Formation continue en pédagogie | L'essentiel de l'apéro-pédago sur l'IA | Raisonnement des manipulateurs radio | IA en milieu clinique | BabillardLettre mensuelle d'information du Centre de formation et de recherche en pédagogie des sciences de la santé
FORMATION Premières journées de formation continue des formateurs et enseignants en santé
APÉRO-PÉDAGO L’intelligence artificielle en formation : l’essentiel
PUBLICATION Raisonnement clinique des manipulateurs d'électroradiologie
MASTER PSS Clap de fin
RECHERCHE Colloque national des CESU : d'anciens étudiants du master PSS décrochent un prix
LU POUR VOUS Superviser l’usage de l’intelligence artificielle en milieu clinique
PAUSE PÉDAGOGIQUE Simulation en santé : apprendre sous pression, un équilibre à construire
BABILLARD
> FORMATION
Premières journées de formation continue des formateurs et enseignants en santé
La première journée de formation continue destinée aux formateurs et enseignants en sciences de la santé aura lieu le 10 mars 2026, à la faculté de médecine de Strasbourg.
Le Centre de formation et de recherche en pédagogie des sciences de la santé (CFRPS), le Réseau Alumni des étudiants et anciens étudiants du master de pédagogie en sciences de la santé (Alumni PSS) et le Service de formation continue de l’Université de Strasbourg (SFC) proposent, à partir de 2026, des journées de formation continue destinées aux formateurs et enseignants en sciences de la santé.
La première édition aura lieu le 10 mars et sera consacrée au fonctionnement des groupes en formation. Notre prestigieux invité sera le Pr Philippe MEIRIEU, éminent spécialiste en sciences de l’éducation et de la formation, ancien directeur de l’Institut national de recherche pédagogique, ancien directeur de l’IUFM de Lyon, ancien directeur de la chaîne de télévision pour l’éducation CAP CANAL, et ancien vice-président de la Région Rhône-Alpes.
Voici les objectifs d’apprentissage :
Discerner les différents types de travaux de groupe (groupe de production, groupe de confrontation, groupe d’entraide, groupe de formation, etc.)
Associer ces différents types de groupes aux objectifs poursuivis
Identifier les modes de fonctionnement requis par les différents types de groupes
Formuler les consignes et identifier les ressources requises pour les différents types de groupes
Intervenir pour réguler le fonctionnement des différents types de groupes.
Pour plus d'informations, c'est par ici, et pour vous inscrire, c’est par là
> APÉRO-PÉDAGO
L’intelligence artificielle en formation : l’essentiel
L’apéro-pédago du 2 décembre a réuni 80 participants, à distance et en présence, autour du thème de l’intelligence artificielle. Nos experts, Laurent LIMIER et Jacques TARDIF, ont notamment traité des évolutions récentes et des enjeux liés à l’IA en formation.
Synthèse
Un sondage en début de session a montré que les participants utilisaient majoritairement l’IA pour… reformuler et synthétiser. Comme l’a souligné avec humour Jacques TARDIF, c’est précisément ce que l’on reproche souvent aux étudiants?!
Gagner du temps pour mieux former
L’automatisation de tâches répétitives permettra aux formateurs de se recentrer sur l’accompagnement des étudiants.
Vers un apprentissage plus personnalisé
L’IA permet aujourd’hui une rétroaction immédiate et personnalisée, une adaptation des parcours aux besoins individuels, et une réduction des hallucinations lorsqu’elle est contrainte aux ressources du cours.
Des usages à encadrer
Les principaux risques identifiés concernent l’intégrité académique, les biais, la désinformation, la confidentialité des données et les droits d’auteur. D’où l’émergence de chartes et de balises institutionnelles (par exemple : Université de Sherbrooke et Haute École Francisco Ferrer), invitant chaque enseignant à expliciter les usages autorisés.
Privilégier des outils spécialisés
Pour la recherche bibliographique, par exemple, des outils dédiés (Connected Papers, Elicit, Consensus, Research Rabbit, Semantic Scholar, etc.) sont souvent plus pertinents que les LLM généralistes.
Une IA plus formative que substitutive
Si les apprenants utilisent surtout l’IA pour résumer, rédiger ou améliorer le style, l’IA éducative évolue. Elle ne fait plus «?à la place de?», mais avec l’étudiant. Elle est désormais capable de questionner, de relancer et de stimuler, plutôt que de donner d’emblée une réponse.
Mieux prompter
Clarté, spécificité, contextualisation, exemples, questions ouvertes et itératives sont les bases d’un bon prompt. Le métaprompt (demander à l’IA ce qui lui manque pour répondre correctement) est une technique intéressante de prompting.
