6 conseils pour formuler des requêtes à l'IA de manière responsable dans un contexte d'apprentissage

_{Publié pour la première fois le 26/02/2026, cet article a été actualisé afin de tenir compte des dernières recommandations et des éléments de contexte les plus récents.}

Pourquoi la formulation de requêtes à l'IA est-elle une compétence essentielle pour les étudiants en 2026 ?

Bien formulées, les requêtes peuvent faire de l'IA un outil précieux pour apprendre et développer son esprit critique. Mais de nombreux étudiants manquent de confiance ou de maîtrise de l’IA pour utiliser efficacement ces outils.

Les résultats publiés par le Digital Education Council (2026) montrent que les étudiants font face à l'IA avec une grande incertitude :

• 57 % des étudiants estiment ne pas être suffisamment accompagnés pour savoir dans quels cas et de quelle manière utiliser l'IA dans leurs travaux et leurs évaluations.
• 66 % des étudiants craignent qu'un recours à l'IA rende l'apprentissage trop superficiel et laisse moins de place à l'esprit critique et à la créativité.

Pourtant, de nouvelles conclusions de l'OCDE publiées en 2026 confirment que, dans le domaine de l'éducation, l'IA peut jouer le rôle d'un tuteur très performant lorsque les requêtes sont conçues correctement.

Les étudiants ayant utilisé une « version tutorat » de l'IA, conçue pour proposer des pistes de réflexion et un accompagnement pas à pas plutôt que des réponses directes, ont vu leurs performances dans les exercices d'entraînement progresser jusqu'à 127 %, ce qui illustre le potentiel de l'IA pour accélérer les retours et guider la pratique. (Bastani et al. 2024)

Cela crée un nouvel enjeu pour les enseignants : apprendre aux étudiants à formuler efficacement des requêtes.

Aider les étudiants à formuler des requêtes à l'IA au service de leur apprentissage leur apprend à faire de l'IA un partenaire de réflexion, un moyen d'atteindre la productivité de demain sans sacrifier l'esprit critique d'aujourd'hui.

Voici six conseils avancés pour accompagner les étudiants à mesure qu'ils développent les compétences nécessaires pour formuler des requêtes à l'IA au service de l'apprentissage et faire de l'IA un partenaire de réflexion :

1. Comment les étudiants peuvent-ils s'appuyer sur l'IA pour bénéficier d'un accompagnement personnalisé ?

Utilisée efficacement, l'IA peut fournir un accompagnement personnalisé qui aide les étudiants à répartir leur charge de travail, à évaluer leur compréhension et à affiner leurs idées, tout en préservant l'intégrité de leur propre réflexion et de leur apprentissage.

Pourquoi cela fonctionne : l'IA encourage un engagement actif dans les contenus étudiés tout en réduisant la tentation de déléguer le travail de réflexion, ce qui favorise l'effort authentique et l'intégrité académique.

À quel moment l'utiliser : au début d'un travail, pendant les phases de préparation et de révision, ou lorsque les étudiants ne savent pas comment l'IA peut soutenir leur apprentissage de manière éthique.

Mise en pratique : proposez des exemples de requêtes qui illustrent des utilisations de l'IA centrées sur l'apprentissage, par exemple :

• Planification: “Je dois remettre une évaluation le [date]. Établis un programme de révision qui m'aide à couvrir les principaux thèmes.”
• Maîtrise des notions:
  • “Voici mon explication sur [sujet]. Vérifie si elle contient des erreurs ou des incompréhensions” or
  • “Pose-moi trois questions sur [sujet] afin d'évaluer ma compréhension.”
• Autoévaluation: “J'ai rédigé ce travail sur [sujet]. Sans réécrire mon texte, indique-moi les éventuelles lacunes dans le contenu, les arguments qui manquent de clarté ou les preuves manquantes.”

2. Comment les étudiants peuvent-ils définir des limites dans leurs requêtes à l'IA ?

Lorsqu'ils utilisent un chatbot d'IA générative standard, les étudiants peuvent définir des limites en demandant explicitement à l'IA de fournir un accompagnement et des explications plutôt que des travaux terminés. Des limites claires aident les étudiants à éviter les manquements involontaires et réduisent le risque de recours excessif aux contenus générés par l'IA.

