Partagé par IA en formation : modalités « text-to-image » & « image-to-text »
L’essor des outils d’IA transforme les pratiques pédagogiques, offrant de nouvelles façons d’enseigner et d’apprendre. Cette capsule explore deux modalités, « text-to-image » et « image-to-text », qui sont désormais utilisables dans les interfaces de la plupart des chatbots grand public.
La modalité « image-to-text » d’une IA permet d’analyser et d’interpréter une image pour en extraire un texte donnant une interprétation sémantique. Elle offre de nouvelles possibilités en matière d’accessibilité, de prise de notes automatisée et d’analyse de contenu visuel. Cette approche ouvre des perspectives pour les étudiants, en particulier pour l’auto-formation : ils peuvent mieux comprendre et exploiter des ressources visuelles pédagogiques.
Mais les IA génératives peuvent aussi créer des images à partir de descriptions textuelles. Cet outil permet d’illustrer des concepts, de stimuler la créativité et d’adapter les contenus aux besoins des apprenants. Il offre ainsi un support visuel puissant pour enrichir l’enseignement et favoriser l’engagement des étudiants. (Les générations d’illustrations scientifiquement alignées ne sont, pour l’instant, pas convaincantes.)
À travers cette exploration, nous mettrons en lumière les potentialités pédagogiques de ces outils, tant pour l’enseignant que pour l’étudiant, et la manière dont ils peuvent enrichir l’expérience d’apprentissage.
Optimiser ses interactions avec l’IA : techniques du prompt
L’efficacité des outils d’IA générative repose en grande partie sur la manière de formuler les prompts (on parle aussi d’invite). Cette capsule explore les techniques du prompt, essentielles pour obtenir des réponses précises et adaptées à ses besoins.
Dans une première partie, nous présenterons les règles fondamentales du prompt : comment formuler une demande claire et détaillée, préciser le contexte et structurer l’information pour guider l’IA vers une réponse pertinente. Comprendre ces principes permet d’améliorer la qualité des interactions et d’exploiter pleinement le potentiel des IA génératives.
La deuxième partie se concentre sur une approche avancée : l’optimisation du prompt directement dans l’interface du chatbot. L’IA peut en effet être utilisée pour générer elle-même un prompt plus efficace, en affinant les spécifications fournies par l’utilisateur au fil de la conversation. Cette technique permet de maximiser la pertinence des réponses et d’adapter l’IA à des besoins plus complexes.
