Ce processus a abouti à la réalisation d’un avis qui contient vingt recommandations clés à l’intention du gouvernement du Québec et de l’ensemble de la communauté collégiale et universitaire.

Après avoir présenté le Conseil supérieur de l’éducation et la Commission de l'éthique en science et en technologie du gouvernement du Québec, le texte ci-dessous reprend la Synthèse des recommandations de l’avis ainsi que la Table des matières du document. Ces copies sont autorisées à des fins éducatives et l’extrait du document est reproduit sans modification

Voici le lien vers le texte complet de l’avis : https://collimateur.uqam.ca/wp-content/uploads/sites/11/2024/04/ia-generative-enseignement-superieur-enjeux-ethiques.pdf

Conseil supérieur de l’éducation (CSE)

Le Conseil supérieur de l’éducation (CSE) est un organisme qui informe les ministres de l’Éducation et de l’Enseignement supérieur du Québec sur l’état et les besoins de l’éducation et les conseille sur toute question relative à l’éducation, et ce, par l’exercice de trois fonctions: politique, démocratique et éducative.

Commission de l'éthique en science et en technologie

Instituée en 2011, la Commission de l'éthique en science et en technologie (CEST) est un organisme du gouvernement du Québec dont la mission consiste à conseiller le gouvernement et à sensibiliser le public relativement aux enjeux éthiques en science et en technologie. Ses activités visent à informer, à sensibiliser et à émettre des recommandations pour favoriser une plus grande prise en compte de l'éthique, notamment par les décideurs et les milieux de pratique, afin de les accompagner dans leurs processus décisionnels. La CEST est composée de treize membres, dont un président, tous nommés par le gouvernement et issus de milieux variés afin que ses travaux misent sur l'interdisciplinarité.

Intelligence artificielle générative en enseignement supérieur [ii]

Synthèse des recommandations

Alignement pédagogique

Considérant l’importance d’approfondir la compréhension des enjeux pédagogiques,sociétaux et éthiques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) générative enenseignement supérieur au Québec ainsi que le manque de données par rapport aux usageset aux impacts de cette technologie sur les apprentissages et la cognition ;

 

Considérant l’importance de privilégier une approche prudente à l’égard de l’IA générative en enseignement supérieur, fondée sur les besoins réels à court et à moyen terme des diverses parties prenantes ;

 

Considérant le rôle de leader du ministère de l’Enseignement supérieur (MES) dans la mise en place d’actions structurantes pour l’évolution du système d’enseignement supérieur, et ce, dans le respect de l’autonomie des établissements, de l’autonomie professionnelle des enseignantes et des enseignants de même que de la liberté académique ;

 

Considérant que tout encadrement futur de l’IA générative en enseignement supérieur devra être développé selon une approche collective, démocratique et coconstruite qui s’appuie sur l’expertise de la communauté académique et scientifique ;

 

Considérant qu’il est important que les étudiantes et les étudiants puissent avoir accès au meilleur enseignement possible et aux outils qui soutiennent le mieux l’atteinte des objectifs pédagogiques ;

Le Conseil supérieur de l’éducation et la Commission de l’éthique en science et en technologie recommandent :

1. Que le gouvernement du Québec soutienne les activités de recherche publique et de transfert de connaissances ayant notamment pour fins :

1. 1. De documenter la nature et l’ampleur du recours à l’IA générative chez les différentes actrices et les différents acteurs de l’enseignement supérieur ainsi que les éléments qui motivent cette utilisation

   2. De recueillir des données sur les impacts de l’utilisation de l’IA générative sur les apprentissages et la cognition des personnes étudiantes en enseignement supérieur, et de soutenir les projets de recherche multidisciplinaires visant une compréhension approfondie de ces impacts multiples de même que des enjeux éthiques qui leur sont associés;

   3. D’identifier et de privilégier des utilisations de l’IA générative susceptibles de soutenir la réussite éducative en enseignement supérieur ;

   4. De mener des projets pilotes et des expérimentations dans les établissements d’enseignement supérieur en vue de valider ou de mettre au point des pratiques d’intégration pédagogique de l’IA générative soutenant la réussite éducative ;

   5. De documenter d’autres approches que l’utilisation de l’IA générative pour soutenir le personnel enseignant dans les situations où les personnes étudiantes refuseraient de consentir à cette utilisation, selon les conditions prévues par les personnes enseignantes ou les établissements.

Ces activités de recherche pourraient, entre autres, être financées par des programmes des Fonds de recherche du Québec favorisant la souplesse, tels que le programme Actions concertées.

