N°021_Vol.3_27

Introduction:

L’intelligence artificielle générative (IAG) occupe une place croissante dans les pratiques éducatives. Des outils tels que ChatGPT, Gemini ou Copilot permettent notamment de produire, reformuler et adapter rapidement des ressources pédagogiques. Dans l’enseignement des langues, ces possibilités peuvent soutenir la préparation des cours, la création d’activités et la différenciation pédagogique (Kohnke et al., 2023 ; Law, 2024). Toutefois, leur utilisation soulève également des questions liées à la fiabilité des contenus, à la dépendance des apprenants et à l’évaluation des apprentissages (Kasneci et al., 2023 ; Lo et al., 2024). Dans l’enseignement du français langue étrangère (FLE) au Maroc, la compréhension de l’écrit constitue un enjeu important. Elle mobilise non seulement des connaissances linguistiques, mais également des stratégies d’inférence, d’interprétation et de construction du sens. L’IAG peut contribuer à diversifier et à adapter les supports de lecture, mais son utilisation doit rester soumise à une vérification pédagogique et linguistique. L’enjeu n’est donc pas de remplacer les pratiques enseignantes par l’intelligence artificielle, mais de déterminer dans quelles conditions celle-ci peut constituer une ressource pertinente pour l’enseignement de la compréhension de l’écrit. Le rôle de l’enseignant demeure essentiel dans la sélection, la vérification et la contextualisation des contenus générés (Miao & Cukurova, 2024 ; UNESCO, 2023). Dans cette perspective, cette étude vise à analyser les usages déclarés de l’IAG par les enseignants marocains de FLE, à identifier les apports qu’ils lui attribuent dans l’enseignement de la compréhension de l’écrit et à examiner les principales difficultés liées à son intégration. La problématique est ainsi formulée : dans quelles conditions l’IAG peut-elle être intégrée à l’enseignement de la compréhension de l’écrit en FLE au Maroc sans se substituer à l’activité cognitive de l’apprenant ni au rôle de l’enseignant ? Trois questions de recherche structurent l’étude : (QR1) comment les enseignants utilisent-ils l’IAG dans les activités de compréhension de l’écrit ? (QR2) quels apports pédagogiques lui attribuent-ils ? (QR3) quelles limites et quelles conditions d’utilisation identifient-ils ? L’étude repose sur une approche mixte associant un questionnaire auprès de 72 enseignants et 12 entretiens semi-directifs. Trois hypothèses sont examinées : H1, l’IAG est principalement utilisée pour préparer, diversifier et adapter les supports ; H2, ses apports dépendent largement de la médiation de l’enseignant ; H3, une utilisation insuffisamment encadrée peut favoriser la dépendance des apprenants et réduire leur engagement cognitif.

1.Cadre théorique

1.1. L’intelligence artificielle générative : une innovation pédagogique au service de l’apprentissage des langues: Cette première section définit l’intelligence artificielle générative en dépassant une approche strictement technologique. Elle montre que les grands modèles de langage (LLM) ne constituent pas uniquement des outils de production textuelle, mais des environnements d’interaction susceptibles de soutenir les processus d’enseignement et d’apprentissage. Les articles de Kasneci et al. (2023), Kohnke et al. (2023), Godwin-Jones (2023), Zou et al. (2024) ainsi que les lignes directrices de l’UNESCO (2023,2024) aident à prendre en compte les possibilités pédagogiques de ces technologies ainsi que les questions éthiques qu’elles posent. Le point fondamental est que les technologies d’apprentissage par l’intelligence artificielle n’ont aucune valeur pédagogique en elles-mêmes : la valeur réside dans la façon dont elles sont utilisées par les éducateurs dans des situations pédagogiques contextualisées.