Face à la multitude de possibilités d'usages de l'IA en éducation et aux problématiques que cela soulève, une FAQ a été élaborée dans le but d'éclairer les enjeux éducatifs et de donner des pistes de réponse aux questions que pose l'usage de l'IA dans certains gestes pédagogiques.
La FAQ IA en éducation aborde 4 sujets : le fonctionnement de l'IA, l'accompagnement des élèves, l'enseignement et les bonnes pratiques d'utilisation.
L'IA générative est un type d'intelligence artificielle. Dans le quotidien, elle se présente souvent sous la forme d'un agent conversationnel – appelé chatbot – qui permet de dialoguer avec l'outil. Sur la base d’une demande plus ou moins précise de l’utilisateur ou de l’utilisatrice, les outils d’IA générative sont capables de produire, modifier et analyser du texte, des images, des sons (musiques, voix, etc.), des présentations, des vidéos et bien d’autres documents numériques. L’utilisateur ou l’utilisatrice peut ainsi interagir avec un agent conversationnel pour lui demander de répondre à toutes sortes de questions (technologiques, sociologiques, psychologiques, médicales, de recherche, de loisirs, etc.) et de générer, analyser ou reformuler toutes sortes de contenus numériques. Lorsque l'utilisateur ou l'utilisatrice délègue une tâche à un outil d'IA générative, il ou elle manque l'occasion de l'exercer et, à terme, ses propres compétences risquent de s'affaiblir.
Pour les élèves, vu la puissance de tels outils, il est tentant de vouloir leur déléguer travaux et devoirs. Il appartient ainsi aux écoles et équipes pédagogiques de leur faire comprendre qu'elles et ils doivent être capables de réaliser seuls certaines tâches, dont la finalité consiste bien à renforcer leurs apprentissages, à développer leurs compétences et non à juste obtenir des productions pour elles-mêmes.
Les outils d'IA générative ont été entrainés (cet entrainement est appelé apprentissage automatique) sur une énorme quantité de données tirées d’Internet (donc publiques mais pas forcément libres de droits), notamment des textes, des images, des sons ou des vidéos. Après avoir terminé cet entrainement, l'outil est capable de générer des contenus en imitant ce qu’il a pu voir pendant son entrainement, en suivant les options les plus probables. Chaque contenu généré par un tel outil peut ainsi varier pour une même demande. Au vu du caractère probabiliste de tout traitement d'une demande, il n'est pas possible aujourd'hui de fournir une trace de la manière dont l'IA générative parvient à la réponse qu'elle donne.
Face aux grandes variations possibles dans les réponses d’un outil d’IAg, les élèves doivent faire preuve de jugement critique pour pouvoir en évaluer la fiabilité et la pertinence. Ainsi, mieux saisir le fonctionnement général des outils d’IAg contribue à faire comprendre aux élèves l’importance de renforcer leur esprit critique et de développer des usages au service de leurs apprentissages.
Les contenus générés par l’outil se basent sur les nombreuses données utilisées lors de l'entrainement des modèles. Les données plus récentes publiées sur Internet après l’entrainement ne sont donc pas prises en compte sans une mise à jour des modèles. De plus, les données utilisées pour l’entrainement n’ont pas toujours été triées et vérifiées, ou ne reflètent pas toujours la richesse des cultures minoritaires. Ainsi, trois facteurs principaux peuvent affecter la fiabilité et la qualité des réponses générées par un outil d'IAg, étant entendu qu’il n’a aucune conscience ou regard critique sur ce qu’il produit :
Comme les données d'entrainement contiennent aussi des informations erronées, l'outil d'IA risque de reproduire des réponses fausses ou des stéréotypes et préjugés présents dans ces données.
Comme l'IA choisit systématiquement les mots ou les idées probables, elle a tendance à produire des résultats uniformes sur un sujet donné, lesquels ne reflètent ni la pluralité des points de vue ni la diversité culturelle.