2. Que le MES exerce un leadership vis-à-vis de l’utilisation de l’IA générative dans les collèges et les universités du Québec, notamment :

1. 1. En établissant une structure collaborative de concertation nationale, impliquant chacune des actrices et chacun des acteurs de l’enseignement supérieur, visant à développer une vision commune et à définir des principes directeurs de base à l’égard d’une utilisation responsable et sécuritaire de l’IA générative en enseignement supérieur ainsi que des priorités stratégiques et des orientations à l’échelle du système ;

   2. En entreprenant et en favorisant une démarche d’élaboration d’un cadre de gouvernance et de pilotage de l’usage de l’IA générative en collaboration avec l’ensemble des actrices et des acteurs de l’enseignement supérieur ;

   3. En sensibilisant la communauté de l’enseignement supérieur à l’importance d’un usage raisonné et éthiquement responsable de l’IA générative, au bénéfice de la réussite éducative, notamment par le soutien au développement d’outils d’aide à la décision destinés aux différents membres de la communauté académique et pouvant les amener à utiliser l’IA générative de manière responsable, autonome et contextuelle ;

   4. En s’assurant que toute initiative visant à encadrer l’utilisation de l’IA générative en enseignement supérieur tient compte de sa nature évolutive ;

   5. En veillant à ce que son intégration :

      1. ne se fasse pas sous l’impulsion d’intérêts marchands, l’enseignement supérieur demeurant un bien commun ;

      2. soit l’objet d’un processus de vérification de son efficacité, de ses bénéfices, de ses risques et de sa sécurité

3. Que les personnes enseignantes et les établissements utilisent l’alignement pédagogique comme critère pour évaluer la pertinence de l’intégration de l’IA générative en enseignement supérieur, en évitant notamment les usages de celle-ci qui entraînent une décharge cognitive compromettant l’acquisition de connaissances ou de compétences jugées nécessaires à l’atteinte des objectifs d’apprentissage.

4. Que les établissements d’enseignement supérieur et le milieu de la recherche soutiennent la mutualisation des expertises, des pratiques, des initiatives et des balises concernant l’utilisation de l’IA générative, notamment en assurant une veille permanente et coordonnée de même qu’un transfert de connaissances à propos des expériences vécues dans les milieux d’enseignement et des développements en matière d’IA générative.

5. Que le MES réaffirme la prérogative des personnes enseignantes pour ce qui est de décider d’utiliser ou non l’IA générative dans leurs activités pédagogiques ainsi que pour les usages qu’elles en feront, dans le respect de leur autonomie professionnelle et du principe de liberté académique.

Intégrité académique

Considérant que les outils d’IA générative sont caractérisés par une grande diversité etune évolution technologique rapide;

 

Considérant qu’il est ardu d’offrir des lignes directrices sur l’utilisation de l’IA générative dans un contexte d’évaluation des apprentissages, puisqu’il existe une multitude de types d’évaluation par programme, par cours et par membre du corps enseignant ainsi qu’une grande variété d’usages ;

 

Considérant que, face aux impacts majeurs de l’IA générative, plusieurs actrices et acteurs de l’enseignement supérieur réclament des lignes directrices, des balises ou des normes éthiques en matière d’évaluation des apprentissages de même que d’intégrité intellectuelle et académique ;

 

Considérant qu’il est essentiel de garantir une évaluation juste et équitable qui préserve l’intégrité académique;

 

Considérant qu’il s’avère nécessaire d’établir un partage des responsabilités relatives à l’intégrité académique entre les établissements d’enseignement supérieur, les personnes enseignantes et les personnes étudiantes ainsi que de définir leurs rôles ;

 

Considérant que chaque établissement devrait pouvoir prendre des décisions concernant l’intégration de l’IA générative selon des approches adaptées à ses réalités, élaborer ses propres guides et balises quant à une utilisation efficace et éthique de celle-ci, et actualiser ses politiques institutionnelles et ses programmes d’études dans un esprit d’expérimentation et d’innovation ;

Le Conseil supérieur de l’éducation et la Commission de l’éthique en science et en technologie recommandent :

6. Que le MES confie à la structure collaborative de concertation nationale le mandat de formuler des lignes directrices et des balises relatives aux responsabilités des établissements, des personnes enseignantes et des personnes étudiantes concernant l’IA générative dans le contexte de l’évaluation des apprentissages.

