2° partie – Séance du 31 mars
« Expérimenter l’IA : démonstrations guidées et discussion »
À partir d’un thème choisi par la salle, cette séance propose une exploration guidée des intelligences
artificielles génératives : nous formulons des requêtes, observons les réponses, puis les critiquons et
les réécrivons ensemble.
La curiosité devient ici un outil d’enquête : que valent ces textes, quels
biais contiennentils, comment les transformer pour un usage pédagogique ou de
vulgarisation ?
Cette expérience collective permet de découvrir concrètement les possibilités et les
limites de l’IA, et les conditions d’un usage responsable en éducation et dans la vie quotidienne.
Philippe GABRIEL est:
Maître de conférences émérite en sciences de l’éducation et de la formation, Avignon
Université et LIRDEF, Univ Montpellier, Univ Montpellier Paul Valéry, Montpellier, France.
Membre du comité de rédaction de la revue Éducation et Socialisation – Les Cahiers
du CERFEE
Co-animateur réseau EERA Network 16 : ICT in Education and Training.
EXPERIENCES ou CENTRES D’INTERET :
Expériences ou centres d’intérêt en lien avec la conférence :
Évaluation de dispositifs d’éducation et de formation.
Usages du numérique et de l’intelligence artificielle en éducation et formation.
Enseignement supérieur en France et en Europe (Lettonie, Macédoine du Nord, Ukraine).
Participation à un hackathon interdisciplinaire sur « Ce que l’IA fait à la pratique de la science
» (IXXI – ENS de Lyon, juillet 2025).
3/ BIBLIOGRAPHIE/SITOGRAPHIE
Ministère de l’Éducation nationale (2021). Cadre d’usage de l’intelligence artificielle en
éducation. https://www.education.gouv.fr/publication-du-cadre-d-usage-de-l-intelligence-
artificielle-en-education-450652
Bommasani, R. et al. (2021). On the Opportunities and Risks of Foundation Models.
https://crfm.stanford.edu/assets/report.pdf (Synthèse sur les grands modèles de langage).
https://arxiv.org/abs/2108.07258
The Royal Society (2024). Generative AI in science and research. https://royalsociety.org/-
/media/policy/projects/science-in-the-age-of-ai/science-in-the-age-of-ai-report.pdf
Haibe-Kains B, Adam GA, Hosny A, et al. (2020). Transparency and reproducibility in artificial
intelligence. Nature. 2020 Oct;586(7829):E14-E16. DOI: 10.1038/s41586-020-2766-y. PMID:
33057217; PMCID: PMC8144864.https://europepmc.org/article/MED/33057217
Dmitry Kobak et al. (2025). Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications
through excess vocabulary.Sci. Adv.11,eadt3813.DOI:10.1126/sciadv.adt3813
Site de l’Université Populaire d’Avignon. Thème par année. https://upavignon.org/themes-
par-annee/
Dossier collaboratif des supports UPA.
https://drive.google.com/drive/folders/1hQZ7Xm_SkjgJ-uXmY3JT8dK7jxm_u2Dd