Comme l’outil d’IAg est conçu pour donner des réponses quelle que soit la question posée, la réponse fournie peut être totalement inventée ou non pertinente pour le sujet traité.
Puisque les contenus générés par un outil d’IAg peuvent présenter des erreurs, des imprécisions ou des stéréotypes avec une vraisemblance trompeuse, le risque est qu’il se crée chez les élèves un sentiment de confiance indu. L’école doit devenir le lieu privilégié pour construire un niveau de confiance limité dans les réponses générées et pour apprendre à en douter suffisamment, afin que le besoin de vérification devienne un automatisme.
L'outil d'IAg produit un contenu qui vise à répondre de la manière la plus vraisemblable possible à ce qu’on lui demande. Elle imite ce qu’aurait pu répondre un humain, ce qui donne l’impression qu’elle réfléchit ou pense, alors que ce n’est pas le cas. Elle n’a aucune conscience du monde extérieur ni aucune notion de vérité ou de réalité : elle élabore ses réponses uniquement sur la base de calculs probabilistes faits sur les données reçues pendant son entrainement.
De même que l'IA est capable de traiter de grandes quantités de données ou de générer des textes en quelques secondes, elle semble aussi vouloir imiter d'autres capacités, telles que l'esprit critique, la réflexion, la créativité ou l'intelligence émotionnelle, qui restent cependant propres à l’être humain.
Le danger majeur réside notamment dans le décalage entre la forme et le fond : l’IA peut générer des contenus faux ou biaisés avec une telle fluidité et sans la moindre marque de doute, qu’elle induit naturellement une confiance excessive chez l’humain, encore plus chez les enfants et les jeunes. Le rôle crucial de l’école est précisément de déconstruire cette illusion de vérité en apprenant aux élèves que la qualité rédactionnelle ne garantit pas l’exactitude des faits. Ce faisant, il s'agit aussi de renforcer leur confiance dans le discours des enseignantes et enseignants.
Pour aller plus loin : Ma vie avec l'IA (RTS)
L’impact écologique de l’IA générative est double. D’une part, la phase d’entrainement des modèles exige des calculs massifs, ce qui consomme beaucoup d’énergie, d’eau et d'autres ressources, comme des métaux rares. L'entrainement d'un grand modèle de langage comme GPT-4 est estimé avoir consommé environ 50 à 100 GWh, ce qui équivaut à la consommation annuelle de plusieurs milliers de foyers (Rapport The Shift Project, 2025).
D’autre part, chaque requête utilisateur consomme bien plus qu’une recherche d’information classique sur internet (7 à 30 fois plus d’énergie, RTS Éducation, Est-ce que l'IA est écolo ?).
Les moteurs de recherche dits « augmentés » rendent ces requêtes encore plus énergivores, car lorsqu'ils semblent fournir une simple réponse synthétique, ils déclenchent en réalité une génération de texte par IA en parallèle de la recherche d'indices. Or, comme ces moteurs intègrent de plus en plus de réponses automatiques, la probabilité d'utiliser une intelligence artificielle sans même en avoir conscience ou l'avoir explicitement demandé est croissante.
Les serveurs permettant la puissance de calcul chauffent et doivent être refroidis en permanence, généralement par une énorme quantité d'eau. Cette eau est évaporée en grande partie et le peu qui reste doit être traité pour être restitué dans les eaux environnantes. À titre d'exemple, la consommation d'un grand centre de données construit spécifiquement pour les besoins de calcul de l'utilisation des outils d'IAg est estimée en moyenne jusqu'à 20 millions de litres d'eau par jour pour refroidir ses serveurs, ce qui équivaut à la consommation d’une ville de plusieurs dizaines de milliers d'habitants (Le Goff, 27 mai 2026, The Conversation).
Dans toute décision d’utiliser ou non des outils d'IAg, ces paramètres environnementaux devraient être pris en compte : développer une sobriété numérique passe par la sensibilisation à ces enjeux et par la promotion d’une utilisation réfléchie et mesurée des outils d’IAg, autant pour les élèves que pour les enseignantes et enseignants.