Ces lignes directrices et ces balises devraient respecter l’autonomie professionnelle et la liberté académique ainsi que favoriser l’expérimentation et l’innovation pédagogiques. Il apparaît important qu’elles invitent les établissements à ajuster leurs politiques institutionnelles ou leurs règles relatives à l’intégrité académique, ou à préciser comment l’usage de l’IA générative devrait être interprété à l’égard des encadrements existants, par exemple :

1. 1. En prévoyant que les plans de cours et les directives liées aux évaluations fournissent systématiquement des indications quant aux usages permis ou non autorisés de l’IA générative et à l’obligation ou non de rapporter ces usages;

   2. En précisant qu’à moins d’une indication contraire de l’enseignante ou de l’enseignant, une transcription intégrale d’un contenu produit par l’IA générative sans que la source soit reconnue constitue une forme d’entorse à l’intégrité académique;

   3. En précisant également que les étudiantes et les étudiants demeurent responsables de tout mettre en œuvre pour s’assurer de l’exactitude du contenu de leurs productions, dans le respect des critères d’intégrité académique.

      Des exemples de balises se trouvent à l’annexe 2.

7. Que le MES et les établissements d’enseignement supérieur soutiennent la mutualisation des expertises, des pratiques, des initiatives et des balises pour le recours à l’IA générative, tant ence qui concerne les outils et les stratégies propices à son utilisation en contexte d’évaluation et au service des apprentissages qu’en ce qui a trait aux moyens de favoriser une utilisation judicieuse, conformément aux principes d’honnêteté intellectuelle et d’intégrité académique, notamment :

1. 1. En soutenant et en favorisant la mise en place de communautés de pratiques ;

   2. En favorisant le partage et la diffusion de guides de bonnes pratiques et d’exemples de balises sous forme de ressources éducatives libres (REL), à l’intention des établissements ainsi que des personnes enseignantes et étudiantes ;

   3. En évaluant l’impact d’une utilisation inégale de l’IA générative au sein de la population étudiante sur les résultats académiques et la cote de rendement au collégial.

8. Que les établissements d’enseignement supérieur développent et promeuvent des stratégies facilitant la discussion, l’ouverture et la confiance entre les personnes enseignantes et les personnes étudiantes au sujet de l’utilisation de l’IA générative dans le cadre de l’évaluation des apprentissages.

9. Que le MES offre un soutien accru au développement professionnel des personnes enseignantes de même que des membres du personnel professionnel (ex. : technopédagogues) en matière d’évaluation des apprentissages, en leur permettant de bénéficier du temps, de la formation, des ressources et de l’accompagnement professionnel nécessaires à l’ajustement de leurs pratiques évaluatives, ainsi qu’au développement de formations et d’outils différenciés en fonction des divers cours et programmes d’études offerts.

10. Que les personnes enseignantes s’assurent :

1. 1. Au regard d’éventuelles délégations de tâches à l’IA générative, de préserver leur jugement professionnel et d’agir en accord avec leur responsabilité professionnelle, en particulier pour des tâches dont la réalisation comporte un risque de préjudice, par exemple la correction de travaux ;

   2. En cohérence avec le critère de l’alignement pédagogique, de s’appuyer sur les objectifs poursuivis dans leurs cours pour déterminer les types de contributions attendues de la part des personnes étudiantes ;

   3. Grâce aux outils acquis par la formation, de réviser au besoin les modalités d’évaluation des apprentissages de leurs cours, de manière à favoriser une utilisation intègre et adéquate de l’IA générative, tout en préservant l’évaluation des connaissances jugées appropriées, par exemple les connaissances déclaratives ;

   4. De documenter d’autres approches que l’utilisation de l’IA générative pour soutenir le personnel enseignant dans les situations où les personnes étudiantes refuseraient de consentir à cette utilisation, selon les conditions prévues par les personnes enseignantes ou les établissements.

Ces activités de recherche pourraient, entre autres, être financées par des programmes des Fonds de recherche du Québec favorisant la souplesse, tels que le programme Actions concertées.

Compétence numérique

Considérant la mission de soutien au développement de l’enseignement collégial et de l’enseignement universitaire du MES ;

 

Considérant son rôle en matière de formation continue tout au long de la vie et de préparation des étudiantes et des étudiants à l’exercice de la citoyenneté, qui exige l’acquisition de nouvelles compétences ;

 

Considérant la nécessité de former non seulement par ou avec l’IA, mais aussi à celle-ci dans une perspective d’autonomisation des personnes par rapport au numérique ;

 

Considérant la maîtrise variable de la compétence numérique chez l’ensemble des actrices et des acteurs du système éducatif ;

 

Considérant les leçons tirées de l’évaluation du Plan d’action numérique en éducation et en enseignement supérieur (2018-2023) ;

 

Considérant la démocratisation de l’IA générative, laquelle impose une charge de travail supplémentaire au personnel enseignant ; Le Conseil supérieur de l’éducation et la Commission de l’éthique en science et en technologie recommandent :

11. Que le MES s’assure que la capacité d’anticipation des établissements à l’égard du numérique est pérenne, continue et articulée dans ses différents régimes budgétaires et financiers.

