Accompagner les apprenants dans leur utilisation de l’intelligence artificielle en favorisant l’esprit critique, en instaurant un cadre d’usage explicite.
Formateurs, enseignants, intervenants, chargés ou responsables de formation, tuteurs.
Bonne maîtrise de la langue française à l’écrit et à l’oral. Disposer d’expériences de formation/enseignement.
Contextualiser les apports et limites des LLM (Large Language Models) dans l’enseignement et la formation
Identifier les exigences réglementaires : RGPD, EU AI Act, propriété intellectuelle
Recenser les pratiques courantes d’IA dans les travaux étudiants
Identifier les motivations, intérêts et stratégies d’usage (diversion, optimisation, automatisation, etc.)
Appliquer différentes techniques de prompt pour observer leur impact sur la qualité des réponses
Comparer plusieurs outils d’IA selon leurs potentialités pédagogiques
Identifier des usages contextualisés et responsables
Évaluer l’impact d’un contexte local (RAG : Retrieval Augmented Generation)
Construire une grille de validation (fact-checking, référencement croisé)
Repérer les biais (genre, culturel) des IA
Mettre en place une démarche réflexive sur l’usage de l’IA : esprit critique, processus d’apprentissage, risques de dépendance
Rédiger une charte IA de cours : objectifs, limites, obligations de citation
Des expérimentations et mises en pratiques sont articulées autour de chaque séquence expositive. Plusieurs techniques d’animation sont proposées pendant la session pour s’adapter au contexte singulier de l’apprenant.
Les différentes mises en situations et exercices permettent une réelle adaptation au projet de formation de l’apprenant. Ainsi, les réalisations produites sont concrètes et utiles pour le quotidien professionnel.
Une évaluation de compétences valide le niveau de sortie.