La prise de conscience du cout environnemental et humain du développement et de l’usage d’outils d’IAg questionne la possibilité de disposer d'outils plus éthiques, en particulier pour dépasser les aspects suivants :
La désinformation : la reproduction de biais et de stéréotypes présents dans de nombreux modèles de langage, ainsi que la production et la diffusion de contenus faux mais hautement crédibles sont susceptibles d’influencer des publics vulnérables (en particulier les personnes mineures, peu formées à l'IAg ou en détresse psychique) ;
L'atteinte à la vie privée : la protection des données et de la vie privée des utilisateurs et des utilisatrices n'est parfois pas respectée. L'exploitation de leurs données livrées lors d'une interaction avec l'outil peut mener à des productions de contenus falsifiés (par exemple, impliquant des personnes réelles non consentantes – comme dans le revenge fakeporn). De plus, des usages excessifs peuvent avoir de lourdes conséquences sur certaines personnes (par exemple, l'illusion d’intimité provoquant un attachement pour des machines) ;
La propriété intellectuelle : les modèles d’IAg sont entrainés sur des milliards d’œuvres (textes, images, musiques), parfois sans le consentement ni la rémunération de leurs auteurs et autrices. Les données d'entrainement devraient être sélectionnées en respect du droit d'auteur ;
L'équité : les versions payantes des outils d'IAg étant souvent les plus performantes, elles engendrent potentiellement des inégalités entre les personnes qui ont les moyens d'acheter une licence et celles qui utilisent la version basique gratuite ;
Le cout humain : le travail de personnes au statut précaire pour étiqueter les données (suppression notamment des images violentes ou pornographiques) lors de la phase d'entrainement et corriger les erreurs de la machine pour améliorer la précision des réponses fournies par l'IAg est largement invisibilisé et peut provoquer parfois de graves séquelles psychiques ;
Les enjeux démocratiques : la concentration de pouvoir en faveur de quelques grandes entreprises (réunies sous la nouvelle appellation MANGOS – Meta, Anthropic, Nvidia, Google, OpenAI, SpaceX) comporte un risque pour les démocraties quant à la maitrise et la diffusion de l'information. De plus, l'intégration d'IA dans divers logiciels peut tendre à déresponsabiliser des acteurs et actrices humains, au profit de décisions automatisées opaques (sélection de CV, armes autonomes, décisions administratives, etc.).
Ainsi se développent de nouveaux outils entrainés sur des données bien sélectionnées et libres de droits. Ils doivent de plus être paramétrés pour proposer des réponses moins orientées ou pour éviter des incitations inadéquates. Il s'avère donc essentiel pour l'École de bien choisir les outils qui seront proposés aux élèves, de leur apprendre les précautions d'usage nécessaires et les critères de qualité pour un choix éclairé d'outils d'IAg.
Les conditions d’utilisation de la plupart des outils d'IA générative grand public fixent l'âge minimum à 18 ans pour une utilisation sans autorisation parentale, et à 13 ans avec autorisation parentale ou supervision. Les élèves de l’école obligatoire ne sont donc en principe pas autorisés à utiliser seuls ces outils grand public. Des versions plus sécurisées ou des solutions institutionnelles souveraines, hébergées en Suisse et conformes à la loi suisse sur la protection des données, sont plus adaptées au contexte scolaire : leur usage doit se faire via des activités pédagogiques spécifiques et toujours sous la supervision d’une enseignante ou d’un enseignant.
Au-delà de l'âge légal, mettre trop tôt les outils d’IAg dans les mains des élèves risque de les exposer à des informations inappropriées ou incorrectes sans qu'elles et ils disposent des connaissances et stratégies nécessaires pour confronter, vérifier et réfuter les contenus générés, ni possibilité d'identifier d'éventuels biais. Mais, plus encore, le risque est de se reposer excessivement sur l'IAg, sans développer ses propres connaissances et compétences, notamment celles d'analyse et de réflexion critiques, ou encore d’expression créative. L'habitude de déléguer certaines fonctions intellectuelles entraine potentiellement une « dette cognitive », une forme de désapprentissage de telles fonctions. Le rôle du corps enseignant est ainsi essentiel pour cibler les objectifs et les apprentissages attendus afin de prendre conscience, lors du recours à un outil d’IAg, des fonctions intellectuelles que les élèves lui délèguent.
