L’intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) est déjà entrée dans le quotidien des gens, sur Internet où elle est largement utilisée. Les premiers tests de voitures autonomes sont aussi une manifestation d’intérêt pour l’intelligence artificielle et on peut s’attendre à des tentatives pour la mettre en œuvre dans tous les domaines de la vie. L’enseignement-apprentissage des langues ne fait pas exception et on peut se demander quant aux impacts qu’aura l’IA sur celui-ci. Cette journée explore les avancées récentes dans l’utilisation de l’IA en classe de français langue étrangère. Nous nous pencherons sur les problématiques soulevées par cette convergence, émettrons des hypothèses quant à son impact sur l’apprentissage et procéderons à une analyse critique étayée par des exemples concrets.

Argumentaire

L’intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) est déjà entrée dans le quotidien des gens, sur Internet où elle est largement utilisée. Les premiers tests de voitures autonomes sont aussi une manifestation d’intérêt pour l’intelligence artificielle et on peut s’attendre à des tentatives pour la mettre en œuvre dans tous les domaines de la vie. L’enseignement-apprentissage des langues ne fait pas exception et on peut se demander quant aux impacts qu’aura l’IA sur celui-ci. Cependant, avant d’explorer ces questions, il est important de bien cerner le sujet. En voici une définition de l’IA selon les éditions Larousse : « Ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine » (Éditions Larousse, 2018). Cette définition donne à l’IA un très large éventail d’applications d’une part, et elle rejoint une idée très répandue dans la population : celle voulant que l’IA serve avant tout à remplacer l’intelligence humaine d’autre part.

Pour John MacCarthy, l’un des créateurs de ce concept, « toute activité intellectuelle peut être décrite avec suffisamment de précision pour être simulée par une machine ». Mais qu’est-ce que c’est vraiment ? Ce concept est apparu pour la première fois en octobre 1956 lorsque le mathématicien Alan Turing a écrit un livre intitulé Computing Machinery dans lequel il expliquait le célèbre test de Turing. Cependant, il a fallu attendre les années 80 pour trouver les premières applications concrètes. En 1996, lors du championnat du monde d’échecs, le robot Deep Blue a remporté un duel contre Kasparov.

C’est un événement qui a marqué dans l’histoire de l’intelligence artificielle. Nous trouvons la définition donnée par le directeur du laboratoire d’intelligence artificielle de Facebook Yann LeCun qu’elle est plus significative, il voit que « l’intelligence artificielle comme l’ensemble des techniques qui imitent l’intelligence humaine et permettent aux machines de reproduire des fonctions que l’on attribue aux humains : voir, se déplacer, trier et hiérarchiser des informations, comprendre un langage, prendre une décision… »

Grâce aux progrès accomplis dans ce domaine, on dispose maintenant de machines capables d’apprendre et d’effectuer des tâches cognitives autrefois réservées aux êtres humains. Cette évolution technologique aura certainement des implications sociales et culturelles importantes.

Cette journée explore les avancées récentes dans l’utilisation de l’IA en classe de FLE. Nous nous pencherons sur les problématiques soulevées par cette convergence, émettrons des hypothèses quant à son impact sur l’apprentissage et procéderons à une analyse critique étayée par des exemples concrets.

Contexte

L’évolution rapide de la technologie a considérablement élargi le spectre des méthodes d’apprentissage des langues. L’IA, avec ses capacités d’analyse avancées et d’adaptation intelligente, ouvre des horizons nouveaux et prometteurs pour l’individualisation de l’apprentissage, la personnalisation des parcours, et l’amélioration globale des pratiques.

Objectifs de la journée 

1. Explorer les avancées technologiques :

• Analyse approfondie des technologies émergentes : Découvrir les dernières avancées en matière d’IA appliquée à l’enseignement des langues, allant des chatbots conversationnels aux systèmes de recommandation personnalisés.
• Utilisation de l’IA pour l’analyse des compétences linguistiques : Explorer comment l’IA peut être exploitée pour évaluer les compétences linguistiques, offrant des rétroactions précises et individualisées aux apprenants.

2. Partager les meilleures pratiques :

• Études de cas : Mettre en lumière des exemples concrets d’établissements qui ont intégré avec succès l’IA dans leurs programmes d’enseignement des langues.
• Retours d’expérience des enseignants : Écouter des enseignants qui ont utilisé des outils basés sur l’IA, partageant leurs défis, succès et conseils pratiques.

Dans cette optique, les interventions s’articuleront autour des trois principaux axes suivants :

• Implications éthiques : Débattre des implications éthiques de l’utilisation de l’IA dans la pratique enseignante, notamment en ce qui concerne la confidentialité des données et l’équité d’accès.
• Pratiques enseignantes : Comment rendre compte de la dynamique des pratiques ? Comment penser le rapport entre les pratiques enseignantes et la progression des apprentissages ?
• Impact culturel : Analyser comment l’IA peut influencer la diversité culturelle dans l’apprentissage des langues et comment cela peut être géré de manière sensible.

Modalités de soumission

Veuillez soumettre vos propositions de communication sous forme d’un résumé ne dépassant pas 500 mots (espaces et bibliographie compris) avec 3 à 5 mots clés et une bibliographie succincte (au moins cinq références) à l’adresse suivante : intelartlang@gmail.com

avant le 25 avril 2024. 

