Et si apprendre à mieux « prompter » devenait aussi une occasion de mieux comprendre le métier étudiant?
C’est exactement ce que propose le Catalogue de requêtes conçu par HEC Montréal pour sa communauté étudiante.
Derrière ce projet, deux femmes, deux Catherine : Catherine Natacha Léger et Catherine Bigras-Dunberry. Ensemble, elles ont imaginé une page Web regroupant plus de 80 exemples de requêtes (plusieurs autres à venir!), réparties en neuf catégories, toutes en lien avec les besoins concrets des personnes étudiantes.
Qu’il s’agisse de découvrir des astuces pour étudier plus efficacement ou de demander de l’aide pour mieux gérer son budget, ce catalogue montre comment l’intelligence artificielle générative (IAG) peut devenir une véritable alliée.
Mais encore faut-il savoir ce que l’IAG permet de faire… et surtout, savoir comment bien rédiger une requête pour en tirer profit.
Pourquoi former la communauté étudiante à mieux rédiger des requêtes?
Pour certaines personnes, demander à un établissement d’enseignement supérieur de former sa communauté étudiante à l’utilisation de l’intelligence artificielle générative (IAG) peut sembler contre-intuitif. Après tout, l’IAG soulève des enjeux importants liés à l’intégrité intellectuelle. Alors, est-ce vraiment le rôle de HEC Montréal d’endosser cette responsabilité?
Pour Catherine Natacha Léger, conseillère en soutien à la réussite étudiante et orthopédagogue de formation, la réponse est claire : oui, il faut offrir de la formation.
Son constat est sans équivoque : depuis le déploiement de ChatGPT en novembre 2022, les personnes étudiantes utilisent l’IAG… mais pas toujours de manière optimale. Certaines requêtes, bien qu’innocentes en apparence, peuvent nuire à l’apprentissage.
« Corrige les fautes dans ce texte », « Est-ce que mon travail est bon? » sont des exemples de requêtes soumises par des personnes étudiantes.
Catherine Natacha Léger
Or, ce type de requête pose plusieurs problèmes.
1. Un délestage cognitif
L’IAG fait gagner du temps à la personne étudiante dans la réalisation de ses tâches. Et comme l’IAG excelle dans bien des tâches, le risque de délestage cognitif est énorme.
Imaginons qu’une personne dysorthographique demande systématiquement à l’IAG de corriger ses textes. La personne risque de perdre confiance en ses propres capacités à bien écrire, alors qu’elle réalisait cette tâche seule auparavant.
À moyen et à long terme, cela peut nuire à l’estime de soi, créer une dépendance à l’outil et causer un désengagement envers son rôle de personne apprenante.
2. Une surcharge informationnelle
Une requête mal formulée entraîne souvent une réponse imprécise. L’IAG génère du contenu abondant sans nécessairement tenir compte de sa pertinence.
Cette surcharge informationnelle provoque alors une surcharge cognitive chez la personne étudiante, qui doit maintenant trier l’information, effectuer de nouvelles recherches pour valider le contenu ou rédiger des requêtes additionnelles pour y voir plus clair.
La tâche initialement demandée par la personne enseignante était simple au départ, mais elle s’est complexifiée simplement parce que la requête initiale n’était pas bien pensée.
Alors pourquoi ne pas tout simplement abandonner? Le risque de découragement est bien réel.
Il faut voir la réalité en face : la communauté étudiante utilise l’IAG et continuera de le faire.
Comme on apprend à faire du vélo, à manier une scie circulaire ou à jouer du piano avec le bon doigté, il faut soutenir l’apprentissage de l’IAG avant que de mauvaises habitudes ne s’installent.
Il est plus facile de bien apprendre que d’avoir à désapprendre.
Le Guide de l’utilisation de l’IAG vise à promouvoir cet apprentissage en accompagnant chaque membre de la communauté dans son appropriation de l’IAG : littératie numérique, intégration pédagogique, utilisation responsable et optimale.
Exemples de requêtes
Parmi les requêtes proposées : découverte de Montréal pour les nouveaux étudiants, clarification de concepts complexes, pauses actives, et bien d’autres encore.
Chaque exemple est le fruit d’une réflexion approfondie, car l’apprentissage visé est double :
- Sur le fond
Chaque requête illustre une facette du métier étudiant, de l’organisation des études à la gestion du stress et du bien-être. - Sur la forme
Chaque requête est structurée pour démontrer comment interagir efficacement avec des outils d’IAG tels que Copilot, ChatGPT, Claude ou Gemini.
Ces bonnes pratiques en rédaction de requêtes deviennent ainsi un prétexte pour explorer le métier étudiant… ou peut-être est-ce l’inverse. Quoi qu’il en soit, chaque visiteur y trouvera son compte.
