1. Introduction et problème

Entre 3 et 6 ans — jardin d’enfants, préscolaire, CENDI, école maternelle — un paquet de trois artefacts a été installé comme s’il valait pour littératie émergente. Le premier est un chatbot de lecture dialogique qui pose les questions PEER/CROWD : un agent conversationnel qui formule des prompts de prompt, evaluate, expand, repeat ou de completion, recall, open-ended, wh- et distancing, et déclare que l’enfant « a déjà lu de façon dialogique ». Le deuxième est un générateur de contes ou d’albums personnalisés à partir d’un prompt : un modèle qui produit texte et image sous instruction textuelle et présente l’artefact comme s’il était une expérience de littératie avec un livre. Le troisième est une application qui marque « correct/incorrect » le nommage des lettres, le décodage ou la compréhension d’un e-book : un pipeline qui note les réponses et livre le tableau de bord comme s’il s’agissait de conscience de l’imprimé et de relation au livre comme objet culturel. Les trois sont visibles et bon marché en temps de coordination. Ils permettent d’exhiber que le centre « fait déjà de la littératie émergente avec l’intelligence artificielle ». Le saut — d’accumuler des réponses au chatbot, de recevoir un conte généré ou d’obtenir un score de lettres/compréhension à affirmer qu’il y a littératie émergente — n’est autorisé ni par l’évidence des chatbots dialogiques ou des contes générés, ni par ce que la pédagogie de la littératie émergente mesure lorsqu’il y a pratique située de lecture partagée d’albums, print awareness, référenciation de l’imprimé, jeu symbolique d’écriture et médiation adulte dans le coin livres.

La thèse de cet article est restrictive. Un chatbot de lecture dialogique qui pose les questions PEER/CROWD, un générateur de contes personnalisés à partir d’un prompt ou une application qui marque « correct/incorrect » le nommage des lettres, le décodage ou la compréhension d’un e-book ne constituent pas la littératie émergente en éducation de la petite enfance. À ce stade, la littératie émergente est pratique située de lecture partagée avec un adulte, conscience de l’imprimé en contexte, jeu d’écrire et médiation — relation de l’enfant au texte imprimé et au livre comme objet culturel, cultivée dans le coin livres et dans les routines d’album partagé — ; non un score de réponses au chatbot ni un conte généré qui remplace l’album et l’adulte. Yuan et al. (2025) rapportent une lecture partagée avec chatbot d’IA en kindergarten chinois (N = 144 lecteurs typiques + 142 poor readers) avec style autonomy-support versus controlling : constat d’habileté linguistique différentielle selon le style, non de métier de print awareness situé. Cheng et al. (2024) montrent qu’un chatbot dialogique améliore la compréhension surtout chez les kindergarteners ayant déjà une plus grande habileté linguistique (N = 148 ; 2×2 dialogique/non dialogique × chatbot/humain) : constat de compréhension conditionnée, non de lecture partagée médiée comme culture du livre. Xiao et al. (2025) comparent parent-led versus AI-guided dialogic reading en contexte e-book (RCT N = 67 ; 5–8 ans ; transfert marqué car l’échantillon inclut 7–8) : AI-led surpasse en compréhension ; parent-led montre un plus grand engagement affectif et des vocalisations pertinentes au récit. Cela n’autorise pas à traduire « il y a un chatbot dialogique installé » ou « un conte a été généré » en « il y a littératie émergente ». Cela autorise à demander ce qui a été mesuré : souvent vocabulaire, compréhension ou engagement comportemental, non la pratique réitérée lorsqu’un enfant de quatre ans désigne le titre, suit du doigt le sens de l’écriture, joue à « écrire » une liste ou s’assoit avec un adulte dans le coin livres.

Le problème s’aggrave par cinq confusions de catégorie que les fiches produit ne mentionnent pas et que cet article sépare avec rigueur. Première : la littératie émergente n’est pas l’oralité ni la narration — construit déjà traité dans la série (ia-lenguaje-oral-narracion-educacion-inicial) ; bien que lecture partagée et langage se touchent, ici l’objet est la relation à l’imprimé et au livre, non le développement du discours oral. Deuxième : ce n’est pas l’alphabétisation à l’IA pour les élèves — savoir utiliser modèles, prompts ou chatbots comme compétence numérique. Troisième : ce n’est pas la numératie. Quatrième : ce n’est pas la documentation pédagogique. Cinquième : ce n’est pas l’éducation musicale. Ce travail ne recycle pas les articles sur la musique, la motricité, la créativité artistique, les interactions, les fonctions exécutives, le SEL, le STEM, le jeu libre, la documentation, la numératie, l’oralité, l’évaluation formative, le DUA, la participation, la planification ni la formation enseignante. La question est celle de la littératie émergente : qu’est-ce qui compte comme telle lorsqu’un centre de petite enfance « fait de l’IA et de la lecture ».

Il y a, en outre, une économie de coordination qui explique pourquoi le paquet se vend si vite. Un journal de tours du chatbot, un PDF de conte généré et un tableau de bord de « lettres correctes » sont lisibles dans une réunion de supervision : ils tiennent dans une diapositive, se photographient, se comparent entre salles. La littératie émergente — l’enfant qui tient un album, demande une lettre de son nom, imite l’écriture sur un bloc du coin — est plus lente à exhiber et plus difficile à réduire à un score.

Les contributions sont trois : reconstruire l’état de l’art qui sépare la littératie émergente (lecture partagée ; print awareness ; référenciation de l’imprimé ; jeu d’écriture ; médiation dans le coin) du chatbot PEER/CROWD, du conte par prompt et du scoring de lettres/compréhension ; examiner trois familles de cas empiriques ; et offrir quatre épreuves pour décider quand un jardin d’enfants peut affirmer qu’il y a littératie émergente, et non seulement un agent conversationnel, un générateur ou une application de notation.

