Beaucoup d’apprenants utilisent régulièrement ChatGPT, Claude, Perplexity, etc. en dehors de la formation de manière autonome… mais pas toujours pertinente ! L’enjeu est de les aider à développer un usage critique et responsable. Les intégrer en formation permet précisément d’accompagner cet apprentissage.
Mais utiliser un chatbot en formation ne consiste pas simplement à dire : « allez-y, vous pouvez utiliser ChatGPT ». Pour que l’outil serve vraiment, il faut l’introduire comme n’importe quel outil pédagogique : avec un cadre, une démonstration, des règles d’usage et un temps d’entraînement.
Intégrer un chatbot en formation demande un cadre clair, des cas concrets et un temps d’entraînement aux bonnes pratiques.
Quatre activités simples suffisent pour acculturer les apprenants
- Comparer une recherche Google et une réponse de chatbot
- Repérer ce qui manque dans la réponse
- Fact-checker avec des sources fiables
- Réécrire le prompt pour obtenir une meilleure réponse
L’enjeu pédagogique est de former aux usages courants (expliquer, reformuler, débloquer une idée) tout en développant l’esprit critique. L’évaluation change aussi, avec ce type d’activité, on évalue la démarche et la réflexivité de l’apprenant, pas seulement le résultat final.
Chatbot : de quoi parle-t-on dans cet article ?
Un chatbot désigne ici une interface conversationnelle alimentée par un LLM (grand modèle de langage). Exemples : ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat.
Ses réponses peuvent être inexactes, approximatives, biaisées ou inadaptées. Ce qui semble une limite devient paradoxalement un atout pédagogique : apprendre à les évaluer, les questionner et les améliorer, c’est former à des compétences transversales essentielles.
IA = domaine très large englobant tous les systèmes d’intelligence artificielle
LLM = grand modèle de langage, un type spécifique d’IA qui traite et génère du texte (ex : GPT, Claude)
Chatbot = interface conversationnelle pour interagir avec un LLM. C’est ce que tu vois et utilises quand tu ouvres ChatGPT ou Claude.
➔ On interagit avec l’interface du chatbot (ce qu’on voit), mais derrière c’est un LLM (le moteur invisible) qui génère les réponses.
Quel type de chatbot utiliser en formation ?
Le type de chatbot retenu influence directement les possibilités pédagogiques et les besoins d’accompagnement.
Avant de concevoir une activité qui s’appuie sur ce type d’outil, une question doit donc être clarifiée : quel chatbot voulez-vous faire utiliser aux étudiants ?
La réponse conditionne ensuite les objectifs, les consignes, les risques à anticiper, les modalités d’accompagnement et les critères d’évaluation.
Chatbot généraliste ou chatbot RAG ?
Il existe 2 types principaux de chatbot : les chatbot généralistes et les RAG.
Un chatbot généraliste comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Le Chat répond à partir de son modèle général. Il peut expliquer, reformuler, générer des exemples, proposer un plan, jouer un rôle, mais il ne connaît pas automatiquement votre cours, votre référentiel ou vos consignes locales.
Un chatbot RAG répond à partir de documents fournis : supports de cours, PDF, règlement, base documentaire, guide métier. C’est le cas d’un Custom GPT configuré avec vos ressources, ou d’un assistant intégré à un LMS. Le principe est simple : le chatbot va chercher dans les documents avant de répondre.
Former à l’usage d’un chatbot généraliste
Dans cet article, on part volontairement d’un chatbot généraliste.
Pourquoi ? Parce que ce sont les outils que les étudiants et les professionnels utilisent déjà au quotidien : ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat… Ils les ouvrent spontanément pour comprendre une notion, reformuler un texte, préparer un plan, générer des exemples ou débloquer une idée.
L’objectif n’est donc pas de leur apprendre à utiliser un assistant pédagogique configuré sur mesure. L’enjeu est plus immédiat : les acculturer aux bons réflexes face à ces outils puissants, mais peu cadrés et parfois erronés.
Savoir poser une bonne question. Repérer une réponse trop lisse. Vérifier une information. Reformuler un prompt. Garder une trace de l’usage. Ce sont les pratiques à transmettre en priorité, parce qu’elles serviront partout.
