L’intelligence artificielle dans la pratique des PsyEN : Apports scientifiques usages concrets et enjeux professionnels

Transcription

Eh bien, merci,
et merci Delphine Planchet et Maude Besançon pour votre
invitation.
Alors déjà, juste sur cette première diapositive,
j’ai mis un petit logo pour dire que cette présentation a
été aidée de
l’intelligence artificielle par transparence,
comme l’indiquent toutes les règles éthiques et
déontologiques autour de
l’utilisation de l’IA.
Effectivement, je vais dans un premier temps faire une
courte synthèse des appareils.
scientifique récent et je vais développer une recherche en
particulier qui me semble
intéressante.
Alors je crois que certains aspects seront repris cet
après-midi,
ont déjà été évoqués par Karl et ensuite j’aborderai des
usages
concrets de l’IA dans la pratique des psychologues de
l’éducation nationale et
qui viennent de ma propre pratique puisque je garde aussi
cet aspect-là.
Voilà.
Pour déjà démarrer sur les apports scientifiques récents
autour de
l’IA, on va détailler sept dimensions,
à la fois l’IA comme amplificateur de traitement de
l’information,
comme outil de structuration cognitive,
comme soutien à la prise de décision,
qui sont plutôt des apports, et nous verrons aussi les
inconvénients de l’IA,
à savoir les biais algorithmiques, les hallucinations.
les biais d’automatisation et la dépendance cognitive,
et la perte de compétence à long terme,
notamment du côté des professionnels,
mais aussi du côté des usagers de manière plus générale.
Alors, les travaux convergent pour montrer que l’une des
principales
contributions de l’IA réside dans sa capacité à traiter
rapidement
de grandes quantités d’informations, à repérer des
régularités.
à structurer des données complexes.
On a ce qu’on appelle le cadre d’adaptive cognitive fit qui
montre que les systèmes d’IA
peuvent adapter de manière dynamique les représentations de
l’information aux
caractéristiques des données pour améliorer la performance
humaine.
Ainsi, dans le domaine de la santé, l’IA va fournir des
informations plus rapides,
plus personnalisées et parfois plus précises pour soutenir
des décisions
cliniques.
Les études plus récentes montrent des gains particulièrement
importants dans
les activités de synthèse documentaire.
Par exemple,
l’utilisation de ChatGPT dans une revue systématique de
littérature a permis
une réduction de 40% du temps de travail,
une augmentation de 150%
du nombre d’articles traités et un taux de précision de 98%
pour l’extraction des données.
donc pour les psychologues De l’éducation nationale,
on peut voir les applications directes, à savoir l’analyse
de dossiers complexes,
anonymisés évidemment, la synthèse de comptes rendus,
de circulaires par exemple, la recherche documentaire,
si vous devez mener un atelier ou une séquence
spécifique,
l’IA peut aider à rechercher de manière rapide tous ces
éléments.
l’analyse de textes réglementaires et même la préparation
d’entretiens
ou d’interventions collectives.
Plusieurs travaux montrent cependant que ces résultats
restent dépendants de la
qualité des données et bien sûr du contrôle humain.
Je reviendrai sur cette notion après.
Deuxième apport majeur,
c’est ce qu’on appelle la structuration cognitive.
l’IA peut agir comme outil de structuration de la…
pensée.
Les travaux sur les grands modèles de langage qu’on appelle
LLM,
c’est-à-dire la technologie qu’il y a derrière ChatGPT,
Cloud, Gemini, etc.,
permet finalement de montrer que ces
outils de LLM vont aider à structurer véritablement
les idées en organisant
tout cela en structurant, en proposant des plans en
reformulant,
en hiérarchisant des arguments, en produisant des synthèses
cohérentes.
Par exemple, dans l’enseignement supérieur,
les étudiants qui utilisent l’IA pour préparer des
présentations,
structurer leurs travaux,
améliorent aussi leurs compétences dans ces domaines-là et
aussi dans le domaine de la
communication.
Chez les enseignants-chercheurs, l’IA est mobilisée comme
assistant,
comme source d’inspiration, comme outil d’exploration ?
des connaissances, il peut être aussi partenaire de
co-création,
et là encore, pour les psychologues de l’éducation
nationale,
ça peut rejoindre certaines tâches,
comme l’exploration de scénarios d’orientation, notamment
pour les psy-EDO,
l’aide à la formulation de projets, toujours pour les
psy-EDO,
la clarification d’une problématique et l’élaboration
d’hypothèses de
travail.
Plusieurs auteurs soulignent cependant que l’IA…
structure essentiellement à partir de connaissances déjà
existantes
et peinent à produire une véritable innovation.
concept.
Troisième grand champ, c’est l’aide à la décision.
C’est un domaine où les bénéfices sont les mieux documentés.
Les travaux montrent toutefois que cette IA finalement
n’améliore pas forcément
la qualité des décisions en elle-même,
mais elle va améliorer les capacités déjà existantes.
Alors, comme exemple, chez les radiologues,
elle va renforcer les capacités et de diagnostic déjà
maîtrisé.
plutôt que de développer des nouvelles compétences.
Alors là encore, ce que cela nous apprend,
c’est que l’IA ne remplace pas le jugement professionnel,
ça augmente la rapidité, la liberté à l’information,
la génération d’hypothèses, la comparaison d’options.
Ces travaux montrent aussi que la transparence est
essentielle,
c’est-à-dire que l’IA explique ses recommandations,
les outils.
qu’ils aient davantage leur sentiment de contrôle et
d’agentivité.
Je reviendrai là aussi sur ce point.
Alors, en termes d’inconvénients,
on sait qu’on a des biais algorithmiques et des
hallucinations.
Tous les travaux convergent sur ce point.
Pourquoi on a des biais ?
Parce qu’ils sont inhérents aux données d’entraînement.
En fait, les études montrent que les systèmes reproduisent
les biais qui sont…
présente dans les données historiques.
Donc on a des biais liés aux questions de genre, des biais
sociaux,
des biais culturels, des biais ethniques.
Et pour les psychologues de l’éducation nationale,
bien sûr cela implique une vigilance particulière lorsque
l’on a les données,
pour interpréter les données, pour conseiller des parcours,
pour analyser des profils d’élèves ou même pour produire des
recommandations.
On verra.
