LE RÔLE TRANSFORMATEUR DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE DANS LA DIDACTIQUE DES LANGUES : UNE ANALYSE APPROFONDIE DE CHATGPT ET DES GRANDS MODÈLES DE LANGAGE EN FLE
Recherches Internationales en Didactique du Français Langue Étrangère-I, ÖZÇELİK NURTEN, Editör, Eğitim Yayınevi, Ankara, ss.1-25, 2026
- Yayın Türü: Kitapta Bölüm / Mesleki Kitap
- Basım Tarihi: 2026
- Yayınevi: Eğitim Yayınevi
- Basıldığı Şehir: Ankara
- Sayfa Sayıları: ss.1-25
- Editörler: ÖZÇELİK NURTEN, Editör
- Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
L'émergence des grands modèles de langage (LLM), plus précisément l'architecture des transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) développée par OpenAI, a catalysé un changement de paradigme fondamental au sein du paysage de l'apprentissage et de l'enseignement des langues additionnelles. Depuis la mise à disposition de ChatGPT au public en novembre 2022, le domaine de la linguistique appliquée et de l'apprentissage des langues assisté par ordinateur (ALAO) a traversé une période d'évolution rapide, passant d'un scepticisme prudent à une intégration nuancée de l'intelligence artificielle (IA) en tant que « troisième acteur » au sein de la dyade traditionnelle enseignant apprenant. Suite à la sortie publique des outils d'intelligence artificielle générative (IAG) à la fin de l'année 2022, le paysage éducatif a connu des transformations significatives, suscitant d'importants débats et préoccupations (Giannini, 2023). Cette évolution se caractérise par une transition des outils informatiques statiques et fondés sur des règles vers des systèmes génératifs dynamiques, capables de simuler un raisonnement de type humain et des interactions linguistiques ancrées dans le contexte. La trajectoire historique de la technologie dans l'enseignement des langues révèle une progression à travers quatre phases distinctes, culminant dans l'ère actuelle des agents génératifs. L'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'enseignement des langues a connu un développement substantiel depuis les années 1960, progressant des *Öğr. Gör. Dr., Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi, Yabancı Diller Yüksekokulu, Fransızca Birimi, Ankara, k.zenginaloglu@hbv.edu.tr, ORCID: 0000-0001-7831-506X ** Prof. Dr., Gazi Üniversitesi, Gazi Eğitim Fakültesi, Yabancı Diller Eğitimi Bölümü, Fransız Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı, Ankara, nurtenk@gazi.edu.tr, ORCID: 0000-0002-5743-7604 2 Recherches Internationales en Didactique du Français Langue Étrangère-I premières applications du traitement rudimentaire du langage naturel vers des systèmes plus avancés tels que les technologies de reconnaissance vocale et les plateformes de tutorat intelligentes (Khan, Pasha, & Masud, 2021). Les premières applications au milieu du XXe siècle reposaient sur des modèles fondés sur des règles qui effectuaient des exercices grammaticaux de base. Dès les années 1990, les modèles statistiques ont exploité les informations de fréquence issues de larges ensembles de données, menant au développement des premiers outils de traduction et de la linguistique de corpus. L'ère neuronale des années 2010 a introduit l'apprentissage profond et les réseaux de neurones artificiels ; toutefois, ce n'est qu'avec l'avènement des modèles basés sur les transformateurs que le plein potentiel de l'IA pour les tâches linguistiques complexes a été réalisé. L'efficacité de ChatGPT dans la pédagogie des langues prend racine dans son architecture sophistiquée d'apprentissage profond. Contrairement aux modèles précédents qui traitaient le texte de manière linéaire, l'architecture du transformateur utilise un mécanisme d'auto attention, permettant au système d'analyser le texte de manière directionnelle, à la fois de gauche à droite et de droite à gauche, et ce, simultanément. ChatGPT est entraîné sur des ensembles de données massifs contenant des milliards de mots, lesquels continuent de croître quotidiennement. Cet apport extensif permet au système non seulement de générer du texte grammaticalement exact, mais aussi de produire un contenu cohérent et sémantiquement pertinent (Zhou et al., 2023). L'architecture du transformateur permet à ChatGPT d'identifier des schémas veaux (patterns) et des relations entre les mots, apprenant ainsi à générer du texte qui ressemble étroitement au langage humain naturel. Cette capacité facilite une compréhension plus profonde de la nuance sémantique et de la dépendance syntaxique au sein d'une phrase ou un paragraphe donné. En outre, le processus de réglage fin (fine-tuning) de ces modèles leur permet de fournir des réponses contextuellement pertinentes et semblables à celles d'un humain, transcendant ainsi les limites des agents conversationnels traditionnels aux codes rigides. Le Tableau 1 illustre l'évolution historique des technologies d'intelligence artificielle utilisées dans l'enseignement des langues, mettant en évidence le passage des systèmes fondés sur des règles aux modèles de langage de grande taille (LLM) génératifs contemporains. Chaque phase technologique reflète des changements dans les mécanismes informatiques sous-jacents, ainsi que des développements Recherches Internationales en Didactique du Français