# Introduction

À l’heure où les IA génératives (IAg) peuvent susciter des craintes et des questionnements sur l’apprentissage de l’écriture, nous proposons d’y avoir recours dans le cadre de la formation des enseignants et enseignantes à l’enseignement de l’écriture. Nous présentons une expérience menée auprès d’enseignants et enseignantes du primaire en formation initiale en France. Cette expérience a consisté à prendre appui sur des textes générés automatiquement, avec pour objectif de permettre aux enseignants et enseignantes de mieux accompagner le processus de production écrite de leurs élèves. A contrario de l’idée que les intelligences artificielles (IA) produisent un texte à la place des scripteurs et scriptrices, notre propos vise une « réaffirmation de l’expertise littéracique » (Acerra *et al.*, 2024, p. 7) des enseignants et enseignantes : utilisés comme ressources pour la formation, les textes artificiels peuvent servir à prendre conscience des caractéristiques d’un genre textuel, à apprendre à lire les textes d’élèves et à améliorer le guidage que l’enseignant ou l’enseignante fournit aux différentes étapes de la production d’un texte en classe. Nous commencerons par quelques repères sur la formation universitaire des enseignants et enseignantes en didactique de l’écriture, puis nous préciserons les objectifs de l’expérience menée avant d’en présenter le déroulement.
# Contexte

Notre contribution se rattache aux recherches sur la didactique de l’écriture et sur la formation universitaire des enseignants et enseignantes dans ce domaine, que nous abordons sous l’angle des « pratiques de l’écrit en formation » (Cadet et Rinck, 2014) : les textes qui y sont donnés à lire, à produire, à analyser. Apprendre à lire les textes d’élèves, de manière à les envisager comme des « tentatives pour fabriquer du sens » (Bucheton et Bautier, 1997, p. 230), est un enjeu majeur en formation. De nombreux travaux ont montré que les enseignants et enseignantes adoptent des critères relevant du « bien écrire » scolaire, ce que J.‑L. Pilorgé (2010) a qualifié de posture de « gardien du code ». La focalisation sur la norme orthographique (Doquet et Pilorgé, 2020) et la conformité à des attendus de surface (Garcia-Debanc, 2018; Vinel et Bautier, 2018) empêchent un réel travail de l’écriture en classe. L’enjeu est donc aussi de permettre aux enseignants et enseignantes de mieux guider les élèves dans l’apprentissage d’une démarche, de les aider à se préparer à écrire, de leur proposer des retours ciblés et de leur suggérer comment enrichir leurs textes. Même dans le cadre des « cercles d’auteurs » (Tremblay *et al.*, 2020), où les élèves collaborent, l’enseignante ou l’enseignant est amené à orchestrer le processus.

Quand une consigne d’écriture est donnée en classe, quel est le modèle textuel visé? Une lecture fine des textes d’élèves demande d’avoir conscience des caractéristiques des genres textuels (qu’est-ce qu’un récit qui se tient? quels sont les attendus d’un texte documentaire?). Il est important pour les enseignants et enseignantes de cerner sur quoi repose la qualité d’un texte au-delà de considérations de surface et de comprendre comment travailler un texte en y mettant les bons ingrédients. Déterminer les objectifs à donner et les moyens linguistiques à mobiliser pour les atteindre est constitutif de l’étayage par lequel l’enseignant ou l’enseignante peut accompagner les élèves face aux situations d’écriture et leur permettre de conscientiser la démarche. C’est dans cette perspective que s’inscrit l’expérience que nous avons menée en formation et que nous présentons ci‑après.
# Objectifs

Notre proposition est de mettre à profit les IAg au service des pratiques éducatives (Holmes et Tuomi, 2022), dans une perspective de développement professionnel (Romero *et al.*, 2023), en l’occurrence celui des futurs enseignants et enseignantes du primaire en France, dans le cadre de la formation à l’enseignement de l’écriture. Dans les usages spontanés qu’en font les étudiants et étudiantes comme dans plusieurs des propositions didactiques qui se développent à l’heure actuelle, les IAg sont employées essentiellement pour des tâches de correction de textes (Mogavi *et al.*, 2023; Wang *et al.*, 2024). Les constats faits sur l’usage de technologies antérieures (correcteurs automatiques, outils d’aide à la rédaction) remettent cependant en cause l’idée qu’un scripteur ou une scriptrice pourrait progresser du seul fait de commentaires sur ses erreurs et de suggestions de spécialistes (Dessus, 2001). L’enquête de P. Moinard (2024) met en évidence par ailleurs les doutes d’enseignants et enseignantes du secondaire quant au recours aux IAg pour enseigner l’écriture s’il se limite à la « seule vérification du produit fini » (p. 22‑23), mais suggère son intérêt pour un travail de l’écriture comme construction et tâtonnement.

