{"id":21153,"date":"2026-02-23T20:53:03","date_gmt":"2026-02-23T19:53:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revue3emillenaire.com\/blog\/?p=21153"},"modified":"2026-02-23T20:53:03","modified_gmt":"2026-02-23T19:53:03","slug":"le-plus-grand-risque-de-lia-dans-lenseignement-superieur-nest-pas-la-tricherie-cest-lerosion-de-lapprentissage-lui-meme-par-nir-eisikovi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revue3emillenaire.com\/blog\/le-plus-grand-risque-de-lia-dans-lenseignement-superieur-nest-pas-la-tricherie-cest-lerosion-de-lapprentissage-lui-meme-par-nir-eisikovi\/","title":{"rendered":"Le plus grand risque de l\u2019IA dans l\u2019enseignement sup\u00e9rieur n\u2019est pas la tricherie \u2014 c\u2019est l\u2019\u00e9rosion de l\u2019apprentissage lui-m\u00eame par Nir Eisikovits & Jacob Burley"},"content":{"rendered":"

Le d\u00e9bat public sur l\u2019intelligence artificielle dans l\u2019enseignement sup\u00e9rieur a largement tourn\u00e9 autour d\u2019une inqui\u00e9tude famili\u00e8re\u00a0: la tricherie<\/a>. Les \u00e9tudiants utiliseront-ils des chatbots pour r\u00e9diger des dissertations ? Les enseignants peuvent-ils le d\u00e9tecter ? Les universit\u00e9s devraient-elles interdire la technologie ? L\u2019adopter ?<\/span><\/p>\n

Ces pr\u00e9occupations sont compr\u00e9hensibles. Mais se concentrer autant sur la tricherie fait passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de la transformation plus vaste d\u00e9j\u00e0 en cours, une transformation qui s\u2019\u00e9tend bien au-del\u00e0 de <\/span>l\u2019inconduite<\/span> des \u00e9tudiants et m\u00eame de la salle de classe.<\/span><\/p>\n

Les universit\u00e9s adoptent l\u2019IA dans de nombreux domaines de la vie institutionnelle<\/a>. Certaines utilisations sont largement invisibles, comme les syst\u00e8mes qui aident \u00e0 allouer les ressources, \u00e0 signaler les \u00e9tudiants \u00ab \u00e0 risque \u00bb<\/a>, \u00e0 optimiser la planification des cours ou \u00e0 automatiser des d\u00e9cisions administratives routini\u00e8res. D\u2019autres usages sont plus visibles. Les \u00e9tudiants utilisent des outils d\u2019IA pour r\u00e9sumer et \u00e9tudier, les enseignants les utilisent pour \u00e9laborer des devoirs et des programmes de cours, et les chercheurs les utilisent pour \u00e9crire du code, parcourir la litt\u00e9rature scientifique et condenser des heures de travail fastidieux en quelques minutes.<\/span><\/p>\n

Les gens peuvent utiliser l\u2019IA pour tricher ou se soustraire \u00e0 certaines t\u00e2ches. Mais les nombreu<\/span>ses <\/span>utilisations de l\u2019IA dans l\u2019enseignement sup\u00e9rieur, et les changements qu\u2019<\/span>elle<\/span>s annoncent soul\u00e8vent une question beaucoup plus profonde\u00a0: \u00e0 mesure que les machines deviennent plus capables d\u2019accomplir le travail de recherche et d\u2019apprentissage, que devient l\u2019enseignement sup\u00e9rieur ? \u00c0 quoi sert l\u2019universit\u00e9 ?<\/span><\/p>\n

Au cours des huit derni\u00e8res ann\u00e9es, nous avons \u00e9tudi\u00e9 les implications morales de l\u2019engagement g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9 avec l\u2019IA dans le cadre d\u2019un projet de recherche conjoint entre l\u2019Applied Ethics Center \u00e0 UMass<\/a> Boston et l\u2019Institute for Ethics and Emerging Technologies<\/a>. Dans un r\u00e9cent livre blanc<\/a>, nous soutenons qu\u2019\u00e0 mesure que les syst\u00e8mes d\u2019IA deviennent plus autonomes, les enjeux \u00e9thiques de l\u2019usage de l\u2019IA dans l\u2019enseignement sup\u00e9rieur augmentent, tout comme ses cons\u00e9quences potentielles.<\/span><\/p>\n

