Quel avenir pour l’IA à l’Université ?
Alors que la rentrée universitaire et scolaire approche, ChatGPT et les outils d’IA générative bouleversent les bancs des universités. Les enseignants, souvent démunis, alertent sur une explosion des cas de triche et une perte de repères dans les examens. Face à cette situation, le Ministère de l’Éducation nationale et de l’Enseignement supérieur a confié en décembre 2024 une mission stratégique à François Taddei, président du Learning Planet Institute, et à Frédéric Pascal, directeur de l’Institut DataIA (Université Paris-Saclay).
Leur rapport, présenté en juillet 2025, met en garde : sans action collective, l’IA risque de creuser les inégalités et de fragiliser la crédibilité des diplômes.
La triche n’est que la partie visible de l’iceberg.
Le rapport avance six leviers concrets pour transformer ce défi en opportunité :
- Former massivement étudiants et enseignants à et avec l’IA ;
- Mutualiser les ressources pour limiter les inégalités ;
- Encourager recherche-action et expérimentation ;
- Développer une infrastructure souveraine et interopérable ;
- Transformer les établissements en moteurs d’inclusion et d’innovation ;
- Créer un Institut national « IA, éducation et société ».
Triche, inégalités, créativité : quel avenir pour l’IA à l’université ? https://www.educavox.fr/accueil/des-breves/triche-inegalites-creativite-quel-avenir-pour-l-ia-a-l-universite
L’intelligence artificielle à l’Université Laval : pratiques et enjeux en recherche
Dans la suite des actions conduites pour brosser le portrait des utilisations des systèmes d’intelligence artificielle dans différents secteurs de l’enseignement et de la recherche à l’Université Laval, il a été confié à l’Obvia un mandat pour une consultation exploratoire visant à comprendre les grandes tendances liées à l’utilisation actuelle d’outils d'IA en recherche à l’Université Laval.
Les propos collectés lors des groupes de discussion ont permis d’identifier les principales utilisations des outils d’IA en contexte de recherche, en rappelant les motivations, les risques et les enjeux perçus.
Un accord se dégage sur le fait que ces outils sont là pour durer et requièrent le développement de compétences spécifiques pour un usage éthique et responsable, contenu dans un cadre qui veille au maintien de l’intégrité scientifique tout en autorisant l’exploration de pratiques nouvelles.
De l’avis de plusieurs participant·e·s, la présence des outils d’intelligence artificielle modifie le milieu de travail, diversifie les possibilités d’exercer les différentes tâches.
Un questionnement a émergé sur l’évolution des métiers dans le domaine de la recherche. Les métiers sont définis par un corpus de tâches, d’activités qui sont socialement et institutionnellement définies (par exemple dans les conventions). Cependant, la mobilisation des outils d’IA peut conduire (ou conduit déjà) à repenser la définition et l’importance de ces tâches, l’évolution des référentiels métiers, des compétences et le développement de métacompétences spécifiques.
Obvia : Regards croisés sur l’intelligence artificielle à l’Université Laval : pratiques et enjeux en recherche : https://www.educavox.fr/innovation/recherche/obvia-regards-croises-sur-l-intelligence-artificielle-a-l-universite-laval-pratiques-et-enjeux-en-recherche
Université de Montpellier : Intelligence Artificielle et évaluation pédagogique par Fatma Alilate, reportage
L’Université de Montpellier a organisé un colloque le 26 juin 2025 sur l’Intelligence Artificielle (IA) et ses impacts sur l’évaluation, les compétences et les évolutions des pratiques pédagogiques. Un partenariat a été noué pour le développement d’applications IA dont certaines vont grandement faciliter le travail des professeurs.
Le premier intervenant Christophe Batier - ingénieur spécialiste du numérique et chargé de veille IA à l’Université Claude Bernard Lyon 1 - a rappelé le contexte, les défis et enjeux. L’IA inquiète, car le procédé s’appuie sur des serveurs et contenus existants, son succès est fulgurant. L’université a pour rôle de favoriser la pensée critique, et les étudiants ont à développer des compétences individuelles, or l’IA modifie les méthodes d’apprentissage, la posture même de l’apprenant.
Cet outil statistique fonctionne en tokens (jetons) - unités de données traitées par les modèles d'IA pour la prédiction, la génération -, chaque token nécessite des milliers d’opérations et génère d’importantes dépenses énergétiques.