12. Que le MES actualise, en concertation avec le ministère de l’Éducation (MEQ), le Cadre de référence de la compétence numérique (2019) sous forme de continuum (du préscolaire à l’enseignement supérieur), à la lumière des développements en matière d’IA générative, et affirme le caractère essentiel du développement de la littératie de l’IA et de la compétence numérique dans ses politiques, ses règlements et autres encadrements.

13. Que le MES appuie financièrement :

1. 1. Les initiatives locales de formation qui visent à soutenir le développement de la compétence numérique et qui sont à l’intention du personnel enseignant, des étudiantes et des étudiants, des cadres, des professionnelles et des professionnels de même que du personnel de soutien des établissements d’enseignement supérieur ;

   2. La production de contenus variés et de formations spécialisées portant sur l’IA générative en général et ses usages en contexte d’apprentissage et d’enseignement.

14. Que les établissements d’enseignement supérieur veillent à ce que le développement de la compétence numérique des personnes enseignantes s’accompagne d’un rééquilibrage des tâches valorisant la profession, notamment :

1. 1. En prévoyant davantage de temps de formation dans leurs tâches et en favorisant l’embauche de personnel de soutien ;

   2. En assurant un accès équitable au développement de la compétence numérique.

15. Que le MES soutienne la capacité des établissements d’enseignement supérieur à maintenir à jour et à développer leurs infrastructures technologiques, afin de faire face aux besoins émergents.

16. Que le gouvernement du Québec soutienne les activités de recherche publique et de transfert de connaissances ayant pour fin d’étudier l’impact potentiel de l’utilisation de l’IA générative en enseignement supérieur au regard de l’iniquité entre les personnes étudiantes, notamment :

1. 1. En vérifiant si l’utilisation de l’IA générative exacerbe les iniquités observées chez des groupes en situation de vulnérabilité ou si elle peut, au contraire, permettre de réduire certaines d’entre elles ;

   2. En identifiant, le cas échéant, les mesures pouvant être mises en place par les établissements d’enseignement supérieur afin de diminuer ces iniquités.

Qualité de l’information

Considérant les risques de mésinformation associés à l’IA générative Considérant les risques de discrimination pouvant découler de certains contenus biaisés produits par l’IA générative ;

 

Tenant compte du fait que la poursuite des démarches générales d’encadrement et de normalisation de l’IA générative, entre autres par des mécanismes d’audit, sera essentielle à la mitigation de ces risques ;

Le Conseil supérieur de l’éducation et la Commission de l’éthique en science et en technologie recommandent :

17. Que les établissements d’enseignement supérieur, les personnes enseignantes et l’ensemble des équipes de soutien intégrant l’IA générative dans leurs activités pédagogiques ou leurs pratiques s’assurent :

1. 1. Que sont expliqués aux personnes étudiantes, de façon claire et transparente, les risques posés par cet outil relativement à la qualité de l’information ;

   2. Que les personnes étudiantes sont invitées à diversifier leurs sources d’information, en s’appuyant notamment sur les sources primaires et sur l’expertise des personnes enseignantes lorsque cela est possible.

Autres enjeux éthiques

Considérant les risques pour la vie privée associés à l’utilisation de l’IA générative;

 

Considérant les incertitudes relatives à la propriété des contenus produits par l’IA générative et les enjeux d’équité qu’elle soulève ;

 

Considérant le risque que certains robots conversationnels soient utilisés en remplacement de services psychosociaux professionnels ;

 

Considérant que l’utilisation de l’IA générative en enseignement supérieur pourrait aller à l’encontre des efforts de sobriété numérique de certains établissements et de certaines personnes enseignantes ou étudiantes ;

 

Tenant compte du fait que la poursuite des démarches générales d’encadrement et de normalisation de l’IA générative, notamment par des mécanismes d’audit, sera essentielle à la prise en compte de ces enjeux transversaux ;

Le Conseil supérieur de l’éducation et la Commission de l’éthique en science et en technologie recommandent :

18. Que le MES soutienne le développement et le déploiement d’activités de sensibilisation continue des personnes enseignantes et étudiantes à la protection des renseignements personnels et à la cybersécurité.

