias présentant des innovations ou des outils d’IA
3. Outils d’IA disponibles localement, y compris les applications de base assistées par l’IA installées sur les smartphones
4. Outils d’IA en ligne, par exemple créateurs d’images et/ou de vidéos, modèle d’IA générative et recommandations de vidéos sur les médias sociaux
## ⭐⭐ Appliquer
### Compétences d’application
> Il est attendu des apprenants qu’ils soient capables de construire une structure de connaissances, adaptée à leur âge, sur les données, les algorithmes d’IA et la programmation, et d’acquérir des compétences d’application transférables. Les apprenants doivent être capables d’évaluer de manière critique et d’exploiter des outils d’IA, des bibliothèques de programmation et des ensembles de données gratuits et/ou libres.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Offrir des possibilités de renforcer les connaissances et les compétences en matière de modélisation, d’ingénierie et d’analyse des données.** Offrir aux apprenants des possibilités d’apprentissage basées sur des tâches concrètes pour acquérir des connaissances et des compétences adaptées à leur âge sur les ensembles de données, notamment en appliquant des outils ou des langages de programmation, toujours adaptés à leur âge, pour acquérir, nettoyer et transformer les données dans un format approprié pour le stockage, le traitement et l’analyse des bases de données (par exemple SQL, NoSQL, SparkSQL ou Apache Flink).
2. **Offrir des possibilités d’acquérir des compétences techniques adaptées à l’âge en matière de programmation de l’IA.** Expliquer des exemples de systèmes d’IA qui utilisent différentes catégories d’algorithmes d’IA afin d’aider les apprenants à comprendre, en fonction de leur âge, les algorithmes d’IA, y compris l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement. Cela devrait inclure la manière dont ils recueillent et traitent les données, comment ils sont entraînés, comment ils fonctionnent et les types concrets d’algorithmes qui sous-tendent ces catégories. Le cas échéant, offrir aux élèves et aux étudiants des possibilités d’apprentissage basées sur des tâches afin de cultiver les connaissances méthodologiques sur les algorithmes d’IA sélectionnés.
3. **Encourager les apprenants à développer des compétences d’analyse et de synthèse pour exploiter des ensembles de données et des outils d’IA libres (open source).** Organiser l’apprentissage par problèmes pour faciliter l’acquisition par les élèves et les étudiants de compétences leur permettant d’évaluer de manière critique et d’exploiter des ensembles de données d’IA libres (par exemple MNIST, CIFAR ou ImageNet) et des outils provenant de bibliothèques d’algorithmes d’IA gratuites et/ou libres (par exemple Teachable Machine, PyTorch ou Keras) afin de résoudre des tâches réelles. En s’appuyant sur des variations de problèmes, guider les apprenants pour qu’ils pratiquent et améliorent la transférabilité de leurs connaissances et compétences sur les données et les algorithmes dans des contextes complexes.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Laboratoire sur les biais des données.** Fournir aux apprenants des échantillons de données avec et sans valeurs aberrantes, les guider pour qu’ils réalisent des expériences pratiques sur l’impact des valeurs aberrantes sur le modèle (comme dans les exemples de régression ou de regroupement). Pour la classification d’images, demander aux élèves et aux étudiants de mener une expérience sur la façon dont le déséquilibre des classes (par exemple, beaucoup plus de données dans une classe que dans l’autre) affecte les performances du modèle par classe. Accompagner les apprenants pour qu’ils acquièrent des compétences adaptées à leur âge en matière d’ingénierie des données afin d’éliminer les biais identifiables et de comparer les résultats.
2. **Cours modulaires optionnels sur mesure portant sur divers algorithmes d’IA pour soutenir l’apprentissage par cohortes.** Adapter les ensembles de données d’IA et les bibliothèques d’algorithmes d’IA gratuits et/ou à source ouverte en fonction de l’âge et des connaissances antérieures des apprenants concernés. Développer des cours modulaires optionnels sur divers algorithmes d’IA et aider les cohortes à choisir les cours qui correspondent à leurs intérêts, afin d’acquérir des connaissances méthodologiques et des compétences dans l’application des algorithmes d’IA.