Une étude indique que tous les étudiants de Master 1 STAPS ont un compte ChatGTP, et 30 % d’entre eux payent pour obtenir des analyses et des réponses. L’IA n’est plus cantonnée à un moteur de recherche mais est sollicitée pour récupérer des synthèses. « Un vrai risque de dévolution totale », précise Christophe Batier, car l’IA fait décroitre l’agentivité.
Les universitaires n’ont pas systématiquement recours à l’IA mais les pratiques évoluent.
Les utilisateurs de l’IA génèrent des contenus, font des capsules vidéo, créent des assistants virtuels images et sons.
Nejma Beklhdim, co-fondatrice de la EdTech Nolej spécialisée dans l’IA sur l’éducation, a présenté des exemples concrets – le stand de cette application a eu énormément de succès. Selon cette intervenante, Nolej préserve la fonction d’agentivité : « Il faut garder l’humain dans la boucle, et que l’expert puisse interagir avec l’IA. » Les enseignants disposent d’un Espace inaccessible aux étudiants. Le contenu appartient au concepteur du cours et reste modifiable, sujet à de nouvelles activités pédagogiques. Le conférencier choisit des variables (l’historique, le parcours, des exemples…), des niveaux de difficulté.
Une quinzaine d’activités sont générées : un cours, un quizz, des vrais faux, un plan pour le contenu choisi, un PowerPoint, les points clés, un script ou des notes, un glossaire, un résumé avec points clés… Le cours peut être imprimé en classe, diffusé notamment par le partage d’un lien web, d’un QR Code.
Fatma Alilate : https://www.educavox.fr/accueil/reportages/universite-de-montpellier-intelligence-artificielle-et-evaluation-pedagogique
L’IA générative… un nouveau coach pour les étudiants par Jean-Charles Cailliez :
Comment l’IA peut aider les étudiants à réussir leur concours ? Par exemple, celui de la première année de médecine pour lequel mes étudiants s’emploient à travailler bien plus que dans d’autres filières. Cette épreuve reste l’une des plus exigeante du système universitaire français, aussi les étudiants dont seulement 20 à 30% la réussiront, essayaient de mettre tous les avantages de leur côté pour décrocher le saint Graal. Mémorisation massive, charge de travail intense, gestion du stress, esprit de synthèse… autant de compétences à mobiliser dans un temps limité et face à une concurrence des plus sévères. De quoi parfois les décourager !
Mais aujourd’hui, une nouvelle alliée, pour ne pas dire un véritable coach, s’invite dans leurs stratégies de préparation : l’intelligence artificielle générative (IAG). De plus en plus d’étudiants utilisent ChatGPT, Notion AI, Copilot ou des plugins intelligents d’Anki pour renforcer leur apprentissage et mieux les aider dans la préparation du concours. Pour les enseignants, ces outils peuvent paraître flous ou anecdotiques. Pourtant, intégrés avec discernement, ils ouvrent de vraies pistes pédagogiques.
Parmi les exercices d’entrainement proposés par ce nouveau coach « artificiellement intelligent », on notera une très grande diversité de services comme :
1. Simplifier des notions complexes du cours : un premier usage très fréquent est la reformulation des cours ou de parties de cours. L’étudiant interroge l’IAG pour transformer un contenu qu’ils trouvent ardu en explication claire. Ils peuvent « prompter » de la manière suivante : « Explique-moi le cycle de Krebs comme si j’étais au lycée ». Le résultat attendu est une version pédagogique, adaptée à leur niveau de compréhension, qui peut leur servir de tremplin vers la version experte, celle donnée par l’enseignant.
2. Transformer une captatio audio en fiche de lecture : Aujourd’hui, il est devenu très simple de passer d’un enregistrement audio à une fiche de lecture synthétique, grâce à l’IAG. Que ce soit pour un cours, une réunion, un entretien ou une conférence, de nombreux outils automatisent ce processus en deux étapes : transcription du contenu audio, puis génération d’un résumé structuré. Certains outils proposent une expérience complète, de la captation à la synthèse, sans avoir besoin de passer par plusieurs logiciels (Fireflies.ai, Otter.ai, Tactiq ou Scrib). Ces IAG sont capables de transformer automatiquement des audios pris en cours en documents synthétiques de qualité. Une manière efficace de gagner du temps pour les étudiants.
