
Trois ans après l’accès du grand public à l’intelligence artificielle générative (IAG), de plus en plus de personnes ont recours de manière régulière à des outils tels que ChatGPT, Claude ou Perplexity. Toutefois, les questionnements – techniques, éthiques et pédagogiques – restent nombreux quant à la place et au rôle que l’IA, et notamment l’IAG, est menée à occuper dans le champ éducatif. Offre-t-elle vraiment des perspectives inédites pour enseigner et apprendre ? Comment notre relation au savoir pourrait-elle se transformer à mesure qu’elle s’intègre dans les pratiques ? Faut-il repenser nos approches pédagogiques et évaluatives ?
Si les débats se multiplient, l’abondance de publications sur le sujet – tant dans les médias généralistes que dans la presse spécialisée en éducation ou dans la littérature institutionnelle – peut sembler écrasante et contribuer à une certaine confusion[1]. Nombre de textes sur l’IAG évoquent des potentialités et formulent des recommandations : nous demeurons encore, dans une large mesure, dans le domaine de la prospective. Toutefois, les recherches ont commencé à produire des connaissances appuyées sur des données empiriques, par exemple pour soutenir les processus d’écriture (Hwang, 2023).
Dans l’Édurevue n°154, intitulé IA en éducation : rupture ou continuité ?, nous interrogeons en quoi l’IA, et en particulier l’IAG, constitue un vecteur de changements et de nouveaux enjeux en éducation.
Dans une première partie, ce numéro propose des repères conceptuels, techniques et règlementaires, car l’IA regroupe un ensemble complexe de technologies et pose des questions éthiques, socio-économiques, environnementales. Face à ces multiples enjeux, elle fait l’objet de recommandations (UNESCO, 2019), de cadres d’usages (ministère de l’Éducation, de l’Enseignement supérieur et de la recherche, 2025) et de lois (Loi européenne sur l’IA, 2024).
La deuxième partie examine la manière dont ses usages amènent à repenser les pratiques pédagogiques, voire à redéfinir certaines priorités éducatives. En effet, l’IAG peut, par exemple, enrichir les manières d’enseigner, favoriser ou au contraire freiner l’inclusion, mettre à risque la capacité des élèves à autoréguler leurs apprentissages, ou poser d’épineuses questions d’évaluation. Dans ce contexte, l’IAG interroge les (nouvelles) compétences à développer chez les élèves. Les écrits mettent ainsi en exergue l’importance de compétences dites de « haut niveau » – telles que la pensée critique, la résolution de problèmes (OCDE, 2021) –, de compétences littéraciques (Warshauer et al., 2023) et de la pensée informatique (Roméro, 2025).
La troisième partie se penche sur la formation des personnes enseignantes (De la Higuera et Iyer, 2024). Des référentiels existent (UNESCO, 2025), néanmoins comment opérationnaliser, dans la pratique, ces guides et référentiels ? Par exemple, selon Petit (2022), pouvoir replacer le développement de l’IA dans l’histoire de l’informatisation de l’éducation permet de mieux comprendre, et d’appréhender avec un regard critique, les enjeux liés à l’industrialisation de l’éducation, dans laquelle l’IA est menée à jouer un rôle de plus en plus important. Pour ce chercheur, se former à l’IA requiert également d’acquérir des connaissances techniques minimales indispensables, telles que faire la différence entre IA, algorithme et big data. Il s’agit donc bien de renforcer à la fois les compétences critiques et techniques.
Finalement, l’IA interroge l’ensemble du système éducatif, et, plus largement, l’intelligence humaine. À condition d’adopter une approche réflexive et raisonnée de ses usages, des perspectives éducatives de collaboration intelligente avec ces outils s’ouvrent. Néanmoins, des recherches restent nécessaires pour une intégration réussie de l’IA en éducation.
Références citées dans cet Éduveille :
- De la Higuera, C. et Iyer, J. (2024). IA pour les enseignants : un manuel ouvert.
- Ministère de l’Éducation, de l’enseignement supérieur et de la recherche (2025). Cadre d’usage de l’IA en éducation.
- Hwang, Y., Lee, J. H. et Shin, D. (2023). What is prompt literacy? An exploratory study of language learners’ development of new literacy skill using generative AI. arXiv:2311.05373.
- Loi européenne sur l’intelligence artificielle. (2024, juin). Journal officiel.
- OCDE, (2021). Perspectives de l’OCDE sur les compétences 2021 : Se former pour la vie. [Rapport]. Éditions OCDE.
- Petit, L. (2022). La rencontre de l’Intelligence artificielle (IA) et de l’esprit critique (EC) : nouveaux enjeux ? nouvelle formation ? Communication, technologies et développement, (12).
- Romero, M. (2025). Enjeux citoyens de la formation à l’intelligence artificielle. Culture et citoyenneté à l’école québécoise : Regards croisés sur les fondements et les pratiques, 129-146. Presses de l’Université Laval.
- (2019). Consensus de Beijing sur l’IA et l’éducation. Bibliothèque Numérique.
- UNESCO (2025). Référentiel de compétences en IA pour les enseignants. UNESCDOC, bibliothèque numérique.
- Warschauer, M., Tseng, W., Yim, S., Webster, T., Jacob, S., Du, Q. et Tate, T. (2023). The Affordances and Contradictions of AI-Generated Text for Writers of English as a Second or Foreign Language. Journal of Second Language Writing 62, 101071.
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[1] Les exemples sont très nombreux (The Conversation ; Le Monde ; Le Café pédagogique, etc.).
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OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Prisca Fenoglio (11 décembre 2025). L’intelligence artificielle en éducation : quels (nouveaux) enjeux ? ÉDUVEILLE. Consulté le 21 mai 2026 à l’adresse https://doi.org/10.58079/15bu0