TraAM 2025-2026 - Académie de Nantes
L’intelligence artificielle (IA) se démocratise et transforme en profondeur les pratiques dans tous les secteurs d’activité, y compris celui de l’enseignement. Elle offre de nombreuses opportunités, tout en exigeant de ses utilisateurs une approche critique et éthique.
Dans ce contexte, il est attendu des acteurs de l’enseignement qu’ils sensibilisent leurs élèves aux enjeux liés à l’IA. Cela suppose, en amont, qu’ils soient eux-mêmes familiarisés avec les outils d’intelligence artificielle. Les élèves utilisent déjà certains de ces outils, parfois de manière inappropriée ou peu raisonnée.
Notre objectif est donc d’accompagner les enseignants afin qu’ils puissent guider leurs élèves vers une utilisation responsable et réfléchie de l’IA.
Documents liés au scénario
Documents liés au scénario
« L’IA générative multimodale devient formatrice lorsqu’elle oblige les étudiants à penser davantage : sélectionner, vérifier, expliquer, assumer. »
Documents liés au scénario
Documents liés au scénario
Documents liés au scénario
Dans ce contexte, il est attendu des acteurs de l’enseignement qu’ils sensibilisent leurs élèves aux enjeux liés à l’IA. Cela suppose, en amont, qu’ils soient eux-mêmes familiarisés avec les outils d’intelligence artificielle. Les élèves utilisent déjà certains de ces outils, parfois de manière inappropriée ou peu raisonnée.
Notre objectif est donc d’accompagner les enseignants afin qu’ils puissent guider leurs élèves vers une utilisation responsable et réfléchie de l’IA.
Les scénarios proposés par l'équipe TraAm de l'académie de Nantes :
Retrouvez ici les différents scénarios pédagogiques. L'objectif étant de fournir aux enseignants des séquences "clés en main", de proposer aux élèves des activités innovantes, d'amener les élèves à comprendre l’impact de l’IA et d'encourager une posture critique face à l’IA.
Scénario 1 - BTS CEJM - Le Jeu au Service de la Mémorisation – jouer au jeu Time's Up avec l'IA
Intervenant : Wilfried ROBERT
Établissement : Lycée La Herdrie – Basse-Goulaine (44)
Période de réalisation : Avril 2026
Public visé : Étudiants de 2ème année de BTS (toutes spécialités – CEJM)
Objet d'étude : Co-conception et mobilisation de l'IA générative comme outil de création de ressources pédagogiques ludiques, associée à une démarche critique de validation par les étudiants.
Objectif(s) de l'expérimentation :
• Utiliser l'IA générative pour produire un lexique de notions CEJM sous forme de cartes Time's Up (mot + définition en 2 phrases).
• Développer le regard critique des étudiants sur les productions de l'IA (rigueur juridique, adéquation au référentiel BTS, niveau de complexité adapté au jeu).
• Sensibiliser à l'impact environnemental de l'IA générative via l’usage du prompt « responsable » en donnant une estimation de l'empreinte carbone/eau (Éco-IA).
• Travailler la frugalité numérique en optimisant le nombre de requêtes envoyées à l'IA.
• Renforcer la maîtrise du vocabulaire professionnel propre au BTS (CEJM).
Scénario pédagogique :
Cette activité propose aux étudiants de BTS 2ème année de mobiliser une IA générative (ChatGPT, Claude, Gemini…) pour générer des définitions de notions clés de CEJM, puis d'en faire une critique rigoureuse avant de les valider comme cartes de jeu Time's Up. Par groupes, ils soumettent un prompt à l'IA pour obtenir une série de mots avec leurs définitions, consignent leur démarche dans un tableau de bord (outil utilisé, nombre de prompts, estimation de l'empreinte carbone et hydrique), puis évaluent chaque définition en effectuant une analyse critique rigoureuse des réponses. Les définitions jugées trop vagues, trop simples ou inexactes sont corrigées ou reformulées. L'activité débouche sur la production de cartes physiques prêtes à l'emploi pour des séances de révision, tout en ayant exercé un regard critique sur les limites de l'IA générative.
Établissement : Lycée La Herdrie – Basse-Goulaine (44)
Période de réalisation : Avril 2026
Public visé : Étudiants de 2ème année de BTS (toutes spécialités – CEJM)
Objet d'étude : Co-conception et mobilisation de l'IA générative comme outil de création de ressources pédagogiques ludiques, associée à une démarche critique de validation par les étudiants.
Objectif(s) de l'expérimentation :
• Utiliser l'IA générative pour produire un lexique de notions CEJM sous forme de cartes Time's Up (mot + définition en 2 phrases).
• Développer le regard critique des étudiants sur les productions de l'IA (rigueur juridique, adéquation au référentiel BTS, niveau de complexité adapté au jeu).
• Sensibiliser à l'impact environnemental de l'IA générative via l’usage du prompt « responsable » en donnant une estimation de l'empreinte carbone/eau (Éco-IA).
• Travailler la frugalité numérique en optimisant le nombre de requêtes envoyées à l'IA.