2. État de l’art : de la pratique située de littératie émergente à l’artefact qu’on exhibe

Il convient de séparer quatre strates que le marché de « l’IA pour la littératie en petite enfance » mélange souvent. La première est le construit de littératie émergente de 3 à 6 ans comme pratique de relation au texte imprimé et au livre dans des contextes quotidiens de lecture partagée et de coin livres (Dong et al., 2024 ; Nan et Tian, 2025 ; Parpucu et Ezmeci, 2023 ; Diprossimo et Cain, 2025 ; NAEYC, 2022 ; OECD, 2021). La deuxième est le métier pédagogique qui la cultive — lecture partagée d’albums, conscience de l’imprimé, référenciation de l’imprimé, jeu symbolique d’écriture, médiation adulte dans le coin livres — (Dong et al., 2024 ; Nan et Tian, 2025 ; NAEYC, 2022 ; OECD, 2021, 2023). La troisième est l’évidence des chatbots de lecture dialogique, de la génération de contes par IA, des e-books avec agent et des cartographies de l’IA en ECE (Yuan et al., 2025 ; Cheng et al., 2024 ; Xiao et al., 2025 ; Zhang et al., 2026 ; Cho et Yim, 2024 ; Chen, 2024 ; Su et Yang, 2022 ; Ljungcrantz, 2026 ; Nikolopoulou, 2025). La quatrième est le cadre des droits, des systèmes et de la pratique appropriée au développement, qui traite l’enfant de 3–6 ans comme sujet de pratique de littératie située, non comme répondant d’un chatbot ni comme consommateur d’un conte généré qui remplace l’album et l’adulte (UNESCO, 2021 ; Miao et Holmes, 2023 ; European Commission, 2022 ; U.S. Department of Education, 2023).

Dans la strate du construit et du métier, Dong et al. (2024) examinent les effets d’éléments de lecture dialogique — questions, feedback, expansion — sur le développement langagier infantile : constat qui ancre PEER/CROWD dans une évidence récente comme cadre du métier médiatisé, non comme automatisation d’un agent. Statut : constat empirique sur éléments dialogiques et langage ; inférence pédagogique, marquée comme telle : le métier qu’un jardin peut appeler littératie émergente inclut la médiation dialogique humaine autour du livre, non la simple reproduction de prompts par un chatbot. Nan et Tian (2025) offrent une revue systématique et une méta-synthèse des défis et facilitateurs de la lecture partagée parent–enfant : temps, médiation, accès aux livres. Statut : constat de synthèse sur le métier familial du shared book reading. Inférence : la littératie émergente se joue dans des conditions de temps et d’accès, non dans un agent conversationnel. Parpucu et Ezmeci (2023) méta-analysent l’impact de la lecture partagée sur la conscience phonologique : constat que le shared book reading s’associe à la phonological awareness. Inférence restrictive : la méta-analyse parle du métier du livre partagé ; elle n’autorise pas à déclarer la littératie émergente par un score d’application de lettres. Diprossimo et Cain (2025) examinent les différences individuelles dans l’apprentissage de mots à partir de la lecture partagée imprimée versus numérique : le support (papier/écran) n’est pas le construit ; la médiation l’est. NAEYC (2022) exige une pratique appropriée au développement et inclut des environnements riches en print et la lecture partagée ; OECD (2021) ancre la qualité de l’ECEC dans des interactions quotidiennes significatives ; OECD (2023) exige que la numérisation responsabilise sans remplacer ces interactions. Inférence : un chatbot ne tient pas l’album avec l’enfant. Un adulte qui désigne le titre, nomme le sens de l’écriture, invite à « lire » une image et protège le coin livres, oui.

Dans la strate des artefacts, Yuan et al. (2025) rapportent un chatbot SBR avec styles instructional autonomy-support versus controlling (N = 144 typiques + 142 poor readers, kindergarten) : les typiques s’améliorent davantage avec AS ; les poor readers avec CS. Statut : constat empirique d’habileté linguistique sous chatbot. Inférence restrictive : score d’habileté linguistique ≠ littératie émergente (print awareness + lecture partagée située). Cheng et al. (2024) saturent le plafond du chatbot dialogique (N = 148) : gains de compréhension concentrés chez ceux qui ont déjà une plus grande habileté linguistique. Xiao et al. (2025) montrent, avec transfert 5–8, que AI-led peut surpasser en compréhension tandis que parent-led soutient l’engagement affectif. Zhang et al. (2026) rapportent une lecture dialogique assistée par IA à la maison (quasi-expérimental N = 108 preschool ; 15 semaines) : gains de vocabulaire expressif bilingue et d’engagement. Cho et Yim (2024) comparent contes traditionnels versus générés par IA (N = 15 ; 3–6 ans ; 8 séances/3 semaines) : les deux conditions améliorent le vocabulaire ; sans différences significatives entre groupes. Inférence : générer un conte ≠ littératie émergente. Chen (2024), Su et Yang (2022), Ljungcrantz (2026) et Nikolopoulou (2025) cartographient affordances et promesses/défis de l’IA en ECE sans les équivaloir à la print awareness ni au coin livres médiatisé.

Dans la strate des systèmes, UNESCO (2021) exige supervision humaine et éthique de l’IA. Miao et Holmes (2023) fixent validation pédagogique et seuils d’âge pour l’IA générative — cadre direct pour le générateur de contes par prompt —. La Commission européenne (2022) et le Département de l’Éducation des États-Unis (2023) subordonnent l’IA au jugement professionnel de l’éducateur. Inférence de cadre : un jardin peut utiliser des outils sous supervision ; il ne peut pas déclarer la littératie émergente du seul fait d’avoir déployé un chatbot, un générateur ou une application de scoring.