3. Générer des QCM à la demande pour s’entrainer : Les IAG comme ChatGPT peuvent produire à la demande des QCM ciblés sur un thème précis, avec des corrections commentées. Par exemple : « Rédige moi 5 QCM sur les liaisons chimiques, avec 4 propositions et des explications pour les bonnes réponses ». Ce type de contenu permet un entraînement actif, immédiat et personnalisé. Mes étudiants par exemple demandent à l’IAG de transformer mes propres QCM ou d’en rédiger de nouveaux en gardant mon style rédactionnel.
4. Organiser intelligemment les révisions : L’IAG peut aider à structurer un planning de révision cohérent en fonction des priorités de l’étudiant et adapté à son rythme biologique. Un simple prompt suffit comme : « Propose-moi un planning sur 4 semaines, avec 6 heures par jour, en insistant sur la chimie et la biophysique et tiens compte du fait que je suis plus productif le matin que l’après-midi ». Cela peut être couplé avec des rappels espacés via Anki ou Notion.
5. Favoriser la mémorisation active : Les étudiants utilisent Anki avec des plugins IA pour générer automatiquement des cartes mémoire à partir de leurs fiches de cours. Par exemple, un texte collé dans l’outil produit des questions-réponses, prêtes à intégrer une session de révision.
6. Comprendre des schémas ou des visuels anatomiques : L’IAG visuelle comme Copilot ou ChatGPT Vision permet d’analyser une image anatomique ou un schéma. L’étudiant peut soumettre une photo d’IRM par exemple ou une coupe anatomique et demander à l’IAG une description ou un rappel des structures.
7. Gérer le stress et l’anxiété : Des IAG conversationnelles comme Woebot ou des exercices guidés proposés par ChatGPT (respiration, visualisation, routine de concentration) aident les étudiants à mieux se préparer émotionnellement aux épreuves.
Jean-Charles Cailliez : L’IA générative… un nouveau coach pour les étudiants :
OBVIA : Aligner l’intelligence artificielle avec les objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies.
En 2015, la communauté internationale adoptait les 17 Objectifs de développement durable (ODD) de l’ONU, un cadre universel visant à atteindre d’ici 2030 un équilibre entre trois éléments essentiels au bien-être des personnes et des sociétés à savoir l’économie, l’inclusion sociale et la protection de l’environnement. Parallèlement, les développements de l’intelligence artificielle (IA) se sont accélérés à l’échelle mondiale, révélant des opportunités, mais aussi de fortes disparités entre le nord et le sud global.
Cette nouvelle réalité soulève une problématique majeure sur la manière dont il faut s’assurer que le développement de l’IA contribue au bien commun et s’inscrive dans une logique durable.
Réalisé par Marie Zumstein, Catherine Regis et Karine Gentelet, ce document propose la possibilité d’appliquer le cadre universel des ODD à l’IA. Une façon de pallier l’absence d’indicateurs globaux, de guider son évolution et de garantir que l’IA demeure centrée sur les besoins et les valeurs des personnes et des sociétés.
Ce document explore donc la possibilité de lui appliquer le cadre universel des ODD afin de pallier cette absence d’indicateurs et ainsi, d’assurer un développement d’IA centré sur les besoins et les valeurs des personnes et des sociétés.
Ninon-Louise LePage : Dans une société profondément technologique, réancrer notre dimension biologique.
Nous tous — et particulièrement les jeunes, qui grandissent dans une société profondément technologique — devons-nous efforcer de réancrer notre dimension biologique.
La technologie avance à un rythme vertigineux. Cette croissance exponentielle, si elle n’est pas rééquilibrée, risque de provoquer de profonds désordres. La tension est déjà palpable. Le transhumanisme, par exemple, propose d’augmenter le corps grâce à la technologie. Si cette perspective peut sembler séduisante, elle nous éloigne pourtant d’une sagesse essentielle : celle du corps, de ses limites, de ses rythmes. Écouter, respecter, vieillir. L’automatisation, qui remplace peu à peu le travail humain, menace de déshumaniser nos vies : perte de sens, isolement, dépendance croissante aux machines.
La vie biologique, elle, avance lentement, patiemment, selon ses propres lois. Si la technologie écrase ou ignore ces lois — celles du corps, de la nature, des relations humaines — nous courons trois grands périls :
- Un effondrement écologique ;
- Une déconnexion de notre propre humanité ;
- Une société ultra-performante, mais invivable.
Pour qu'une cohabitation respectueuse soit possible, l’enjeu n’est pas d’éliminer la technologie, mais de la replacer au service de la vie. Cela implique :
- Imaginer des technologies durables, réparables et sobres ;
- Créer des environnements en harmonie avec les rythmes du vivant ;
- Préserver la qualité des relations humaines, au-delà de la quête de performance.