On ne va pas le voir aujourd’hui, mais il y a des systèmes
dans les promptes,
dans la manière dont on prompte, pour réduire évidemment ces
biais.
Deuxième dimension, c’est ce qu’on appelle les
hallucinations,
qui correspondent à la production d’informations fausses,
mais plausibles,
et généralement très affirmées,
puisque l’IA le dit de manière très affirmée,
même quand elle se trompe et même quand c’est faux.
En effet, ces systèmes peuvent inventer des références,
créer des statistiques, attribuer de faux résultats à des
auteurs,
produire des explications erronées.
Et actuellement,
aucune méthode ne permet de supprimer totalement ce
phénomène.
Ensuite, on a quand même des IA qui sont plus perfectionnées
selon les usages.
Si je prends l’exemple de la revue de littérature, vous avez
Consensus et Licit,
qui sont deux IA.
spécifique pour la revue de littérature avec beaucoup moins
d’hallucinations.
Par contre, si on prend Chad Giviti ou Claude pour faire de
la revue de littérature,
là on va avoir beaucoup d’hallucinations.
Donc il faut aussi pouvoir choisir son outil en fonction de
l’usage.
Et par ailleurs,
cette recherche montre la nécessité de vérifier
systématiquement
les contenus produits.
Évidemment, on ne doit pas
considérer l’IA comme une source documentaire fiable en
elle-même.
À nouveau, elle est plus un outil d’assistant,
mais pas une autorité scientifique.
Alors, on a
Clélie Amieux qui a réalisé une thèse sur la manière dont
les
individus font confiance à un chatbot lorsqu’ils collaborent
avec lui pour
résoudre une tâche.
En fait, ce qu’elle voulait étudier, c’est le biais Merci.
d’automatisation,
c’est-à-dire la tendance à accorder un crédit excessif aux
recommandations
d’un système automatisé.
Et dans l’une de ces expériences, les participants devaient
répondre à des questions,
puis ils recevaient une contradiction provenant soit du
chatbot,
soit d’un outre humain.
Et les résultats montrent que les participants modifient
leur réponse dans
63,7% des cas lorsqu’elle est contestée par le chatbot.
et seulement 31% lorsqu’elle est contestée par un humain.
Ce qui montre que les individus accordent davantage de poids
à l’avis du chatbot qu’à
celui d’un partenaire humain dans certaines situations de
collaboration.
L’étude montre également que les participants assistés par
le chatbot demandent davantage
d’aide, produisent davantage de réponses courtes,
et justifient moins leur choix,
ce qui peut traduire une diminution de l’engagement critique
face à la tâche.
Ce résultat doit être cependant nuancé parce que son étude
porte sur un contexte
périmétral précis avec un échantillon qui est relativement
limité.
Et d’autres travaux,
notamment ce marchand auprès de pilotes militaires experts,
montrent au contraire une préférence pour les
recommandations humaines lors de
l’expertise énergétique élevée.
Et donc,
c’est là aussi où je vais introduire une étude qui me paraît
spécifique
qui paraît intéressante, que je vais un peu décortiquer,
c’est celle de Sho et Neve qui est sortie en 2026,
qui s’appuie sur la théorie des trois systèmes dont vous
avez sans doute entendu
parler,
notamment grâce à Olivier Houdet de manière récente.
Je vais vous le détailler un peu,
mais ils se sont intéressés à la théorie des deux systèmes
et ils ont
acheté le système 3 qui correspond à l’intelligence
éducative.
artificielle pour justement voir tous ces effets,
par exemple de dépendance cognitive, de deskilling, etc.
Donc ils ont appuyé sur le modèle à double processus du
Kahneman et
ils ont ajouté l’existence d’un troisième système
cognitif, le système 3,
qui correspond à la cognition artificielle.
Le système 1, comme vous le savez, est un système RAP.
rapide, intuitif, heuristique,
qui finalement fonctionne bien face à des
problèmes de la vie courante.
Le système 2, lui, est plutôt un raisonnement lent,
délibératif, fondé sur des règles,
et il est souvent activé quand il va y avoir de
l’incertitude ou
du conflit.
Le système 3, lui, est externe, contrairement au système 3.
les deux qui sont internes,
qui s’appuient vraiment sur des processus mentaux façonnés
par
l’expérience, les émotions, la logique individuelle.
Le système 3, lui, est extérieur à l’individu.
C’est un raisonnement automatisé,
fondé sur des données et produit par des systèmes
algorithmiques.
Et on sait qu’avec le développement de l’intelligence
artificielle,
les individus ne se contentent sans ne plus traiter.
par eux-mêmes l’information, ils délèguent, ils complètent,
ils soutiennent éventuellement leurs réflexions grâce à
cette IA.
Ce système se caractérise par quatre propriétés, comme on
l’a dit, l’externe,
il est automatisé,
il est fondé sur des données et il est dynamique.
Alors, cette dernière caractéristique est essentielle, le
dynamisme,
parce que ce système 3 n’agit pas de manière isolée, mais
interagissant.
permanence avec l’utilisateur et l’environnement.
Et cette interaction permet d’accéder à une base de
connaissances,
de capacités de traitement qui vont favoriser des nouvelles
formes de
raisonnement hybrides.
Donc, ce n’est pas seulement un outil d’assistance, ce
système de loi,
il peut aussi participer activement au processus de
pandémie.
Alors, justement…
ils évoquent six voies finalement,
ce qu’ils appellent des voies canoniques de l’information.
Ça ne correspond pas à six systèmes différents, en gré bien
c’est système 1,
2 et 3,
mais c’est pour montrer la manière dont les personnes vont
utiliser
l’IA face à une information.
Donc comme on l’a dit, système 1 c’est l’intuition,
le système 2 on est plutôt dans la réflexion analytique, le
système
3 c’est la cognition artificielle ce qui va changer d’une
voie à l’autre c’est la
manière dont ces systèmes interagissent entre eux dans le
système 1 on a juste on a une
information et on va tout de suite donner une réponse rapide
automatisé face
à un problème qui est fondé sur nos habitudes nos
expériences antérieures en général cette voie est
très efficace face à des situations de la vie quotidienne
qui demande
peu d’efforts,
mais on sait que c’est une voie qui est plus vulnérable aux
erreurs et aux
biais.
