Le ministère de l’Éducation du Québec a récemment publié le guide “L’utilisation pédagogique, éthique et légale de l’intelligence artificielle générative”. Ce document propose au personnel enseignant, mais également aux élèves des pistes de réflexion et d’action quant à l’utilisation responsable de la GenAI.

Ce guide, qui s’appuie sur des initiatives préexistantes, comme le rapport « Prêt pour l’IA » du Conseil de l’innovation du Québec, s’inscrit dans une démarche globale visant à doter le milieu éducatif d’outils pratiques et d’une vision stratégique pour une IA au service de la mission éducative.

Selon le ministère de l’Éducation québécois, l’utilisation responsable de la GenAI par le personnel enseignant doit être complémentaire au développement des compétences professionnelles et de la compétence numérique. Il estime donc qu’une attention particulière doit être portée à la formation du personnel enseignant à cette technologie.

Le guide propose trois critères pour une utilisation judicieuse de l’IA générative dans un contexte éducatif : la pertinence pédagogique, les principes éthiques et les obligations légales. Pour chaque critère, il explicite différents enjeux et suggère une liste de questions pour soutenir les réflexions. Chacune des sections traite des implications liées à la compétence numérique.

Pertinence pédagogique

La GenAI doit soutenir le développement de compétences et l’acquisition de connaissances : le guide invite le personnel éducatif à réfléchir sur sa valeur pédagogique, que ce soit pour son propre profit ou pour celui des personnes apprenantes. Inspirée du “Guide d’intégration de l’IA pour les écoles” du ministère de l’Éducation et du Développement de la petite enfance du Nouveau-Brunswick (2024), cette réflexion pédagogique doit être structurée en trois temps : avant, pendant, et après son utilisation.

Avant l’utilisation de la GenAI : 

• Identifier les objectifs pédagogiques spécifiques que l’IA générative peut soutenir (par exemple : différenciation pédagogique, soutien aux élèves avec des besoins particuliers, enrichissement du contenu éducatif, etc.) ;
• Former le personnel enseignant et les apprenants à une littératie de l’IA pour en garantir une utilisation responsable et critique ;
• Vérifier la conformité de l’outil choisi (âge minimal requis, objectifs pédagogiques spécifiques, sécurité, respect des principes éthiques et légaux).

Questions clés :

• Pourquoi et comment sera-t-elle utilisée (planification, différenciation, etc.) ?
• Le personnel enseignant et les apprenants, disposent-ils des compétences numériques nécessaires ?

Pendant l’utilisation :

• Effectuer un suivi de la pertinence des contenus générés (alignement avec les objectifs, engagement des apprenants, correction des biais ou inexactitudes) ;
• Ajuster au besoin l’utilisation de la GenAI pour s’adapter aux défis ou limites identifiées.

Questions clés :

• L’IA générative, répond-elle aux objectifs fixés ?
• Les apprenants, sont-ils motivés et engagés ?

Après l’utilisation :

• Évaluer les résultats obtenus et réfléchir à des ajustements nécessaires ;
• Partager les expériences pour améliorer l’intégration future.

Questions clés :

• Les objectifs pédagogiques, ont-ils été atteints ?
• Quels défis et réussites ont été identifiés ?

Assistance pour l’évaluation des apprentissages

Le guide rappelle que l’IA peut aider dans la conception, la rétroaction et l’évaluation des apprentissages, mais ne doit pas remplacer le jugement professionnel du personnel enseignant.

Applications potentielles :

• Production de rétroactions spécifiques ;
• Génération d’outils d’évaluation (grilles, exercices adaptés) ;
• Automatisation partielle pour gagner du temps, tout en validant manuellement les résultats.

Précautions nécessaires :

• Vérifier l’exactitude des contenus générés ;
• Garantir la confidentialité des données des apprenants ;
• Respecter la propriété intellectuelle des travaux des apprenants.

Principes éthiques

Le document met en avant cinq principes fondamentaux pour une utilisation responsable : sobriété numérique, explicabilité, équité, inclusion et agentivité. Ces valeurs visent à maintenir l’intégrité intellectuelle et l’autonomie professionnelle des enseignants tout en préparant les apprenants aux défis technologiques émergents.

• Sobriété numérique : Réduire l’utilisation excessive de l’IA générative pour minimiser l’impact environnemental ;
• Qualité : Vérifier la qualité des contenus générés pour éviter les erreurs factuelles ;
• Équité et inclusion : Assurer que l’IA ne marginalise pas certains groupes et qu’elle représente diverses perspectives ;
• Transparence et explicabilité : Utiliser l’IA de manière transparente et comprendre ses limites en matière d’explicabilité ;
• Agentivité : Maintenir l’autonomie professionnelle du personnel enseignant et éviter une dépendance excessive à l’IA générative.

