Amélioration de la communication orale des apprenants de langues étrangères en Iran: rôle de l’intelligence artificielle dans la création d’interactions vérisimilitudinaires et l’adaptation culturelle

Cet article examine le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans l’amélioration de la compétence orale chez les apprenants de français langue étrangère (FLE) en Iran. Il s’interroge sur la manière dont l’IA peut contribuer, de manière efficace et contextualisée, au développement de cette compétence dans un environnement culturellement spécifique. L’étude repose sur une enquête menée auprès de ۲۰ apprenants de FLE en Iran. La collecte de données s’est effectuée à travers un questionnaire ciblant leurs compétences orales, leur expérience d’usage de l’IA et leur perception de l’adéquation culturelle des contenus générés. L’analyse des données mobilise une approche mixte (quantitative via SPSS et qualitative) et un cadre théorique pluridisciplinaire. Ce cadre s’appuie sur la théorie de la compétence communicative de Dell Hymes, la théorie de l’adaptation culturelle de Kim et Hall, les approches discursives-pragmatiques de John Searle et surtout sur la théorie du carré tensif de Fontanille.Les résultats indiquent que l’IA permet d’améliorer la prononciation et la fluidité, encourage l’usage des expressions idiomatiques françaises et développe la souplesse linguistique. Par la création d’environnements vérisimilitudinaires (contextes d’interaction réalistes et culturellement cohérents) et des retours personnalisés en temps réel, l’IA favorise un apprentissage actif et individualisé. Toutefois, certaines limites subsistent : la difficulté à reproduire les dimensions émotionnelles, gestuelles et implicites des interactions humaines, ainsi qu’à intégrer la diversité dialectale régionale.

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