• Renforcer la maîtrise du vocabulaire professionnel propre au BTS (CEJM).
Scénario pédagogique :
Cette activité propose aux étudiants de BTS 2ème année de mobiliser une IA générative (ChatGPT, Claude, Gemini…) pour générer des définitions de notions clés de CEJM, puis d'en faire une critique rigoureuse avant de les valider comme cartes de jeu Time's Up. Par groupes, ils soumettent un prompt à l'IA pour obtenir une série de mots avec leurs définitions, consignent leur démarche dans un tableau de bord (outil utilisé, nombre de prompts, estimation de l'empreinte carbone et hydrique), puis évaluent chaque définition en effectuant une analyse critique rigoureuse des réponses. Les définitions jugées trop vagues, trop simples ou inexactes sont corrigées ou reformulées. L'activité débouche sur la production de cartes physiques prêtes à l'emploi pour des séances de révision, tout en ayant exercé un regard critique sur les limites de l'IA générative.
Documents liés au scénario
Scénario 2 - BTS SAM - Utiliser l’intelligence artificielle pour préparer un entretien de recrutement pour une recherche de stage
Intervenant : Christelle POINT
Établissement : Lycée Aristide Briand – Saint-Nazaire (44)
Période de réalisation : Février 2026
Public visé : Étudiants de 1ère année de BTS (toutes spécialités)
Objet d’étude : Simulation d’entretien de recrutement à l’aide d’un agent conversationnel généré par intelligence artificielle
Objectif de l’expérimentation :
La préparation à l’entretien de recrutement constitue un enjeu réel et immédiatement utile car les étudiants doivent obligatoirement effectuer des stages en entreprise afin de valider leur formation.
L’objectif principal du scénario pédagogique est de préparer les étudiants aux entretiens de recrutement, nécessaires à l'obtention des stages, à l'aide d'un agent conversationnel généré par l'intelligence artificielle.
Scénario pédagogique :
Le scénario pédagogique s’organise en deux temps :
- une première phase de découverte et de paramétrage de l'agent conversationnel personnalisé simulant un recruteur : rédaction du prompt, génération de l'agent conversationnel par l'intelligence artificielle, modifications éventuelles par les étudiants eux-mêmes des caractéristiques de l'agent conversationnel généré (ex : niveau de verbosité des réponses, choix de l'IA générative) ;
- une seconde phase de simulation d’entretien de recrutement et d’analyse critique des échanges. L’utilisation de cet agent conversationnel permet de dédramatiser l’entretien de recrutement grâce à des entraînements répétés dans un cadre sécurisant.
Établissement : Lycée Aristide Briand – Saint-Nazaire (44)
Période de réalisation : Février 2026
Public visé : Étudiants de 1ère année de BTS (toutes spécialités)
Objet d’étude : Simulation d’entretien de recrutement à l’aide d’un agent conversationnel généré par intelligence artificielle
Objectif de l’expérimentation :
La préparation à l’entretien de recrutement constitue un enjeu réel et immédiatement utile car les étudiants doivent obligatoirement effectuer des stages en entreprise afin de valider leur formation.
L’objectif principal du scénario pédagogique est de préparer les étudiants aux entretiens de recrutement, nécessaires à l'obtention des stages, à l'aide d'un agent conversationnel généré par l'intelligence artificielle.
Scénario pédagogique :
Le scénario pédagogique s’organise en deux temps :
- une première phase de découverte et de paramétrage de l'agent conversationnel personnalisé simulant un recruteur : rédaction du prompt, génération de l'agent conversationnel par l'intelligence artificielle, modifications éventuelles par les étudiants eux-mêmes des caractéristiques de l'agent conversationnel généré (ex : niveau de verbosité des réponses, choix de l'IA générative) ;
- une seconde phase de simulation d’entretien de recrutement et d’analyse critique des échanges. L’utilisation de cet agent conversationnel permet de dédramatiser l’entretien de recrutement grâce à des entraînements répétés dans un cadre sécurisant.
Documents liés au scénario
Scénario 3 - BTS CG - De la fiche de révision à l’audit de l’IA – Former les étudiants de BTS CG à penser avec l’IA générative multimodale sans déléguer leur raisonnement
Intervenant : Norman HUBERT
Établissement : Lycée St Aubin La Salle
Public visé : Étudiants de 2ème année de BTS Comptabilité et Gestion (concepteurs-experts) ; étudiants de 1ère année de BTS CG et étudiants STMG (apprenants bénéficiaires).
Objet d’étude : Co-conception et mobilisation d’une IA générative multimodale comme outil de production de ressources de révision différenciées, associée à une démarche systématique d’audit critique menée par les étudiants-concepteurs avant toute diffusion. Le dispositif fait de l’IA un révélateur d’apprentissage plutôt qu’un substitut au raisonnement.
Objectif(s) de l’expérimentation :
• Consolider les savoirs disciplinaires du Processus 5 du BTS CG : coûts, seuil de rentabilité, indicateurs de gestion, tableaux de bord, interprétation de données et recommandations de gestion.