3. Méthode de revue

Une revue narrative critique a été réalisée, non une méta-analyse primaire. Le but n’était pas d’estimer une taille d’effet homogène du chatbot dialogique ou du conte généré, mais d’articuler un argument de catégorie pédagogique avec des sources vérifiées. Critères d’inclusion : (a) 2021–2026, avec transfert explicitement marqué lorsque l’échantillon ou le niveau n’équivalent pas au jardin 3–6 ; (b) littératie émergente, lecture partagée, print awareness, chatbot dialogique, génération de contes, e-book avec agent ou IA en éducation de la petite enfance ; (c) pertinence pour jardin, préscolaire, CENDI ou 3–6 ans ; (d) revue à pairs, DOI ou rapport de NAEYC, UNESCO, OECD, Commission européenne ou département d’éducation ; (e) DOI ou page éditoriale vérifiable. Ont été exclus comme objet central les axes déjà utilisés dans cette série — musique, motricité/FMS, créativité artistique visuelle, interactions CLASS/serve-and-return, documentation pédagogique, SEL comme programme substitut, fonctions exécutives, STEM/robotique, jeu libre générique, numératie, oralité/narration, tutorat génératif, écarts, vie privée, DUA, évaluation formative académique, programmes famille–école génériques, formation continue, participation et planification — bien que certains apparaissent comme limite de catégorie.

La recherche a été exécutée le 28 août 2026 (créneau 17:02 America/Mexico_City) sur pages DOI, Crossref, Elsevier, Wiley, Taylor & Francis, Frontiers, JAIR, OECD iLibrary, UNESDOC, NAEYC et sites éditoriaux. Chaque source a été vérifiée contre au moins une de ces pages. Ont été distingués constat empirique, cadre conceptuel ou normatif, et inférence pédagogique marquée comme telle. On a priorisé la distinction littératie émergente / oralité-narration / alphabétisation à l’IA / numératie / documentation / musique, et la précaution de ne pas traduire des scores de vocabulaire, de compréhension ou d’engagement rapportés dans chatbot ou e-book en pédagogie de la conscience de l’imprimé et du coin livres. Aucun N, d, r, AUC ni DOI n’a été inventé ; lorsqu’un échantillon inclut des âges hors 3–6 (p. ex. Xiao et al., 2025 : 5–8), le transfert est marqué.

4. Cas 1. Un chatbot dialogique, un générateur de contes ou une app de scoring de lettres/compréhension ne constituent pas la littératie émergente

Yuan, Dong, Jin, Mo et Zheng (2025) publient dans Language and Education la comparaison qui nomme le mieux le plafond du premier artefact lorsqu’on le présente comme littératie émergente. Ils rapportent une lecture partagée avec chatbots d’IA en kindergarten chinois : N = 144 lecteurs typiques et N = 142 poor readers ; style instructional autonomy-support versus controlling. Les lecteurs typiques s’améliorent davantage avec autonomy-support ; les poor readers avec controlling style. Statut de l’évidence. Constat empirique d’habileté linguistique sous chatbot SBR selon style et profil lecteur. Inférence pédagogique, marquée comme telle : c’est le geste qu’un centre copie lorsqu’il « fait de la littératie avec une IA qui pose des questions à la manière PEER/CROWD ». L’album numérique s’ouvre, l’agent formule, les tours et scores s’accumulent. Ce qu’il y a, c’est un plafond technique d’interaction conversationnelle médiatisée par modèle. La littératie émergente, chez Nan et Tian (2025), Parpucu et Ezmeci (2023) et NAEYC (2022), demande lecture partagée située, print awareness et médiation adulte autour du livre comme objet ; non un journal de réponses correctes au chatbot. Un enfant peut « s’améliorer en habileté linguistique » selon l’étude et, en même temps, n’avoir jamais désigné le titre, exploré le sens de l’écriture ni joué à écrire dans le coin.

Cheng et al. (2024) saturent le portrait du chatbot dialogique dans Journal of Experimental Child Psychology : N = 148 kindergarteners ; devis 2×2 (dialogique/non dialogique × chatbot/humain) ; le chatbot dialogique améliore la compréhension surtout chez ceux qui ont déjà une plus grande habileté linguistique. Statut : constat empirique de compréhension conditionnée au profil linguistique. Inférence, marquée comme telle : le chatbot n’est pas le métier de lecture partagée avec un adulte. Il peut élever un score de compréhension dans un sous-groupe ; il ne signe pas la culture de l’album ni la conscience de l’imprimé en classe. Xiao, Zou, Lin, Li et Yang (2025) renforcent le contraste affectif dans un RCT d’e-book (N = 67 ; 5–8 ans ; transfert marqué car l’échantillon inclut 7–8) : AI-guided surpasse en compréhension ; parent-led montre un plus grand engagement affectif et des vocalisations pertinentes au récit. Inférence : l’e-book avec agent ne remplace pas le lien affectif de la lecture partagée. Zhang, Albashtawi et Mahfoodh (2026) nomment le visage domestique de la lecture dialogique assistée par IA : quasi-expérimental N = 108 preschool ; 15 semaines AI-DR versus DR traditionnelle ; gains de vocabulaire expressif bilingue et d’engagement comportemental/cognitif. Statut : constat de vocabulaire et d’engagement à la maison. Inférence restrictive : constat de vocabulaire à la maison ≠ déclaration que le jardin « fait déjà de la littératie émergente avec un chatbot ».

