I. Présentation
L’intelligence artificielle et les LLM (Large Language Model, aussi appelées IA génératives) sont des domaines qui modifient rapidement et de manière importante nos usages, façon de travailler et d’apprendre. Comme tout nouvel outil, ils apportent avec eux leurs lots de bonnes et mauvaises choses et il existe de bonnes et de mauvaises manières de les utiliser.
Parmi les exemples de LLM que nous pouvons citer figurent bien sûr ChatGPT d’OpenAI, mais aussi Gemini de Google, Le Chat de l’entreprise française Mistral.ai, etc.
De tous les utilisateurs potentiels de ces IA génératives, les étudiants (plus globalement le domaine de l’apprentissage) est celui qui peut pour moi mieux tirer parti de l’IA, mais aussi en subir les pires travers.
Dans cet article, nous allons voir comment, et surtout pourquoi, utiliser l’IA intelligemment lorsque l’on est étudiant ou tout simplement lorsque l’on souhaite se former dans nouveau domaine.
II. Utiliser intelligemment l’IA pour apprendre
Les LLM sont des outils très intéressants pour l’apprentissage en autonomie ou le renforcement de l’apprentissage. Cela, car ils nous permettent d’avoir une approche interactive de l’apprentissage, de nous proposer des astuces, des exercices ou des retours critiques tout au long de notre apprentissage. Mais aussi, car ils sont disponibles à n’importe quelle heure de la journée et s’adaptent donc mieux aux disponibilités de chacun.
Voyons ensemble quelques idées de comment utiliser les IA génératives et LLM pour mieux apprendre. La liste présentée dans cet article n’est pas exhaustive et certains points s’appliqueront mieux à certains domaines que d’autres !
A. Trouver des moyens mnémotechniques
La créativité des intelligences artificielles génératives peut nous aider à trouver des astuces et moyens mnémotechniques pour retenir certains éléments à apprendre par cœur. Par exemple, voyons comment ChatGPT peut m’aider à retenir, dans l’ordre, les planètes du système solaire. Voici un exemple de prompt pour formuler cette demande :
PROMPT : Peux-tu me donner une astuce mnémotechnique pour retenir dans l’ordre les planètes du système solaire.
Parmi les nombreuses astuces et techniques que ChatGPT m’a proposée, j’ai trouvé celle-ci particulièrement efficace :
Réponse de ChatGPT pour proposer des astuces mnémotechniques sur le nom et l’ordre des planètes.
ChatGPT me propose une phrase dont les premières lettres de chaque mot correspondent aux premières lettres des planètes du système solaire. C’est une méthode qui est aussi couramment utilisée pour se souvenir d’un mot de passe complexe.
Vous pouvez aussi rajouter des contraintes à votre demande, si vous préférez avoir les deux premières lettres de chaque nom pour être sûr de retrouver chaque nom de planète plus facilement. Avec le prompt suivant par exemple :
PROMPT : Peux-tu me donner une astuce pour retenir dans l’ordre les planètes du système solaire ? Contraintes :
– Je souhaite pouvoir retenir les 2 premières lettres de chaque planète
– La phrase proposée doit avoir un sens et être facile à retenir
Dès lors, ChatGPT me propose, par exemple, la phrase suivante : “Me voilà, Véritable Terrien Marchant Justement Sans Urgence, N’est-ce pas .”,
B. Structurer et organiser son apprentissage
Lorsque l’on aborde un tout nouveau domaine, il est souvent facile de trouver un tas de tutoriels, articles, livres et autres ressources pour se former. Cependant, ces ressources sont rarement organisées de manière logique et pour faciliter l’apprentissage à partir de zéro. Également, la formation en autonomie a souvent pour point négatif de faire naitre des lacunes ou des “trous” lors de l’apprentissage. Par exemple, certaines notions, peu utilisées au début, mais nécessaires pour des aspects avancés, sont souvent négligées, voire oubliées.
Suivre un chemin d’apprentissage clair et logique permet de limiter ces lacunes. Les LLM peuvent vous suggérer un fil conducteur, par exemple, en vous indiquant quelles sont les notions de bases à connaitre avant de vous attaquer à un sujet plus complexe. Voici, en exemple, un prompt dans lequel je demande les bases à connaitre pour aborder une formation de pentester (expert en tests d’intrusion et cybersécurité offensive) :
PROMPT : Je souhaite devenir Pentester, quelles sont les principales notions à connaitre avant de débuter une formation ?
