Les arguments en faveur de l’IA dans les universités

Les universités doivent depuis longtemps composer avec une contrainte fondamentale : le temps limité du corps professoral. Pour en tirer le meilleur parti, l’enseignement est dispensé en grands groupes au moyen de cours magistraux, de lectures et de travaux communs. Ce modèle permet une instruction à grande échelle, mais réduit l’attention individuelle, pourtant essentielle à un apprentissage réussi. 

Le chercheur en sciences de l’éducation Benjamin Bloom a appelé la recherche d’une meilleure méthode d’enseignement « le problème du double sigma », en référence à des études selon lesquelles l’élève moyen recevant un accompagnement personnalisé axé sur la maîtrise des connaissances réussissait mieux que 98 % des élèves recevant un enseignement conventionnel. Il a toutefois conclu que la plupart des sociétés « ne pouvaient pas assumer le coût d’une telle approche à grande échelle ». 

Cette situation est demeurée inchangée pendant des décennies. L’apparition de nouvelles technologies comme les plateformes d’apprentissage en ligne, les vidéos et les bibliothèques numériques a facilité le stockage, la diffusion et la consultation des contenus, mais n’a pas vraiment transformé le modèle traditionnel d’enseignement standardisé s’appuyant sur l’expertise tacite et le temps précieux du personnel enseignant. 

L’intelligence artificielle (IA) a changé la donne. Les algorithmes conventionnels ne pouvaient automatiser que ce que les humains pouvaient programmer. En revanche, l’apprentissage automatique peut assimiler l’expertise tacite en analysant les actions des spécialistes dans diverses situations et les résultats qui en découlent. À partir d’un nombre suffisant d’exemples illustrant les meilleures pratiques d’enseignement et de rétroaction, les systèmes d’IA peuvent assimiler une grande partie de cette expertise et la déployer à grande échelle. Pour la première fois, il est possible de fournir un soutien individualisé à chaque élève. 

Dans mes recherches, je montre que l’adoption des technologies à usage général se fait en trois étapes : remplacer, repenser et réintégrer. La plupart des universités n’en sont encore qu’à la première étape, utilisant principalement l’IA pour préparer du matériel de cours, concevoir des évaluations ou rédiger des notes administratives. Ces gains sont utiles, mais ils ne changent pas le modèle existant. Pour passer à la prochaine étape, il faut repenser l’éducation en tenant en compte l’IA. 

Le système éducatif de demain proposera des parcours d’apprentissage personnalisés, adaptatifs et axés sur la maîtrise des connaissances. Les contenus et les exemples seront adaptés en fonction des besoins de chaque personne apprenante, où chacune évoluera à son propre rythme et devra maîtriser une notion avant de passer à la suivante. Les méthodes d’enseignement s’ajusteront en temps réel en fonction des connaissances préalables, des conceptions erronées et des progrès de chaque individu. Un agent de tutorat propulsé par l’IA peut cerner les difficultés, varier les explications, fournir des exemples pertinents, proposer des exercices et en ajuster le niveau de difficulté. Il peut offrir un accompagnement de qualité à tout moment de la journée et fournir beaucoup plus de rétroaction que le professeur le plus dévoué. 

Le rôle du personnel enseignant sera appelé à évoluer, passant de la transmission des connaissances à la conception d’environnements d’apprentissage. En confiant à l’IA les explications et les activités routinières, le corps professoral pourra consacrer davantage de temps à structurer le parcours intellectuel du cours, notamment en posant des questions complexes, en animant des discussions, en établissant des liens entre les idées, en accompagnant les étudiantes et étudiants et en veillant au respect des normes propres à la discipline. La technologie peut augmenter la capacité d’action des professeures et professeurs et libérer du temps pour les dimensions de l’enseignement qui nécessitent de l’expérience, du discernement et une présence humaine. 

