Mots clefs : IA et Education/ Usages/ Éthique/ Pédagogie/ Innovation technique /innovation sociale

Argumentaire

Précédée de plusieurs décennies de déploiement, l'intelligence artificielle se révèle aujourd’hui comme un secteur très complexe, avec un développement rapide, encadré par des définitions très variées, des interprétations multiples, des applications diverses dans différents contextes (Unesco, 2019 ; DNE-TN2, 2024). Elle a une portée large, réelle et virtuelle y compris dans sa dimension philosophique (Lévy, 1997). L’IA est en même temps un champ technoscientifique, social et culturel, d’intérêt inter, multi et transdisciplinaire.

En ce qui concerne le contexte de l’éducation, l'Intelligence Artificielle y a fait son entrée depuis longtemps, que ce soit celle qui est basée sur l’informatique « classique » (IA symbolique) ou celle qui, par opposition, repose sur une approche statistique (IA connexionniste) (Bruyen & Fialaire, 2024). En revanche lorsque la société OpenAI a lancé le ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) en novembre 2022, résultat du grand développement des systèmes d’IA générative des dernières années, nous traversons un bouleversement dans la conception du processus d’enseignement-apprentissage et dans celui de ses pratiques. Ce lancement « a provoqué dans le monde entier une prise de conscience du potentiel de l’IA générative » (Bruyen & Fialaire, 2024, p. 3) et a été suivi d’autres Grands Modèles de Langage ou Large Language Models (LLM) pouvant générer du contenu écrit, des images de tout type, des vidéos, des graphiques, des analyses et mêmes des programmes informatiques.

Ainsi, dans le contexte éducatif, l'Intelligence Artificielle, comme toutes les innovations technologiques précédentes (Flichy 2001), se révèle associée à de grands avantages assortis d’inconvénients sérieux, tous les deux démontrables. L’IA suscite des espoirs, des craintes et des défis ; son utilisation « soulève également un certain nombre de questions éthiques » (Miao, 2023, p. 10 ; DNE-TN2, 2024).

Objectif

Dans ce cadre, l’objectif du numéro 19 de la revue COMTECDEV est d’envisager spécifiquement l'intelligence Artificielle en éducation afin de percevoir ses usages, ses défis en ajustements et ses enjeux. Ceci s’inscrit dans les objectifs de la Chaire UNESCO Bordeaux-Montaigne, Pratiques émergentes des technologies et communication pour le développement.

Trois dimensions pourraient être explorées : L’Intelligence artificielle dans sa dimension épistémique en tant que langage intelligible (Bachimont, Verlaet, 2024), dans sa dimension expérientielle en pratiques littéraciques et informationnelles : documentation, littératies (Capelle, Le Deuff, Lehmans, Soumagnac, 2019), et, in fine, dans sa dimension spécifique en
dispositifs génératifs (subis ou co-construits) : par exemple, automatisation des données (Mélançon et Pinède, 2023 ; Verdi, 2024), tutorats ou apprentissages adaptés par transactions coopératives en écritures (Bouchardon et Bachimont 2008), sans occulter les approches critiques et éthiques renouvelées (Zacklad, Fossali, 2023).

Il s’agirait donc d’appréhender les relations entre technologies, cultures, économies et politiques afin de percevoir si l’Intelligence artificielle favorise, dans le contexte éducatif, l’innovation technologique et sociale afin d’investir les défis sociétaux contemporains. Cela en accord avec la possibilité de « garantir une utilisation sûre, éthique et efficace des technologies, fondée sur les droits de l’Homme, dans une perspective d’apprentissage tout au long de la vie » (UNESCO, 2021).

Pour appréhender ces phénomènes, une pluridisciplinarité d’approches est sollicitée afin d’assurer des ancrages théoriques et pragmatiques en terrains géo-politiques et culturels diversifiés (langues, pays, cursus, niveaux socio-politiques et socio-économiques). Ceci permettrait une investigation scientifique et une appropriation éthique sous formes de mise en « fabriques », de mise en situations particulières. Les limites d’une dimension uniquement techno-centrée sur les usagers en réponse à un modèle algorithmique ou à une élaboration de plateformes pourraient être ainsi saisies.

