Résumé de section

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    Bienvenue dans initIAtion

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    Une trousse clé en main comme réponse aux besoins du terrain

    La trousse initIAtion est née du projet IA & Réussite mené au cégep de Saint-Laurent en 2023-2024. Ce projet visait à mieux cerner les usages, les attentes et les préoccupations des membres de la communauté collégiale face à l’émergence de l’intelligence artificielle générative (IAg) dans les pratiques académiques. Une consultation menée auprès du corps professoral et des personnes étudiantes a permis d’identifier des besoins concrets : comprendre le fonctionnement des outils d’IAg, encadrer leur usage en contexte éducatif et soutenir le développement d’une posture critique.

    InitIAtion constitue une réponse à ces constats largement partagés dans le réseau collégial : l’intégration rapide et inégale de l’IAg dans les pratiques étudiantes appelle une formation rigoureuse, transversale et accessible, adaptée à l’ensemble des programmes d’études.

    C’est justement grâce au soutien financier du Pôle interordres de Montréal (PIM) et à la collaboration du Carrefour d’innovation en pédagogie universitaire de l’UQAM que la trousse a pu évoluer vers une version plus aboutie, enrichie et mutualisable au-delà du cadre initial.

    Conçue comme un outil concret pour soutenir l’action pédagogique, initIAtion repose sur des bases solides. Elle s’arrime aux référentiels internationaux de l’UNESCO en matière de compétences en intelligence artificielle (Fengchun et Cukurova, 2025 ; Fengchun et Shiohira, 2025), ainsi qu’aux recommandations du Conseil supérieur de l’éducation et de la Commission de l’éthique en science et en technologie du Québec (2024). Ces balises mettent en lumière que l’usage de l’IAg en contexte académique, au-delà de ses promesses ou de ses limites perçues, soulève des enjeux pédagogiques, éthiques et méthodologiques qu’il est nécessaire d’aborder avec clarté et discernement.

    Dans cette perspective, initIAtion ne vise ni à promouvoir l’usage de l’IAg à tout prix, ni à en décourager systématiquement l’usage, mais à offrir à la communauté étudiante les moyens de comprendre ses logiques de fonctionnement, d’évaluer ses apports réels et de faire des choix éclairés quant à son utilisation. Loin de déléguer à la machine l’acquisition des savoirs ou le développement des compétences, cette trousse entend contribuer à former des individus capables d’exercer leur jugement et de conserver une pleine agentivité dans leur parcours académique.

    • Équipe de conception et financement

      Direction : 

      • Fanny Joussemet, cégep de Saint-Laurent 
      • Alexandre Bédard, UQAM

       Rédaction : 

      • Fanny Joussemet, professeure de sociologie, cégep de Saint-Laurent
      • Alexandre Bédard, conseiller en pédagogie universitaire, Carrefour d’innovation et de pédagogie universitaire, UQAM
      • Julie Beaupré, chargée de projet pédagonumériques, Carrefour d’innovation et de pédagogie universitaire, UQAM
      • Boris Nonveiller, bibliothécaire, Service des bibliothèques, UQAM

       Révision linguistique : 

      • Daisy Le Corre

       Conception visuelle et mise en page : 

      • Lidia De Serpa Barreiros, UQAM
      • Alex Grenier, UQAM

       

      Ce projet a reçu l’appui financier du Pôle Interordres de Montréal (PIM).


    • Licence d'utilisation 


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    Préambule : une trousse modulaire pour développer la littératie en intelligence artificielle générative en enseignement supérieur

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    Module 1




    • Présentation du module 1


      Ce module vise à poser des bases solides pour permettre de mieux interpréter les réponses générées par les outils d’IAg et de repérer les usages inadaptés. Sont abordés les fondamentaux des agents conversationnels, des grands modèles de langage (GML) et des technologies d’IAg, en mettant l’accent sur leur fonctionnement général, les types d’usages possibles et leurs impacts sur des enjeux clés tels que l’intégrité intellectuelle, la vie privée et la fiabilité de l’information. Les activités proposées permettent d’acquérir une compréhension initiale, indispensable pour aborder l’IAg avec vigilance, sans tomber dans des usages réflexes ou non questionnés.

    • Objectifs d'apprentissage du module 1


      À la fin de ce module, les personnes étudiantes seront en mesure de :

      • Identifier des outils d’IA utilisés dans leur quotidien.
      • Reconnaître les caractéristiques qui distinguent l’IAg des autres formes d’IA.
      • Expliquer ce que sont les grands modèles de langage (GML) et le rôle des données dans leur entraînement.
      • Comprendre le fonctionnement de base d’un agent conversationnel et la logique probabiliste qui sous-tend ses réponses.
      • Nommer les types de données récoltées par les IAg et réfléchir aux enjeux de confidentialité liés à leur usage.
      • Prendre conscience des questions d’intégrité intellectuelle soulevées par l’usage des agents conversationnels.
      • Discuter des limites acceptables dans l’usage de l’IAg en contexte scolaire, en lien avec les attentes en matière d’intégrité intellectuelle.