Des données préliminaires confirment l’intérêt de repenser le modèle éducatif. Un essai contrôlé à répartition aléatoire mené en 2025 dans un cours de physique de premier cycle à l’Université Harvard a révélé que les étudiantes et étudiants accompagnés par un agent de tutorat propulsé par l’IA apprenaient davantage en moins de temps que ceux suivant un cours fondé sur l’apprentissage actif, en plus de démontrer une motivation et un engagement accrus. 

L’IA révolutionnera le monde du travail et redéfinira les compétences recherchées. Par conséquent, les universités devront non seulement revoir leurs méthodes d’enseignement, mais aussi leurs programmes d’études. La maîtrise des outils d’IA est devenue une compétence de base. Les étudiantes et étudiants doivent en connaître les limites et savoir formuler un problème. Ils doivent également être en mesure d’utiliser les outils, de vérifier l’exactitude de l’information, de peaufiner les sorties machines et d’assumer la responsabilité du produit final. Ils doivent aussi être conscients des limites et des défis de l’IA, tels que sa conformité, ses préjugés, l’absence d’explication et sa capacité à présenter des informations trompeuses de manière convaincante. 

Toutefois, l’ajout de quelques cours sur l’IA à la pièce ne suffit pas. Il faut intégrer l’apprentissage de cette technologie à tous les programmes d’études, car les possibilités et les risques qu’elle présente varient d’un domaine à l’autre. Que ce soit pour collecter et analyser des données économiques, concevoir et évaluer des dessins techniques, ou poser un diagnostic médical fondé à la fois sur l’IA et sur le discernement humain, les spécialistes de toutes les disciplines peuvent tirer parti de cette technologie. Ainsi, il ne s’agit pas seulement d’en enseigner les rudiments, mais de former des personnes capables de travailler dans un monde où les outils intelligents sont omniprésents. 

L’acquisition des connaissances spécifiques à sa discipline demeurera primordiale. En effet, une personne qui ne connaît pas un domaine ne peut pas poser de bonnes questions à un système d’IA, ni juger de la profondeur, de la fiabilité ou de l’exactitude de ses réponses. En plus d’offrir une solide formation disciplinaire, les universités doivent enseigner l’utilisation judicieuse des outils d’IA et l’amélioration des résultats qu’ils génèrent. 

Les universités devront aussi adapter leurs programmes d’études pour tenir compte d’un changement majeur dans la valeur accordée aux compétences. Les compétences humaines que l’IA peut de mieux en mieux reproduire, comme la rédaction, la traduction, la programmation, la synthèse, la révision et la recherche, perdront en valeur sur le marché du travail, alors que d’autres, plus difficilement reproduisibles, comme la résolution de problème, la réflexion critique, le discernement, le leadership et l’entrepreneuriat, seront de plus en plus recherchées. 

Paradoxalement, l’intégration de l’IA aux programmes et aux méthodes d’enseignement contribuera à humaniser l’université. Plus les contenus, les explications et la rétroaction seront accessibles et abondants, plus les discussions, les débats, le mentorat, la collaboration et les expériences partagées gagneront en valeur. Les résidences universitaires, les clubs, les sports, les équipes de conception, les associations étudiantes, les laboratoires, les programmes d’entrepreneuriat et les stages coopératifs occuperont une place centrale dans l’université à l’ère de l’IA, puisqu’ils permettent de développer des compétences de plus en plus prisées comme le jugement, le leadership, l’esprit d’initiative et les habiletés interpersonnelles. 

Depuis des siècles, l’université se voit contrainte par le temps limité dont dispose le corps professoral. Grâce à l’IA, il est désormais possible de se libérer de cette contrainte. Or, le défi ne consiste pas simplement à intégrer l’IA au modèle existant, mais à repenser les programmes d’études et les méthodes d’enseignements en fonction d’un nouveau monde de possibles. Bien orchestrée, cette transformation permettra de maintenir la place de l’être humain au coeur de la démarche pédagogique et de soutenir le corps professoral dans sa mission.