• Développer la métacognition des étudiants : produire des ressources pour autrui oblige à expliciter ce qui est compris, ce qui reste implicite et ce qui doit être retravaillé.
• Former à la littératie critique de l'IA : dissocier la fluidité rédactionnelle de la validité disciplinaire (un texte convaincant peut être incomplet, inexact ou insuffisant sur le plan de la rigueur de gestion).
• Professionnaliser la communication pédagogique : adapter le registre, le format et la progression au public cible (BTS CG 1 / STMG).
• Sensibiliser aux conditions de validité et de responsabilité dans l'usage de l'IA : qualité du corpus, protection des données personnelles (RGPD), confidentialité des supports pédagogiques.
Scénario pédagogique :
Cette activité propose aux étudiants de BTS Comptabilité et Gestion 2ème année de mobiliser une IA générative multimodale pour produire, à partir d'un corpus fermé de ressources pédagogiques vérifiées (cours, fiches et corrigés traités en classe), des kits de révision différenciés destinés à des apprenants moins avancés, étudiants de BTS CG 1ère année et de STMG. Les formats de production sont variés : synthèses, FAQ thématiques, glossaires de gestion, quiz d'auto-évaluation, scripts audio et podcasts de révision. La caractéristique centrale du dispositif réside dans sa logique d'audit systématique : la production de l'IA n'est jamais considérée comme finale et ne peut en aucun cas être diffusée sans validation humaine rigoureuse.
La démarche s'organise en quatre temps distincts. Premièrement, la constitution d'un corpus fermé : les étudiants-concepteurs réunissent les ressources pédagogiques traitées en cours, vérifiées et anonymisées, dans le respect des exigences du RGPD, aucune donnée personnelle ou confidentielle ne peut être intégrée. Deuxièmement, la formulation d'un prompt pédagogique structuré : ce prompt définit explicitement le rôle de l'IA, le niveau des destinataires, le public cible, le format attendu et les contraintes disciplinaires propres au Processus 5. Troisièmement, la génération de formats multimodaux par l'IA générative multimodale, à partir des sources maîtrisées ainsi paramétrées. Quatrièmement, et de manière décisive, l'audit humain : les étudiants vérifient la rigueur des raisonnements quantitatifs (calculs, formules, interprétations de données), la pertinence disciplinaire des contenus au regard des attendus du référentiel, et l'adéquation pédagogique au public cible. Toute ressource jugée insuffisante est corrigée, complétée ou supprimée à l'appui d'une grille d'audit explicite structurée avant diffusion.
Le dispositif repose sur une logique pédagogique articulée autour de trois déplacements fondamentaux. Premièrement, passer de l'usage à l'audit : l'étudiant ne consomme pas une réponse générée, il en vérifie la validité, l'utilité et l'adéquation au public visé. Deuxièmement, transformer l'erreur en matériau pédagogique : les approximations, les omissions et les erreurs produites par l'IA générative deviennent des occasions d'expliciter collectivement les critères de validité d'un savoir de gestion. Troisièmement, valoriser la trace plutôt que le seul livrable : les prompts successifs, les versions générées et les corrections apportées donnent accès au raisonnement des étudiants et permettent à l'enseignant d'observer la construction intellectuelle en cours, et non son seul résultat. Ce faisant, l'activité fait de l'IA générative multimodale un révélateur d'apprentissage, en posant clairement que sa valeur pédagogique est entièrement conditionnée à l'intensité et à la rigueur du jugement disciplinaire qu'elle sollicite de la part des étudiants
Compétences mobilisées :
Établissement : Lycée St Aubin La Salle
Public visé : Étudiants de 2ème année de BTS Comptabilité et Gestion (concepteurs-experts) ; étudiants de 1ère année de BTS CG et étudiants STMG (apprenants bénéficiaires).
Objet d’étude : Co-conception et mobilisation d’une IA générative multimodale comme outil de production de ressources de révision différenciées, associée à une démarche systématique d’audit critique menée par les étudiants-concepteurs avant toute diffusion. Le dispositif fait de l’IA un révélateur d’apprentissage plutôt qu’un substitut au raisonnement.
Objectif(s) de l’expérimentation :
• Consolider les savoirs disciplinaires du Processus 5 du BTS CG : coûts, seuil de rentabilité, indicateurs de gestion, tableaux de bord, interprétation de données et recommandations de gestion.
• Développer la métacognition des étudiants : produire des ressources pour autrui oblige à expliciter ce qui est compris, ce qui reste implicite et ce qui doit être retravaillé.
• Former à la littératie critique de l'IA : dissocier la fluidité rédactionnelle de la validité disciplinaire (un texte convaincant peut être incomplet, inexact ou insuffisant sur le plan de la rigueur de gestion).
• Professionnaliser la communication pédagogique : adapter le registre, le format et la progression au public cible (BTS CG 1 / STMG).
• Sensibiliser aux conditions de validité et de responsabilité dans l'usage de l'IA : qualité du corpus, protection des données personnelles (RGPD), confidentialité des supports pédagogiques.
