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L’intelligence artificielle en FLE : retour d’expérience et nouvelles pistes
L’intelligence artificielle (IA) s’invite de plus en plus dans l’enseignement du français langue étrangère (FLE). Elle est utilisée à la fois par les enseignants, pour préparer leurs cours, et par les apprenants, qui y trouvent un outil complémentaire dans leurs stratégies d’apprentissage, souvent personnalisées.
Que ce soit dans des dispositifs hybrides, des classes inversées ou encore dans des parcours en autonomie, l’IA s’intègre progressivement aux pratiques pédagogiques en FLE.
Sur ce blog, nous avons partagé plusieurs expériences autour de la création d’agents IA adaptés à ce contexte :
- des GPT conçus pour accompagner les cours,
- des outils pour préparer les examens officiels (DELF, TCF),
- ou encore des GPT servant de test de positionnement.
Nous explorons aussi la manière dont les réglages (ou paramétrages) de ces agents peuvent être adaptés à d’autres outils d’IA : Mistral, NotebookLM, Edubot… avec l’espoir de les déployer un jour sur des plateformes universitaires libres et sécurisées.
Adapter l’IA au contexte d’apprentissage
Notre objectif est simple : trouver le paramétrage le plus pertinent selon les situations d’apprentissage.
Nous publierons prochainement une série d’articles pour partager les résultats de nos expérimentations. Nous y analyserons aussi les interactions entre les apprenants et les IA, comme nous l’avons déjà fait avec d’autres outils (Zoom, WeChat, WhatsApp…).
Un axe clé de notre analyse est l’étude des prompts, c’est-à-dire les requêtes que les étudiants tapent pour interagir avec un agent IA. Ces prompts peuvent être de simples questions, mais aussi le point de départ d’un dialogue prolongé, avec des exercices, des quiz ou des phases de remédiation.
En analysant ces échanges, on peut identifier :
- les types de demandes les plus fréquentes,
- les reformulations utilisées,
- le passage d’une langue à l’autre,
- ou encore les moments de la journée où les apprenants travaillent le plus.
Ces données sont précieuses pour comprendre leurs stratégies d’auto-apprentissage et leur progression.
Une méthodologie d’analyse
Pour étudier les interactions, plusieurs méthodes sont possibles. On peut par exemple :
- consulter l’historique des chats via les comptes des étudiants,
- observer les types de prompts envoyés,
- catégoriser les formes d’interactions (question, demande de correction, jeu de rôle, etc.),
- et surtout, évaluer si le GPT utilisé atteint l’objectif pédagogique visé.
Cela permet de répondre à des questions clés :
- Le paramétrage de l’agent est-il efficace ?
- À quel rythme l’élève progresse-t-il ?
- L’agent IA doit-il être ajusté en fonction des comportements observés ?
Notons que cette démarche n’est pas nouvelle : analyser les discussions écrites dans un cadre pédagogique existe depuis longtemps. Ce qui change, c’est l’automatisation rendue possible grâce à l’IA.
Comparer les discussions avec l’IA et avec des humains
Une piste intéressante consiste à comparer deux types d’interactions :
- les échanges entre apprenants et enseignants (en chat classique),
- les dialogues entre apprenants et IA.
Ces comparaisons permettent d’identifier les apports spécifiques des agents conversationnels, et leurs limites.
Mais comment mettre cela en place de manière pratique ?
L’idéal serait un outil qui regroupe trois acteurs :
- l’apprenant,
- l’enseignant (avec un rôle d’administrateur),
- et l’agent IA.
L’enseignant pourrait alors consulter facilement l’historique des conversations et suivre la progression de chacun. C’est ce que propose l’outil Edubot, que nous avons décidé de tester.
Focus sur Edubot
Edubot permet de créer des espaces de classe autour d’un agent IA, avec un accent mis sur la sécurité et le suivi pédagogique.
Voici ce qu’Edubot nous a répondu quand nous lui avons demandé la différence avec un GPT de ChatGPT :
« EduBot est conçu spécifiquement pour l’éducation. Il permet aux enseignants de créer des chatbots personnalisés à partir de leurs propres ressources. Ceux-ci peuvent être utilisés par les élèves pour poser des questions, s’exercer ou approfondir un sujet. EduBot propose aussi un suivi de la progression et la création de comptes élèves. »
Contrairement aux GPT de ChatGPT, qui sont polyvalents mais plus généralistes, Edubot met l’accent sur :
- le lien entre les réponses et les sources utilisées,
- le suivi individualisé des élèves,
- et la contextualisation pédagogique.
C’est cette dernière fonctionnalité – le suivi des interactions et de la progression – qui nous intéresse particulièrement dans notre démarche.
Prochaine étape : tester Edubot en FLE
Nous avons donc créé plusieurs espaces de test sur Edubot, spécialement conçus pour le FLE.
✍️ Pour tester vous-même :
- Créez un compte élève sur https://edubot.fr
- Rendez-vous sur : https://edubot.fr/addgroupe/8H498
- Entrez le code : 8H498
Et après ?
Dans les prochains articles, nous explorerons d’autres types d’agents IA capables de suivre de manière fine les interactions et les progrès des apprenants.
De nouveaux outils émergent sans cesse. Nous allons continuer à les tester et à vous partager nos retours pour, à terme, intégrer ces solutions dans des séquences pédagogiques cohérentes, efficaces… et motivantes pour les étudiants.
À suivre !
