Pourquoi ce guide sur l’intelligence artificielle générative (IAg) ?
L’intelligence artificielle générative (IAg) transforme rapidement le contexte éducatif par son impact
sur la façon de produire des contenus pédagogiques, d’enseigner, d’apprendre et d’évaluer, et même
sur la réflexion pédagogique. Dans l’enseignement supérieur, cette technologie suscite à la fois des
attentes liées à l’innovation pédagogique et des préoccupations éthiques, méthodologiques et
institutionnelles (Conseil supérieur de l’éducation et Commission de l’éthique en science et en
technologie, 2024).
Présentation du guide
Dans une perspective de partage et de mutualisation, le Centre de pédagogie universitaire (CPU) de
l’Université de Montréal a produit ce guide à destination de la communauté de l’enseignement
supérieur, et particulièrement aux établissements universitaires et collégiaux membres du Pôle
interordres de Montréal (PIM) qui a soutenu cette réalisation. Il vise à fournir des exemples concrets et
responsables d’intégration de l’IAg dans les tâches pédagogiques en enseignement supérieur. Ces
exemples, nommés « usages », doivent être envisagés comme des pistes à tester, puis à adopter s’ils
respectent les balises institutionnelles de l’établissement concerné :
- D’améliorer la qualité de l’enseignement ;
- D’adapter les activités et les ressources pour mieux répondre à la diversité des besoins
d’apprentissage des étudiants et étudiantes ; - De faciliter la mise en œuvre de pratiques pédagogiques complexes.
Le présent guide est composé d’une introduction pour contextualiser et expliciter l’orientation prise.
Celle-ci est suivie d’une section d’aide à la lecture qui présente la façon de lire et d’intégrer les
usages. Un glossaire des termes de l’IAg présents dans ce guide est proposé dans cette section, ainsi
qu’un tableau synthétique des usages pour en faciliter la consultation. Ces usages sont regroupés
dans la dernière section sous forme de fiches.
Un usage judicieux implique aussi une vigilance éthique. Même si les usages présentés ne détaillent
pas toujours les mécanismes mis en place, leur sélection repose sur les principes suivants :
- Une utilisation transparente et responsable de l’IAg ;
- Une sobriété numérique, en limitant l’usage aux étapes les plus pertinentes ;
- Une attention au respect des droits d’auteur et à la protection des données.
- Par exemple, lorsque des outils d’IAg permettant la génération augmentée par récupération (RAG)
sont utilisés, les ressources fournies doivent appartenir à la personne ou être libres de droits. Sinon,
elles doivent être accompagnées du consentement des auteurs ou autrices et ne contenir ni données
sensibles ni informations permettant d’identifier un individu.
Finalement, le terme judicieux impliquait aussi que les usages sélectionnés aient un potentiel de
transférabilité
Télécharger le guide du Centre de pédagogie universitaire (CPU) de l’Université de Montréal sous licence CC by sa nc