Trois enjeux majeurs pour la formation
L’évolution du rapport au savoir induit par l’IA générative
La nécessité de conserver la maîtrise de ressources internes indispensables à la mobilisation des compétences
Une vigilance majeure par rapport au risque de déclin de l’altérité et de la création d’une dépendance vis-à-vis de l’IA.
L’intégralité de la pause pédagogique peut être visionnée ici
> PUBLICATION
Raisonnement clinique des manipulateurs d'électroradiologie
Benoît BILLEBAULT, étudiant de la promotion 2024-2025 du master de pédagogie en sciences de la santé, publie son travail de recherche portant sur le raisonnement clinique des manipulateurs d'électroradiologie médicale dans la revue Radiography. Toutes nos félicitations au premier auteur, à sa superviseure, Céline BOUVIER-SLEKOVEC, et à l'équipe.
Résumé
Introduction
La plupart des recherches sur le raisonnement des manipulateurs en électroradiologie médicale se sont concentrées sur la radiographie conventionnelle. L’IRM présente un espace décisionnel plus complexe, caractérisé par des paramètres interdépendants, des contraintes contextuelles et l’absence de liste de contrôle universelle permettant de juger de l’adéquation des images. Cette étude visait à décrire la manière dont les manipulateurs prennent, en temps réel, des décisions d’acceptation, de modification ou de répétition des acquisitions en IRM, et à analyser les processus de raisonnement qui sous-tendent ces jugements.
Méthodes
Dix manipulateurs, de niveaux variés d’expérience, ont participé à une étude qualitative. Quatre cas anonymisés de neuro-IRM, issus d’une banque pédagogique, ont été présentés dans le cadre d’une tâche de simulation en point de vue propre. Les participants évaluaient la qualité des images comme s’ils étaient à la console, avec une limite de temps de cinq minutes par cas. Les enregistrements d’écran ont servi de support à des entretiens de rappel stimulé, lesquels ont été intégralement retranscrits. Les données ont été codées à l’aide du logiciel MAXQDA selon un cadre théorique inspiré des modèles à double processus, du continuum cognitif et de la théorie des scripts, complété par des codes inductifs. Deux codeurs ont affiné itérativement le cadre jusqu’à atteindre la saturation des données.
Résultats
Trois dimensions du raisonnement ont été identifiées : le raisonnement intuitif, le raisonnement analytique et les influences contextuelles qui modulent le passage de l’un à l’autre. Les novices s’appuyaient principalement sur des impressions globales, mais basculaient vers une analyse plus systématique en cas d’incertitude. Les manipulateurs en milieu de carrière naviguaient de manière flexible le long du continuum, en fonction de la pertinence clinique et des contraintes temporelles. Les experts recouraient majoritairement à l’intuition, n’activant une analyse approfondie que dans les situations à enjeux élevés ou inattendues. La vulnérabilité du patient, la pression temporelle et les conséquences diagnostiques influençaient de manière constante les décisions.
Conclusion
Le raisonnement des manipulateurs en IRM est adaptatif : il intègre intuition, analyse et contexte afin de garantir la qualité des images. Cette étude met en évidence le raisonnement radiographique comme un concept complémentaire du raisonnement clinique, reflétant la contribution spécifique de la profession à la fiabilité diagnostique.
Implications pour la pratique
La formation devrait aider les manipulateurs à identifier les déclencheurs contextuels nécessitant un raisonnement analytique, offrir des occasions d’enrichir les scripts expérientiels et renforcer les pratiques réflexives. La reconnaissance du raisonnement radiographique pourrait soutenir le développement de formations fondées sur les compétences et favoriser la collaboration interprofessionnelle.
Douze étudiants du master de pédagogie en sciences de la santé ont soutenu leur travail de recherche et présenté leur portfolio le 19 décembre dernier. Toute l'équipe pédagogique et administrative du CFRPS les félicite pour leur parcours !
Félicitations à Imane ABANI, Vincent BOCQUILLON, Ann-Sophie BOLLECKER, Sylvia GIESE, Georges GESSIAUME, Pascal LEROUX, Alexis MOUTHON, Anne-Laure MUTIN, Maud NOYAL, Alexandre QUIBLIER, Valentine SCHAEFFHAUSER et Laurent WEINGART.
Ils rejoignent les 15 étudiants qui avaient soutenu leur travail au mois de septembre.
Nous leur souhaitons une très bonne continuation et une belle carrière dans le domaine de l'éducation.