Le RAG vient ensuite, quand vous voulez créer un assistant spécialisé à partir de vos propres ressources de cours ou d’un corpus métier.
| Type de chatbot | Ce qu’il sait faire | Risque principal | Bon usage en formation |
|---|---|---|---|
| Chatbot généraliste | Expliquer, reformuler, générer des exemples, aider à réfléchir | Réponse plausible mais fausse ou trop générique | Initier les étudiants au prompt, à la critique et au fact-checking |
| Chatbot RAG | Répondre à partir de vos documents | Mauvaise configuration, documents incomplets, illusion de vérité | Créer un tuteur spécialisé sur un cours ou un corpus métier |
À retenir : pour utiliser un chatbot en formation, commencez par déterminer le type de chatbot que vous faites utiliser. Ici, on choisit le chatbot généraliste pour former aux pratiques d’usage les plus courantes.
Activité 1 : comparer une recherche web et un chatbot
Prenez un sujet qui peut être exploré à la fois par une recherche web et par un chatbot, et demandez à vos apprenants de comparer les réponses.
-
« La dissonance cognitive expliquée avec un exemple concret »
-
« Les effets du sommeil sur la mémorisation »
Les apprenants commencent par une recherche web classique. Ils interrogent ensuite un chatbot généraliste sur le même thème, puis comparent les deux démarches.
💡 Selon les pays et les comptes utilisateurs, les moteurs de recherche intègrent de plus en plus des réponses générées par IA. Pour l’exercice, demandez aux apprenants de ne pas s’arrêter à cette réponse condensée : ils doivent consulter plusieurs résultats, ouvrir des sources et observer la différence entre recherche web, réponse synthétique et réponse de chatbot.
Demandez-leur ensuite de remplir une grille simple :
- Quelles sont les principales différences entre les deux démarches : façon de chercher, temps nécessaire, type de résultat, niveau de preuve, traçabilité ?
- D’où viennent les réponses du chatbot ? Sur quelles données, indices ou raisonnements semblent-elles s’appuyer ?
- Sur quoi repose la fiabilité de chaque réponse : source identifiable, précision, nuance, actualité, cohérence ?
- Quelles affirmations du chatbot faudrait-il vérifier avant de les réutiliser ?
- Dans quels cas le chatbot est-il plus pertinent qu’une recherche web ?
- Dans quels cas la recherche web est-elle préférable au chatbot ?
L’enjeu est d’apprendre à choisir le bon outil selon la tâche : explorer une idée, obtenir une reformulation, vérifier une information, documenter une réponse ou construire un raisonnement sourcé.
Activité 2 : critiquer une réponse de chatbot
Prenez une réponse générée par un chatbot et demandez aux étudiants de la corriger comme s’ils étaient évaluateurs.
« Identifiez trois qualités, trois limites et deux informations à vérifier. »
Vous pouvez aussi leur demander d’évaluer la réponse à partir de critères précis :
- exactitude ;
- niveau de détail ;
- pertinence des exemples ;
- vocabulaire adapté au public visé ;
- présence ou absence de sources ;
- biais, raccourcis ou simplifications excessives.
Cette activité est centrale, car elle change la posture face au chatbot : les apprenants ne doivent pas le considérer comme une source d’autorité, mais comme une proposition de réponse à questionner, corriger et améliorer.
L’enjeu est de développer un réflexe d’esprit critique. L’étudiant ne se contente pas de restituer une réponse produite par l’IA. Il apprend à l’évaluer, à repérer ses fragilités et à décider ce qui peut être réutilisé ou non.
Activité 3 : vérifier une réponse de chatbot
Un chatbot peut produire une phrase très fluide, très convaincante, et pourtant fausse.
C’est justement le point à faire comprendre aux apprenants : ces outils ne « savent » pas au sens humain du terme. Ils génèrent une réponse plausible à partir de régularités statistiques repérées dans leurs données d’entraînement. Cette réponse peut être utile, mais elle doit toujours être interrogée, surtout lorsqu’elle contient des faits, des chiffres, des références ou des affirmations fortes.
Faites générer par un chatbot une réponse sur un thème ou une question en lien avec votre cours. Demandez ensuite aux apprenants d’en vérifier la fiabilité.
« Soulignez deux affirmations factuelles dans la réponse du chatbot. Pour chacune, trouvez une source fiable qui la confirme, la nuance ou la contredit. »
Cette activité vise à développer la littératie informationnelle : apprendre à identifier d’où vient une information, ce qu’elle vaut et ce qu’elle signifie.
Activité 4 : améliorer le prompt
La qualité de la réponse dépend fortement de la manière dont la demande est formulée. Une consigne vague comme :
« Explique-moi la gestion de conflit. »
ne donnera pas le même résultat qu’une demande contextualisée :
« Je suis étudiant en BUT GEA. Explique-moi la gestion de conflit dans une équipe projet, avec un exemple en entreprise, trois erreurs fréquentes et deux questions pour vérifier que j’ai compris. Niveau débutant. »
Pour initier vos étudiants à « l’art du prompt », vous pouvez faire générer deux réponses par un chatbot à partir de deux consignes différentes, puis demander aux apprenants d’observer ce qui change : niveau de précision, contexte, exemples, vocabulaire, structure et utilité pour l’apprentissage.