Axes

Les propositions pourront s’inscrire dans les axes suivants :

1) Impact de l'IA sur les politiques éducatives et les territoires

L’innovation technique n’entraîne pas obligatoirement une innovation sociale (Encaoua, 2017). Ce fait est souligné dans les Recommandations pour l’intégration des TIC dans les politiques éducatives (Miao, Hinostroza, Lee et al., 2023). Les études réalisées par l’Unesco et l’OCDE dans les différentes parties du monde révèlent que « seuls sept pays (Chine, Espagne, Finlande, Géorgie, Qatar, Thaïlande, Turquie) avaient déclaré avoir élaboré ou être en train d’élaborer des cadres ou des programmes de formation sur l’IA à l’intention des enseignants » (Bruyen & Fialaire, 2024, p. 19). En outre, bien que de manière générale, on observe une prise de conscience de l’importance de l’IA générative en tant que compétence clef sur le futur marché du travail, cette vision prédomine aux États-Unis et au Royaume-Uni. Ce qui semble refléter une culture de l’IA plus ancrée dans le domaine éducatif des pays anglo-saxons (Bruyen & Fialaire, 2024). En ce qui concerne les cadres normatifs, la Loi sur l'IA de l'Union Européenne, qui classe l'IA en fonction des risques (JO de l'Union européenne, 2024 12 juillet), serait la première législation générale au monde en la matière. Cependant, les données permettant d’avoir une perspective internationale restent peu fournis.

Dans ce contexte, plusieurs questions se posent :

• Comment l’IA s’intègre-t-elle dans les politiques éducatives des divers pays du monde ?
• Comment les différents gouvernements favorisent-ils la recherche sur l’IA dans l’éducation ?
• Quelles politiques éducatives prennent en compte des programmes de formations sur l’IA, tant pour les enseignants que pour les apprenants, dans les différents pays du monde ?
• Quels nouveaux modèles économiques (low tech incluse) se révèlent avec des financements de l'éducation, partenariats public-privé ?
• Quels cadres juridiques/réglementaires doivent se développer dans les différents pays du monde et les institutions éducatives pour faire face au développement accéléré de l’IA et de ses usages.

2) IA et développement professionnel des enseignants

Dans le même sens, on observe des tensions dans différent contextes éducatifs entre politiques nationales, politiques locales et logiques d'appropriation par les enseignants (Besneville, Brillant, Caesar et al., 2019) ; pour cela une formation des enseignants est souvent requise, car des carences en développement de compétences et en accompagnement pédagogique sont prégnantes. Cependant, des approches d'interaction plus concrètes et réalistes en relation pédagogique par une culture numérique et informationnelle plus critique sont souvent demandées dans les collèges et lycées ainsi que dans les universités ; par exemple avec des approches comme la low tech, le design d’interactions et le design d’expériences ; des exemples sont visibles dans « El impacto de la Inteligencia Artificial en las funciones laborales, la fuerza laboral y el empleo » (The Adecco Group Institute, 2024).

• Comment mettre l’IA au service de l’autonomisation des enseignants et de leur enseignement ?
• Comment mettre l’IA au service de l’éducation en privilégiant l’interaction et la collaboration humaines où le rôle de l’enseignant demeure le facteur-clé de réussite pour l’élève ou l’étudiant ?
• Devons-nous réfléchir, avec les enseignants, à la transformation des manières d’enseigner et d’évaluer ?
• Dans quelle mesure l’enseignement et l’évaluation doivent se transformer et comment ?

3) Pédagogie assistée par l'IA : personnalisation de l'apprentissage, outils d'évaluation intelligents, tutorat virtuel et approche non déterministe à préserver

La recherche autour des pratiques éducatives actuelles, qui mettent en oeuvre des programmes d’IA, montre que leur cadre théorique fait référence au constructivisme, au constructionnisme, à la pensée computationnelle, à la pensée créatrice, et à l’éducation basée sur les compétences (EBC) en tant que mobilisation de connaissances, habiletés ou aptitudes, attitudes et valeurs. En même temps, les curriculums incluent des technologies d’IA telles que les chatbots, la vision par ordinateur (computer vision, CV) ou le traitement automatique du langage naturel (natural language processing, NLP), parmi d’autres (Miao, 2023).

Dans ce contexte, l’intégration de l’IA dans l’éducation permettrait d’accélérer la mise en place de systèmes éducatifs ouverts et flexibles (Miao, 2023). Une pédagogie spécifique, voire alternative semble se dégager en promouvant socialement une approche non déterministe. Cependant des questions d’agentivité et d’orchestration humaine et pédagogique se révèlent essentielles à travailler (Collin & Marceau, 2021).

