Un peu de vocabulaire

Ensemble de techniques permettant d'imiter des processus cognitifs (analyser, apprendre, créer). En classe : soutien à la planification, différenciation, création de matériel et rétroaction.

IA capable de produire du texte, des images ou du code à partir de requêtes (prompts). Exemples : Gemini et Copilot. Toutes les IA ne sont pas «génératives»!

Méthodes permettant à un système d'apprendre à partir de données pour repérer des régularités et prédire, plutôt que d'être programmé explicitement. L'apprentissage profond (deep learning) s'appuie sur des réseaux de neurones à plusieurs couches. En classe : à expliciter aux élèves, les réponses sont probabilistes, pas « compréhensives ».

Technique qui combine génération et recherche dans un corpus pour ancrer les réponses sur des sources pertinentes (documents, normes, PDA).

Espace d'apprentissage professionnel pour partager, expérimenter et mutualiser autour de l'IA. Favorise la co-construction de stratégies d'intégration.

Posture d'écoute active et d'absorption d'information avant d'agir. Légitime l'appropriation progressive des outils d'IA par le personnel scolaire.

Approche expérimentale et ludique : tester librement des outils, documenter les découvertes et itérer sans peur de se tromper.

Trois axes de travail proposés : planifier, différencier, évaluer. Sert de cadre simple pour organiser les usages en équipe-école.

Robots personnalisés d'autoformation et de conception de tâches alignées au PFEQ/PDA. Intègrent phases d'apprentissage, triangulation des traces et justification des compétences ciblées.

Encadre la protection des renseignements personnels. En classe : limiter les données d'élèves envoyées à des services externes; privilégier les comptes et outils institutionnels.

Repères pour développer une utilisation éthique, critique et créative de l'IA; utiles pour calibrer la formation continue et la citoyenneté numérique.

Adopter une posture d'analyse des réponses, vérifier les sources et reconnaître les limites des modèles. Inclut la validation par des experts selon la discipline.

Système informatique automatisé conçu pour générer des contenus, des prévisions, des recommandations ou des décisions pouvant influer sur un environnement physique ou virtuel. En classe : un terme plus englobant que « IAG », utile pour désigner aussi les IA non génératives (correcteurs, systèmes de recommandation, etc.).

Système d'IA capable d'entretenir un dialogue grâce à sa compréhension et son utilisation du langage naturel. En classe : distinguer l'agent conversationnel générique d'un robot personnalisé configuré pour une tâche précise.

Modèle d'IA spécialisé dans la compréhension, la structuration et la génération du langage, entraîné sur d'immenses corpus de textes. En classe : c'est le moteur derrière la plupart des agents conversationnels utilisés en éducation.

Discipline informatique qui permet aux machines d'analyser, de comprendre et de produire le langage humain. En classe : c'est ce qui rend possible la correction automatisée, la traduction ou le résumé de texte par IA.

Architecture informatique d'inspiration biologique utilisée pour traiter l'information et entraîner des modèles d'IA. En classe : une image utile pour expliquer pourquoi les modèles « apprennent » sans être programmés étape par étape.

Suite d'instructions ou de règles logiques orientant le traitement des données, la prédiction ou la suggestion automatique de contenus aux utilisateurs. En classe : un point d'entrée simple pour aborder la citoyenneté numérique (réseaux sociaux, moteurs de recherche).

Résultat erroné ou trompeur généré par une IA, mais présenté de façon convaincante et réaliste comme s'il s'agissait d'un fait avéré. En classe : justifie l'exigence de validation par un expert (discipline) avant d'utiliser une réponse d'IA.

Déformation ou préjugé systématique dans les résultats générés par un système, découlant souvent des données d'entraînement ou des mécanismes de filtrage. En classe : à mettre en lien avec l'esprit critique et la vérification des sources.