Dates à retenir

• Date-limite d’envoi des propositions : 25 avril 2024
• Réponse aux contributeurs : 07 mai 2024
• La tenue de la journée : 14 mai 2024

Président d’honneur

• Pr. Zerrouki Aek, Doyen de la faculté des lettres et des langues.

Présidents de la journée d’étude

• Dr. Nouredine Djamaleddine
• Dr. Aounallah Soumia

Comité scientifique

Présidents du comité scientifique : Dr. Mehdi Amir et Dr. Belkaim Leila

• Pr. Belarbi Belgacem, Université de Tiaret 
• Pr. Mostefaoui Ahmed, Université de Tiaret
• Pr. Bouacha Abderrahmane,Université de Tiaret
• Pr. Zekri Abderrahmane, Université de Tiaret 
• Pr. Benabed Amar, Université de Tiaret
• Pr. Akmoun Houda, Université Lounici Ali, Blida
• Pr. Ouahib Imane, Université Lounici Ali, Blida 
• Pr. Kharroubi Sihame, Université de Tiaret
• Pr. Adib Yasmine, Université de Tissemsilt
• Pr. Ait-AmeurMeziane Ouarda, Université de Tiaret
• Pr. Medane Hadjira, Université de Chlef
• Pr. Yahiaoui Kheira, E.N.S. Oran
• Dr. Benamara Mohamed, Université de Tiaret
• Dr. Djamel Issad, Université de Tiaret
• Dr. Benamara Mohamed, Université de Tiaret 
• Dr. Ziouani Fatima, Université de Laghouat
• Dr. Sassi Asma Sara, Centre universitaire, Aflou
• Dr. Belghitar Imène, Université de Tiaret 
• Dr. Mokhtari Fatima, Université de Tiaret
• Dr. Benyoucef Mahfoudh, université de Tiaret 
• Dr. Mahmoudi Said, Université de Tiaret
• Dr. Aouali Nawal, Université de Tiaret
• Dr. Fellah Fatima, Université de Tiaret

Comité d'organisation

Présidents du comité d’organisation ; Kheir Abdelkader, Université de Tiaret et Dr. Mokhtari Fatima, Université de Tiaret

• Kafi Khaled, Université de Tiaret
• Nemchi Slimane, Université de Tiaret
• Goudjil Bouziane, Université de Tiaret
• Tiouidiouine Said, Université de Tiaret
• Ouali Dallal, Université de Tiaret
• Mihoub Kheira, Université de Tiaret
• Ayad Amina, Université de Tiaret
• Djouadi Zina Université de Tiaret
• Zidouri Cherifa, Université de Mostaganem

Bibliographie indicative

• Aguilar Río, J. I. (2016). L’éthique dans la formation des enseignants de langues. Les Langues Modernes, 4, 47‑55.
• Bibauw, S., Van den Noortgate, W., François, T., & Desmet, P. (2022). Dialogue systems for language learning  : A meta-analysis. Language Learning & Technology, 26(1), 1‑24.
• Cavalla, C., & Mangiante, J.-M. (2023). Le lexique préfabriqué pour l’enseignement. Le Français dans le monde – Recherches et applications, 73, 13‑25.
• Cicurel, F., & Spaeth, V. (Éds.). (2017). Agir éthique en didactique du FLE/FLS. CLE international.
• Collin, S., Guichon, N., & Ntebutse, J. G. (2015). Une approche sociocritique des usages numériques en éducation. Sciences et technologies de l’information et de la communication pour l’éducation et la formation (Sticef), 22, 89‑117.
• Coniam, D. (2008). Evaluating the language resources of chatbots for their potential in English as a second language. ReCALL, 20(1), 98‑116.
• Cornuéjols, A., & Miclet, L. (2010, juin). Apprentissage Artificiel - Concepts et Algorithmes. Eyrolles, seconde édition, 804 pages, ISBN : 2-212-12471-6. Desjardins, L.-A., & Tran, A. (2019, 28 juin).
• Mattei, P.-A., & Villata, S. (2022). Introduction à l’intelligence artificielle et aux modèles génératifs. In B. Martin & S. Riva (Éds.), Informatique Mathématique  : Une photographie en 2022. CNRS Éditions.
• Miras, G., Lefevre, M., Arbach, N., Rapilly, L., & Dumarski, T. (2019). Apports d’un outil d’intelligence artificielle à l’enseignement-apprentissage des langues. EIAH’2019  : Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain, Paris, France.
• Ollivier, C., & Projet e-lang. (2018). Littératie numérique et approche socio-interactionnelle de l’enseignement-apprentissage des langues. Éditions du Conseil de l’Europe. 
• Romero, M., Heiser, L., & Lepage, A. (Éds.). (2023). Enseigner et apprendre à l’ère de l’intelligence artificielle. Canopé, Livre blanc.
• Rudolph, J., Tan, S., & Tan, S. (2023). ChatGPT : Bullshit spewer or the end of traditional assessments in higher education ? Journal of Applied Learning and Teaching, 6(1), 342‑363.
• Yang, H., Kim, H., Lee, J., & Shin, D. (2022). Implementation of an AI chatbot as an English conversation partner in EFL speaking classes. ReCALL, 34(3), 327‑343.