• Comment mettre à disposition les outils d’IA à l’école pour connaître une évolution dans l’éducation dans différent pays du monde, développés ou en développement, depuis une approche non déterministe ?
• Comment mettre en oeuvre des pratiques pédagogiques qui, à l’aide de l’IA, permettent de diminuer les tâches répétées et, en même temps, d’accroître le développement cognitif, psychomoteur et affectif ?
• Dans un contexte du développement accéléré de l’IA, comment faire pour mettre en oeuvre une éducation qui préserve un équilibre entre technologie et pédagogie et qui repose essentiellement sur l’interaction et la collaboration humaines ?
• Quelles sont les caractéristiques d’une acculturation autour de l’IA par les acteurs de l’éducation et comment la déployer ?
• Comment faire adhérer à la construction d’une alphabétisation-littératie en IA ?

4) Les usages sociaux de l’IA dans les contextes éducatifs

A partir des usages que les acteurs en éducation et formation font de l’IA, nous pourrions investir l’intégration des usages et surtout l’appropriation le plus souvent non critique (IA doit être questionnée de fait) depuis la conception jusqu'à l'élaboration en langage (Intelligence artificielle générative). Dans le contexte éducatif actuel, autour de l’IA, on observe des usages inégaux, en ordre dispersé, hors de toute régulation (Miao, 2023).

D’où le besoin de questionner :

• Quels sont les outils et les usages ciblés qui permettraient de bien exploiter le potentiel des Intelligences Artificielles dans le contexte éducatif en privilégiant une logique vertueuse pour tous les acteurs de l’éducation ?
• Comment les acteurs de l’éducation pourraient appréhender des usages en dimensions créatives et non uniquement en intelligence technique (Guitton & Romero, 2021) ?

5) Éthique de l'IA dans l'éducation : la question de la responsabilité entre utopie et dystopie avec impacts des cultures et des politiques publiques

Prévenir des enjeux éthiques de l’I A ne suffit pas, il est nécessaire de poser des responsabilités et des responsabilisations (Aiken & Epstein, 2000 ; Collin & Marceau, 2022). Car la culture numérique non uniquement technique demeure informationnelle : la connaissance des biais algorithmiques, de la protection des données et de la dimension socio-éthique sont primordiales, (Ethique et intelligence artificielle, Rapport CNIL, 2024). Il s’agit d’investir les principes éthiques afin de guider les usages des systèmes d’intelligence artificielle dans l’éducation et de revitaliser dans le domaine de la formation une culture non seulement technique en numérique mais surtout historique et critique. En outre, une réelle inclusion pourrait favoriser la réduction de la fracture numérique et de l’inégalité par l’accessibilité pour tous, ceci mérite régulation et éthique.

• Comment travailler dans le contexte éducatif pour développer une pensée critique et favoriser aussi une utilisation réfléchie des technologies de l’IA, en mettant en question l’intelligence et la fiabilité de leurs applications, ceci en lien avec des cultures et des politiques publiques différenciées ?
• Comment former le plus grand nombre d’utilisateurs afin d’anticiper et de réguler avec efficience les problèmes de transparence, de propriété des données, de confidentialité et de droits de l'homme autour de l’IA ?
• Quand est-ce que l’utilisation de l’IA devrait être remise en question et comment nous former pour identifier ces moments ?
• Comment promouvoir des valeurs autour du principe de l’intégrité scientifique (honnêteté académique) ?

Cet appel est ouvert aux chercheurs et doctorants du monde entier. Les formats acceptés sont : étude de cas, revue de littératures, articles de recherche empirique, essais théoriques et propositions de politiques publiques.

Consignes de rédaction des propositions

Un résumé étendu de 4000 signes, avec une mise en page de quatre pages maximum selon l’ordre suivant : première page : titre, auteurs, emails, thème du texte ; les autres pages : résumé étendu et références documentaires.

Les propositions sous forme de résumés construits devront intégrer les dimensions au choix : d’« innovation sociale », « éducation », « pédagogie » « éthique », « territoires (pays, cultures) » et « citoyenneté ».
Elles devront indiquer l’axe ou les axes de rattachement. Elles seront rédigées en français anglais ou espagnol, et devront comporter la question, le positionnement théorique, méthodologique (corpus ou terrain investi) et une bibliographie indicative selon la norme APA7. Il faudra également indiquer la nature du texte (étude de cas, revue de littératures, article de recherche empirique, essai théorique, propositions de politiques publiques).