    • Guide pédagogique Fichier
    • Diaporama Fichier

    • Annexes du module 1 : activités

    • Annexe 1 - Activité 1 Fichier

      Et si on commençait par une histoire ? 

    • Annexe 2 - Activité 3 Fichier

      Et si on transformait la classe en GML ? 

    • Annexe 3 - Activité 4 Fichier

      Et si on demeurait… intègre ? 

    • Annexe 4 - Activité 5 Fichier

      Et si l’IAg avait l’air de comprendre... sans vraiment comprendre?

    • Pour citer le matériel du module 1 


      Guide pédagogique : 

      Joussemet, F., Bédard, A., Beaupré, J., Nonveiller, B. (2025). Trousse InitIAtion Guide pédagogique - Module 1. Cegep Saint-Laurent, UQAM. Sous licence CC BY NC SA 4.0.

      Diaporama : 

      Joussemet, F., Bédard, A., Beaupré, J., Nonveiller, B. (2025). InitIAtion - Module 1. Cegep Saint-Laurent, UQAM. Sous licence CC BY NC SA 4.0.



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    Module 2



    • Présentation du module 2


      Ce module a pour objectif d’amener à analyser, questionner et contextualiser les réponses produites par les agents conversationnels. En s’appuyant sur la démarche CRISTAL, il soutient l’adoption d’une posture critique, responsable et nuancée face aux contenus générés. L’ensemble des activités proposées vise à transformer les pratiques en réflexes durables, applicables dans les usages quotidiens de l’IAg — qu’ils soient académiques, professionnels ou personnels. Le temps alloué à ce module est volontairement plus long, afin de permettre une véritable appropriation de cette posture, par la discussion, l’expérimentation et l’analyse encadrée de cas.

    • Objectifs d'apprentissage du module 2


      À la fin de ce module, les personnes étudiantes seront en mesure de :

      • Distinguer une information factuelle d’une fabulation dans les réponses générées par un agent conversationnel ;
      • Évaluer la neutralité d’un contenu généré et repérer les biais, stéréotypes ou normes sociales implicites qui y sont véhiculés ;
      • Nommer les risques d’un usage non déclaré ou excessif de l’IAg en contexte scolaire, et appliquer les principes d’intégrité intellectuelle associés à son utilisation ;
      • Expliquer les impacts environnementaux associés aux outils d’IAg et discuter des pratiques favorisant une utilisation numérique sobre et responsable ;
      • Reconnaître les enjeux de vie privée liés au partage de données avec un agent conversationnel, et adopter les précautions nécessaires pour protéger les informations sensibles ;
      • Décrire les mécanismes d’imitation du langage humain par les agents conversationnels (effet d’anthropomorphisme) et maintenir une distance critique face à ces interactions ;
      • Explorer les possibilités créatives offertes par l’IAg tout en restant libre dans sa pensée, capable de juger, de sélectionner et de transformer les contenus proposés ;
      • Mettre en pratique les principes de la démarche CRISTAL pour adopter un usage éthique, critique, autonome et réfléchi de l’IAg.

    • Guide pédagogique Fichier
    • Diaporama Fichier

    • Annexes du module 2 : activités

    • Annexe 1 - Activité 1 Fichier

      Et si on révisait nos acquis ?

    • Annexe 2 - Activité 2 Fichier

      Et si les agents conversationnels reflétaient plus que des faits ?

    • Annexe 3 - Activité 3 Fichier

      Et si les agents conversationnels reprenaient nos subtilités humaines ? 

    • Annexe 4 - Activité 4 Fichier

      Et si les agents conversationnels nous faisaient travailler autrement… pas moins ? 

    • Pour citer le matériel du module 2


      Guide pédagogique : 

      Joussemet, F., Bédard, A., Beaupré, J., Nonveiller, B. (2025). Trousse InitIAtion Guide pédagogique - Module 2. Cegep Saint-Laurent, UQAM. Sous licence CC BY NC SA 4.0.

      Diaporama : 

      Joussemet, F., Bédard, A., Beaupré, J., Nonveiller, B. (2025). InitIAtion - Module 2. Cegep Saint-Laurent, UQAM. Sous licence CC BY NC SA 4.0.



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    Module 3



    • Présentation du module 3


      Ce module propose une mise en pratique active des apprentissages précédents. En plus, il permet d’apprendre à formuler des requêtes ciblées et à utiliser de façon stratégique des outils d’IAg spécialisés, choisis en fonction des besoins. Il permet également de déconstruire certains mythes liés à la rédactique, notamment l’idée selon laquelle l’usage de l’IAg nécessiterait des compétences techniques avancées. Le module met en valeur des compétences clés développées depuis longtemps dans l’enseignement supérieur : la capacité à structurer sa pensée, à exprimer clairement ses intentions et à mobiliser le langage avec précision. L’objectif est de permettre de mobiliser l’IAg comme un levier dans des tâches précises, en assumant ses choix et en développant une posture d’usage autonome, consciente et transférable.