Notre objectif est de montrer que le recours à des corpus de textes artificiels peut servir d’instrument de formation pour apprendre à lire les textes d’élèves et à accompagner le processus de production écrite en classe. Nous rattachons les textes de l’IA à l’utilisation de corpus dans l’enseignement-apprentissage des langues, selon les principes du « *teaching and learning with corpora* » (Sinclair, 2004). L’observation de corpus (Boulton et Tyne, 2014) peut servir à développer les compétences d’analyse de textes (caractéristiques d’un genre de texte, caractéristiques de productions d’élèves). En proposant de recourir à des textes générés par les IA, notre hypothèse est que ces textes sont « modélisants » : le fait qu’ils simulent la production textuelle permet de les utiliser pour faire prendre conscience des caractéristiques attendues des textes en réponse à une consigne donnée.

Notre approche mobilise ainsi plusieurs principes, en phase en particulier avec les recommandations du College Composition and Communication (Byrd *et al.*, 2023, p. 10) : valoriser le processus de l’écriture, utiliser les IA comme une « démonstration pratique » (« *practical demonstration* ») de concepts (comment se construit le sens dans un texte?), et pour fournir des modèles permettant de « montrer et dire » (« *‘show’ as well as ‘tell’* ») les stratégies d’écriture en jeu. L’expérience que nous avons menée consiste à recourir aux textes artificiels en complément de textes produits par des élèves de primaire et de textes produits par le public en formation. Nous cherchons à voir en quoi la confrontation de ces textes peut aider les futurs enseignants et enseignantes à déterminer les ingrédients nécessaires au texte à produire, pour comprendre quels objectifs donner aux élèves et quel guidage leur apporter en situation de production écrite en classe.
# Une expérience de recours aux corpus artificiels en formation d’enseignants et
        enseignantes

L’expérience menée porte sur une situation de production de texte narratif à partir d’un lanceur d’écriture : « Ils fouillent le grenier familial et trouvent 38 000 euros. Une trouvaille qui tombe à pic!<fnref n="2" /> » La consigne est d’écrire un texte pour raconter ce qu’il s’est passé. Plusieurs étapes de travail sont proposées. D’abord, les futurs enseignants et enseignantes écrivent chacun un texte selon la consigne donnée. Puis ils vont travailler sur des corpus de textes : leurs productions de la première étape, trois textes d’élèves résultant de la même consigne, et trois textes issus de l’IA GPT‑4<fnref n="3" /> (un texte d’élève et un texte de l’IA sont fournis en annexe).

Dans un premier temps, les futurs enseignants et enseignantes observent ces corpus par groupes de 4 ou 5 avec pour objectif de formuler des critères de réussite : Qu’est‑ce qui fait que les textes fonctionnent bien ou moins bien? Dans un second temps, l’objectif est de hiérarchiser les critères et de passer des critères de réussite aux critères de réalisation : Comment faire, à partir du lanceur d’écriture donné, pour fabriquer un récit répondant aux attentes du lectorat?

Le travail de groupe est ponctué de mises en commun, ce qui permet au formateur ou à la formatrice de guider les échanges. Les premières remarques des étudiants et étudiantes restent très générales : un texte réussi est un texte qui doit être clair, cohérent. Ils citent aussi des procédés formels, par exemple l’usage du dialogue et d’interjections dans les textes d’élèves. Ils évoquent leurs propres textes, surtout leurs choix de scénario, par exemple payer des dettes ou faire des achats avec 38 000 euros.

Le fait de les inciter à comparer les trois textes de l’IA les amène à préciser comment ces récits fonctionnent en faisant émerger des constantes :

1. **L’univers de référence** – Par le lexique, les textes font vivre l’univers du grenier familial en donnant des détails concrets sur ce lieu et ce qu’on y trouve.
2. **L’énigme** – Les textes permettent de comprendre ce qu’il s’est passé en répondant à des questions (pourquoi les personnages se rendent au grenier, comment ils font leur découverte, pourquoi la trouvaille tombe à pic, comment l’argent s’est retrouvé là), éventuellement en rendant explicite le fait qu’une question restera sans réponse.
3. **Les états mentaux des personnages** – Les textes aident à se mettre à la place des personnages en mettant en scène leur surprise et leur joie.

Ces trois caractéristiques sont notées au tableau et vont servir de critères pour analyser les textes d’élèves par un travail de surlignage dans ces écrits. Les groupes d’étudiants et étudiantes vont alors réécrire un texte d’élève en prenant appui sur les caractéristiques mises en évidence et comparer les stratégies utilisées.

Le travail se finalise par des propositions pour la classe sur la question de savoir comment aider les élèves à échafauder progressivement un texte répondant aux attendus. Les ingrédients du texte à produire sont mobilisés comme étapes à mettre en place (faire vivre l’univers, résoudre une énigme, accéder aux états mentaux des personnages). Le formateur ou la formatrice souligne que la démarche demande de préparer l’écriture et les réécritures et doit permettre aux élèves de comprendre comment s’y prendre et pourquoi s’y prendre ainsi pour écrire leur récit.