Tendance à attribuer des caractéristiques humaines (humour, ton familier, apparence) à un système d'IA. En classe : nommer ce biais aide l'élève à garder une distance critique face à un agent conversationnel.

Capacité d'une personne à conserver le contrôle de ses propres décisions et actions. Dans le contexte de l'IA, le système ne doit jamais se substituer à la prise de décision de l'humain. En classe : un rappel du rôle de superviseur-expert que l'élève doit toujours conserver.

Principes éthiques visant à rendre compréhensible le fonctionnement d'un algorithme, ses décisions et l'origine de ses données. En classe : un critère à considérer avant d'adopter un outil d'IA en milieu scolaire.

Une page dont le contenu peut changer sans être rechargée, grâce à du code (JavaScript) qui s'exécute dans le navigateur. Elle réagit aux actions de l'utilisateur.

Un seul fichier (comme celui-ci) qui contient tout le code nécessaire (HTML, CSS et JavaScript) pour fonctionner. Facile à partager et à héberger.

Représentation visuelle d'informations ou de données. Sur le web, « infographique dynamique » signifie qu'elle est interactive (cliquable, animée) plutôt que statique.

Activité pédagogique numérisée qui imite un jeu d'évasion. Les élèves doivent résoudre des énigmes (QCM, glisser-déposer, etc.) pour « s'échapper » ou débloquer la suite.

Type de question interactif où l'utilisateur doit sélectionner une ou plusieurs bonnes réponses parmi une liste d'options prédéfinies.

Une vidéo qui s'interrompt à des moments clés pour poser des questions (QCM, vrai/faux) ou afficher des informations. L'utilisateur doit interagir pour continuer.

Un programme qui imite un processus ou un système du monde réel (ex: un circuit électrique, une dissection de grenouille). Permet l'expérimentation sans risque.

Utilisation d'effets visuels pour donner l'illusion de mouvement. Peut être utilisée pour expliquer un concept complexe (ex: la photosynthèse) ou pour engager l'utilisateur.

Une image statique sur laquelle on a ajouté des points cliquables (icônes). Cliquer sur un point ouvre une fenêtre (modale) avec du texte, une vidéo ou un lien.

Interaction où l'utilisateur doit « saisir » (cliquer et maintenir) un élément (mot, image) et le « lâcher » dans une zone cible. Idéal pour les associations ou le tri.

Interaction où l'utilisateur doit réorganiser une liste d'éléments dans le bon ordre (ex: les étapes d'une recette, l'ordre chronologique d'événements).

Standard québécois visant à rendre les contenus web accessibles à tous, y compris les personnes avec un handicap (visuel, moteur, etc.). Implique un bon contraste, la navigation clavier, etc.

Élément d'interface (comme celui que vous utilisez) qui permet d'organiser le contenu en plusieurs sections. Une seule section est visible à la fois.

Élément interactif permettant de sélectionner une valeur sur une plage définie (ex: de 1 à 100) en déplaçant un bouton le long d'une barre.

Liste de titres cliquables. Cliquer sur un titre révèle (ou cache) un panneau de contenu situé en dessous. Utile pour les FAQ ou pour condenser l'information.

Disposition visuelle (comme les cartes de ce lexique) qui présente l'information sous forme de blocs ou de « tuiles » alignés sur une grille. Très utilisé en design web.

Une fenêtre « pop-up » qui apparaît par-dessus le contenu principal de la page. Elle bloque l'interaction avec le reste de la page jusqu'à ce qu'elle soit fermée.

Balises HTML (<h1>, <h2>) qui structurent sémantiquement un document. <h1> est le titre principal, <h2> les sous-titres, etc. Crucial pour l'accessibilité.

Fonctionnalité permettant à l'utilisateur de sauvegarder des données (réponses de quiz, création) dans un format spécifique : .txt (texte), .png (image), .stl (modèle 3D).

Une carte mémoire est une petite carte d’étude (questions, indice, réponse) recto‑verso.