    • Objectifs d'apprentissage du module 3


      À la fin de ce module, les personnes étudiantes seront en mesure de :

      • Reconnaître et appliquer les bonnes pratiques de formulation de requêtes dans les agents conversationnels afin d’obtenir des résultats pertinents.
      • Explorer les principales techniques de rédactique et les mobiliser en contexte académique.
      • Appliquer des stratégies de rédactique alignées sur sa posture d’apprentissage, en s’appuyant sur les repères de la méthode CRISTAL pour formuler des requêtes ciblées, claires et efficaces.
      • Utiliser un outil d’IAg basé sur la recherche augmentée (RAG) en tenant compte de ses fonctionnalités.
      • Élaborer une stratégie d’usage des agents conversationnels en fonction de ses besoins réels et des conditions d’usage.
      • Créer un outil ou une ressource personnalisée à l’aide d’un agent conversationnel pour soutenir son apprentissage de façon autonome, critique et responsable.


    • Guide pédagogique Fichier
    • Diaporama Fichier

    • Annexes du module 3 : activités

    • Annexe 1 - Activité 1 Fichier

      Et si on testait notre niveau de littératie de l’IAg ? 

    • Annexe 2 - Activité 2 Fichier

      Et si on affinait nos requêtes ?

    • Annexe 3 - Activité 3 Fichier

      Et si chaque requête avait un coût qu’on ne voyait pas ? 

    • Annexe 4 - Activité 4 Fichier

      Et si on se pratiquait...?

    • Annexe 5 - Activité 5 Fichier

      Et si on créait avec les agents conversationnels pour relever nos défis ? 

    • Pour citer le matériel du module 3


      Guide pédagogique : 

      Joussemet, F., Bédard, A., Beaupré, J., Nonveiller, B. (2025). Trousse InitIAtion Guide pédagogique - Module 3. Cegep Saint-Laurent, UQAM. Sous licence CC BY NC SA 4.0.

      Diaporama : 

      Joussemet, F., Bédard, A., Beaupré, J., Nonveiller, B. (2025). InitIAtion - Module 3. Cegep Saint-Laurent, UQAM. Sous licence CC BY NC SA 4.0.



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      La formation sur ce sujet étant appelée à évoluer, nous continuerons à partager les ressources qui l’enrichissent. Vous pouvez dès maintenant consulter notre sélection de références et suivre les mises à jour à partir de notre bibliothèque Zotero.

      Dans un esprit de co-construction, n’hésitez pas à devenir membre de cette bibliothèque pour y ajouter vos ressources (vous devez posséder un compte Zotéro au préalable).


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    Appréciation et suggestions

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    Remerciements

    • Le développement de la trousse initIAtion a d’abord été rendu possible grâce aux échanges menés avec Michel Jean (département de philosophie) et Pier-Marc Gosselin (département d’informatique), au cégep de Saint-Laurent. C’est dans le cadre de ces premières réflexions interdisciplinaires que le projet a commencé à prendre forme.

      Alexandre P. Bédard, Julie Beaupré et Boris Nonveiller, coauteurs et coauteures de cette deuxième itération, ont contribué de manière significative à l’évolution de la trousse. Leur rigueur et leur regard critique ont permis d’en affiner le contenu et d’en renforcer la portée. Leur collaboration a été rendue possible grâce au soutien du Carrefour d’innovation en pédagogie universitaire de l’UQÀM, ainsi qu’au Service des bibliothèques de l’UQÀM.

      Les enseignantes et enseignants du cégep ayant participé à la phase exploratoire ont permis de mieux cerner les réalités du terrain et d’ajuster le projet en fonction des besoins exprimés. Les contributions des étudiantes et étudiants ont également été précieuses : leurs questions et leurs essais ont orienté plusieurs ajustements.

      Le projet initIAtion n’aurait pu voir le jour sans le soutien du cégep de Saint-Laurent, dont l’ouverture, la confiance et l’appui ont permis de concevoir, structurer et expérimenter la trousse dans un cadre pédagogique rigoureux.

      La disponibilité, les conseils et l’appui d’Éric Saint-Jean, notamment dans les moments plus critiques, ont été particulièrement appréciés.

      Le soutien financier du Pôle interordres de Montréal (PIM), ainsi que son rôle dans la mise en réseau des partenaires, ont aussi facilité la progression du projet.

      Enfin, plusieurs personnes ont apporté un soutien ponctuel ou continu, que ce soit par leurs conseils ou leur accompagnement. Parmi elles, Philippe Soucy, Martine Régis et Jean-Philippe Bourdon ont offert des contributions appréciées à différents moments du processus.