3. **Hackathons sur l’IA basés sur des variantes de tâches authentiques.** Prévoir un nombre important d’heures d’apprentissage continu pour inciter les élèves et étudiants intéressés à organiser des hackathons basés sur des tâches. Concevoir une série de tâches avec des variantes pour permettre aux participants de mettre en pratique leurs compétences transférables en matière de programmation de l’IA.
4. **Démentir les affirmations selon lesquelles l’IA automatisera le codage ou que les apprenants humains n’ont pas besoin d’apprendre la programmation de l’IA.**Faciliter la recherche des apprenants sur les connaissances et les compétences professionnelles requises par la création et l’itération des systèmes d’IA, en particulier les connaissances méthodologiques de base nécessaires pour explorer des algorithmes et des méthodes d’IA plus centrés sur l’humain et plus innovants. Inciter les élèves et les étudiants à réfléchir à la manière dont l’utilisation de l’IA pour remplacer les compétences de programmation des humains conduira à une diminution du nombre de personnes acquérant ces compétences fondamentales et à une aggravation des inégalités entre ceux qui possèdent des connaissances liées à l’IA et ceux qui en sont dépourvus.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Ordinateurs avec connexion internet
2. Échantillons informatisés d’ensembles de données ou ensembles de données publiques accessibles localement
3. Applications informatiques pour la programmation de l’IA ou bibliothèques de programmation de l’IA à source ouverte accessibles localement en ligne
4. Outils d’IA informatisés ou accessibles localement en ligne.
## ⭐⭐⭐ Créer
### Création d’outils d’IA
> Les élèves et les étudiants doivent être capables d’approfondir et d’appliquer leurs connaissances et compétences en matière de données et d’algorithmes afin de personnaliser les outils d’IA existants et de créer des outils d’IA basés sur des tâches. Il est attendu des apprenants qu’ils intègrent dans l’évaluation des ressources d’IA existantes et dans le test des outils d’IA créés par eux-mêmes les principes d’une perspective centrée sur l’humain, ainsi que leurs considérations éthiques. Ils doivent également acquérir et développer les compétences sociales et émotionnelles nécessaires pour s’engager dans la création avec l’IA, y compris l’adaptabilité et les compétences complexes en matière de communication et de travail d’équipe.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Mettre au défi et activer des compétences avancées pour développer des outils d’IA basés sur des tâches.** Fournir des opportunités d’apprentissage basées sur des tâches afin que les élèves et les étudiants puissent transférer leurs valeurs, leurs connaissances et leurs compétences pour créer un outil d’IA basé sur des modèles d’IA existants ou des boîtes à outils. Soutenir leur maîtrise de compétences avancées dans l’analyse critique de la pertinence des outils d’IA existants pour des tâches spécifiques, l’évaluation de leurs besoins en matière de collecte et de traitement des données, la décision d’adopter une approche de programmation schématique (ou code bas, en anglais low code) ou de recourir à des algorithmes d’IA et à un langage de programmation, et l’exécution de la personnalisation opérationnelle et/ou de la programmation.
2. **Renforcer la créativité des apprenants en appliquant les connaissances et les compétences en IA pour personnaliser les outils d’IA et le codage.** Concevoir des tâches en rapport avec la personnalisation des outils d’IA pour résoudre des tâches authentiques. Guider les apprenants pour qu’ils acquièrent des compétences dans l’utilisation de plateformes ou de boîtes à outils de développement de l’IA, l’amélioration des ensembles de données et la modification des codes de programmation, y compris ceux basés sur des options de source ouverte ; inciter et aider les élèves et les étudiants à explorer et à tester des idées créatives sur la conception d’outils d’IA pour résoudre des variantes de problèmes.
3. **Donner aux apprenants les compétences nécessaires pour tester et optimiser les outils d’IA qu’ils ont eux-mêmes créés.** Aider les apprenants à personnaliser les méthodes et les instruments d’évaluation pour tester la robustesse et la facilité d’utilisation des outils d’IA qu’ils ont eux-mêmes créés, à apprendre à organiser des évaluations par les pairs et à partager le retour d’information, ainsi qu’à développer des compétences de collaboration en tant que cocréateurs.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Amélioration des ensembles de données et des codes de programmation pour la création d’un outil d’IA en fonction des tâches à accomplir.** Accompagner les élèves et les étudiants en vue de modifier un ensemble de données ou en créer un nouveau pour des contextes réels, en s’inspirant d’une tâche authentique telle que le suivi de la consommation d’énergie des écoles ou des ménages locaux, les prévisions météorologiques pour un lieu ou un itinéraire donné, ou le suivi d’une maladie épidémique. Enseigner et aider les apprenants à utiliser des outils de collecte automatique de données (par exemple BeautifulSoup10 pour récupérer des informations sur des pages web) ; appliquer des compétences en programmation d’IA pour nettoyer, encoder et prétraiter les données ; enfin, utiliser les données pour personnaliser des modèles d’IA ou créer des outils d’IA.