\u00c0 mesure que ces technologies deviennent plus performantes pour produire du travail intellectuel \u2014 concevoir des cours, r\u00e9diger des articles, sugg\u00e9rer des exp\u00e9riences et r\u00e9sumer des textes difficiles \u2014 elles ne rendent pas seulement les universit\u00e9s plus productives. Elles risquent de vider de sa substance l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me d\u2019apprentissage et de mentorat sur lequel ces institutions sont construites et dont elles d\u00e9pendent.<\/span><\/p>\n

L\u2019<\/span>IA non autonome<\/span><\/b><\/p>\n

Consid\u00e9rons trois types de syst\u00e8mes d\u2019IA et leurs impacts respectifs sur la vie universitaire\u00a0:<\/span><\/p>\n

Des logiciels aliment\u00e9s par l\u2019IA sont d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9s dans l\u2019ensemble de l\u2019enseignement sup\u00e9rieur pour l\u2019examen des admissions<\/a>, les achats, le conseil acad\u00e9mique<\/a> et l\u2019\u00e9valuation des risques institutionnels. Ceux-ci sont consid\u00e9r\u00e9s comme des syst\u00e8mes \u00ab non autonomes \u00bb parce qu\u2019ils automatisent des t\u00e2ches, mais une personne reste \u00ab dans la boucle \u00bb et utilise ces syst\u00e8mes comme des outils.<\/span><\/p>\n

Ces technologies peuvent pr\u00e9senter un risque pour la vie priv\u00e9e des \u00e9tudiants et la s\u00e9curit\u00e9 de <\/a><\/span>leurs<\/span> donn\u00e9es<\/span><\/a>. Elles peuvent aussi \u00eatre biais\u00e9es. Et elles manquent souvent de transparence suffisante pour d\u00e9terminer l\u2019origine de ces probl\u00e8mes. Qui a acc\u00e8s aux donn\u00e9es des \u00e9tudiants ? Comment les \u00ab scores de risque \u00bb sont-ils g\u00e9n\u00e9r\u00e9s ? Comment emp\u00eacher les syst\u00e8mes de reproduire des in\u00e9galit\u00e9s ou de traiter certains \u00e9tudiants comme des probl\u00e8mes \u00e0 g\u00e9rer ?<\/span><\/p>\n

Ces questions sont s\u00e9rieuses, mais elles ne sont pas conceptuellement nouvelles, du moins dans le domaine de l\u2019informatique. Les universit\u00e9s disposent g\u00e9n\u00e9ralement de bureaux de conformit\u00e9, de comit\u00e9s d\u2019\u00e9valuation institutionnels et de m\u00e9canismes de gouvernance con\u00e7us pour aider \u00e0 traiter ou \u00e0 att\u00e9nuer ces risques, m\u00eame s\u2019ils n\u2019atteignent pas toujours ces objectifs.<\/span><\/p>\n

L\u2019<\/span>IA hybride<\/span><\/b><\/p>\n

Les syst\u00e8mes hybrides englobent une gamme d\u2019outils, notamment des chatbots de tutorat assist\u00e9s par IA, des outils de r\u00e9troaction personnalis\u00e9e et des aides automatis\u00e9es \u00e0 l\u2019\u00e9criture. Ils reposent souvent sur des technologies d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative<\/a>, en particulier de grands mod\u00e8les de langage. Bien que les utilisateurs humains fixent les objectifs g\u00e9n\u00e9raux, les \u00e9tapes interm\u00e9diaires que le syst\u00e8me emprunte pour les atteindre ne sont souvent pas sp\u00e9cifi\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Les syst\u00e8mes hybrides fa\u00e7onnent de plus en plus le travail acad\u00e9mique quotidien. Les \u00e9tudiants les utilisent comme compagnons d\u2019\u00e9criture, tuteurs, partenaires de r\u00e9flexion<\/a> et explicateurs \u00e0 la demande. Les enseignants les utilisent pour g\u00e9n\u00e9rer des grilles d\u2019\u00e9valuation, r\u00e9diger des cours magistraux et concevoir des programmes. Les chercheurs les utilisent pour r\u00e9sumer des articles, commenter des brouillons, concevoir des exp\u00e9riences et g\u00e9n\u00e9rer du code.<\/span><\/p>\n