Donc souvent, face à des problèmes complexes, on a besoin
d’inhiber cette voie,
c’est la thèse d’Olivier Houdet,
pour activer la deuxième voie qui est celle de la
délibération.
Quand on a un doute, un conflit,
ce système de prend le relais pour analyser la situation,
vérifier les informations.
Le raisonnement devient alors plus lent.
plus coûteux, mais aussi plus fiables.
Donc ces deux voies, comme on l’a dit, ça relève uniquement
du traitement humain.
On a ensuite une autre voie, c’est la décharge cognitive.
Là, l’IA intervient,
donc l’utilisateur sollicite l’IA pour obtenir une
information,
une explication, une aide à la réflexion,
mais le jugement final reste assuré par le système 2.
Donc, ja.
est un assistant cognitif qui va soutenir la réflexion,
mais qui ne va pas s’y substituer.
Donc, c’est par exemple le cas quand un élève va demander
une explication à JPP,
il va lire la réponse, va la comprendre,
et va décider par lui-même quelle solution il retient.
La deuxième fois possible, c’est ce qu’on appelle l’abandon
cognitif.
Cette fois, l’utilisateur ne mobilise pas véritablement
son…
raisonnement analytique, c’est-à-dire que la réponse
produite par l’IA,
par Chadjipiti, va s’accepter telle qu’elle,
sans vérification, sans réflexion critique.
Là, le système 3 ne soutient plus le raisonnement, la
pensée,
il la remplace.
Donc ici,
les auteurs définissent cet abandon cognitif comme une
tendance à déléguer
l’effort, mais également le jugement et la responsabilité.
responsabilité à l’IA.
On a une cinquième voie qui est celle des interactions
hybrides.
Les trois systèmes 1, 2, 3 vont fonctionner en boucle.
C’est-à-dire que l’utilisateur va comparer son intuition à
la réponse de l’IA,
va vérifier, corriger, contester parfois,
va intégrer progressivement les informations données par
l’IA à ses
propres connaissances.
Donc là, dans ce cas de figure,
il y a un véritable apprentissage parce qu’on va se servir
de l’IA pour
démoduler, pour apprendre.
On va interagir avec l’IA de manière réflexive.
Et dans ce cas-là,
les connaissances vont être intégrées et vont modifier
le raisonnement.
La sixième voie dont il parle, c’est le pilote automatique.
Là, c’est la forme, la…
plus extrême de délégation cognitive,
l’utilisateur transmet directement la tâche à l’IA et adopte
immédiatement le résultat obtenu.
Contrairement à l’abandon cognitif où l’utilisateur consulte
encore la réponse avant de
l’accepter, là dans le pilote automatique,
c’est une externalisation complète du traitement cognitif.
On n’utilise pas du tout les voies 1 et les voies 2.
Et donc, comme vous le comprenez,
on peut considérer ces six voies comme un continuum où nous
avons le raisonnement humain d’un côté avec l’intuition, la
délibération,
et à l’autre extrême,
on retrouve le pilote automatique où le raisonnement est
complètement
dénoué à l’IA.
Pour vérifier finalement leur théorie,
tester leur modèle, ils ont mis en place plusieurs études
expérimentales.
On étude.
Une,
les participants devaient répondre à des questions de
raisonnement et de connaissances générales dans deux
conditions différentes.
Dans une condition, ce qu’ils appellent « brain only » ,
ils ne pouvaient s’appuyer que sur leur propre ressource
cognitive,
c’est-à-dire leur intuition système
1 ou leur réflexion analytique système 2.
Dans la condition avec accès au système 3,
ils avaient la possibilité de consulter un chatbot
d’intelligence artificielle tout en restant libre.
d’utiliser ou pas ces réponses.
Ils ont également manipulé la fiabilité des réponses
fournies par l’IA pour
voir si les participants ajustaient leur comportement en
fonction de la
qualité des réponses données par l’IA.
Ils ont regardé la confiance accordée aux réponses et la
tendance des participants à suivre ou ignorer les
recommandations.
Ils ont mené une deuxième étude ont repris exactement ce
paradigme,
mais en ajoutant une contrainte de temps pour voir si la
pression temporelle favorisait
davantage le recours à l’IA.
Et ils ont aussi, dans l’étude 3,
introduit des retours sur la performance,
des feedbacks et des incitations à réussir la tâche.
L’objectif était de déterminer dans quelle mesure les
participants modifiaient leur
utilisation de l’IA lorsqu’ils recevaient des informations
sur leur résultat.
ou lorsqu’une récompense dépendait de leur performance.
Alors voici un exemple typique de petits problèmes qu’on
présente pour
voir le système 1, système 2.
Là,
si je vous présente ce petit problème et que vous essayez
d’y répondre,
je vous laisse… Deux petites minutes.
Mais voilà,
si vous avez votre système 1 qui s’est enclenché de manière
automatique,
vous avez répondu sans doute 10 centimes.
10 centimes, c’est une réponse fausse.
Et donc là, il faut activer, inhiber ce système 1.
activer le système 2 pour avoir la bonne réponse qui est 5
centimes.
Voilà.
Donc, vous pouvez passer par une équation.
Il y a sans doute plein de systèmes.
Donc,
ils ont proposé ce genre de tâches et ils ont regardé
les résultats.
Les résultats vont d’abord que les participants utilisent
fréquemment le
chatbot lorsque c’est possible pour eux.
Puis ils y ont recours à un peu plus de la moitié des
essais.
Que l’IA fournisse une réponse correcte ou incorrecte ?
A priori, les participants ne semblent pas capables de
détecter si
cette IA allait être fiable ou non.
La simple disponibilité de l’IA suffit à l’utiliser
dans un peu plus de la moitié des cas.
Lorsqu’ils consultent l’IA,
Ils suivent très majoritairement ces recommandations.
Quand l’IA est correcte,
les participants adoptent la réponse dans près de 93% des
cas.
Mais plus surprenant encore, c’est lorsqu’elle est erronée,
qu’elle donne une réponse erronée, ils continuent de la
suivre dans près de 80%
des situations.
Donc il y a quand même une forte tendance à accorder du
crédit aux réponses produites par le
système 3, même quand c’est de mauvaise qualité.
Et donc cette confiance a des conséquences directes sur les
performances.
Sans IA,
les participants répondent correctement à environ 46%
des questions.