Les propositions doivent être adressées par mail aux deux adresses suivantes : Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser. & Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

Instructions aux auteurs pour la rédaction des textes

Si votre proposition est acceptée, préparez votre texte suivant les consignes de rédaction des articles définitifs suivantes :

• Format des documents : Word
• Les articles peuvent être en français, en anglais ou en espagnol
• Police : Times 12 ou Times New Roman
• 35 000 caractères à 40 000 maximum, espaces compris, bibliographie comprise.
• Un résumé de 2000 à 3000 signes (espace compris) en français, en anglais et en espagnol
• 4 à 5 mots clés en français, en anglais et en espagnol

Le respect des consignes de rédaction accessibles via ce lien https://journals.openedition.org/ctd/1132 conditionnera l’acceptation définitive de l’article.
L’évaluation des articles complets sera faite en double aveugle par le comité de lecture dont la liste figure ci-dessous.

Les textes seront déposés sur le site de gestion éditoriale de la revue : ICI
Pour toute demande d'information adressez-vous aux coordinateurs du numéro spécial [19] Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser. & Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

Calendrier

Date de lancement de l'appel : avril 2025
Date limite envoi des résumés étendus : 2 juin 2025
Notification d’acceptation : 30 juin 2025
Date limite de réception des propositions définitives : 15 septembre 2025
Notification des évaluations des propositions définitives : 2 novembre 2025
Retour des textes définitifs : 5 janvier 2026
Date potentielle de parution du numéro : mars-avril 2026.

Coordinateurs du numéro

PASCAL Catherine (Université Bordeaux Montaigne - France) Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser. HERRERA-AGUILAR Miriam (Universidad Autónoma de Querétaro - Mexique) Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.
Comité scientifique du numéro
Adeline ENTRAYGUES-SEGUI, Université Montpellier 3, France
Alain KIYINDOU, Université Bordeaux Montaigne, France
Carmen RICO DE SOTELO, Université du Québec à Montréal, Canada
Carmen RODRIGUEZ-WANGÜEMERT, Université de la Laguna, Espagne
Christian AGBOBLI, Université du Québec à Montréal, Canada
Deni DARMAWAN, University Pankasira, Indonesia
Dorismilda FLORES-MÁRQUEZ, Universidad La Salle, Mexico
Gabriel PÉREZ SALAZAR (Universidad Autónoma de Coahuila, Mexico)
Ifeyinwa NSUNDE, Ebonyi State University, Nigéria
Isabel Maria PEREZ DA SILVA BABO, Université Lusophone de Porto, Portugal
Jorge Alberto HIDALGO TOLEDO, Universidad Anáhuac, Mexico
Lynda KANINDA TSHITWALA, Université de Lubumbashi, Democratic Republic of Congo
Mabrouka EL HACHANI, Université Lyon 3, France
Noble AKAM, Université Bordeaux Montaigne, France
Nohemí LUGO-RODRÍGUEZ, Tecnológico de Monterrey, Mexico
Raja FENNICHE, Université de La Manouba, Tunisia
Ramzi TURKI, Université de Monastir, Tunisia
Rocío AMADOR BAUTISTA, Universidad Nacional Autónoma de México, Mexico
Sergio RIVERA MAGOS, Universidad Autónoma de Querétaro, Mexico
Soufiane ROUISSI, Université Bordeaux Montaigne, France
Tourya GUAAYBESS, Université de Lorraine, France
Umaru PATE, Université de Maiduguri, Nigéria
Vincent LIQUETE, Université de Bordeaux, France
Yolande MAURY, Université de Lille, France

