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# Qu'est que la littératie pour l'IA ?

Thierry Viéville

► To cite this version:

Thierry Viéville. Qu'est que la littératie pour l'IA?. Éducatech 2025, Nov 2025, Paris, France.
hal-05314838

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Submitted on 14 Oct 2025

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# Qu'est que la littératie pour l'IA ?

Cela sont les connaissances techniques, compétences durables et attitudes tournées vers l'avenir, pour s'épanouir dans un monde influencé par les IAs. On apprend à interagir, à créer, à gérer, à concevoir des IAs, pour les utiliser de manière éclairée, responsable et en toute sécurité, tout en évaluant de manière critique, avantages, risques et implications.

## Compétences

Éléments d'apprentissage combinant **Savoir**, **Savoir-faire**, et **Savoir-être**, ici pour l'école primaire et secondaire, illustrés -dans ce cas- par des scénarios d'apprentissage.

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### Savoir-être

* Responsable
* Curieux
* Innovant
* Adaptable
* Empathique

### Savoir-faire

* Pensée critique
* Créativité
* Pensée computationnelle
* Conscience de soi et conscience sociale
* Collaboration
* Communication
* Résolution de problèmes

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## Quatre domaines de compétence :

### Savoir

* Nature de et des IAs
* L'IA reflet de choix et perspectives humaines
* L'IA changeant le travail et les rôles humains
* Capacités et limites de l'IA
* Le rôle de l'IA dans la société

## Pourquoi une telle littératie ?

Alors que les jeunes commencent à utiliser les IAs dans de plus en plus d'aspects de leur vie, elles et ils ont besoin d'être guidé·e·s. La majorité affirme se débrouiller en dehors de l'école, tandis que celle-ci doit offrir une vraie littératie à ce sujet.

### S'engager avec l'IA

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S'engager avec l'IA dans la vie quotidienne implique l'utilisation de l'IA comme outil pour accéder à un nouveau contenu, ou une information.

**Reconnaître** rôle et influence de l'IA selon le contexte.

**Évaluer** les résultats de l'IA à réviser, accepter ou pas.

**Examiner** comment les recommandations des systèmes prédictifs peuvent informer, mais limiter les perspectives.

**Expliquer** comment l'IA pourrait être utilisée pour amplifier les préjugés sociétaux.

**Décrire** combien les systèmes d'IA consomment de l'énergie et des ressources naturelles, et en tenir compte.

**Analyser** dans quelle mesure l'utilisation d'un système d'IA est conforme aux principes éthiques et aux valeurs humaines.

**Connecter** impacts sociaux et éthiques de l'IA avec ses capacités et ses limites techniques.

### Créer avec l'IA

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Créer avec l'IA consiste à collaborer avec l'IA de manière créative dans des processus de résolution de problèmes.

**Utiliser** des systèmes d'IA pour explorer de nouvelles perspectives et approches qui s'appuient sur des idées originales.

**Visualiser, prototyper et combiner** des idées utilisant différents types de systèmes d'IA.

**Collaborer** avec des systèmes d'IA génératifs pour susciter des commentaires, affiner les résultats et réfléchir aux processus de pensée.

**Analyser** comment l'IA peut protéger ou violer l'authenticité du contenu et la propriété intellectuelle.

**Expliquer** comment les systèmes d'IA exécutent des tâches, ceci en utilisant un langage précis qui évite l'anthropomorphisme.

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### Gérer l'IA

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La gestion de l'IA nécessite une approche intentionnelle; choisir comment l'IA peut soutenir et améliorer le travail humain.

**Décider** s'il faut utiliser des systèmes d'IA selon la nature de la tâche.

**Décomposer** un problème selon les capacités et les limites des systèmes d'IA et des humains.

**Contrôler** les systèmes d'IA génératifs en fournissant instructions spécifiques et critères d'évaluation.

**Déléguer** des tâches aux systèmes d'IA pour automatiser de manière appropriée les flux de travail humain.

**Développer et communiquer** des lignes directrices pour l'utilisation de systèmes d'IA qui s'alignent sur les valeurs humaines, favorisent l'équité et privilégient la transparence.

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### Concevoir l'IA

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Concevoir l'IA donne du pouvoir, pour façonner l'IA par la pratique, explorer des données, des modèles et des systèmes pour les meilleures décisions de conception.

**Décrire** comment les systèmes d'IA peuvent être conçus pour soutenir une solution à un problème collectif.

**Comparer** les capacités et les limites des systèmes d'IA qui suivent des algorithmes créés par des humains avec ceux qui font des prédictions basées sur des données.

**Collectionner et organiser** les données qui peuvent être utilisées pour former un modèle d'IA en prenant en compte la pertinence, la représentation et l'impact potentiel.

**Évaluer** des systèmes d'IA en utilisant des critères définis, les résultats attendus et les retours des utilisateurs, donc ses objectifs et limites.

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Document complet sur ce lien ailiteracyframework.org pour lire, utiliser, ...

et pour faire des retours bienvenus sur cette version de travail.

Version de travail
(Mai 2025)

Version finale 2026

terra-numerica.org

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