Cho et Yim (2024) nomment le deuxième artefact — le générateur de contes — lorsqu’on le traite comme littératie. Dans Communication Sciences & Disorders, ils travaillent avec N = 15 enfants de 3 à 6 ans ; 8 séances en 3 semaines ; contes traditionnels versus générés par IA ; les deux conditions améliorent le vocabulaire réceptif et expressif ; sans différences significatives entre groupes. Statut : constat empirique d’échantillon petit dans la fourchette d’âge du jardin, avec équivalence d’effets lexicaux entre histoire traditionnelle et IA. Inférence : générer un conte personnalisé par prompt ne constitue pas la littératie émergente. Un PDF illustré peut être du matériel ; la littératie commence lorsqu’un adulte et un enfant partagent l’objet-livre, désignent l’imprimé et réitèrent la pratique. L’application qui marque « correct/incorrect » le nommage des lettres ou la compréhension d’un e-book hérite de la même grammaire de substitution que Yuan et al. (2025) et Cheng et al. (2024) illustrent dans le chatbot : convertir la relation au texte en un verdict binaire. Chen (2024), Su et Yang (2022), Ljungcrantz (2026) et Nikolopoulou (2025) confirment la croissance de l’IA en ECE sans évidence qu’un chatbot, un conte par prompt ou un scorer de lettres remplacent le métier. Miao et Holmes (2023) situent l’IA générative sous validation pédagogique et seuils d’âge. Inférence : un jardin qui livre « compréhension élevée selon le chatbot » ou « conte personnalisé prêt » a fait de la mesure ou de la génération.

Les trois artefacts partagent une même grammaire de substitution. Le chatbot remplace la médiation adulte de l’album par un script de questions. Le générateur remplace l’objet culturel du livre par un output de prompt. L’application de scoring remplace la conscience de l’imprimé en contexte par un verdict correct/incorrect. Inférence pédagogique, marquée comme telle : la littératie émergente ne se déclare pas par le catalogue de produit ; elle se déclare par la pratique réitérée avec le livre et avec l’adulte. Yuan et al. (2025), Cheng et al. (2024), Zhang et al. (2026), Cho et Yim (2024) et Xiao et al. (2025) autorisent à dire qu’il y a eu une intervention conversationnelle, lexicale ou d’e-book ; non à signer la print awareness située ni le jeu symbolique d’écriture dans le coin.

5. Cas 2. Ce que le jardin fait vraiment lorsqu’il y a littératie émergente : lecture partagée, print awareness et médiation

Dong, Chow, Mo, Miao et Zheng (2024) situent les éléments de lecture dialogique — questions, feedback, expansion — comme objet empirique révisable dans Journal of Research in Reading : effets sur le développement langagier infantile ; cadre qui permet d’ancrer PEER/CROWD dans une évidence récente sans traiter le chatbot comme substitut de l’adulte. Statut : constat empirique sur éléments dialogiques et langage. Inférence pédagogique, marquée comme telle : c’est le métier qu’un centre de petite enfance peut appeler littératie émergente lorsque ces éléments surviennent dans une lecture partagée humaine autour de l’album, avec print awareness et jeu d’écrire. La littératie n’est pas un score de réponses à l’agent : c’est une maîtrise croissante de la relation au livre, de la notice de l’imprimé, du désigner, du « lire » des images avec intention et du jeu d’écrire dans des contextes significatifs. Un chatbot qui pose des questions sans pratique partagée de l’objet-livre peut célébrer un tour correct et, en même temps, vider le coin de médiation. Une application de lettres peut étiqueter « phonème correct » et n’avoir pas capturé si l’adulte a référencé le titre, la couverture ou le sens de l’écriture.

Nan et Tian (2025) saturent le métier à partir des défis et facilitateurs de la lecture partagée parent–enfant : méta-synthèse qui met en avant temps, médiation et accès aux livres. Statut : constat de synthèse sur le shared book reading comme pratique située. Inférence : lorsqu’il y a littératie émergente en petite enfance, il y a temps protégé, accès aux albums et médiation ; non un flux d’alertes du chatbot. Parpucu et Ezmeci (2023) méta-analysent shared book reading et conscience phonologique : constat que le métier du livre partagé s’associe à la phonological awareness. Inférence : la méta-analyse n’autorise pas à déclarer la littératie par un tableau de bord de nommage de lettres. Diprossimo et Cain (2025) montrent des différences individuelles dans l’apprentissage de mots à partir de la lecture partagée imprimée versus numérique : le support n’est pas le construit ; la médiation l’est. NAEYC (2022) ancre les environnements riches en print et la lecture partagée dans la pratique appropriée au développement. OECD (2021) ancre la qualité dans les interactions quotidiennes ; OECD (2023) exige une numérisation subordonnée. Inférence : la médiation dans le coin livres signifie remarquer la qualité de la lecture partagée, la référenciation de l’imprimé, la sécurité affective de la dyade adulte–enfant et l’occasion de réitérer le jeu d’écrire ; l’observation pédagogique de la littératie émergente est lecture professionnelle, non journal de tours du chatbot ni étiquettes d’engagement de l’e-book. Un tableau de bord ne désigne pas le titre. Un adulte qui tient l’album, nomme l’imprimé et observe le transfert entre lecture partagée, jeu d’écriture et coin, oui.

La conscience de l’imprimé et la référenciation de l’imprimé ne nient pas le jeu : elles l’orientent vers le texte comme objet culturel. Nan et Tian (2025) soulignent les facilitateurs d’accès et de médiation ; Diprossimo et Cain (2025) soulignent que papier ou écran ne remplacent pas la qualité de l’interaction. Il convient de préciser ce qui compte comme médiation dans le métier de littératie émergente de petite enfance, sans inventer de données que les sources ne rapportent pas. La médiation, au sens de NAEYC (2022) et OECD (2021), est présence adulte qui organise, modèle, invite et amplifie : l’adulte initie ou soutient la lecture d’un album ; désigne le titre et demande une lettre du nom ; suit du doigt le sens de l’écriture ; offre un bloc et un marqueur pour jouer à « écrire » une liste ; protège le temps du coin livres face à la hâte du score.

