Simulation d’une méta-réflexion sur une analyse croisée : APC + IA

Dans ce partage, nous allons croiser plusieurs sujets que nous allons démonstrativement tenter d’analyser, combiner et transformer avec l’assistance d’une IA générative, ici, en l’occurence, NotebookLM, qui semble tout à fait appropriée à la tâche.

De quels sujets plus ou moins brûlants dans l’actualité qui nous concerne, allons-nous discuter ?

1. l’approche par compétence (APC)
2. l’intelligence artificielle…
3. la « réflexivité » et le « méta » simulé

Conformément à une étude récente du MIT, nous allons procéder à une utilisation complémentaire et progressive de l’usage de l’IA pour nous assister dans notre démarche d’analyse croisée.

Développons maintenant l’exemple.

Étape 1️⃣ : recherche et collecte humaine préliminaire sur l’APC

Nous partons d’abord d’une recherche préliminaire humaine et manuelle via un moteur de recherche internet quelconque et en collectant les principaux documents de références que nous estimons pertinents pour notre étude.

Afin de balayer large dans les sources pour nourrir une forme de diversité et d’objectivité, nous collectons 10 documents PDF que nous avons lu attentivement au gré de notre recherche via internet. Au passage, nous demandons une liste propre de ces sources :

Nombre total de pages à consulter : 23 + 48 + 10 + 31 + 52 + 4 + 19 + 8 + 34 + 9 = 238 pages
Estimation du temps de lecture à raison de 2 min par page : 476 min soit 7 heures et 56 minutes

Étape 2️⃣ : synthèse, analyse et génération de « deep dive » (i.e., immersion profonde…?)

Nous fournissons ces 10 documents soit 238 pages à NotebookLM qui les analyse et découpe en petit morceaux pour en faire des connexions dans tous les sens en seulement quelques secondes et générons un Résumé audio de type immersion en profondeur à partir de ces sources pour avoir une idée globale et comparer relativement à ce que nous avons retenu de nos 8h de lecture.

Étape 3️⃣ : extension et découverte de sources complémentaires

À partir de là et toujours dans le même notebook, nous pouvons utiliser la fonction Discover et demander une extension des sources sur la même thématique de l’APC, BCC, formation, enseignement supérieur, etc. La qualité des résultats dépendra notamment de la qualité de la demande et pourra varier pour fournir ultimement une dizaine de sources complémentaires à consulter et/ou sélectionner pour les ajouter au corpus, ou non.

Nous pouvons ainsi demander, par exemple, un format « débat » pour dynamiser un peu la réflexion tout en incluant ces nouvelles sources.

En raison d’un oubli de sauvegarde de la note, la liste propre formatée des sources additionnelles a été perdue, à défaut, le lien de partage du notebook final complet ayant servi à la génération de ces audios est fourni : https://notebooklm.google.com/notebook/45a60804-cbc3-4de0-9b70-867242906948

Étape 4️⃣ : extension des sources avec le croisement thématique APC + IA

Ici, nous complétons notre première vingtaine de sources sur l’APC avec des sources que l’on aura sélectionné et ajouté dans la liste du notebook ou bien en utilisant la fonctionnalité « Discover » avec une requête précise pour venir compléter cette réflexion « APC » avec des éléments relatifs à l’IA en Formation. En l’occurence, nous avons utilisé « Discover » (ce qui nous permet de constater au passage que certaines de ces sources, sous d’autres formes, sont des éléments relayés via la Veille de la plateforme ObsiaFormation) :

Et puis enfin, nous terminons (parce que nous pourrions continuer indéfiniment, jusqu’à 50 sources de 500 000 mots chacune et/ou la limite de génération de 3 audios par jour avec la version « c’est-toi-le-produit »…) avec la génération d’un Résumé audio, au format « deep dive » (encore, mais afin de mieux mettre en valeur les connexions entre les sujets et sources nouvelles à croiser), pour conclure avec perspective et prospective en croisant APC et IA.

Et voilà !

Qu’avons-nous fait ?

En apparence, il s’agit simplement d’un processus en quatre étapes :

1. collecte humaine de sources sur l’APC ;
2. lecture attentive et appropriation personnelle ;
3. extension des sources, croisement APC + IA ;
4. exploitation de NotebookLM pour générer résumés, audios, débats et connexions parfois inattendues.

Dit ainsi, tout semble cadré. Pourtant, ce qui ressort surtout, c’est que ce processus reste ouvert, reproductible et même perfectible. Peut-être que toute personne — étudiante, enseignante, curieuse — pourrait suivre la même démarche et en tirer un résultat différent. Peut-être aussi que ce protocole n’est pas seulement une méthode, mais un prétexte pour observer comment nous travaillons, doutons, corrigeons… et comment une IA peut y participer.

Et quel rapport avec la méta-réflexion ?

C’est sans doute ici que le terme prend du sens. Nous n’avons pas seulement appris quelque chose sur l’APC et sur l’IA. Nous avons surtout prêté attention à la manière dont nous avons appris, aux médiations que nous avons utilisées, aux biais et aux hasards rencontrés en chemin. Une IA peut relier des morceaux de savoirs épars, mais c’est à nous de décider si ces liens nous semblent justes, utiles ou trompeurs.

Le processus en quatre étapes devient alors une sorte d’illustration de ce que pourrait être une méta-réflexion : un mouvement par strates successives, où chaque étape laisse une trace — lecture humaine, synthèse personnelle, recomposition par l’IA, puis extension et discussion. L’IA joue ici le rôle d’objet intermédiaire, un médiateur qui matérialise nos allers-retours réflexifs et nous donne la possibilité de voir notre pensée se construire en couches.

La temporalité joue aussi un rôle : ce travail n’est pas instantané, et c’est tant mieux. Pendant que l’IA traite les documents, nous avons la possibilité de nous arrêter, de laisser infuser, de prendre un café. Cette respiration est précieuse : elle nous rappelle qu’apprendre demande du temps, même quand l’outil promet la vitesse.

Et puis, il y a ces moments de sérendipité : un détour imprévu, une “hallucination” étrange, une source découverte par hasard. On peut sourire de ces écarts, mais ils ouvrent aussi des pistes inattendues. Que donnerait la comparaison de cinquante personnes suivant exactement ce même protocole ? Sans doute cinquante manières singulières de penser, autant de petites fenêtres sur la diversité des approches.

En fin de compte, cette « simulation » met surtout en lumière une question plus large : comment réfléchir avec une IA, sans lui abandonner le fil de notre pensée ? Comment accueillir ses propositions comme des invitations, pas comme des vérités ? Ce questionnement ne vise pas à clore le débat, mais à inviter à le poursuivre, à plusieurs, en acceptant que la réflexion soit toujours partielle, située et, peut-être, féconde justement parce qu’elle ne se termine jamais vraiment.

Pour aller plus loin, lire aussi :

Repenser l’IA dans l’éducation : mise en évidence du défi métacognitif – ObsiaFormation

Nous relayons cet article scientifique intitulé « Rethinking AI in Education: Highlighting the Metacognitive Challenge » (2025), signé par Ilya Levin, Michal Marom et Andrei Kojukhov proposant une vision ambitieuse de l’intégration […]

Lire la suite

observatoire-ia-formation.univ-amu.fr

Dernière mise à jour il y a 2 semaines