2. **Laboratoire de test des performances des applications d’IA.** Guider les apprenants dans la recherche et l’adaptation d’une matrice de performance gratuite et/ou libre (open source) pour le test des applications d’IA (par exemple, l’exactitude, la précision, le score F-1, les matrices de confusion et les courbes ROC). Laisser les élèves et les étudiants expérimenter l’utilisation d’outils adaptés pour tester la performance et la robustesse technologique de l’application d’IA élaborée, et simuler le retour d’information des utilisateurs quant au respect de l’éthique. Utiliser des outils automatisés pour générer des rapports de visualisation et résumer les recommandations sur l’optimisation de l’application d’IA.
3. **Comparer la création d’outils d’IA par la personnalisation d’ensembles de données et de codes de programmation avec la création d’applications d’IA basées sur des plateformes de développement de programmation schématisée.** Coordonner les élèves et les étudiants pour qu’ils recherchent des informations sur les étapes et les compétences requises pour créer des outils d’IA en personnalisant les ensembles de données en libre accès et les codes de programmation des boîtes à outils d’IA. Les guider pour qu’ils étudient les compétences nécessaires à la création d’applications d’IA basées sur des plateformes de développement de programmation schématisée. Organiser une discussion sur les différences entre les deux approches en termes d’agentivité humaine et de détermination humaine, d’inclusion de données provenant de communautés locales et de reflet de la diversité culturelle locale, ainsi que d’évolutivité et de réutilisation des outils résultants. Discuter de la manière de choisir entre les deux approches en fonction des besoins et des situations spécifiques.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Ensembles de données en ligne, outils d’intelligence artificielle et bibliothèques de programmation gratuits et/ou libres d’accès au niveau local.
2. Outils d’analyse de données gratuits et/ou à source ouverte accessibles localement
3. Ressources informatiques en nuage (cloud) accessibles localement, ressources informatiques hébergées localement (par exemple, le serveur d’une école) ou ressources informatiques partagées par des institutions ou des industries dignes de confiance.
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# 4️⃣ Conception de systèmes d’IA
> L’aspect « conception de systèmes d’IA » est centré sur la pensée systémique et les compétences d’ingénierie globale nécessaires à la définition des problèmes, à la conception, à la construction d’architectures, à la formation, aux tests et à l’optimisation des systèmes d’IA. Cet aspect vise à interroger l’explicabilité des systèmes d’IA et à permettre un apprentissage exploratoire pour les apprenants destinés à poursuivre d’autres programmes d’études dans ce domaine. Les élèves et les étudiants doivent également approfondir et pratiquer « l’éthique dès la conception ». Bien que la méthodologie relative à la pensée systémique, aux valeurs et aux principes éthiques centrés sur l’être humain qui y sont associés et que les connaissances et les compétences requises en matière d’IA puissent être intégrés dans chacun des autres aspects des compétences des apprenants en matière d’IA, cet aspect s’adresse cependant en priorité aux élèves et aux étudiants ayant un intérêt particulier et la volonté d’approfondir leurs connaissances et leurs compétences dans ce domaine.