Le jeu symbolique d’écriture complète le tableau. Ce n’est pas de la calligraphie scolaire ni un décodage précoce noté par application : c’est l’essai de rôles d’écrivain — signer un dessin, « noter » une commande dans le jeu du marché, copier des lettres du nom — en présence d’un adulte qui reconnaît l’intention. Inférence pédagogique, marquée comme telle : une application qui marque correct/incorrect le nommage des lettres peut entraîner un item isolé ; elle ne signe pas le jeu d’écrire comme pratique culturelle. Dong et al. (2024) ancrent la dialogicité dans des éléments humains de question, feedback et expansion ; ces éléments, au jardin, vivent dans la lecture partagée et le coin, non dans l’autonomie de l’agent. La référenciation de l’imprimé — désigner le titre, la couverture, une lettre du nom, le sens de l’écriture — est le geste minimal qui distingue la littératie émergente du « avoir entendu un conte » (Parpucu et Ezmeci, 2023 ; Nan et Tian, 2025 ; Diprossimo et Cain, 2025 ; NAEYC, 2022 ; OECD, 2023).

6. Cas 3. La littératie émergente n’est pas l’oralité/narration, ni l’alphabétisation à l’IA, ni la numératie

La première frontière de catégorie est l’oralité/narration. Le développement du langage oral et de la narration peut coexister dans un centre et a déjà été traité dans la série (ia-lenguaje-oral-narracion-educacion-inicial) ; il ne constitue pas, à lui seul, la littératie émergente comme relation au texte imprimé et au livre. Statut : inférence pédagogique marquée comme telle, ancrée dans Nan et Tian (2025), Parpucu et Ezmeci (2023) et NAEYC (2022) comme construit de shared book reading et de print. Cet article ne fait pas de l’oralité l’objet central : il la nomme pour interdire l’équivalence. Un chatbot dialogique qui élève le vocabulaire ou la compréhension (Yuan et al., 2025 ; Cheng et al., 2024 ; Zhang et al., 2026) peut toucher le langage ; il ne signe pas pour autant la print awareness ni le jeu d’écriture. Confondre « le score linguistique s’est amélioré avec le chatbot » avec « il y a littératie émergente » est l’erreur de catégorie que le marché exploite.

La deuxième frontière est l’alphabétisation à l’IA pour les élèves. Savoir utiliser des modèles, rédiger des prompts ou « parler à un agent » est un autre construit — compétence numérique ou AI literacy scolaire — ; ce n’est pas la littératie émergente de 3–6 ans. Inférence : enseigner à un enfant à « demander au chatbot » n’est pas cultiver la conscience de l’imprimé. La troisième frontière est la numératie. Compter des pages ou désigner des nombres dans un album peut se chevaucher empiriquement ; cela ne convertit pas la littératie en évaluation de quantité. Cet article ne recycle pas celui de numératie : il l’utilise seulement comme limite. La quatrième frontière est la documentation pédagogique. Enregistrer des lectures ou photographier le coin ne constitue pas, à elle seule, la pratique de littératie. La cinquième frontière est l’éducation musicale. Chanson et livre peuvent coexister dans les routines ; ils ne se réduisent pas mutuellement. Chen (2024), Su et Yang (2022), Ljungcrantz (2026) et Nikolopoulou (2025) cartographient l’IA en ECE ; Miao et Holmes (2023) fixent des limites pour l’IA générative. Inférence : le seul usage de l’IA cohérent avec 3–6 ans demeure du côté de l’adulte qui organise lecture partagée, print awareness et coin — comme soutien à la préparation de répertoire d’albums ou à un feedback professionnel différé —, soumis à validation pédagogique. Il n’entre pas comme chatbot autonome PEER/CROWD, générateur qui remplace l’album ni scorer qui déclare lettres/compréhension accomplies.

Cho et Yim (2024) renforcent la frontière du générateur : sans différences significatives entre conte traditionnel et IA sur le vocabulaire (N = 15 ; 3–6). Inférence : la personnalisation par prompt n’autorise pas à déclarer la littératie émergente. Xiao et al. (2025), avec transfert 5–8, montrent que l’engagement affectif parent-led ne se réduit pas au score de compréhension AI-led. Inférence : la littératie émergente inclut le lien affectif du livre partagé ; elle ne s’épuise pas dans un e-book avec agent.

7. Cadre inférentiel : quatre épreuves pour affirmer qu’il y a littératie émergente, non un artefact

Le cadre qui suit est une inférence pédagogique de cet article, ancrée dans les cas et les instruments vérifiés. Ce n’est pas une nouvelle norme internationale. Il distingue quatre épreuves. Si un jardin d’enfants, préscolaire, CENDI ou école maternelle ne les passe pas, il ne peut pas déclarer qu’un chatbot de lecture dialogique qui pose les questions PEER/CROWD, un générateur de contes personnalisés à partir d’un prompt ou une application qui marque « correct/incorrect » le nommage des lettres / le décodage / la compréhension d’un e-book constituent la littératie émergente.

7.1. Épreuve de la pratique située de lecture partagée, print awareness et jeu d’écrire, non du score du chatbot. Nan et Tian (2025), Parpucu et Ezmeci (2023) et Dong et al. (2024) définissent le métier comme pratique médiatisée autour du livre. Yuan et al. (2025) et Cheng et al. (2024) estiment habileté linguistique ou compréhension sous chatbot. Inférence : l’évidence de littératie émergente se vérifie dans le fait que l’enfant a pratiqué lecture partagée, conscience de l’imprimé et jeu d’écriture en contexte. Si « l’évidence » du centre est un tableau de bord de tours corrects ou un « correct/incorrect » de lettres, le centre a fait du scoring, non de la littératie émergente.

