Autopsie d’une préparation au grand oral avec l’IA

Les élèves en terminale sont en pleine période de préparation de leur grand oral. Il s’agit d’une épreuve du baccalauréat général et technologique, dans le cadre des enseignements de spécialité qu’ils ont choisis.

Les élèves travaillent deux questions en lien avec ces enseignements, se préparent pendant l’année scolaire. Le jour du grand oral, ils présentent ces deux questions aux membres du jury, qui en choisissent une. Après une période d’organisation des idées, ils disposent d’abord de dix minutes pour répondre à la question. Puis ils échangent pendant dix autres minutes avec le jury. Il s’agit alors de « montrer sa capacité à écouter, dialoguer, expliciter et argumenter ».

Dans le cadre d’une recherche collaborative avec l’équipe enseignante d’un lycée de l’académie de Montpellier, nous avons pu étudier ce que font les élèves lors de cours de préparation de cette épreuve du grand oral. L’équipe de ce lycée développe un projet de classe flexible. Les élèves travaillent dans des espaces où différentes assises leur sont possibles, tout comme différentes modalités de travail : seul, avec d’autres, sur papier, ordinateur ou smartphone ou en sollicitant l’enseignante ou l’enseignant.

Invité dans cet environnement, j’ai pu collecter des images de ce qui se déroulait sous mes yeux, puis organiser des entretiens d’autoconfrontation avec des lycéens volontaires. Avec les enseignants, à partir de ces paroles confiées par les élèves, il nous a ensuite été possible de découvrir l’activité réelle des élèves.

C’est par cet intermédiaire que nous avons découvert, avec étonnement, un usage massif et spécifique des outils d’intelligence artificielle générative (IAG). Voici, en résumé, ce que ces élèves nous ont dit sur le comment (et le pourquoi) ils préparent leur grand oral, en cours et chez eux.

Les élèves ont expliqué qu’ils fournissent à l’IAG la question de leur grand oral et dans quelle spécialité elle est intégrée. L’IAG leur fournit alors un plan qui sert de base pour être modifié en fonction des idées des élèves. « Je lui ai dit un peu à ChatGPT qu’est-ce que j’avais comme spé, qu’est-ce que je voulais faire un peu comme sujet et après il m’aide et à chaque fois je lis, je reprends le plan, je reprends l’introduction et je modifie jusqu’à ce que ça me plaise. »

Le texte fourni par ChatGPT est copié-collé, souvent dans l’application « Note » du smartphone, ou recopié sur une feuille de papier (à la main ou imprimée à la maison). Ce qui est consigné sur papier est une synthèse entre ce qui est apporté par l’IAG et ce qui est trouvé sur internet : « Je suis allé sur internet, j’ai cherché des études, par exemple j’en ai mis plusieurs exemples. » « J’ai fait mes recherches vraiment sur internet, sur Wikipédia, sur les autres sites. »

L’IAG est sollicitée pour apporter de nouvelles idées : « On va lui donner quand même les arguments qu’on a trouvé nous. Après il nous donne un peu des exemples, soit des données chiffrées parce que c’est important au bac, soit des exemples précis avec des sociologues, des économistes, tout ça. » L’IAG est ensuite réutilisée pour remettre dans l’ordre toutes les idées collectées : « Je me suis aidée de ChatGPT, donc j’ai mis mes arguments, mes exemples et je lui ai dit en fait de me mettre dans l’ordre. »

Les élèves disent ne pas utiliser les ressources documentaires ordinaires : « Personne n’utilise les livres. » « Je suis jamais allé dans une bibliothèque de ma vie, je crois. » Certains expliquent lire, mais des romans : « Je préfère des romans, des choses comme ça. Ouais, j’adore. »

Cette faible utilisation des ouvrages est expliquée par une recherche de gain de temps : « Ah mais justement moi je pense que lire un livre juste pour une information dans un oral qui dure cinq secondes, tu vas pas lire plusieurs heures pour au final une information de cinq secondes que tu peux potentiellement avoir avec GPT. »

Ces élèves sont bien conscients qu’ils apprennent moins en agissant ainsi : « C’est sûr que c’est pas la même compréhension mais si on demande vraiment à ChatGPT de développer, etc. vraiment tout comme on veut ça nous fera quand même gagner beaucoup de temps. »