## ⭐ Comprendre
### Détermination du champ d’application du problème
> Les apprenants doivent être capables de comprendre l’importance de la « définition du problème d’IA » comme point de départ de l’innovation en matière d’IA. Il est attendu d’eux qu’ils sachent examiner si l’IA devrait être utilisée dans certaines situations d’un point de vue juridique, éthique et logique ; les apprenants sont par ailleurs capables de définir les limites, les objectifs et les contraintes d’un problème avant de tenter d’entraîner un modèle d’IA pour le résoudre ; les apprenants sont également censés acquérir les connaissances et les compétences de planification de projet nécessaires pour conceptualiser et construire un système d’IA, notamment en évaluant l’adéquation des différentes techniques d’IA, en définissant le besoin de données et en concevant des indicateurs de test et de rétroaction.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Développer la pensée critique quant aux cas où l’IA ne devrait pas être utilisée.** En s’appuyant sur des exemples, aider les apprenants à développer des compétences d’analyse critique pour examiner les raisons pour lesquelles l’IA devrait ou ne devrait pas être utilisée pour relever certains défis du monde réel (par exemple, l’amélioration de la productivité institutionnelle, le développement durable des communautés, ou la précision et l’efficacité de la prise de décision humaine) en se référant aux implications humaines et environnementales. Préciser quand et dans quelles conditions l’IA ne peut pas et/ou ne doit pas être appliquée à des problèmes (par exemple, lorsque des solutions autres que l’IA offriraient les mêmes performances avec un risque éthique et un impact environnemental moindres, ou lorsque l’utilisation de l’IA affaiblirait la conscience humaine ou manipulerait les actions humaines).
2. **Favoriser l’acquisition et le renforcement des compétences en matière de définition d’un problème à résoudre par un système d’IA.** Sur la base d’un projet de simulation, soutenir l’apprentissage et la pratique de compétences permettant d’identifier et de définir un problème qui devrait et pourrait éventuellement être résolu par la construction d’un nouveau modèle d’IA (par exemple, former un modèle d’IA à une langue minoritaire afin de mieux servir sa communauté, ou construire un modèle pour le suivi automatisé des migrations dans des régions cibles). Les apprenants peuvent affiner leurs compétences analytiques en formulant des énoncés de problèmes qui peuvent aider à éviter la perte de temps et d’efforts sur des problèmes mal définis.
3. **Développer des compétences pour évaluer les besoins des systèmes d’IA en matière de données, d’algorithmes et de ressources informatiques.** Offrir aux apprenants la possibilité de développer des compétences de planification en évaluant les besoins en données, algorithmes et langages de programmation, logiciels, capacités informatiques et matériel ; étudier la faisabilité d’un projet d’IA en termes de données disponibles compte tenu des restrictions réglementaires et éthiques et des coûts totaux du traitement et de l’ingénierie des données, des capacités informatiques et du matériel nécessaires.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Simulation de l’examen des propositions de projet.** Aider l’organisation des apprenants en vue de simuler l’examen d’une proposition de projet et le processus de justification. Les propositions pourraient, par exemple, porter sur la construction ou la sélection d’un système d’IA. Mener un débat sur la question de savoir si l’IA devrait ou non être utilisée dans le projet pour résoudre le problème, en tenant compte de facteurs tels que la disponibilité de données de formation suffisantes, les implications éthiques, l’impact environnemental et la possibilité que des solutions autres que l’IA permettent d’obtenir des résultats similaires avec moins de risques. Guider les apprenants pour qu’ils prévoient une case à cocher dans cet examen.
2. **Simuler la définition du problème et la justification de la conception d’un nouveau système d’IA.** Aider les apprenants à rechercher des problèmes dans leur vie quotidienne ou dans leur communauté (par exemple, à l’école ou dans le cadre d’un travail bénévole) et à identifier un problème qui pourrait être résolu par l’IA (par exemple, l’arrosage automatique du jardin de l’école ou l’aide apportée à un grand-parent malentendant pour qu’il détecte les alarmes). Aider les apprenants à cerner et à définir le problème en anticipant les principales caractéristiques, notamment les algorithmes d’IA et les ensembles de données, et produire un énoncé de problème correspondant.
3. **Laboratoire de prétraitement des données.** En utilisant un ensemble de données de base et l’architecture d’un modèle d’IA existant, organiser des expériences sur l’entraînement du modèle basé sur des variations de l’ensemble de données (par exemple, un défi de classification d’images mystérieuses). Aider les apprenants à appliquer diverses techniques de prétraitement des données, telles que l’ajustement du codage (par exemple, l’augmentation des données, le traitement des valeurs aberrantes et l’analyse de l’asymétrie/du déséquilibre de l’ensemble de données). Les aider à entraîner le modèle sur la base des ensembles de données modifiés et observer comment le prétraitement des données affecte les performances du modèle.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Des environnements d’apprentissage non connectés comprenant des feuilles de travail et des études de cas sur papier, ou encore des impressions de prototypes ou de plans pour la conception de systèmes d’intelligence artificielle.