7.2. Épreuve de l’album, du coin livres et de la référenciation de l’imprimé, non du générateur de contes. NAEYC (2022) situe des environnements riches en print et la lecture partagée. Miao et Holmes (2023) exigent la validation pédagogique de l’IA générative. Cho et Yim (2024) montrent que contes IA et traditionnels peuvent améliorer le vocabulaire à égalité sans différences significatives. Inférence : produire un conte par prompt ne démontre pas qu’il y a eu lecture partagée médiatisée ni print awareness réitérée. Un PDF peut narrer ; il ne signe pas la pratique.

7.3. Épreuve de la médiation adulte et de l’observation pédagogique de la littératie, non de l’e-book à agent autonome. OECD (2021, 2023) exigent des interactions significatives et une numérisation subordonnée. Xiao et al. (2025) contrastent AI-led (compréhension) et parent-led (engagement affectif) ; Zhang et al. (2026) rapportent vocabulaire et engagement dans l’AI-DR domestique. Inférence : « compréhension élevée » ou « engagement cognitif » peuvent élever un seuil sans élever la qualité de la médiation dans le coin. L’observation pédagogique lit la référenciation de l’imprimé et le jeu d’écrire ; le tableau de bord compte une étiquette.

7.4. Épreuve de la distinction de catégorie et du jugement professionnel, non du catalogue de produit. Littératie émergente ≠ oralité/narration, alphabétisation à l’IA, numératie, documentation ni musique. Diprossimo et Cain (2025) empêchent de confondre support numérique/imprimé avec le construit de médiation. UNESCO (2021), Miao et Holmes (2023), la Commission européenne (2022), le Département de l’Éducation des États-Unis (2023), NAEYC (2022) et OECD (2021, 2023) exigent supervision humaine, validation pédagogique et de ne pas remplacer le jugement professionnel. Inférence : un centre ne peut pas traiter l’enfant comme répondant de chatbot ni comme consommateur de conte généré. La littératie émergente ne s’accomplit pas en notant mieux les réponses à l’agent. Elle s’accomplit en pratiquant la lecture partagée d’albums, la conscience de l’imprimé, la référenciation de l’imprimé et le jeu symbolique d’écriture avec des adultes qui médiatisent dans le coin livres.

Le cadre admet le numérique lorsqu’il se subordonne à la préparation enseignante de répertoire d’albums et à une observation professionnelle validée (Diprossimo et Cain, 2025, comme lecture partagée numérique subordonnée à la médiation ; Xiao et al., 2025, et Zhang et al., 2026, comme AI-DR subordonné, non comme littératie déclarée). Il rejette de déclarer la littératie émergente par chatbot autonome PEER/CROWD, conte par prompt ou scoring de lettres/compréhension (Yuan et al., 2025 ; Cheng et al., 2024 ; Cho et Yim, 2024 ; Miao et Holmes, 2023).

Les quatre épreuves se lisent ensemble. Passer seulement la première — il y a eu lecture partagée — sans médiation ni distinction de catégorie ne suffit pas. Passer seulement la quatrième — le centre distingue les construits — sans pratique située non plus.

8. Discussion

Trois tensions organisent la discussion. La première est entre exhiber un artefact de mesure ou de génération de lecture et exercer la littératie émergente. C’est un constat que les chatbots SBR différencient les effets selon le style instructional et le profil lecteur (Yuan et al., 2025) ; que le chatbot dialogique élève la compréhension surtout chez les kindergarteners ayant une plus grande habileté linguistique (Cheng et al., 2024) ; que AI-led peut surpasser en compréhension tandis que parent-led soutient l’engagement affectif (Xiao et al., 2025 ; transfert 5–8) ; que l’AI-DR domestique améliore le vocabulaire expressif bilingue (Zhang et al., 2026) ; et que contes IA et traditionnels améliorent le vocabulaire sans différences significatives (Cho et Yim, 2024 ; N = 15 ; 3–6). C’est un cadre que la littératie émergente de 3–6 se joue dans la lecture partagée, la print awareness et la médiation (Dong et al., 2024 ; Nan et Tian, 2025 ; Parpucu et Ezmeci, 2023 ; Diprossimo et Cain, 2025 ; NAEYC, 2022). Ce n’est pas un constat que chatbot, générateur ou application de scoring produisent le métier qu’exige le coin. Les trois artefacts mesurent, génèrent ou étiquettent ce que l’ingénierie sait livrer et déclarent ce que seule la pratique médiatisée autoriserait.

La deuxième est entre assessment automatisé de compréhension/lettres et pédagogie quotidienne du livre. Yuan et al. (2025) et Cheng et al. (2024) objectivent l’habileté linguistique ou la compréhension via chatbot ; les applications de nommage de lettres objectivent des items isolés. Inférence : insister sur le fait que le jardin « a déjà de la littératie émergente » parce que le modèle classe des réponses correctes est une pédagogie inversée. On prend un proxy évaluatif et on le fait valoir pour pratique de lecture partagée, conscience de l’imprimé et jeu d’écrire. L’enfant devient répondant ; l’adulte, superviseur du classifieur.

La troisième est entre conte généré et métier intégral de littératie. Miao et Holmes (2023) fixent des limites d’IA générative ; Nikolopoulou (2025) équilibre promesses et défis centrés sur l’enfant ; Cho et Yim (2024) montrent une équivalence lexicale sans supériorité pédagogique du conte IA. Inférence : fragmenter la littératie émergente en un PDF produit par prompt et la vendre comme « littératie avec IA » confond produit textuel et pratique située. Le seul usage de l’IA cohérent avec 3–6 ans demeure du côté de l’adulte qui organise le coin et observe la relation à l’imprimé, soumis à UNESCO, Commission européenne et Département de l’Éducation des États-Unis. Un chatbot autonome ou un générateur parce que le système a besoin d’un produit ne l’est pas.