19. Que le gouvernement du Québec travaille en collaboration avec l’écosystème québécois de l’IA afin d’offrir aux actrices et aux acteurs de l’enseignement supérieur des solutions d’IA générative responsables (ex. : protection des renseignements personnels, sobriété numérique), locales et conçues pour la réalité de l’enseignement supérieur du Québec.

20. Que, si l’IA générative est intégrée dans leurs activités pédagogiques ou leurs pratiques, les personnes enseignantes :

1. S’assurent que sont expliqués aux personnes étudiantes, de façon claire et transparente, les risques posés par cet outil relativement aux renseignements personnels et aux droits d’auteur ;

2. Obtiennent, le cas échéant, le consentement des personnes étudiantes avant de partager elles-mêmes les productions de ces dernières avec un système d’IA générative, ou avant d’imposer aux personnes étudiantes une activité qui implique que celles-ci partagent leurs productions, des parties de leurs productions ou des informations avec un tel système, dans le respect des bonnes pratiques en matière de propriété intellectuelle et de protection des renseignements personnels ;

3. Prévoient des solutions de remplacement en cas de refus des personnes étudiantes de partager un contenu avec des outils d’IA générative, lorsque ce refus est raisonnable étant donné les objectifs d’apprentissage. Ces solutions devraient être équivalentes quant aux objectifs d’apprentissage, aux critères d’évaluation, au temps et à l’effort de travail, et ce, tant pour les personnes enseignantes que pour les personnes étudiantes. De plus, ces dernières devraient être informées de l’existence de ces solutions en amont de la demande de consentement.

Table des matières

Remerciements - IX
Sommaire - XI
Synthèse des recommandations - XV
Liste des sigles et des acronymes - XXII

Introduction - 1

Chapitre 1

Contexte - 7

1.1 IA générative en enseignement supérieur - 8

Définition de l’IA générative - 8
Exemples d’outils fondés sur l’IA générative - 10
Utilisation de l’IA en enseignement supérieur - 10

1.2 Encadrements de l’IA et leviers d’action - 13

Leçons à tirer du Plan d’action numérique en éducation et en enseignement supérieur - 17

Chapitre 2

Analyse - 19

2.1 Alignement pédagogique - 20

Repère pour l’intégration de l’IA générative en enseignement supérieur - 20
Impacts de l’IA générative sur l’apprentissage et les fonctions intellectuelles - 22
Actualisation des programmes d’études - 26
Valorisation de l’expertise des personnes enseignantes - 27
Recommandations - 29

2.2 Intégrité académique - 31

Liens entre intégrité académique et IA générative - 31
Révision des politiques d’intégrité académique - 34
Révision des pratiques évaluatives - 37
Risque pour la relation de confiance entre les personnes enseignantes et les personnes étudiantes - 42
Recommandations - 43

2.3 Compétence numérique - 45

Besoins grandissants en matière de compétence numérique - 45
Cadre de référence de la compétence numérique et rôle du MES - 47
Compétence numérique et inégalités numériques - 53
Développement de la compétence numérique des personnes enseignantes - 54
Défis associés au développement professionnel des personnes enseignantes - 55
Recommandations -  57

2.4 Qualité de l’information - 59

Quelques définitions - 59
Risques de mésinformation - 59
Biais discriminatoires et opacité des données - 62
Recommandations - 65

2.5 Autres enjeux éthiques - 66

Qualité et accessibilité des services psychosociaux - 66
Protection de la vie privée - 67
Propriété intellectuelle et droits d’auteur - 68
Impact environnemental de l’IA générative - 70
Recommandations - 71

Conclusion - 73

Annexe 1 Éléments méthodologiques.
Types d’analyse - 78
Processus de consultation - 84

Annexe 2 Exemples de balises en enseignement supérieur - 91
Règlements disciplinaires - 91
Positions ou orientations officielles - 92

Annexe 3 Exemples de ressources pédagogiques en enseignement supérieur - 93
Ressources pédagogiques à l’intention des personnes enseignantes ou étudiantes - 93
Autres ressources - 93

Annexe 4 Tableau synthèse des recommandations - 95

Membres du comité mixte d’experts - 101
Relecteurs externes - 101
Bibliographie - 102

--------------------------------------------------------------------

[i] Commission de l’éthique en science et en technologie
https://www.quebec.ca/nouvelles/actualites/details/la-commission-de-lethique-en-science-et-en-technologie-se-penchera-sur-lacces-aux-donnees-gouvernementales-par-le-secteur-prive-et-les-obnl

[ii] Conseil supérieur de l’éducation et Commission de l’éthique en science et en technologie (2024). Intelligence artificielle générative en enseignement supérieur : enjeux pédagogiques et éthiques, Québec, Le Conseil ; La Commission, 135 p.