2. Appareils numériques avec connexion à l’internet.
3. Systèmes d’IA en ligne dûment sélectionnés.
## ⭐⭐ Appliquer
### Conception de l’architecture
> Les élèves et étudiants doivent être capables de cultiver des connaissances méthodologiques et des compétences techniques de base pour configurer une architecture évolutive, maintenable et réutilisable pour un système d’IA couvrant des couches de données, d’algorithmes, de modèles et d’interfaces d’application. Il est attendu des apprenants qu’ils développent les compétences interdisciplinaires nécessaires pour exploiter les ensembles de données, les outils de programmation et les ressources informatiques afin de construire un prototype de système d’IA. Il est notamment attendu d’eux qu’ils appliquent des valeurs humanistes et des principes éthiques approfondis dans leur configuration, leur construction et leur optimisation.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Étayer l’acquisition de connaissances méthodologiques et de compétences techniques sur l’architecture de l’IA.** Permettre aux apprenants d’acquérir et de mettre en pratique les compétences techniques et opérationnelles nécessaires pour évaluer une variété d’architectures d’IA dans le but de choisir une solution appropriée sur la base d’un énoncé de problème défini, tout en prenant en compte les options à sources ouvertes (open source). Fournir des opportunités d’apprentissage fondées sur des projets pour soutenir leur acquisition de connaissances méthodologiques sur la configuration d’un prototype d’architecture d’IA comprenant une structure de données anti-biaisée, un modèle d’IA économe en énergie pour minimiser l’impact négatif sur l’environnement, la conception centrée sur l’humain pour la performance et les services, et des mesures pour tester et améliorer la maturité de la configuration.
2. **Soutenir l’élaboration des compétences techniques avancées et des compétences en gestion de projet nécessaires à la construction d’un système d’IA.** Offrir des possibilités d’apprentissage par projet pour aider les apprenants à acquérir et à appliquer les compétences techniques interdisciplinaires requises par la construction d’un prototype de système d’IA conçu pour une tâche spécifique simple (par exemple, un chatbot imitant les réponses d’un enseignant expérimenté). Explorer l’exploitation et la normalisation des ensembles de données, l’assemblage des ressources informatiques virtuelles, ainsi que la sélection et l’amélioration des modèles d’IA (par exemple, l’optimisation des hyper-paramètres). Guider les élèves et les étudiants pour simuler la formation d’un modèle d’apprentissage automatique, y compris l’utilisation pratique des ressources informatiques et l’appel de données pour former les modèles sur la base des ensembles de données sélectionnés et prétraités. Concevoir et organiser des opportunités pour que les apprenants acquièrent des compétences en gestion de projet, notamment en équilibrant la portée des systèmes d’IA avec les ressources disponibles, en coordonnant la division et le partage des responsabilités, enfin en évaluant de manière critique et en exploitant les ressources d’IA.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Simuler l’évaluation de cadres et de composants pour la configuration architecturale de l’IA.** Sur la base de l’énoncé du problème et de l’étude de faisabilité, aider les apprenants à évaluer une variété de cadres pour les architectures d’IA (par exemple TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn). Simuler l’évaluation et la sélection de solutions pour les composants de l’architecture (par exemple, la couche de données, la couche d’algorithmes, la couche de modèles d’IA et la couche d’interface) sur la base du cadre sélectionné. Configurer un prototype d’architecture comprenant les ensembles de données, les outils algorithmiques, le modèle d’IA et les ressources informatiques nécessaires, la conception des principales fonctionnalités et de l’interface, ainsi que les plans de déploiement. Guider les apprenants pour qu’ils partagent la configuration au moyen d’abstractions telles que des organigrammes, des diagrammes ou du pseudo-code.
