Source: The Conversation – in French – By Bernard Deschamps, PhD in Environmental Sciences, Université du Québec à Montréal (UQAM)
À l’université, l’intelligence artificielle générative s’est imposée dans le quotidien des étudiants bien plus vite que dans les cursus et les politiques d’évaluation. Entre obsession pour la fraude, retards bureaucratiques et manque de formation des enseignants, c’est moins l’outil que le sens même du diplôme qui se retrouve aujourd’hui remis en question.
Respectivement docteur en sciences de l’environnement à l’Université du Québec à Montréal et doctorante en linguistique et didactique des langues à l’Université Laval, nous avons tous deux entrepris notre doctorat à l’époque où les premiers outils d’intelligence artificielle générative (IAG) faisaient leur apparition timide dans nos unités de recherche. Six ans plus tard, l’IAG est devenue un outil du quotidien pour la grande majorité des étudiants universitaires. Les chiffres sont éloquents.
Selon un rapport de KPMG Canada, 59 % des étudiants canadiens du postsecondaire utilisent désormais des outils d’IAG pour leurs travaux scolaires et 67 % affirment que cela a eu une incidence sur leur rétention des connaissances et leur pensée critique. Au Québec, un sondage récent mené auprès de 11 établissements de la région de Montréal révèle que près de 73 % des étudiants des universités participantes y ont recours. Cette perception contraste avec celle des enseignants qui ont tendance à minimiser l’exploitation concrète qu’en font les étudiants.
Nous souhaitons orienter la réflexion sur deux éléments clés de la discussion actuelle, soient la transformation structurelle des cursus et la formation initiale des enseignants.
À lire aussi :
L’IA au secours des enseignants débordés ? Oui, mais à conditions
Le diplôme à l’épreuve de l’IA
Dans leur essai « Ne faites plus d’étude : apprendre autrement à l’ère de l’IA », le chirurgien et spécialiste en IA français Laurent Alexandre et le professeur français en Sciences de la gestion Olivier Babeau affirment avec justesse que les universités « forment pour un monde déjà disparu ». Ce diagnostic sur le retard institutionnel est éclairant.
Le titre provocateur de l’ouvrage suggère l’abandon du modèle académique classique au profit d’une individualisation de l’enseignement par l’IA. Or, cette vision repose sur un postulat fragile. Elle présuppose chez l’apprenant une autonomie et un jugement critique nécessaires pour piloter l’IA. En réalité, ces deux compétences ne se décrètent pas, elles s’acquièrent et sont par surcroît inégalement réparties. C’est là que réside la vrai valeur ajoutée de l’université.
Nos institutions offrent l’encadrement et l’interaction humaine nécessaires pour transformer l’IA, de simple outil technique, en un véritable levier de développement de compétences. En pariant sur un savoir parfois autodidacte et souvent détaché des institutions, les auteurs négligent cette fonction. Si une minorité d’étudiants peut s’en tirer seule, la majorité risque d’y perdre au change.
En réalité, l’IA ne remplace pas le jugement critique, la contextualisation et l’expertise disciplinaire des enseignants. Elle en exige au contraire une maîtrise encore plus fine pour être utilisée à bon escient. Sandrine Decamps, Docteure belge en sciences de l’éducation et Axelle Zanichelli, Maître belge en sciences de l’éducation, le confirment : loin d’être une institution dépassée, l’université demeure l’espace le mieux placé pour garantir le développement de ce sens critique. Le sens critique est un excellent rempart contre l’appauvrissement de l’effort cognitif et la perte d’autonomie face aux agents conversationnels génératifs.
Le Québec face à l’IA : une impulsion freinée par la bureaucratie
Le Québec a pourtant fait preuve d’une vision proactive dès mai 2023 3 en publiant les recommandations du Conseil supérieur de l’éducation (CSE) et de la Commission de l’éthique en science et en technologie (CEST) pour une utilisation judicieuse de l’IA. Mais si la direction a été tracée tôt, le passage à l’action a été difficile.