Scénario pédagogique :
Cette activité propose aux étudiants de BTS Comptabilité et Gestion 2ème année de mobiliser une IA générative multimodale pour produire, à partir d'un corpus fermé de ressources pédagogiques vérifiées (cours, fiches et corrigés traités en classe), des kits de révision différenciés destinés à des apprenants moins avancés, étudiants de BTS CG 1ère année et de STMG. Les formats de production sont variés : synthèses, FAQ thématiques, glossaires de gestion, quiz d'auto-évaluation, scripts audio et podcasts de révision. La caractéristique centrale du dispositif réside dans sa logique d'audit systématique : la production de l'IA n'est jamais considérée comme finale et ne peut en aucun cas être diffusée sans validation humaine rigoureuse.
La démarche s'organise en quatre temps distincts. Premièrement, la constitution d'un corpus fermé : les étudiants-concepteurs réunissent les ressources pédagogiques traitées en cours, vérifiées et anonymisées, dans le respect des exigences du RGPD, aucune donnée personnelle ou confidentielle ne peut être intégrée. Deuxièmement, la formulation d'un prompt pédagogique structuré : ce prompt définit explicitement le rôle de l'IA, le niveau des destinataires, le public cible, le format attendu et les contraintes disciplinaires propres au Processus 5. Troisièmement, la génération de formats multimodaux par l'IA générative multimodale, à partir des sources maîtrisées ainsi paramétrées. Quatrièmement, et de manière décisive, l'audit humain : les étudiants vérifient la rigueur des raisonnements quantitatifs (calculs, formules, interprétations de données), la pertinence disciplinaire des contenus au regard des attendus du référentiel, et l'adéquation pédagogique au public cible. Toute ressource jugée insuffisante est corrigée, complétée ou supprimée à l'appui d'une grille d'audit explicite structurée avant diffusion.
Le dispositif repose sur une logique pédagogique articulée autour de trois déplacements fondamentaux. Premièrement, passer de l'usage à l'audit : l'étudiant ne consomme pas une réponse générée, il en vérifie la validité, l'utilité et l'adéquation au public visé. Deuxièmement, transformer l'erreur en matériau pédagogique : les approximations, les omissions et les erreurs produites par l'IA générative deviennent des occasions d'expliciter collectivement les critères de validité d'un savoir de gestion. Troisièmement, valoriser la trace plutôt que le seul livrable : les prompts successifs, les versions générées et les corrections apportées donnent accès au raisonnement des étudiants et permettent à l'enseignant d'observer la construction intellectuelle en cours, et non son seul résultat. Ce faisant, l'activité fait de l'IA générative multimodale un révélateur d'apprentissage, en posant clairement que sa valeur pédagogique est entièrement conditionnée à l'intensité et à la rigueur du jugement disciplinaire qu'elle sollicite de la part des étudiants
Compétences mobilisées :
« L’IA générative multimodale devient formatrice lorsqu’elle oblige les étudiants à penser davantage : sélectionner, vérifier, expliquer, assumer. »
Documents liés au scénario
Scénario 4 - STMG - Quand l'IA rédige à la place de l'élève. Une expérimentation autour de la lettre de motivation Parcoursup en terminale STMG
Intervenant : FOURNIER Pascal
Établissement : LPO d'Estournelles de Constant
Période de réalisation : 2025 - 2026
Public visé : Terminale STMG
Objet d'étude : Co-conception et mobilisation de l'IA générative comme outil de création de ressources pédagogiques ludiques, associée à une démarche critique de validation par les étudiants.
Objectif de l'expérimentation :
Cette expérimentation, conduite dans le cadre du projet TraAM 2025-2026 sur la voie STMG, invite des élèves de terminale à rédiger leur lettre de motivation Parcoursup sans consigne explicite sur l'usage de l'IA. Le protocole — production individuelle sur une semaine, lecture orale devant la classe, dépouillement collectif, débriefing et brainstorming — révèle que 29 élèves sur 34 ont délégué entièrement la rédaction à un outil d'IA générative, sans enrichir ni personnaliser le texte produit. Le constat central est celui d'une convergence formelle : des lettres très ressemblantes, dépourvues de singularité, et donc inefficaces pour valoriser les candidats. À travers l'analyse de ce phénomène et la réflexion collective menée avec les élèves, cet article propose des pistes pédagogiques pour accompagner un usage raisonné, éthique et responsable de l'IA dans la production de documents à enjeu personnel.
Établissement : LPO d'Estournelles de Constant
Période de réalisation : 2025 - 2026
Public visé : Terminale STMG
Objet d'étude : Co-conception et mobilisation de l'IA générative comme outil de création de ressources pédagogiques ludiques, associée à une démarche critique de validation par les étudiants.