> RECHERCHE
Colloque national des CESU : d'anciens étudiants du master PSS décrochent un prix
Le Colloque national des centres d'enseignement des soins d'urgence s'est récemment tenu à Nice. Trois anciens étudiants du master de pédagogie en sciences de la santé ont obtenu un prix pour leurs travaux de recherche. Toutes nos félicitations !
Voici les chercheurs primés :
Khalil GUERALA : prix du chercheur d'or
François REVAUX : 1er prix des communications libres
Caroline BLETTNER : 3e prix au concours du chercheur d'or
Nous adressons toutes nos félicitations aux trois récipiendaires, qui, en plus d'avoir produit un travail de grande qualité pendant leur formation, ont su en valoriser les résultats. Deux d'entre eux sont à présent engagés en doctorat et poursuivent leurs travaux.
> LU POUR VOUS
Tous les mois, les enseignants du CFRPS sélectionnent un article ou un ouvrage récemment publié dans le domaine de l'éducation des sciences de la santé, et vous en offrent une analyse
Superviser l'usage de l'intelligence artificielle en milieu clinique
Educational strategies for clinical supervision of artificial intelligence use
Abdulnour et al. (2025), New England Journal of Medicine
par Racha ONAISI
Dans cette lettre, nous allons (encore) parler d’IA, non en termes de travaux académiques, mais en matière d’implication pour la supervision. Car, si elle offre une opportunité d’optimiser les soins apportés aux patients, un risque est également celui que les futurs professionnels de santé soient moins capables de résoudre des problèmes cliniques en autonomie.
Concernant ces risques, les auteurs de l'article que j'ai choisi de partager proposent la taxonomie suivante : deskilling, never-skilling et mis-skilling. Autrement dit, perte de compétences, non-développement de compétences, ou renforcement de biais et comportements inappropriés par les propres biais de l’IA, ces conséquences étant notamment favorisées par le biais d’automatisation.
Les auteurs suggèrent d’envisager ces enjeux à travers le prisme du développement d’une pensée critique, indissociable d’une démarche réflexive et constitutive d’une pratique adaptative caractérisant l’expertise. Celle-ci se manifeste par une fluidité entre des automatismes mobilisés dans les situations familières et des processus plus analytiques, soutenus par la métacognition, permettant de résoudre des problèmes nouveaux ou complexes. On notera, au passage, les parallèles avec les processus de raisonnement clinique et de prise de décision, au cœur de la pratique professionnelle. Et au cœur de cet article.
Les LLM les plus récents présentent des performances intéressantes lorsqu’il s’agit de rappel de connaissances, de raisonnement probabiliste ou même de techniques de communication. Pour autant, ils restent sujets aux hallucinations et aux biais construits par leurs données et algorithmes d’entraînement, qui sont des constructions humaines. Ainsi, les auteurs soulignent l’importance que les outils d’IA soient et demeurent des adjuvants. La délégation complète des tâches de raisonnement clinique aux outils d’IA (qui, si besoin était de le rappeler, ne sont pas réellement intelligents, et dont la « boîte noire » n’est pas un processus cognitif comme le raisonnement clinique humain) génère un risque principal de deskilling, de never-skilling et de mis-skilling. Tout comme la délégation complète de la planification de trajets aux GPS conduit à ne plus savoir lire de carte, ou difficilement, voire à ne plus développer de réel sens de l’orientation.
L’un des mécanismes sous-jacents à ce phénomène est la réduction progressive de la pensée critique permettant une analyse de la réponse fournie par l’IA. Et il serait erroné de penser que les étudiants ayant grandi avec les outils numériques, et bientôt ceux ayant grandi avec l’IA en particulier, seront plus à même d’être critiques. Car la capacité critique et réflexive face aux réponses proposées par l’IA nécessite non seulement d’avoir développé ses compétences professionnelles et ses processus de raisonnement clinique, mais aussi de développer une littératie numérique et une littératie d’intelligence artificielle suffisantes.
Il faut donc, en tant que superviseurs, accompagner les étudiants dans le développement de ces compétences et capacités, de sorte qu’ils construisent une pratique adaptative potentialisée par l’IA.
Cet article décrit un outil de supervision du raisonnement clinique avec usage d’IA : le DEFT-AI. L'acronyme renvoie à différentes étapes de questionnement visant à soutenir un apprentissage pertinent :
D’abord, un diagnostic d’usage de l’IA par le superviseur, dans une forme de diagnostic éducatif : « quelle IA as-tu utilisée ? », « comment as-tu utilisé l’IA dans ce processus ? », « quels ont été tes prompts ? »
Ensuite, un questionnement de l’approche basée sur les données probantes, qui permet d’explorer et stimuler l’analyse critique : « comment as-tu vérifié les réponses générées par l’IA ? », « est-ce que l’IA que tu as utilisée est évaluée comme fiable et sûre pour cet usage ? Comment le sais-tu ? »
Puis une autoévaluation guidée par le superviseur : « comment évalues-tu ton utilisation de l’IA dans ce cas ? », « comment pourrais-tu améliorer ta façon d’utiliser l’IA ? »
Enfin, une forme de prescription pédagogique argumentée par les échanges précédents, qui s’articule autour de si, quand et comment utiliser l’IA dans un cas comme celui discuté
Et une conclusion appuyant le message suivant : tout usage de l’IA nécessite de vérifier avant de faire confiance.