Inférence pédagogique supplémentaire, marquée comme telle : la série d’artefacts — chatbot PEER/CROWD, générateur de contes et application de scoring de lettres/compréhension — partage une même économie de visibilité. Chacun produit un output lisible pour la coordination : un journal de tours, un conte, un nombre de réussites. OECD (2021) et NAEYC (2022) exigent, en revanche, que le développement de la littératie émergente se vérifie dans la vie quotidienne de la classe. Chen (2024), Su et Yang (2022), Ljungcrantz (2026) et Nikolopoulou (2025) montrent la croissance du champ de l’IA en éducation de la petite enfance ; cette croissance n’autorise pas l’équivalence. Miao et Holmes (2023), UNESCO (2021), la Commission européenne (2022) et le Département de l’Éducation des États-Unis (2023) s’accordent à subordonner l’IA au jugement professionnel.

Une lecture croisée des cas renforce la thèse restrictive sans inventer d’effets que les sources ne rapportent pas. Yuan et al. (2025) et Cheng et al. (2024) démontrent qu’on peut élever un score avec un chatbot ; ils ne démontrent pas print awareness ni jeu d’écriture. Zhang et al. (2026) démontrent vocabulaire à la maison avec AI-DR ; ils n’autorisent pas une littératie institutionnelle par chatbot. Xiao et al. (2025) démontrent que le lien affectif parent-led ne se réduit pas au score AI-led. Cho et Yim (2024) démontrent que générer un conte ne surpasse pas le traditionnel dans leur échantillon. Dong et al. (2024), Nan et Tian (2025), Parpucu et Ezmeci (2023) et Diprossimo et Cain (2025) ancrent le métier dans la lecture partagée médiatisée. La discussion ne nie pas qu’un chatbot puisse améliorer un score : elle nie que ce score soit le construit. Si le centre exhibe un journal PEER/CROWD, un album par prompt ou un tableau de bord de lettres, il a documenté un artefact ; s’il décrit avec observation qui a lu avec qui, ce qui a été désigné de l’imprimé et quel jeu d’écriture a eu lieu, il peut commencer à parler de littératie émergente (UNESCO, 2021 ; Miao et Holmes, 2023 ; European Commission, 2022 ; U.S. Department of Education, 2023).

9. Limites

Cette revue est narrative. Elle n’applique pas PRISMA ni n’estime d’effets combinés primaires. Yuan et al. (2025) valident chatbot SBR et styles instructional (N = 144 + 142), non une pédagogie quotidienne de print awareness en CENDI. Cheng et al. (2024) valident chatbot dialogique et compréhension (N = 148), non un essai de coin livres médiatisé versus scoring autonome. Xiao et al. (2025) sont un RCT N = 67 avec échantillon 5–8 ans : transfert marqué ; ils n’équivalent pas à la bande exclusive 3–6. Zhang et al. (2026) sont quasi-expérimentaux N = 108 à la maison : vocabulaire et engagement, non déclaration institutionnelle de littératie émergente. Cho et Yim (2024) sont N = 15 avec 8 séances : échantillon petit, sans différences significatives entre groupes. Dong et al. (2024) examinent éléments dialogiques et langage, non l’IA comme variable primaire de littératie. Nan et Tian (2025) et Parpucu et Ezmeci (2023) sont synthèses/méta-analyses de shared book reading, non de chatbots. Diprossimo et Cain (2025) contrastent lecture partagée print/digital : médiation, non scorer de lettres. Chen (2024), Su et Yang (2022), Ljungcrantz (2026) et Nikolopoulou (2025) cartographient l’IA en ECE, non la littératie émergente comme variable primaire. NAEYC, UNESCO et OECD sont de cadre. Aucun essai latino-américain d’IA n’a été localisé qui compare lecture partagée médiatisée par adulte face à un chatbot autonome PEER/CROWD ou une application de scoring de lettres en CENDI. Les inférences de la section 7 sont des hypothèses de catégorie pédagogique, non une évidence d’implémentation.

10. Conclusions

Un chatbot de lecture dialogique qui pose les questions PEER/CROWD, un générateur de contes personnalisés à partir d’un prompt ou une application qui marque « correct/incorrect » le nommage des lettres, le décodage ou la compréhension d’un e-book ne constituent pas la littératie émergente dans un centre d’éducation de la petite enfance. L’évidence vérifiée n’autorise pas cette déclaration. Yuan et al. (2025) montrent des effets de style instructional dans le chatbot SBR (N = 144 typiques + 142 poor readers) — habileté linguistique, non métier de print awareness —. Cheng et al. (2024) montrent une amélioration de compréhension concentrée chez les kindergarteners à plus grande habileté linguistique (N = 148) — chatbot ≠ lecture partagée adulte —. Xiao et al. (2025) contrastent AI-led et parent-led en e-book (N = 67 ; 5–8 ; transfert) — compréhension versus engagement affectif —. Zhang et al. (2026) améliorent le vocabulaire expressif bilingue avec AI-DR à la maison (N = 108) — non littératie institutionnelle par chatbot —. Cho et Yim (2024) trouvent des gains lexicaux équivalents entre conte traditionnel et IA (N = 15 ; 3–6 ; sans différences significatives) — générer un conte ≠ littératie émergente —. En revanche, lorsqu’il y a littératie émergente en petite enfance, il y a pratique située : éléments dialogiques humains (Dong et al., 2024) ; défis et facilitateurs de lecture partagée (Nan et Tian, 2025) ; shared book reading associé à la conscience phonologique (Parpucu et Ezmeci, 2023) ; médiation au-dessus du support papier/écran (Diprossimo et Cain, 2025) ; environnements riches en print et pratique appropriée au développement (NAEYC, 2022 ; OECD, 2021, 2023). La littératie émergente se distingue de l’oralité/narration, de l’alphabétisation à l’IA, de la numératie, de la documentation pédagogique et de la musique. Les guides en vigueur exigent supervision humaine, validation pédagogique et de ne pas remplacer le jugement professionnel (UNESCO, 2021 ; Miao et Holmes, 2023 ; European Commission, 2022 ; U.S. Department of Education, 2023 ; Chen, 2024 ; Su et Yang, 2022 ; Ljungcrantz, 2026 ; Nikolopoulou, 2025).

