Guide de cadrage de l'intelligence artificielle

Depuis plusieurs années, des outils d’Intelligence Artificielle (IA) ont été développés et progressivement mis à disposition du grand public. La mise en ligne de l’outil ChatGPT par OpenAI fin 2022 a rencontré un succès considérable, bien au-delà des communautés d’informaticiens et même des technophiles, en particulier chez les jeunes générations.

La disponibilité de ces outils et leur facilité d’utilisation a indéniablement un impact considérable pour tous les établissements de l’enseignement supérieur et de la recherche et plus largement pour la société. L’Inalco est fortement concerné, car ces outils proposent des fonctionnalités de génération (« genAI ») de textes, dont la qualité est cependant extrêmement variable selon les langues et contestables pour un certain nombre d’usages.

Ce guide de cadrage, rédigé à destination des personnels (enseignants-chercheurs, administratifs) et des étudiants de l’Inalco, a pour objectif principal d’expliquer les fonctionnalités proposées par les outils d'IA, de décrire des cas d’usage dans divers contextes (enseignement, tâches administratives, travaux de recherche), de donner des recommandations et de rappeler les règles qui doivent être respectées lors de l’utilisation de ces outils. Il n’entend pas prendre position de manière générale sur l’impact de ces outils dans la société.

Définitions

Intelligence artificielle

Les algorithmes relevant de l’Intelligence Artificielle (IA) visent à reproduire des capacités cognitives humaines par des calculs réalisables sur un dispositif électronique (comme les ordinateurs, tablettes, téléphones).

IA générative

Les modèles d’IA génératives utilisent des algorithmes et des modèles pour déterminer quels sont les mots les plus vraisemblables dans un processus de génération artificielle de données (textes, images, vidéos, etc.). La génération est initialisée par un « prompt » (commande écrite en langue naturelle). Le spectre des cas d’usage est large.

Grand modèle de langue

Les grands modèles de langue (en anglais LLMs pour Large Language Models) sont des modélisations informatiques construites par ajustement de très nombreux paramètres calculés par « apprentissage artificiel », à partir de volumes très importants de textes. Ils modélisent la langue par la recherche de régularité dans les données textuelles. Leurs paramètres et des calculs statistiques leur permettent, entre autres, de « générer » des textes cohérents, par simulation des facultés humaines liées à la manipulation de textes et de connaissances sous-jacentes. Ces modèles peuvent être mis au point pour une seule langue ou pour plusieurs langues simultanément, selon les données textuelles sur lesquels ils sont paramétrés. Les performances de ces modèles varient fortement selon les langues, généralement les langues très présentes sur Internet (anglais, français, espagnol) donnent de meilleurs résultats que les langues peu dotées numériquement.

Usages de l’IA

Les IA généralistes proposent et permettent de réaliser de nombreuses tâches, dont voici une liste non exhaustive :

recherche d’information, comme un moteur de recherche,
identification de problématiques et recherche de références,
structuration d’idées,
vérification et suggestion d’améliorations d’un texte,
résumé de textes ou de documents,
traduction automatique de textes,
numérisation ou transcriptions (d’images pour l’écriture ou de fichiers audio pour la parole).

On remarquera que cette liste comporte beaucoup des compétences fondamentales que la formation scolaire et universitaire a pour but de faire acquérir. Par ailleurs il faut rappeler que l’usage de l’IA peut constituer un frein aux apprentissages, voire conduire à la perte de compétences ou à des situations de dépendance aux outils . Ainsi, à moins que l’IA ne soit elle-même concernée par les objectifs de l’apprentissage, il est très fortement recommandé de s’en passer pour que l’assistance proposée ne se substitue pas à l’apprentissage lui-même.

D’autre part, dans les cas où l’usage de l’IA est permis ou prévu par l’institution ou l’enseignant, il est indispensable de prendre conscience des potentialités et des risques de chaque utilisation et, si l’usage n’est pas problématique, de déterminer de la méthodologie à adopter pour bien cadrer la pratique. La qualité de leur production reste en effet extrêmement variable selon plusieurs paramètres (tâche, langue, données fournies en entrée, etc.). Il peut également exister des outils spécialisés reposant sur de l’IA pour chaque cas d’usage, nous n’en faisons pas de liste à ce jour, les outils disponibles étant nombreux et évoluant très rapidement.