Lorsque l’IA est fiable, le taux de réussite augmente pour
atteindre 71%.
Par contre, lorsque l’IA fournit des réponses erronées,
la performance chute à 32%,
soit un niveau inférieur à celui observé lorsque les
participants
raisonnent seuls.
Donc une IA performante améliore la qualité des réponses,
mais une IA défaillante peut conduire les utilisateurs à
faire pire dans
l’absence d’assistance.
On a aussi des résultats intéressants par rapport à la
confiance.
Bien que l’IA soit erronée dans une proportion importante
des essais,
son utilisation augmente le niveau de confiance des
participants.
Et en plus, cette confiance ne diminue pas.
après plusieurs erreurs.
Les personnes qui ont le plus confiance dans l’IA sont aussi
celles qui l’utilisent le plus souvent,
qui suivent davantage ces recommandations erronées et qui
obtiennent les moins bonnes
performances.
Donc là, ça illustre bien le phénomène d’abandon cognitif.
Les individus ne délèguent pas seulement une partie de leur
travail,
mais ils tendent à déléguer aussi leur jugement critique.
Merci.
ce qui les rend vulnérables lorsque les réponses sont
erronées et on sait que
l’IA, comme on l’a vu, peut avoir des hallucinations.
Alors l’étude 2 apporte un autre résultat concernant les
différences individuelles parce qu’ils ont regardé en
fonction des niveaux d’intelligence fluide.
Et les participants qui présentent un niveau plus élevé
d’intelligence fluide sont moins influencés
par les erreurs de l’IA.
Même lorsqu’ils consultent le chatbot,
Ils sont capables davantage de détecter les réponses
erronées et de
s’en écarter.
Donc, ils ne font pas confiance aveuglément au système 3 et
ils conservent
davantage leur capacité de jugement critique.
Dans cette deuxième étude,
on a aussi regardé l’effet de la pression temporelle et les
résultats montrent que le manque de temps
réduit les performances et limite le recours au raisonnement
du
système 2.
Lorsque les individus ont peu de temps, ils vont soit
mobiliser le système 1,
l’intuition, soit l’intelligence artificielle.
Et chez ceux qui n’utilisent pas l’IA,
la pression temporelle entraîne une baisse des performances.
Il faut deux ans pour réfléchir, les réponses deviennent
moins précises.
En revanche, chez les utilisateurs réguliers de l’IA,
les effets de ce manque de temps sont moins marqués.
Et finalement, le fait d’utiliser l’IA compense la réduction
des ressources disponibles.
Cependant cette compensation dépend évidemment de la qualité
des réponses
de l’IA.
Lorsque les réponses sont correctes, les performances
restent élevées.
Lorsque c’est erroné, évidemment les performances se
dégradent fortement.
Donc cette pression temporelle ne supprime pas l’abandon
cognitif,
elle renforce même la dépendance au système 3.
Et ensuite,
ils ont dans l’étude 3 intégré d’autres
éléments.
Les participants recevaient une récompense lorsqu’ils
répondaient correctement et ils obtenaient un retour
immédiat
après chaque réponse leur indiquant si c’était correct ou
incorrect.
Et les résultats montrent que cette combinaison à la fois de
motivation et de
feedback améliore significativement les performances.
Les participants deviennent…
plus vigilants face aux recommandations de l’IA, notamment
lorsqu’elles sont erronées.
Ils suivent moins souvent les conseils incorrects,
vérifient davantage les réponses proposées et n’hésitent
plus
à corriger les recommandations du système 3.
Donc,
quand les individus ont un intérêt à être précis et qu’ils
disposent d’informations pour
évaluer les erreurs, finalement,
ils réengagent davantage leur raisonnement analytique.
Et là,
on passe d’une logique d’abandon cognitif à une logique de
contrôle et de
supervision.
Et donc ça, c’est les implications, je dirais, essentielles
de cette étude.
C’est que l’abandon cognitif n’est pas une fatalité.
Il va dépendre en partie du contexte.
Et donc, des dispositifs qui vont favoriser la
responsabilité,
la vérification,
le retour sur erreur vont encourager les utilisateurs à
conserver leur rôle
actif Merci.
dans le raisonnement,
plutôt qu’à déléguer entièrement leur jugement à
l’intelligence artificielle.
Et donc, ça fait le pont avec le dernier point,
généralement,
qui est noté face à l’intelligence artificielle,
c’est bien cette dépendance et le risque de perte de
compétence.
Les études ressorties montrent, en général,
une diminution potentielle de l’effort cognitif,
une réduction des activités de recherche d’information,
une moindre mobilisation de la pensée critique et une
tendance à cette délégation
cognitive.
Dans l’éducation,
on a quand même montré une amélioration des productions,
mais associée simultanément à cette diminution de l’effort
ou d’apprentissage.
Donc l’idée, à nouveau, c’est comment on accompagne les
jeunes, par exemple, ou nous-mêmes,
pour garder ce contrôle sur l’IA.
Comme on l’a vu, il n’y a pas…
ni bénéfique ni dangereux, c’est vraiment la manière dont on
va l’utiliser,
dont elle est intégrée dans l’activité professionnelle.
Et aujourd’hui, on peut la voir pour les psychologues, par
exemple,
comme une aide qui permet de traiter davantage
d’informations,
structurer sa réflexion, soutenir certaines décisions,
mais le psychologue doit garder évidemment son jugement
clinique,
l’interprétation, la compréhension des situations et…
la relation humaine reste au cœur, bien sûr,
de la profession.
Alors, juste pour vous montrer quelques études qui ont été
faites, pas en France,
à ma connaissance actuellement, mais aux États-Unis.
Vous avez eu un sondage de l’APA en 2025 auprès des
psychologues pour
montrer qu’on a une augmentation de l’utilisation de l’IA.
Puisqu’en 2020, enfin, étude…
mais réalisé sur l’année 2024, on avait 56%
des psychologues qui avaient utilisé l’IA dans les 12
derniers mois,
contre 29% en 2024.
Donc presque 3 psychologues sur 10 utilisent l’IA
régulièrement, mensuellement.