Un format de requête réfléchi
Pour Catherine Natacha Léger, une bonne requête, c’est celle qui génère une réponse satisfaisante du premier coup, celle qui répond réellement au besoin de la personne utilisatrice.
La démarche privilégiée pour arriver à ce résultat se divise en trois étapes.
En limitant et en cadrant ainsi le robot conversationnel dans sa tâche, la personne étudiante pourra ainsi éviter deux pièges de l’IAG vus précédemment, soit le délestage cognitif et la surcharge informationnelle.
Le format de requête « contexte – objectif – format » s’inscrit dans une démarche cognitive saine pour les personnes étudiantes nommée « la démarche réfléchie ».
La démarche réfléchie
Avant
Réfléchir au contexte, à l’objectif et au format permet de se questionner sur son besoin d’apprentissage.
Pendant
Rédiger le contexte, l’objectif et le format permet à la personne étudiante de se positionner face à l’objet d’étude ou à la tâche à accomplir.
Après
Porter un regard critique sur l’extrant permet à l’étudiant d’apprendre à juger de la pertinence du contenu en lien avec la tâche à effectuer.
De cette démarche découle moins de délestage cognitif et moins de surcharge informationnelle, moins de frustration et moins de temps perdu en allers-retours, mais surtout plus de motivation, d’efficacité et d’efficience dans ses apprentissages. L’IAG assiste la personne étudiante dans sa tâche sans jamais remplacer la réflexion et le jugement humain.
Un bel exemple de « vibe coding »
La conceptrice pédagogique derrière ce projet n’est pas une experte en HTML, mais possède une connaissance enviable sur le sujet si on la compare à d’autres personnes exerçant le même métier. Catherine Bigras-Dunberry a su tirer parti de l’IAG pour concrétiser sa vision grâce à une approche intuitive appelée « vibe coding » (ou programmation intuitive en français).
Cette approche a permis à Catherine de décrire le projet à une IAG en lui fournissant une liste de besoins. L’IAG a généré environ 80 % du code HTML, structurant le catalogue et sa logique de base. Elle s’est ensuite concentrée sur les 20 % restants, peaufinant le résultat pour qu’il corresponde parfaitement à ses attentes.
En quelques secondes, un prototype était créé : un travail qui aurait pris des heures, voire des jours, sans l’aide de l’IAG. Ce prototype a permis à l’équipe d’identifier rapidement les éléments à conserver, à améliorer ou à modifier.
Pour les ajustements, Catherine a adopté une stratégie efficace : une conversation par modification. Une pour la navigation, une autre pour la recherche par mot-clé, etc. Cette méthode a permis de garder le processus clair et fluide. Selon elle, il est plus efficace de démarrer une conversation pour chaque sujet. C’est ainsi que l’IAG est plus efficace et évite de se mélanger dans le détails des fonctionnalités de la page.
Utiliser l’IAG en classe?
Ce catalogue et ce guide ont été pensés pour un usage en dehors de la classe, mais ils ouvrent aussi la porte à un questionnement sur l’utilisation de l’IAG pour réaliser des activités pédagogiques innovantes en classe.
Pourquoi ne pas s’en inspirer pour créer des projets de programmation intuitive en lien avec les contenus de cours?
- Une calculatrice hypothécaire dans un cours de finance?
- Une application qui analyse des CV dans un cours de RH, pour lancer un débat éthique?
L’objectif n’est pas de devenir expert en programmation, mais de s‘ouvrir à de nouvelles possibilités pédagogiques. Lancez-vous dans l’expérimentation avec la classe : laissez l’IAG créer un prototype, puis utilisez-le comme objet de discussion avec votre groupe.
C’est dans l’imperfection même de l’outil que naissent souvent les conversations les plus riches. Et en adoptant la démarche réfléchie présentée ci-haut, vous guiderez vos étudiants vers une utilisation critique de l’IAG.
Vous souhaitez avoir votre propre catalogue de requêtes?
Le Catalogue de requêtes pourrait bien être le point de départ d’une série : par discipline, par cours, par intérêt… l’équipe n’est pas encore rendue à cette étape, mais l’idée n’est pas exclue.
Bonne nouvelle! Les personnes souhaitant créer leur propre catalogue peuvent utiliser une structure vide accompagnée d’explications, spécialement conçue pour faciliter le repartage au sein de la communauté HEC Montréal, mais aussi entre établissements!
Et si la structure proposée ne vous convient pas, n’hésitez pas à demander de l’aide à votre outil d’intelligence artificielle préféré pour l’adapter à vos besoins.
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