Objectif de l'expérimentation :
Cette expérimentation, conduite dans le cadre du projet TraAM 2025-2026 sur la voie STMG, invite des élèves de terminale à rédiger leur lettre de motivation Parcoursup sans consigne explicite sur l'usage de l'IA. Le protocole — production individuelle sur une semaine, lecture orale devant la classe, dépouillement collectif, débriefing et brainstorming — révèle que 29 élèves sur 34 ont délégué entièrement la rédaction à un outil d'IA générative, sans enrichir ni personnaliser le texte produit. Le constat central est celui d'une convergence formelle : des lettres très ressemblantes, dépourvues de singularité, et donc inefficaces pour valoriser les candidats. À travers l'analyse de ce phénomène et la réflexion collective menée avec les élèves, cet article propose des pistes pédagogiques pour accompagner un usage raisonné, éthique et responsable de l'IA dans la production de documents à enjeu personnel.
Documents liés au scénario
Scénario 5 - ETVL - Développer l’esprit critique et l’autonomie face à l’IA dans des productions technologiques écrites et orales en anglais
Intervenant : Véronique DUGAST
Établissement : Lycée Touchard Washington – Le Mans (72)
Période de réalisation : Décembre 2025 à avril 2026
Public visé : Elèves de terminale STMG
Objectifs pédagogiques : Développer l’esprit critique et l’autonomie face à l’IA dans des productions technologiques écrites et orales en anglais
Le constat : L’élève adopte souvent l’IA dans les productions à réaliser en anglais ou en management par facilité et sans recul critique mais aussi par manque de confiance en soi.
La problématique :
Comment aider l’élève à :
• passer d’une confiance aveugle à une utilisation raisonnée de l’IA dans ses apprentissages,
• savoir quand se faire confiance pour développer l’autonomie et l’estime de soi ?
L’approche :
Ne pas interdire l’utilisation de l’IA mais confronter les méthodes d’apprentissages.
La méthode :
Laisser l’élève découvrir les limites de l’IA par l’expérience et la réflexion sur son usage.
Les conditions d’expérimentation :
10 séances d’1heure d’ETLV, 26 élèves de Terminale STMG, co-animation avec le professeur d’anglais
Travail pratique sur ordinateur en binôme
Travail réflexif individuel et en classe entière à chaque étape
Outils : Canva, IA au choix de l’élève (principaux outils présentés en pré-requis), tableau comparatif de recherche d’informations, fiches de réflexion qualitative générées avec Perplexity, fiche d’aide pour argumenter et débattre en anglais.
Le scénario pédagogique :
A partir d’une entreprise d’un pays de langue anglaise choisi par binôme…4 étapes clés, 4 objectifs
Établissement : Lycée Touchard Washington – Le Mans (72)
Période de réalisation : Décembre 2025 à avril 2026
Public visé : Elèves de terminale STMG
Objectifs pédagogiques : Développer l’esprit critique et l’autonomie face à l’IA dans des productions technologiques écrites et orales en anglais
Le constat : L’élève adopte souvent l’IA dans les productions à réaliser en anglais ou en management par facilité et sans recul critique mais aussi par manque de confiance en soi.
La problématique :
Comment aider l’élève à :
• passer d’une confiance aveugle à une utilisation raisonnée de l’IA dans ses apprentissages,
• savoir quand se faire confiance pour développer l’autonomie et l’estime de soi ?
L’approche :
Ne pas interdire l’utilisation de l’IA mais confronter les méthodes d’apprentissages.
La méthode :
Laisser l’élève découvrir les limites de l’IA par l’expérience et la réflexion sur son usage.
Les conditions d’expérimentation :
10 séances d’1heure d’ETLV, 26 élèves de Terminale STMG, co-animation avec le professeur d’anglais
Travail pratique sur ordinateur en binôme
Travail réflexif individuel et en classe entière à chaque étape
Outils : Canva, IA au choix de l’élève (principaux outils présentés en pré-requis), tableau comparatif de recherche d’informations, fiches de réflexion qualitative générées avec Perplexity, fiche d’aide pour argumenter et débattre en anglais.
Le scénario pédagogique :
A partir d’une entreprise d’un pays de langue anglaise choisi par binôme…4 étapes clés, 4 objectifs
Documents liés au scénario
Scénario 6 - STMG - Utiliser l’IA pour différencier efficacement
Intervenant : Marie-Laure Audren
Période de réalisation : Année scolaire 2025-2026
Dont une journée de formation associée en présentiel le 29 avril 2026
Public visé : Les élèves de classes de Première et Terminale STMG
caractérisées par une forte hétérogénéité, incluant des élèves allophones/EANA et des élèves à besoins éducatifs particuliers « DYS »
Objet d’étude : Le programme d'Économie-Gestion.
Objectif(s) de l’expérimentation :
- Utiliser l'IA comme un « secrétaire pédagogique » afin de concevoir des parcours différenciés (Soutien, Standard, Expert) tout en maintenant des objectifs communs d'apprentissage.
- Adapter plus facilement et rapidement les supports de cours ainsi que les consignes à l'hétérogénéité des élèves (génération de lexiques, reformulation, guidage, adaptations CUA).
