L’intelligence artificielle (IA) générative devient un outil incontournable. À mon avis, c’est la responsabilité du réseau collégial de former les élèves à l’utiliser, en particulier dans le secteur technique. Si nos finissants et nos finissantes entrent sur le marché du travail sans savoir l’utiliser, c’est ni plus ni moins une compétence importante qui leur manquera. Mais voilà: savoir qu’il faut parler de ChatGPT, c’est une chose. Savoir comment le faire, c’en est une autre…
Ces temps-ci, j’enseigne le développement web dans l’AEC en Design interactif et intégration web du Cégep de Sainte-Foy. Ce cours comprend de la programmation HTML et CSS et d’autres éléments techniques. L’IA générative peut accomplir plusieurs tâches à la place des élèves. Mais voilà: si l’IA fait tout le travail à leur place, les élèves ne comprendront pas bien les bases de la programmation. Or, comprendre les bases est essentiel pour pouvoir valider les productions générées par l’IA.
J’ai donc décidé de laisser les élèves choisir d’utiliser (ou non) l’IA et de l’encourager surtout pour des contenus textuels (rédaction de textes pour remplir les pages des sites web créés par les élèves). Cependant, les élèves qui veulent expérimenter davantage et recourir à l’IA plus largement dans leurs travaux peuvent le faire, à condition que ce soit de façon transparente, en mentionnant que l’IA est utilisée.. Toutefois, ils et elles ne peuvent évidemment pas confier l’entièreté de leur travail à l’IA.
Exemples de tâches que l’IA peut faire pour les élèves dans mon cours
L’une des choses pour lesquelles j’encourage mes étudiants et mes étudiantes à utiliser l’IA, c’est la génération de textes pour «remplir» leurs maquettes de sites web. Fini le lorem ipsum si ChatGPT peut produire en quelques secondes un texte approprié. Une maquette proposée sera plus attrayante pour un client ou une cliente si elle contient du vrai texte, sans que cela ait réellement demandé plus d’efforts au développeur ou à la développeuse.
Autre exemple: générer un formulaire HTML, c’est laborieux. Il faut utiliser toute une série de balises correctement. Il existe sur le web des outils pour faire une partie du travail automatiquement, mais ChatGPT le fait encore mieux, plus vite et de façon personnalisée. J’encourage donc mes élèves à utiliser l’IA pour générer leurs formulaires. Reste que pour s’assurer que le travail de ChatGPT est correct (ce qui n’est pas toujours le cas), les élèves doivent connaître la signification des balises utilisées et comprendre les notions de base liées aux formulaires HTML. Et les élèves doivent toujours modifier un peu le code écrit par ChatGPT pour formater le formulaire correctement et faire en sorte qu’il respecte toutes les normes d’accessibilité web.
Mon approche est donc d’utiliser l’IA pour bonifier mon enseignement. L’utilisation de l’IA par les élèves est optionnelle, mais en leur présentant des façons de s’en servir, je les initie aux outils auxquels ils et elles auront accès sur le marché du travail.
Merci pour le partage de votre façon de faire! Ce qui nous manque, c’est le pas de recul nécessaire pour indiquer ce qu’on accepte et ce qu’on n’accepte pas comme utilisation de l’IA. On manque de guides, de lignes directrices pour permettre au personnel des cégeps et université de bien encadrer les étudiantes et étudiants. L’IA est une révolution et on ne pourra pas l’arrêter. Il sera plus utile de consacrer nos énergies à apprendre comment s’adapter…
Merci, Jimmy, pour ce récit qui, tout comme le récent récit de François Cormier (L’intelligence artificielle générative : un outil pour les élèves) est porteur de nombreuses réflexions. Vous et d’autres collègues « osez » essayer et c’est tant mieux. Votre curiosité pédagogique et votre attitude pragmatique sont rafraîchissantes.
Je vous remercie vivement pour ce partage ! Je trouve particulièrement pertinent le point soulevé quant à la nécessité de sensibiliser les apprenants à l’impact énergétique des requêtes sur l’IA et plus largement sur le web. Il est crucial de prendre conscience également de la consommation d’eau potable nécessaire au refroidissement des serveurs, une réalité souvent sous-estimée mais pourtant significative.