Un renforcement des précautions d'usage, de l’esprit critique et plus largement de l’éducation aux médias sont donc de mise pour assurer un usage réfléchi et responsable des outils d'IAg. Des séquences pédagogiques pour le cycle 3 sont à disposition des cantons romands pour soutenir l’apprentissage et aborder les limites et les biais des IA génératives.
Au secondaire II, les élèves ont la possibilité d’utiliser les outils d’IAg de manière de plus en plus autonome, tout en respectant les indications institutionnelles inscrites par exemple dans une charte numérique. Cet usage autonome requiert une plus grande responsabilité et la capacité de cerner elles et eux-mêmes les tâches à déléguer à l’outil pour éviter la dette cognitive.
L'IA générative ne se substituera jamais au rôle de l'enseignant ou de l'enseignante, qui reste central par l’apport de contenus vérifiés et critiqués, mais aussi et surtout, dans la relation humaine et pédagogique avec ses élèves et dans la qualité des gestes professionnels, pour motiver les élèves dans leurs apprentissages et pour asseoir l'importance de l'effort. Néanmoins, le rôle du corps enseignant doit évoluer avec l'émergence de ces outils toujours plus utilisés et doit accompagner les élèves dans l’acquisition des apprentissages de base, dans le développement d'un esprit critique et notamment dans leurs stratégies d'apprentissage, en évitant qu'elles et ils ne prennent des raccourcis faisant appel à l'IA générative pour produire, par exemple, un simple texte.
Les outils d'IAg offrent en effet un raccourci simple et facile pour les élèves. Face à ce risque, il est important de concevoir les activités en tenant compte de ce paramètre et de responsabiliser les élèves quant à leurs apprentissages. Tout apprentissage exige un effort cognitif et de la motivation : le développement de bonnes pratiques favorisant une utilisation des outils d’IA générative au service de l’apprentissage devient central.
Cela dépend du travail demandé, du contexte scolaire, des consignes données par l'institution ou le corps enseignant, ainsi que de l'utilisation faite des outils. Un outil d'IA générative peut être utilisé pour assister l'élève dans ses apprentissages, l'important étant que l'objectif visé soit clair.
C'est lorsqu'il s'agit de démontrer un apprentissage que tricher avec des outils d'IAg peut apparaitre : présenter comme sien un travail qui a été conçu entièrement ou partiellement par l'IA est considéré comme de la triche, et en raison du risque de plagiat, cela peut même se traduire comme de la fraude.
En particulier, dans le cadre de productions écrites, l'utilisation des outils d'IA générative demande un encadrement clair nécessitant une certaine responsabilité et une prise de conscience de la part des élèves. La manière d'utiliser et de gérer les outils d'IAg, aussi bien en classe qu'en dehors de la classe, peut ainsi faire l'objet d'un nouveau thème à intégrer dans la charte numérique établie avec les élèves, afin de les sensibiliser et les responsabiliser quant à leur usage.
Les outils d'IA générative offrent un grand potentiel pour enrichir et varier les cours et le matériel pédagogique. Ils peuvent notamment faciliter le travail de préparation, en gagnant en efficacité par exemple dans la formulation d'objectifs ou de critères d'évaluation, ou encore dans l'adaptation et la diversification de contenus pédagogiques. Le recours aux outils d'IA générative comporte néanmoins des écueils importants, tant au niveau de la qualité du matériel pédagogique qu'au niveau de l'autonomie de l'enseignante ou l'enseignant.