- Faciliter le travail de conception de l'enseignant en lui faisant gagner du temps, lui permettant de se recentrer sur l'ingénierie pédagogique.
Scénario pédagogique :
Le projet se déroule dans l'académie de Nantes dans le cadre des TraAM. Pour répondre à la diversité des profils sans individualiser l'enseignement, l'enseignant s'appuie sur une palette d'outils d'IA (Inclus'IA, Diffit, ChatGPT, Gemini, Mistral, Claude) pour concevoir et générer rapidement des étayages variés et des ressources différenciées, en amont ou pendant la séance. Concrètement, à partir d'un même objectif d'apprentissage, le scénario repose sur la création de trois parcours distincts : Soutien, Standard et Expert.
- Pour l'entrée dans l'activité et le niveau Soutien : L'IA est mobilisée pour reformuler et guider les consignes. Pour les élèves allophones (EANA), elle génère des lexiques de mots-clés, simplifie les documents et élabore des questionnements guidés et progressifs sous forme de QCM, de textes à trous ou de questions de compréhension.
- Pour l'accessibilité universelle : L'IA permet d'adapter directement les supports de cours en analysant les documents au regard des principes de la CUA (Conception Universelle des Apprentissages), répondant ainsi spécifiquement aux besoins des élèves DYS.
- Pour le niveau Expert : L'outil propose des variables de complexification afin de stimuler l'esprit critique des élèves les plus avancés.
Sur le plan organisationnel, si la gestion de ces supports différenciés est tout à fait possible en classe entière, sa mise en œuvre est facilitée par des modalités de travail en groupes (y compris en utilisant des supports différenciés au sein d'un même groupe).
Ce dispositif s'inscrit au niveau « Modification » du modèle SAMR, car l'IA permet une scénarisation de la différenciation difficilement réalisable manuellement pour chaque séance.
Enfin, l'expérimentation implique une vigilance éthique forte sur la protection des données (RGPD), la transparence avec les élèves, ainsi qu'une exigence de maîtrise des prompts et de vérification systématique des productions par l'enseignant.
Appui scientifique :
Ce travail s'adosse scientifiquement aux concepts de la Zone Proximale de Développement de Vygotski et aux travaux de Belleau sur la différenciation, et a permis de former des professeurs d’Économie-Gestion via le PRAF, adossé à un parcours M@gistère.
Période de réalisation : Année scolaire 2025-2026
Dont une journée de formation associée en présentiel le 29 avril 2026
Public visé : Les élèves de classes de Première et Terminale STMG
caractérisées par une forte hétérogénéité, incluant des élèves allophones/EANA et des élèves à besoins éducatifs particuliers « DYS »
Objet d’étude : Le programme d'Économie-Gestion.
Objectif(s) de l’expérimentation :
- Utiliser l'IA comme un « secrétaire pédagogique » afin de concevoir des parcours différenciés (Soutien, Standard, Expert) tout en maintenant des objectifs communs d'apprentissage.
- Adapter plus facilement et rapidement les supports de cours ainsi que les consignes à l'hétérogénéité des élèves (génération de lexiques, reformulation, guidage, adaptations CUA).
- Faciliter le travail de conception de l'enseignant en lui faisant gagner du temps, lui permettant de se recentrer sur l'ingénierie pédagogique.
Scénario pédagogique :
Le projet se déroule dans l'académie de Nantes dans le cadre des TraAM. Pour répondre à la diversité des profils sans individualiser l'enseignement, l'enseignant s'appuie sur une palette d'outils d'IA (Inclus'IA, Diffit, ChatGPT, Gemini, Mistral, Claude) pour concevoir et générer rapidement des étayages variés et des ressources différenciées, en amont ou pendant la séance. Concrètement, à partir d'un même objectif d'apprentissage, le scénario repose sur la création de trois parcours distincts : Soutien, Standard et Expert.
- Pour l'entrée dans l'activité et le niveau Soutien : L'IA est mobilisée pour reformuler et guider les consignes. Pour les élèves allophones (EANA), elle génère des lexiques de mots-clés, simplifie les documents et élabore des questionnements guidés et progressifs sous forme de QCM, de textes à trous ou de questions de compréhension.
- Pour l'accessibilité universelle : L'IA permet d'adapter directement les supports de cours en analysant les documents au regard des principes de la CUA (Conception Universelle des Apprentissages), répondant ainsi spécifiquement aux besoins des élèves DYS.
- Pour le niveau Expert : L'outil propose des variables de complexification afin de stimuler l'esprit critique des élèves les plus avancés.
Sur le plan organisationnel, si la gestion de ces supports différenciés est tout à fait possible en classe entière, sa mise en œuvre est facilitée par des modalités de travail en groupes (y compris en utilisant des supports différenciés au sein d'un même groupe).
Ce dispositif s'inscrit au niveau « Modification » du modèle SAMR, car l'IA permet une scénarisation de la différenciation difficilement réalisable manuellement pour chaque séance.