Enfin, un temps d’échanges d’ordre réflexif permet aux futurs enseignants et enseignantes de revenir sur le dispositif et de discuter de leur rapport à leurs propres productions, aux textes d’élèves et aux textes générés automatiquement. Les textes de l’IA peuvent être tenus selon eux pour des récits « réussis », satisfaisant les attentes du lectorat, et ils sont d’avis que comparer plusieurs exemples les a aidés à mieux cerner à quoi tient cet effet. Ils témoignent qu’ils ont pu ainsi examiner de plus près leurs textes et ceux des élèves en adoptant une observation critériée (p. ex., tel texte répond à cette question mais pas à celle‑là; dans un des textes d’élèves, les personnages « dévalent l’escalier », ce qui traduit leur excitation). Le fait de disposer de trois versions issues de l’IA leur fait lire l’ensemble des textes comme des variantes qu’autorise le script de départ. Derrière les textes d’élèves apparaît le travail du scripteur ou de la scriptrice. Ils reconsidèrent aussi leur propre cheminement et l’explicitent (« je me suis dit 38 000 euros, mais sous quelle forme? »).

<footnote n="2">La requête fournit le lanceur et la consigne de raconter ce qu’il s’est passé, comme aux élèves, étudiants et étudiantes, et ajoute le fait de « produire trois textes différents ».</footnote>
# Bilan

Les futurs enseignants et enseignantes mis en situation d’écrire un récit sont confrontés à un problème à résoudre, celui d’avoir à mettre en mots « ce qu’il s’est passé » à partir du lanceur d’écriture proposé. Cette expérience, couplée à l’observation du corpus de textes, permet de changer de regard : elle met en avant la valeur de l’écriture comme ensemble de stratégies (développer l’univers de référence, les questions de l’énigme, les états mentaux).

Les textes de l’IA sont mobilisés ici à titre d’outil au sein d’un dispositif dont l’enjeu est de favoriser chez les enseignants et enseignantes des prises de conscience sur la textualité et sur le processus de l’écriture. En l’occurrence, ces textes artificiels se présentent comme s’ils avaient été rédigés par une scriptrice ou un scripteur expérimenté, ils constituent des textes plausibles, répondant à la consigne de manière fiable. Les futurs enseignants et enseignantes leur ont trouvé parfois un manque de saveur ou trop de colocations figées et de stéréotypes, mais ces textes leur donnent l’occasion de s’interroger sur les attentes scolaires. Sans auteur ou autrice, les textes de l’IA se prêtent à des analyses linguistiques mettant de côté le vouloir-dire ou les difficultés du scripteur ou de la scriptrice. En retour, les textes d’élèves ne sont plus seulement vus comme des textes d’école, mais comme le lieu d’une activité authentique de création verbale. C’est aussi le rôle de l’enseignant ou l’enseignante qui se précise : il ne s’agit pas d’attendre des élèves qu’ils aboutissent à un texte conforme au modèle fourni par les IA, mais de les outiller pour leur apprendre à écrire un texte qui fait sens. L’enseignant ou l’enseignante peut alors trouver en l’IA un « utile copilote » (Gefen, 2023, p. 9) qui aide à déterminer les ingrédients du texte visé et les étapes didactiques du travail de l’écriture en classe, pour donner aux élèves des buts précis étape par étape et leur permettre de comprendre comment s’y prendre pour fabriquer un récit dans chacun de ses ingrédients.

Le dispositif ouvre de nouvelles perspectives : lors de l’étape finale, il est question d’enseignement de l’écriture (tester des démarches d’observation de corpus avec les élèves), des IAg (explorer la manière de formuler des requêtes et de paramétrer le robot) et du recours à ces outils pour l’enseignement de l’écriture. Les futurs enseignants et enseignantes proposent la fabrique d’une boîte à mots avec les élèves, à compléter avec les textes artificiels pour faire vivre l’univers du grenier, ou le fait d’utiliser les propositions générées pour lister des scénarios possibles et aider chacun à choisir le sien. L’IA générative se fait à la fois outil et objet de réflexion : certains étudiants et étudiantes y voient un « démarreur » utile, donnant de premières idées, d’autres estiment qu’un tel usage dépossède du plaisir de commencer par cheminer soi‑même.

## Références

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Byrd, A., Flores, L., Green, D., Hassel, H., Johnson, S. Z., Kirschenbaum, M., Lockett, A., Losh, E. M. et Mills, A. (2023). *MLA-CCCC joint task force on writing and AI. Working paper 1: Overview of the issues, statements of principles, and recommendations*. Modern Language Association et Conference on College Composition and Communication. https://aiandwriting.hcommons.org/working-paper-1

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