C\u2019est ici que la conversation sur la \u00ab tricherie \u00bb trouve sa place. Alors que les \u00e9tudiants comme les enseignants s\u2019appuient de plus en plus sur la technologie pour obtenir de l\u2019aide, il est l\u00e9gitime de se demander quelles formes d\u2019apprentissage pourraient se perdre en chemin. Mais les syst\u00e8mes hybrides soul\u00e8vent \u00e9galement des questions \u00e9thiques plus complexes.<\/p>\n

\"A<\/p>\n

Si les \u00e9tudiants comptent sur l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative pour produire leurs travaux, et que les retours sont \u00e9galement g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l\u2019IA, comment cela affecte-t-il la relation entre l\u2019\u00e9tudiant et le professeur ? Eric Lee pour The Washington Post via Getty Images<\/i><\/p>\n

L\u2019une <\/span>d\u2019elles <\/span>concerne la transparence. Les chatbots d\u2019IA offrent des interfaces en langage naturel qui rendent difficile de savoir si l\u2019on interagit avec un humain ou avec un agent automatis\u00e9. Cela peut \u00eatre ali\u00e9nant et distrayant pour ceux qui interagissent avec eux. Un \u00e9tudiant qui r\u00e9vise pour un examen devrait pouvoir savoir s\u2019il parle avec son assistant d\u2019enseignement ou avec un robot. Un \u00e9tudiant qui lit des commentaires sur un travail de fin de session doit savoir s\u2019ils ont \u00e9t\u00e9 \u00e9crits par son enseignant. Tout ce qui est <\/span>moins qu\u2019<\/span>une transparence compl\u00e8te dans de tels cas sera ali\u00e9nant pour toutes les personnes concern\u00e9es et d\u00e9placera l\u2019attention des interactions acad\u00e9miques de l\u2019apprentissage vers les moyens ou la technologie de l\u2019apprentissage. Des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 de Pittsburgh ont montr\u00e9 que ces dynamiques suscitent chez les \u00e9tudiants des sentiments d\u2019incertitude, d\u2019anxi\u00e9t\u00e9 et de m\u00e9fiance<\/a>. Ce sont des r\u00e9sultats probl\u00e9matiques.<\/span><\/p>\n

Une deuxi\u00e8me question \u00e9thique concerne la responsabilit\u00e9 et la reconnaissance intellectuel<\/span>le<\/span>. Si un enseignant utilise l\u2019IA pour r\u00e9diger un devoir et qu\u2019un \u00e9tudiant utilise l\u2019IA pour r\u00e9diger une r\u00e9ponse, qui \u00e9value, et qu\u2019est-ce qui est exactement \u00e9valu\u00e9 ? Si les commentaires sont en partie g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par une machine, qui est responsable lorsqu\u2019ils induisent en erreur, d\u00e9couragent ou int\u00e8grent des hypoth\u00e8ses cach\u00e9es ? Et lorsque l\u2019IA contribue de mani\u00e8re substantielle \u00e0 la synth\u00e8se ou \u00e0 la r\u00e9daction de recherches, les universit\u00e9s devront \u00e9tablir des normes plus claires concernant la paternit\u00e9 et la responsabilit\u00e9<\/a> \u2014 non seulement pour les \u00e9tudiants, mais aussi pour les enseignants.<\/span><\/p>\n

Enfin, il y a la question cruciale de la d\u00e9l\u00e9gation cognitive. L\u2019IA peut r\u00e9duire les t\u00e2ches fastidieu<\/span>s<\/span>es, et ce n\u2019est pas intrins\u00e8quement mauvais. Mais elle peut aussi d\u00e9tourner les utilisateurs des aspects de l\u2019apprentissage qui d\u00e9veloppent <\/span>des<\/span> comp\u00e9tence<\/span>s<\/span>, comme g\u00e9n\u00e9rer des id\u00e9es, <\/span>lutt<\/span>er <\/span>contre <\/span>la confusion, r\u00e9viser un brouillon maladroit et apprendre \u00e0 rep\u00e9rer ses propres erreurs.<\/span><\/p>\n

Les a<\/span>gents autonomes<\/span><\/b><\/p>\n

Les changements les plus cons\u00e9quents pourraient venir de syst\u00e8mes qui ressemblent moins \u00e0 des assistants et davantage \u00e0 des agents. Bien que des technologies v\u00e9ritablement autonomes restent encore <\/span>une <\/span>aspirati<\/span>on<\/span>, le r\u00eave d\u2019un chercheur \u00ab dans une bo\u00eete \u00bb<\/a> \u2014 un syst\u00e8me d\u2019IA agentique capable de mener des \u00e9tudes par lui-m\u00eame \u2014 devient de plus en plus r\u00e9aliste.<\/span><\/p>\n