Enfin, l'expérimentation implique une vigilance éthique forte sur la protection des données (RGPD), la transparence avec les élèves, ainsi qu'une exigence de maîtrise des prompts et de vérification systématique des productions par l'enseignant.
Appui scientifique :
Ce travail s'adosse scientifiquement aux concepts de la Zone Proximale de Développement de Vygotski et aux travaux de Belleau sur la différenciation, et a permis de former des professeurs d’Économie-Gestion via le PRAF, adossé à un parcours M@gistère.
Documents liés au scénario
Scénario 7 - STMG - Transformer l'IA en tuteur pédagogique en économie
Intervenant : BOIFFARD Xavier
Établissement : Lycée Joubert Mailard
Période de réalisation : Entre les mois de Février et Avril 2026
Public visé : L'ensemble des élèves d'une classe de Terminale STMG (33 élèves)
Objet d’étude : Le programme de Droit-Économie, et plus particulièrement le Chapitre 3 portant sur « Les politiques économiques de l'État et de l'Europe ».
Objectif(s) de l’expérimentation : * Intégrer l'Intelligence Artificielle pour la transformer en un véritable tuteur pédagogique.
• Permettre la différenciation en temps réel et l'autonomisation des élèves en s'adaptant au rythme et aux erreurs de chacun.
• Accroître l'engagement des élèves en rompant la monotonie du format papier classique.
• Sanctuariser le droit à l'erreur pour libérer la parole et l'essai face à la machine.
Scénario pédagogique : L'expérimentation s'appuie sur la méthode coopérative du puzzle (Jigsaw) d'une durée de 2 heures. Les élèves sont répartis en cellules de crise stratégiques de 3 personnes. À partir d'un dossier documentaire classique en économie, chaque membre se voit attribuer un rôle d'expert spécifique (Politique de la demande, de l'offre ou structurelle) nécessitant l'analyse d'annexes denses. Pour ce faire, ils interagissent avec un agent conversationnel d'IA textuelle (1courslbot) qui est configuré via un prompt spécifique pour agir comme un tuteur socratique. L'IA ne donne jamais la réponse directe : elle pose des questions progressives, analyse les réponses de l'élève, pointe ses erreurs de raisonnement économique et l'aide à construire son argumentation. Enfin, les élèves de chaque groupe doivent co-construire une décision stratégique (choix de deux mesures prioritaires) et défendre leur argumentation à l'oral face au « Ministre » (le reste de la classe) lors d'une Conférence de presse finale.
Établissement : Lycée Joubert Mailard
Période de réalisation : Entre les mois de Février et Avril 2026
Public visé : L'ensemble des élèves d'une classe de Terminale STMG (33 élèves)
Objet d’étude : Le programme de Droit-Économie, et plus particulièrement le Chapitre 3 portant sur « Les politiques économiques de l'État et de l'Europe ».
Objectif(s) de l’expérimentation : * Intégrer l'Intelligence Artificielle pour la transformer en un véritable tuteur pédagogique.
• Permettre la différenciation en temps réel et l'autonomisation des élèves en s'adaptant au rythme et aux erreurs de chacun.
• Accroître l'engagement des élèves en rompant la monotonie du format papier classique.
• Sanctuariser le droit à l'erreur pour libérer la parole et l'essai face à la machine.
Scénario pédagogique : L'expérimentation s'appuie sur la méthode coopérative du puzzle (Jigsaw) d'une durée de 2 heures. Les élèves sont répartis en cellules de crise stratégiques de 3 personnes. À partir d'un dossier documentaire classique en économie, chaque membre se voit attribuer un rôle d'expert spécifique (Politique de la demande, de l'offre ou structurelle) nécessitant l'analyse d'annexes denses. Pour ce faire, ils interagissent avec un agent conversationnel d'IA textuelle (1courslbot) qui est configuré via un prompt spécifique pour agir comme un tuteur socratique. L'IA ne donne jamais la réponse directe : elle pose des questions progressives, analyse les réponses de l'élève, pointe ses erreurs de raisonnement économique et l'aide à construire son argumentation. Enfin, les élèves de chaque groupe doivent co-construire une décision stratégique (choix de deux mesures prioritaires) et défendre leur argumentation à l'oral face au « Ministre » (le reste de la classe) lors d'une Conférence de presse finale.
