Projet ALIA : apprendre les langues nationales à l’ère de l’IA (2025-2028)
Produire un texte ou créer une vidéo dans une langue que l’on ne maitrise pas ? C’est désormais possible à l’aide des outils d’intelligence artificielle générative (IAGen). Mais derrière cette prouesse technologique se jouent non seulement le bouleversement de l’apprentissage des langues, mais aussi la remise en cause du bien-fondé de celui-ci. Certains discours médiatiques prophétisent la fin de l’enseignement des langues ; d’autres clament désormais son inutilité. Comment, dans ce contexte, accompagner le corps enseignant et les élèves pour faire de l’IAGen une technologie alliée plutôt que subie et continuer de donner du sens à l’apprentissage des langues ? C’est à ce défi que le projet ALIA souhaite répondre.
Contexte
Jusqu’à présent, la réponse de nombreux enseignant·es de langues étrangères (LE) à l’arrivée de l’IAGen a été de renforcer l’oral dans les tâches d’enseignement et d’évaluation, par exemple en proposant des examens oraux ou en demandant aux élèves de rendre des vidéos ou des fichiers audios plutôt que des textes écrits (Bower et al. 2024). Mais l’IAGen, correctement utilisée, peut aussi faire bénéficier enseignant·es et élèves, en permettant par exemple une plus grande différenciation en fonction des besoins spécifiques de chacun·e (CIIP 2025).
Toutefois, s’il est établi que l’IAGen peut faciliter la communication multilingue dans de nombreux contextes (Klimova et al. 2022), il convient de garder à l’esprit les limites de ces outils : l’IAGen est moins performante dans des langues qui ont peu de ressources (low‐ressource languages, voir Ranathunga et al. 2023), elle contient biais et stéréotypes et produit une langue standardisée, peu à même de prendre en compte les spécificités de l’allemand ou du français tel qu’ils sont pratiqués en Suisse.
Dans notre Confédération multilingue, il apparait donc crucial que les élèves, citoyen·nes de demain, développent des compétences liées à une utilisation raisonnée et durable de l’IAGen. Une bonne connaissance au moins passive de la LE est indispensable pour que l’humain conserve la responsabilité du message qu’elle ou il cocrée avec l’IAGen.
Objectifs du projet
Pour accompagner au mieux élèves et enseignant·es, le projet ALIA a pour but de créer du matériel pédagogique destiné au Cycle 3 et composé de huit leçons de 45 minutes clé en main. Cette séquence d’enseignement vise le développement chez les élèves d’une littéracie en IA pour la communication en LE. Celle-ci repose sur quatre composantes, selon le modèle de Cardon et al. (2023) :
- L’application souligne l’importance d’avoir des connaissances techniques basiques sur la façon dont les outils d’IA fonctionnent et sur les différents outils disponibles et leur adéquation à la tâche.
- L’authenticité rappelle aux utilisateurs·trices la primauté d’une communication authentique qui doit avoir l’humain en son centre.
- L’agentivité implique que l’humain conserve la maitrise du processus de communication et que les utilisateur·trices ne deviennent pas dépendant·es de la machine.
- La responsabilité souligne l’importance de la transparence lors de l’utilisation de l’IA, une utilisation éthique et juste de l’outil et la prise de responsabilité de l’utilsateur·trice sur le contenu produit avec l’aide de l’IA.
Parallèlement à ces principes conducteurs, nous estimons primordial de travailler sur la motivation des élèves, à l’heure où la nécessité d’apprendre des LE est plus que jamais remise en question. En effet, la motivation joue un rôle décisif dans la réussite des apprentissages. Or, les apprenant·es sont motivé·es de développer en priorité des compétences qui leur semblent pertinentes et adaptées aux nouveaux développements technologiques. Ainsi ils et elles pourront se construire une vision qui est orientée vers l’avenir et aussi renforcer leur auto‐efficacité dans l’apprentissage des LE (Dörnyei & Ryan 2015).
Bower, M., Torrington, J., Lai, J. W. M., Petocz, P. & Alfano, M. (2024). How should we change teaching and assessment in response to increasingly powerful generative Artificial Intelligence? Outcomes of the ChatGPT teacher survey. Educ Inf Technol, 29. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12405-0
Cardon, P., Fleischmann, C., Artiz, J., Logemann, M. & Heidewald, J. (2023). The challenges and opportunities of AI-assisted writing: Developing AI literacy for the AI age. Business and Professional Communication Quarterly, 86(3) https://doi.org/10.1177/23294906231176517
CIIP (2025). Intelligence artificielle générative – IAG. Recommandations pour une utilisation réfléchie et mesurée dans l’enseignement. Accès : https://www.ciip.ch/files/1050/Documents/IRDP/Recommandations_IAG_19-03-2025_V10.pdf
Dörnyei, Z., & Ryan, S. (2015). The Psychology of the Language Learner Revisited (1st ed.). New York, Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315779553
Klimova, B. et al. (2023). A Systematic Review on the Use of Emerging Technologies in Teaching English as an Applied Language at the University Level. Systems, 11. https://doi.org/10.3390/systems11010042
Ranathunga, S. et al. (2023). Neural Machine Translation for Low-resource Languages: A Survey, ACM Computing Surveys, 55, 1-37. https://doi.org/10.1145/3567592
- Prof. Dr. Sara Cotelli Kureth (UniNE)
- Prof. Dr. Caroline Lehr (ZHAW)
- Jérémy Jaquet (UniNE)
- Dr Elana Summers (ZHAW)
- Université de Neuchâtel (UniNE)
- Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW)
- Office fédéral de la culture (CHF 180’000.00)
- Début : septembre 2025
- Fin : août 2028
- École secondaire des Forges (La Chaux-de-Fonds)
- FKSZ Schulhaus Kreuzbühl (Zürich)