Langue Étrangère-I 3 correspondants dans les capacités linguistiques et les applications pédagogiques. Les premiers systèmes fondés sur des règles se limitaient à des structures grammaticales prédéfinies et à des exercices répétitifs, tandis que les approches statistiques et neuronales ont permis un traitement du langage plus sophistiqué, incluant la reconnaissance de formes (pattern recognition), la traduction automatique et les environnements d'apprentissage adaptatifs. L'émergence des LLM génératifs représente l'étape la plus récente de cette évolution, permettant le dialogue interactif, la production de langage contextuel et des formes plus personnalisées de soutien linguistique. Tableau 1. Cadre comparatif des technologies d’IA dans l’enseignement des langues Génération technologique Mécanisme sous jacent Capacité linguistique Impact sur la pédagogie Fondée sur des règles (Années 1960-1990) Statistique (Années 1990 2010) Neuronale (Années 2010 2020) LLM Génératifs (Années 2020 Présent) Règles syntaxiques codées de manière rigide Analyse probabiliste de corpus Réseaux de neurones d'apprentissage profond (Deep learning) Auto-attention basée sur les transformateurs (Transformers) Détection d'erreurs de base et traduction par cœur Reconnaissance de formes (patterns) et suggestions basées sur la fréquence Traduction automatique de haute qualité et reconnaissance vocale Contenu génératif, nuances stylistiques et dialogue interactif Limité aux exercices répétitifs (drills) et aux listes de vocabulaire. Émergence de l'apprentissage fondé sur les données et des premiers assistants d'écriture. Personnalisation via des plateformes adaptatives telles que Duolingo. Transition vers le tutorat personnalisé et la co-création de contenus. La capacité des LLM à assigner des probabilités à des séquences de mots en se fondant sur de vastes quantités de données d'entraînement leur permet de réaliser une gamme diversifiée de tâches, allant de la synthèse d'articles académiques complexes à la simulation de scénarios de jeux de rôle authentiques dans une langue cible. Dans le domaine de l'acquisition des langues secondes (ALS), ces atouts techniques se traduisent par des niveaux élevés d'adaptabilité et d'interactivité, offrant aux apprenants un partenaire conversationnel idéal, disponible indépendamment des 4 Recherches Internationales en Didactique du Français Langue Étrangère-I contraintes temporelles ou géographiques. Dans leur étude passant en revue les recherches sur les agents conversationnels en éducation menées entre 1999 et 2020, Hwang et Chang (2021) ont constaté que la plupart des investigations se concentraient sur l'apprentissage des langues, les stratégies d'apprentissage et l'enseignement guidé. Cette transition a fait passer le domaine d'outils informatiques statiques vers l'intégration de l'IA générative en tant qu'acteur au sein de la dyade traditionnelle enseignant-apprenant, modifiant fondamentalement la dynamique de l'enseignement des langues. En conséquence, cette étude présente une revue complète des publications savantes examinant ChatGPT dans l'apprentissage des langues depuis son lancement en novembre 2022. Cette revue vise à synthétiser l'état actuel des connaissances sur ce sujet. Ce faisant, le concept d'apprentissage des langues est interprété de manière large, englobant à la fois le développement des capacités en langue maternelle et l'acquisition de langues secondes ou additionnelles au-delà de la première langue de l'apprenant. Depuis sa mise à disposition du public en novembre 2022, le rôle de ChatGPT dans l'apprentissage des langues a suscité d'importants échanges, expérimentations et débats. Selon Warschauer et al. (2023), trois contradictions centrales ont émergé de ces discussions. La première est la contradiction de l'« imitation », qui reflète la tension entre les pratiques d'apprentissage des langues et les préoccupations liées au plagiat. La deuxième, la contradiction selon laquelle « les riches s'enrichissent », fait référence à la possibilité que les technologies de l'IA approfondissent les inégalités éducatives existantes. La troisième, connue sous le nom de contradiction « avec ou sans », concerne la dépendance potentielle des apprenants vis-à-vis des outils d'IA pour le développement linguistique. Le corpus croissant de recherches sur ChatGPT dans l'éducation aux langues comprend à la fois des discussions conceptuelles et des études de cas empiriques (Kostka & Toncelli, 2023; Warschauer et al., 2023; Tlili et al., 2023; Zenginaloğlu & Özçelik, 2025). Étant donné les débats académiques en cours entourant cette technologie, il existe un besoin manifeste de synthétiser les résultats existants afin d'aider les éducateurs, les décideurs politiques et les chercheurs à comprendre comment ChatGPT a été utilisé dans l'apprentissage des langues au cours de sa première année d'adoption généralisée et comment il pourrait être utilisé dans de futurs contextes éducatifs. Recherches Internationales en Didactique du Français Langue Étrangère-I 5 1.1. Objectif de L'étude La présente étude offre une réflexion holistique sur l'état des connaissances existantes. Dans ce cadre, l'apprentissage des langues est défini comme un concept global englobant à la fois le perfectionnement des compétences linguistiques maternelles et l'acquisition de langues secondes ou additionnelles. Dans ce contexte en pleine évolution, la présente étude vise à examiner de manière critique le rôle pédagogique de ChatGPT dans l'enseignement des langues étrangères et à combler les lacunes existantes dans la littérature en explorant les questions de recherche suivantes : 1. Comment les contributions pédagogiques de ChatGPT à l'enseignement des langues étrangères sont-elles définies dans la littérature publiée entre les années 2022 et 2025 ? 