Analyse linguistique des requêtes formulées par les étudiants de FLE pour interagir avec l’intelligence artificielle : stratégies discursives et efficacité communicationnelle

Abstract

Abstract This research falls within the fields of language sciences, primarily in the areas of digital linguistics and interactional pragmatics. It analyzes the linguistic, discursive, and interactional strategies employed by fifteen Master 1 students specializing in "Language Sciences" (French as a Foreign Language - FLE) when formulating textual prompts directed at two generative AI models : ChatGPT and Perplexity. Drawing on speech act theory and digital discourse analysis, the linguistic corpus—collected from five university assignments focused on "text linguistics"—was examined using a three-dimensional analytical framework. The results show a predominance of directive speech acts (imperative forms). They also reveal that the communicative competence and scientific accuracy of the machine-generated responses are directly linked to the clarity, context, and discursive representation (discursive staging) of the prompt by the user. The study further confirms that reformulation serves as a key mechanism for interactive adjustment. --------------------------- الملخص يندرج هذا البحث ضمن تخصص علوم اللغة، وبشكل اساسي في مجال اللسانيات الرقمية والتداولية التفاعلية، وتتناول بالتحليل الاستراتيجيات اللسانية والخطابية والتفاعلية التي وظفها خمسة عشر طالباً من طلبة الماستر 1، تخصص "علوم اللسان" (لغة فرنسية كلغة أجنبية - FLE)، أثناء صياغة المطالبات النصية (prompts) الموجَّهة إلى نموذجين من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي: ChatGPT وPerplexity. واستناداً إلى نظرية أفعال الكلام وتحليل الخطاب الرقمي، تم فحص المتن اللغوي المُستخلَص من خمس مهام جامعية تركزت حول "اللسانيات النصية"، بالاعتماد على شبكة تحليل ثلاثية الأبعاد. وقد أظهرت النتائج هيمنة أفعال الكلام التوجيهية (صيغ الأمر)، كما كشفت أن الكفاءة التواصلية والدقة العلمية للإجابات الصادرة عن الآلة ترتبطان ارتباطاً مباشراً بدرجة الوضوح، والسياق، والتمثيل الخطابي (المسرحة الخطابية) للمطالبة من جانب المستخدم. وتؤكد الدراسة أيضاً أن إعادة الصياغة تشكِّل آلية أساسية للتعديل التفاعلي. ----------------------- résumé Cette recherche s’inscrit dans le champ des sciences du langage, principalement dans le domaine de la linguistique numérique et la pragmatique interactionnelle. Elle analyse les stratégies linguistiques, discursives et interactionnelles mises en œuvre par quinze étudiants de Master 1, spécialité « Sciences du langage » (français langue étrangère - FLE), lors de la formulation de prompts textuels adressés à deux modèles d’intelligence artificielle générative : ChatGPT et Perplexity. En s’appuyant sur la théorie des actes de langage et l’analyse du discours numérique, le corpus linguistique extrait de cinq tâches universitaires centrées sur la « linguistique textuelle » a été examiné à l’aide d’une grille d’analyse tridimensionnelle. Les résultats montrent une prédominance des actes de langage directifs (formes injonctives). Ils révèlent également que la compétence communicative et la rigueur scientifique des réponses générées par la machine sont directement liées au degré de clarté, au contexte et à la mise en scène discursive (mise en récit rhétorique) du prompt par l’utilisateur. L’étude souligne en outre que la reformulation constitue un mécanisme essentiel d’ajustement interactif