Ce tableau d’atelier interactif permet aux élèves d’explorer les limites des Large Language Models (LLMs) par la recherche, l’expérimentation pratique et la réflexion critique.
Section 1 : Mise en route (animée par l’enseignant)
Discussion en plénière : Invitez les élèves à répondre à des questions sur leur utilisation actuelle de l’IA et sur leur niveau de confiance.
Casse-tête logique : Une énigme visuelle et verbale à propos du "sealed cup" pour illustrer le raisonnement humain par opposition à l’appariement de motifs par l’IA.
Perspective média : Un lien vers le reel de Phi Nguyen pour présenter des exemples concrets de "ratés" de l’IA.
Section 2 : Laboratoire interactif (groupes d’élèves)
Tâche 1 : Recherche et explication : Les groupes étudient les limites courantes de l’IA (logique, comptage, perception du temps, etc.) et en cherchent les causes, par exemple "tokenisation".
Tâche 2 : Le défi "Trick" : Les élèves utilisent leurs propres prompts pour tenter de faire échouer l’IA, et enregistrent leurs résultats les plus drôles dans l’espace de travail.
Gaslighting Challenge : Exercice spécifique où les élèves essaient de "gagner" un argument face à une IA correcte pour vérifier si elle finira par mentir pour leur plaire.
Section 3 : Réflexion finale (animée par l’enseignant)
Discussion critique: Séance finale "Think-Pair-Share" centrée sur la confiance, la responsabilité et l’avantage humain.
Scénarios éthiques: Demander aux élèves de comparer les conseils de l’IA et l’empathie humaine dans des situations personnelles (p. ex., difficultés familiales ou entre amis).
La compétence de demain: Identifier ce que les humains peuvent faire de façon unique et que l’IA ne pourra jamais maîtriser.