\"A<\/p>\n

La sophistication et l\u2019autonomie croissantes des syst\u00e8mes technologiques signifient que la recherche scientifique peut \u00eatre de plus en plus automatis\u00e9e, laissant potentiellement aux gens moins d\u2019opportunit\u00e9s d\u2019acqu\u00e9rir des comp\u00e9tences en pratiquant les m\u00e9thodes de recherche. NurPhoto\/Getty Images<\/i><\/p>\n

On pr\u00e9voit que les outils agentiques \u00ab lib\u00e9reront du temps \u00bb pour un travail<\/a> ax\u00e9 sur des capacit\u00e9s plus humaines, comme l\u2019empathie et la r\u00e9solution de probl\u00e8mes. Dans l\u2019enseignement, cela peut signifier que les enseignants continueront d\u2019enseigner au sens noble du terme, mais qu\u2019une plus grande part du travail quotidien d\u2019instruction pourra \u00eatre confi\u00e9e \u00e0 des syst\u00e8mes optimis\u00e9s pour l\u2019efficacit\u00e9 et l\u2019\u00e9chelle. De m\u00eame, dans la recherche, la trajectoire pointe vers des syst\u00e8mes capables d\u2019automatiser de plus en plus le cycle de la recherche. Dans certains domaines, cela ressemble d\u00e9j\u00e0 \u00e0 des laboratoires robotis\u00e9s qui fonctionnent en continu<\/a>, automatisent de larges portions de l\u2019exp\u00e9rimentation et s\u00e9lectionnent m\u00eame de nouveaux tests en fonction de r\u00e9sultats ant\u00e9rieurs.<\/p>\n

\u00c0 premi\u00e8re vue, cela peut sembler \u00eatre un coup de pouce bienvenu pour la productivit\u00e9. Mais les universit\u00e9s ne sont pas des usines d\u2019information ; ce sont des syst\u00e8mes de pratique. Elles reposent sur un vivier d\u2019\u00e9tudiants dipl\u00f4m\u00e9s et de <\/span>jeunes <\/span>chercheurs qui apprennent \u00e0 enseigner et \u00e0 faire de la recherche en participant \u00e0 ce m\u00eame travail. Si des agents autonomes absorbent davantage des responsabilit\u00e9s \u00ab routini\u00e8res \u00bb qui servaient historiquement de portes d\u2019entr\u00e9e dans la vie acad\u00e9mique, l\u2019universit\u00e9 pourrait continuer \u00e0 produire des cours et des publications tout en amenuisant silencieusement les structures d\u2019opportunit\u00e9 qui soutiennent l\u2019expertise au fil du temps.<\/span><\/p>\n

La m\u00eame dynamique s\u2019applique aux \u00e9tudiants de premier cycle, quoique sous une forme diff\u00e9rente. Lorsque des syst\u00e8mes d\u2019IA peuvent fournir des explications, des brouillons, des solutions et des plans d\u2019\u00e9tude \u00e0 la demande, la tentation est de d\u00e9l\u00e9guer les parties les plus difficiles de l\u2019apprentissage. Pour l\u2019industrie qui pousse l\u2019IA dans les universit\u00e9s, il peut sembler que ce type de travail est \u00ab inefficace \u00bb et que les \u00e9tudiants feraient mieux <\/span>d<\/span>e laiss<\/span>er<\/span> une machine s\u2019en charger. Mais c\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment la nature de cet effort qui construit une compr\u00e9hension durable. La psychologie cognitive a montr\u00e9<\/a> que les \u00e9tudiants se d\u00e9veloppent intellectuellement en faisant le travail de r\u00e9daction, de r\u00e9vision, d\u2019\u00e9chec, de nouvelle tentative, en affrontant la confusion et en r\u00e9visant des arguments faibles. C\u2019est le travail d\u2019apprendre \u00e0 apprendre.<\/span><\/p>\n

Pris ensemble, ces d\u00e9veloppements sugg\u00e8rent que le plus grand risque pos\u00e9 par l\u2019automatisation dans l\u2019enseignement sup\u00e9rieur n\u2019est pas simplement le remplacement de certaines t\u00e2ches par des machines, mais l\u2019\u00e9rosion de l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me plus large de pratiques qui a longtemps soutenu l\u2019enseignement, la recherche et l\u2019apprentissage.<\/span><\/p>\n