Par contre, dans cette étude, on voit que les usages
quotidiens restent moins fréquents,
autour de 8% environ.
et quand on regarde
les usages les plus fréquents chez les psychologues,
c’est avant tout la génération d’emails, de documents, 52%,
la génération de contenus pour 33%,
le résumé de notes ou d’articles pour 32%
et l’assistance pour la prise de notes pour 22%.
On a une étude qui s’est intéressée plus spécifiquement aux
psychologues scolaires,
toujours outre-Atlantique, on n’a pas d’informations sur les
psychologues en France.
Et là, dans les usages,
c’était surtout la génération de recommandations à 53%,
l’aide à la rédaction de rapports, 37%,
de réponse à des questions, 28%,
la génération de résumés, oui, pour 28%,
et la production d’explications simplifiées pour 27%.
Alors, d’un point de vue concret, je peux juste, et je vous
l’ai déjà dit,
vous avez de très nombreuses IA.
Et donc, il faut choisir son IA, si on utilise l’IA, bien
sûr,
en fonction de l’usage.
Il n’y a pas un outil unique, universel,
mais un écosystème d’outils spécialisés qui vont répondre à
des usages précis.
Donc, quand on utilise l’IA, on va choisir vraiment en
fonction de ce qu’on veut en faire.
Si on veut générer du texte, on peut utiliser ChatGPT,
Gemini, Claude,
Mistral pour l’IA française.
Quand on veut faire de la revue de littérature, surtout pas
ces IA là,
parce qu’à nouveau, elles produisent du contenu faux.
Et dans ce cas-là, il vaut mieux privilégier consensus et
licite.
On peut générer des images, des vidéos, des présentations.
Ce PowerPoint a été fait par exemple avec Graca Gamma,
mais on garde le contrôle dessus.
etc.
Là, j’ai repris par rapport à vos usages possibles,
entre guillemets, si on veut faire de la rédaction,
et je vais rentrer vraiment dans le détail là sur les 15
minutes qui me
restent.
La rédaction, on peut utiliser donc les IA génératives,
pour la recherche scientifique et les sites consensus,
on peut faire une présentation gamma, etc.
Alors, bien sûr, là aussi, Je passe rapidement,
mais c’est quand même une dimension importante.
Quand on utilise l’IA, un point très important,
c’est de donner un prompt, c’est-à-dire la consigne,
un ALIA très précise,
pour éviter des réponses vagues qui vont être inutiles et
qui
vont avoir un coût écologique beaucoup plus important.
Donc, dès le départ, d’avoir un prompt le plus précis
possible.
Normalement,
On parle de cinq données qu’on doit donner à l’IA dans son
prompt.
À la fois le rôle qu’on veut qu’il prenne, est-ce que c’est
un expert, un formateur,
un analyste, le contexte.
Donc, je suis psychologue de l’éducation nationale.
La tâche que je veux lui faire faire, est-ce que c’est de
l’analyse, du résumé,
de la réécriture, etc.
De la restructuration.
Le format attendu, est-ce qu’on veut un texte ?
un fichier Excel, est-ce qu’on veut un document
Word, etc.
Et le style qu’on veut, le ton, le niveau de langage, est-ce
que c’est professionnel,
pédagogique, accessible.
Et après, on peut rajouter d’autres informations dans le
prompt,
notamment les biais si possible,
et pour éviter aussi les diagnostics, par exemple,
si on veut demander de générer…
hypothèses.
Là, j’en ai donné un exemple, mais qui reste réduit,
on peut le compliquer un peu plus.
Là, tu es un étudiant expérimenté en collègue de France,
donc ça c’est le rôle.
Un élève du cinquième plan d’éducation et d’attention et de
motivation propose trois
hypothèses explicatives, trois pistes d’accompagnement.
Les limites de ton analyse présentent la réponse sous forme
d’un problème et
répondent sans stéréotype et sans interprétation.
non fondée.
Pour ces promptes, vous avez Yann Leroux,
que vous connaissez peut-être puisqu’il a beaucoup écrit sur
les comptes rendus.
En 2026,
il a proposé un article où il parle des 10 promptes
immédiatement utiles à un psychologue.
Vous les aurez.
Un prompte qui reste succinct, qu’il faudrait complexifier
comme on l’a vu.
Mais ça permet de voir les usages possibles.
Donc, créer une grille d’entretien clinique Merci.
pour un premier rendu.
Voici les résultats de plusieurs évaluations.
Oui, etc.
Propose une synthèse intégrée.
Propose un éventail de diagnostics possibles selon le DSM ou
la CM10.
Analyse ce bilan.
Évalue ce bilan.
Si ce bilan est compréhensible par un adolescent, signale
les passages difficiles.
Propose une version adaptée.
Utilise ces données pour créer une conceptualisation selon
le modèle biopsycho-psychical.
Utilise ces informations pour formuler des objectifs selon
l’approche des étudiants.
Conçoit le déroulement détaillé d’un atelier thérapeutique,
etc.
Donc, vous voyez tout ce qu’on peut comme type d’usage.
Et justement,
je vais vous en montrer certains par rapport à la pratique
en tant que psychologue.
l’éducation nationale.
Donc on peut utiliser l’IA, évidemment, dans
l’accompagnement individuel et collectif,
générer des grilles d’entretien, analyser des données,
aider à la conceptualisation, à l’analyse de la situation,
à la formulation d’hypothèses.
Parfois, nous avons des biais,
et donc on peut demander à l’IA de formuler d’autres
hypothèses.
Donc, vous avez des idées d’activités, si on veut mener un
atelier,
l’IA peut proposer vraiment tout un tas
d’ateliers.
Dans le travail institutionnel, l’organisation de dossiers,
je vais vous montrer un outil qui s’appelle Node.lm,
qui permet justement d’intégrer ses propres données,
donc toutes les circulaires, tous les articles, etc.
Et ensuite, avec ça, on peut structurer, organiser son
dossier, faire des résumés.
L’IA peut servir évidemment à corriger, reformuler un
compte-rendu.
Selon le code de déontologie, nous devons rédiger des
comptes-rendus simples,
accessibles.
Et donc l’IA peut aider,
parce qu’on sait que les psychologues ont tendance à écrire
de manière complexe.
Donc ça peut aider à corriger, reformuler, y compris pour
des mails.
On peut créer des affiches, on peut faire de la veille
scientifique.
sur ces psychologues-là.
et qui, en mode de déontologie, on doit tout le temps se
former.