Il aura fallu attendre août 2025, soit près de trois ans après l’arrivée de ChatGPT, pour que le ministère de l’Enseignement supérieur publie ses premiers documents de référence et balises de bonnes pratiques. Peu d’universités québécoises avaient réellement agi pour encadrer l’IA avant l’hiver 2024.
À lire aussi :
L’école a un rôle à jouer pour outiller les élèves face à l’omniprésence de l’IA
Au Canada, des universités comme l’Université de British Columbia et l’Université de Waterloo ont également développé des guides institutionnels destinés aux enseignants. Cependant, à l’instar du Québec, ces initiatives semblent davantage centrées sur l’encadrement de l’usage existant que sur la transformation des cursus.
Encadrer ou transformer ?
À ce jour, la réponse institutionnelle s’est surtout concentrée sur la fraude et l’intégrité académique. Pourtant, cette approche néglige une dimension essentielle. Loin de ne voir en l’IA qu’une opportunité de fraude, une partie importante de la communauté étudiante adopte une approche prudente.
Selon Andreanne Sabourin Laflamme, chercheuse en éthique et gouvernance de l’IA et Frédérick Bruneault, chercheur en éthique du numérique et en IA, 70 % des étudiants qui n’utilisent pas l’IA le font précisément pour préserver leur autonomie intellectuelle et leur capacité à réaliser leurs travaux par eux-mêmes. Les données nuancent ainsi le discours ambiant sur la « paresse cognitive ».
Déjà des milliers d’abonnés à l’infolettre de La Conversation. Et vous ? Abonnez-vous gratuitement à notre infolettre pour mieux comprendre les grands enjeux contemporains.
Ce n’est pas l’IA qui est le problème, c’est son absence d’intégration pédagogique réfléchie. Hamsa Bastani, docteure états-unienne en ingénierie électrique, l’a démontré expérimentalement : les élèves utilisant l’IA sans garde-fous pédagogiques obtiennent des résultats 17 % inférieurs à leurs pairs une fois l’outil retiré. L’IAG utilisée comme béquille, privilégie la rapidité au détriment d’une compréhension approfondie.
C’est précisément ce que les universités doivent apprendre à encadrer. Si les enseignants ignorent comment intégrer ces outils, comment pourront-ils former leurs étudiants en conséquence ? La question est pédagogique et épistémologique autant que réglementaire.
À lire aussi :
Près de 80 % des travailleurs canadiens utilisent l’IA sans cadre institutionnel
Former ceux qui forment : l’angle mort à prioriser
L’adoption de cadres de référence, à l’image de celui proposé par l’UNESCO, constituerait un levier stratégique pour lancer nos travaux de réforme. L’UNESCO propose notamment de placer la maîtrise humaine au cœur de la technologie pour que l’enseignant garde le plein pouvoir sur les choix pédagogiques, tout en organisant l’apprentissage autour d’un trio dynamique entre l’enseignant, l’outil et l’élève.
En utilisant ces cadres de référence comme fil conducteur, les universités pourront transformer leurs cursus pour que l’évaluation privilégie enfin la synthèse et la réflexion critique plutôt que la restitution passive de la connaissance.
L’heure de choisir une direction
L’université ne peut plus se permettre d’attendre les directives ministérielles alors que l’IA s’est déjà imposée dans le quotidien de près de trois quarts de nos étudiants. Il est nécessaire d’engager une véritable transformation structurelle des cursus et de la formation initiale des enseignants.
Cette transformation se joue dans les comités de programme et les salles de cours, là où se définissent les critères d’évaluation de demain. Délicat, ce travail collectif dépasse la simple adaptation technologique et touche au cœur même de la mission universitaire.
Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d’une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.
– ref. L’IA bouscule l’université bien au-delà de la triche – https://theconversation.com/lia-bouscule-luniversite-bien-au-dela-de-la-triche-284876