Enfin, il est important de savoir que ces outils d’IA sont progressivement intégrés dans des applicatifs existants pour lesquels l’usage de l'IA n’est pas toujours explicitement mentionné (moteurs de recherche, correcteurs dans les éditeurs de textes, résumés pour la lecture de documents, transcriptions de visioconférences, etc.)

Recommandation de bonnes pratiques

Lors de l’usage d’outils d’IA, il est impératif de vérifier ce qui a été produit par l’outil avec un regard critique et beaucoup de vigilance. De très nombreux cas d’hallucinations ont été relevés (lorsque l’IA fait des affirmations qui ne sont fondées sur aucune source vérifiable), en particulier pour les domaines de spécialité et pour la génération de références bibliographiques. Lorsque l’IA est utilisée dans un travail, il est recommandé de le déclarer explicitement et d’indiquer quelles parties des travaux ont fait appel à des outils d’IA (analyse de donnée, recherche d’information, traduction, amélioration de la rédaction, etc.).

Si l’usage d’IA est envisagé, il est vivement recommandé de le faire dans une démarche d’assistance et de suggestion, et de ne pas y recourir pour la génération des travaux eux-mêmes. Dans ce contexte, une IA peut proposer des commentaires sur une production dans le cadre de travaux universitaires dont l'auteur pourra prendre connaissance et éventuellement tenir compte après vérifications pour l’intégrer à la production concernée.

Nous invitons les personnes qui utilisent l’IA à être particulièrement vigilantes sur le caractère potentiellement biaisé ou incomplet des générations. Celles-ci sont effectivement conçues pour apporter des réponses à partir de sources sélectionnées par les fournisseurs d’IA, qui sont souvent partielles et incomplètes, et n'avouent que très rarement leur incompétence ou leur connaissance limitée, en particulier pour les domaines qui nécessitent une expertise pointue. Par ailleurs, leur usage dans le contexte de travaux de recherche présente le risque de restreindre le travail aux pistes suggérées par l’IA, il est donc vivement recommandé de ne pas les utiliser ou de les utiliser avec modération et discernement lors de l’initialisation de travaux de recherche.

Par ailleurs, il est de notoriété publique que les IA sont des outils extrêmement énergivores, leur utilisation et l’appel à leurs fonctionnalités doivent donc être raisonnés et, autant que possible, mises en regard de la consommation énergétique qu'elles induisent. Leur utilisation doit rester aussi parcimonieuse que possible et en tout état de cause réservée aux cas prévus et permis.

Enfin, l’usage de l’IA dans le contexte d’activités à l’Inalco doit, autant que possible, être consentie. Vous pouvez prendre contact avec la mission IA (lien ci-dessous) si vous constatez une incitation inappropriée à utiliser l’IA afin de la signaler et de formuler une objection à l’usage concerné.

Interdictions

Dans le contexte d’activités réalisées à l’Inalco, nous vous demandons de respecter les quatre interdictions suivantes :

ne pas déposer de données personnelles ou confidentielles sur un outil d'IA en ligne,
ne pas s'approprier un texte généré par une IA comme étant une production personnelle,
ne pas déposer de données soumises à la propriété intellectuelle ou au droit d’auteur (articles, supports de cours) qui n’ont pas été rendues publiques sans autorisation préalable du ou des auteur(s),
ne pas utiliser la traduction automatique dans le cadre de travaux en cours de langue, sauf lorsque cet usage est explicitement autorisé par l’enseignant.

Notez que l’utilisation de l’IA est actuellement explicitement interdite dans le règlement intérieur de l’Inalco (article 71) ainsi que dans le règlement des modalités de contrôle de connaissances (article 2.2). Par conséquent, un usage d’IA contrevenant aux interdictions formulées ci-dessus sont passibles de sanctions. Nous travaillons actuellement à un texte qui précisera les autorisations et les interdictions d’IA au sein de l’établissement.

Page mise à jour le 20 juillet 2026.

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