Scénario pédagogique : IA versus moteur de recherche

Un scénario pédagogique conçu dans le cadre des TrAAM (Travaux Académiques mutualisés) EMI

par Olivia Miraucourt, professeur de SNT et Sophie Bon, professeur-documentaliste

Classe de 2nde GT, durée : 1 heure

Professeur de SNT (Sciences Numériques et technologie)
Professeur documentaliste

Objectifs pédagogiques 

• Comprendre comment fonctionne les IA génératives de texte (entraînement, production des réponses)
• Comprendre l’importance des données d'entraînement
• Comprendre l’intérêt d’accéder aux sources utilisées par les IA pour pouvoir vérifier les réponses
• Avoir un recul critique dans l’utilisation de l’IA

Outils / ressources institutionnelles

• Plate-forme de cours Moodle

IA utilisées

• ChatGPT
• Perplexity

Lien avec le programme de SNT

• Le Web : les moteurs de recherche

Compétences EMI

• Utiliser les médias et les informations d’une manière autonome > Adopter une démarche raisonnée dans la recherche d’informations
• Exploiter l’information de manière raisonnée > Distinguer les sources d’information, s’interroger sur la validité et sur la d’une information.

Compétences numériques du CRCN

Domaine 1 : mener une recherche et une veille d’information (2 : reformuler sa requête en modifiant les mots-clés pour obtenir de meilleurs résultats, questionner la fiabilité et la pertinence des sources)

Déroulé de la séquence pédagogique

En amont, les élèves ont vu comment fonctionnent les moteurs de recherche (exploration du web, indexation du contenu disponible et utilisation d’un algorithme pour trouver et classer les ressources les plus pertinentes en réponse à la requête).

Partie 1 : Comment fonctionne une IA générative de texte ?

Découverte du fonctionnement d’une IA générative de texte à partir d’une vidéo :
« 7min pour savoir comment fonctionne ChatGPT » 7:43 mns, Frandroid, https://www.youtube.com/watch?v=730MjF-70b4

Les élèves visionnent collectivement la vidéo et complètent les questions de la fiche élève.
Cette première partie vise à comprendre le fonctionnement d’une IA générative de texte telle que ChatGPT. Elle génère du texte en analysant les liens entre les mots ayant la plus forte probabilité de suivre les précédents. Il est possible de montrer la formation de ces mots ou segments de mots appelées « tokens » à l’aide d’une plateforme telle que Vittascience IA texte. Il est important de faire comprendre aux élèves que tout ce processus repose sur des statistiques et que l’IA ne comprend pas réellement le sens des questions posées et de ses réponses.

Fiche élève   Fiche élève
Fiche élève corrigée   Fiche élève corrigée

Capture d'écran Vittascience

Partie 2 : IA générative de texte VS moteur de recherche : la question des sources

Les réponses des IA sont basées sur des probabilités. On peut donc se poser la question de la qualité des réponses fournies, les IA présentant des hallucinations et des biais résultant des données sur lesquelles elles ont été entraînées (ex : biais de genre).

Pour pouvoir vérifier la fiabilité d’une information, qu’elle soit fournie ou non par une IA, il faut examiner sa source et la qualité de cette source.
Lorsqu’on effectue une recherche sur un moteur de recherche, on obtient une page de résultats avec des liens vers des sites. Les sites sont classés par le moteur de recherche. Et c’est à l’utilisateur de sélectionner dans cette liste les liens vers des sources pertinentes et fiables.
Les IA génératives de texte fonctionnent différemment puisqu’elles proposent un texte déjà synthétisé. Peut-on connaître les sources utilisées par les IA et s’assurer qu’elles sont fiables ?

Une distinction est faite entre modèle pré-entraîné et modèle pré-entraîné avec recherche en temps réel sur le web. Par exemple, MyAI de Snapchat fonctionne sur un modèle pré-entraîné sans ouverture sur le web. Elle s'appuie pour ses réponses sur un mélange de contenus issus de ses données d'entraînement. Elle n’est pas capable d’attribuer ses réponses à tel ou tel contenu. Elle n’est donc pas en capacité de citer ses sources. De plus, les données d'entraînement s’arrêtent à une certaine date et ne permettent pas un accès aux informations les plus récentes, contrairement aux IA qui intègrent une fonction de recherche en temps réel et peuvent fournir des réponses plus actualisées.

L’activité proposée aux élèves vise à comparer les résultats et les sources utilisées pour deux IA génératives de textes qui intègrent pré-entrainement + recherche en temps réel : ChatGPT et Perplexity.

La classe est alors divisée en 2 groupes. Un groupe utilise Perplexity, un autre ChatGPT et un troisième est composé des élèves disposant d’un compte sur ChatGPT (il n’est pas question de leur faire créer un compte bien évidemment mais nous avons constaté pour chaque classe qu’un petit nombre d’élèves disposaient d’un compte).

Les élèves utilisent tous les mêmes prompts pour questionner l’IA qui leur a été attribuée.

Dans une première question, ils demandent à leur IA si elle est capable de fournir les références et les liens vers les sources qu’elle a utilisées.
Les réponses des IA sont ensuite vérifiées en s'appuyant sur un exemple pris dans l’actualité très récente. Au moment de la séquence, Donald Trump venait d’être élu président des Etats-Unis depuis très peu de temps. Il est demandé aux élèves qui a été élu président aux Etats-Unis en novembre 2024.

ChatGPT en version non connectée n’a pas donné la bonne réponse en citant encore Joe Biden (la version non connectée ne recherche pas sur internet). En version connectée, ChatGPT fournit une réponse correcte et indique les sources utilisées. Perplexity donne une réponse correcte en indiquant également les sources utilisées.

La mise en commun a permis de réfléchir aux différentes sources citées et à leur fiabilité. Il a été également souligné l’intérêt de Perplexity qui permet un accès direct aux sources qui lui ont permis de rédiger sa réponse. Cette mise en commun a d’expliquer que Perplexity est un moteur de recherche associant une IA, ce qui le distingue des agents conversationnels comme ChatGPT.

Apports et plus-value de l’usage du numérique pour apprendre et enseigner

Usage du numérique pour : Rechercher de l’information :

o En découvrant le fonctionnement des IA générative de texte, les élèves ont pu en découvrir les limites
o Les élèves ont pu découvrir Perplexity et ses fonctionnalités (notamment la citation systématique et l’accès aux sources). Leur connaissance des IA se limite généralement à ChatGPT. L’usage de Perplexity permet de revenir sur l’importance des sources et surtout de l’évaluation indispensable de leur fiabilité (> réflexion sur les critères de fiabilité d’une source).

Bilan de la séquence 

Cette séquence a constitué une première approche de l’IA pour nos élèves. Elle s’est articulée avec une autre séance conçue l’année passée sur les images générées par les IA traitées dans le cadre du chapitre sur l’image numérique.
Nos élèves étaient pour la plupart déjà des utilisateurs de l’IA, sans toutefois connaître le fonctionnement de l’outil, ni percevoir ses limites. Le sondage effectué à l’issue de la séquence a révélé leur intérêt pour cette thématique.
Se pose la question de la compatibilité des IA utilisées avec le RGPD et du coût environnemental des activités proposées en classe. Ce dernier point pourrait être abordé en utilisant l’outil compar:ia.

Juin 2025  

Olivia Miraucourt  Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

Sophie Bon  Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.