Pourquoi cela fonctionne: de nombreux systèmes d'IA sont tellement axés sur le fait d'être "utiles" qu'ils produisent des ébauches de travaux, sauf instruction contraire. Or, cette tendance peut compliquer la tâche des étudiants qui cherchent à conserver une démarche éthique centrée sur l'apprentissage.

À quel moment l'utiliser: avant que les étudiants ne commencent à utiliser l'IA dans leurs travaux ou leurs évaluations, et chaque fois que des inquiétudes surgissent quant à un recours excessif ou à une utilisation inappropriée.

Mise en pratique: proposez des formulations types que les étudiants peuvent réutiliser pour définir des limites, par exemple :

• "Mon objectif est d'approfondir ma compréhension de ce sujet, et non que tu rédiges le travail à ma place. Ne rédige aucune partie de mon travail. Explique-moi plutôt les concepts clés et les incompréhensions courantes, et suggère-moi des sources fiables.”

3. Pourquoi le contexte et la précision sont-ils importants dans les requêtes des étudiants à l'IA ?

Sans contexte, les outils d'IA produisent par défaut des réponses génériques, dont la profondeur, le ton ou la pertinence peuvent ne pas convenir. Les étudiants peuvent fournir un contexte en indiquant leurs objectifs d'apprentissage, leur niveau d'études, le public visé et le format de réponse souhaité.

Pourquoi cela fonctionne: fournir un contexte permet d'obtenir des réponses plus ciblées et pertinentes. Les étudiants reçoivent ainsi des informations adaptées à leur niveau et à leurs besoins.

À quel moment l'utiliser: les requêtes contextualisées sont utiles à chaque échange avec l'IA ou lorsqu'on présente la formulation de requêtes à l'IA comme une compétence d'apprentissage.

Mise en pratique: montrez comment la précision améliore les résultats.

Par exemple:

• “Je suis étudiant en deuxième année de licence de littérature anglaise. Trouve-moi des références à Alcatraz dans la littérature américaine contemporaine et classe-les par thème.”
• “Je suis étudiant en licence de géographie et je rédige un rapport sur le tourisme en Californie. Trouve des statistiques récentes sur la fréquentation d'Alcatraz et présente-les sous forme de tableau. ”

4. Qu'est-ce que l'enchaînement de requêtes au service de l'apprentissage ?

L'enchaînement de requêtes consiste à utiliser l'IA générative comme un outil conversationnel plutôt que comme un simple générateur de réponses ponctuelles. Les étudiants engagent un dialogue continu, en posant des questions complémentaires pour préciser, remettre en question ou approfondir les premières réponses à mesure que leur compréhension progresse.

Pourquoi cela fonctionne : cette interaction itérative renforce l'engagement, favorise des parcours d'apprentissage personnalisés et encourage l'esprit critique, les étudiants étant amenés à évaluer les réponses de l'IA et à s'appuyer sur elles. Elle renforce aussi la métacognition, les étudiants réfléchissant à leurs connaissances et à la manière de combler leurs lacunes.

À quel moment l'utiliser : les étudiants devraient recourir à l'enchaînement de requêtes lorsqu'ils explorent des sujets complexes, développent une argumentation ou entament un travail de recherche.

Mise en pratique : encouragez les étudiants à poser des questions complémentaires.

Par exemple :

• Requête initiale : “Je suis étudiant en licence d'histoire. Résume-moi les principaux facteurs de la Révolution russe pour m'aider à me familiariser avec le sujet.”
• Requêtes complémentaires :
• “Pourquoi le slogan "Paix, terre et pain" a-t-il été efficace pour les bolcheviks ?” ou
• “Quel rôle les paysans ont-ils joué dans la révolution ?”

