Pour utiliser l’IA générative, nous avons besoin d’une littératie critique de l’IA : comprendre comment elle fonctionne, quand son usage est approprié et comment l’utiliser de manière responsable.

Inspiré par Maha Bali*, cet article définit brièvement les trois mots du concept : littératie, critique, IA (j’utilise l’ordre en anglais). Il se termine par un guide en cinq étapes que vous pouvez utiliser pour n’importe quel travail pour questionner les résultats, comprendre comment ces outils fonctionnent et les utiliser avec transparence.

Critique

La notion critique a plusieurs dimensions, par exemple :

• Pensée critique : adopter le doute et le questionnement.

Par exemple : vérifier les noms, chiffres et citations, demander à l’outil d’expliciter ses hypothèses.

• Conscience sociale critique et souci de l’équité : identifier comment une pratique peut accentuer, reproduire ou créer des inégalités.

Par exemple : qui est aidé ou défavorisé par cette réponse donnée par l’IA? Quelles voix ou quels contextes manquent dans le texte?

• Évaluation des résultats générés par l’IA

Par exemple : repérer les biais, les fabrications, les risques liés à la protection de données et les coûts environnementaux.

IA, ou intelligence artificielle générative

L’IA générative (IAG) :

• N’est pas intelligente : les modèles reposent sur des probabilités et des statistiques d’apparition des mots.
• L’utilisation du mot intelligente dans la définition même nous amène souvent à imaginer qu’elle l’est réellement.
• Parce que ces modèles fonctionnent parfois de façon étonnamment bien, nous sommes tenté-e-s de les anthropomorphiser. C’est-à-dire, les croire intelligents, éloquents et proches de l’humain.

Littératie

La définition du mot littératie désigne la capacité à lire et écrire. Appliquée à l’IA générative, Maha Bali propose un modèle de littératie critique de l’IA articulée en cinq dimensions :

1. Comprendre comment fonctionne la IAG ;
2. Reconnaître les inégalités et les biais présents ;
3. Examiner les enjeux éthiques ;
4. Développer des compétences de formulation de prompts (comment communiquer avec l’IAG) ;
5. Évaluer la pertinence de l’usage selon la tâche.

Guide en 5 étapes pour développer la littératie critique de l’IA

En vous appuyant sur les définitions ci-dessus et sur le modèle, vous pouvez commencer à développer une littératie critique de l’IA. Utilisez ce guide pratique pour décider si et comment utiliser l’IAG pour un travail ; puis formulez, vérifiez et déclarez votre usage.

1. Décider : utiliser l’IA ou non ?

Vérifiez les règles d’utilisation du cours, protégez la confidentialité (ne partagez pas de données sensibles avec l’IA) et demandez-vous si l’IA apporte une réelle valeur ajoutée pour votre travail.

2. Planifier : définir la tâche en une phrase.

Rédigez une phrase avec votre objectif et votre public. Pex. : « Expliquer le sujet X à des étudiant-e-s de première année en 150 mots avec deux exemples. » Pour la résolution de problèmes : « Décrire une démarche en trois étapes pour résoudre Y. »

3. Prompt : diversité et transparence.

Demandez des points de vue variés et des sources de ce que propose l’IA, et exigez que l’outil énonce ses hypothèses et incertitudes avant de répondre. Pex: Pour une activité de brainstorming: « Donne 12 idées pour [mon objectif], puis 3 idées venues d’autres contextes/cultures et 2 questions critiques pour tester la diversité des approches (angles oubliés, impacts possibles). »

4. Vérifier : faire confiance avec prudence, puis contrôler le résultat.

Vérifiez au moins deux éléments concrets (noms, dates, chiffres, citations) auprès de sources indépendantes et corrigez toute erreur repérée (voir l’article du blog sur la lecture latérale).

5. Déclarer : être transparent-e sur votre usage.

Indiquez comment vous avez utilisé l’IA dans votre travail. Il est important de vérifier la préférence de votre enseignant-e ou d’utiliser le Guide UniNE pour vous orienter.

Conclusion

Cet article propose des définitions des mots critique, IA et littératie, pour en proposer un guide en 5 étapes à utiliser dès que vous ouvrez un chatbot pour un travail académique.

Bibliographie 

*Bali, M. (1 April, 2023). What I mean when I say critical AI literacy. Article du blog. Consulté le 29 septembre 2025 à: https://blog.mahabali.me/educational-technology-2/what-i-mean-when-i-say-critical-ai-literacy/ 

Bali, M. (26 février 2024). Where are the crescents in AI? London School of Economics blog (Higher Education). Consulté le 29 septembre 2025 : https://blogs.lse.ac.uk/highereducation/2024/02/26/where-are-the-crescents-in-ai/

Newcastle University. Thinking critically about AI: Advice to help you evaluate AI tools and the outputs they generate. Site web consulté le 29 septembre 2025 à : https://www.ncl.ac.uk/academic-skills-kit/information-and-digital-skills/ai-literacy/thinking-critically/ 

Suffolk University. What is generative AI ? Website of University of Suffolk. Consulté le 29 septembre 2025 à:  https://libguides.uos.ac.uk/artificial-intelligence/gen-ai