Donc, l’IA peut nous aider via, comme je le dis,
des IA spécifiques comme les sites de consensus.
Faire des synthèses d’articles,
si on n’a pas la possibilité de lire la liste de l’article,
on peut en faire un résumé.
Apprendre même en ligne, etc.
Donc ça, c’est un exemple de veille documentaire, une
synthèse des connaissances sur l’anxiété,
scolaire.
Donc, j’ai mis un exemple de prompte,
mais évidemment adapté par rapport à vos sujets.
Tu es chercheur en psychologie, je travaille comme CEN en
lycée,
fais une synthèse des connaissances scientifiques récentes
de 2015 à 2025 sur l’anxiété
scolaire chez les enfants et les adolescents, appuie-toi sur
des résultats valides,
sans simplification ni stéréotypes, présente les facteurs de
risque,
les facteurs protecteurs, les implications pour les
pratiques scolaires et le format à tout de suite.
un tableau et un cours résumé.
Et donc, j’ai demandé ça à Consensus et effectivement,
il vous donne tout à fait un tableau.
Et puis, l’avantage de Consensus, si vous ne l’avez pas
utilisé,
c’est que vous avez accès de suite à toutes les sources avec
le lien
vers le résumé de l’article et ensuite le lien à l’article.
Donc, vous pouvez vraiment aller vérifier, évidemment,
les informations.
des chroniques.
Un outil qui peut être utile pour vous, c’est donc Notebook
LM,
qui va vous permettre de travailler à partir de vos propres
sources.
Donc, il ne va pas chercher à l’extérieur, c’est un outil
qui va aller importer vos propres documents.
Et là, je le trouve très utile par rapport à l’ensemble des
circulaires,
des textes circulaires de rentrée, etc.
Ça va vous permettre de demander des résumés.
de structurer l’information,
voire de la reformuler pour un public parent,
un public élève, un public enseignant, etc.
Et donc, il n’y a pas de risque d’hallucination, puisque ce
sont les propres documents.
Donc, on peut intégrer aussi des articles scientifiques,
si vous voulez plutôt faire une recul littérature ensuite,
va pouvoir synthétiser les documents, créer des supports,
c’est-à-dire qu’on peut avoir des résumés.
des fiches de révision, on peut même générer des QCM.
Donc, ça, si vous voulez vous former sur un sujet,
c’est aussi très utile d’utiliser notre QLM,
parce qu’on peut même vous créer des flashcards qui vous
permettent de mémoriser.
Vous pouvez aussi choisir une question,
aller rechercher une réponse à une question très précise.
Pour les pseudo-déos,
quelles sont les règles d’affection après la troisième ?
Bon.
Donc, le pro X, eh bien,
il va vous répondre directement à partir des sources que
vous aurez données.
Donc, vous pouvez comme ça regrouper des textes en une vue
d’ensemble claire,
identifier de grandes rubriques et produire une synthèse
structurée.
Alors, par exemple,
je lui ai demandé d’organiser les règles d’Affelnet en
étapes
compréhensibles et il m’a généré une petite affiche en deux
ou
trois minutes qui est justement
d’avoir les règles et le calendrier.
Donc, ça, c’est valable pour tous les sujets que vous pouvez
lui demander.
Vous pouvez donc dans notre collègue aussi rechercher
rapidement,
poser une question ciblée, comme je disais, quels sont les
critères d’évolution en seconde,
et éventuellement quelles évolutions entre la nouvelle
circulaire et celle de l’année précédente,
et il vous produit une note justement pour vous
préciser,
faire un résumé de cette circulaire et avoir des
informations très rapidement par rapport à l’évolution.
à la dictation troisième.
Vous avez des synthèses.
Vous pouvez aussi lui demander d’adapter le contenu selon le
destinataire.
Donc là,
je lui ai demandé à nouveau de faire un résumé de cette
procédure à fait net pour les
familles en langage simple.
Et il me produit un nouveau document qui va être beaucoup
plus simple
pour les familles en expliquant ce qu’est à fait net, les
grandes étapes,
etc.
Et au-delà de cette synthèse, comme je vous l’ai dit, avec
NoticLM, vous pouvez créer des podcasts, des affiches, des
diaporamas,
des cartes mentales, des rapports.
Et donc là, à nouveau, sur toujours l’exemple d’Affelnet,
il m’a produit un diaporama directement à partir de l’air
circulaire.
Je suis désolée parce que je vois l’heure.
Il me reste cinq minutes pour vous montrer les autres
exemples.
Alors, évidemment, avec l’IA, on peut préparer un entretien
avec une famille.
Donc, j’ai mis un exemple de situation là, plutôt EDA.
L’enseignante de CE2 transmet les informations suivantes.
Léo, 8 ans, participe peu en classe.
Il se sent souvent dans la lune.
Il oublie fréquemment son matériel.
Les consignes doivent être répétées plusieurs fois.
Les résultats sont en baisse depuis quelques mois.
Les parents minimisent les difficultés lorsqu’ils sont
sollicités.
Le prompt, tu es psychologue, je prépare un entretien Merci.
par un élève de CE2.
Voilà les informations données par l’enseignant.
Sans poser de diagnostic ni d’interprétation,
aide-moi à préparer cet entretien.
Quel thème serait à éditer ?
Quelles questions ouvertes pourrais-je poser aux parents ?
Quels éléments complémentaires seraient utiles à recueillir
?
Et quels sont les points de vigilance que je dois garder à
l’esprit pour éprouver des conclusions hâtives ?
Et le format attendu, c’est un fichier Word.
directement téléchargeable et donc voilà ce qui m’a produit.
Les thèmes à aborder,
l’histoire et l’évolution des difficultés avec des questions
ouvertes, le fonctionnement à la maison,
la scolarité, la vie affective, l’hygiène de vie,
les informations complémentaires utiles à recueillir, le
développement précoce,
les tests médicaux, le sommeil, l’organisation familiale,
etc.
et les points de vigilance.
Pareil, on peut, c’est aussi un exemple plutôt pour les
EDA, même si les EDA peuvent faire de l’observation en
classe, mais là,
c’est une enseignante de grande section qui indique que
Sarah a beaucoup de
difficultés dans les activités collectives, elle s’isole
souvent,
elle intervient parfois sans attendre son tour, les autres
enfants la sollicitent un peu,
et on lui demande de faire une observation en classe à la
psychologue.