5. En quoi le fait de demander à l'IA de jouer un rôle aide-t-il les étudiants ?

La formulation de requêtes fondées sur un rôle (ou un persona) consiste à demander à l'IA d'adopter un rôle, une profession, une tranche d'âge ou une perspective spécifiques. Cela façonne à la fois le contenu et le ton des réponses, et aide les étudiants à générer des idées adaptées au public, sensibles au contexte et ancrées dans des situations concrètes.

Pourquoi cela fonctionne : la formulation de requêtes fondées sur un rôle aide les étudiants à dépasser la connaissance abstraite et à réfléchir à la manière dont l'information s'applique dans des contextes pratiques, professionnels ou humains.

À quel moment l'utiliser : les étudiants devraient recourir à la formulation de requêtes fondées sur un rôle lors des activités de mise en pratique, de la préparation à la vie professionnelle ou lorsqu'ils doivent adapter leurs idées à un public particulier.

Mise en pratique : proposez des exemples tels que :

• Un étudiant en médecine pourrait formuler la requête suivante : “Imagine que tu es un homme de 75 ans présentant les symptômes d'une crise cardiaque. Pour quelles raisons pourrais-tu ne pas chercher à obtenir une aide médicale ?”
• Un enseignant en formation pourrait demander : “Imagine que tu es un enfant de six ans. Quelles questions aimerais-tu que ton nouvel enseignant te pose lors de votre première rencontre ?”
• Un étudiant en école de commerce pourrait dire : “Imagine que tu es le directeur financier d'une start-up technologique de 25 salariés. Quels sont aujourd'hui les principaux défis auxquels ton entreprise est confrontée ?”

6. Pourquoi les étudiants doivent-ils vérifier et examiner les réponses de l'IA ?

L'IA génère du contenu à partir de probabilités plutôt que d'une véritable compréhension, ce qui signifie que ses réponses peuvent contenir des inexactitudes, des biais ou des références inventées. Les étudiants doivent apprendre à examiner les réponses de l'IA par la vérification des sources, le recoupement et la réflexion.

Pourquoi cela fonctionne : un regard critique sur l'IA renforce les compétences en recherche, la maîtrise de l'information et un scepticisme sain, autant d'aptitudes essentielles à l'intégrité académique et à l'apprentissage autonome.

À quel moment l'utiliser : les étudiants devraient toujours vérifier les réponses de l'IA, mais cela est particulièrement important lors de travaux de recherche, d'activités d'évaluation des sources ou chaque fois qu'ils s'appuient sur des explications générées par l'IA.

Mise en pratique : proposez des requêtes itératives qui encouragent la vérification des réponses précédentes de l'IA, par exemple :

• “Dresse la liste des sources utilisées, en indiquant l'auteur, le titre et l'année.”
• “Fournis des citations exactes avec les numéros de page.”
• “Vérifie ta réponse pour repérer d'éventuels biais et identifie les perspectives manquantes.”

Comment Turnitin accompagne-t-il une formulation responsable des requêtes à l'IA au service de l'apprentissage ?

Turnitin soutient les requêtes à l'IA au service de l'apprentissage avec Turnitin Clarity, qui offre aux enseignants une visibilité complète sur l'ensemble du processus de rédaction de l'étudiant, ainsi qu'un assistant IA piloté par l'enseignant et doté de garde-fous.

• Turnitin Clarity conserve un historique complet des échanges avec son assistant IA, ce qui permet aux enseignants de voir si l'étudiant a utilisé ses requêtes pour accompagner sa progression, pour examiner les réponses de manière critique ou pour obtenir un retour plus générique.
• L'assistant IA de Turnitin Clarity est conçu pour soutenir les étudiants et refuse de rédiger des travaux entiers. Les étudiants restent ainsi les auteurs principaux de leur travail, tout en apprenant et en mettant en pratique des compétences de définition de limites qu'ils pourront réutiliser avec d'autres outils d'IA.
• Le rapport de rédaction de Turnitin Clarity met en évidence la manière dont les étudiants ont affiné leurs requêtes et retravaillé leur texte à partir des retours de l'IA, ce qui met ainsi en évidence l' effort consacré au travail.