Un contenu pédagogique produit par un outil d'IA générative tend en effet à uniformiser les discours et peut véhiculer des biais culturels ou idéologiques. Face à la facilité et à la rapidité de production des outils d'IA générative, il est essentiel que le corps enseignant fasse preuve de vigilance (notamment face au risque de plagiat) et préserve son autonomie, également afin de maintenir et développer son expertise professionnelle.
La facilité d’accès aux outils d'IA générative amplifie le phénomène de recourir à une aide pour réaliser un travail scolaire, en particulier si l'entier d'une production est délégué aux outils. L'élève peut ainsi contourner l’effort cognitif propre au processus de production porteur d’apprentissage. Cela peut réduire l'apprentissage et changer fondamentalement la manière d'apprendre. Il est alors nécessaire de repenser les intentions pédagogiques des travaux demandés aux élèves. Veiller aux types de travaux permet d'éviter, par exemple, de demander des productions de textes à la maison sans expliquer l'enjeu d'apprentissage attendu. La production réalisée par l’élève risque de ne plus représenter les véritables compétences de l'élève, si ce n'est celle de savoir prompter. Même la préparation à domicile d'un exposé à réaliser en classe pourra voir l'élève déléguer le travail de création du texte oral à un outil d'IA générative. D'autres travaux comme la réalisation d'un projet complexe (par exemple la préparation d'une exposition, qui requiert aussi des prises de contact directes et la réalisation matérielle) sont cependant bien plus intéressants à accomplir que des productions écrites ou orales. Il convient ainsi de concevoir des travaux exigeant des compétences de niveau taxonomique supérieur.
Bien qu'il existe des outils qui annoncent pouvoir détecter le recours à l'IA générative dans un texte, cela reste, dans les faits, impossible à déceler de manière certaine. Malgré de fortes suspicions d'un tel usage, toute sanction relative à des productions d'élèves accusés d'avoir utilisé des outils d'IAg reste juridiquement fragile. En ce sens, les indications de l'école doivent davantage proposer des possibilités d'usage bien situé pour permettre tout de même une observation des apprentissages des élèves.
Chaque personne qui utilise un outil d’IA générative demeure responsable de toute production remise en son nom (comme cela a toujours été le cas, assistée ou non par l'IA). Dans le cadre scolaire, une utilisation transparente est demandée tant pour le corps enseignant que pour les élèves, en précisant le recours à l'IA, l'outil utilisé et l'usage qui en a été fait. Plusieurs manières de citer existent selon les indications institutionnelles et les styles bibliographiques, à titre d’exemples : « Texte reformulé, ChatGP-5.6, OpenAI, 25 aout 2026 », « Tableau généré par Claude Fable 5, Anthropic, 25 juin 2026 ».
Toute reprise mot à mot d’un contenu généré par un outil d’IA générative doit être clairement signalée et référencée, à l’instar de toute citation d’une œuvre littéraire ou scientifique. Utiliser un outil d’IA générative pour générer du texte comporte un risque de plagier sans le savoir, puisque la plupart des outils ne citent pas toutes leurs sources. En effet, il est possible que l'IA produise du contenu qui a été totalement écrit par un auteur ou une autrice qu’elle ne cite pas. Il est donc dangereux d’utiliser ces résultats à tout moment et à toute fin.
Citer clairement le recours à l’IA générative ne déresponsabilise pas pour autant l’utilisateur ou l’utilisatrice du risque du plagiat non volontaire et de la diffusion d’idées fausses ou déformées. De bonnes pratiques d’utilisation permettent d’éviter ces risques : fournir à l’outil d’IAg un texte rédigé par soi-même et lui demander de l’améliorer (et non pas le contraire), adopter un regard critique, en vérifiant toujours le contenu des textes générés par l’IA, reformuler et adapter à son propre style et au contexte.
Il appartient aux écoles et aux équipes pédagogiques de favoriser la prise de conscience de la responsabilité qu’ont les élèves dans toute production assistée par un outil d’IAg. La charte numérique peut en l’occurrence être l’espace idéal où formaliser les attentes et les risques en matière d’utilisation des outils d’IAg.
