Comment encadrer l’IA à l’université sans tricher ?

Imaginez qu’une enseignante d’université prépare un cours de didactique. Elle utilise l’IA (intelligence artificielle) pour trouver des exemples, reformuler une consigne et gagner deux heures sur sa semaine. En salle, ses étudiants lui demandent alors : « Avons-nous le droit de l’utiliser pour le devoir ? » Personne n’a la même réponse.

Dans un autre établissement, une direction veut moderniser les évaluations avec des outils numériques. L’idée paraît séduisante, mais une question bloque tout : quelles données des étudiants seront collectées, stockées ou réutilisées ? Le sujet n’est donc plus seulement d’autoriser ou d’interdire. Il faut encadrer.

C’est quoi, concrètement ?

L’IA générative désigne des outils capables de produire du texte, des plans, des exercices ou des réponses à partir d’une demande écrite. ChatGPT ou Copilot en sont des exemples connus. En pédagogie, ces outils peuvent aider un enseignant à préparer un support, varier les consignes, créer un cas pratique ou proposer des pistes de remédiation. Le mécanisme reste simple côté utilisateur : on pose une demande, l’outil répond, puis l’humain vérifie, adapte et décide. Le point clé est là. Si l’outil remplace l’effort de l’étudiant ou le jugement de l’enseignant, l’évaluation perd son sens. Bien encadrée, l’IA peut rester un assistant utile, sans devenir le pilote du cours.

Cas concret : que faire et que ne pas faire

À Vancouver, l’University of British Columbia (UBC), grande université canadienne, accompagne ses enseignants face à l’arrivée massive de l’IA générative dans les cours, les devoirs et la préparation pédagogique. Le problème est très concret : certains enseignants veulent l’utiliser pour gagner du temps, d’autres craignent que les étudiants rendent des travaux qu’ils ne comprennent pas vraiment.

La tentation serait de tout autoriser, ou de tout interdire. UBC adopte une approche plus prudente : clarifier les attentes, repenser les évaluations et vérifier la confidentialité. L’université indique notamment qu’un outil d’IA ne peut pas être imposé aux étudiants sans analyse préalable de la vie privée ou sans alternative acceptable.

Ce qu’on peut faire

Rédiger une règle d’usage de l’IA pour chaque cours.
Expliquer le lien entre la règle et l’objectif d’apprentissage.
Demander des étapes intermédiaires : plan, brouillon, justification, oral.
Former enseignants et étudiants aux erreurs, aux biais et à la confidentialité.
Analyser les données collectées avant de rendre un outil obligatoire.

Ce qu’il ne faut pas faire

Imposer un outil sans examiner les données personnelles demandées.
Confondre rapidité de production et qualité pédagogique.
Déléguer la notation à une machine sans contrôle humain.
Publier une règle vague, sans exemples par type de devoir.
Supposer que tous les étudiants savent déjà utiliser ces outils correctement.

Les questions à se poser avant d’agir

L’usage de l’IA est-il autorisé, interdit ou encadré dans ce cours précis ?
L’étudiant doit-il déclarer quand il l’a utilisée, et pour quelle partie du travail ?
L’outil demandé collecte-t-il un nom, une adresse, une copie ou des traces d’apprentissage ?
L’évaluation mesure-t-elle encore la compréhension réelle de l’étudiant ?
Une alternative existe-t-elle pour les étudiants qui refusent ou ne peuvent pas utiliser l’outil ?
Les consignes distinguent-elles brainstorming, correction de langue, plan et rédaction complète ?
L’établissement propose-t-il une politique commune, ou chaque enseignant improvise-t-il seul ?

Point de vue UNIVGA

Pour l’École de l’Éducation & Pédagogie, le vrai sujet n’est pas l’effet de mode technologique. C’est la qualité de la formation. Au Gabon comme dans beaucoup de pays d’Afrique francophone, acheter un outil avant de former les enseignants serait une erreur. La scénarisation pédagogique, la construction d’évaluations authentiques et l’accompagnement des étudiants doivent passer avant l’équipement.

La question des données étudiantes mérite aussi une vigilance particulière. Où partent les copies, les noms, les productions écrites et les historiques d’échange ? L’APDPVP (autorité gabonaise chargée de la protection des données personnelles et de la vie privée) rappelle que les traitements de données personnelles peuvent être soumis à déclaration ou autorisation selon les cas. Une université responsable ne peut donc pas demander n’importe quel outil sans examiner ce point.

UNIVGA défend une position simple : l’IA peut soutenir l’enseignant, mais elle ne doit pas réduire l’encadrement humain. Elle peut aider à préparer, varier, simuler, remédier. Elle ne doit pas décider seule de la valeur d’un apprentissage. Pour les futurs ingénieurs pédagogiques, responsables d’établissement et formateurs, la compétence attendue sera de concevoir des règles lisibles, adaptées aux réalités locales : coût de connexion, accès aux outils payants, langues d’enseignement et besoins des apprenants.

Comment encadrer l’IA à l’université sans tricher ?

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Cas concret : que faire et que ne pas faire

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Sources

Centres de données : comment sécuriser la porte d’entrée ?

Cadastre numérique : comment éviter les erreurs foncières ?

L’IA peut-elle fiabiliser les enquêtes d’accident ?

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