Documents liés au scénario
Scénario 8 - STMG - Utiliser l'intelligence artificielle de manière éthique en STMG
Intervenant : HERVE Alexandrine
Établissement : LGT La Colinière
Classes : 1ères – Terminales
Objectif principal de la séance : Faire réfléchir les élèves sur le fonctionnement et l’impact de l’IA générative pour une utilisation responsable
Objectifs intermédiaires :
- Mesurer la diversité des modèles d’IA existants
- Être conscient des biais culturels, politiques, linguistiques des modèles d’IA
- Développer son esprit critique et se questionner sur la manière et l’intensité de son utilisation personnelle de l’IA (le choix du modèle a un impact)
- Avoir conscience de l’impact environnemental des IA
Pré-requis de l’enseignant : être familier du vocabulaire des modèles de l’IA (taille de modèles, paramètres…),parcourir le site internet et s’approprier les informations
Support de l’activité : le site internet hSps://comparia.beta.gouv.fr/duel
Descriptif de la séance : Il s’agit de faire participer les élèves à une activité de « duel » d’intelligence artificielle proposé par le comparateur d’IA conversationnel « Compar IA »
Durée : Possibilité d’adapter sur une séance d’1h ou de 2h selon le profil/niveau de la classe
Supports : Un support professeur + Un support élève
Établissement : LGT La Colinière
Classes : 1ères – Terminales
Objectif principal de la séance : Faire réfléchir les élèves sur le fonctionnement et l’impact de l’IA générative pour une utilisation responsable
Objectifs intermédiaires :
- Mesurer la diversité des modèles d’IA existants
- Être conscient des biais culturels, politiques, linguistiques des modèles d’IA
- Développer son esprit critique et se questionner sur la manière et l’intensité de son utilisation personnelle de l’IA (le choix du modèle a un impact)
- Avoir conscience de l’impact environnemental des IA
Pré-requis de l’enseignant : être familier du vocabulaire des modèles de l’IA (taille de modèles, paramètres…),parcourir le site internet et s’approprier les informations
Support de l’activité : le site internet hSps://comparia.beta.gouv.fr/duel
Descriptif de la séance : Il s’agit de faire participer les élèves à une activité de « duel » d’intelligence artificielle proposé par le comparateur d’IA conversationnel « Compar IA »
Durée : Possibilité d’adapter sur une séance d’1h ou de 2h selon le profil/niveau de la classe
Supports : Un support professeur + Un support élève
Documents liés au scénario
Scénario 9 - STMG - Création d’un parcours Eléa pour développer l’esprit critique des élèves face à l’utilisation des IA générative
Scénario pédagogique : Travailler l'esprit critique en classe de 1ère STMG
Intervenant : Pauline BIGNON
Établissement : Lycée Nelson Mandela - Nantes (44)
Période de réalisation : Avril 2026
Public visé : 1ère STMG
Objet d'étude : Création d’un parcours Eléa pour développer l’esprit critique des élèves face à l’utilisation des IA générative
Objectif(s) de l'expérimentation :
- Travailler les hallucinations des IA à l’aide d’un chatbot
- Créer un parcours pédagogique sur Elea
- Travailler les notions d’IA génératives, protection de la données, sensibilisation aux impacts écologiques
- Développer l’esprit critique et travailler la validation de la donnée
Scénario pédagogique :
Le scénario pédagogique consiste à faire comprendre à l'aide d'un chatbot, les risques d'hallucinations de l'IA ainsi que d'aborder les problématiques que l'IA générative peut poser en entreprise. Volontairement, je n'ai pas traité les outils d'amélioration de la production grâce à des outils d'IA. Les élèves doivent questionner un chatbot qui en fonction du groupe d'élève va proposer des hallucinations plus ou moins importantes, nous tirons des conséquences de ces hallucinations sur la confiance que les élèves peuvent avoir dans les outils d'IA générative. Enfin, les élèves doivent créer une charte de bonne conduite de l'utilisation de l'IA dans les entreprises.
Intervenant : Pauline BIGNON
Établissement : Lycée Nelson Mandela - Nantes (44)
Période de réalisation : Avril 2026
Public visé : 1ère STMG
Objet d'étude : Création d’un parcours Eléa pour développer l’esprit critique des élèves face à l’utilisation des IA générative
Objectif(s) de l'expérimentation :
- Travailler les hallucinations des IA à l’aide d’un chatbot
- Créer un parcours pédagogique sur Elea
- Travailler les notions d’IA génératives, protection de la données, sensibilisation aux impacts écologiques
- Développer l’esprit critique et travailler la validation de la donnée
Scénario pédagogique :
Le scénario pédagogique consiste à faire comprendre à l'aide d'un chatbot, les risques d'hallucinations de l'IA ainsi que d'aborder les problématiques que l'IA générative peut poser en entreprise. Volontairement, je n'ai pas traité les outils d'amélioration de la production grâce à des outils d'IA. Les élèves doivent questionner un chatbot qui en fonction du groupe d'élève va proposer des hallucinations plus ou moins importantes, nous tirons des conséquences de ces hallucinations sur la confiance que les élèves peuvent avoir dans les outils d'IA générative. Enfin, les élèves doivent créer une charte de bonne conduite de l'utilisation de l'IA dans les entreprises.
Documents liés au scénario
BIGNON Pauline - LPO Nelson Mandela
BOIFFARD Xavier - Lycée Joubert Mailard
DUGAST Véronique - LGT Gabriel Touchard Washington
FOURNIER Pascal - LPO d'Estournelles de Constant
HARZELEC Sylvie - IA-IPR Economie Gestion
HERVE Alexandrine - LGT La Colinière
HUBERT Norman - Lycée St Aubin La Salle
POINT Christelle - LGT Aristide Briand
ROBERT Wilfried - LGT La Herdrie - Basse-Goulaine