Les auteurs proposent ainsi de soutenir progressivement la construction d’une pratique adaptative, c’est-à-dire d'une expertise du soin appuyée par l’IA, qui se manifeste par une fluidité entre des usages à confiance élevée dans l’IA (tâches à faible risque et/ou outils avec une validité élevée pour la tâche à réaliser) et des usages impliquant une vérification importante et constante de ce que l’IA produit.
Au total, il est indispensable de garder en tête que la seule façon d’améliorer les soins par l’IA est qu’elle soit utilisée par des praticiens compétents qui développent une expertise professionnelle les rendant capables de systématiquement vérifier l’output, c’est-à-dire le résultat produit par l’IA, tout en étant aussi en mesure d’analyser et vérifier l’usage de l’outil en lui-même (sélection, prompting, prompting incrémental, etc.) grâce au développement de leur niveau de littératie numérique.
* Merci à Etienne Rivière, confrère interniste bordelais, intervenu dans une conférence intitulée « L’IA : éviter le côté obscur », que j’organisais et modérais au congrès du CNGE qui s’est tenu début décembre, et grâce à qui j’y ai découvert cet article !
> PAUSE PÉDAGOGIQUE
L'article <
Remédiations du stress en simulation haute-fidélité de situations critiques
Publié en 2023 par Lehot et al.
dans RevueDéfense Nationale
> Rendez-vous
20 janvier 2025 de 13 h à 14 h
Sur site Salle 222 de l'Unité de simulation en santé (Hôpital civil)
Pascale LUCIANI-FOURNY (enseignante en école supérieure de santé - Suisse), Benoît POLESE (IADE - Châteauroux), Isabelle CHARABIAS (cadre de santé formatrice - Verdun) et Sébastien OTTET (enseignant en soins ambulanciers - Suisse)
Simulation en santé : apprendre sous pression, un équilibre à construire
La simulation en santé est aujourd’hui un outil central de la formation des étudiants et des professionnels de santé. Elle confronte les apprenants à des situations complexes, réalistes et engageantes, mais aussi particulièrement exigeantes sur le plan émotionnel et cognitif.
Comment transformer cette intensité en véritable opportunité pédagogique ?
À partir d’un article scientifique récent, la prochaine pause pédagogique propose un regard original sur la simulation comme espace de régulation, de performance et d’apprentissage. Communication en équipe, préparation mentale, aides cognitives, débriefing… Quels leviers mobiliser pour optimiser l’expérience de formation ?
Cette pause pédagogique sera l’occasion d’un échange de pratiques entre formateurs, nourri par la littérature et par l’expérience de terrain, dans un format interactif et convivial.
Une invitation à porter un autre regard sur ce qui se joue, pour les apprenants comme pour les formateurs, au cœur de la simulation.
> Archives et prochaines dates
Retrouvez ici les thèmes des précédentes pauses pédagogiques ainsi que les publications associées (vidéo, copie du diaporama, synthèse des points clés et article).
Voici les dates des prochaines pauses :
20 janvier 2026
10 février
10 mars
21 avril
23 avril
25 juin
> BABILLARD
Appel à contributions
La Canadian Medical Education Journal lance un appel à contributions pour un numéro spécial "Transformations pédagogiques dans la formation aux professions de la santé". Plus d’informations ici
On en parle dans les médias
Pas de changement depuis 40 ans : 20 à 25 % des citations dans les articles ont des erreurs.L’article, publié sur le blog Revues et Intégrité,est accessible ici
Réforme de la 1ère année de médecine : raté pour les infirmières. L’article, publié dans Actusoins,est accessible ici
Dépression, idées suicidaires : à Orléans, une étude inédite pour suivre la santé mentale des étudiants en médecine. L’article, publié dans Le Parisien,est accessible ici
Études de médecine : quand les salaires orientent les vocations.L’article, publié dans L’essentiel de l’Éco,est accessible ici
Accès aux études de santé : deux fois plus de chance de réussite en PASS plutôt qu’en LAS.L’article, publié dans Le Parisien Étudiant,est accessible ici