Voici ce que ChatGPT me suggère alors :
Réponse de ChatGPT des différentes notions à maitriser pour apprendre le pentest.
Ce n’est certes pas parfait, mais pour une demande qui ne spécifie ni mon niveau actuel, ni mon âge ou ma formation actuelle, cela donne une idée des principales notions à commencer à creuser. Libre à vous pour avoir une réponse plus précise d’indiquer vos connaissances et compétences actuelles.
On peut aller plus loin en demandant, par exemple, une structure complète d’apprentissage autour d’une thématique particulière. Voici un prompt ou je précise mon niveau actuel, j’en profite pour demander un chemin d’apprentissage par étape :
PROMPT : Je suis un étudiant en informatique (2ième année) et je souhaite devenir pentester. Peux-tu me générer un chemin d’apprentissage (check-list) des principales notions et bases à maitriser pour débuter une formation de pentester.
Chemin d’apprentissage détaillé proposé par ChatGPT.
ChatGPT me génère alors un chemin un peu plus détaillé et qui suit une certaine logique et dont voici un extrait ci-dessus. Je vous liste ici les 10 principales étapes proposées :
Notions de base en informatique
Administration système et réseau
Bases en programmation et scripts
Gestion des bases de données
Fonctionnement des vulnérabilités courantes
Familiarité avec les outils de pentest
Concepts d’éthique et légalité
Se perfectionner avec des environnements pratiques
Certifications utiles (optionnel)
Documentation et veille technique
Il est ensuite tout à fait possible de demander plus de précision, par exemple, pour l’étape 8 :
PROMPT : Peux-tu me détailler un peu plus l’étape 8, par quelle plateforme débuter ?
Voici la réponse de ChatGPT :
Exemple de détails et exemples fournis par ChatGPT pour s’entrainer au pentest.
Plutôt intéressant, en étant moi-même connaisseur de ces différentes plateformes, les conseils de ChatGPT sont plutôt justes pour un apprentissage progressif.
C. Créer des exercices sur mesure
Les LLM peuvent être utilisés pour créer des exercices adaptés à votre niveau, à votre domaine d’apprentissage et aussi à vos points forts et faibles. Vous pouvez, par exemple, leur demander de créer des scénarios spécifiques ou des problèmes concrets à résoudre, ce qui peut être utile pour contextualiser des notions abstraites, comme les mathématiques.
PROMPT : Peux-tu créer 3 exercices d’équation à 2 inconnues pour que je puisse m’entrainer.
Voici un exemple de retour de ChatGPT :
Exemple d’exercices pratiques de mathématique fournis par une IA.
Ce qui est intéressant, c’est qu’il peut aussi servir de correcteur et vérifier nos solutions :
Exemple de correction d’une erreur par un LLM.
Toujours dans le contexte de création d’exercice d’entrainement, on peut exploiter la créativité des IA génératives afin de contextualiser nos exercices, notamment pour donner un peu de sens à des cas abstraits (j’ai toujours eu du mal avec les exercices abstraits de mathématique) :
Exemple de scénario concret proposé par ChatGPT autour d’un exercice de mathématique.
Il ne s’agit bien sûr que d’un exemple et il faudra adapter vos demandes aux domaines d’apprentissage qui sont les vôtres. Néanmoins, il faut reconnaitre que c’est plutôt efficace pour s’entrainer, et cela présente l’avantage d’être entièrement adaptable à votre niveau, ainsi qu’utilisable à l’infinie.
D. Générer des questions à propos de vos cours
Dans le même principe, une autre façon d’utiliser les LLM est de générer des questions relatives aux concepts étudiés pour tester votre compréhension. Cela permet non seulement de vérifier vos connaissances, mais aussi d’identifier les sujets à retravailler.
Pour plus d’efficacité et pour être sûr de ne pas être embêté par des hallucinations, il est aussi possible de transmettre au LLM votre support de cours (attention à la confidentialité tout de même).