Donc là, pareil, on peut demander à l’IA,
de produire une grille d’observation qui va être adaptée.
On peut faire de l’observation libre, on peut aussi faire de
l’observation ciblée.
Et donc,
on peut lui demander d’organiser une grille selon les
comportements observables,
les fréquences, le contexte d’apparition, les réactions des
peines,
etc.
Et à nouveau,
on lui demande de présenter la grille sous forme de tableau
et d’inclure
aucune interprétation.
diagnostique c’est important,
et un fichier Word adapté et là pareil,
produit un fichier Word qui vous permet ensuite de
l’utiliser
directement.
Utilisation possible c’est au service du compte-rendu
psychologique
et là moi je m’en sers régulièrement,
alors toujours en mettant que des informations anonymisées
évidemment,
on ne donne aucun élément non…
prénom, date de naissance, nom de ville, nom
d’établissement.
Il faut vraiment être très vigile là-dessus, bien entendu,
au regard du code de déontologie.
Mais l’IA va nous permettre de structurer les écrits.
Par exemple, moi, je lui dicte les éléments d’anamnèse,
comme je le dis en évitant tous les noms et etc.
Je lui demande de les mémoriser et ensuite de restructurer
de la manière dont je veux,
dans un langage adapté pour les familles.
Donc, il peut vous garder du temps, puisque quand vous le
faites, c’est plus long que d’écrire.
Il peut formuler des recommandations aussi adaptées.
À partir de toutes ces informations,
vous allez pouvoir donner des données du WISC ou des données
d’observation,
d’entretien, etc.
Vous pouvez lui demander d’aider à formuler des
recommandations claires,
nuancées,
adaptées au destinataire et en lui demandant par exemple des
recommandations selon
la méthode SMART.
Et on peut évidemment adapter son registre linguistique.
pour répondre aux codes de déontologie comme je vous disais.
Donc, on peut lui dicter l’anamnèse.
Évidemment, on anonymise.
On lui demande ensuite de le transformer en document
organisé,
structuré.
Et ensuite, il rédige, on relit.
Évidemment, on valide.
Vous gardez la main comme on l’a dit.
On ne dénigre rien à l’IA.
Et j’ai mis un exemple de prompte pour l’anamnèse.
Merci.
vous pourrez y retrouver,
vous pouvez en utiliser évidemment d’autres.
J’ai mis aussi un exemple de prompte pour une
recommandation,
du fait de la famille,
j’ai demandé à ce qu’elle soit formée sous la forme de la
carte,
c’est ça qu’on peut commander.
On peut aussi demander à mettre en forme les données
psychométriques, Merci.
par exemple des résultats WISC,
on peut lui demander de créer un tableau avec les scores
bruts et ensuite les notes
d’indices.
On peut lui demander de faire un descriptif des résultats
sans
analyse, interprétation,
puisqu’à nouveau l’analyse dépend du
psychologue et pas de l’IA,
mais on peut déjà dans un premier temps décrire les
résultats.
Je parlerai de deux éléments encore et j’ai fini,
je déborde un peu, j’en suis désolée.
Mais moi,
j’utilise l’IA pour générer des comptes et je m’appuie sur
la méthode de
l’évaluation thérapeutique de FINE et ses collaborateurs,
surtout avec les enfants.
Donc, le troisième, ça marche très bien.
Après, je vais vous montrer quelque chose pour les plus
grands.
Mais dans leur idée,
c’est comment faire un compte rendu de résultats d’un bilan
à des enfants.
Merci.
eux proposent un compte
métaphorique.
Et donc moi, je voulais tout le temps le faire et je n’avais
jamais le temps de le faire.
Et il y a là-dessus peut-être beaucoup de paroles.
Je lui donne tout un tas d’informations anonymisées sur
l’enfant et
bien sûr sa problématique.
Et ensuite,
je lui demande de générer un compte métaphorique qui ne
parle pas
directement de l’enfant.
Et évidemment, après, on peut choisir.
Merci.
un exemple du compte qui a été généré par l’IA.
Il ne parle pas de l’enfant, ce n’est pas le son, mais c’est
un autre enfant.
Mais je peux dire que depuis que je fais ça,
j’ai des retours très positifs de la part des familles.
Pour cet exemple-là, l’enfant lit l’histoire chaque soir,
par exemple.
Et la maman me dit que ça le calme.
Aussi, avec des adolescents, présenter par exemple sous
forme,
des adolescents et même des enfants, sous forme d’une
affiche.
Alors là, c’est plutôt adapté pour les plus jeunes,
mais on peut également le changer pour les plus âgés et en
proposant des résultats à un texte pareil, que ce soit
adapté,
compréhensible pour un adolescent.
Je prends juste deux petites minutes pour finir.
Par rapport…
Alors, question d’orientation.
Là, pareil, je pourrais faire deux heures,
trois heures sur comment on utilise l’IA dans
l’accompagnement en orientation.
Donc, je vais juste illustrer sur un usage
potentiel.
C’est,
on peut aider la personne ensuite à explorer des domaines à
partir des éléments de connaissance de soi sur les intérêts,
les valeurs,
les traits de personnalité.
peut générer des pistes de secteur professionnel.
Alors, bien sûr, on va lui demander d’éviter les stéréotypes
classiques, comme on l’a vu,
elle va se baser sur les études précédentes.
On sait qu’il y a des biais, donc on va lui demander
d’éviter ces biais, par exemple,
parce que c’est une fille qu’il faut éviter de parler de
certaines filières et inversement.
Et une fois qu’elle a généré des pistes de secteur, moi,
souvent, je lui demande de générer,
puis je donne à l’élève pour qu’il aille explorer.
Une fois qu’il a exploré,
on peut aller lui demander de produire une liste structurée
de formation
en lien avec Parcours d’UQP.
Il peut aller recueillir les données spécifiquement et créer
un
document.
Alors là, vous ne le voyez peut-être pas parce que ça paraît
peut-être très petit chez vous,
je ne me rends pas compte.
Mais là, ce sont des pistes qui ont été élaborées par l’IA,
des pistes de pôle pour que l’élève puisse aller explorer.
BIS !
sert des liens directement vers les vidéos, etc.