Là où les sources ne mesurent pas un jardin, cet article ne l’affirme pas. Là où elles mesurent chatbot dialogique, conte généré ou e-book avec agent, il ne les traduit pas en littératie émergente pédagogique. Accompagner filles et garçons de trois à six ans en littératie, c’est exercer la pratique de lecture partagée d’albums, conscience de l’imprimé, référenciation de l’imprimé, jeu symbolique d’écriture et médiation adulte dans le coin livres. Le reste est score de réponses au chatbot, conte par prompt et classification algorithmique de lettres ou de compréhension. Ce n’est pas de la littératie émergente en éducation de la petite enfance, et cela ne doit pas se présenter comme ce qu’elle n’est pas.

Laboratoire éditorial de NEXTECH.IA / Ingeniero Mitre.

Références

  1. Chen, J. J. (2024). A scoping study on AI affordances in early childhood education: Mapping the global landscape, identifying research gaps, and charting future research directions. Journal of Artificial Intelligence Research, 81, 701–740. https://doi.org/10.1613/jair.1.16882
  2. Cheng, X., Yin, L., Lin, C., Shi, Z., Zheng, H., Zhu, L., Liu, X., y Chen, K. (2024). Chatbot dialogic reading boosts comprehension for Chinese kindergarteners with higher language skills. Journal of Experimental Child Psychology, 240, 105842. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2023.105842
  3. Cho, J., y Yim, D. (2024). The impact of personalized book reading activities using AI-generated stories on vocabulary acquisition in preschool children. Communication Sciences & Disorders, 29(4), 686–702. https://doi.org/10.12963/csd.240041
  4. Diprossimo, L., y Cain, K. (2025). Individual differences in word learning from print and digital shared book reading. Journal of Experimental Child Psychology, 260, 106345. https://doi.org/10.1016/j.jecp.2025.106345
  5. Dong, Y., Chow, B. W.-Y., Mo, J., Miao, X., y Zheng, H. (2024). Effects of dialogic reading elements on children’s language development. Journal of Research in Reading, 47(2), 181–200. https://doi.org/10.1111/1467-9817.12447
  6. European Commission. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence (AI) and data in teaching and learning for educators. Publications Office of the European Union. https://doi.org/10.2766/153756
  7. Ljungcrantz, L. (2026). The interaction of AI and early childhood education. A state-of-the-art review 2020–2024. Early Childhood Education Journal, 54, 3565–3581. https://doi.org/10.1007/s10643-025-02079-3
  8. Miao, F., y Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://doi.org/10.54675/EWZM9535
  9. NAEYC. (2022). Developmentally appropriate practice in early childhood programs serving children from birth through age 8 (4.ª ed.). NAEYC. https://www.naeyc.org/resources/pubs/books/dap-fourth-edition
  10. Nan, J., y Tian, Y. (2025). Parent–child shared book reading challenges and facilitators: A systematic review and meta synthesis. Frontiers in Psychology, 16, 1635956. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1635956
  11. Nikolopoulou, K. (2025). Child-centered integration of generative AI in early learning: Balancing promises and challenges. AI, Brain and Child. https://doi.org/10.1007/s44436-025-00023-1
  12. OECD. (2021). Starting Strong VI: Supporting meaningful interactions in early childhood education and care. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/f47a06ae-en
  13. OECD. (2023). Empowering young children in the digital age (Starting Strong). OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/50967622-en
  14. Parpucu, N., y Ezmeci, F. (2023). The impact of shared book reading on children’s phonological awareness skills: A meta-analysis. Reading & Writing Quarterly, 40(4), 377–395. https://doi.org/10.1080/10573569.2023.2245383
  15. Su, J., y Yang, W. (2022). Artificial intelligence in early childhood education: A scoping review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100049. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100049
  16. UNESCO. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137
  17. U.S. Department of Education, Office of Educational Technology. (2023). Artificial intelligence and the future of teaching and learning: Insights and recommendations. U.S. Department of Education. https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents/ai-report/ai-report.pdf
  18. Xiao, F., Zou, E. W., Lin, J., Li, Z., y Yang, D. (2025). Parent-led vs. AI-guided dialogic reading: Evidence from a randomized controlled trial in children’s e-book context. British Journal of Educational Technology, 56(5), 1784–1813. https://doi.org/10.1111/bjet.13615
  19. Yuan, C., Dong, Y., Jin, R., Mo, J., y Zheng, H. (2025). Shared book reading with AI chatbots: Comparison of the effects of instructional style on children’s language abilities between typical and poor readers. Language and Education, 40(1), 278–299. https://doi.org/10.1080/09500782.2025.2501081
  20. Zhang, D., Albashtawi, A. H., y Mahfoodh, O. H. A. (2026). AI-assisted dialogic reading at home: Enhancing bilingual expressive vocabulary and engagement among Chinese pre-schoolers. Early Child Development and Care, 196(5-6), 424–445. https://doi.org/10.1080/03004430.2026.2667895