Faites-leur ensuite rédiger leurs propres prompts et analyser la pertinence des réponses obtenues. Invitez-les à améliorer progressivement leurs consignes jusqu’à obtenir une réponse réellement adaptée à leur objectif.
Cet exercice est d’autant plus intéressant pédagogiquement qu’il permet de prendre conscience que formuler une bonne demande n’est pas si simple. Cela oblige déjà l’apprenant à clarifier ce qu’il cherche, le niveau de réponse attendu, le contexte d’usage et les critères qui rendent une réponse réellement utile.
Autrement dit, avant même d’obtenir une réponse, l’apprenant travaille une compétence cognitive essentielle à l’apprentissage : apprendre à formuler précisément ce qu’il cherche à comprendre.
Les règles à poser avant l’activité
Ne lancez pas un chatbot en séance sans règles. Même pour une activité courte.
- ne pas entrer de données personnelles, nominatives ou sensibles ;
- privilégier des chatbots avec version gratuites ;
- ne pas copier-coller une réponse sans la retravailler ;
- signaler quand un chatbot a été utilisé ;
- vérifier toute information factuelle ;
- garder une trace du prompt et des corrections ;
- utiliser l’IA comme brouillon, tuteur ou sparring partner, pas comme auteur fantôme.
Sur les données, soyez très clair. Une copie nominative, une situation professionnelle identifiable, un cas patient, un nom d’entreprise confidentiel : ça ne va pas dans un chatbot grand public.
Mini-séquence prête à animer en 45 minutes
Voici un déroulé simple pour intégrer un chatbot en formation sans y passer la séance entière.
| Temps | Consigne | Production attendue |
|---|---|---|
| 5 min | Présenter l’activité et le fonctionnement d’un Chatbot | Les apprenants savent de quel outil on parle |
| 10 min | Comparer Google et chatbot | Une grille de comparaison remplie |
| 10 min | Critiquer une réponse IA | 3 qualités, 3 limites, 2 points à vérifier |
| 10 min | Vérifier deux affirmations | Deux sources fiables trouvées |
| 10 min | Réécrire le prompt | Une meilleure version du prompt initial |
Ce format marche en présentiel (TP, TD), en classe virtuelle ou en devoirs à la maison. Il suffit d’adapter le sujet à la discipline ou au métier.
Comment évaluer l’activité avec un chatbot en formation
Utiliser un chatbot en formation implique de faire évoluer les modalités d’évaluation, du moins pour l’activité concernée. L’enjeu n’est plus seulement d’évaluer le résultat final, mais aussi la qualité de la démarche et la réflexivité dont l’apprenant fait preuve dans ses interactions avec l’IA.
Une grille critériée simple peut permettre d’évaluer si l’apprenant sait :
- cadrer efficacement son interaction avec l’IA en précisant le contexte, l’objectif et les contraintes de sa demande ;
- analyser de manière critique la réponse obtenue en repérant ses erreurs, approximations, biais, limites ou informations manquantes ;
- vérifier les informations qui le nécessitent en les confrontant à des sources fiables ;
- s’approprier et améliorer la production de l’IA en la questionnant, la corrigeant, la complétant ou la reformulant plutôt qu’en la recopiant ;
- expliciter sa démarche en distinguant ce que l’IA lui a apporté, ce qu’il a choisi de modifier ou de rejeter, et ce qui relève de son propre raisonnement.
Ces critères peuvent être associés à plusieurs niveaux de maîtrise. Par exemple « insuffisant », « en développement », « maîtrisé » et « avancé » afin d’évaluer une progression plutôt qu’une simple réussite ou un échec.
Questions fréquentes
Quel chatbot utiliser pour une première activité en formation ?
Quelle différence entre chatbot généraliste et chatbot RAG ?
Faut-il autoriser les étudiants à utiliser ChatGPT ?
Comment éviter le copier-coller ?
Peut-on utiliser un chatbot avec des données d’étudiants ?
Sources
Burns, M. (2025). 4 Easy Ways to Introduce AI Chatbots to Students. Class Tech Tips. https://classtechtips.com/2025/02/05/introduce-ai-chatbots-to-students/
CNIL. (2024). Enseignant : comment utiliser un système d’IA dans le cadre de vos missions ? https://www.cnil.fr/fr/enseignant-usage-systeme-ia
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research