2. Quels sont les limites et les risques spécifiques associés à l'utilisation de ChatGPT qui sont mis en avant dans la littérature scientifique au cours de cette même période ? 2. METHODE 2.1. Modѐle de Recherche La présente étude adopte une approche de recherche qualitative et est conçue comme une analyse documentaire. Elle examine la littérature académique existante sur l'utilisation de ChatGPT dans l'enseignement des langues étrangères, afin d'explorer les opportunités potentielles et les limites associées à cet outil d'intelligence artificielle largement utilisé. 1.2. Collecte des Données L'ensemble de données se compose d'articles évalués par les pairs et publiés entre les années 2022 et 2025, traitant de l'intégration de ChatGPT dans l'enseignement des langues étrangères. Ces études ont été identifiées grâce à des recherches effectuées dans la base de données Google Scholar, en utilisant les mots-clés suivants: « ChatGPT in language education », « ChatGPT in FLE », « Generative AI in language teaching » et « ChatGPT advantages and limitations in education » et aussi « ChatGPT dans l'enseignement des langues », « ChatGPT en FLE », « L'IA générative dans l'enseignement des langues » et « Avantages et limites de ChatGPT dans l'éducation ». Plusieurs critères d'inclusion ont été appliqués lors du processus de sélection. Les études devaient (i) examiner directement ChatGPT, (ii) 6 Recherches Internationales en Didactique du Français Langue Étrangère-I traiter de son utilisation dans le contexte de l'enseignement des langues étrangères, (iii) avoir été publiées entre 2022 et 2025, (iv) être publiées dans des revues évaluées par les pairs, et (v) offrir une accessibilité au texte intégral. Sur la base de ces critères, les études pertinentes ont été sélectionnées par échantillonnage intentionnel, et une analyse de contenu a ensuite été employée pour identifier les thèmes récurrents, les schémas et les perspectives au sein des données collectées. 1.3. Analyse des Données La présente étude s’est servie de l'analyse documentaire comme principale approche méthodologique afin de synthétiser les résultats concernant l'intégration de ChatGPT et des outils d'IA générative associés dans l'enseignement des langues. Un total de 24 sources académiques clés, comprenant des articles de revues évaluées par les pairs, des revues systématiques, des méta-analyses et des rapports institutionnels, a été examiné pour identifier les tendances dominantes, les avantages, les limites ainsi que les lacunes de la recherche. Le corpus sélectionné s'étend sur des publications allant de 2022 à 2025, englobant à la fois des études fondatrices et les recherches expérimentales les plus récentes dans le domaine (Voir l'Annexe 1 pour la liste complète des études analysées). L'ensemble de données comprend des méta-analyses à grande échelle, des études exploratoires et empiriques, ainsi que des rapports pratiques d'institutions éducatives et des recherches appliquées sur le FLE (Français Langue Étrangère) et d'autres contextes de langues secondes ou étrangères. Chaque document a été analysé pour en extraire des informations relatives au plan méthodologique, à la population d'apprenants, au contexte linguistique, aux applications pédagogiques et aux résultats rapportés de l'apprentissage soutenu par l'IA. Une attention particulière a été accordée aux études portant sur la production écrite, la communication orale, l'autonomie de l'apprenant et les dimensions socioculturelles de l'acquisition des langues. À travers ce processus analytique, plusieurs thèmes récurrents ont été identifiés, tels que « le potentiel de ChatGPT à fournir un feedback personnalisé et immédiat ; son rôle dans l'amélioration de la diversité lexicale, de la précision grammaticale et de l'organisation du discours ; les implications pour l'autonomie et la motivation de l'apprenant ; ainsi que les considérations éthiques, culturelles et méthodologiques inhérentes à l'enseignement médiatisé par l'IA ». L'analyse documentaire a en outre mis en évidence des lacunes notables, notamment l'exploration limitée des langues à faibles ressources, la nécessité d'études longitudinales et Recherches Internationales en Didactique du Français Langue Étrangère-I 7 une focalisation relativement étroite sur les contextes de l'enseignement supérieur. Dans l'ensemble, cette analyse documentaire structurée a permis une synthèse complète de l'état actuel de la recherche, offrant des perspectives tant empiriques que théoriques sur l'intégration pédagogique de ChatGPT. Elle sert de fondement à la discussion ultérieure sur les avantages, les limites et les recommandations stratégiques pour l'enseignement des langues médiatisé par l'IA.