J’ai, par exemple, envoyé une partie de mon cours sur l’outil de scan de vulnérabilité réseau Nmap à ChatGPT au format PDF, puis, je lui ai demandé de me générer des questions :
PROMPT : Je vais t’envoyer une partie du cours que je suis sur l’outil de scan réseau Nmap, je souhaite que tu utilises ce contenu pour me poser ensuite des questions afin que je puisse m’entrainer à mon examen.
Contraintes :
– Pose-moi une question à la fois
– Suite à ma réponse, corrige-moi si nécessaire puis pose-moi une autre question
– Les questions doivent porter exclusivement sur le contenu du fichier PDF que je t’envoie.
Voici un exemple de question générée par ChatGPT, j’ai ensuite produit une fausse réponse pour l’exemple, et il m’a bien corrigé :
Exemple de questions réponses autour à propos d’un cours fournis à ChatGPT.
Vous pourrez bien sûr faire varier la difficulté en fonction de votre niveau, ou orienter les questions autour d’un sujet particulier sur lequel vous vous sentez en difficulté.
Astuces : pensez à être très clair dans vos instructions, les LLM préfèrent généralement les listes à puces que les longues phrases. Également, indiquez clairement vos contraintes, limites et objectifs (“Contextes:”, “Objectif:”, “Contraintes:”) pour optimiser votre utilisation des LLM. Enfin, sachez que les fautes d’orthographe et les typos peuvent parfois les perturber, il vaut mieux éviter d’en faire.
Cela est très utile pour vous préparer à un examen et l’aborder en étant plus confiant !
E. Avoir un retour critique sur vos productions
Les LLM peuvent également vous aider à améliorer vos écrits, que ce soit pour des rapports, des résumés ou des travaux scolaires. Ils peuvent vérifier la cohérence des idées, la clarté des arguments, ou même la structure globale d’un document. L’idéal est d’indiquer un contexte clair sur l’objectif des travaux que vous lui soumettez.
Voici un exemple de prompt pour vérifier un texte (j’ai ici utilisé le texte de mon article : Qu’est-ce qu’une Red Team, une Blue Team et une Purple Team ?) :
PROMPT : Je suis étudiant en master 2 cybersécurité. Je dois écrire un document qui décrit ce que sont les blue, red et purple team dans le contexte de la cybersécurité. Peux-tu me faire un retour critique sur mon document ?
Voici un extrait du retour de ChatGPT :
Exemple de retour critique d’un LLM sur un contenu.
Dans sa réponse, ChatGPT me fait un retour sur la structure et clarté de mon document, l’exactitude du contenu technique, le style et le langage, les sources et références utilisées.
Attention, tout ce que ChatGPT vous indique en retour n’est pas forcément à appliquer. Il faut plus voir cela comme l’avis d’une personne tierce, qui n’est pas forcément experte sur le sujet, ni impactée par les enjeux qui sont les vôtres !
III. LLM et apprentissage : évitez ces mauvaises pratiques
La question immédiate lorsque l’on parle des risques des IA génératives dans le domaine de l’apprentissage et la formation est bien sûr le fait qu’elles soient utilisées afin de penser et de produire à la place de l’apprenant. Mais, ce n’est en réalité que la partie visible de conséquences plus lourdes.
Le fait de ne pas avoir une connaissance précise au moment d’un examen est en vérité beaucoup moins grave que le fait de ne pas savoir apprendre, analyser et acquérir les connaissances nécessaires ou les appliquer dans une nouvelle situation qui requiert de s’adapter.
Également, il faut savoir que les LLM et IA génératives connaissent beaucoup de choses, mais souvent de manière superficielle. Cela peut être impressionnant au début et il peut sembler intéressant d’apprendre uniquement en échangeant avec un LLM tel que ChatGPT. Cependant, ces IA sont généralement de mauvais experts et font beaucoup d’approximation et d’erreur lorsqu’il faut aller dans les détails “techniques”. Préférez donc des sources sûres pour obtenir des informations fiables et ne pas apprendre à partir de fausses informations.
Passons à présent sur des exemples d’utilisation de l’IA que je vous recommande grandement d’éviter lorsque l’on est étudiant, apprenant ou en formation sur un sujet. Cette liste n’est bien sûr pas exhaustive et représente le “top” des mauvaises pratiques.
A. Synthétiser vos notes
Le processus de synthèse fait partie intégrante de l’apprentissage, relire ses notes, regrouper certains concepts et les organiser de manière logique aide souvent à les retenir. Il y a de fortes chances que vous mémorisiez moins bien le contenu de votre cours si vous demandez à un LLM de les synthétiser à votre place.