Face à la panoplie d'outils d'IA générative à disposition aujourd'hui, il est souvent difficile de trouver le bon outil. Des astuces permettent néanmoins de choisir de manière éclairée.
Il semble préférable de privilégier des outils spécialisés dans certains domaines, car ils s'avèrent alors plus performants. Toutefois, certaines solutions moins performantes mais plus éthiques (respectueuses des droits d'auteur, de la protection des données, etc.) peuvent aussi faire l'affaire (par exemple des outils développés en Europe ou en Suisse, qui respectent donc les normes de la protection des données européennes).
Pour une utilisation en milieu scolaire, le corps enseignant et les élèves doivent tout d'abord se référer aux éventuelles indications des services cantonaux.
La formulation d'un bon prompt (requête) demande de réfléchir en amont à la production souhaitée, afin notamment d’éviter la multiplication de requêtes. Il est essentiel de fournir à l'outil des précisions sur toutes les caractéristiques du résultat souhaité, car lorsqu'il ne reçoit pas d'instructions, il produit du contenu le plus probable possible, donc un contenu uniforme et présentant parfois des stéréotypes résultant des calculs de probabilité de l'outil. Il est aussi important de contextualiser la démarche et les objectifs de la production souhaitée afin d'aboutir à une production personnalisée, qui correspond aux intentions de départ. Tout cela se traduit en 5 + 2 étapes pour formuler un prompt efficace et obtenir un résultat qui réponde au besoin de l’utilisateur ou l’utilisatrice :
1. Qui : définir dans quel rôle l’outil d'IA générative doit agir, en précisant si besoin le public cible (sans insérer de données personnelles).
2. Quoi : décrire la tâche et détailler les étapes à réaliser pour l'accomplir.
3. Pourquoi : définir la finalité de l'action et les intentions sous-jacentes.
4. Où : définir le contexte dans lequel on demande de réaliser l'action, préciser le projet plus global et les enjeux sous-jacents.
5. Comment : préciser le format de réponse attendu (texte, tableau, dessin...) le type de texte (argumentatif, scientifique, amical…), le style, le niveau de langage, la longueur, etc.
Bien que les réponses fournies par l’outil d’IA générative semblent souvent bien construites - car elles correspondent aux associations les plus probables selon les calculs des modèles de langage -, elles peuvent présenter des erreurs, de fausses idées ou ne pas correspondre aux intentions de départ de l’utilisateur ou l’utilisatrice. Deux étapes ultérieures d’affinage et d’ajustement restent donc fondamentales pour aboutir à un résultat satisfaisant.
6. Affiner et reformuler : si le premier résultat fourni par l’outil d’IA générative n’est pas satisfaisant, affiner ou reformuler la requête permet d’aboutir à un meilleur résultat. La démarche itérative est de plus en plus facilitée dans les agents conversationnels, permettant de construire le résultat souhaité en interaction directe avec l’outil.
7. Ajuster et s'approprier du contenu : en faisant preuve d'esprit critique, il faut toujours retravailler les réponses fournies par l’outil d’IA générative et vérifier la fiabilité des informations en comparant les références.
Oui, selon les principes de protection des données et de propriété intellectuelle, certains usages sont considérés illégaux, donc interdits. Ces usages sont même punissables par la loi.
Ne pas fournir des documents protégés sous droits d'auteur à l'outil d'IAg : ces ressources n'ont pas le droit d'être reproduites ou réutilisées.
Ne pas partager des données personnelles ou confidentielles à un outil d'IA générative, car il peut les réutiliser pour entrainer ses modèles ou même à d'autres fins.
Ne pas partager des photos de personnes ou des enregistrements de voix : ces données sont protégées par les droits de la personnalité.
Ne pas copier intégralement un texte généré par l'IA, il peut présenter du plagiat.
Ne pas utiliser l'IAg pour créer des contenus illégaux.