Pareil, c’est l’IA, je lui demande d’insérer ces liens-là.
Et ensuite, là,
c’est une cartographie des parcours de formation possibles à
partir de ce que l’élève a identifié comme piste.
Donc là, cet élève, c’était l’archéologie, la recherche
archéologique, post-bac.
Et donc, on met les licences possibles en Ile-de-France.
après le pas.
Et ça a été généré par l’IA.
Donc, comme ça, on a un document aux élèves.
Voilà,
je suis désolée pour mon accélération et
la rapidité.
J’espère que j’ai été quand même claire et je reste
disponible aux questions.
Merci, Katia.
Alors on va prendre une ou deux questions.
Bonjour.
S’il y a, pour les psyEN,
une augmentation du travail dans le même temps imparti ou
une qualité
plus pertinente,
est-ce qu’on peut s’attendre à…
avoir plus d’enfants pris en charge ou une qualité
finalement supérieure
de prise en charge ?
En fait, quel va être le but du temps gagné ?
Comment vous l’envisagez réellement ?
Ah oui, alors moi je vais répondre de mon expérience.
C’est que moi, en effet, l’IA me permet d’avoir,
de proposer un accompagnement,
enfin de proposer plus de choses de
qualité.
Là, l’exemple que je vous donnais du compte, que je voulais
mettre en place depuis longtemps,
mais je ne trouvais pas le temps, parce que rédiger un
compte, ça prend du temps.
Je ne trouvais pas le temps pour le faire,
alors que j’étais convaincue, et les études le montrent,
l’évaluation thérapeutique a été évaluée,
que c’est un atout de pouvoir rédiger un compte pour les
enfants, par exemple.
Et donc, là, l’IA me permet de proposer cela,
ce que je ne faisais pas avant.
Et donc, je trouve d’avoir quelque chose de plus.
qualitatif.
C’est la même chose pour les formations,
ce que je vais montrer après pour les psy-EDO par exemple,
sur la génération de fiches avec les formations, etc.
Ça permet de structurer et d’accompagner, je dirais,
les jeunes à aller faire des recherches ciblées avec des
liens
vers des vidéos qu’on choisit.
On choisit ses sources, moi je choisis uniquement des
sources fiables, etc.
mais ça permet d’accompagner, je dirais, davantage.
Idem pour la génération d’hypothèses.
Moi, je le prends parfois, je me dis, « Ah, tel élève,
qu’est-ce qui se passe ?
Comment je vais l’accompagner ? » Des fois, j’ai une
problématique,
je vais demander à l’IA de me donner des pistes, des
hypothèses,
et parfois, soit ça me rassure dans ce que j’avais compris,
mais ça peut aussi ouvrir à d’autres perspectives que je
n’avais pas prises en compte et qui étaient
importantes dans l’échange.
Merci.
Merci pour tout.
Est-ce que vous nous feriez cadeau de votre PowerPoint ?
Oui, bien sûr.
Il va être transmis.
Peut-être que j’enlèverai le compte juste parce que c’est un
peu…
Je comprends.
Mais par contre, le reste, oui, bien sûr.
Bonjour.
Il y a plein de choses qui peuvent être pertinentes et
intéressantes dans les outils.
que vous présentez.
Néanmoins, je suis étonnée qu’il n’y ait pas de dimension
critique.
Je pense notamment à l’élaboration de conducteurs
d’entretien qui
paraissent très étoffés et qui potentiellement enlèveraient
la place du sujet
et surtout la place du récit du sujet.
Merci.
Alors, la grille, c’est plutôt une utilisation à votre main,
évidemment.
Donc, l’exemple de la grille d’entretien que je vous
donnais,
ce n’est pas pour remplacer ou de l’utiliser de manière
fermée, enfin comme un robot avec tout un tas de questions.
C’est plutôt un support et c’est à vous de voir si vous
piochez dedans ou pas.
Moi, c’est plutôt comme ça que je l’utilise.
C’est-à-dire que ça peut m’aider à anticiper certains
entretiens,
mais parfois, je ne m’en sers pas du tout.
Je vais piocher une ou deux questions parce que comme vous
le dites, c’est l’humain qui doit rester au point.
au cœur de la relation et on peut avoir un entretien
complètement
non directif éventuellement avec juste une ou deux questions
ouvertes.
Là, l’exemple que je vous donnais ne s’applique pas non plus
à toutes les situations.
C’est juste pour vous montrer ce qu’on peut faire,
mais ça n’a pas vocation à être automatisé et valable pour
tout le
monde.
C’est vraiment plus dans l’idée d’ouvrir les perspectives et
les usages.
Donc potentiellement, on sait que ça existe.
Et s’il y a un besoin à un moment donné de se
créer une grille, je pense,
là c’est un autre exemple que j’ai en tête, mais parce que
j’utilise la Vineland 2,
que certains utilisent peut-être.
Dans la Vineland 2, vous avez deux formes, soit un
questionnaire,
qui est un peu compliqué pour certaines familles, soit un
entretien.
Mais l’entretien, c’est à vous de rédiger la grille
d’entretien.
C’est quelque chose qui peut être compliqué, Et là, l’IA
peut aider à générer cette…
grille d’entretien.
Si je peux compléter, il faut voir vraiment l’IA, enfin moi
je le vois comme ça, comme un outil, on l’a vu, une aide.
Ce n’est absolument pas à déléguer à l’IA.
Je dis ça parce que dans certaines pratiques,
on voit par exemple des personnes qui délèguent toute
l’analyse du WISC à l’IA,
sans vérification, sans relecture, etc.
Là, ça c’est dramatique.
Le psychologue reste au cœur de la démarche, mais comme tout
le professionnel,
c’est ce que j’ai essayé de montrer à travers la première
partie,
c’est bien d’utiliser l’IA comme un co-assistant,
mais bien sûr de ne rien déléguer à l’IA, que ce soit votre
jugement clinique,
l’analyse,
et y compris toutes les autres spécificités du
psychologue.
Il n’y a pas d’autres questions, merci beaucoup Katia
Thériault pour cette intervention.
Merci à vous pour l’invitation.
et bonne suite de journée sur l’IA.
Merci.
Donc, on se retrouve à 14h pour la suite des conférences.
À bientôt, Katia.
À bientôt.
Merci beaucoup.
Bon après-midi.