2. **Simuler l’exploitation des ressources pour construire un système d’IA.** Aider les apprenants à construire un système d’IA simulé sur la base de dispositifs informatiques hébergés localement ou de plateformes d’informatique en nuage (cloud) accessibles localement (par exemple Hadoop ou Spark), ainsi que de systèmes d’exploitation (par exemple GNU) et de logiciels nécessaires à l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique. Guider les étudiants dans la recherche de compromis entre les coûts et les besoins en capacité de calcul, et entre la robustesse des modèles d’IA et leur impact sur l’environnement, dans le but d’optimiser l’efficacité et de minimiser le gaspillage des ressources de calcul. Simuler l’amélioration de l’architecture, y compris l’optimisation des hyper-paramètres et/ou le réglage fin des modèles d’IA existants pour résoudre des problèmes simples (par exemple, l’apprentissage par transfert au-dessus d’un modèle préexistant, ou l’application de nouveaux réseaux neuronaux ou de modifications non triviales à des modèles de base). S’entraîner à utiliser les ressources informatiques et les données d’appel pour former des modèles d’apprentissage automatique basés sur les ensembles de données sélectionnées et prétraitées.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Vidéos et indicateurs montrant comment mener des évaluations éthiques et techniques des modèles d’IA.
2. Exemples de systèmes d’intelligence artificielle sur ordinateur ou accessibles localement en ligne.
3. Échantillons informatisés d’ensembles de données ou ensembles de données publiques accessibles localement.
4. Applications informatiques pour la programmation de l’IA ou bibliothèques de programmation de l’IA à source ouverte accessibles localement en ligne.
5. Ressources informatiques en nuage (cloud) hébergées localement ou à source ouverte et autres ressources partagées par les institutions par l’intermédiaire de plateformes en nuage.
## ⭐⭐⭐ Créer
### Itération et retour d’information
> Les élèves et les étudiants doivent améliorer et appliquer leurs connaissances interdisciplinaires et leur maîtrise des méthodes pratiques pour évaluer l’adéquation sur le plan humaniste et la robustesse sur le plan méthodologique d’un modèle d’IA et son impact sur les utilisateurs individuels, les sociétés et l’environnement. Ils devraient être capables d’acquérir des compétences techniques adaptées à leur âge pour améliorer la qualité des ensembles de données, reconfigurer les algorithmes et améliorer les architectures en fonction des résultats des tests et de la rétroaction. Ils devraient être capables d’appliquer une perspective centrée sur l’humain et des principes éthiques dans la simulation de la prise de décision sur le moment où un système d’IA devrait être arrêté et sur la manière dont son impact négatif peut être atténué. On attend également d’eux qu’ils cultivent leur identité de cocréateurs au sein de la grande communauté de l’IA.
#### 🎯 OBJECTIFS DU PROGRAMME
1. **Développer les compétences pour faire la critique des systèmes d’IA.** Offrir aux élèves et aux étudiants des possibilités d’apprentissage par projet afin qu’ils mettent en pratique leurs compétences pour tester de manière critique la robustesse technologique et critiquer la pertinence éthique d’un système d’IA en vérifiant si le modèle renforce les capacités, l’action et la conscience humaines ou au contraire les affaiblit – en vérifiant le degré d’explicabilité et de protection de la confidentialité des données, en mesurant les performances du système d’IA, et en étudiant les réactions des utilisateurs pour évaluer son impact sociétal et environnemental au sens large du terme.
2. **Soutenir l’acquisition de compétences techniques et de responsabilités sociales dans l’optimisation, la reconfiguration ou l’arrêt d’un système d’IA.** Proposer des activités de simulation aux apprenants pour qu’ils comprennent la responsabilité sociale de l’entreprise et acquièrent des compétences interdisciplinaires pour prendre des décisions sur l’itération d’un système d’IA sur la base des résultats des tests et du retour d’information des utilisateurs. Les activités devraient impliquer le développement des compétences techniques des apprenants pour trois scénarios possibles : (1) optimisation : optimisation des ensembles de données, des algorithmes, du modèle, des fonctionnalités de conception et/ou de l’interface ; (2) reconfiguration : réexamen de la définition du problème et reconfiguration du système d’IA ; (3) arrêt : lorsqu’il est prouvé que le système d’IA viole les droits humains ou nuit aux groupes vulnérables, les élèves et les étudiants devraient apprendre à prendre la décision d’arrêter le modèle d’IA et de mettre rapidement en place des stratégies de remédiation.