Un point d\u2019inflexion inconfortable<\/span><\/b><\/p>\n

Alors, \u00e0 quoi servent les universit\u00e9s dans un monde o\u00f9 le travail intellectuel est de plus en plus automatis\u00e9 ?<\/span><\/p>\n

Une r\u00e9ponse possible consid\u00e8re l\u2019universit\u00e9 principalement comme un moteur de production de dipl\u00f4mes et de connaissances. L\u00e0, la question centrale est le rendement\u00a0: les \u00e9tudiants obtiennent-ils leurs dipl\u00f4mes ? Des articles et des d\u00e9couvertes sont-ils produits ? Si des syst\u00e8mes autonomes peuvent fournir ces r\u00e9sultats plus efficacement, alors l\u2019institution a toutes les raisons de les adopter.<\/span><\/p>\n

Mais une autre r\u00e9ponse consid\u00e8re l\u2019universit\u00e9 comme quelque chose de plus qu\u2019une machine \u00e0 produire des r\u00e9sultats, reconnaissant que la valeur de l\u2019enseignement sup\u00e9rieur r\u00e9side en partie dans l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me lui-m\u00eame. Ce mod\u00e8le attribue une valeur intrins\u00e8que au parcours d\u2019opportunit\u00e9s par lequel les novices deviennent des experts, aux structures de mentorat par lesquelles le jugement et la responsabilit\u00e9 sont cultiv\u00e9s, et \u00e0 la conception p\u00e9dagogique qui encourage un effort productif plut\u00f4t que de l\u2019optimiser au point de l\u2019\u00e9liminer. Ici, ce qui importe n\u2019est pas seulement de savoir si des connaissances et des dipl\u00f4mes sont produits, mais comment ils sont produits et quels types de personnes, de capacit\u00e9s et de communaut\u00e9s se forment au cours du processus. Dans cette version, l\u2019universit\u00e9 est cens\u00e9e servir rien de moins qu\u2019un \u00e9cosyst\u00e8me qui forme de mani\u00e8re fiable l\u2019expertise et le jugement humains.<\/span><\/p>\n

Dans un monde o\u00f9 le travail intellectuel lui-m\u00eame est de plus en plus automatis\u00e9, nous pensons que les universit\u00e9s doivent se demander ce que l\u2019enseignement sup\u00e9rieur doit \u00e0 ses \u00e9tudiants, \u00e0 ses jeunes chercheurs et \u00e0 la soci\u00e9t\u00e9 qu\u2019il sert. Les r\u00e9ponses d\u00e9termineront non seulement la mani\u00e8re dont l\u2019IA est adopt\u00e9e, mais aussi ce que devien<\/span>dra<\/span> l\u2019universit\u00e9 moderne.<\/span><\/p>\n

Nir Eisikovits est professeur de philosophie et directeur, Applied Ethics Center, UMass Boston<\/b><\/i><\/span><\/p>\n

Jacob Burley, Junior Research Fellow, Applied Ethics Center, UMass Boston<\/b><\/i><\/span><\/p>\n

Texte original publi\u00e9 le 19\u00a0f\u00e9vrier 2026\u00a0: <\/span>https:\/\/theconversation.com\/the-greatest-risk-of-ai-in-higher-education-isnt-cheating-its-the-erosion-of-learning-itself-270243<\/span><\/a><\/u><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Pris ensemble, ces d\u00e9veloppements sugg\u00e8rent que le plus grand risque pos\u00e9 par l\u2019automatisation dans l\u2019enseignement sup\u00e9rieur n\u2019est pas simplement le remplacement de certaines t\u00e2ches par des machines, mais l\u2019\u00e9rosion de l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me plus large de pratiques qui a longtemps soutenu l\u2019enseignement, la recherche et l\u2019apprentissage.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":21154,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1540],"tags":[1635,2350,2200,1346,1518],"class_list":["post-21153","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualite","tag-apprentissage","tag-avenir-de-luniversite","tag-declin-cognitif","tag-education","tag-intelligence-artificielle"],"yoast_head":"\nLe plus grand risque de l\u2019IA dans l\u2019enseignement sup\u00e9rieur n\u2019est pas la tricherie \u2014 c\u2019est l\u2019\u00e9rosion de l\u2019apprentissage lui-m\u00eame par Nir Eisikovits & Jacob Burley - 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