Prendre un hélicoptère pour atteindre le sommet d’une montagne ne fera pas de vous un alpiniste. Pour le devenir, il vous faut étudier et pratiquer longuement la montagne. Vous allez devoir étudier, échanger avec des alpinistes confirmés, aller sur le terrain et faire face à des situations nouvelles ou inconnues, faire des efforts, traverser des épreuves et parfois même trouver en vous une force et des ressources pour ne pas renoncer.
C’est l’accumulation (et surtout l’analyse et l’évaluation) de réussites et d’échecs qui aboutira à faire de vous un alpiniste. Au final, vous devez posséder connaissances, compétences et expérience.
Idem : utiliser les outils d’IA pour élaborer un plan de communication ou un plan de gestion des risques (par exemple), ne vous transformera pas en un professionnel compétent.
En face de ce plan apparu sans effort, comment allez-vous faire pour expliquer les idées et les origines de ces idées à vos équipes, justifier des choix ou adapter le plan à un contexte ou à une situation changeante ?
L’IA pourra servir de béquille mais vous n’irez pas très loin.
Il y a un monde (un écart important) entre « être capable de fournir un livrable » (avec l’IA) et « être capable de justifier des informations et des choix qui ont conduit à la production d’un livrable de qualité ».
Les outils d’IA facilitent l’accès à l’information (et c’est très bien), mais c’est la taxonomie de Bloom révisée qui en structure l’apprentissage.
Elle permet de :
- Définir des objectifs clairs (quels processus cognitifs faut-il savoir mobiliser ?).
- Évaluer les capacités et certaines compétences (l’apprenant sait-il analyser, évaluer, créer avec l’IA ?).
- Concevoir des activités où l’IA est un levier, et pas une béquille ou un hélicoptère.
Cet article fait suite à plusieurs articles autour de l’IA et de son usage en formation.
Les objectifs pédagogiques en formation 