La technologie est un outil extraordinaire — à condition de ne pas devenir un maître. La vie biologique est lente, fragile, précieuse, mais aussi profondément riche, subtile, adaptative. Le grand défi est de tisser une alliance entre ces deux intelligences : celle des machines et celle de la nature. Non pour les opposer, mais pour qu’elles se nourrissent mutuellement. S’inspirer du vivant pour innover — bio-inspiration, biomimétisme, biosagesse —c’est ouvrir un chemin vers un monde à la fois durable, habitable… et profondément humain.
L’étude intelligente des autres êtres vivants avec lesquels nous partageons notre vaisseau spatial : la Terre peut nous guider pour le développement de technologies conviviales, mises au service de la vie.
Et si … voyage en mots pour l’été : https://www.educavox.fr/accueil/debats/et-si-voyage-en-mots-pour-l-ete
Yoshua Bengio et l’impact social de l’intelligence artificielle
Reconnu mondialement comme l’un des plus grands experts en intelligence artificielle, Yoshua Bengio est surtout connu pour ses travaux précurseurs en apprentissage profond, qui lui ont valu, avec Geoff Hinton et Yann LeCun, le Prix A.M. Turing 2018, considéré comme le « prix Nobel de l’informatique », et fait de lui le plus cité au monde en informatique et aussi avec le plus haut indice h.
Il est professeur titulaire à l’Université de Montréal, fondateur et conseiller scientifique de Mila – Institut québécois d’IA, et codirige le programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique de CIFAR en tant que Senior Fellow. Il est également conseiller spécial et directeur scientifique fondateur d’IVADO.
En 2019, il s’est vu décerner le prestigieux prix Killam et en 2022, il s’est classé au premier rang des informaticiens les plus cités au monde. Il est Fellow de la Royal Society de Londres et de la Société Royale du Canada, Chevalier de la Légion d’honneur en France, Officier de l’Ordre du Canada, membre du Conseil scientifique consultatif de l’ONU pour les percées de la science et de la technologie depuis 2023 et titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR. Yoshua Bengio a été nommé en 2024 par le magazine TIME parmi les 100 personnes les plus influentes au monde.
Il a activement contribué à l’élaboration de la Déclaration de Montréal pour le développement responsable de l’intelligence artificielle et dirige le rapport scientifique international sur la sécurité de l’intelligence artificielle avancée.
Yoshua Bengio est préoccupé depuis plusieurs années de l’impact social de l’intelligence artificielle, ce sont toutefois les performances des récents modèle d’IA qui l’on incité à faire de l’encadrement des développements de l’IA l’œuvre du restant de sa vie.
Comment l’IA-chercheur raisonne pour découvrir, tandis que l’IA agentique agit pour atteindre un objectif. L’une explore des idées, l’autre exécute des actions, sans contrôle humain. En première partie, les textes sont principalement des extraits du site de Yoshua Bengio où il présente LoiZéro
Yoshua Bengio présente LoiZéro. Par Ninon-Louise LePage : https://www.educavox.fr/innovation/technologie/yoshua-bengio-presente-loizero-1
Conclusion...
L’intelligence artificielle générative transforme en profondeur les pratiques universitaires, de l’enseignement à la recherche, en passant par l’évaluation et l’accompagnement des étudiants. Loin d’être un simple outil, elle devient un véritable levier de transformation pédagogique, scientifique et institutionnelle. Mais cette révolution technologique ne doit pas faire oublier notre ancrage biologique et social. Comme le rappelle Ninon-Louise LePage, il est urgent de réconcilier innovation et sagesse du vivant, performance et humanité.
Derrière les promesses de performance se cachent des risques majeurs. Déshumanisation, dépendance, fracture numérique, perte de sens. L’avenir de l’IA à l’Université ne se joue donc pas uniquement dans les laboratoires ou les algorithmes, mais dans la capacité collective à en faire un outil au service du bien commun, de la connaissance partagée et du respect des rythmes du vivant. Les initiatives recensées — de Laval à Montpellier, en passant par les réflexions d’OBVIA et les alertes de Yoshua Bengio — montrent que l’IA peut enrichir les savoirs, diversifier les méthodes et renforcer l’inclusion, lorsqu’elle est pensée avec discernement, éthique et responsabilité.
Michelle Laurissergues
Dernière modification le samedi, 30 août 2025