Références documentaires

Aiken, R. M. & Epstein R. G. (2000). Lignes directrices pour une éthique de l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle en éducation. Sciences et techniques éducatives, 7(1), 245-265.
Besneville, É., Brillant, C., Caesar, M., Cerisier, J. F., Devauchelle, B., El Kechaï, H., ... & Landa, M. S. (2019, October). « Le numérique éducatif à l'école élémentaire en tension entre politiques nationales, politiques locales et logiques d'appropriation par les enseignants. » Ecoles, territoires et numérique: quelles collaborations? quels apprentissages?. https://hal.science/hal-02314186
Bruyen, Ch. & Fialaire, B. (Rapporteurs). (2024). Rapport N° 101 (2024-2025) : l’ia et l’avenir du service public. Paris : Sénat, délégation à la prospective.
Collin, S. & Marceau, E. (2021). « L’intelligence artificielle en éducation : enjeux de justice ». Formation et profession, 29(2). https://www.erudit.org/fr/revues/fp/2021-v29-n2-fp06343/1081282ar/
Collin, S., & Marceau, E. (2022). « Enjeux éthiques et critiques de l’intelligence artificielle en enseignement supérieur ». Éthique publique. Revue internationale d’éthique sociétale et gouvernementale, 24(2). https://journals.openedition.org/ethiquepublique/7619#quotation
DNE-TN2. (31 janvier 2024). Intelligence artificielle et éducation : apports de la recherche et enjeux pour les politiques publiques (édition trilingue). Éducation, numérique et recherche. France : Ministre de l'Éducation nationale, de l'Enseignement supérieur et de la Recherche. https://doi.org/10.58079/vq06
El Impacto De La Inteligencia Artificial En Las Funciones Laborales, La Fuerza Laboral Y El Empleo, 2024 [en ligne]. Disponible à l’adresse : https://www.adeccoinstitute.es/futuro-del-trabajo-y-tecnologia/el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-las-funciones-laborales-la-fuerza-laboral-y-el-empleo/
Encaoua, D. (2017). « Repenser les politiques d’innovation en France? ». Revue française d'économie, (3), 90-135, https://shs.cairn.info/revue-francaise-d-economie-2017-3-page-90?lang=fr
Ethique et intelligence artificielle, CNIL, https://www.cnil.fr/fr/ethique-et-intelligence-artificielle, / [consulté le 13 décembre2024].
Flichy, P. (2001). L’imaginaire d’Internet. Paris: La Découverte. Guitton G., Romero M. (2021). « Quelle place pour l'IA dans l'éducation ? ». Lecture Jeune, L’intelligence artificielle au service de la lecture, 180. ⟨hal-03494005⟩, https://inria.hal.science/hal-03494005v1
Hinostroza, J. E., Holmes, W., Isaacs, S., Lee, M., Martinez, A. L., Miao, F., ... & Vergel de Dios, B. (2023). Recommandations pour l’intégration des TIC dans les politiques éducatives. UNESCO Publishing, texte intégral, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386039
Journal officiel de l'Union européenne. (2024 12 juillet). La loi sur l'IA de l'UE / The EU Artificial Intelligence Act. https://artificialintelligenceact.eu/fr/l-acte/
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Lévy, P. (1997). Cyberculture. Paris : Éditions Odile Jacob.
Margarida Romero, Simon Collin, Gérard Giraudon, Alexandre Lepage, Laurent Heiser, et al.. Enjeux éducatifs à l’ère de l’intelligence artificielle (2022), Doctorat. Game Based Learning, MSc SmartEdTech, Biot, France. 2022. hal-04116147, https://hal.science/hal-04116147v1/file/20220119-IA-Education-MIA.pdf
Miao, F. ; Hinostroza, J. E. ; Lee, M. ; Isaacs, S. ; Orr, D. ; Senne, F. ; Martinez, A. L. ; Song K-S. ; Uvarov, A. ; Holmes, W. & Vergel de Dios, B. (2023). Recommandations pour l’intégration des TIC dans les politiques éducatives. UNESCO Publishing, texte intégral, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386039
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Miao, F. (Coord.). (2023 [2022]). Enseigner l’intelligence artificielle au primaire et au secondaire. Une cartographie des programmes validés par les gouvernements / K-12 AI curricula: a mapping of government-endorsed AI curricula. Paris: Organisation des Nations Unies pour l’éducation, la science et la culture. https://unesdoc.unesco.org/ ark:/48223/pf0000380602
The Adecco Group Institute. (2024). El impacto de la Inteligencia Artificial en las funciones laborales, la fuerza laboral y el empleo. https://www.adeccoinstitute.es/futuro-del-trabajo-y-tecnologia/el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-las-funciones-laborales-la-fuerza-laboral-y-el-empleo/
UNESCO (2021). Stratégie de l’UNESCO sur l’innovation technologique dans l’éducation (2022-2025). Paris, UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/ pf0000378847_fre
UNESCO (2019). Consenso de Beijing sobre la inteligencia artificial y la educación. Beijing: UNESCO.
Verlaet, L. & Bachimont, B. (Coords.). (2024). Le numérique comme objet, le numérique comme système. Revue intelligibilité du numérique, Numéro 6.