Ce choix économique s’explique par l’objectif à court terme de l’épreuve du baccalauréat : « Après, ça dépend aussi de ce qu’on veut, ce qu’on cherche à savoir. Imaginons qu’on fasse ça une semaine avant le bac. Et que le jour du bac on a encore de l’information donc tout va bien, mais que deux-trois semaines après on l’ait plus. Si jamais cette information va plus nous servir tant mieux. Après si c’est quelque chose qui va nous servir notre vie et encore plus des années après, certes c’est mieux de faire avec, de lire un livre. »

Les élèves ne considèrent pas cette manière de travailler comme de la triche, parce qu’elle est acceptée par l’enseignante : « Non, la prof en tout cas elle trouve que non. Là, c’est pas de la triche, il n’y a rien de noté, rien de tout ça. »

Elle est reconnue comme une stratégie ambivalente parce que, d’un côté est assimilée à « un gain de temps énorme avec tout le travail qu’on a à faire », mais d’un autre, à une réduction de la pensée personnelle : « On pense un peu moins. » « Que avec ChatGPT, il y a forcément des notions qu’on n’aura pas et donc pendant les questions, on va être perdus. »

Le recours à l’enseignant est celui d’une vérification du résultat produit avec l’IA : « Après je demande à la prof ce qu’elle en pense et je fais des modifications. »

C’est parce que l’épreuve du grand oral comporte un temps d’échanges avec les membres du jury que les élèves ne se contentent pas uniquement de collecter les informations apportées par les IA : « Sinon, t’es dans la merde. » « Si nous on ne sait pas du tout de quoi le sujet parle, c’est pas notre expérience personnelle, on va dire que pendant dix minutes on va être là comme ça, on va rien faire. » « L’oral ça serait bête de faire full ChatGPT parce qu’il y a certes dix minutes où du coup tu parles avec les profs. »

L’analyse réflexive conduite avec les enseignants nous a amenés à plusieurs constats, idées et perspectives.

D’abord que beaucoup d’élèves ne se rendent plus au lycée pour apprendre, mais pour réussir une épreuve, dans une logique utilitariste. Se pose alors la question suivante : si les élèves n’apprennent pas en cours, à quels moments de leur vie le font-ils ?

Ensuite, que le travail des enseignants est substantiellement modifié. En lieu et place de fonctions de transmission de savoirs et d’accompagnement d’apprentissages, ces professionnels de l’école deviendraient des correcteurs d’intelligence artificielle, afin que les élèves se trouvent moins en porte-à-faux le jour de l’épreuve devant le jury.

Dans le cadre de ces entretiens, les élèves ont bien insisté sur le plaisir qu’ils trouvaient à travailler dans des contextes de classes flexibles, en comparaison d’autres cours où beaucoup témoignent d’un profond ennui et d’une passivité cognitive encore plus importante. Mais il est évident que le bienêtre obtenu ne suffit pas pour que des élèves apprennent…

Enfin, que l’école aurait besoin rapidement de se transformer. Pour s’ajuster à ces grandes réalités sociétales de la présence gratuite et facile des outils d’IAG, en mesure de remplacer les efforts d’apprentissage par des stratégies principales d’évitement de la pensée, court-termistes et utilitaristes. Les élèves ayant à disposition des solutions équivalentes à des « tapis roulants de la pensée¹ », apprendre deviendrait moins nécessaire que chercher à être performant. L’injonction « ne faites plus d’études² » trouve donc tout son sens.

En revanche, devenir compétent reste de mise. Viser la compétence (l’apprentissage durable et transférable) deviendrait la priorité de l’école. Parce que nos sociétés restent incertaines sur leurs devenirs et fluctuantes dans leurs organisations. Orienter les élèves vers de la robustesse de leurs apprentissages³, c’est les aider à trouver une place qui leur convient dans le monde, en appui sur des savoirs acquis avec profondeur, pour qu’ils deviennent, à leur tour, des tuteurs de transformations individuelles et collectives.

À lire également sur notre site

Bien préparer au bac de français avec l’IA, par Marie-Claude Pignol

Travailler en classe sur l’éthique de l’intelligence artificielle, par Valentin Sanouiller

Quand les élèves découvrent les limites de l’IAG, par Marie-Claude Pignol

Dialogue : du bon usage de l’IA en pédagogie, par Mickael Bertrand, Paul Erlich (accès payant)

Sur notre librairie

1. Marion Carré, Le paradoxe du tapis roulant. Vaincre notre paresse intellectuelle face à l’IA, JC Lattès, 2025.
2. Laurent Alexandre et Olivier Babeau, Ne faites plus d’études. Apprendre autrement à l’ère de l’IA, Buchet Chastel, 2025.
3. Olivier Hamant, Antidote au culte de la performance. La robustesse du vivant, Tracts Gallimard, 2023.