Et si on utilisait l’IA pour concevoir ou développer des contenus de cours ? Peut-on se fier à ses productions ? Sont-elles comparables en qualité à celles d’un enseignant ? Marina Almasri, formatrice dans la licence et le master BIM du Cnam Occitanie, a utilisé l’IA pour concevoir un cours et faire s’exercer ses apprenants. Le living lab Sofa lui a demandé de porter un jugement qualitatif sur les productions réalisées. Les résultats réservent quelques surprises… L’IA plus forte que l’enseignant ? 

L’IA, plus performante qu’un enseignant ?
Marina a construit deux jours de formation à destination des étudiants du master BIM. La première journée était consacrée à l’apport de connaissances, tandis que la deuxième alternait exercices pratiques et consolidation des acquis. 
Lors de la première journée, Marina a utilisé l’IA pour créer du contenu pédagogique autour de notions liées à l’architecture des bâtiments (listes de plans architecturaux, logiciel métier, utilisation de familles 3D, etc.). Elle raconte : « J’ai demandé à l’outil Gamma de produire un PowerPoint sur les thèmes que je souhaitais aborder. Gamma m’a proposé plusieurs supports de formation. Si les thèmes étaient bien traités, la valeur ajoutée pour des élèves de niveau master était insuffisante. J’ai donc relu, modifié le contenu et ajouté des compléments pour qu’il réponde à mes attentes ».
Dans ce cas, l’IA a joué un rôle d’assistant sans pouvoir remplacer l’enseignant, garant de la pertinence et de la fiabilité des contenus.
Pendant ce premier jour, Marina a demandé aux élèves de prendre des notes, notes nécessaires pour l’évaluation et le second jour. « C’était un moyen de les mobiliser mais aussi de préparer la suite du programme ».  

Utilisation collaborative de l’IA 
Lors de la deuxième journée, les élèves ont utilisé l’IA pour structurer et enrichir ce qu’ils avaient retenu des enseignements de la veille. « Je leur ai demandé de mutualiser leurs notes en groupes de cinq ou six, puis d’utiliser l’IA pour les mettre en forme ». Les étudiants ont utilisé Gamma pour synthétiser et présenter leurs notes collectives. Marina a ensuite poussé l’exercice plus loin : « Je leur ai demandé de comparer leurs notes avec les réponses fournies par ChatGPT sur les mêmes thèmes. L’objectif était qu’ils comprennent ce que l’IA pouvait leur apporter et qu’ils identifient les différences avec mon cours. Ils ont présenté leurs rapports et leurs retours d’expérience ». 

Un exercice enrichissant 
Les résultats se sont avérés intéressants. « D’abord les étudiants ont apprécié l’exercice”, explique Marina. Certains ont significativement amélioré leurs productions, notamment ceux qui avaient des difficultés à prendre des notes efficacement ». Cependant, la qualité des résultats dépendait fortement de leur capacité à formuler des requêtes pertinentes (prompts). « Quand les requêtes étaient mal formulées, les apports de l’IA étaient souvent moins pertinents que ceux du jour 1 ».
L’exercice a permis aux étudiants de réfléchir de manière critique aux propositions de l’IA. « Ils ne devaient pas se contenter de copier-coller les résultats, mais apprendre à évaluer leur pertinence. Ce qu’a produit l’IA est-il exact ? Qu’y manque-t-il ? » explique Marina. Cet exercice visait à renforcer les connaissances tout en initiant les étudiants à un usage concret de l’IA. « C’est d’autant plus important que l’IA est de plus en plus présente dans le secteur du bâtiment ! » rappelle Marina. 

Un outil, pas un remplacement 
L’IA offre des gains de temps sur certaines tâches, ouvre de nouvelles perspectives et suscite des idées, mais elle ne remplace pas l’expertise de l’enseignant. Selon Marina, « au regard de cette expérience, l’IA est une assistance, elle ne nous a pas dépassés ! »