Obligations légales relatives à l’usage de l’IA générative

L’accent est également mis la sécurité de l’information et la conformité légale, notamment en matière de droits d’auteur et de protection des renseignements personnels. Le guide recommande de :

• Sécurité de l’information : Ne pas fournir d’informations sensibles, confidentielles ou personnelles sans validation ;
• Protection des renseignements personnels : Respecter les lois sur la protection des données personnelles ;
• Droits d’auteur : S’assurer de respecter les droits d’auteur.

Il a fallu 150 jours à Spotify pour atteindre un million d’utilisateurs, 75 jours à Instagram et seulement cinq jours à ChatGPT. Cette accélération vertigineuse pousse les entreprises à accorder une importance croissante à l’innovation qui est en 2024 plus que jamais au cœur de leurs priorités. Cependant, malgré cette prise de conscience, elles peinent à transformer cette priorité en résultats concrets.

Le récent rapport publié par le Boston Consulting Group (BCG), intitulé Innovation Systems Need a Reboot, révèle en effet un paradoxe préoccupant : bien que 83 % des dirigeants considèrent l’innovation comme une priorité absolue (90 % en France), seules 3 % des entreprises sont aujourd’hui véritablement en position d’innover activement. En 2021 et 2022, elles étaient 20 %, chiffre qui avait chuté à 9 % l’an passé et qui continue donc à décroître, en raison de systèmes d’innovation inefficaces.

Un fossé entre l’ambition et la capacité d’innovation

Cette étude, réalisée auprès de 1 000 dirigeants répartis dans 30 pays et 19 industries, vise à évaluer les capacités d’innovation des entreprises. Parmi les dirigeants interrogés par BCG, moins de la moitié (48 %) estiment que leur organisation fournit des efforts pour lier ses priorités stratégiques et sa capacité d’innovation, et seulement 12 % que les deux avancent de pair.

Selon le rapport, les entreprises qui alignent leurs efforts d’innovation avec leur stratégie globale voient une augmentation de 74 % des revenus provenant de nouveaux produits par rapport à celles dont le lien entre stratégie et innovation est faible, et de 5 points de pourcentage à la moyenne de l’échantillon.

Selon BCG, il est crucial pour les entreprises de réintégrer la stratégie d’entreprise dans leurs efforts d’innovation pour maximiser les résultats et assurer la pertinence et l’efficacité de leurs projets.

Mikaël Le Mouëllic, Directeur associé au BCG, commente :

“Nous observons un manque d’engagement de la part des équipes dirigeantes. Les opportunités d’innovation technique et produit ne sont pas suffisamment analysées au regard des priorités stratégiques. Un certain nombre d’organisations se laissent emporter par des tendances à la mode, sans stratégie claire pour concentrer leurs efforts”.

Les défis majeurs de l’innovation

L’un des principaux obstacles identifiés par les dirigeants est le manque de stratégie claire en matière d’innovation. Bien que ce soit une priorité, 52 % des dirigeants interrogés citent ce manque comme l’un des trois défis principaux de leur organisation (47 % en France). De plus, seulement 30 % des entreprises prévoient une actualisation de leur stratégie d’innovation en 2024, contre 36 % en 2022. Dans un contexte macro-économique et géopolitique tendu, les efforts se concentrent davantage sur l’optimisation des processus liés à l’efficacité et à la rapidité des modèles opérationnels (70 % des entreprises).

Parmi les autres freins, 47 % des dirigeants mentionnent la hausse des coûts du capital (40 % en France) ainsi que les difficultés de recrutement de talents (44 % globalement, 43 % en France). En France, 43 % des dirigeants évoquent également l’absence d’une gouvernance robuste, contre 27 % dans le reste du monde.

La GenAI : un levier sous-exploité

L’intelligence artificielle générative est identifiée comme l’une des principales priorités d’investissement technologique pour 2024 par 89 % des dirigeants interrogés dans une précédente étude du BCG. Pourtant, son adoption à grande échelle reste limitée : une grande majorité des leaders attendent encore qu’elle dépasse le battage médiatique pour se l’approprier ou se contentent d’expérimentations limitées.

Ainsi, bien que 86 % des entreprises expérimentent la GenAI dans leurs projets d’innovation (77 % en France), seulement 8 % l’utilisent à grande échelle (3 % en France).

Mikaël Le Mouëllic conclut :

“L’intelligence artificielle générative présente un potentiel considérable pour transformer les processus d’innovation et permettre le développement de nouveaux produits, services et technologies. Toutefois, la plupart des entreprises n’ont pas encore identifié et mis en œuvre les opportunités les plus intéressantes. Sans boussole stratégique, les départements R&D risquent de s’essouffler et sous-performer”. 

Retrouver le rapport ici.