Enseigner et apprendre le lexique en français langue étrangère à l’ère de l’intelligence artificielle : impact, formation et perspectives de conception d’un outil dédié

Teaching and Learning V ocabulary in French as a Foreign Language in the Age of Artificial Intelligence: Impact, Training, and Prospects for the Design of a Dedicated Tool

• Axe : CA2LI (Corpus, Acquisition, Apprentissage, Langues en Interaction)
• Directrice de thèse: Christine Blanchard
• 1^ère année d’inscription : Novembre 2025
• Spécialité : Sciences du langage / Didactique des langues et cultures

Ancré dans la didactique du français langue étrangère (FLE) et inscrit dans la dynamique des humanités numériques, ce projet doctoral examine les effets de l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’enseignement et l’apprentissage du lexique auprès d’apprenants débutants (niveaux A1/A2). Le lexique, qui constitue un élément essentiel de la compétence linguistique selon Sohi (2023), occupe une place centrale dans les processus d’enseignement et d’apprentissage des langues. Les recherches en acquisition soulignent l’importance
d’approches multimodales et contextualisées pour favoriser la mémorisation et l’appropriation des unités lexicales, comme l’ont montré les travaux de Nation (2001), Laufer(2017), Schmitt (2020) et Barcroft (2015).

La typologie proposée par Jakobson (1959, cité par Dragović, 2019), distinguant traduction interlinguale, intralinguale et intersémiotique, fournit un cadre pertinent pour analyser les formes de médiation lexicales mobilisables dans les environnements numériques. Cette perspective s’inscrit dans la continuité de recherches récentes portant sur la multimodalité et la traduction didactique en contexte numérique, notamment celles de Hill-Madsen (2024), Holubenko et Kukarina (2024) ou encore Wang, Bo et Li (2025).

Le projet vise à analyser les apports, les limites et les conditions d’usage d’intelligences artificielles généralistes telles que ChatGPT ou Gemini dans des séquences pédagogiques centrées sur l’apprentissage du lexique en FLE. Il s’intéresse également aux compétencestechnopédagogiques nécessaires pour intégrer ces outils dans l’enseignement, ainsi qu’au rôle qu’ils peuvent jouer dans l’accompagnement des apprenants, en soutenant notamment leurs stratégies de compréhension et d’appropriation du vocabulaire. Ces questions rejoignent les perspectives développées par Yuan et Liu (2025) ainsi que par Bassi et Laadjal (2024).

L’analyse des interactions entre apprenants, enseignants et intelligences artificielles permettra de mieux comprendre les processus d’acquisition du lexique lorsque l’IA intervient comme médiateur. À partir de ces observations, des séquences pédagogiques intégrant l’intelligence artificielle seront conçues afin de proposer des dispositifs progressifs, structurés et adaptés aux niveaux A1 et A2. Le projet inclut également l’exploration de pistes pour le développement futur d’outils d’intelligence artificielle adaptés à l’enseignement du français langue étrangère et destinés à améliorer la qualité des pratiques liées à l’apprentissage du vocabulaire, tout en soutenant de manière plus ciblée les parcours des apprenants.

Les retombées attendues concernent la conception de dispositifs pédagogiques intégrant l’IA pour renforcer la médiation lexicale, l’accompagnement des enseignants dans l’adoption de pratiques technopédagogiques raisonnées, le soutien des apprenants dans leurs processus d’acquisition du lexique, l’enrichissement des modèles de compréhension du développement lexical en contexte numérique et l’ouverture de perspectives pour la création future d’outils adaptés aux besoins du FLE. Elles incluent également une contribution méthodologique portant sur l’analyse de données multimodales issues d’interactions humain–IA.

English below

Grounded in the didactics of French as a foreign language (FFL) and situated within the dynamics of the digital humanities, this doctoral project examines the effects of integrating artificial intelligence into the teaching and learning of vocabulary among beginner learners (A1/A2 levels). V ocabulary, a key component of linguistic competence according to Sohi (2023), occupies a central place in language teaching and learning processes. Research in language acquisition highlights the importance of multimodal and contextualized approaches to support the memorization and appropriation of lexical units, as demonstrated by the work of Nation (2001), Laufer (2017), Schmitt (2020), and Barcroft (2015).

The typology proposed by Jakobson (1959, cited in Dragović, 2019), which distinguishes between interlingual, intralingual, and intersemiotic translation, provides a relevant framework for analyzing the forms of lexical mediation that can be mobilized in digital environments. This perspective aligns with recent research on multimodality and pedagogical translation in digital contexts, notably the work of Hill-Madsen (2024), Holubenko and Kukarina (2024), and Wang, Bo, and Li (2025).

The project aims to analyze the contributions, limitations, and conditions of use of general-purpose artificial intelligences such as ChatGPT or Gemini in pedagogical sequences focused on vocabulary learning in FFL. It also considers the techno-pedagogical skills required to integrate these tools into teaching, as well as the role they can play in supporting learners, particularly in their strategies for understanding and appropriating vocabulary. These issues echo the perspectives developed by Yuan and Liu (2025) and by Bassi and Laadjal (2024).

Analyzing interactions between learners, teachers, and artificial intelligences will make it possible to better understand vocabulary acquisition processes when AI acts as a mediator. Based on these observations, pedagogical sequences integrating artificial intelligence will be designed to propose progressive, structured, and level-appropriate materials for A1 and A2 learners. The project also includes an exploration of avenues for the future development of AI tools tailored to the teaching of French as a foreign language, with the aim of improving the quality of practices related to vocabulary learning while providing more targeted support for learners’ trajectories.

Barcroft, J. (2015). Lexical Input Processing and V ocabulary Learning. John Benjamins
Publishing.

Bassi, M. E. H., & Laadjal, S. (2024). Exploration des Systèmes de Tutorat Intelligents pour
l’Apprentissage des Langues. 7(3).

Dragović, M. (2019). La Traduction intersémiotique. Un retour aux sources. Former des
traducteurs et des interprètes: des prérequis au marché du travail, Paris, France.
halshs-02491302f

Hill-Madsen, A. (2024). Intralingual translation in didactic practice: five case studies.
Semiotica, 2024(257), 49–79.

Holubenko, N., & Kukarina, A. (2024). Translation Variability in Constructing Modality
within Literary Texts: An Analysis of the Translator’s Intersemiotic Activity. Acta
Humanitatis, 2(1), 37–57.

Laufer, B. (2017). From word parts to full texts: Searching for effective methods of
vocabulary learning. Language Teaching Research, 21(5), 514–532.
Nation, I. S. P. (2001). Learning V ocabulary in Another Language. Cambridge University
Press.

Schmitt, N. (2020). V ocabulary in Language Teaching (2nd ed.). Cambridge University
Press.

Sohi, A. (2023). L’importance du lexique dans l’apprentissage et l’enseignement du français.
Recherches en langue française, 4(7)

Wang, X., Bo, Z., & Li, J. (2025). A bibliometric analysis of studies on multimodal
translation: retrospect and prospect. Semiotica, 2025(264), 131–155.

Yuan, L., & Liu, X. (2025). The effect of artificial intelligence tools on EFL learners’
engagement, enjoyment, and motivation. Computers in Human Behavior, 162, 108474.