3. **Favoriser l’identité des apprenants en tant que cocréateurs à l’ère de l’IA.** Guider les élèves et les étudiants pour qu’ils assument pleinement leurs responsabilités en tant que cocréateurs d’outils d’IA et « pilotes » de la conception de la prochaine génération de technologies d’IA. Développer leur sentiment d’appartenance à la grande communauté de l’IA et les encourager à analyser de manière critique les impacts à long terme des systèmes d’IA sur les relations sociales et les comportements individuels, en s’appuyant sur des expériences réelles de conception et de construction de systèmes d’IA. Discuter de la manière dont les réglementations ou les politiques devraient être adaptées ou créées pour améliorer la gouvernance de l’IA.
#### 🎓 MÉTHODES PÉDAGOGIQUES RECOMMANDÉES
1. **Simuler le test de performance d’un système d’IA.**Accompagner les élèves et les étudiants pour qu’ils utilisent des mesures adaptées afin de déterminer si un modèle d’IA renforce ou affaiblit les capacités, l’agentivité et la conscience humaines, et évaluer le degré d’explicabilité de sa méthode. Adapter les mesures de performance de l’apprentissage automatique et les outils de visualisation associés, y compris les options libres (par exemple, le score F1 (indicateurs d’évaluation) dans l’apprentissage automatique, les matrices de confusion et les courbes ROC) pour mesurer la performance du système d’IA. Concevoir et appliquer des méthodes de recherche (par exemple, collecte de données de marché qualitatives et quantitatives adaptées à l’âge), y compris le retour d’information des utilisateurs finaux (par simulation), afin d’étudier les implications sociétales et l’impact sur l’environnement de l’adoption du modèle d’IA. Synthétiser les résultats et les présenter sous forme visuelle.
2. **Simuler la prise de décision professionnelle des ingénieurs en IA sur l’itération d’un modèle d’IA.**Coordonner les élèves et les étudiants pour qu’ils jouent le rôle d’ingénieurs en IA afin d’intégrer et d’interpréter les résultats du retour d’information, en tenant compte à la fois de la conception du système d’IA et de la responsabilité sociale de l’entreprise. Prendre une décision appropriée parmi plusieurs choix concernant l’itération du modèle d’IA : (1) optimisation, lorsque la définition du problème est validée et que les ensembles de données, les algorithmes, le modèle d’IA ou les interfaces doivent être optimisés ; (2) reconfiguration, lorsque des défauts fondamentaux sont découverts via des tests et/ou un retour d’information des utilisateurs concernant la définition du problème et/ou la configuration de l’architecture ; ou (3) arrêt, lorsqu’il est prouvé qu’un modèle d’IA viole les droits humains ou porte préjudice à des groupes vulnérables. Aider les apprenants à acquérir des compétences techniques pour l’optimisation et la reconfiguration, et apprendre à négocier et à prendre des décisions sur l’arrêt du modèle d’IA et sur les stratégies de réparation possibles.
3. **Engagement avec les communautés de créateurs d’IA.**Faciliter l’adhésion des apprenants motivés à des communautés locales ou en ligne de cocréateurs d’IA. Les encourager à participer à des discussions en ligne ou au développement collaboratif d’outils d’IA, et à partager des ensembles de données en libre accès et des exemples d’algorithmes ou d’outils d’IA.
#### 🦿 ENVIRONNEMENTS D’APPRENTISSAGE
1. Outils d’IA en ligne accessibles localement, gratuits et/ou libres, y compris des outils d’analyse de données et des bibliothèques de programmation.
2. Ressources informatiques en nuage hébergées ou accessibles localement.
3. Outils téléchargés et adaptés pour l’audit éthique et le test de performance des modèles d’IA.
4. Accès aux réglementations applicables en matière d’IA ou aux cadres de gouvernance.
5. Plateformes de collaboration en ligne accessibles localement pour favoriser le partage des ressources, l’apprentissage par les pairs et la conception ou la création collaboratives d’outils d’IA (par exemple, GitHub, arXiV ou des forums de discussion).Langage du code : Markdown (markdown)(nombre de mots = 12520 / nombre de tokens ≃ 18713)
☝️ Note : pour estimer le nombre de tokens en fonction de l’outil que vous utilisez, vous pouvez passer par des générateurs comme : https://gptforwork.com/tools/tokenizer
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