Également, lui demander d’analyser le contenu d’un texte, d’un document ou d’une vidéo à votre place ne présente aucun intérêt en termes d’apprentissage. Même si cela permet en général d’en extraire les principales informations, elles seront plus difficiles à retenir si vous n’avez pas, au moins une fois, consulté leur contenu intégral.
Enfin, le principe est le même si l’on demande à une IA de rédiger un contenu écrit à partir d’un enregistrement vocal, ce qui sera contre-productif d’un point de vue l’apprentissage. Là encore, la retranscription des propos d’un formateur, la synthèse et l’identification des points importants font partie du processus d’apprentissage,
B. Lui demander de rédiger à votre place
Face à la rapidité de traitement et la facilité utilisation des intelligences artificielles générative, il peut être tentant de demander à une IA de résoudre un problème, un exercice ou de produire un texte ou une synthèse à votre place. Cependant, il va de soi que cela n’a aucun intérêt du point de vue de l’apprentissage. La résolution d’un problème, les exercices de test de connaissance et de mise en situation sont des outils d’évaluation, mais aussi des expériences plus concrètes pour vérifier si vous savez utiliser vos nouvelles connaissances.
Il faut également savoir que les textes produits par des LLM possèdent de nombreux marqueurs qui les rendent parfois (même assez souvent) détectables très facilement.
À ce titre, je vous oriente vers notre article qui porte sur le test de l’efficacité des sites gratuits de détection de texte généré par IA :
Pour un professeur qui est familier de vos productions, de votre niveau ou votre style de rédaction, la différence sera certainement très facile à voir. Sans parler du contraste que peut faire apparaitre des questions orales sur le contenu des travaux produits.
Les textes produits par LLM sont aussi très enclins à plagier des contenus en ligne ou celui utilisé pour leur entrainement. Dans certains contextes académiques, des détecteurs automatiques de plagiat sont utilisés afin de vérifier que l’étudiant n’a pas simplement copier/coller une production existante, là aussi donc, les LLM peuvent davantage vous desservir que vous servir.
C. Avoir une confiance aveugle et de ne pas revérifier le contenu généré
Quel que soit le contexte d’utilisation, il faut toujours double-checker ce que produit un LLM. Les IA génératives actuelles ont pour problème majeur les hallucinations, ces fausses informations, souvent inventées, qui sont insérées au sein d’un texte et d’autres d’informations exactes pour combler une lacune dans leurs connaissances ou simplement issues d’un “défaut de conception”.
Pour en savoir plus aux sujets des hallucinations et de leurs dangers, je vous oriente vers notre article dédié à ce sujet :
Dans de tels cas, vous apprendrez des informations erronées, ce qui vous fera perdre un temps certain, mais aussi entrainera des erreurs lorsque vous devrez restituer cet apprentissage ou le réutiliser pour apprendre des notions plus complexes.
Pour se protéger de ces hallucinations, il est important de toujours revérifier ce qui est généré par des IA et LLM tels que ChatGPT. Il faut pour cela se baser sur des contenus fiables et éprouvés (Wikipédia, sites officiels, contenus de vos cours, etc.).
IV. Conclusion
Un bon apprentissage nécessite du temps et de la pratique, plus on cherche à apprendre vite, plus on oubliera vite. Ainsi, l’IA ne doit pas forcément être utilisée pour apprendre plus vite, mais pour apprendre mieux et plus efficacement.
Pour mieux comprendre quels sont les intérêts et les risques de l’intelligence artificielle sur l’apprentissage, le plus efficace reste d’en apprendre un peu plus sur son fonctionnement. Quelques heures à creuser sérieusement le sujet suffisent à comprendre pourquoi les IA sont de formidables outils, mais peuvent aussi faire de grosses erreurs ayant des impacts forts sur nos décisions. Je vous conseille notamment ce cours, très accessible, de l’Université d’Helsinki :
N’hésitez pas à partager dans les commentaires ou sur notre serveur Discord vos expériences et conseils sur l’apprentissage via les LLM !
Co-fondateur d’IT-Connect.fr.
Auditeur/Pentester chez Orange Cyberdéfense.